ハードウェア： NVIDIA Jetson Orin Nano
アプリケーション： ショッピング体験の効率化
業界： スマートリテール
導入場所：米国
利便性が重視される急速に変化する小売業界において、チェックアウトプロセスは長い間ショッピング体験のボトルネックとなってきました。レジやセルフチェックアウトキオスクで列に並び、商品を扱い、バーコードをスキャンする従来の方法では、顧客はより効率的でシームレスなソリューションを求めています。当社の生活がより忙しくなり、時間がますます貴重な資源となる中、ショッピング方法における革命的な変化の必要性が明らかになっています。
課題
以前のショッピング環境では、革新的なソリューションを必要とする一連の重大な課題に遭遇していました。まず、チェックアウトライン渋滞の悩みが顧客を頻繁にフラストレーションに陥らせ、特にピークショッピング時間中の長い待ち列に耐えなければなりませんでした。時代遅れの手法に依存する従来のチェックアウトプロセスは、ソリューションを切実に必要とする時間のかかる試練でした。さらに、顧客は通常、店舗内での商品の正確な位置を把握することに混乱していました。バックエンドでは、スーパーマーケットマネージャーはシームレスな在庫管理という複雑な課題に直面していました。従来の手動追跡は労働集約的でエラーが発生しやすい作業であり、しばしば在庫切れや過剰在庫を招いていました。
ソリューション
チェックアウトプロセスを効率化し、顧客の待ち時間を排除するため、ショッピングカートに組み込まれたこのインテリジェントチェックアウトシステムは、最先端のオブジェクト検出と画像認識アルゴリズムを採用しています。これは、カメラ、コアNVIDIA Jetson Orin Nano、重量センサー、ディスプレイを備えたビジュアル決済プラットフォームで構成されています。カメラはリアルタイムの外部画像を撮影し、それらをコアプロセッサーに送信します。コアプロセッサーは高度なコア処理アルゴリズムを利用して迅速かつ正確な商品識別を行います。結果は顧客向けディスプレイに表示され、ショッパーが詳細な消費リストを確認し、次のチェックアウトステップにシームレスに進むことができます。
並行して、システムは堅牢な機械学習フレームワークを組み込んでいます。包括的な画像データセットの収集から始まり、オブジェクト検出モデルを利用して個々の製品を識別します。その後、分類モデルが特徴的な特徴を抽出し、特徴ベクトルセットを作成します。ベクトル検索技術が適用され、非常に正確な画像認識を実現します。このプロセスにより、バーコード付きと無しの商品を含む商品が、卓越した精度で検出および処理されることが保証されます。
さらに、ディスプレイパネルを活用して顧客が商品を簡単に見つけられるよう、店内ショッピング体験も向上させています。店舗の包括的な商品データベースを手の届く場所に置くことで、顧客は各商品の正確な位置を特定でき、混乱を減らし時間を節約できます。同時に、システムは店舗の在庫管理にとって貴重なリアルタイム洞察を提供します。これにより、店舗マネージャーはデータに基づいた意思決定を行い、必要に応じて商品を迅速に補充または代替でき、過剰在庫の蓄積と商品不足を排除できます。
Seeed： NVIDIA Jetsonエコシステムパートナー
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