超商、超市的商品偷竊事件層出不窮，零售業飽受偷竊蒙上嚴重的損失，根據美國零售聯合會與防損研究委員會針對美國零售安全的調查，高達 65% 的商品耗損來自竊盜，尤其隨著全球民生必需品漲價，偷竊事件也提高了一倍； NVIDIA 鎖定零售防竊的商機，推出基於 Metropolis 微服務的 NVDIA Retail AI 雲原生服務，借助影像辨識技術減少零售業因偷竊造成的損失。
▲以 NVIDIA Metropolis 微服務為基礎提供三項針對零售的視覺雲原生微服務應用
NVDIA Retail AI 藉由 Metropolis 微服務作為基礎，這是一項建構 AI 應用程式的低語言或無語言方式，透過微服務提供模組化結構，並可快速與標準化系統的 AI 應用程式結合； NVIDIA Retail AI 提供三項與零售領域相關的工作流，包括零售防竊 AI 工作流，多鏡頭追蹤 AI 工作流與零售商店分析工作流。
▲針對百種容易遭竊的商品進行模型預訓練，並可進一步針對特殊需求進行辨識的客製化
其中零售防損 AI 工作流透過能夠分辨百種常遭偷竊的產品，包括肉類、酒精與洗衣精等，使視覺 AI 能分辨這類商品的各種尺寸與形狀，並透過 NVIDIA Omniverse 產生的合成數據進行訓練，零售業者與軟體開發商還能進一步進行特定商品進行客製化模型訓練，此項技術將能協助通路辨識被拿取後未依照標準結帳程序被取走的商品。
▲多攝影鏡頭 AI 追蹤技術透過建立每個追蹤對象的影像 ID 取代傳統生物辨識維護個人隱私
多攝影鏡頭 AI 追蹤工作流是提供多目標、多鏡頭( MTMC )影像追蹤功能，旨在使應用程式開發者可輕鬆建構商店內多監控鏡頭的目標追蹤鏡頭，同時能夠未攝影機與追蹤對象的儲存建立關係，將每個獨立追蹤對象產生獨立且唯一的 ID ，並透過視覺嵌入或外觀追蹤對象方式取代個人生物辨識，進一步維護消費者的個人隱私。
▲透過零售商店分析能夠進一步針對店內環境、商品陳列與人流情況進行分析
零售商店分析工作流則是用於分析商店內的各式情境，以機器視覺結合可自定義的設定儀表板，提供包括商店人流趨勢分析，持有購物籃的客戶分析與走道阻塞情況，能夠進一步作為商店物品擺放、通道規劃還有購物行為等參考。
