【OpenVINO】京東星鏈-邊緣端實時推薦商品
在線上商城日趨智能化數(shù)字化的發(fā)展中,如何推進線下零售場景中的智能化轉(zhuǎn)變?伴隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用進一步演進,越來越多實際場景要求數(shù)據(jù)本地存儲、隱私保護、低傳輸時延、低成本,邊緣計算技術(shù)因此迅猛發(fā)展。在2021 EdgeX中國挑戰(zhàn)賽中,京東星鏈團隊基于算法和邊緣計算技術(shù),推出了邊緣端實時推薦商品應(yīng)用方案,本方案獲得OpenVINO開源組件特別獎。
本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/202110/429149.htm本方案能夠幫助打造門店數(shù)字化智能營銷,同時提升用戶購物體驗和趣味性,豐富門店的商品數(shù)量,提高營銷轉(zhuǎn)化率。整個方案基于EdgeX API開發(fā)平臺,并使用開源工具OpenVINO進行視覺圖像處理,不僅極大地降低了開發(fā)過程的預(yù)算成本和時間成本,同時帶來高精度的識別率。下面簡單介紹本方案使用到的模塊和算法。
基于EdgeX API開發(fā)邊緣推薦系統(tǒng)
?采用前后端分離技術(shù)開發(fā),前端使用vue,后端使用golang開發(fā)。
?基于edgeX2.0進行開發(fā)。
?使用openvino 2021.4.582版本上,進行人臉檢測模型,人臉屬性模型(人臉特征、年齡、性別、口罩)的開發(fā)。檢測加處理27ms以內(nèi)。
?開發(fā)后臺系統(tǒng)配置標簽功能,錄入SKU,和對應(yīng)的tag標簽,做ElasticSearch搜索和推薦,完成相關(guān)流程梳理和設(shè)計。
利用OpenVINO部署算法模型
模型選擇與優(yōu)化
?輕量的人臉檢測模型UltraFace
?基于ghostnet自研人臉屬性模型,實現(xiàn)單模型預(yù)測人臉特征、年齡、性別以及口罩,運算效率提高3倍。
模型移植與推理
?CPU&GPU:i7-7700HQ&HD Graphic 630
?模型轉(zhuǎn)換精度:FP32
?人臉檢測模型推理速度:10ms/張
?人臉屬性模型推理速度:10ms/張
?FP16與FP32速度基本一致
邊緣端-商品管理,支持離線推薦
在線下門店場景中,店員可以維護相關(guān)商品信息:
1.為了提高應(yīng)用響應(yīng)速度,使用ElasticSearch存儲,Skuid,圖片信息,價格,商品名稱,匹配標簽性別,年齡段信息。
2.支持商品批量導(dǎo)入,單獨增加,刪除功能。
3.提供本地查詢,推薦接口,供前端H5頁面進行訪問。
4.接受算法推送消息,并做更新判斷邏輯處理。
隱私協(xié)議-授權(quán)后采集并推薦
根據(jù)國家政策提供隱私協(xié)議授權(quán):
采集人臉信息是為了方便推薦適合的商品信息,提升用戶的購物體驗。在獲得用戶的同意下,僅會用作本地實時推薦,不會存儲用戶的任何信息,不會上報到云端。
本地推薦刷新接口代碼
模型推理,metadata設(shè)備注冊
京東星鏈團隊帶來的邊緣端實時推薦方案,利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、計算機視覺等先進技術(shù),在靠近用戶側(cè)實現(xiàn)本地識別與云端算法推薦相結(jié)合,終端及云端協(xié)議適配、工作負載本地整合等功能,有效化解線下零售在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的困難與挑戰(zhàn),幫助商家充分解決邊緣計算及物聯(lián)網(wǎng)平臺的技術(shù)難題。
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