Computer Vision no varejo: a Lenta reconhece etiquetas de preço a partir de um robô em movimento

A rede varejista Lenta (equipe Lenta Tech) transformou, em 2026, a tarefa de reconhecer etiquetas de preço pela câmera de um robô em movimento em um hackathon de ML na área de Computer Vision. A meta é automatizar o monitoramento das gôndolas e o registro de irregularidades diretamente no salão de vendas.

Por que isso é mais difícil do que com uma câmera estática?

A Lenta domina há tempo o reconhecimento de informações a partir de câmeras estáticas e já o aplica em suas lojas. A câmera de um robô em movimento é um problema fundamentalmente diferente: a imagem fica borrada, o ângulo e a distância até a gôndola mudam o tempo todo e a iluminação do salão é irregular. Por isso, ler etiquetas de preço "em movimento" com qualidade se mostrou bem mais difícil de implementar do que o reconhecimento tradicional a partir de um ponto fixo. Era essa a parte complexa que a equipe precisava resolver antes de o cenário funcionar em uma loja real.

Reconhecer etiquetas de preço com qualidade a partir da câmera de um

robô em movimento soa muito mais interessante e complexo, principalmente na implementação.

> — do blog corporativo da equipe Lenta Tech no Habr

O que a tarefa envolve tecnicamente

Reconhecer uma etiqueta a partir de uma plataforma em movimento combina várias subtarefas de Computer Vision. Primeiro, o modelo detecta a etiqueta no quadro; depois, lê o texto: nome, preço e código de barras. Além disso, é preciso robustez a borrões causados pelo movimento e a reflexos, e ainda vincular a etiqueta reconhecida a uma posição específica na gôndola, para saber a que produto ela se refere. Na câmera estática, parte desses passos fica mais simples por causa do ângulo fixo; no robô, cada quadro chega sob um ângulo novo, e por isso o modelo precisa ser mais robusto.

Quais processos o robô-scanner cobre

O robô com câmera cobre vários processos da loja ao mesmo tempo. Os funcionários gastam menos tempo em rondas manuais e no monitoramento das gôndolas, enquanto o robô registra irregularidades durante o percurso, como etiquetas ausentes ou incorretas, e repassa a informação à equipe. Segundo a descrição da Lenta Tech, isso tira a rotina das costas do pessoal e acelera a resposta a problemas de exposição de produtos e de precificação.

Pontos principais da publicação:

• A tarefa: reconhecer etiquetas de preço pela câmera de um robô em movimento no salão de vendas
• A base: a experiência com câmeras estáticas, que a Lenta já aplica há bastante tempo nas lojas
• O objetivo: reduzir o tempo dos funcionários no monitoramento das gôndolas e registrar irregularidades automaticamente
• O formato: hackathon de ML na área de Computer Vision, com dados captados pelo robô

O que isso significa

A Computer Vision no varejo está migrando das câmeras fixas para robôs móveis: o reconhecimento "em movimento" transforma a ronda pelas gôndolas, antes uma rotina manual, em um processo automático. O caso da Lenta mostra que até uma tarefa de CV já dominada precisa ser reinventada quando a câmera passa a se mover, e que a empresa está disposta a levar esse tipo de problema para hackathons para chegar mais rápido a uma solução funcional.