La croissance de la technologie de reconnaissance d’images a été substantielle au cours des dernières années et elle continue d’évoluer rapidement, grâce aux progrès de l’intelligence artificielle, de la vision par ordinateur et à l’augmentation des applications dans divers secteurs. La technologie de reconnaissance d'images atteindra plus de 125 milliards d'ici 2032, avec un TCAC de 16,51 TP3T de 2023 à 2032, et sera extrêmement utile pour le secteur médical, celui des biens de consommation et de nombreux autres secteurs.

Au sein de CPG, la reconnaissance d’images peut aider à surveiller les étagères de produits en temps réel. Les détaillants peuvent tirer parti de cette technologie pour garantir un placement approprié des produits, identifier les articles en rupture de stock et optimiser l'espace en rayon en fonction des préférences des consommateurs.

La reconnaissance d'images peut également aider à automatiser les processus de gestion des stocks. Les détaillants peuvent déployer des caméras et des algorithmes de reconnaissance d'images pour suivre avec précision les niveaux de stock, réduisant ainsi le besoin de contrôles manuels des stocks. La reconnaissance d'images peut s'intégrer aux écrans de réalité augmentée (RA) dans les espaces de vente au détail.

Déterminants de la croissance pour la reconnaissance d’images

La croissance de la reconnaissance d'images est influencée par plusieurs déterminants, reflétant la pertinence et l'adoption croissantes de la technologie dans divers secteurs.

1. Avancées de l'IA/ML : Les améliorations continues de l’IA, en particulier des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, améliorent la précision et les capacités de reconnaissance d’images. Les modèles d'IA améliorés permettent une analyse d'image plus sophistiquée et nuancée, favorisant une adoption plus large.2. IoT (Internet des objets) : La multiplication des appareils IoT équipés de caméras et de capteurs augmente le volume de données visuelles générées. La reconnaissance d'images avec l'IoT améliore les capacités de ces appareils, ouvrant la voie à de nouvelles applications et opportunités.

3. Intégration : La synergie entre reconnaissance d'images et d'autres technologies émergentes, telles que la réalité augmentée (AR), la réalité virtuelle (VR) et la blockchain, contribuent à sa croissance.

4. Impact sur l'efficacité : Malgré son prix abordable, le travail manuel présente des inconvénients, tels que l'imprécision, l'inefficacité et la sous-utilisation. Les entreprises recherchent activement la technologie pour améliorer la productivité de la main-d'œuvre, dans le but d'améliorer la précision.

Avancées technologiques dans la reconnaissance d’images pour 2024

En tant qu'industrie en évolution rapide, voici quelques tendances dont vous devez tenir compte lors du passage à Reconnaissance d'images plateformes en 2024.

Informatique de pointe Le traitement des données sur les bords des produits sur les images est fortement recommandé pour l'identification et l'analyse automatisées des produits via reconnaissance d'images. Il réduit la latence des solutions, ce qui contribue à améliorer la précision des résultats dans le traitement des images en temps réel. Détection d'objet Lorsque les marchandiseurs visitent les magasins de détail, ils capturent des images des allées. Ces îles proposent de nombreux produits de différentes marques, de toutes formes et tailles. La solution a pour objectif d'identifier les produits appartenant à la marque mère, de mesurer leur part en rayon, de vérifier la conformité des planogrammes et d'assurer la disponibilité des stocks dans les allées telles que définies par l'entreprise. Tout cela peut provenir d’une seule image du rayon, ce qui fait de ces solutions les préférées des marchandiseurs.

Moteur de recommandation L’avenir de la reconnaissance d’images s’oriente vers la génération de recommandations basées sur l’image capturée par le marchandiseur. Ces recommandations Cela va de la demande aux marchandiseurs de réorganiser les allées pour une meilleure part des étagères jusqu'à l'amélioration de la conformité du planogramme en déplaçant différents produits dans les allées. Il peut même recommander une meilleure conception de planogramme en fonction des données de vente et du positionnement du produit.

Focus sur les points de contact L’attention humaine est liée aux habitudes d’achat des humains. L'IA peut exploiter des capteurs pour aider à détecter le mouvement dans l'œil humain afin d'identifier les paramètres sur l'emballage d'un produit ou les îlots qui attirent le regard de l'acheteur. En identifiant ces attraits, les entreprises peuvent reproduire des emballages similaires pour stimuler les ventes et améliorer les habitudes d’achat. Vous n'avez regardé qu'une seule fois (YOLO) est un modèle qui a contribué à démontrer des performances supérieures.

Réseaux de neurones convolutifs (CNN) Les CNN font partie des techniques d'apprentissage en profondeur qui font partie intégrante de l'amélioration de la précision des images et des recommandations générées par l'IA. L'apprentissage continu et la formation peuvent améliorer l'efficacité du système sans passer à côté des apprentissages antérieurs.

Apprentissage multimodal Apprendre de différentes sources peut aider les systèmes à s’adapter aux conditions environnementales changeantes. Les systèmes deviendront plus efficaces et pourront corriger automatiquement les problèmes et rectifier des paramètres tels que l’éclairage avant le traitement de l’image.

Reconnaissance vidéo La dernière avancée permet aux vidéos de mesurer les quantités en rayon, d'identifier les lacunes du planogramme et de vérifier les stocks. Les images et les images d'assemblage ne nous empêchent plus de capturer de manière transparente l'ensemble de l'allée.

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Choisir une solution intégrant les avancées technologiques mentionnées ci-dessus peut contribuer à simplifier le processus pour les responsables des visites sur le terrain.

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