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商铺/连锁门店

行业痛点

工作人员偷懒

商铺工作场景中,在岗期间工作人员易产生偷懒行为,例如在岗期间员工长时间脱离工作岗位、在岗睡觉等行为。

工作人员着装规范

多数店铺对员工有统一服装要求,但存在工作人员不按照规定着装的行为;或者某些工作岗位中,时常“混进”一些其他着装的人员。

夜间盗贼入室偷盗

店铺存在夜间盗贼入室偷窃现象,往往损失惨重,且事后较难追查,场面被动。

仓储温湿度变化

温湿度与商品质量息息相关,商铺仓储一般为密闭环境,温湿度的微小变化不易被人所察觉。

明火烟雾隐患

店铺商品较多,客流较大,不易察觉的明火、烟雾存在巨大安全隐患。

解决方法

  • 人员离岗检测
  • 在岗睡觉检测
  • 着装检测
  • 客流统计
  • 异常闯入检测
  • 烟雾报警器
  • 温湿度传感器

人员离岗检测:

通过监控摄像装置,在规定的时间段内,对指定区域内的人员进行自动识别工作人员脱离工作岗位行为,并实时报警,同时支持预设脱离岗位达到一定时间触发预警。

在岗睡觉检测:

通过对监控画面的智能分析,自动识别工作人员在岗睡觉行为,实时监测员工工作状态。

着装检测:

通过监控视频分析,自动识别未穿工作服的员工,并在发现异常后实时预警。

客流统计:

基于动态视频实时统计商铺客流量数据、变化趋势等,进行数据采集,辅助商业决策。

异常闯入检测:

在特定区域加装电子围栏,基于人工智能视觉分析技术,配合现场摄像头,自动识别人员闯入预先设置好的区域(禁止进入区域)即可立即报警,有效预防盗贼夜间入室盗窃行为,确保商铺财产及员工人身安全。

烟雾报警器:

在商铺内安装若干烟雾报警器,实时感知周边烟雾浓度,当浓度达到阈值触发预警。

温湿度传感器:

在仓储空间内,通过温湿度传感器的安装可实时将温湿度的变化回传至数据中心,同时对异常温湿度形成报警事件,提醒管理者及时处理。

预估效益

通过AI算法与监控的深度融合,实现事前预警、事中干预、事后追溯的精细化管理,发挥人工智能技术信息化服务门店、减负增效、简单快捷的保障作用,进一步提升商铺全方位管理水平。