Это решение на основе компьютерного зрения с использованием искусственного интеллекта, позволяющее ритейлерам принимать важные операционные решения на основе данных об остатках в режиме реального времени. Это важный компонент для создания автоматизированных магазинов, позволяющий достичь новых уровней соответствия требованиям, доступности на полках и операционного совершенства.
- Мерчандайзер, вооруженный мобильным устройством, делает снимок продуктовой полки и решение выдаёт ему инструкции для пополнения полки: какой именно товар поставить на какое место, какой товар лишний на этой полке.
- Эти же данные используются топ-менеджментом для анализа эффективности работы всей сети через отчёты по региону/городу/конкретному магазину. Дашборд с аналитикой в разрезе отдельных категорий и рекомендациями по повышению эффективности магазина или целого сегмента.
- Мобильное приложение управляет сменой мерчандайзера, отображает его задачи с подробными инструкциями, обучает его. По результату выполнения задачи пользователь отчитывается в том же приложении, сфотографировав результат своей работы, который тоже распознаётся и контролируется ИИ
Как выглядит решение
Нами разработано SaaS-решение на основе использования больших данных, искусственного интеллекта и компьютерного зрения, состоящее из:
- Мобильного приложения для сбора данных о состоянии полки: наличии товаров и ценников. Эта же информация может быть собрана через камеры или роботов, для которых мы разработали API.
- Ядро бизнес-логики для обработки фотографий и распознавания продуктов на полке на основе искусственного интеллекта, где происходит магия.
- Панели управления данными магазина и задачами сотрудников.
- Дашборда для анализа агрегированных данных по всей торговой сети.
Какие технологии использовали:
- Python (django в некоторых сервисах)
- Angular
- PostgreSQL, AWS Redshift
- Свои модели ИИ, выстроенный процесс MLOps
- PyTorch, TensorFlow, ONNX, TensorFlow Lite, PyTorch Mobile
- Docker, Kubernetes
- AWS, Azure
- Swift
- Kotlin
- Rust
- Graphana
- QuickSight
- Excel ;)
Что под капотом
Искусственный интеллект
- Распознавание товаров по фото с точностью до SKU
- Инструмент разметки продуктов на фото с полками для тренировки нейронных сетей
- Распознавание текста на ценниках и на самих продуктах (OCR)
- Распознавание людей на снимках в соответствии с требованиями GDPR
- Распознавание препятствий, закрывающих полки с товарами
Компьютерное зрение и обработка изображений
- Воссоздание внешнего вида полки по планограмме
- Склеивание изображений полок
- Выпрямление изображений при работе с искажающими линзами камер
- Определение расстояния от смартфона до полки с товарами
- Определение размытости фотографии
Дашборды
- Система отчётов с ключевыми показателями для управления торговой сетью с 10К+ магазинов
- Панель администрирования данными о магазинах, о персонале, о товарах, о ценниках
Облачная инфраструктура
- Облачная инфраструктура с алгоритмами экономии затрат на AWS и Azure
- Обработка миллионов изображений в сутки, хранение петабайт данных
- QoS 99,5%
Администрирование данных
- Сбор данных о продуктах торговой сети
- Определение соответствия реалограммы планограмме: выявляет пустоты на полке и товары-интервенты
Компания,
занимающаяся инновациями, в области создания
и приручения искусственного интеллекта
занимающаяся инновациями, в области создания
и приручения искусственного интеллекта
Человек работало над проектом
50+
Длительность проекта
6 лет
Над проектом работали - полноценный офис разработки: мобильные, backend, frontend разработчики, тестировщики, аналитики, дизайнеры, ML/CV разработчики, менеджеры проектов/компонентов.
