Независимость в единстве!
129085, г. Москва, улица Годовикова, дом 9, стр. 2, этаж 3, пом. IV, ком. № 11 | +7 (495) 787-15-22    |     info@smsr.ru    |    Войти






SMSR » Технологии » Ученые из России и США создали гибкую систему ИИ для распознавания товаров на кассах

Ученые из России и США создали гибкую систему ИИ для распознавания товаров на кассах

Опубликовано: 6-09-2023, 10:54            Просмотров: 497

Исследователи разработали гибкую систему машинного обучения, способную самостоятельно распознавать товары на магазинных кассах или на весах в системах самообслуживания, а также быстро обучаться на небольших исходных наборах изображений. Об этом сообщила пресс-служба Сколтеха. Работа опубликована в открытом доступе в журнале IEEE Access.

"На кассах самообслуживания со встроенными весами покупателю нужно запоминать все коды, а проконтролировать, правильно ли покупатель взвешивает товар, достаточно сложно. Исследователи из Сколтеха предлагают упростить этот процесс с помощью системы компьютерного зрения PseudoAugment. Эту систему можно настроить даже до того, как новые сорта окажутся на полке магазина", - говорится в сообщении.

Систему разработала группа исследователей под руководством старшего преподавателя Сколтеха Андрея Сомова. Эта нейросеть анализирует снимки и ищет на них псевдообъекты: обособленные структуры, похожие на отдельные фрукты и другие товары, которые продаются в магазине.

Эти объекты вырезают из оригинального изображения и модифицируют, получая множество разных псевдообъектов. Это позволяет использовать их для обучения нейросети распознавать предметы с любого ракурса и при любых размерах и вариациях их формы. Подобный подход повышает качество работы нейросети и позволяет обучать ее без вмешательства человека на небольших наборах изображений, что выгодно отличает разработку российских ученых от конкурентов.

Работу системы проверили на прототипе кассы самообслуживания со встроенными весами и подключенной к ней компьютерной системой, позволяющей дообучать и переобучать нейросети. Используя этот набор, исследователи успешно обучили кассу распознавать ранее неизвестные сорта яблок с точностью 92% на основе небольшого числа фотографий ящиков с яблоками.

По словам ученых, сфера применения созданного ими алгоритма не ограничивается супермаркетами. Его можно использовать для обучения распознавания однородных объектов, в частности, на конвейерах для сортировки семян или твердых бытовых отходов. Это позволит повысить эффективность сортировочных промышленных установок, подытожили исследователи.

nauka.tass.ru




Актуально

FMCG & RETAIL Summit

3-04-2024, 20:28

Мнения

Новости ритейла

Мнения

Киселев: импорт вин в Россию остается чрезмерным и душит отечественное виноделие

15-04-2024, 16:15

Игорь Косарев: повышение минимальных цен на алкоголь необходимо для борьбы с контрафактом

12-04-2024, 10:42

ЦБ назвал условия для снижения ключевой ставки

1-04-2024, 18:31

Силуанов предложил законодательно запретить маркировку импортного алкоголя за рубежом

21-03-2024, 14:40

Тенденции

Французские супермаркеты обязали информировать покупателей об уменьшении веса товара

23-04-2024, 15:18

Весь параллельный импорт предложили маркировать

23-04-2024, 12:01

СТМ увеличивают средний чек на 32 процента

17-04-2024, 12:29

Анализ рынка пшеничной и пшенично-ржаной муки в России

17-04-2024, 11:24

Технологии

«Магнит» создал лабораторию искусственного интеллекта

18-04-2024, 13:42

«Лента» планирует полностью отказаться от бумажных чеков

17-04-2024, 17:54

Amazon откажется от системы расчетов за покупки без касс в продуктовых магазинах

15-04-2024, 15:55

Angara Security: ритейл под ударом

10-04-2024, 12:38








Будем рады обсудить ваш вопрос в режиме диалога

Оставьте заявку и мы свяжемся с вами для уточнения вашей проблемы





Зачем терять время, звоните прямо сейчас

Быстрая консультация: +7 (495) 787-15-22 Обратная связь




© 2006-2021 «Союз торговых предприятий независимых сетей»

info@smsr.ru Политика обработки персональных данных Пользовательское соглашение
Закрыть

Авторизуйтесь!


Закрыть

Добрый день, уважаемый коллега!


Союз независимых сетей может предложить Вам уникальные опции партнерства! Пожалуйста, заполните анкету обратной связи и мы вышлем Вам предложение:



Закрыть

Добрый день, уважаемый коллега!


Подпишитесь на получение еженедельного дайджеста с самыми актуальным событиям рынка:



Закрыть