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La Visión por Computadora ayuda a automatizar muchas tareas clave en tienda, pero para que esto funcione, es fundamental priorizar una alta precisión en el reconocimiento de imágenes como la primera línea de diferenciación.
En el actual mercado minorista, acelerado e hipercompetitivo, la mayoría de los fabricantes y minoristas carecen de visibilidad precisa y oportuna del lineal o de información procesable sobre su realidad minorista en tienda. Las auditorías manuales realizadas por el personal de ventas que documentan las condiciones del lineal en un dispositivo portátil son lentas, costosas, inconsistentes y generan datos subjetivos.
Las soluciones de Visión por Computadora (VC) están transformando la forma en que las marcas y los minoristas perciben los lineales. Esta tecnología proporciona a los fabricantes una visión detallada de las condiciones del lineal minorista a través de imágenes digitales y ofrece orientación al personal de campo, casi en tiempo real, sobre cómo generar un mayor valor.
Pero para que esto funcione, es fundamental priorizar una alta precisión en el reconocimiento de imágenes como la primera línea de diferenciación. En este artículo, exploraremos los entresijos para comprender qué se necesita para ofrecer un reconocimiento preciso a nivel de SKU con rapidez y a escala.
Por qué la precisión es importante
En un supermercado típico, puede haber más de 30.000 SKU y, en promedio, el 30% de ellos pueden cambiar a lo largo del año debido a la introducción de nuevos productos y rediseños de empaques. Además de abordar el enorme volumen de productos, una plataforma de reconocimiento automatizado también debe superar otros obstáculos para la precisión en el entorno minorista, como:
Ignorar estos factores podría resultar en datos imprecisos – por ejemplo, un cálculo incorrecto de la cuota de lineal de una marca debido a productos parcialmente obstruidos. Cuando estos datos poco fiables se utilizan para fundamentar decisiones de ventas, las pérdidas monetarias pueden acumularse rápidamente con el tiempo.
Un enfoque de cuatro pilares para garantizar la precisión
En Trax, estos obstáculos se superan mediante un enfoque riguroso para la garantía de la calidad de los datos, basado en las siguientes medidas:
La Visión por Computadora utiliza redes neuronales avanzadas y técnicas de aprendizaje profundo para tareas como la detección de objetos. Se modela a partir de la corteza visual humana, lo que significa que, al igual que el cerebro humano, cuanto más se ve, mejor se aprende.
Con un repositorio de imágenes suficientemente grande, los algoritmos avanzados de aprendizaje profundo superan los desafíos en las condiciones de la tienda, como la iluminación deficiente y las obstrucciones. Los sistemas más precisos son aquellos que perciben el contexto del lineal y detectan rápidamente no solo los productos, sino también los espacios vacíos en los estantes.
Durante la captura, una herramienta de prevención de desenfoque asegura que la imagen producida sea nítida, mientras que una herramienta de instantáneas alerta al usuario si la orientación difiere de una imagen anterior. Para compensar la falta de luz, el flash de la cámara se activa automáticamente, y una herramienta de nivelación integrada ayuda a alertar al usuario para que oriente sus dispositivos en el ángulo y la distancia perfectos del lineal.
Un motor de aprendizaje activo asegura que los productos sean reconocidos automáticamente a partir de las imágenes. Las muestras de imágenes en las que es más difícil reconocer o distinguir productos pasan por una capa adicional de validación mediante un proceso conocido como votación. Aquí, expertos cualificados en el dominio validan los datos recopilados para verificar si coinciden con precisión con lo que realmente aparece en la imagen. Esto significa que el sistema siempre establece niveles extremadamente altos de 'confianza' en su precisión de reconocimiento, incluso en el caso de productos idénticos o nuevos diseños.
La precisión es fundamental en los sistemas de aprendizaje profundo de vanguardia. Esto implica que los algoritmos arrojan resultados sustancialmente más relevantes que irrelevantes. Al mismo tiempo, deben recuperar la mayoría de los resultados relevantes. Supongamos que hay 100 productos en un estante. Un algoritmo podría reconocer 80 de ellos, de los cuales 77 son identificados con precisión. Esto significa que la precisión de reconocimiento es del 96%.
Trax garantiza la transparencia de los datos al proporcionar a los usuarios paneles web que detallan la exactitud del rendimiento de reconocimiento, el nivel de confianza, los productos no identificados y otras métricas.
Vea este video de la plataforma de visión artificial de Trax en acción para observar cómo convertimos imágenes en información precisa.
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