概览
概览
在零售仓储业务场景下，如何及时有效的监控零售仓储和履约中心的库存业务及货架占用情况是仓储运营的痛点。针对此场景，亚马逊云科技构建智能仓储管理系统，处理零售仓储采集的图像信息，识别仓储货架货品信息并计算容积比例，结合终端手持设备的数据采集信息进行处理，帮助企业管理履约中心当前库存状态、库存健康、补货及调拨等应用场景。该指南基于 Amazon Bedrock、Amazon Lambda 等服务构建。
在零售仓储业务场景下，如何及时有效的监控零售仓储和履约中心的库存业务及货架占用情况是仓储运营的痛点。针对此场景，亚马逊云科技构建智能仓储管理系统，处理零售仓储采集的图像信息，识别仓储货架货品信息并计算容积比例，结合终端手持设备的数据采集信息进行处理，帮助企业管理履约中心当前库存状态、库存健康、补货及调拨等应用场景。该指南基于 Amazon Bedrock、Amazon Lambda 等服务构建。
优势
优势
模型建立和应用更高效灵活
无需依赖训练数据集或繁琐的特征工程，也不需要高度依赖领域知识，使得模型的建立和应用更加高效灵活。
应对复杂业务场景
具备强大的泛化能力，可快速适应仓储补货等复杂多变的实际应用场景，而传统方法往往受限于特定类型数据。
融合多种模态信息
分析内容不局限于单一视觉维度，还可整合文本、物体关系和动作上下文等多模态信息，使得对场景的理解更加全面深入。
为高效补货提供支持
在仓储补货等场景下，大预言模型可以根据货架图像、文字说明等多模态输入，精确识别缺货品类及位置，为高效补货提供决策支持。
架构图及说明
边缘端的巡检小车中安装 Amazon KVS SDK，用于巡检视频流的传输；安装 Amazon IoT SDK，用于运动指令的接收。
巡检视频流将数据传输到 Amazon Kinesis Video Stream，进行实时播放与抽帧处理。
抽帧得到的图像经由 Amazon Bedrock 上托管的多模态大模型分析，返回图像的内容特征，内容特征的主题包括巡检对象数量、类型、载荷、补货判断。
在 Amazon EC2 上运行内容解析程序，可将图像内容特征结构化处理作为 ERP 系统的输入，同时向小车发送下一步的巡检指令。
架构图及说明
边缘端的巡检小车中安装 Amazon KVS SDK，用于巡检视频流的传输；安装 Amazon IoT SDK，用于运动指令的接收。
巡检视频流将数据传输到 Amazon Kinesis Video Stream，进行实时播放与抽帧处理。
抽帧得到的图像经由 Amazon Bedrock 上托管的多模态大模型分析，返回图像的内容特征，内容特征的主题包括巡检对象数量、类型、载荷、补货判断。
用户访问在 Amazon EC2 上运行的网页，在页面用户可以通过访问网页看到巡检实时画面和内容分析信息.。
在 Amazon EC2 上运行内容解析程序，可将图像内容特征结构化处理作为 ERP 系统的输入，同时向小车发送下一步的巡检指令。
