Computer Vision stuurt digitale instructie / reclame

[Verwijderd]

Heeft iemand ervaring met computer vision software. Ik zou software / library willen testen die het mogelijk maakt dat ik kan zien welk product iemand in een shop pakt. Heb het op beurzen al wel gezien maar het staat nog in de kinderschoenen dus ik verwacht nog geen gelikte oplossingen maar ik ben benieuwd.

Wat ik al gevonden of geprobeerd heb is een glyph detector in plaatjes / video:

http://www.cvsandbox.com/tutorials/glyph_detection/

Het zou mooier zijn als we de software vooraf konden leren hoe het product er uit ziet. Daarna is het de bedoeling dat we zien of een persoon bij een product staat of dat een product wordt gepakt. Die trigger kan dan worden gebruikt om informatie weergave over het product te starten.

[ Voor 8% gewijzigd door Verwijderd op 19-02-2018 11:56 ]

[psychodude]

Voor wat betreft een library voor computer vision zou ik zeggen OpenCV, hoewel mijn eigen ervaring op dit gebied beperkt is tot wat hobbymatig geknutsel.

Wel vraag ik mij af of een CV toepassing hierin je het beste resultaat gaat geven. Op beurzen is het voordeel dat je dit soort dingen op kunt zetten zoals je wilt, met andere woorden, dit zal onder ideale omstandigheden gebeuren. In een praktijk situatie gaat het daarbij toch al snel minder ideaal, behoudens indien de winkel er op ingericht zal worden.

Indien het om daadwerkelijke praktijk toepassing gaat, is een capacitieve sensor of photo-electrische sensor hierin dan praktischer om in te zetten voor wat je wilt? Eventueel in combinatie met een infra-rood sensor om de eerste beweging van een mogelijke klant te detecteren.

Indien het gaat om een proof-of-principle scenario, dan het eerst benoemde.

[DJMaze]

Zou NFC stikkers met een sensor niet handiger zijn?
Dan weet je ook wanneer iemand een product terug zet.

[Morrar]

OpenCV is een optie, maar voor complexe video beelden zou ik toch eerder naar convolutionele neurale netwerken gaan kijken.

Je kan met Python, Tensorflow en bijvoorbeeld Keras wel vrij snel iets vrij basaals in elkaar zetten (zie bv http://www.learnopencv.co...al-networks-in-keras/amp/). Echter, echt een goed model ontwikkelen dat werkt in een rommelige omgeving als een supermarkt is wel een ander verhaal.

Daarnaast heb je heel veel gelabelde beelden nodig om het netwerk te trainen. Dat betekent dus heel veel video's / stills van mensen die een product vasthouden, waarbij je zelf moet aangeven wat het product is. Je kunt ook productfoto's van internet pakken, maar die zijn vaak veel "cleaner" en vanuit andere hoeken genomen dan in de praktijk het geval is. Tot slot wil je ook niet dat het netwerk gewoon leert op welke plek in het schap een product staat (want dat veranderd wel eens).

Een trainingsset maken kost veel werk en tijd evenals het leren van alle technieken die je nodig hebt. Als je nog geen ervaring hebt met dit soort klussen, lijkt me dit wel een behoorlijk pittig project...

[ Voor 23% gewijzigd door Morrar op 19-02-2018 23:52 ]