Введение 3
Глава 1. Инструментарий 5
1. Обзор 5
2.1 Методы и алгоритмы 9
2.2 Цветовые фильтры 10
2.3 Выделение и анализ контуров 12
2.4 Сопоставление с шаблоном 14
2.5 Методы машинного обучения 16
3 Работа с особыми точками 19
3.1 Особые точки 19
3.2 SIFT 20
Глава 2. Разработка 25
3.1 Схема работы 2 5
3.2 Поиск товаров 26
3.3 Построение матрицы на оснований расположения товаров. 29
3.4 Сравнения матриц 33
Заключение 35
Глоссарий 37
Источники 39
Приложение
Количество торговых точек растет с каждым днем, и становится актуальным поддержание общего порядка и расстановки товаров в магазине для удобства клиентов. Поэтому поднимается вопрос о подготовки к продаже товаров и мест продажи в торговой точке: оформление торговых прилавков, витрин, размещение самого товара в торговом зале, представление сведений о товаре. Этим все занимаются мерчендайзеры.
Тема актуальна в связи с тем, что мерчендайзеров очень много и невозможно проследить за качеством выполнения работы каждого сотрудника — на это затрачивается множество ресурсов.
Целью работы является создание системы анализирующей фотографии по планограммам для определения соответствия расстановки согласно планограмме, которая поможет автоматизировать процесс проверки и, тем самым, повысить качество расстановки и снизить затраты на мониторинг.
Задачи для достижения цели:
- Анализ предметной области.
- Выявление критериев, по которым можно определить соответствия расстановки согласно планограмме.
- Изучение и подбор алгоритмов, при помощи которых можно измерить эти критерии.
- Разработать алгоритм нахождения и локализовать объекты на изображениях.
Найти оптимальный подход к определению расстановки товаров на полках
В ходе данной работы исследования были выполнены поставленные задачи, а именно:
- Был произведен анализ предметной области. Был изучен процесс работы мерчендайзеров и особенности мерчендайзинга, тот как развиты современные технологий в этой области.
- Были изучены и выявлены критерии по которым можно оценить качество выкладки товаров.
- Были рассмотрены различные способы, алгоритмы, статьи для достижения цели, а именно нахождение и локализация множества объектов на одном изображений для сопоставления их с планограммой.
- По результатам изучения предметной области и поиска алгоритма, был выбран модефицировн алгоритм SIFT. На основе этого алгоритма было разработано приложение с интерфейсом командной строки. Приложение на вход принимает планограмму и изображение на котором необходимо произвести анализ, результатом выдает процент правильности расположения товар.
В дальнейшем планируется:
- Добавить автоматическую конвертацию модели планограммы, которая необходима для сравнения, из изображения или документа excel
- Создать api через которое будет работать полноценное мобильное приложение
- Улучшить алгоритм сравнения матриц, корректно обрабатывать случай когда не соответствуют их размеры, отображать области на изображений где отклонения от ожиданий
- Добавить панорамный анализ полок, в случае если полка очень большая и не влазит в кадр, т.е. корректно склеивать и обрабатывать несколько изображений для одной планограммы
Работа находится в открытом доступе и доступа по ссылке: http: //gititis .kpfu.ru/RusRNurgaliev/ analyzer-photos-by-planograms.
