Computer Vision zum Shelf Monitoring

flowtap Case Study

Herausforderung

  • Forschungsprojekt gemeinsam mit Forschungspartner.
  • Das Ziel des Projekts war die Evaluierung verschiedener Computer Vision Technologien, um für die Konsumgüter-Industrie (FMCG) die technische Basis zur automatisierten Auswertung von Produktplatzierungen und Regallayouts in Supermärkten zu ermöglichen.
  • Die automatische Erkennung von Produkten in Fotos von Regalen ermöglicht effektives (Konkurrenz)-Monitoring und die Steuerung der Point-of-Sale Aktivitäten.

Lösung

  • Gemeinsam mit Unternehmen aus dem Konsumgüter-Industrie (FMCG) wurde eine umfassende Bedarfsanalyse durchgeführt und Prototypen für Steuerungs- und Visualisierungs-Tools entwickelt.
  • Eine Cloud Infrastruktur zur Verarbeitung und Analyse großer Mengen an Bilddaten wurde aufgebaut.
  • Diverse Computer Vision Modelle wurden implementiert und ausgewertet.
  • Eine Crowdsourcing Kampagne zur Datenbeschaffung wurde konzipiert, geplant und umgesetzt.
  • Eine Applikation zur Steuerung der cloud-basierten Bildanalyse Pipeline wurde entwickelt.

Ergebnisse

  • Wissenschaftlichen Evaluierung von Computer Vision Technologien 
  • Aufbau einer Big Data Bildanalyse Infrastruktur
  • Prototyping einer POS Marketing Applikation für die FMCG Industrie

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