从过去简单的场所进出人数统计到现在，客流统计已取得长足进步。现代客流摄像头不仅能分析顾客年龄和性别，排除员工，还可以连接多个传感器，计算各个区域的逗留时间并生成热图。

不过，如今一项全新技术已横空出世，那就是重复识别，即Re-ID。Re-ID技术利用人工智能，根据顾客的衣着、服装图案和颜色、配饰及徽标等多种独特特征来识别他们。这意味着可以通过多个传感器识别同一个人，而无需使用面部识别，从而遵守《通用数据保护条例》。

Re-ID超越了传统的人数统计，通过识别并持续追踪零售环境中的个体，开启了全新的应用领域。

追踪逗留时间

Re-ID利用单一设备即可精准测算门店逗留时间。该技术通过统计和追踪顾客进出门店的行为，确定他们在店内的时间。该统计方式是基于全量到店数据，因此可提供全面的逗留时间。这一特性使其区别于基于 Wi-Fi 的技术，后者需通过探测顾客的移动设备信号来估算逗留时间，因此只能反映部分客流样本。

唯一到店顾客和路人

Re-ID技术的一项关键优势在于其能够识别那些只是穿行门店而非实际购物的顾客。对于设有多个出入口的门店和大型百货商场，经常会有人从门店穿行，而无意浏览或购买商品。由于Re-ID可以通过多个传感器追踪同一个体，因此能够设置逗留时间阈值，从而将那些在短时间内进出的个体识别为路人。这一功能还能帮助门店统计唯一到店顾客，避免重复统计多次进出的顾客。

除追踪过路客流外，Re-ID还能加深零售商对顾客轨迹的理解。零售商可以确定最繁忙或最冷清的区域，并测算顾客在每个区域的逗留时间。

例如，Re-ID可以追踪顾客进出试衣间的时间，从而测算在试衣间的逗留时间。此外，由于可以通过多个传感器追踪顾客，因此需要的设备更少，无需覆盖全部路径。在购物中心，重复识别还能用于确定顾客光顾的门店和到店频率。

员工人数排除

与其他员工人数排除技术不同，重复识别无需依赖员工佩戴工牌或胸牌，因为佩戴工牌或胸牌可能不符合零售商的品牌形象规范。Re-ID的 AI 技术通过分析个体在店内的逗留时间来区分员工与顾客，其还能学会识别员工制服。该技术尤其有利于员工人数众多的门店、员工需要频繁进出服务顾客的门店以及客流量较低的门店（如高端奢侈品零售商），因为在这些情况下，排除员工人数对转换率指标有着重要影响。

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