Image recognition: una era de oportunidades

Tecnología visual al servicio del retail: precisión, velocidad y análisis inteligente desde la captura hasta el reporte.

A.I.Product developmentLLM

Desde CUOS desarrollamos una solución de reconocimiento de imágenes que transforma la forma en que se analiza el punto de venta. Todo comienza con una app móvil creada en Kotlin y potenciada por ARCore, que permite capturar góndolas completas de manera rápida y precisa con ayuda de realidad aumentada. Las imágenes recolectadas se procesan automáticamente: se unifican, segmentan y clasifican usando modelos multimodales basados en deep learning, identificando categoría, marca y SKU. Esta información se valida en nuestro backoffice, una plataforma online que permite revisar y corregir resultados fácilmente. Finalmente, los datos se visualizan en dashboards con KPIs claros como disponibilidad de productos y participación por marca. En CUOS desarrollamos tecnología para llevar la inteligencia visual a un nuevo nivel, con precisión y profundidad.

Desde las profundidades del código, donde las corrientes de datos fluyen como mareas invisibles, CUOS se sumerge en una nueva era con una solución de reconocimiento de imágenes que transforma el análisis en punto de venta. Un viaje desde la superficie de la góndola hasta lo más profundo del deep learning, guiado por innovación.

1. Captura inteligente con realidad aumentada

Nuestra aplicación Android, desarrollada en Kotlin con tecnología ARCore, permite capturar góndolas completas de manera dinámica y precisa. Mediante realidad aumentada, el auditor es guiado durante el proceso de captura para generar imágenes JPG junto con archivos JSON enriquecidos con datos del entorno.

2. Procesamiento automático en las profundidades

Las imágenes recolectadas descienden al servidor, donde son procesadas con una serie de pasos:

Recepción y preprocesamiento de imágenes.
Creación de un stitch de la góndola completa.
Inserción en base de datos con geolocalización automática.
Segmentación precisa de productos por tipo y etiqueta.
Clasificación por un modelo multimodal (LMM) que identifica categoría, marca y SKU.

3. Corrección y validación en Backoffice

Contamos con una plataforma online que permite validar y corregir las capturas, ajustando productos, etiquetas y posiciones. El sistema está diseñado para ser intuitivo, rápido y totalmente conectado con el procesamiento automático.

4. Reportes y KPIs en tiempo real

El resultado final emerge a la superficie en forma de dashboards interactivos que muestran:

Disponibilidad de productos en cada punto de venta.
Participación de anaquel por marca o categoría.

Información clara, procesable y profunda, extraída directamente desde el fondo del océano del machine learning.