实际场景：城市核心商圈网红奶茶店，营业面积仅32㎡，14个座位，日出杯量常年1000-1300杯，高峰期门口排队却一半座位空着，翻台率长期卡在1.2次/小时左右，顾客放弃率接近20%。传统解决思路停留在“加人、加桌、加设备”，成本与空间都不允许。
思通数科AI视频卫士完整落地过程：
第1-3天：部署4颗400万像素鱼眼AI摄像头+1台边缘AI盒子，全店无死角覆盖，结合YOLOv8+DeepSORT多目标追踪算法，实现毫秒级匿名进出店人数统计与全顾客轨迹采集。
第4天：系统基于Kalman滤波+LSTM时空序列建模，每5秒生成一次全店动态热力图，叠加驻留时长、动线密度、拥堵指数三层数据，自动输出《门店流量诊断报告》：
靠窗4席卡座11:00-15:00空置率87.3%，根因是光照强度>6000lux导致桌面温度最高47.3℃
点单台右侧形成“人流涡流”，平均排队时长11分42秒，取杯与点单冲突占比68%
后厨出杯口正对实墙，顾客无法感知现制表演，失去仪式感与拍照冲动
17:30-19:30高峰期提前量预测偏差平均23分钟，导致制冰机制冷效率低下
第5-15天闭环改造：（全部由AI视频卫士数据驱动）
联动电动蜂巢遮光帘，光线>5000lux时自动降下，卡座温度下降至28℃以内，平均驻留时长从6秒暴涨至4分18秒
点单台整体左移80cm，取杯口与点单口彻底分离，形成单向河流动线，排队时长压缩63%
拆除后厨半面隔墙，改造成开放式剧场吧台+环绕拉花灯，AI检测到顾客拍照打卡行为增长370%
Prophet时序预测模型融合历史流量+实时天气+节假日变量，高峰前25分钟自动推送“开启第3台制冰机+第2台封口机”指令给店长微信
第30天复盘数据：翻台率1.21 → 1.98次/小时（提升63.6%）；同店营收增长41.7%；顾客放弃率19% → 4%；低谷期灯光+空调分区自动调光，能耗下降11%；店员日均无效走动减少42%。
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