Die vielen Augen des Retail-Computer-Vision - Und warum Geschäfte sie alle brauchen

Der Einzelhandel ist eine geschäftige Umgebung. Produkte kommen und gehen. Regale werden im Laufe des Tages aufgefüllt und geleert. Mitarbeiter arbeiten hart, um den Bestand in Bewegung zu halten, Kunden zufrieden zu stellen und den Laden reibungslos zu betreiben. Im Zentrum all dessen steht ein zentrales Bedürfnis: klare, genaue Informationen zu haben, genau dann, wenn sie benötigt werden. Mit anderen Worten, Sichtbarkeit.

Einführung in die Retail-Computer-Vision - die Technologie, die Geschäften wirklich dabei hilft, zu sehen, was passiert.

Was ist Computer Vision im Einzelhandel?

Einzelhandels-Computer-Vision nutzt Kameras und KI, um zu verstehen, was in einem Geschäft passiert, indem es das visuell beobachtet. Einzelbildaufnahmen und Videoaufzeichnungen von Barcodes, Produkten und Texten von verschiedenen Kameras, wie Smart-Geräten und fest installierten Kameras, werden in Daten umgewandelt, die es Einzelhändlern ermöglichen, Regale, Produkte und Etiketten zu sehen und nicht nur Transaktionen zu überwachen.

Einzelhandel-Computer Vision wandelt Aktivitäten im physischen Geschäft in digitale Daten um, um die Sichtbarkeit und Entscheidungsfindung zu verbessern. Sie verwandelt intelligente Geräte in leistungsstarke Einzelhandelswerkzeuge, die den Mitarbeitern helfen, mehr zu sehen und schneller zu handeln.

Nicht alle Einzelhandels-Computer-Vision-Systeme funktionieren auf die gleiche Weise.

Man kann es sich wie eine Sammlung von Werkzeugen vorstellen, die jeweils für eine bestimmte Aufgabe oder Herausforderung im Einzelhandel entwickelt wurden. Scandit nutzt Computer Vision auf diese Weise in seiner Plattform.

Lassen Sie uns die häufigsten Anwendungen betrachten und wie sie Einzelhändlern zugutekommen.

Barcode-Erfassung

Der Einzelhandel läuft mit Barcodes. Aber langsames, ungenaues Scannen kann zu Ineffizienzen und betrieblichen Problemen führen.

Mit einer intelligenten Gerätekamera wendet Scandit maschinelles Lernen an, um Barcodes erkennen in Bildern. Wir trainieren unsere Modelle darauf, Codes in vielen verschiedenen Umgebungen zu erkennen. Sobald ein Barcode gefunden wird, dekodiert die Computervision ihn. Selbst wenn es mehrere Codes gibt, der Barcode beschädigt, sehr klein oder blendend ist, können unsere fortschrittlichen Algorithmen diese Herausforderungen bewältigen.

Das Erfassen von Barcodes auf einem Smart-Gerät auf diese Weise ermöglicht eine sofortige Aufgabenübersicht. Echtzeit-Feedback und AR-Überlagerungen Führen Sie die Mitarbeiter zu ihren nächsten besten Maßnahmen.

Dies bedeutet weniger Fehler und schnellere Arbeitsabläufe. Perfekt für Auftragsabwicklung und Verwaltung von Beständen.

Texterfassung

Nicht alles ist in einem Barcode enthalten. Daten, Gewichte, Preisschilder und Seriennummern sind alle notwendig für die operative Sichtbarkeit.

Scandits Intelligente Etikettenerfassung Das Tool sammelt diese Informationen zusammen mit Barcodes. Es verwendet Computer Vision, optische Zeichenerkennung (OCR) und KI, um Etikettendaten in vielen verschiedenen Formaten zu extrahieren und zu analysieren.

Es versteht die Struktur von Barcodes und Text (z. B. ist eine IMEI-Nummer immer eine Folge von 15 Dezimalziffern), die relative Position von Feldern und den Kontext von nahe beieinander liegenden Elementen (z. B. „MINDESTENS HALTBAR BIS“ neben einem Ablaufdatum).

Dies beschleunigt die Dateneingabe und eliminiert manuelle Fehler, wie das Eingeben des falschen Gewichts oder des falschen Verfallsdatums, was Umsatzverluste und Kundenunzufriedenheit verhindert.

Objekterkennung

Argumentativ gesehen, der Größter toter Winkel in einem Geschäft ist, was tatsächlich auf den Regalen steht. Regale sind komplex, Produkte sehen ähnlich aus, und Lücken im Bestand bleiben unbemerkt.

Unsere Regalintelligenzlösung, Regalansicht, verwendet fortschrittliche Computer Vision und maschinelles Lernen, um Bilder von Ladenregalen aufzunehmen und umsetzbare Einblicke zu generieren. Einfach ausgedrückt, ermöglicht es Einzelhändlern, zu sehen, was sich wirklich auf dem Regal befindet, und nicht nur, was ihr Bestandsverwaltungssystem angibt.

Bilder werden mit intelligenten Geräten, stationären Kameras und Robotern aufgenommen und dann verarbeitet:

• Die Szenenparsing identifiziert Tabletts, Regale, Produkte und Regaletiketten.
• Produkte werden bis auf die SKU-Ebene mit Bilderkennung identifiziert.
• OCR und Barcode-Scanning werden bei Regaletiketten verwendet, um Produkt- und Preisinformationen zu extrahieren.

Zusammen erstellen sie eine präzise digitale Darstellung des Regals (oft als Realogramm bezeichnet).

Mitarbeiter erhalten dann priorisierte Benachrichtigungen über fehlende oder falsch platzierte Produkte, Preis- und Werbefehler, damit Probleme behoben werden können, bevor Kunden sie bemerken.

ID-Überprüfung und Verifizierung

Der Verkauf von altersbeschränkten Waren birgt ein gewisses Risiko. Geldstrafen und der Entzug der Lizenz können erfolgen, wenn Alters- und Authentifizierungsprüfungen nicht durchgeführt werden und Minderjährige Waren erhalten.

Das Abschätzen eines Ausweises, um das Alter zu bestimmen, kostet Zeit. Das Erkennen eines gefälschter Ausweis ist nahezu unmöglich.

Scandit nutzt Computer Vision, um sichere ID-Validierungsprüfungen auf dem Gerät für eine schnelle, genaue Authentifizierung durchzuführen. Es funktioniert in 3 Schritten:

1. Die Kamera erfasst ein brauchbares Bild von einem Video-Feed.
2. Es versteht das Dokument. Die Computer Vision identifiziert den ID-Typ und wichtige Bereiche wie Fotos, Textfelder und Barcodes sofort und geräteintern, um den Datenschutz zu gewährleisten.
3. Es analysiert die Authentizität. ID validieren verwendet Modelle der Computer Vision, um Hunderte von visuellen Merkmalen zu inspizieren. Dazu gehören Schriftarten, Abstände, Ausrichtung, Druckqualität und Formatmuster.

Das System sucht nach Inkonsistenzen, die für das menschliche Auge unsichtbar, aber bei gefälschten Ausweisen häufig sind. Es überprüft auch Daten im Kreuzvergleich. Das System vergleicht die auf dem Ausweis gedruckten Informationen mit den digital kodierten Informationen. Unstimmigkeiten lösen Warnsignale aus.

Schließlich liefert es dem Benutzer ein einfaches Ergebnis: authentisch oder nicht.

Dies hilft Einzelhändlern, Betrug zu reduzieren, Zeit zu sparen und ihr Geschäft sowie ihren Ruf zu schützen.

Die Kraft der Kombination von Einzelhandels-Computer-Vision-Tools

Ein Werkzeug ist gut. Viele zusammen sind besser. Die Auftragsabwicklung ist ein hervorragendes Beispiel für einen Arbeitsablauf, der auf der Kombination aller Werkzeuge beruht.

• Objekterkennung schließt Regallücken.
• Das Scannen von Barcodes verfolgt den Artikel.
• Etikettenerfassung gibt das richtige Gewicht und den richtigen Preis ein.
• Die Überprüfung der Identität gewährleistet eine konforme Übergabe.

Was wie eine komplexe, experimentelle oder sogar futuristische Technologie mit begrenzten Anwendungen erscheinen mag, ist in Wirklichkeit bereits alltäglich.

Der Einzelhandel verändert sich schnell, und Einzelhändler brauchen Übersicht. Mit Scandit sehen Sie mehr. Sie wissen mehr. Sie handeln schneller.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Einzelhandels-Computervision?

Der Einzelhandel mit Computer Vision nutzt KI und Kameras, um zu verstehen, was in einem Geschäft passiert. Es verwandelt Bilder von Regalen, Produkten und Etiketten in Echtzeitdaten, die Sichtbarkeit, Genauigkeit und Entscheidungsfindung verbessern.

Wie wird Computer Vision im Einzelhandel in Geschäften eingesetzt?

Einzelhändler nutzen Computer Vision für das Scannen von Barcodes, das Überwachen von Regalen, das Erfassen von Etiketten und Texten sowie die Verifizierung von Ausweisen. Diese Fähigkeiten helfen Teams, schneller aufzufüllen, Fehler zu reduzieren, gesetzliche Vorschriften einzuhalten und Kunden effizienter zu bedienen.

Warum ist Computer Vision im Einzelhandel wichtig für den modernen Einzelhandel?

Einzelhandelsvorgänge ändern sich im Laufe des Tages ständig. Einzelhandels-Computersicht bietet Echtzeit-Transparenz über Regale und Arbeitsabläufe, wodurch Einzelhändler schneller handeln, Genauigkeit bewahren und effizient arbeiten können, selbst bei knapper Arbeitskraft und hoher Komplexität.