O crescimento da tecnologia de reconhecimento de imagem tem sido substancial nos últimos anos e continua a evoluir rapidamente, impulsionado por avanços na inteligência artificial, visão computacional e aumento de aplicações em vários setores. A tecnologia de reconhecimento de imagem alcançará mais de 125 bilhões até 2032, com 16,5% CAGR de 2023 a 2032, e é extremamente útil para produtos médicos, bens de consumo e muitos outros setores.

Dentro do CPG, o reconhecimento de imagem pode ajudar a monitorar as prateleiras dos produtos em tempo real. Os varejistas podem aproveitar essa tecnologia para garantir a colocação adequada dos produtos, identificar itens fora de estoque e otimizar o espaço nas prateleiras com base nas preferências do consumidor.

O reconhecimento de imagem também pode auxiliar na automatização dos processos de gerenciamento de estoque. Os varejistas podem implantar câmeras e algoritmos de reconhecimento de imagem para rastrear os níveis de estoque com precisão, reduzindo a necessidade de verificações manuais de estoque. O reconhecimento de imagem pode ser integrado a displays de realidade aumentada (AR) em espaços de varejo.

Determinantes do crescimento para reconhecimento de imagem

O crescimento do reconhecimento de imagens é influenciado por vários determinantes, refletindo a crescente relevância e adoção da tecnologia em vários setores.

1. Avanços em IA/ML: Melhorias contínuas na IA, especialmente em algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, impulsionam a precisão e os recursos de reconhecimento de imagem. Modelos de IA aprimorados permitem análises de imagens mais sofisticadas e diferenciadas, promovendo uma adoção mais ampla.2. IoT (Internet das Coisas): A proliferação de dispositivos IoT equipados com câmeras e sensores aumenta o volume de dados visuais gerados. O reconhecimento de imagens com IoT aprimora as capacidades desses dispositivos, levando a novas aplicações e oportunidades.

3. Integração: A sinergia entre reconhecimento de imagem e outras tecnologias emergentes, como realidade aumentada (AR), realidade virtual (VR) e blockchain, contribuem para o seu crescimento.

4. Impacto na Eficiência: Apesar de ser acessível, o trabalho manual tem desvantagens, como imprecisão, ineficiência e subutilização. As empresas procuram ativamente tecnologia para melhorar a produtividade da força de trabalho, com o objetivo de aumentar a precisão.

Avanços tecnológicos em reconhecimento de imagem para 2024

Como uma indústria em rápida evolução, aqui estão algumas tendências que você deve considerar ao mudar para Reconhecimento de Imagem plataformas em 2024.

Computação de borda O processamento de dados nas bordas dos produtos nas imagens é altamente recomendado para a identificação e análise automatizada de produtos por meio de reconhecimento de imagem. Reduz a latência das soluções, o que ajuda a melhorar a precisão dos resultados no processamento de imagens em tempo real. Detecção de objetos À medida que os comerciantes visitam as lojas de varejo, eles capturam imagens dos corredores. Essas ilhas possuem inúmeros produtos de diferentes marcas, em todos os formatos e tamanhos. A solução tem como objetivo identificar os produtos pertencentes à marca-mãe, medir sua participação nas gôndolas, verificar o cumprimento do planograma e garantir a disponibilidade de estoque nos corredores definidos pela empresa. Tudo isso pode vir de uma única imagem da gôndola, tornando essas soluções as preferidas dos comerciantes.

Mecanismo de recomendação O futuro do reconhecimento de imagens caminha para a geração de recomendações baseadas na imagem capturada pelo comerciante. Esses recomendações irá variar desde pedir aos comerciantes que reorganizem os corredores para obter uma maior proporção de prateleiras até melhorar a conformidade do planograma, deslocando diferentes produtos pelos corredores. Pode até recomendar um design de planograma melhor com base nos dados de vendas e no posicionamento do produto.

Pontos de contato de foco A atenção humana está relacionada aos padrões de compra dos humanos. A IA pode aproveitar sensores para ajudar a detectar o movimento no olho humano para identificar parâmetros na embalagem ou ilhas de um produto que atraem os olhos do comprador. Ao identificar estas atrações, as empresas podem replicar embalagens semelhantes para aumentar as vendas e melhorar os padrões de compra. Você só olhou uma vez (YOLO) é um modelo que vem ajudando a demonstrar desempenho superior.

Redes Neurais Convolucionais (CNN) As CNNs fazem parte das técnicas de aprendizado profundo que são essenciais para melhorar a precisão das imagens e das recomendações geradas por IA. O aprendizado e o treinamento contínuos podem melhorar a eficiência do sistema sem perder os aprendizados anteriores.

Aprendizagem Multimodal Aprender a partir de diferentes fontes pode ajudar os sistemas a adaptarem-se às mudanças nas condições ambientais. Os sistemas se tornarão mais eficientes e poderão corrigir automaticamente problemas e retificar parâmetros como iluminação antes do processamento da imagem.

Reconhecimento de vídeo O avanço mais recente permite que os vídeos meçam as quantidades nas prateleiras, identifiquem lacunas no planograma e verifiquem os estoques. Imagens e imagens costuradas não nos impedem mais de capturar perfeitamente todo o corredor.

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Escolher uma solução com os avanços tecnológicos mencionados acima pode ajudar a simplificar o processo para executivos de visita de campo.

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