RetailOpt：基于智能手机运动数据和零售设施信息的自愿式、易部署轨迹估计算法

我们提出了RetailOpt，这是一个用于在室内零售环境中跟踪顾客移动的新型自愿式、易部署系统。该系统利用顾客智能手机和零售应用中容易获取的信息，包括运动数据、商店地图和购买记录。这消除了额外硬件安装和维护的需要，并确保顾客对数据的完全控制。具体来说，RetailOpt首先使用惯性导航从智能手机运动数据中恢复相对轨迹。商店地图和购买记录被交叉引用以识别访问过的货架列表，通过连续和离散优化为商店中的相对轨迹提供定位锚点。我们在五个不同的环境中展示了我们系统的有效性。该系统如果成功，将产生准确的顾客移动数据，这对于广泛的零售应用至关重要，包括顾客行为分析和店内导航。