Процесс
Прототип
Первоначально мы установили систему в двух магазинах, чтобы определить нужную модель процессора, тип камеры и положение камер.
Далее интегрировали разработку с кассами магазина и обучили систему распознавать фрукты и овощи.
Пилот
Установили систему в семи магазинах, чтобы проверить сможет ли она окупиться и точно определять товары на больших объемах.
По итогу для 200 товарных позиций мы получили по 160 фото. Средняя точность попадания в подборку из трех товаров составила 94%.
Перспективы развертывания
Торговая сеть решила установить «Умные весы» в 100 магазинах. Служба безопасности магазина также заинтересовались разработкой, поскольку нейросеть помогает бороться с недобросовестными покупателями, которые берут дорогой весовой товар, но на кассе самообслуживания выбирают дешевый аналог.
Технические нюансы
Вычислительный сервер находится в магазине. Это нужно, чтобы защитить данные и ускорить систему. С внешнего сервера приходят только обновления.
Системе не нужно интернет, достаточно подключаться к сети один раз в день, чтобы получить обновление.