Nuestra tecnología

Bajo el capó

Las soluciones de reconocimiento de imágenes de ParallelDots funcionan con los mismos algoritmos de aprendizaje profundo que impulsan los vehículos autónomos y el reconocimiento facial de los teléfonos inteligentes. Sin embargo, en lo que respecta a la detección de productos en las estanterías de las tiendas minoristas, hay algunos desafíos únicos que debemos superar.

Reconocimiento de imágenes en el dispositivo (ODIN)

El reconocimiento de imágenes en el dispositivo (ODIN) es la oferta más avanzada del establo ParallelDots. Permite generar informes instantáneos a partir de fotografías de estantería capturadas por los representantes de campo procesándolas en su dispositivo portátil. ODIN es rápido y funciona completamente sin conexión. Con unos resultados alentadores en la fase piloto, ParallelDots ofrece reconocimiento de imágenes en el dispositivo para dominios específicos: un número reducido de SKU y unos KPI limitados.

LEER MÁS ->

Detección de visualización de precios con reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

La supervisión del cumplimiento de los precios mediante la detección de precios es una característica importante de nuestra solución de reconocimiento de imágenes con IA para minoristas. En este caso, el ShelfWatch Computer Vision detecta las pantallas de precios, que se leen mediante la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR). A continuación, la IA atribuye cada SKU a la pantalla de precios y comprueba su cumplimiento.

LEER MÁS ->

Imágenes de bajo número de muestras para la formación

Una imagen de buena calidad es todo lo que se necesita para configurar ShelfWatch para el reconocimiento de productos. Los algoritmos de aprendizaje profundo son conocidos por requerir grandes cantidades de datos «etiquetados» para lograr una alta precisión. Sin embargo, recopilar una cantidad tan grande de datos es muy caro para el reconocimiento de productos y, por lo tanto, hemos creado una técnica para entrenar nuestros algoritmos utilizando una sola imagen de SKU («imágenes de paquete» o «imagen de héroe»). Nuestro tiempo y costes de configuración son unos de los más bajos del sector.

Comentarios instantáneos sobre la calidad de las fotos

La aplicación móvil ShelfWatch viene precargada con funciones únicas que mejoran la calidad de las fotos en el punto de captura y reducen la cantidad de imágenes rechazadas en el backend. Estas funciones incluyen la detección de imágenes borrosas y deslumbrantes en tiempo real y la detección de ángulos nítidos en las fotografías de las estanterías. Todas estas funciones también funcionan en modo offline.

Accesible

Tradicionalmente, las soluciones de reconocimiento de imágenes han sido caras de adquirir, pero ShelfWatch cambia las reglas del juego. Otros proveedores requieren una gran cantidad de datos o necesitan fotografías de alta resolución tomadas en entornos de estudio y se esfuerzan por mantener bajos los costos de configuración del reconocimiento de imágenes. Muchas imágenes son rechazadas sobre el terreno debido a la falta de tecnología sofisticada para detectar imágenes de mala calidad en tiempo real. Sin embargo, el requisito de formación de ShelfWatch sobre imágenes con un único SKU y sus exclusivos algoritmos para mejorar la calidad de las fotografías en el punto de captura reducen los costes generales necesarios para implementar ShelfWatch.