Computer Vision в ретейле: «Лента» распознаёт ценники с движущегося робота

في عام 2026، حوّلت سلسلة التجزئة Lenta (فريق LentaTech) مهمة التعرف على بطاقات الأسعار من كاميرا روبوت متحرك إلى هاكاثون تعلم آلي (ML) في مجال Computer Vision — بهدف أتمتة مراقبة الرفوف ورصد المخالفات مباشرة في صالة المبيعات.

لماذا هذا أصعب من الكاميرا الثابتة؟

أتقنت Lenta منذ زمن طويل التعرف من كاميرا ثابتة، وتطبقه بالفعل في متاجرها. أما كاميرا الروبوت المتحرك فهي مهمة مختلفة جوهريًا: الإطار يصبح ضبابيًا، وزاوية الرؤية والمسافة إلى الرف تتغيران باستمرار، والإضاءة في الصالة غير منتظمة. لهذا السبب، تبيّن أن القراءة الجيدة لبطاقات الأسعار "أثناء الحركة" أصعب بكثير في التنفيذ من التعرف المعتاد من نقطة ثابتة. وهذا هو تحديدًا الجزء المعقد الذي كان على الفريق حله قبل أن يعمل السيناريو في متجر حقيقي.

التعرف عالي الجودة على بطاقات الأسعار من كاميرا روبوت متحرك يبدو أكثر

إثارة وتعقيدًا بكثير، خاصة من ناحية التنفيذ.

> — من المدونة الرسمية لفريق LentaTech على Habr

ما الذي تتضمنه المهمة تقنيًا

التعرف على بطاقة سعر من منصة متحركة هو سلسلة من عدة مهام فرعية في Computer Vision. أولًا، يكتشف النموذج بطاقة السعر نفسها داخل الإطار، ثم يقرأ النص — الاسم والسعر والباركود. كما يلزم بشكل منفصل مقاومة للضبابية الناتجة عن الحركة وللانعكاسات الضوئية، وأيضًا ربط بطاقة السعر المتعرَّف عليها بمكان محدد على الرف لفهم أي منتج تخصه. في الكاميرا الثابتة، تُبسَّط بعض هذه الخطوات بفضل الزاوية الثابتة؛ أما في الروبوت فكل إطار يصل بزاوية جديدة، لذا يجب أن يكون النموذج أكثر متانة.

ما هي العمليات التي يغطيها روبوت المسح

يغطي الروبوت المزوَّد بكاميرا عدة عمليات في المتجر دفعة واحدة. يقضي الموظفون وقتًا أقل في الجولة اليدوية ومراقبة الرفوف، بينما يرصد الروبوت أثناء تحركه المخالفات — مثل بطاقات الأسعار المفقودة أو غير الصحيحة — وينقل هذه المعلومة إلى الفريق. وبحسب وصف LentaTech، فإن ذلك يخفف الروتين عن الموظفين ويسرّع الاستجابة لمشكلات العرض والتسعير.

أبرز ما جاء في المنشور:

• المهمة — التعرف على بطاقات الأسعار من كاميرا روبوت متحرك في صالة المبيعات
• الأساس — خبرة التعرف من الكاميرات الثابتة، التي تطبقها Lenta منذ زمن طويل في متاجرها
• الهدف — تقليل الوقت الذي يقضيه الموظفون في مراقبة الرفوف ورصد المخالفات تلقائيًا
• الصيغة — هاكاثون ML في مجال Computer Vision على بيانات التقطها الروبوت

ما الذي يعنيه هذا

ينتقل Computer Vision في قطاع التجزئة من الكاميرات الثابتة إلى الروبوتات المتنقلة: التعرف "أثناء الحركة" يحوّل جولة الرفوف من روتين يدوي إلى عملية آلية. تُظهر حالة Lenta أنه حتى مهمة Computer Vision التي سبق حلها بشكل جيد يجب إعادة ابتكارها عندما تبدأ الكاميرا بالتحرك — وأن الشركات مستعدة لطرح مثل هذه المهام في هاكاثونات لتجميع حل عملي بشكل أسرع.