Система компьютерного зрения для идентификации грузов без маркировки
«Деловые линии» — крупный логистический оператор с разветвлённой сетью складов. Через них ежедневно проходит огромный поток грузов, и часть отправлений поступает без опознавательных знаков или с повреждённой маркировкой.
При таких объёмах обработки часть грузов неизбежно оказывается без читаемой маркировки. Для них нужен был отдельный инструмент, который помогает быстро определить, откуда пришла посылка и куда её доставить. Это сокращает время поиска, снижает риск ошибок при сортировке и уменьшает влияние человеческого фактора.
Задача состояла в том, чтобы создать интеллектуальное решение для сотрудников склада. Оно должно работать на обычном мобильном устройстве, быстро и точно находить нужный груз среди множества похожих и не требовать от сотрудника сложных действий.
Мы разработали сервис-помощник для сотрудников склада, который позволяет идентифицировать грузы без опознавательных знаков. Решение работает с разными источниками изображений: снимками с мобильных устройств сотрудников, камер видеонаблюдения, видеоархивов и фотографий из рекламаций. Для этого мы создали приложение-парсер, которое приводит разные форматы файлов к единому виду.
Основа системы — группа взаимосвязанных сервисов по обработке фотографий. Алгоритм анализирует изображение в несколько этапов:
- определяет объект на фотографии;
- удаляет фон;
- рассчитывает векторные расстояния объекта;
- сравнивает полученные характеристики с данными в базе.
В итоге сотруднику предлагается несколько наиболее вероятных вариантов с максимально схожими текстурами и векторными характеристиками. Это существенно сокращает число вариантов для финальной идентификации. Сотрудник выбирает нужный объект и сразу получает маршрут: откуда пришёл груз и куда его необходимо доставить.
- Точность распознавания негабаритного груза >87%
- Точность распознавания габаритного груза ~ 70%
- Снижение количества ошибок при сортировке
- Ускорение обработки проблемных грузов
- Повышение общей эффективности работы складского персонала
- Улучшение клиентского сервиса за счет ускорения обработки отправлений
проекта