Вместо фото двери сотрудник отправил фото полки?
Вместо фото полок сотрудник отправил фото пола?
Вместо полки сотрудник сфотографировал экран своего iPad?
Вы узнаете об этом сразу же!
Подключемый модуль "Классификатор изображений" автоматически распознает класс (тип) фотографии и сверяет с допустимыми классами для данного типа отчетов, а также выдает удобную аналитику для администратора на веб-сайте и для супервайзера в мобильном приложении.
Стандартно распознавание позволяет определять наличие товаров клиента в торговой точке, анализировать долю полки в фейсингах по отношению к конкурентам и контролировать соблюдение стандартов выкладки. Кроме этого, распознавание может помочь вам:
На данный момент нейросети достаточно развиты, чтобы успешно распознавать и классифицировать объекты на фотографиях. Но бывает так, что товары на полке либо имеют слишком маленький размер, либо освещения недостаточно, либо просто происходит сбой, и нейросеть допускает ошибку. Мы решили эту проблему следующим образом:
Конечно, за последние 5 лет технологии распознавания подешевели в десятки раз, но вместе с тем увеличилось количество игроков и технологии обрели популярность, поэтому можно сказать, что сейчас цены находятся на последнем этапе образования. Немалую долю расходов составляют оплата серверных мощностей (нейронные сети очень ресурсоемкая технология), постоянная доработка системы, корректировка датасета, а также разметка новых товаров и редизайн существующих. По нашему опыту, производители в течение года меняют дизайн до 30% своих товаров.
Не все товары могут быть эффективно распознаны ввиду своего форм-фактора, например батоны колбасы или тушь для ресниц. Также возникают сложности при распознавании товаров в мягкой упаковке или бутылок абсолютно одинакового дизайна и пропорций, но разного объема. Тут можно руководствоваться простым правилом: если вы сами можете идентифицировать все товары на фотографии, то нейронная сеть тоже сможет.
Приведены усредненные показатели сильных компаний, уделяющих внимание контролю качества работы сотрудников.
Количество фото на мерчендайзера в день: | 83 |
Фактическое количество мерчендайзеров в полях в день: | 390 |
Суммарное количество фото в день: | 33543 |
Количество найденных переснятых фотографий: | 146 |
Количество найденных несоответствующих фотографий: | 691 |