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天元项目数据分析
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项目数据分析快消图像识别 |
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- 发布时间:2017年11月14日
- 有 效 期:2018年05月13日
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人工智能一浪接一浪地席卷全球,AI的其中一个重要分支——计算机视觉,也如雨后春笋,不断涌现出新的想法和应用。人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活,机器能够认准人脸,想必大家都有所耳闻;而另一类计算机视觉的应用,是进行商品识别。
当前新兴的一些无人零售店,背后就需要机器对商品进行自动识别,拍图购物、AR互动营销等场景,也运用了商品识别技术。人工智能商业公司ImageDT,则利用商品图像识别技术提供2B商业服务,包括基于互联网图片大数据的商业分析,以及基于门店货架识别的渠道数据洞察,帮助消费品企业提升业绩。今天,图酱就跟大家科普应用在无人店、新零售中的商品识别技术。
数据逻辑
1. 让小孩“记住”超市里的所有商品
我们教一个小孩识物的时候,比如“苹果”,首先要让他反复的看到 “苹果”,他便能认识“苹果”;他可能会认错,把“梨”认成“苹果”,这个时候应该帮他指出来。小孩看到的“苹果”越多,辨识的能力就越强。
基于深度神经网络的人工智能,让机器具备理解的能力,基本过程就像教一个小孩认苹果一样。首先要有大量的数据, 比如“苹果”的图片;同时,要增加大量机器会认错的“负样本”,比如“梨”的图片;然后经过一个深度神经网络,反复学习,*终获得一个有效的识别模型。对于快消商品的识别,我们不仅要认出一个瓶子包装,还要认出是一瓶酸奶还是啤酒;不仅要认出酸奶,还要认出是哪个品牌的酸奶,甚至是哪个口味和规格。要让机器能够准确识别成千上万的快消商品SKU,是一项极其庞大而复杂的AI工程。
107数据采集
2. 让机器获得学习的原始素材
首先,我们需要梳理出所有的目标商品清单,并设法获得每一件商品的图片数据。根据商品的特征辨识度,通常需要几十到几百张的有效图片。数据采集是一套组合拳。电商平台上拥有结构化的商品介绍图片以及大量的买家晒图,社交平台上也能获取到大量的消费者晒图,是性价比*高的数据源。超市店内的真实货架数据,是*可靠的数据源,但获取和后期处理的成本都比较高。除此之外,ImageDT还通过自主研发智能灯箱和智能采集车,模拟各种不同的场景对商品进行360°拍摄从而建立庞大的训练 |
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