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

En 2026, la cadena minorista Lenta (equipo LentaTech) convirtió la tarea de reconocer etiquetas de precio con la cámara de un robot en movimiento en un hackathon de ML de Computer Vision, con el objetivo de automatizar el monitoreo de estantes y la detección de infracciones directamente en la sala de ventas.

¿Por qué esto es más difícil que una cámara estática?

Lenta domina desde hace tiempo el reconocimiento con cámara estática y ya lo aplica en sus tiendas. La cámara de un robot en movimiento es una tarea fundamentalmente distinta: el fotograma se difumina, el ángulo y la distancia al estante cambian constantemente, y la iluminación en la sala es desigual. Por eso, leer las etiquetas de precio con calidad "sobre la marcha" resultó ser notablemente más difícil de implementar que el reconocimiento habitual desde un punto fijo. Esta fue precisamente la parte compleja que el equipo debía resolver antes de que el escenario funcionara en una tienda real.

El reconocimiento de calidad de etiquetas de precio con la cámara de

un robot en movimiento suena mucho más interesante y complejo, especialmente en su implementación.

> — del blog corporativo del equipo LentaTech en Habr

Qué incluye técnicamente la tarea

Reconocer una etiqueta de precio desde una plataforma en movimiento es una combinación de varias subtareas de Computer Vision. Primero, el modelo detecta la etiqueta de precio en el fotograma, luego lee el texto: el nombre, el precio, el código de barras. Además, se necesita resistencia al desenfoque por movimiento y a los reflejos, y también vincular la etiqueta reconocida a un lugar concreto del estante para entender a qué producto corresponde. En una cámara estática, parte de estos pasos se simplifica gracias al ángulo fijo; en el robot, cada fotograma llega desde un ángulo nuevo, por lo que el modelo debe ser más robusto.

Qué procesos cubre el robot escáner

Un robot con cámara cubre varios procesos de la tienda a la vez. El personal dedica menos tiempo al recorrido manual y al monitoreo de estantes, mientras que el robot detecta infracciones sobre la marcha —por ejemplo, etiquetas de precio ausentes o incorrectas— y transmite esta información al equipo. Según la descripción de LentaTech, esto libera al personal de la rutina y acelera la respuesta ante problemas de exhibición y fijación de precios.

Lo clave de la publicación:

• La tarea: reconocer etiquetas de precio con la cámara de un robot en movimiento en la sala de ventas
• La base: la experiencia de reconocimiento con cámaras estáticas, que Lenta aplica desde hace tiempo en sus tiendas
• El objetivo: reducir el tiempo del personal dedicado al monitoreo de estantes y detectar infracciones automáticamente
• El formato: un hackathon de ML de Computer Vision con datos captados por el robot

Qué significa esto

El Computer Vision en el retail se desplaza de las cámaras estáticas a los robots móviles: el reconocimiento "sobre la marcha" convierte el recorrido de estantes de una rutina manual en un proceso automático. El caso de Lenta muestra que incluso una tarea de CV ya resuelta hay que reinventarla cuando la cámara empieza a moverse, y que las empresas están dispuestas a llevar ese tipo de tareas a hackathones para armar más rápido una solución funcional.