ВВЕДЕНИЕ 3
ИНСТРУМЕНТАРИЙ 4
Обзор 4
Выкладка товара в мерчандайзинге 5
Подходы в распознавании образов 7
Контурный анализ 7
Метод Виолы-Джонса 9
Масштабно-инвариантная трансформация признаков (SIFT) 11
Гистограмма направленных градиентов 12
R-CNN 14
Fast R-CNN 16
Faster R-CNN 17
You Only Look Once (YOLO) 17
Single Shot MultiBox Detector (SSD) 18
РЕАЛИЗАЦИЯ МОДУЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ТОВАРОВ 21
Подготовка данных 24
Обучение и оценка модели 26
РЕАЛИЗАЦИЯ МОДУЛЯ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ ВЫКЛАДКИ 28
РЕАЛИЗАЦИЯ WEB-ПРИЛОЖЕНИЯ 30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 32
ГЛОССАРИЙ 33
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 34
ПРИЛОЖЕНИЕ 36
В наше время технологии компьютерного зрения применяются в различных сферах бизнеса. Одной из задач, которую ставят перед собой торговые предприятия, является контроль выкладки товаров на полках магазинов. Выкладка товара является основой мерчандайзинга.
Если товар в магазине расположен неправильно, то спрос на него снижается, что впоследствии приводит к потере прибыли. Анализ правильности выкладки производится вручную мерчандайзерами. В крупной торговой точке их работа занимает большое количество времени и не является эффективной. Из этого вытекает необходимость в автоматизации анализа выкладки товаров.
Объектом данного исследования является процесс анализа выкладки товаров мерчандайзерами. Предметом исследования является информационная система для анализа выкладки товара и ее оценки.
Целью работы является разработка информационной системы для оценки выкладки товара с использованием алгоритмов распознавания образов и алгоритмов оценки выкладки по определенным правилам.
Задачи исследования:
1. Изучение алгоритмов распознавания объектов на изображении и выбор подходящего для реализации модуля обнаружения продуктов;
2. Разработка модуля обнаружения продуктов на изображении;
3. Выбор правил выкладки товаров, нарушения которых можно детектировать на изображении торговой полки;
4. Разработка модуля оценки выкладки по фотографии на основе выбранных правил;
5. Разработка WEB-приложения с возможностью загрузки фотографии и получения результатов оценки выкладки.
В ходе данного исследования были выполнены поставленные задачи, а именно:
1. Изучены алгоритмы распознавания объектов на изображении и выбран подходящий для реализации модуля обнаружения продуктов;
2. Разработан модуль обнаружения продуктов на изображении;
3. Выбраны правила выкладки товаров, нарушения которых можно детектировать на изображении торговой полки;
4. Разработан модуль оценки выкладки по фотографии на основе выбранных правил;
5. Разработано WEB-приложение с возможностью загрузки фотографии и получения результатов оценки выкладки.
По результатам изучения предметной области и поиска алгоритма для обнаружения товаров на изображении был выбран подход "Single Shot MultiBox Detector" в связке с нейросетевой моделью MobileNet v1. Была найдена предтренированная модель и дообучена на фотографиях продуктов.
Также был разработан алгоритм анализа и оценки выкладки товаров.
На основе полученных алгоритмов было разработано приложение с WEB- интерфейсом, предоставляющее возможность загрузки фотографии и получения результата оценки выкладки.
