Проект Neuromation представил технологию визуального распознавания товаров

Распределенная платформа синтетических данных Neuromation и сервис на основе прикладного искусственного интеллекта ECR OSA Hybrid Platform представили инновационно-технологический продукт визуального распознавания товаров в крупнейших торговых сетях. Об этом журналу ForkLog сообщили представители стартапа.

Разработанная Neuromation.io технология визуального распознавания товаров Image Recognition будет интегрирована в сервис по обеспечению наличия товара на полке OSA Hybrid Platform, успешно внедряемый ECR Russia в крупных торговых сетях.

«Сервис OSA Hybrid Platform работает на основе анализа Big Data, получаемых от ритейлера и поставщиков, а также данных из внешних источников. Обрабатывая эти данные в режиме реального времени, алгоритмы, заложенные в платформе, позволяют мгновенно и с высокой точностью определять случаи отсутствия товара на полке, а также их причины, отправляя сигнал о проблеме и рекомендации по ее устранению на нужный участок цепочки поставок», — объяснили представители проекта.

По словам разработчиков платформы, внедрение технологии Image Recognition позволит увеличить охват до 100% точек продаж, автоматизировать процесс распознавания, сократить время обработки и снизить количество ошибок, а также распространить технологию до уровня отраслевого стандарта.

В ближайшее время сервисы OSA HP и Image Recognition будут доступны в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Челябинске, Барнауле, а также в Украине.

Ранее сервис OSA HP уже успешно зарекомендовал себя на рынках Восточной Европы. Среди клиентов сервиса: Metro Cash&Carry, Auchan, «Магнит», X5 Retail Group, Dixy Group, «Верный», «Монетка», «Улыбка Радуги», PepsiCo, Danone, Mars, Coca-Cola, Unilever, L’Oréal, SunInBev, JTI, Efes и другие.

В настоящее время продолжается тестирование технологии Neuromation.io Image Recognition. Полномасштабное внедрение сервиса состоится до середины 2018 года.

Напомним, в начале сентября Фонд института развития интернета начал разработку проекта по распознаванию патологий по медицинским цифровым изображениям.

Источник: Forklog

Комментарии