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

Em 2026, a rede varejista Lenta (equipe LentaTech) transformou a tarefa de reconhecer etiquetas de preço a partir da câmera de um robô em movimento em um hackathon de ML na área de Computer Vision — para automatizar o monitoramento de prateleiras e o registro de irregularidades diretamente na área de vendas.

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

A Lenta já domina há muito tempo o reconhecimento a partir de uma câmera estática e já o aplica em suas lojas. A câmera de um robô em movimento é uma tarefa fundamentalmente diferente: a imagem borra, o ângulo e a distância até a prateleira mudam o tempo todo, e a iluminação na loja é desigual. Por isso, ler as etiquetas de preço com qualidade "em movimento" mostrou-se visivelmente mais difícil de implementar do que o reconhecimento habitual a partir de um ponto fixo. Foi justamente essa parte complexa que a equipe precisou resolver antes que o cenário funcionasse em uma loja real.

O reconhecimento de qualidade de etiquetas de preço a partir da câmera

de um robô em movimento soa muito mais interessante e complexo, especialmente na implementação.

> — do blog corporativo da equipe LentaTech no Habr

O que a tarefa envolve tecnicamente

Reconhecer uma etiqueta de preço a partir de uma plataforma em movimento é uma combinação de várias subtarefas de Computer Vision. Primeiro, o modelo detecta a própria etiqueta de preço na imagem, depois lê o texto — o nome, o preço, o código de barras. Separadamente, é preciso resistência ao borrão de movimento e a reflexos, além de vincular a etiqueta reconhecida a um local específico na prateleira, para entender a qual produto ela se refere. Numa câmera estática, parte dessas etapas é simplificada pelo ângulo fixo; no robô, cada imagem chega em um ângulo novo, por isso o modelo precisa ser mais robusto.

Quais processos o robô-scanner cobre

Um robô com câmera cobre vários processos da loja de uma só vez. Os funcionários gastam menos tempo com a ronda manual e o monitoramento das prateleiras, enquanto o robô registra irregularidades em movimento — por exemplo, etiquetas de preço ausentes ou incorretas — e repassa essa informação para a equipe. Segundo a descrição da LentaTech, isso tira a rotina dos funcionários e acelera a resposta a problemas de exposição e precificação.

Pontos-chave da publicação:

• A tarefa — reconhecimento de etiquetas de preço a partir da câmera de um robô em movimento na área de vendas
• A base — a experiência de reconhecimento com câmeras estáticas, que a Lenta já aplica há muito tempo nas lojas
• O objetivo — reduzir o tempo dos funcionários no monitoramento de prateleiras e registrar irregularidades automaticamente
• O formato — um hackathon de ML na área de Computer Vision com dados captados pelo robô

O que isso significa

O Computer Vision no varejo está migrando das câmeras estáticas para robôs móveis: o reconhecimento "em movimento" transforma a ronda pelas prateleiras de uma rotina manual em um processo automático. O caso da Lenta mostra que até uma tarefa de CV já bem resolvida precisa ser reinventada quando a câmera passa a se mover — e que as empresas estão dispostas a levar esse tipo de tarefa para hackathons para montar uma solução funcional mais rápido.