Hatten Sie schon einmal die Erfahrung gemacht, in einem Geschäft zu stehen und festzustellen, dass Sie in einer langen Warteschlange warten müssen, um zu bezahlen? Frustrierend, oder? So war das Einkaufen früher. Diese Systeme waren recht einfach, aber wie viele Dinge im Leben hatten sie ihre Nachteile: lange Wartezeiten, menschliche Fehler und viele Mitarbeiter waren nötig, um den Geschäftsablauf effizient zu managen. Glücklicherweise kam die Technologie zur Rettung! Die Self-Checkout-Maschinen machten das Einkaufen zum Kinderspiel, da wir nur noch unsere Artikel scannen und bezahlen mussten. Self-Checkouts sind sehr vorteilhaft für kürzere Warteschlangen und schnellere und bequemere Kassen für alle Beteiligten. Aber es gibt immer Raum für Verbesserungen, oder? Und hier kommt die Computer Vision ins Spiel und revolutioniert den Self-Checkout-Prozess auf ein neues Niveau. Aber warum ausgerechnet Computer Vision?
Computer Vision ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der die Verwendung von Computern ermöglicht, Bilder zu verstehen, genauso wie Menschen ihre Augen und ihr Gehirn nutzen, um diese Aufgabe auszuführen. Sie beinhaltet das Fotografieren durch Kameras und die Verwendung von Algorithmen, um die Bilder oder Videos zu verstehen. Sie können Objekte erkennen, die Bewegungen dieser Objekte verfolgen und Szenen verstehen. Im Einzelhandel unterstützt die Computer Vision dabei, Produkte zu erkennen, die korrekte Preisgestaltung sicherzustellen und die Effektivität und Sicherheit des Selbstscan-Kassensystems zu verbessern.
Zur Bestimmung der Bilder, die Objekte enthalten, und des Typs der Objekte werden Algorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) eingesetzt. Diese Netzwerke sind auf großen Datensätzen trainiert, um viele Produkte anhand visueller Merkmale zu erkennen. Durch Techniken wie Support Vector Machines (SVM) oder Deep-Learning-Modelle, einschließlich CNNs, wird das System Objekte in vordefinierte Kategorien (zum Beispiel bestimmte Produkte) einordnen. In einigen Systemen wird Computer Vision-Daten mit Daten aus anderen Sensoren (z.B. Gewichtsensoren, RFID) kombiniert, um die Erkennungsgenauigkeit und Robustheit der Artikel zu verbessern.
Für Echtzeit-Feedback und schnelle und sofortige Transaktionen werden die Bilder und Daten, die gesammelt wurden, verarbeitet, wenn sie empfangen werden. Das Computersystem kommuniziert mit dem Point-of-Sale (POS)-System, um Informationen über Produkte, Preise und Mengen zu übermitteln. Eine Implementierung dieses Systems erfolgt bei Walmart, wo die Selbstbedienungskassen mit Computer Vision-Technologie ausgestattet sind. Dies hat die Effizienz und Genauigkeit erheblich verbessert, und das „Missed Scan Detection“-System nutzt Computer Vision, um fehlende Artikel zu erkennen und so Ladendiebstahl und Betrug zu minimieren. Die Anomalieerkennung mittels selbstlernender Software ermöglicht es, Verdachtsmomente wie das Vertauschen von Artikeln oder bewusstes Nicht-Scannen zu erkennen.
Die Verwendung von Computer Vision in Selbstbedienungskassen zeigt, wie fortschrittliche Technologie im Einzelhandel praktisch umgesetzt werden kann. Die Integration von Selbstbedienungskassen mit modernen Computer Vision-Diensten ist ein wegweisender Ansatz im Einzelhandel. Es ist zu erwarten, dass mit der wachsenden Verbreitung von Computer Vision-Services in zahlreichen Einzelhandelsunternehmen eine Revolution im Einkaufserlebnis bevorsteht, die Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz verbessert. Es ist wichtig, diese und andere fortgeschrittene Technologien jetzt zu übernehmen, damit alle von effizienten und angenehmen Einkaufserlebnissen in der Zukunft profitieren können.