لقد كان نمو تكنولوجيا التعرف على الصور كبيرًا في السنوات القليلة الماضية، وهي مستمرة في التطور بسرعة، مدفوعًا بالتقدم في الذكاء الاصطناعي، ورؤية الكمبيوتر، وزيادة التطبيقات عبر مختلف الصناعات. ستصل تقنية التعرف على الصور إلى أكثر من 125 مليار بحلول عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 16.5% من عام 2023 إلى عام 2032، وهي مفيدة للغاية للسلع الطبية والاستهلاكية والعديد من الصناعات الأخرى.

في إطار السلع الاستهلاكية المعبأة، يمكن أن يساعد التعرف على الصور في مراقبة أرفف المنتجات في الوقت الفعلي. يمكن لتجار التجزئة الاستفادة من هذه التقنية لضمان وضع المنتج بشكل مناسب، وتحديد العناصر غير المتوفرة في المخزون، وتحسين مساحة الرف بناءً على تفضيلات المستهلك.

يمكن أن يساعد التعرف على الصور أيضًا في أتمتة عمليات إدارة المخزون. يمكن لتجار التجزئة نشر الكاميرات وخوارزميات التعرف على الصور لتتبع مستويات المخزون بدقة، مما يقلل الحاجة إلى فحص المخزون يدويًا. يمكن أن يتكامل التعرف على الصور مع شاشات الواقع المعزز (AR) داخل مساحات البيع بالتجزئة.

محددات النمو للتعرف على الصور

يتأثر نمو التعرف على الصور بعدة محددات، مما يعكس الأهمية المتزايدة للتكنولوجيا واعتمادها في مختلف القطاعات.

1. التطورات في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي: تعمل التحسينات المستمرة في الذكاء الاصطناعي، وخاصة في التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق، على زيادة دقة وقدرات التعرف على الصور. تتيح نماذج الذكاء الاصطناعي المحسنة تحليلًا أكثر تعقيدًا ودقة للصور، مما يعزز الاعتماد على نطاق أوسع.2. إنترنت الأشياء (إنترنت الأشياء): يؤدي انتشار أجهزة إنترنت الأشياء المجهزة بالكاميرات وأجهزة الاستشعار إلى زيادة حجم البيانات المرئية التي يتم إنشاؤها. يعمل التعرف على الصور باستخدام إنترنت الأشياء على تعزيز قدرات هذه الأجهزة، مما يؤدي إلى تطبيقات وفرص جديدة.

3. التكامل: التآزر بين التعرف على الصور وغيرها من التقنيات الناشئة، مثل الواقع المعزز (AR)، والواقع الافتراضي (VR)، و blockchain، تساهم في نموها.

4. التأثير على الكفاءة: على الرغم من القدرة على تحمل تكاليف العمل اليدوي، إلا أن العمل اليدوي له عيوب، مثل عدم الدقة، وعدم الكفاءة، وقلة الاستخدام. تسعى الشركات بنشاط إلى التكنولوجيا لتحسين إنتاجية القوى العاملة، بهدف تعزيز الدقة.

التطورات التكنولوجية في التعرف على الصور لعام 2024

باعتبارنا صناعة سريعة التطور، إليك بعض الاتجاهات التي يجب عليك مراعاتها أثناء التحول إليها التعرف على الصور المنصات في عام 2024.

حوسبة الحافة يوصى بشدة بمعالجة البيانات حول حواف المنتجات الموجودة على الصور من أجل التعرف الآلي على المنتجات وتحليلها من خلالها التعرف على الصور. فهو يقلل من زمن وصول الحلول، مما يساعد على تحسين دقة النتائج في معالجة الصور في الوقت الحقيقي. كشف الكائنات عندما يزور التجار متاجر البيع بالتجزئة، سوف يلتقطون صورًا للممرات. تحتوي هذه الجزر على العديد من المنتجات من ماركات مختلفة بجميع الأشكال والأحجام. يهدف الحل إلى تحديد المنتجات التي تنتمي إلى العلامة التجارية الأم، وقياس حصتها من الرف، والتحقق من امتثال مخطط المخطط، والتأكد من توفر المخزون في الممرات كما هو محدد من قبل الشركة. كل هذا يمكن أن يأتي من صورة واحدة للرف، مما يجعل هذه الحلول مفضلة لدى التجار.

محرك التوصية يتجه مستقبل التعرف على الصور نحو تقديم توصيات بناءً على الصورة التي يلتقطها التاجر. هؤلاء التوصيات سيتراوح من مطالبة التجار بإعادة ترتيب الممرات للحصول على حصة محسنة من الرفوف إلى تعزيز الامتثال للمخطط عن طريق نقل المنتجات المختلفة عبر الممرات. ويمكنه أيضًا التوصية بتصميم مخطط أفضل استنادًا إلى بيانات المبيعات وتحديد موضع المنتج.

التركيز على نقاط اللمس يرتبط اهتمام الإنسان بأنماط الشراء لدى البشر. يمكن للذكاء الاصطناعي الاستفادة من أجهزة الاستشعار للمساعدة في اكتشاف الحركة في العين البشرية لتحديد المعلمات الموجودة على عبوة المنتج أو الجزر التي تجذب عيون المشتري. ومن خلال تحديد عوامل الجذب هذه، يمكن للشركات تكرار عمليات التغليف المماثلة لتعزيز المبيعات وتحسين أنماط الشراء. لقد نظرت مرة واحدة فقط (YOLO) هو نموذج يساعد في إظهار الأداء المتفوق.

الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) تعد شبكات CNN جزءًا من تقنيات التعلم العميق التي تعد جزءًا لا يتجزأ من تحسين دقة الصور والتوصيات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يؤدي التعلم والتدريب المستمر إلى تحسين كفاءة النظام دون فقدان الدروس السابقة.

التعلم المتعدد الوسائط التعلم من مصادر مختلفة يمكن أن يساعد الأنظمة على التكيف مع الظروف البيئية المتغيرة. ستصبح الأنظمة أكثر كفاءة ويمكنها تصحيح المشكلات تلقائيًا وتصحيح المعلمات مثل الإضاءة قبل معالجة الصور.

التعرف على الفيديو يتيح أحدث التقدم لمقاطع الفيديو قياس كميات الرفوف وتحديد فجوات مخطط التخطيط والتحقق من المخزونات. لم تعد الصور وخياطة الصور تمنعنا من التقاط الممر بأكمله بسلاسة.

—-

يمكن أن يساعد انتقاء واختيار الحل مع التطورات التكنولوجية المذكورة أعلاه في تبسيط العملية للمديرين التنفيذيين للزيارة الميدانية.

احجز عرضًا توضيحيًا باستخدام Ivy Mobility لفهم مدى فعالية مساعدتك في تحقيق دقة تزيد عن 97% من خلال التعرف على الصور للمساعدة في تحسين تنفيذ البيع بالتجزئة.