算法&應(yīng)用介紹C產(chǎn)品Demo·KPls:補(bǔ)貨率和庫存量·KPIs:貨架缺貨和銷量轉(zhuǎn)化DCProductionSupplierDCProductionSupplierAICUG人工智能技術(shù)沙龍(上海站)算法&應(yīng)用介紹計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)“Computervisionisfromdigitalimagesorvideos.”運(yùn)動(dòng)估計(jì)運(yùn)動(dòng)估計(jì)AICUGAICUG人工智能技術(shù)沙龍(上海站)圖像識別CNN的應(yīng)用目標(biāo)檢測分割數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)預(yù)處理→模型訓(xùn)練→模型測試→模型服務(wù)場景1:手持終端場景1:手持終端(SFA)采集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)預(yù)處理→模型訓(xùn)練→模型測試→模型服務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)預(yù)處理→模型訓(xùn)練→模型測試→模型服務(wù)處理1:圖像質(zhì)量AICUG人工智能技術(shù)沙龍(上海站)數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)預(yù)處理→模型訓(xùn)練→模型測試→模型服務(wù)處理2:訓(xùn)練圖像增強(qiáng)商品檢測模型訓(xùn)練·速度較Faster-RCNN更快·V3版本高mAPAICUG人工智能技術(shù)沙龍(上海站)數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)預(yù)處理→模型訓(xùn)練→模型測試→模型服務(wù)瓶裝瓶裝細(xì)粒度商品識別模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)預(yù)處理→模型訓(xùn)練→模型測試→模型服務(wù)·上萬種SKU,部分SKU區(qū)別顆粒度非常細(xì)微·普通的CNN模型無法做到良好區(qū)分·利用細(xì)粒度識別，讓CNN集中“精力”于細(xì)微差別的判斷→→智能陳列分析數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)預(yù)處理→模型訓(xùn)練→模型測試→模型服務(wù)t海天味極群1.9L:16件，占比35.圖像無模視：√貨架居數(shù)大于3層：他品信于3個(gè)：本品陳飽溫：本品無缺貨：AICUG人工智能技術(shù)沙龍(上海站)·全球500強(qiáng)18年?duì)I銷管理經(jīng)驗(yàn)·WisonLearning認(rèn)證講師SIT碩士小覽機(jī)器人是品覽提供的貨架自動(dòng)盤點(diǎn)和數(shù)據(jù)分析解決方案，通過將領(lǐng)先的機(jī)器人技術(shù)與品識平臺相結(jié)合，賦能零售終端，實(shí)現(xiàn)門店貨架的自動(dòng)盤點(diǎn)，提供實(shí)時(shí)的貨架陳列洞察。三自主定位導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自動(dòng)導(dǎo)航與行人避讓，在室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境穩(wěn)定安全移動(dòng)。自動(dòng)盤點(diǎn)貨架實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察通過數(shù)據(jù)分析引擎，形成貨架陳列報(bào)表，提供貨率、陳列達(dá)標(biāo)率、產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)等數(shù)據(jù)洞見，輔助企業(yè)決策。巡店/路徑/排程輔助決策巡店/路徑/排程輔助決策貨架/倉庫/產(chǎn)線智能盤點(diǎn)業(yè)代/經(jīng)銷/店鋪智能巡檢陳列/品類/包裝優(yōu)化分析產(chǎn)品/包裝/原料質(zhì)量檢測應(yīng)用方案核心產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)標(biāo)注商品圖鑒3D物體識別機(jī)器人集成模型服務(wù)模型訓(xùn)練用戶中心細(xì)粒度識別IoT集成AMZVDPDABBTANABLNROITP級DURZ0企業(yè)微信唯品會上汽安吉物流Shinho欣和PACFICTEXTLESHOLDINGSUM互大防級控股有限公司k青島啤消青島啤消百聯(lián)集團(tuán)百聯(lián)集團(tuán)新經(jīng)銷