TRASSIR Shelf Detector
Descripción
TRASSIR Shelf Detector
Este módulo analiza el estado de la cantidad de productos en los estantes e informa oportunamente sobre los estantes vacíos. En caso de anulaciones que excedan el valor especificado, el módulo envía notificaciones a los empleados de la tienda. El módulo también genera informes sobre el estado de los estantes en intervalos de tiempo especificados. Gracias a los informes, la administración del retail puede determinar / predecir el nivel de demanda de ciertos grupos de productos y realizar un seguimiento del rendimiento de los empleados responsables de la colocación de productos en los estantes.
Funcionalidad:
TRASSIR Shelf Detector opera utilizando una red neuronal entrenada en una amplia cantidad de datos de supermercados. El análisis progresivo le permite reconocer cualquier producto, su presencia o ausencia en el estante con alta precisión. La eficiencia de los algoritmos permite detectar espacios en el fotograma y evitar generar notificaciones falsas en caso de presencia de objetos que cubran temporalmente la estantería.
Este módulo analiza el estado de la cantidad de productos en los estantes e informa oportunamente sobre los estantes vacíos. En caso de anulaciones que excedan el valor especificado, el módulo envía notificaciones a los empleados de la tienda. El módulo también genera informes sobre el estado de los estantes en intervalos de tiempo especificados. Gracias a los informes, la administración del retail puede determinar / predecir el nivel de demanda de ciertos grupos de productos y realizar un seguimiento del rendimiento de los empleados responsables de la colocación de productos en los estantes.
Funcionalidad:
- Controle la exhibición oportuna de los productos, reciba notificaciones de estantes vacíos;
- Pronostique la demanda de grupos de productos o productos individuales utilizando informes analíticos;
- Introduzca nuevos criterios para evaluar el desempeño de los empleados.
TRASSIR Shelf Detector opera utilizando una red neuronal entrenada en una amplia cantidad de datos de supermercados. El análisis progresivo le permite reconocer cualquier producto, su presencia o ausencia en el estante con alta precisión. La eficiencia de los algoritmos permite detectar espacios en el fotograma y evitar generar notificaciones falsas en caso de presencia de objetos que cubran temporalmente la estantería.
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