数据采集、图像标注
计算机视觉技术助力智能库存管理
“创博数据是一个理想的合作伙伴！ 他们的团队组织有序、反应迅速，能够灵活应对不断变化的需求。 这使得我们能够对300+种酒类产品的数据集进行建模，检测准确率达到90%-95%，同时我们也在使用采集的其他元数据来实现工作流程和销售分析方面的特定应用场景。 创博数据能够按照要求交付成果，我对他们的服务非常满意。”
– Aapya Solutions首席执行官Ramesh Tirumala
挑战
我们的客户Aapya Solutions Inc.开发了一款名为Eyes on Shelves的智能库存系统，旨在减轻实时库存管理的压力。 对于众多零售商来说，库存数据的准确性、货架库存状态的实时可见性、产品损耗以及货架布局的合规性是他们日常面临的普遍挑战，更不必说手动审核货架状态所带来的成本。 依托于现有的计算机视觉技术和专有的Vision-37库存智能平台，Aapya正在寻求合作伙伴，助力其加快项目周转时间，并采集高质量数据来训练模型，致力于为客户持续提供24/7/365（全天候、全年无休）的“货架监控”服务。
技术灵感与行业远见
“基于个人经历，我曾多次在货架上遍寻不到自己想要的商品。在深入考察了杂货店、酒类商店和便利店等多种零售环境后，我决定运用前沿技术来应对这一挑战。 对于实现这一目标，我们正处在一个得天独厚的节点上。”
– Aapya Solutions首席执行官Ramesh Tirumala
据ScienceSoft称，到2030年，全球计算机视觉市场预计将达到411.1亿美元，年复合增长率（复合年增长率）为16%。
从制造和零售到医疗保健和物流等各个行业，对基于计算机视觉的库存盘点解决方案的需求不断增长，从而刺激了市场增长。 对更快速、更精确的库存盘点、优化劳动力与设备成本，以及简化库存补给决策的需求，成为这一增长的主要推动力。
Aapya Solutions仅在美国就覆盖40,000多家酒类商店，不仅致力于将其解决方案部署到饮品行业，还将扩展到加油站、便利店等邻近垂直行业。
“我们对与Aapya这样的公司合作感到非常激动，他们被誉为行业颠覆者，致力于超越现状，不断创新。 这样的项目需要特定领域的数据采集和标注服务，以消除数据瓶颈。我们对此充满热情，因为我们能够提供市场上最灵活的定制解决方案。 我们看到了与Aapya这个杰出团队合作的机遇，同时也意识到利用人工智能改进库存管理行业的巨大潜力。”
– 创博数据人工智能总监Kris Perez
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作为这项新兴计算机视觉技术的先行者，Aapya Solutions依赖于为模型提供高质量的数据来扩展其功能，并推动结构化知识的实现。同时作为一家新兴的初创公司，他们也优先考虑保护客户数据的安全。 在与创博数据合作的过程中，需要大规模获取和标注数据，从而构建数据基础设施。
从Aapya位于坦帕湾地区的总部附近开始，创博数据通过构建定制的数据采集管道和质量保证(QA)流程，从项目管理的角度出发，进行数据管理，实现从本地获取资源。
为了实现这一目标，创博数据通过我们的专有平台启用了完整的工作流程，其支持从采集到标注再到交付的无缝数据流，同时可确保数据安全。 完整的工作范围包括：
- 采集货架走道分段的照片及其相应的单个瓶子条形码；
- 为每个瓶子提供高达八种属性；
- 使用多边形框和边界框分别对每个瓶子和条形码进行精确分割。
首先，我们在社群中招募到一名团队成员，能够轻松前往指定的酒类商店，在短短三天内为超过300种商品及其条形码拍摄照片。
我们面临的挑战在于如何缩短采集和标注时间，因为所有属性都需要在不同数据类型之间精确匹配。 为了解决这一问题，创博数据采用了一个包含三个坐标（货架走道分段、货架编号、货架上的位置）的系统，并创建了相应的工作流程。 这位团队成员可以通过我们的移动应用程序DataForce Contribute，将照片直接上传到云端，并只需为单一照片类型提供这些坐标和相应的属性（从品牌到尺寸），避免了在两种照片类型间重复输入相同属性。 这种方法不仅大幅缩短了数据采集和标注的时间，降低了客户的成本，还提高了数据质量，并减少了手动录入大量数据带来的风险。
在采集图像后，我们使用多边形框（针对瓶子）和边界框（针对条形码）对涵盖所有数据类型的全部瓶子进行分割。
为了支持这一流程，我们的专业技术团队开发出一套基于脚本的解决方案，该方案能够读取坐标、将对应的属性映射到所有类型的照片及其各自的分割以进行标注，并构建脚本来生成YoloV8格式的数据，这在创博数据尚属首次尝试。
优势
6张货架走道分段的照片和350张单独的瓶子照片，带来了以下成果：
356张拍摄照片
2,800个属性
700个分割框
此外，客户还要求我们对相同货架走道分段和瓶子的另外两张广角图像进行分割，这额外生成了468个分割框，共计1,404个属性（每个分割框提供三个属性，以便与初始范围匹配）。
出于对高质量数据的需求，创博数据对采集和标注分别进行了80%和84%的抽样检查，达到了98%的采集通过率和97%的标注通过率（审查了超过500个多边形框/边界框和5,000个属性），客户满意率达99.8%。
该项目在不到一个月的时间内顺利完成。
随着项目的推进和Vision-37平台的发展（该平台需要实时、高质量的洞察以实现最高效率的运作），Aapya将重点关注通过同时提高零售商的营收和净利润来改善顾客体验。 创博数据很自豪能够成为Aapya的合作伙伴，在提供经过筛选的数据方面发挥作用，为他们的客户带来关于缺失和错位产品的重要洞察，减轻库存管理的负担。 我们的目标是向Aapya提供必要数据，以持续优化Vision-37平台和流程，实现在本地、区域乃至全国范围内的扩展。
“基于创博数据与Aapya的合作成果，我们更有可能于2023年底及2024年第1季度之前，从这些率先采用解决方案的酒类商店中获得一条新的收入来源。We 对在 2024 年底之前在其他门店扩大规模并实现业务目标的潜力感到非常兴奋。 我们相信，通过与创博数据这样的公司合作，Aapya有机会成为该领域的领导者，因为我们在计算机视觉、数据采集、数据准备和清理以及相关物流方面，已经掌握了一些关键细节和经验。”
– Aapya Solutions首席执行官Ramesh Tirumala
创博数据汇聚了全球逾 1,000,000 名成员，以及超过 250 种语言的语言专家。 创博数据既依托于自身构建的平台，也能够使用客户或第三方的工具。 这样一来，您的数据尽在掌控。