Применение технологий компьютерного зрения для контроля доступности хлебобулочных изделий на полках в режиме реального времени

Авторы

  • Юрий Васильевич Забайкин Российский государственный университет нефти и газа НИУ им. И.М. Губкина

Ключевые слова:

компьютерное зрение, хлебопекарная промышленность, контроль доступности товаров, видеоаналитика, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, оптимизация процессов, инновационные технологии

Аннотация

Стремительное развитие и внедрение инновационных технологий, в частности, компьютерного зрения, открывает новые перспективы для оптимизации процессов в различных отраслях, включая хлебопекарную промышленность России. Данное исследование посвящено изучению возможностей применения систем компьютерного зрения для контроля доступности хлебобулочных изделий на полках магазинов в режиме реального времени. В рамках работы проанализированы существующие решения, основанные на технологиях компьютерного зрения, и оценена их эффективность в контексте российского рынка хлебобулочных изделий. Материалы и методы исследования включают в себя анализ научных публикаций, патентов и практических кейсов, связанных с применением компьютерного зрения в ритейле, а также проведение серии экспериментов в условиях реальных магазинов. В ходе экспериментов использовались системы видеонаблюдения с разрешением 1080p и частотой кадров 30 fps, а также специализированное программное обеспечение для обработки и анализа изображений, основанное на алгоритмах глубокого обучения (deep learning) и сверточных нейронных сетях (Convolutional Neural Networks, CNN). Результаты исследования демонстрируют, что внедрение технологий компьютерного зрения позволяет повысить эффективность контроля доступности хлебобулочных изделий на полках магазинов на 25-30% по сравнению с традиционными методами, основанными на ручном мониторинге. Система компьютерного зрения способна в режиме реального времени с точностью до 95% определять наличие или отсутствие товара на полке, а также идентифицировать конкретные виды хлебобулочных изделий. Кроме того, применение компьютерного зрения позволяет сократить трудозатраты персонала на 15-20% и снизить потери продаж, связанные с отсутствием товара на полках, в среднем на 10-12%. 

Библиографические ссылки

Акулич И. Л., Голик В. С. Автоматизация и цифровизация маркетинга. - 2020.

Бардовский В.П. Разработки стратегии инновационного развития компании // Образование и наука без границ: фундаментальные и прикладные исследования. 2020. № 11. С. 45-48.

Бондаренко А.М., Мисинева И.А. Развитие инноваций в организациях сферы торговли: зарубежный опыт // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2022. № 2

Исаенкова Д.Г., Халиков М.А. Инновационная деятельность и стратегия российских предприятий розничной торговли // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2019. № 11-1. С. 77-83.

Косарева О.А. Информационные технологии для розничных торговых предприятий // Вестник Академии. 2019. № 2. С. 28-39.

Курганова Н.Ю., Чернухин А.М. Современные программы продвижения в розничных торговых сетях // Проблемы теории и практики управления. 2019. № 12. С. 60-68.

Родионова Т.Г., Крюкова И.В. Перспективы внедрения инноваций в системе розничной торговли // Финансовый бизнес. 2020. № 6(209). С. 160-163.

Садыкова Л.Н., Константинова Л.Ф. Факторы инновационной стратегии развития компании // Global and Regional Research. 2020. Т. 2. № 1. С. 39-45.

Фомин И. Механизмы внедрения инноваций в практику деятельности компаний. 2019.

Храмова А.В. Бихевиористический подход к кастомизации торгового бизнеса в современных условиях // Современная конкуренция. 2020. Т. 14. № 3 (79). С. 66-78.

Чернухина Г.Н., Ермоловская О.Ю. Когнитивные технологии в торговле в условиях цифровизации России // Вестник Академии. 2019. № 2. С. 96-103.

Чернухина Г.Н., Храмова А.В. Перспективы внедрения интеллектуальных ресурсов в цифровую среду торгового предпринимательства // Современная конкуренция. 2021. Т. 15. № 2(82). С. 77-87.

Erevelles S., Fukawa N., Swayne L. Big Data consumer analytics and the transformation of marketing //Journal of business research. 2016. Т. 69. №. 2. С. 897-904.

Sterne J. Artificial intelligence for marketing: practical applications. John Wiley & Sons, 2017.

Westermann A., Forthmann J. Social listening: a potential game changer in reputation management How big data analysis can contribute to understanding stakeholders' views on organisations // Corporate communications: An International journal. Vol. 26. № 1. pp. 2-22.

Дополнительные файлы

Опубликован

2024-03-30

Как цитировать

Забайкин, Ю. В. (2024). Применение технологий компьютерного зрения для контроля доступности хлебобулочных изделий на полках в режиме реального времени. Хлебопечение России, 68(1), 13–22. извлечено от https://hbreview.ru/index.php/hb/article/view/31

Выпуск

Раздел

ТЕХНОЛОГИЯ И ПРОИЗВОДСТВО

Похожие статьи

1 2 3 4 5 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.