Конференция завершена. Ждем вас на Saint HighLoad++ в следующий раз!

Использование технологий компьютерного зрения и глубокого обучения в ритейле Нейронные сети, искусственный интеллект

Доклад отклонён
Тезисы

Расскажу про проекты, которыми занимается наша команда в X5 Retail Group: анализ доступности товаров на полках и детектирование очередей на кассах. Данная система развернута в десятках магазинов. Она использует нейронные сети для анализа данных с камер, на основе обработанных данных система находит проблемы с пустотами на полках и большим количеством людей на кассах и отсылает уведомления сотрудникам магазинов.

Я расскажу, как работает наша система с момента захвата изображения с камеры до момента показа уведомления сотруднику магазина и генерации отчетности. Пройдусь по проблемам и ограничениями, с которыми мы столкнулись при разработке нашей системы и как их решали. Среди них:
* так как нам требуется большое количество данных с камер, то анализ этих данных приходится делать на устройствах в магазинах, а не в дата-центре или облаке;
* у торговых сетей разные требования к анализу событий, формату уведомлений и отчетности;
* сервера в магазинах, которые мы используем для анализа данных, обладают разными характеристиками;
* мы постоянно тестируем новые гипотезы, поэтому нам нужно часто выкатывать новые версии нашего сервиса в магазины;
* нам нужен мониторинг, который позволит быстро обнаруживать проблемные места в системе и понимать, с какой системой возникла проблема.

Александр Паринов
X5 Retail Group

Работает ведущим архитектором компьютерного зрения в компании X5 Retail Group. Занимается созданием продакшн-систем, которые используют компьютерное зрение и нейронные сети. Соавтор библиотеки Albumentations — https://github.com/albumentations-team/albumentations