DAMO-YOLO TinyNAS实战案例：某连锁超市用EagleEye做客流热力分析-洪萨配资

DAMO-YOLO TinyNAS实战案例：某连锁超市用EagleEye做客流热力分析

1. 为什么这家超市要自己建客流分析系统？

你有没有注意过，走进一家大型连锁超市时，入口处、饮料区、收银台前总是人最多？但光靠“感觉”可没法做决策——促销该放在哪条通道？高峰期要不要加开收银台？新货架摆在哪才能被更多人看到？

过去，很多超市依赖第三方摄像头+云平台方案，结果发现：数据要传到远端服务器处理，延迟高、响应慢；上传过程存在隐私风险；按年付费的SaaS服务，一年动辄十几万，还不能深度定制。

而这次，华东一家拥有83家门店的连锁超市，选择了一条更稳、更快、更自主的路：用本地部署的EagleEye系统，基于达摩院DAMO-YOLO TinyNAS模型，在单台双RTX 4090工作站上，实现了毫秒级人形检测+实时热力叠加+全链路数据不出内网。整套系统上线后，门店运营团队第一次能“看见人流怎么走”，而不是“猜人流往哪走”。

这不是概念演示，而是每天真实跑在27个试点门店监控流上的生产系统。

2. EagleEye到底是什么？一句话说清

2.1 它不是另一个YOLO复刻版

EagleEye不是简单调个YOLOv8权重、换张显卡就叫“优化”。它的核心是一次从架构源头出发的轻量化重构：

底层模型基于达摩院开源的DAMO-YOLO（非YOLOv5/v8/v10），它本身就在COCO上比同参数量YOLO模型高2.3个点mAP；
关键升级在于嵌入了TinyNAS自动搜索模块：系统在训练前，会用小规模样本在GPU上快速评估上千种子网络结构，最终锁定一个专为“室内人形+低光照+密集遮挡”场景定制的精简主干——参数量仅1.8M，FLOPs降低至原DAMO-YOLO的37%，但人在640×480分辨率下的检测召回率反而提升1.6%。

你可以把它理解成：给YOLO请了一位经验丰富的“架构教练”，不靠堆算力，而是教它用更聪明的方式看人。

2.2 它为什么能做到20ms一帧？

很多人以为“快=换显卡”，但实际瓶颈常在数据搬运和冗余计算。EagleEye做了三件关键小事：

显存直通流水线：视频流解码后，YUV数据直接送入GPU显存，跳过CPU内存拷贝（减少12ms延迟）；
动态批处理（Dynamic Batch）：当多路摄像头同时接入时，系统自动合并相似尺寸帧（如全部缩放到640×480），避免单帧单独推理的调度开销；
置信度早停机制：对明显空场景（如凌晨仓库通道），在Backbone第3层就触发“提前退出”，不跑完全部Head，节省8ms。

实测：单路1080P@30fps视频流，在双RTX 4090（无NVLink）上稳定维持18.7ms平均推理延迟，峰值吞吐达52 FPS。

3. 客流热力图是怎么一步步生成的？

3.1 从“框出人”到“画出热区”，不止一步

很多团队卡在第一步：检测准，但热力不准。EagleEye把整个流程拆成四个可验证环节，每步都留出人工干预口：

原始检测（Raw Detection）
输入：单帧RGB图像（640×480）
输出：带ID、类别（person）、bbox、conf的检测列表
特点：默认启用ReID轻量分支，同一人在连续帧中ID保持稳定（ID切换率<0.8%）
空间映射（Spatial Mapping）
把画面坐标转为门店真实地理坐标——这才是热力图可信的基础。
- 不用手动打标！系统支持用手机拍摄门店平面图+点击4个角点，自动生成透视变换矩阵；
- 支持导入CAD底图（DXF格式），自动匹配比例尺；
- 实测：200㎡标准卖场，校准耗时<3分钟，定位误差≤0.45米。
轨迹聚合（Trajectory Aggregation）
- 每个人的移动路径被拆成10cm粒度的“足迹点”；
- 所有足迹点按5秒滑动窗口统计密度，生成带时间戳的热力网格（默认1m×1m）；
- 支持排除“驻留超3分钟”的点（过滤导购、保洁等非流动人员）。
热力渲染（Heatmap Rendering）
- 前端用Canvas逐像素绘制，不依赖WebGL，老款办公电脑也能流畅播放；
- 颜色梯度可调：蓝→黄→红对应“低→中→高”停留频次；
- 叠加透明度控制，确保不遮挡底层平面图细节。

真实效果对比：
同一早高峰10分钟数据，传统方案热力图呈“糊状大斑块”，EagleEye输出呈现清晰的“双通道汇聚+收银台漩涡”结构，连饮料冷柜前的“U型驻留区”都能识别出来。

3.2 现场调试时，最常被问的三个问题

Q：人影重叠/背影/侧身时，还能检出来吗？
A：能。TinyNAS结构特别强化了颈部与肩部特征提取层，在测试集（含1273张遮挡样本）上，侧身检出率91.4%，背影86.7%，均高于通用YOLO模型7~9个百分点。
Q：晚上灯光暗，摄像头噪点多，会不会误报？
A：系统内置低照度增强预处理模块（非独立模型，是TinyNAS主干的一部分），在Lux<30环境实测，误报率比开“自动增益”下降63%，且不引入拖影。
Q：热力图能导出给总部看吗？
A：支持一键生成PDF周报（含TOP5热区、时段对比折线图、同比变化箭头），也提供CSV原始足迹点数据，供BI工具对接。

4. 在超市里，它真正解决了哪些具体问题？

4.1 用数据重新定义“黄金位置”

过去，超市把“进门左手边第一组货架”默认设为黄金位。但EagleEye跑了一周数据后发现：

实际进店客流中，68%的人会直行穿过入口区，走向生鲜区；
真正的“高触达区”是生鲜区与熟食区之间的3米宽通道，日均人流量达2100人次，停留时长均值47秒；
而传统黄金位日均仅820人次，且73%为“路过未停”。

结果：该区域下周就换上了新品试吃台，首周试吃转化率达19.2%，远超其他位置均值（5.7%）。

4.2 动态排班，让人力投入看得见回报

收银台排班长期靠经验。现在，系统按小时输出“收银压力热力”：

工作日17:00–18:30，3号收银台排队长度热力值达红色阈值（>8人·分钟）；
但同期4号台仅黄色（3~5人·分钟）；
进一步分析发现：3号台对面是奶制品货架，顾客结账前常临时加购，导致单次结算时间延长42秒。

调整：将3号台改为“快速通道”（限5件以内），并增配1名理货员在奶制品区前置打包。两周后，该时段平均排队时长下降31%，顾客离店速度提升2.4倍。

4.3 新店选址验证，从“拍脑袋”到“看热力”

新开门店筹备期，团队用EagleEye在竞品超市外场架设临时设备（合规授权），采集周边500米人流热力：

发现工作日午间，某写字楼群出口向西200米处出现持续性人流“凸起”；
结合手机信令数据交叉验证，确认该路径日均通勤人流超1.2万人；
最终新店落址于此，开业首月自然客流占比达64%，远超区域均值（39%）。

5. 部署实录：从开箱到上线只用了37分钟

5.1 硬件准备（比买台游戏电脑还简单）

项目	要求	实际选用
GPU	≥24GB显存（单卡或双卡）	2×RTX 4090（48GB显存）
CPU	≥8核	AMD Ryzen 9 7950X
内存	≥64GB DDR5	96GB
存储	≥1TB NVMe SSD	2TB PCIe 4.0

注意：不需要NVIDIA Data Center GPU（如A100）。消费级4090在INT8量化+TensorRT加速下，性能已超A100的72%。

5.2 三步完成部署（附真实命令）

# 第一步：拉取预构建镜像（已集成CUDA 12.2 + TensorRT 8.6） docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/eagleeye/tinynas:v1.3.2 # 第二步：运行容器（自动挂载显卡、映射端口、加载默认配置） docker run -d \ --gpus all \ --shm-size=8gb \ -p 8501:8501 \ -v /data/config:/app/config \ -v /data/videos:/app/input \ --name eagleeye-core \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/eagleeye/tinynas:v1.3.2 # 第三步：浏览器打开 http://localhost:8501 —— 即见Streamlit交互界面

全程无需编译、无需装PyTorch、无需下载模型权重——所有依赖、模型、前端均已打包进镜像，大小仅4.2GB。

5.3 首次校准：3分钟教会系统认你的店

打开「空间校准」页，上传门店平面图（JPG/PNG）；
用鼠标点击图上4个物理可识别点（如柱子、消防栓、门框角）；
对应在实时画面中框选这4个点的实际位置；
点击「生成映射」，系统自动计算单应性矩阵并保存。

后续新增摄像头，只需重复步骤2-3，无需重跑全部流程。

6. 它不是万能的，但知道边界才用得稳

6.1 当前明确不擅长的场景（我们主动告诉你）

戴口罩+大幅低头刷手机的人：检测框可能偏高（落在头顶），因TinyNAS侧重上半身结构，对极端姿态泛化有限；
玻璃门/镜面反射区域：强反光会导致局部误检，建议在部署时用物理遮挡条弱化反射；
宠物猫狗混入人流：当前模型只训了person类别，未加入动物分支，宠物会被标为“低置信度人形”，需手动关掉该区域检测。

我们没把这些写成“待优化项”，而是直接列在交付文档首页——因为对超市运营来说，知道哪里不能信，比知道哪里很厉害更重要。

6.2 真实用户反馈：一线人员怎么说？

“以前巡店要看12块屏幕，现在盯一块热力大屏，哪个区人挤人、哪个区没人逛，一眼就懂。”
——区域运营总监，从业14年
“调灵敏度滑块比调空调温度还顺手，昨天把收银台灵敏度从0.45调到0.52，漏检少了，保安也不用总去清场了。”
——门店夜班主管
“最惊喜的是导出的CSV，我用Excel做了个‘热力-销售’散点图，发现热力值每高1单位，对应货架周销量涨3.2%，这数据以前根本拿不到。”
——总部数据分析组