视觉处理器在可视门铃和智能零售等应用中可以用于扩展边缘AI功能，提高设备的智能性和响应速度。以下是一些建议，说明如何利用视觉处理器来实现这些目标：

可视门铃：

1. 人形检测和识别：

• 利用视觉处理器进行实时人形检测和识别，以确保门铃只在检测到人类活动时触发通知，而不会受到其他因素（如动物或风）的干扰。

2. 面部识别和访客分辨：

• 集成面部识别算法，可以识别并区分不同的访客。这有助于提高安全性，例如允许家庭成员自动进入，而对陌生人发出提醒。

3. 智能通知：

• 利用视觉处理器进行分析，根据检测到的活动类型和访客身份，智能生成通知。例如，通知可能包括访客姓名（如果进行了面部识别）或识别的活动类型（如送货员或邻居访问）。

4. 异常检测：

• 利用视觉处理器实时监控门铃周围的环境，检测异常行为，例如闯入或异常活动。这有助于提高家庭安全性。

5. 录像存储和云服务：

• 将视觉处理器与存储解决方案结合，可以在设备本地或云端存储录像片段，以便用户在需要时查看历史记录。

智能零售：

1. 人流量监测：

• 利用视觉处理器监测店内人流量，分析高峰和低谷时段，以帮助商家更好地管理库存、人员和服务。

2. 顾客行为分析：

• 使用视觉处理器对顾客行为进行分析，例如浏览商品的时间、热门区域和购物篮中的商品。这有助于商家调整布局、促销和库存。

3. 购物篮识别：

• 利用视觉处理器识别购物篮中的商品，实现自动结账或提供个性化推荐服务。这提高了购物体验和效率。

4. 盗窃检测：

• 利用视觉处理器监测商店内的异常行为，如盗窃。通过实时警报或记录异常行为，提高商店的安全性。

5. 商品库存监测：

• 使用视觉处理器监测商品货架上的库存水平，自动报告需要补货的商品，提高库存管理的效率。

6. 实时分析和反馈：

• 利用视觉处理器进行实时分析，提供商家实时反馈，例如当前人流量、特定商品的热度等信息，帮助商家快速调整经营策略。

在这两种场景中，选择合适的视觉处理器、合适的视觉算法和合适的硬件架构非常重要，以满足特定应用的要求。同时，考虑隐私保护和数据安全是设计过程中的重要因素。