Інформаційна система для мерчандайзингу з використанням технологій комп'ютерного зору

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці інформаційної системи для автоматизації мерчендайзингу з використанням технологій комп'ютерного зору. Система дозволяє мерчендайзерам за допомогою мобільного застосунку фотографувати полиці з товарами та автоматично визначати кількість товарів на зображенні. Це сприяє контролю якості представлення товарів, спрощенню звітності та порівнянню з конкурентами. В роботі проведено аналіз існуючих методів комп'ютерного зору для розпізнавання об'єктів та обґрунтовано вибір архітектури системи, що базується на моделі YOLOv5 та фреймворку Flask. Детально описано процес розробки мобільного застосунку для iOS та серверної частини, що розміщена на хмарній платформі AWS EC2. Проведено тестування розробленої системи та оцінено її ефективність. Результати дослідження показали, що запропонована система дозволяє автоматизувати процес підрахунку товарів, підвищити точність даних та скоротити час, необхідний для проведення мерчендайзингових заходів. Перспективи подальшого розвитку системи включають розпізнавання брендів, аналіз цінників та інтеграцію з системами управління запасами.

Thesis is devoted to the development of an information system for automating merchandising using computer vision technologies. The system allows merchandisers to take pictures of shelves with goods using a mobile application and automatically determine the number of goods in the image. This helps to control the quality of product presentation, simplify reporting, and compare with competitors. The paper analyzes existing computer vision methods for object recognition and justifies the choice of system architecture based on the YOLOv5 model and the Flask framework. The process of developing a mobile application for iOS and the server part, which is hosted on the AWS EC2 cloud platform, is described in detail. The developed system was tested and its effectiveness was evaluated. The results of the study showed that the proposed system allows to automate the process of counting goods, improve data accuracy and reduce the time required for merchandising activities. Prospects for further development of the system include brand recognition, price tag analysis, and integration with inventory management systems.