Цель
Проверить, можно ли использовать автономную мобильную платформу как источник данных для автоматического аудита торгового пространства. Такой сценарий позволяет сократить долю ручных обходов и быстрее выявлять расхождения между ценниками и товарной матрицей
В рамках пилота основной сценарий был связан с ценниками: робот должен был самостоятельно проходить вдоль стеллажей, собирать изображения полок, а система компьютерного зрения находить ценники, распознавать их содержимое и сравнивать полученные данные с товарной матрицей магазина.
Задача
Для пилота использовали PUDU CC1 - робота, изначально предназначенного для уборки, а не для задач компьютерного зрения. Его необходимо было адаптировать под новый сценарий: организовать движение вдоль стеллажей с остановками, установить отдельный модуль съёмки и получить изображения достаточного качества для распознавания мелкого текста.
Отдельной задачей стала обработка полученных данных. На фотографиях требовалось находить ценники, оценивать их читаемость, распознавать текст и структуру ценника, выделять нужную цену и сопоставлять название товара с учётной системой, несмотря на сокращения, разные варианты написания и ошибки OCR.
Решение
Для робота разработали отдельный модуль съёмки на базе Orange Pi и USB‑камеры. Поскольку штатная логика PUDU CC1 не позволяла напрямую управлять каждой точкой съёмки, маршрут разбили на короткие участки с остановками, а камера делала фотографии с заданной периодичностью.
Полученные изображения проходили несколько этапов обработки: фильтрацию кадров с motion blur, детекцию ценников, OCR, анализ структуры ценника и оценку качества распознавания. После этого распознанные названия товаров сопоставлялись с товарной матрицей с помощью нечёткого поиска, учитывающего сокращения, различия в написании и возможные ошибки OCR.
Результат
Пилот позволил собрать полный процесс от автономного движения робота по магазину до готового отчёта по ценникам. Эксперимент подтвердил, что мобильная роботизированная платформа может использоваться как источник изображений для автоматического аудита торгового пространства.
При дальнейшем развитии тот же подход можно применять не только для проверки цен, но и для контроля наличия товаров, распознавания SKU, анализа выкладки и сравнения с планограммой.
