基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的無人智慧超市管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

吳永豪

（廣州新華學(xué)院信息科學(xué)學(xué)院 廣東省東莞市 523133）

1 引言

無人智慧超市，主要是利用智能化技術(shù)提高消費(fèi)者的購物效率和減低超市的運(yùn)營成本。當(dāng)今社會(huì)的發(fā)展，智慧地球概念的提出和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，為智慧超市提供了新的理念和技術(shù)，為智慧超市的發(fā)展和實(shí)現(xiàn)起到了強(qiáng)有力的支撐作用[1]。智慧超市的廣告推送系統(tǒng)利用廣告打動(dòng)，消費(fèi)人群，提升廣告推送的智能化發(fā)展，構(gòu)建與消費(fèi)者之間的有效渠道，加強(qiáng)廣告投放的針對(duì)性[2]。這種推送系統(tǒng)雖然能針對(duì)消費(fèi)者推送個(gè)性化廣告，但并未與超市管理系統(tǒng)聯(lián)結(jié)。

使用人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)消費(fèi)者人群進(jìn)行識(shí)別，利用大數(shù)據(jù)記錄各種消費(fèi)者人群的消費(fèi)行為和推薦系統(tǒng)向消費(fèi)者推薦可能購物的商品，通過無人智慧超市管理系統(tǒng)將商品放置于各種消費(fèi)者人群經(jīng)常會(huì)選擇的行走路線，管理系統(tǒng)根據(jù)大數(shù)據(jù)得出的各種消費(fèi)者人群的必需品和可能會(huì)購買的商品安放在同一處。管理系統(tǒng)記錄消費(fèi)者在超市中的購物路徑，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)計(jì)算最佳的商品放置方式，在傳統(tǒng)的基于商品類別進(jìn)行分區(qū)放置提供更多的放置方式。

無人智慧超市管理系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)將消費(fèi)者的消費(fèi)行為、購物路徑采集計(jì)算，優(yōu)化超市的商品放置位置并融合部分的廣告推薦系統(tǒng)功能，將消費(fèi)者可能購物的商品放置于明顯位置和購物路徑經(jīng)過的位置，提高商品的被購買幾率，實(shí)現(xiàn)智慧超市的智能化管理。

2 超市管理系統(tǒng)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的框架

2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)[3]。大數(shù)據(jù)是為了解決信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)而提出的一種新的技術(shù)概念，用于更加快速地、經(jīng)濟(jì)地和有效地從各種種類結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)中獲取有高利用價(jià)值的數(shù)據(jù)，通過研究這些海量的數(shù)據(jù)，能有助于數(shù)據(jù)擁有者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的信息，從而利用這些有用的信息，例如超市管理系統(tǒng)可以通過盡可能地搜集消費(fèi)者行為，了解消費(fèi)者的需求，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。大數(shù)據(jù)的主要特征是“大”，不僅說明數(shù)據(jù)的數(shù)量龐大，還意味著數(shù)據(jù)種類繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，變化速度快，大數(shù)據(jù)具有四個(gè)特性：海量(Volume)、多樣(Variety)、價(jià)值(Value)、高速(Velocity)[4]。

圖1：系統(tǒng)總體功能結(jié)構(gòu)圖

圖2：商品屬性圖

圖3：消費(fèi)者屬性圖

2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。通過分析數(shù)據(jù)并試圖尋找蘊(yùn)含其中的規(guī)律，這些特殊的規(guī)律在進(jìn)行一定的歸納性推理后，能夠幫助決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，并作出正確的決策。

2.3 云計(jì)算技術(shù)

云計(jì)算是分布式計(jì)算的其中一種，指通過云端將海量的數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)分解成無數(shù)個(gè)小計(jì)算任務(wù)，而后利用多部服務(wù)器組成的分布式計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行處理和分析這些小任務(wù)得到結(jié)果并返回為用戶。這種技術(shù)在大數(shù)據(jù)鄰域的作用尤為重要，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量大，單靠一臺(tái)服務(wù)器無法完成計(jì)算任務(wù)，而高性能的超級(jí)計(jì)算機(jī)對(duì)于普通公司而言成本過高，云計(jì)算通過網(wǎng)絡(luò)將計(jì)算任務(wù)分解到多臺(tái)計(jì)算機(jī)上，同時(shí)運(yùn)算，這種將計(jì)算資源集合一起通過軟件進(jìn)行自動(dòng)化管理，有利于高效利用計(jì)算機(jī)資源，共享計(jì)算機(jī)算力。

2.4 基本框架

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，傳統(tǒng)的超市管理系統(tǒng)大量依靠人工操作方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的輸入管理，這種低效模式并不符合現(xiàn)在的商業(yè)場景。從營銷角度看，大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)是挖掘、洞察、預(yù)測，全方位了解消費(fèi)者的特征，掌握消費(fèi)者的需求，強(qiáng)化與消費(fèi)者的互動(dòng)，最終提供符合消費(fèi)者需要的商品和服務(wù)[4]?；诖髷?shù)據(jù)算法的新型超市管理系統(tǒng)將商品數(shù)據(jù)和消費(fèi)者數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，通過可視化圖表的方式向決策者展示超市的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，將消費(fèi)者數(shù)據(jù)從多個(gè)維度進(jìn)行分類，給予不同的用戶標(biāo)簽，繪制出消費(fèi)者的微觀、宏觀畫像，洞察消費(fèi)者的需求。通過對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行行為分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類型的消費(fèi)者制定專門的營銷策略，打造出個(gè)性化的廣告推送，同時(shí)對(duì)超市的商品進(jìn)行銷售管理，記錄不同商品的銷售周期和消費(fèi)者的品牌關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過建立商品預(yù)測模型預(yù)測商品未來的銷售情況，實(shí)現(xiàn)對(duì)商品的銷售倉儲(chǔ)高效管理，減低超市的倉儲(chǔ)成本和庫存壓力，并結(jié)合相關(guān)的市場宏觀分析，通過公開數(shù)據(jù)分析競品的營銷策略，得出最佳的定價(jià)方案和補(bǔ)貨方案。

2.4.1 數(shù)據(jù)收集

本系統(tǒng)設(shè)計(jì)通過攝像頭和貨架傳感器等方式，將消費(fèi)者的消費(fèi)行為、商品的銷售情況、商品的質(zhì)量數(shù)據(jù)、顧客的退換貨情況記錄到系統(tǒng)的存儲(chǔ)模塊中，以供數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析這兩個(gè)引擎使用。系統(tǒng)的智能廣告推送系統(tǒng)則使用Wi-Fi探針技術(shù)收集消費(fèi)者智能設(shè)備，將分析模塊得到的分析結(jié)果并結(jié)合管理者使用的營銷方案，向消費(fèi)者提供個(gè)性化廣告。

2.4.2 數(shù)據(jù)挖掘

本系統(tǒng)設(shè)計(jì)使用頻繁模式挖掘技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，頻繁模式是指在數(shù)據(jù)集中頻繁出現(xiàn)的一類模式，而頻繁模式挖掘的著名例子是“啤酒和尿片”，這種購物籃分析方式試圖從消費(fèi)者加入購物籃的商品中挖掘出某種模式或者關(guān)聯(lián)，可以是真實(shí)的購物籃，也可以是虛擬的，并且給出支持度或是置信度，在用戶行為分析中存在巨大的價(jià)值，可用于分析真實(shí)數(shù)據(jù)或根據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行推算，因此采用該大數(shù)據(jù)算法運(yùn)用于超市管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘部分。該大數(shù)據(jù)算法為融合貝葉斯深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)挖掘算法( Sequential growth)，這種改進(jìn)算法的效率和可伸縮性方面均優(yōu)于現(xiàn)有算法，能很好適用于MapReduce框架[5]。通過云計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將消費(fèi)者行為和商品銷售數(shù)據(jù)中隱含的關(guān)聯(lián)信息挖掘形成有價(jià)值完整的數(shù)據(jù)信息。

2.4.3 數(shù)據(jù)分析

本系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)采集到的信息進(jìn)行處理，分析銷售數(shù)據(jù)，并提出下一步的管理方案。同時(shí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)利用消費(fèi)者行為學(xué)中的情境因素進(jìn)行分析，情境因素是指并非來自個(gè)人的知識(shí)與刺激的屬性，但它是足以明顯而且有系統(tǒng)地影響當(dāng)時(shí)個(gè)人行為的各種時(shí)間與地點(diǎn)等的特定因素[6]。情境因素會(huì)影響消費(fèi)者的消費(fèi)意愿和忠誠度，通過分析該數(shù)據(jù)對(duì)超市商品的整體布局的合理化編排，將有利于提高消費(fèi)者的滿意度和忠誠度。有文獻(xiàn)指出分析消費(fèi)者在超市中的行走路徑，將發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)對(duì)商品陳列和購物模式等都有重大幫助，購物者不會(huì)走遍所有走廊，也很少會(huì)走完整條走廊，購物者還偏好逆時(shí)針的購物行走方式[7]。文獻(xiàn)作者提出這些數(shù)據(jù)將對(duì)商品陳列布局及走廊之間的關(guān)系產(chǎn)生重要影響，本人認(rèn)為通過結(jié)合消費(fèi)情境因素和購物路徑將能對(duì)超市的管理系統(tǒng)建立用戶畫像和消費(fèi)者群體，針對(duì)性進(jìn)行商品營銷有極為重要的作用，從而使系統(tǒng)利用這些數(shù)據(jù)給出超市的經(jīng)營意見。

3 超市管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

該管理系統(tǒng)的操作平臺(tái)設(shè)計(jì)主要采用SSM框架進(jìn)行開發(fā)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)部分主要利用MySQL進(jìn)行主數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，超市每日活動(dòng)及廣告等生存周期短且變化迅速的數(shù)據(jù)由Redis進(jìn)行存儲(chǔ)，同時(shí)Redis也負(fù)責(zé)主數(shù)據(jù)從MySQL數(shù)據(jù)庫中讀取后在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的過程的緩存，以此避免MySQL的讀寫負(fù)荷過大。

該管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模塊可以通過圖像采集模塊的人臉識(shí)別功能識(shí)別消費(fèi)者，為每一位消費(fèi)者記錄購物路徑及購物商品品牌忠誠度和喜愛偏好等，對(duì)于一些消費(fèi)者的特殊行為，分析引擎能采用自學(xué)習(xí)的方式對(duì)未知行為進(jìn)行補(bǔ)充學(xué)習(xí)。超市貨架出現(xiàn)缺貨情況，系統(tǒng)通過攝像頭及貨架傳感器獲悉缺貨情況并使用系統(tǒng)通知管理員進(jìn)行補(bǔ)貨。整套無人智慧超市管理系統(tǒng)同時(shí)具備智能化人流管控、溫度管控、硬件故障管控、火情監(jiān)控等功能。

3.1 系統(tǒng)總體功能設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)主要由四大部分組成，商品管理、倉儲(chǔ)管理、銷售管理和系統(tǒng)管理。商品管理主要負(fù)責(zé)系統(tǒng)管理員對(duì)商品信息的查詢、增加、修改和刪除等方面管理。倉儲(chǔ)管理是負(fù)責(zé)商品在倉庫中的管理，涉及商品的采購、進(jìn)退貨和補(bǔ)貨管理，通過這些數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理員可實(shí)時(shí)查看倉庫的情況，以便對(duì)無人智慧超市的遠(yuǎn)程管控，以確保商品質(zhì)量。銷售管理是主要是負(fù)責(zé)商品的定價(jià)和管理用戶的支付方式，以適應(yīng)無人智慧超市中消費(fèi)者自行購物結(jié)賬的需求。系統(tǒng)管理主要負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的信息采集及管理，系統(tǒng)用戶的管理和系統(tǒng)的備份。圖1為本系統(tǒng)的總體功能結(jié)構(gòu)圖。

3.2 實(shí)體屬性設(shè)計(jì)

商品的信息通過整理可得到5個(gè)，商品編碼、商品名稱、商品價(jià)格、商品類別和商品數(shù)量。這些屬性將有利于與消費(fèi)者的屬性進(jìn)行聯(lián)系，以便數(shù)據(jù)挖掘模塊通過這兩個(gè)信息挖掘分析出有價(jià)值內(nèi)容。圖2為商品屬性圖。

消費(fèi)者的信息通過整理可得到5個(gè)，消費(fèi)者ID、年齡、性別、購物偏好和消費(fèi)者類型。根據(jù)這些屬性系統(tǒng)可繪制消費(fèi)者畫像，并對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)推送專屬的制定營銷內(nèi)容。圖3為消費(fèi)者屬性圖。

3.3 功能模塊設(shè)計(jì)

3.3.1 圖像采集模塊設(shè)計(jì)

圖像采集模塊主要是利用攝像頭，并通過python第三方庫OpenCV將采集到的圖像數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫中。vc = cv2.VideoCapture(0) ret,frame = vc.read() 上述代碼通過打開默認(rèn)攝像頭并獲取每一幀的圖像數(shù)據(jù)，獲取的圖像數(shù)據(jù)為一個(gè)三維矩陣。而實(shí)現(xiàn)采集過程中實(shí)時(shí)識(shí)別物體的功能，將利用百度智能云提供的圖像識(shí)別解決方案，獲取圖像中的商品信息及超市中的消費(fèi)者行為軌跡。

3.3.2 商品管理模塊設(shè)計(jì)

無人智慧超市管理系統(tǒng)的商品管理模塊利用超市日常經(jīng)營中攝像頭采集到的貨架商品數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用python的第三方庫pandas庫對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和挖掘，并通過sklearn庫對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析，并通過銷售模塊獲取商品銷售信息，建立商品的季度銷售模型，利用Hadoop框架中的MapReduce模型將整個(gè)超市的所有商品進(jìn)行迅速、大量的分布式運(yùn)算，將所得數(shù)據(jù)通過可視化圖表方式展示，得出商品的管理報(bào)告以供超市管理者查閱，并給出下一季度的進(jìn)貨方案。

無人超市的商品進(jìn)貨后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)記錄庫存中的商品數(shù)量和貨架上的商品數(shù)量以及未到貨的商品數(shù)量，商品管理者可以在系統(tǒng)管理平臺(tái)中查看商品信息，同時(shí)系統(tǒng)將記錄商品的有效期，以保證商品是處于有效日期內(nèi)。

圖像采集模塊收集到的消費(fèi)者行為軌跡數(shù)據(jù)將通過大數(shù)據(jù)模型運(yùn)算得出消費(fèi)者的行為路徑。消費(fèi)者購物動(dòng)機(jī)的產(chǎn)生可以分為兩類，一類是事先有計(jì)劃的(planned)購物準(zhǔn)備，另一類是隨機(jī)發(fā)生的(unplanned)購物需求。不同的購物需求動(dòng)機(jī)，將可能影響消費(fèi)者對(duì)零售店選擇決策，同時(shí)影響消費(fèi)者店內(nèi)消費(fèi)額度[8]。將獲取的消費(fèi)者行為路徑和商品的排放位置進(jìn)行合理編排，將有利于提高消費(fèi)者的購買欲望。

3.3.3 銷售管理模塊設(shè)計(jì)

銷售模塊的設(shè)計(jì)要實(shí)現(xiàn)與商品資源進(jìn)行精準(zhǔn)對(duì)接，通過采集日常經(jīng)營中產(chǎn)生的銷售數(shù)據(jù)和記錄消費(fèi)者的退貨數(shù)據(jù)，將銷售數(shù)據(jù)通過可視化報(bào)表方式展現(xiàn)，并進(jìn)行相應(yīng)的商業(yè)分析，與商品管理模塊結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)商品數(shù)量及金額的有效管控。

銷售模塊對(duì)于處于銷售低迷情況的商品，通過系統(tǒng)的智能廣告推送系統(tǒng)向符合購物該商品的潛在消費(fèi)者進(jìn)行個(gè)性化推送，同時(shí)廣告推送系統(tǒng)也將根據(jù)商品季度變化情況進(jìn)行調(diào)整，保證暢銷商品的廣告投送同時(shí)對(duì)下一周期的熱門商品進(jìn)行預(yù)熱和向潛在顧客推送商品促銷信息，實(shí)現(xiàn)智慧化營銷。

3.3.4 人臉識(shí)別功能設(shè)計(jì)

人臉識(shí)別功能的主要目的是精準(zhǔn)識(shí)別消費(fèi)群體，基本原理是通過圖像采集模塊收集到的圖像數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，對(duì)圖像進(jìn)行年齡和性別劃分，以供管理系統(tǒng)的銷售模塊建立消費(fèi)者畫像，制定營銷方案，對(duì)消費(fèi)群體實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

這段代碼通過使用人臉特征庫和人眼特征庫，利用級(jí)聯(lián)分類器對(duì)人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分并標(biāo)注，以便后續(xù)模型利用圖像人臉數(shù)據(jù)作進(jìn)一步分析。

4 結(jié)語

傳統(tǒng)超市向無人化、智慧化發(fā)展已是時(shí)代趨勢。無人智慧超市管理系統(tǒng)，將傳統(tǒng)超市管理平臺(tái)與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，并補(bǔ)充其他數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中并未利用的消費(fèi)者行為學(xué)中的情境因素和消費(fèi)者路徑分析，其能挖掘出商業(yè)信息中高價(jià)值信息。因此，該管理系統(tǒng)將能為智慧超市的發(fā)展助力，實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)消費(fèi)者的購物欲望，令智慧超市更加明白消費(fèi)者的購物心理。