Проект 4RM: Умная касса самообслуживания с ИИ

Компания 4RM разработала и апробировала приложение программное обеспечение для касс самообслуживания, основанное на искусственном интеллекте и компьютерном зрении. Это решение позволяет оптимизировать процесс распознавания товаров на кассе самообслуживания. Рассмотрим принцип работы и преимущества технологии.

Обученная нейросеть помогает определить конкретные весовые товары, например, овощи, фрукты или конфеты, разные виды которых могут выглядеть похоже. Нейросеть сверяет изображение с камеры с базой товаров и верно определяет товарную позицию, предотвращая случайную либо намеренную ошибку пользователя.

Но не будем забывать, что за кажущейся легкостью работы искусственного интеллекта стоит серьезный труд data-инженеров. Изначально для каждой уникальной единицы (SKU) весового товара создается видео, которое далее разбивается на фрагменты с разметкой. После чего формируются наборы данных (датасеты), по которым и происходит обучение нейросети. Размер датасета для обучения 1 SKU порядка 100 ГБ. Длительность обучения может занимать от нескольких дней до недель, в зависимости от количества позиций. 

Выглядит сложно, но один раз сформированную базу можно использовать на любых кассах самообслуживания и торговых объектах. Более того, уже в ходе работы будет происходить дообучение, которое позволит увеличить точность работы и расширить товарную матрицу.

Проект по распознаванию весового товара разного цвета и разных геометрических форм с помощью нейросети YOLO на кассе самообслуживания обладает несколькими уникальными особенностями:

1. Технология YOLO. Проект использует YOLO, последнюю версию алгоритма You Only Look Once, для мгновенного распознавания объектов разных цветов и форм. Это позволяет системе быстро и точно идентифицировать широкий спектр продуктов.

2. Обучение нейросети. Нейросеть обучается на разнообразных данных, что позволяет распознавать стандартные и экзотические виды фруктов и овощей. Продукты с необычными формами и оттенками также распознаются с высокой точностью.

3. Улучшенная точность. Глубокое обучение и сложные алгоритмы YOLO позволяют различать похожие продукты, снижая вероятность ошибок при расчете стоимости. Это улучшает точность системы в реальных условиях.

4. Эффективность и скорость. Система обрабатывает большое количество информации за короткое время, ускоряя процесс оплаты на кассе. Это делает оплату более быстрой и удобной для клиентов.

5. Масштабирование. Проект легко масштабируется и может быть адаптирован для использования в различных торговых точках. От маленьких магазинов до крупных супермаркетов, система подходит для всех.

6. Удовлетворенность клиентов. Автоматизация процесса распознавания товаров на кассе сокращает время ожидания. Это повышает удовлетворенность клиентов и улучшает покупательский опыт.

7. Конкурентные преимущества. Использование YOLO дает ряд конкурентных преимуществ, включая продвинутые возможности обнаружения и высокую скорость обработки. Это обеспечивает точность и эффективность системы.

8. Стратегические преимущества. Анализ данных, полученных с помощью ИИ, предоставляет информацию о поведении потребителей и управлении запасами. Это дает стратегические преимущества ритейлерам для улучшения операционной эффективности.

Команда 4RM протестировала технологию на практике и предлагает несколько моделей ее распространения для торговых сетей. Мы предлагаем как hardware-вариант, включающий кассу самообслуживания Leda с предустановленным ПО, так и отдельное приобретение программного обеспечения, по единоразовой или подписочной модели. Интеллектуальное решение 4RM Systems совместимо с любыми современными моделями касс самообслуживания.

Если вы заинтересованы во внедрении касс с искусственным интеллектом или хотите узнать об их работе больше, свяжитесь с нами по телефону +375 44 558-44-44 или пишите на почту info@4rm.org.