Recentemente, NEC ha sviluppato una varietà di tecnologie di riconoscimento degli oggetti che possono aumentare significativamente l'efficienza dell'identificazione del prodotto al momento dell'insediamento da parte di dettaglianti quali supermercati e negozi, e possono eseguire immagini per tutti i prodotti al dettaglio compresi prodotti alimentari freschi, prodotti giornalieri e prodotti finiti. Identificazione Questa tecnologia fornirà un enorme contributo alla realizzazione di insediamenti senza personale per i negozi al dettaglio.
Questa tecnologia combina tecniche di apprendimento approfondito e tecnologie di corrispondenza dei punti caratteristica con caratteristiche diverse per identificare vari prodotti di vendita al dettaglio con un'elevata precisione, compresi articoli come cibi freschi con un grande aspetto individuale, nonché un gran numero di prodotti simili come prodotti confezionati. Prodotti di pipeline esistenti. E anche se questi beni sono raggruppati insieme, possono identificare con precisione tutti i prodotti contemporaneamente.
Riconoscimento dell'immagine del prodotto NEC
Negli ultimi anni, con lo sviluppo della tecnologia di riconoscimento delle immagini, l'uso del riconoscimento delle immagini telecamera per identificare le merci al dettaglio punti vendita in modo tale che l'insediamento continua a progredire in termini di risparmio di manodopera e senza equipaggio. Tuttavia, a causa delle caratteristiche dei prodotti alimentari e confezionamento fresco diverse dal passato La tecnologia di riconoscimento delle immagini è difficile da identificare uniformemente tutti i tipi di merci. Inoltre, al fine di identificare con precisione questi beni in una volta, i beni devono essere posizionati in modo ordinato, il che aumenterà l'onere per gli utenti.
Con l'ultima tecnologia sviluppata da NEC, non è più necessario leggere i codici a barre e i tag RFID uno per uno, è sufficiente posizionarli sul banco cassa e identificare tutti i prodotti contemporaneamente. Lettura dell'efficienza.
NEC è attivamente impegnata a promuovere il "business delle soluzioni sociali" a livello globale e a creare valori sociali sicuri, efficienti ed equi, integrando tecnologie e conoscenze ICT avanzate per raggiungere una società più brillante, più colorata ed efficiente. Una forza.
'Sfondo'
Negli ultimi anni, il fenomeno della carenza di manodopera nel settore della vendita al dettaglio sempre più grave, come risparmiare manodopera nelle operazioni di negozio, momento senza equipaggio è diventato un problema estremamente importante, soprattutto pesante fardello impiegato business di insediamento (Registratore di cassa checkout), senza equipaggio La domanda è sempre più pressante.
Al fine di ottenere servizi di pagamento senza personale, è possibile prendere in considerazione la procedura di self-checkout. Il checkout self-service richiede ai clienti di scansionare il codice a barre del prodotto sulla macchina stessa, tuttavia, poiché alcuni clienti non hanno familiarità con l'uso di un dispositivo di lettura di codici a barre, Pertanto, richiede molto tempo per leggere i codici a barre: per i prodotti senza codici a barre, come i cibi freschi, la corrispondenza al momento del self-checkout diventa più complicata e l'efficienza della fatturazione diventa un problema. I tag RFID vengono utilizzati per il regolamento automatico, ma non è economicamente conveniente aggiungere tag elettronici a beni a basso prezzo, pertanto è ancora di vasta portata per ottenere un vero senso di popolarità.
La tecnologia di riconoscimento delle immagini sviluppata questa volta è una tecnologia di riconoscimento multioggetto che elimina la necessità di codici a barre e tag RFID, anche nei negozi al dettaglio che combinano prodotti freschi, prodotti quotidiani e prodotti finiti di imballaggio in un ambiente complesso. , inoltre, è in grado di effettuare un'identificazione accurata: grazie a questa tecnologia, il cliente ha solo bisogno di mettere la merce acquistata sul registratore di cassa, può leggere la merce con precisione una volta.
"Caratteristiche delle nuove tecnologie"
1. Identificazione ad alta precisione di prodotti al dettaglio di varie caratteristiche, compresi prodotti naturali e linee di assemblaggio
La tecnologia di riconoscimento delle immagini sviluppata questa volta incorpora diverse funzionalità nella tecnologia di deep learning e nella tecnologia di corrispondenza dei punti caratteristica: in primo luogo, riduce l'accuratezza del riconoscimento quando si utilizza la tecnologia di deep learning e la tecnologia di corrispondenza delle funzionalità per ciascuna merce. Utilizzare il rapporto per massimizzare la precisione del riconoscimento, quindi, in base al rapporto ottenuto dopo la regolazione di ciascun prodotto, integrare i risultati del riconoscimento di ciascuna tecnologia.Per prodotti naturali come frutta e verdura fresca e altri cibi freschi, l'aspetto di diversi individui è enorme. Verranno utilizzate tecniche di apprendimento approfondito in grado di discriminare le differenze individuali e prodotti industriali progettati in modo analogo, come bevande, snack, spaghetti istantanei in scatola e prodotti alimentari, utilizzeranno punti di funzionalità in grado di discriminare le configurazioni di progettazione in dettaglio. Tecnologia di corrispondenza.
Per il pranzo, e altri giapponese cotti insieme a prodotti naturali come articolo (ingredienti) e prodotti industriali (etichetta del prodotto) delle caratteristiche del prodotto, entrambe le tecniche sono utilizzate contemporaneamente, il risultato del riconoscimento dopo la sua integrazione. Articoli proprietà leganti , l'integrazione di due tecnologie di identificazione, rispetto a utilizzando solo una singola tecnologia, effettivamente migliorare la precisione del riconoscimento per una varietà di diversi beni di vendita al dettaglio.
2. Identificare con precisione anche gli ambienti complessi in cui sono mescolati più prodotti di base
Ripresa ogni singola merce, è possibile generare automaticamente un gran numero di immagini di una varietà di merci vincolate ambiente complesso misto. Lo sviluppo di una varietà di tecnologie di riconoscimento degli oggetti, proprio davanti a queste immagini sono state apprendimento meccanico può effettivamente migliorare l'ambiente complesso Hai bisogno di sparare un sacco ed è pronto a imparare i dati di immagine oggetto al momento della precisione del riconoscimento. questo risolverebbe l'apprendimento meccanico, anche se solo una piccola quantità di dati di immagine catturati, ma anche può effettivamente migliorare la precisione del riconoscimento merce mescolare una varietà di merci collocate in ambienti complessi.
Sul 'RETAILtech JAPAN2018' Circulation Technology Show marzo 2018 presso il Tokyo International Exhibition Center, NEC ha esposto il sistema di riconoscimento delle immagini demo POS insediamento con questa tecnologia. Allo stesso tempo, in programma da marzo a utilizzare questa tecnologia presso la sede NEC 3. L'esperimento di verifica di insediamento senza controllo dell'attività di insediamento nel minimarket.
NEC Group attivamente impegnata a promuovere 'soluzioni sociali Group' su scala globale, per creare un valore sociale protetto, sicuro, efficiente ed equa. La tecnologia e conoscenze avanzate di integrazione ICT, per ottenere più luminoso, più colorato ed efficiente sociali Fai un punto di forza.
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