El crecimiento de la tecnología de reconocimiento de imágenes ha sido sustancial en los últimos años y continúa evolucionando rápidamente, impulsado por avances en inteligencia artificial, visión por computadora y mayores aplicaciones en diversas industrias. La tecnología de reconocimiento de imágenes alcanzará más de 125 mil millones para 2032, con una CAGR de 16,51 TP3T de 2023 a 2032, y es extremadamente útil para la industria médica, de bienes de consumo y muchas otras industrias.

Dentro de CPG, el reconocimiento de imágenes puede ayudar a monitorear los estantes de productos en tiempo real. Los minoristas pueden aprovechar esta tecnología para garantizar la colocación adecuada de los productos, identificar artículos agotados y optimizar el espacio en los estantes según las preferencias del consumidor.

El reconocimiento de imágenes también puede ayudar a automatizar los procesos de gestión de inventario. Los minoristas pueden implementar cámaras y algoritmos de reconocimiento de imágenes para realizar un seguimiento preciso de los niveles de inventario, lo que reduce la necesidad de realizar comprobaciones manuales de existencias. El reconocimiento de imágenes puede integrarse con pantallas de realidad aumentada (AR) en espacios comerciales.

Determinantes del crecimiento del reconocimiento de imágenes

El crecimiento del reconocimiento de imágenes está influenciado por varios determinantes, lo que refleja la creciente relevancia y adopción de la tecnología en varios sectores.

1. Avances en IA/ML: Las mejoras continuas en la IA, particularmente en el aprendizaje automático y los algoritmos de aprendizaje profundo, impulsan la precisión y las capacidades del reconocimiento de imágenes. Los modelos de IA mejorados permiten un análisis de imágenes más sofisticado y matizado, lo que fomenta una adopción más amplia.2. IoT (Internet de las cosas): La proliferación de dispositivos IoT equipados con cámaras y sensores aumenta el volumen de datos visuales generados. El reconocimiento de imágenes con IoT mejora las capacidades de estos dispositivos, lo que genera nuevas aplicaciones y oportunidades.

3. Integración: La sinergia entre reconocimiento de imagen y otras tecnologías emergentes, como la realidad aumentada (AR), la realidad virtual (VR) y blockchain, contribuyen a su crecimiento.

4. Impacto en la Eficiencia: A pesar de su asequibilidad, el trabajo manual tiene desventajas, como imprecisión, ineficiencia y subutilización. Las empresas buscan activamente tecnología para mejorar la productividad de la fuerza laboral, con el objetivo de mejorar la precisión.

Avances tecnológicos en reconocimiento de imágenes para 2024

Como industria en rápida evolución, aquí hay algunas tendencias que debe considerar al cambiar a Reconocimiento de imagen plataformas en 2024.

Computación de borde Se recomienda encarecidamente procesar datos alrededor de los bordes de los productos en las imágenes para la identificación y el análisis automatizados de productos a través de reconocimiento de imagen. Reduce la latencia de las soluciones, lo que ayuda a mejorar la precisión de los resultados en el procesamiento de imágenes en tiempo real. Detección de objetos Cuando los comerciantes visiten las tiendas minoristas, capturarán imágenes de los pasillos. Estas islas cuentan con numerosos productos de diferentes marcas de todas las formas y tamaños. La solución tiene como objetivo identificar productos que pertenecen a la marca matriz, medir su participación en el estante, verificar el cumplimiento del planograma y garantizar la disponibilidad de stock en los pasillos según lo definido por la empresa. Todo esto puede provenir de una sola imagen del estante, lo que hace que estas soluciones sean las favoritas de los comerciantes.

Motor de recomendación El futuro del reconocimiento de imágenes pasa por generar recomendaciones basadas en la imagen capturada por el comerciante. Estos recomendaciones Las medidas abarcarán desde pedir a los comerciantes que reorganicen los pasillos para obtener una mejor proporción de estantes hasta mejorar el cumplimiento del planograma cambiando diferentes productos a lo largo de los pasillos. Incluso puede recomendar un mejor diseño de planograma basado en los datos de ventas y el posicionamiento del producto.

Puntos de contacto de enfoque La atención humana está relacionada con los patrones de compra de los humanos. La IA puede aprovechar los sensores para ayudar a detectar el movimiento en el ojo humano para identificar parámetros en el empaque de un producto o en las islas que atraen la atención del comprador. Al identificar estas atracciones, las empresas pueden replicar envases similares para impulsar las ventas y mejorar los patrones de compra. Solo miraste una vez (YOLO) es un modelo que ha ayudado a demostrar un rendimiento superior.

Redes neuronales convolucionales (CNN) Las CNN son parte de las técnicas de aprendizaje profundo que son integrales para mejorar la precisión de las imágenes y las recomendaciones generadas por IA. El aprendizaje y la formación continuos pueden mejorar la eficiencia del sistema sin perder aprendizajes anteriores.

Aprendizaje multimodal Aprender de diferentes fuentes puede ayudar a los sistemas a adaptarse a las condiciones ambientales cambiantes. Los sistemas serán más eficientes y podrán corregir automáticamente problemas y rectificar parámetros como la iluminación antes del procesamiento de imágenes.

Reconocimiento de vídeo El último avance permite que los vídeos midan las cantidades de los estantes, identifiquen espacios en los planogramas y verifiquen las existencias. Las imágenes y las imágenes unidas ya no nos limitan a la hora de capturar sin problemas todo el pasillo.

—-

Elegir una solución con los avances tecnológicos mencionados anteriormente puede ayudar a simplificar el proceso para los ejecutivos que visitan el campo.

Reserve una demostración con Ivy Mobility para comprender con qué eficacia podemos ayudarlo a lograr una precisión superior al 97% a través del reconocimiento de imágenes para ayudarlo a mejorar su ejecución minorista.