一、连锁零售业现状
20世纪90年代以前，中国零售市场长期保持着百货商店一统天下的单一格局。90年代以来随着我国整体经济的快速发展，随着消费者需求的变化和零售市场竞争的加剧,零售业迎来了自己的春天，琳琅满目的店铺遍布大街小巷,大型超市、便利店、专卖店等新型零售业态得到快速发展，成为中国零售业规模扩大的主要动力。店铺、连锁店数量增多、规模扩大，安全和管理都成为重要的事情。随着零售业的发展，目前已经从野蛮扩张期进入了差异化竞争期，目前对于零售商家而言，生意越来越难，同时业务的发展也面临着发展的挑战，让技术服务于业务，降低内部运营及损耗的开销也是企业迫切需要去解决的问题。
从宏观面上来看，目前连锁零售业面临三大挑战：
第一，零售企业利润增长面临压力。从2014年零售企业上市公司数据报表来看，营业收入增长率低。
第二，租金及人工成本上涨。近年来，随着人力、物流等各类成本的提高，传统零售业已步入“微利时代”。一方面，零售企业员工收入增速高于全国平均水平，每年大约增长5%至10%；另一方面，商业地产的租金率平均每年大约增长3%-5%左右，核心黄金商圈的租金年均增幅甚至达到10%以上。人工工资和租金率的同时上升，意味着零售企业同店增速至少达到7%至8%或者更高才能保证销售费用率平稳，企业迫切需要更大的盈利空间来弥补这些成本。
第三，电子商务冲击传统渠道。电子商务通过低廉的价格、便捷的支付方式、周到的上门送货服务等方法迅速占领零售企业市场份额，使传统销售渠道受到冲击。为了实现全渠道营销，传统零售商纷纷加入大电商投入，开展网络零售业务。但左手和右手的互博及线上与线下的激烈竞争，价值巨大的前期投入，毫无疑问给零售商的短期利润增长带来压力。
这些困难和挑战也促使零售商在考虑信息化投入的时候，更关注系统的投入产出比，对安防系统而言不单单要能够帮助企业降低损耗，同时也要能对门店运营产生帮助，降低人力成本，提升运营效率。从商业零售行业的发展趋势来看，对于安防系统除了承担传统的安全防范，事后取证的作用的同时，在企业内部可视化管理上也发挥着越来越重要的作用，和业务管理及运营也逐步进行了结合。
二、连锁行业安防系统发展四阶段
从安防系统在连锁行业的发展阶段来看，我们将其定义为4个阶段，分别为基础建设、联网户控、深度应用、“全民”应用阶段。
在基础建设阶段，我们需要解决门店有没有安装摄像头，摄像头是否是能看的清楚，基本能解决需要查录像的时候是否能找到录像、图像能看的清楚。在这个阶段，每个门店都是一个信息孤岛，视频一年被调阅的次数也屈指可数，视频本身的实际利用率极低。门禁系统、报警系统各系统之间也没有业务关联性，在实际的零售行业安防系统建设的当下，极大一部分门店仍处于该阶段。
在联网互控阶段，需要解决门店远程联网，安防系统内部互联互通的，解决信息孤岛的问题，使得视频系统、门禁系统、报警系统等子系统能进行有效的业务联动。同时，和业务流程关联的远程巡店，可根据店面的类型及级别，如旗舰店、直营店、加盟店的管理要求的不同，对门店进行符合各类规范的远程的巡店及考核。
在深度应用阶段，可以和各业务系统进行有效对接，如POSCRMERP信息之间的联动管理，满足各业务部门对视频数据的不同需求。同时在这个阶段各类智能化技术也在不断导入应用，各类结构化数据也在不断产生，如客流数据、顾客体貌特征数据等。各类数据之间进行有效的联动分析之后，会对运营管理给出可量化的管理指标。
在全民应用阶段，零售商各类数据形成良性的互动，随着基础建设完成，零售商本身的数据网在持续完善，可进行有效数据的挖掘、分析、建模，形成规模性的效应。同时对于未来经营预测、商品管理、决策分析可根据历史数据模型给出建议。
三、零售行业安防技术应用趋势
在目前各类项目中，各类业态的零售门店建设处于不同阶段，联网、智能化、业务系统互联化是目前能够看到的明显趋势。下面将重点从视频智能化技术的角度，来进行详细介绍。目前客流分析、顾客身份特征识别、商铺区域热度分析、惯偷识别及VIP顾客管理等智能化分析技术在实际项目中正逐步投入商用。
热度图技术
作为商场或商业综合体的经营人员，总是会希望知道哪些店铺位置的客流密度是最高的，在租金的设定时可以作为基本依据。而作为大型超市或高端专卖店的店主，会希望知道店铺中的哪些位置人员分布最为密集、受关注度最高，从而可以在这些位置放置利润率最大的商品。为了满足客户们的这些需求，热度图（HeatMapping）可以记录视频中一段时间内顾客人群的运动情况，实现对顾客人群在一段时间中的密度分布检测，并利用不同的颜色在图像进行展示或者利用热度曲线展示场景中热度变化趋势。
空间热度图
空间热度图利用不同颜色表示场景中顾客密度分布情况，色温越高表示该位置热度越高，即访问该处的客流量越大或者顾客在此处停留的时间越长。反之，色温越低则表示此处客流密度较低。
空间热度图根据不同的时间段划分，可以分为日报表、周报表、月报表和年报表。例如，同一场景下，日报表、周报表和月报表如下图所示：
日报表 一天中人员分布在场景中的展示
周报表 一周中人员分布在场景中月报表
月报表 一个月中人员分布在场景中的展示
监测区域人数统计
时间热度图：
时间热度图表示场景中客流热度随时间变化的分布和趋势情况，其中横坐标表示时间，纵坐标表示场景中的热度值。
时间热度图根据不同的时间段划分，也可以分为日报表、周报表、月报表和年报表。例如，同一场景下，日报表、周报表和月报表如下图所示：
日报表 统计一天中每个小时的人员分布
周报表 统计一周中每天的人员分布
月报表 统计一个月中每天的人员分布
客流分析技术
视频客流统计系统依赖于目前最新的人体特征识别算法，模式识别算法和人工智能算法等多领域的技术，实现对画面中特定区域：如大门、楼梯口等区域的人头、头肩等特征部位进行识别，以此来区分人和其他物体，并根据其运动轨迹来判断人的出入关系，最后得出任意时间段内进入人数量和离开人数量。
视频客流分析系统的基本流程如下图所示：行人经过检查模块，通过专门的智能分析设备和算法，统计出客流数据，数据传送到管理平台，由管理平台的软件进行分析，生成各类报表数据。
从业务应用的层面上来看，客流统计分析系统可以提供商场中每个客流监控点的客流数据，将这些数据汇总到商场数据中心并进行分析汇总，从时间和空间维度对商场中客流的分布以图表的形式进行展示。可以评估营销策略效果，比如通过客流量的对比，有效评估所举办的推广活动，对营销和促销投资回报进行有效评估。通过对历史销量和客流量的对比，可以有效地分析商品种类及各项管理策略对流量及销量的影响，进而更好地进行管理决策；通过每天的客流变化规律的统计，可以很好地安排商场工作时间，降低人工成本。通过客流量、销量和成交量的统计，可以有效分析门店的客单价、提袋率、进店率、坪效等数据，提供有效的数据支撑运营。在安全防范上，对流量较大的区域采取预防突发事件的措施，并可实时观察商场当前的停留人数，从而大型活动时能有效的避免事故的发生。
顾客特征识别技术
来访的顾客中男性多，还是女性多？都是什么年龄段的顾客？这个城市哪种尺码的服装应该进货最多？来访的顾客都是什么身高？作为实体零售商，要了解顾客，清楚顾客的特征。顾客特征识别技术即可通过摄像机对来访顾客的特征进行有效的识别，通过后台大数据的统计和分析，可对门店商品品类的调整提供指导建议，服务于门店运营。
另外，在惯偷识别及VIP管理、潜客分析、顾客门店回访率上都可通过智能化的人脸比对分析技术进行实现。
四、结语
随着安防技术的发展，安防系统在商业零售领域的应用的概念和范围也在不断延生，从安防向内部业务管理、商业数据运营管理等方向扩展。未来随着人力成本的不断增加，网络带宽资费的下降、安防技术的和平台的持续完善，在远程巡店这一项上，即可有效地帮助企业降低整体的门店督导管理的费用。同时，通过后台对于各类已经从视频中提取出的结构化数据的对比分析，能有效地形成经营决策的建议和预案，帮助零售企业提升商品品类的用户贴合度，提升整体运营效率。随着互联网+概念的深入，安防系统的互联网化的步伐也在加快，视频营销的也逐步迈入大众的视线，团购活动、店庆活动、门店上新等都可借由互联网传播方式进行直播。在零售业，视频的可视化管理仅仅是安防系统应用的起步，未来它更多的是能帮助用户去创造价值，通过各类互联网媒体去提升品牌影响力。
