Вышла новая версия системы распознавания образов SkyNet на iOS

Платформа SkyNet Engine используется в проектировании программного обеспечения для распознавания объектов по фото или видео с применением технологий машинного обучения (искусственного интеллекта). На платформе создана система SkyNet Retail, решающая задачи распознавания и анализа товаров и ценников на полках магазинов и POS-материалов в торговых точках (световые панели, баннеры, промостойки и др.).

Теперь, в дополнение к смартфонам и планшетам на ОС Android, мобильная нейронная сеть работает на устройствах iPhone и iPad под управлением iOS 12 и более поздних версий.

Система SkyNet Retail уже доказала свою эффективность повышением производительности труда минимум на 20% мерчендайзеров компаний JTI, Ferrero, Schwarzkopf и других мировых и российских производителей FMCG. Так, более 800 мобильных сотрудников компании Mars работают с системой распознавания SkyNet Retail в 7 странах (Казахстан, Беларусь, Кыргызстан, Узбекистан, Армения, Грузия, Азербайджан). В ближайший год запланировано внедрение в Молдавии, Монголии, Таджикистане, Туркменистане и Турции. С помощью системы компания Mars получает в 5 раз больше маркетинговых данных, чем ранее. Теперь оценка представленности товаров ведется в разрезе каждой товарной позиции (SKU) по собственным товарам и продукции конкурентов.

Новая версия SkyNet Retail распознает объекты на мобильном устройстве всего за 1,5 секунды, что по сравнению с известными конкурирующими решениями позволяет значительно экономить самое ценное – время работы мобильного сотрудника, а это более 15 минут за визит в торговую точку. При этом точность распознавания достигает 98%.

Мобильное приложение SkyNet Retail распознает объекты без Интернета и дорогостоящих серверов и мгновенно предоставляет мерчендайзеру рекомендации по выкладке и замене ценников и POS-материалов. Только контроль исправления выкладки и цен на месте, без задержки времени, создает условия для обеспечения максимального экономического эффекта как для производителей, так и для ритейлеров. В настоящее время розничные сети тестируют систему распознавания с целью автоматизации процессов внутреннего мерчендайзинга.

Решение на основе нейросети SkyNet Engine работает в составе системы мобильной торговли ОПТИМУМ или в качестве независимого кроссплатформенного мобильного приложения. Кроме того, разработчики сторонних систем распознавания могут встраивать SkyNet в свои приложения.

«Мы всё время совершенствуем методы и алгоритмы распознавания объектов на изображении, - дополняет Хусейн Аз-зари, генеральный директор ООО «ИРЦЭ». – Последние результаты на практике показали точность определения товаров 98% и выше. Кроме того, мы добавляем в систему новые инструменты, например, очень востребованный расчет показателей PerfectStore на основании распознанных фотографий с подробной детализацией отчетов до SKU».

Справка

ООО «Институт развития цифровой экономики» (ООО «ИРЦЭ») – российская компания, резидент кластера информационных технологий Фонда «Сколково», входит в структуру ГК СиДиСи. ООО «ИРЦЭ» – разработчик и интегратор высоконагруженных клиент-серверных и многоуровневых комплексных решений с использованием мобильных технологий, промышленного интернета вещей (IIoT), искусственного интеллекта. Программные продукты разрабатываются и эксплуатируются на базе цифровой технологической платформы ОПТИМУМ 2025, включены в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Сайт: https://dedicorp.ru