17 января 2018, 17:22 2078 просмотров

L’Oréal распознает планограммы с использованием нейросетей

Группа компаний СиДиСи (CDC)
Группа компаний СиДиСи (CDC) и компания L’Oréal завершили успешный пилотный проект по автоматическому распознаванию планограмм с помощью системы искусственного интеллекта. Использование нейронных сетей позволило существенно сократить время проведения аудита в торговых точках.
В начале проекта было проведено обучение системы распознавания, в процессе которого сравнивались эталонные изображения продукции L’Oréal и снимки витрин, сделанные мерчендайзерами в мобильной части решения ОПТИМУМ АСУМТ. Система распознавала товары и планограммы, используя свёрточные нейронные сети, сравнивала изображения с эталонами и выдавала информацию о представленности товаров в торговых точках и соответствие реалограммы с планограммой. Результаты распознавания использовались для формирования отчетов по различным маркетинговым KPI с возможностью агрегации данных на верхнем уровне.
Автоматическое распознавание выкладки занимает всего 1-2 минуты, что существенно сокращает время заполнения мерчендайзинговых показателей в торговой точке, и тем самым предоставляет возможность увеличить количество визитов сотрудников в день. Средняя точность распознавания составила 93-95% в зависимости от категории и типа продукции L’Oréal.
Пилотный проект признан успешным, запланирован перевод в промышленную эксплуатацию.
Поделиться публикацией:
Подписывайтесь на наши новостные рассылки, а также на каналы  Telegram , Vkontakte , Дзен чтобы первым быть в курсе главных новостей Retail.ru.
Добавьте "Retail.ru" в свои источники в Яндекс.Новости
Загрузка
L’Oréal распознает планограммы с использованием нейросетей
Группа компаний СиДиСи (CDC) и компания L’Oréal завершили успешный пилотный проект по автоматическому распознаванию планограмм с помощью системы искусственного интеллекта. Использование нейронных сетей позволило существенно сократить время проведения аудита в торговых точках.
В начале проекта было проведено обучение системы распознавания, в процессе которого сравнивались эталонные изображения продукции L’Oréal и снимки витрин, сделанные мерчендайзерами в мобильной части решения ОПТИМУМ АСУМТ. Система распознавала товары и планограммы, используя свёрточные нейронные сети, сравнивала изображения с эталонами и выдавала информацию о представленности товаров в торговых точках и соответствие реалограммы с планограммой. Результаты распознавания использовались для формирования отчетов по различным маркетинговым KPI с возможностью агрегации данных на верхнем уровне.
Автоматическое распознавание выкладки занимает всего 1-2 минуты, что существенно сокращает время заполнения мерчендайзинговых показателей в торговой точке, и тем самым предоставляет возможность увеличить количество визитов сотрудников в день. Средняя точность распознавания составила 93-95% в зависимости от категории и типа продукции L’Oréal.
Пилотный проект признан успешным, запланирован перевод в промышленную эксплуатацию.
распознавание полки, планограммы, ритейл, мерчендайзингL’Oréal распознает планограммы с использованием нейросетей
https://www.retail.ru/local/templates/retail/images/logo/login-retail-big.png 67243
https://www.retail.ru/local/templates/retail/images/logo/login-retail-big.png 67243
Retail.ru https://www.retail.ru
https://www.retail.ru/rbc/pressreleases/gruppa-kompaniy-sidisi-cdc-l-ore-al-raspoznaet-planogrammy-s-ispolzovaniem-neyrosetey/2018-01-17


public-4028a98f6b2d809a016b646957040052