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ISO 27001:2013 Zertifizierung

ParallelDots freut sich bekannt zu geben, dass es die ISO 27001:2013 -Zertifizierung für sein Informationssicherheitsmanagementsystem (ISMS) erhalten hat. Dieses Zertifikat zeigt das Engagement von ParallelDots für Datenschutz und Sicherheit.

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Die Datenschutzrichtlinie folgt globalen Best Practices.

Regelmäßige interne Audits zur Stärkung der Datenschutzprotokolle.

Unabhängige Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, die ISMS bewertet.

Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme für Mitarbeiter zum Thema Datenschutz.

Die speziell entwickelten KI-Lösungen von ParallelDots bieten das Beste aus Deep-Learning-Algorithmen, die die Grenzen dessen, was heute mit Cognitive Computing möglich ist, erweitern.

Das ist richtig! Was für Menschen eine einfache Aufgabe sein mag, kann ewig dauern, bis ein Computeralgorithmus die gleiche oder eine bessere Genauigkeit als Menschen erreicht.

Unter der Haube

Die Bilderkennungslösungen von ParallelDots basieren auf denselben Deep-Learning-Algorithmen wie selbstfahrende Autos und Gesichtserkennung auf Smartphones. Wenn es jedoch um die Produkterkennung im Verkaufsregal geht, gibt es einige einzigartige Herausforderungen, die wir bewältigen müssen.

Bilderkennung auf dem Gerät (ODIN)

Die On-Device Image Recognition (ODIN) ist das modernste Angebot aus dem ParallelDots-Stall. Es ermöglicht die sofortige Berichterstattung anhand von Regalfotos, die von den Außendienstmitarbeitern aufgenommen wurden, indem sie sie auf ihrem Handgerät verarbeiten. ODIN ist schnell und funktioniert komplett offline. In der Pilotphase befinden sich ermutigende Ergebnisse. ParallelDots bietet Bilderkennung auf dem Gerät für bestimmte Bereiche an — geringe Anzahl von SKUs, begrenzte KPIs.

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Erkennung von Preisanzeigen mit optischer Zeichenerkennung (OCR)

Die Überwachung der Preiskonformität durch Preiserkennung ist ein wichtiges Merkmal unserer KI-Bilderkennungslösung für den Einzelhandel. Hier erkennt ShelfWatch Computer Vision Preisanzeigen, die mithilfe der OCR-Technologie (Optical Character Recognition) gelesen werden. Die KI ordnet dann jede SKU der Preisanzeige zu und prüft, ob sie eingehalten wird.

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Niedrige Beispielbilder für das Training

Ein Bild in guter Qualität genügt, um ShelfWatch für die Produkterkennung einzurichten. Deep-Learning-Algorithmen sind dafür berüchtigt, dass sie große Mengen an „beschrifteten“ Daten benötigen, um eine hohe Genauigkeit zu erreichen. Das Sammeln einer so großen Datenmenge ist jedoch für die Produkterkennung sehr teuer. Deshalb haben wir eine Technik entwickelt, um unsere Algorithmen mit nur einem einzigen SKU-Bild („Packshots“ oder „Hero-Bild“) zu trainieren. Unsere Einrichtungszeit und unsere Kosten gehören zu den niedrigsten in der Branche.

Sofortiges Feedback zur Fotoqualität

Die ShelfWatch-App für Mobilgeräte ist mit einzigartigen Funktionen vorinstalliert, die die Fotoqualität zum Zeitpunkt der Aufnahme verbessern und die Anzahl der abgelehnten Bilder im Backend reduzieren. Zu diesen Funktionen gehören Unschärfe in Echtzeit, Blendungserkennung und Erkennung scharfer Winkel auf den Fotos im Regal. All diese Funktionen funktionieren auch im Offline-Modus.

Erschwinglich

Bilderkennungslösungen waren traditionell teuer, aber ShelfWatch verändert das Spiel. Andere Anbieter benötigen viele Daten oder benötigen hochauflösende Aufnahmen, die in Studioumgebungen aufgenommen wurden, und haben Schwierigkeiten, die Kosten für die Einrichtung der Bilderkennung niedrig zu halten. Viele Bilder werden vor Ort abgelehnt, da es an einer ausgeklügelten Technologie zur Erkennung von Bildern mit schlechter Qualität in Echtzeit mangelt. ShelfWatch benötigt nur ein einziges SKU-Bildtraining und einzigartige Algorithmen zur Verbesserung der Fotoqualität zum Zeitpunkt der Aufnahme reduzieren jedoch die Gesamtkosten, die für den Einsatz von ShelfWatch anfallen.

Bringen Sie Ihre Shelf Performance mit ShelfWatch auf das nächste Level!

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