ShelfVision de Pricer
Caméras avec Intelligence Artificielle (IA) intégrée pour piloter le magasin
Avec l’arrivée d’IA dédiées, il est désormais possible d’installer des caméras et des capteurs connectés spécifiquement conçus pour les commerces afin de couvrir tout un éventail d’utilisations en magasin.
La solution ShelfVision de Pricer associe une caméra grand angle sophistiquée, qui utilise le système optique sans fil Pricer, à des fonctionnalités IoT pour récupérer, contrôler, et communiquer des grandes quantités d’informations à des moments réguliers e/ou planifiés de la journée.
La caméra reconnait automatiquement les étiquettes électroniques Pricer situées dans son champ optique, ce qui lui permet de savoir quels sont les produits disponibles en rayon, et / ou les produits manquants grâce à la détection des espaces vides.
La caméra est également dotée d’un capteur permettant d’éliminer tout risque associé à la politique de confidentialité des données (conformité RGDP) ou à d’autres problèmes de conformité en matière de protection de la vie privée en évitant de capturer des images en présence d’individus.
Détection et position des étiquettes électroniques
Détecte la position des étiquettes électroniques et les identifie
Détection des espaces vides
Identifie les produits manquants grâce aux espaces vides dans les rayons
- En fonction de la détection/position des étiquettes électroniques, la gondole est divisée en plusieurs zones (emplacements des produits)
- Les zones sont associées aux espaces vides (trous) détectés, ce qui permet d’identifier les produits manquants (grâce aux données transmises par l’étiquette électronique)
Conformité du planogramme
- Représentation de la détection et de la position des étiquettes électroniques dans le planogramme magasin
- Comparaison avec le planogramme théorique
- Contrôle des changements, des modifications d’emplacement ou des non-conformités
- Création d’un réalogramme des étiquettes électroniques
Détection des Stop Rayons
Identifier les erreurs ou les stop rayons manquants
- Identifier les shelf talkers (grâce au deep learning) et les étiquettes
- Détecter les erreurs (les stop rayons manquants, mis à la mauvaise place ou mauvais stop rayon)
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