SKU識別

SKU識別原則

1、能看清系列和口味則識別為SKU,；
2,、只能看清系列無法確定口味，如果有想象空間,，則進行合理想象,；
3,、如果系列也無法確定（如側(cè)面小面積露出）則不識別；

SKU識別范圍

1,、全國在市SKU,，以及在市SKU的老包裝。同一SKU新老包裝在AI系統(tǒng)里作為兩個單獨的SKU進行識別,，但是反饋SFA時需做合并處理,。
2、近半年內(nèi)下市的SKU,；

SKU識別前提條件

1,、新品上市需提前1個月給出產(chǎn)品效果圖和產(chǎn)品具體信息，并提供擺拍圖片進行初步訓練,；
2,、部分SKU出現(xiàn)次數(shù)較少，初期識別率不高可以接受,，后續(xù)在大范圍鋪貨后,，由客戶提供針對性照片進行訓練優(yōu)化；
3,、市場上沒有產(chǎn)品圖片的,，產(chǎn)品至少提供20張有效陳列照片（提供照片越多，精準度越高）,；

SKU識別精度

1,、SKU識別精度需達到92%以上。

貨架（排面）場景

貨架場景定義

1,、SKU在貨架,、端架上陳列的場景；
2,、不屬于其他六大場景的陳列,，暫時歸入貨架場景。

貨架場景識別需求及規(guī)則

1,、AI針對從SFA貨架入口拍攝的每張圖片反饋識別結(jié)果,，結(jié)果信息包含排面數(shù)量、排面SKU信息（精確到口味,，如果同一排面上下有多個不同SKU，則取底層的SKU作為排面SKU）,、SKU信息（精確到口味）,、SKU數(shù)量。
2,、AI模型將結(jié)果信息反饋給SFA,，由SFA進行打分,，并累加給出匯總；
3,、單袋和五合一需單獨識別,，量販裝與五合一無需區(qū)別；

堆頭場景

堆頭場景定義

1,、有花車平臺,，高度堆疊大于1層，SKU個數(shù)大于1,，目標SKU比例大于80%,，且上方無遮擋屬于堆頭；
2,、非花車平面平臺,，高度堆疊大于1層，底層大于等于2x2,，且上方無遮擋屬于堆頭,；                     

堆頭場景識別需求及規(guī)則

1、AI針對從SFA堆頭入口拍攝的每張圖片反饋識別結(jié)果,，結(jié)果信息包含堆頭數(shù)量,、堆頭里的產(chǎn)品SKU信息（只反饋產(chǎn)品系列，無需反饋口味）,；
2,、AI模型將結(jié)果信息反饋給SFA，由SFA進行打分,，并累加給出匯總,；
3、所有堆頭,，SFA管理人員針對堆頭進行全量復審,；
4、不區(qū)分隨手堆和堆頭,；
5,、堆頭下方的箱體不再單獨輸出結(jié)果；

整箱陳列場景

整箱陳列場景定義

1,、箱體在倉庫,、貨架、地面陳列的場景均屬于整箱陳列場景,；
2,、箱體開口但是不符合割箱定義的視為整箱陳列；
3、堆頭下面的箱體不算整箱陳列,；

整箱陳列場景識別需求及規(guī)則

1,、AI針對從SFA整箱陳列入口拍攝的每張圖片反饋識別結(jié)果，結(jié)果信息包含箱體數(shù)量以及每個箱體的SKU信息（需精確到口味,，若部分產(chǎn)品箱體一樣精確到系列）,；
2、AI模型將結(jié)果信息反饋給SFA,，由SFA進行打分,，并累加給出匯總；

割箱場景

割箱場景定義

1,、箱體的一整面被割開,，露出其中的SKU，并且能看清至少1個目標SKU信息系列或口味才判定為割箱場景,；

割箱場景識別需求及規(guī)則

1,、AI針對從SFA割箱入口拍攝的每張圖片反饋識別結(jié)果，結(jié)果信息包含割箱數(shù)量,、SKU信息到口味,；
2、割箱的SKU信息以箱體里的單品SKU為準,，如果有多個不同系列,，任選一個系列，如果內(nèi)部沒有露出產(chǎn)品,，則不識別（即使箱子能看出系列和口味）,；
3、AI模型將結(jié)果信息反饋給SFA,，由SFA進行打分,，并累加給出匯總；

多包綁贈場景

多包綁贈場景定義

1,、多包SKU用透明塑料袋和一個贈品捆綁在一起,，贈品可能是SKU或其他；
2,、放在盒子內(nèi)的也算多包綁贈,；
3、出現(xiàn)在貨架和堆頭上的多包綁贈不屬于單獨的多包綁贈場景,；

多包綁贈場景識別需求及規(guī)則

1,、AI針對從SFA多包綁贈入口拍攝的每張圖片反饋識別結(jié)果，結(jié)果信息包含多包綁贈數(shù)量以及多包綁贈的SKU信息到口味（在箱體內(nèi)以箱體口味為主）,；
2,、AI模型將結(jié)果信息反饋給SFA，由SFA進行打分,，并累加給出匯總,；
3、出現(xiàn)在貨架上的多包綁贈按照排面輸出結(jié)果,，出現(xiàn)在堆頭上的多包綁贈按照堆頭輸出結(jié)果,；
4、出現(xiàn)在開口箱體里的多包綁贈,，默認一個箱體中有4個多包綁贈,，SKU信息以箱體信息為準；

整箱綁贈場景

整箱綁贈場景定義

1,、箱體用膠帶和一個贈品捆綁在一起,，贈品可能是SKU或其他。

整箱綁贈場景識別需求及規(guī)則

1,、AI針對從SFA整箱綁贈入口拍攝的每張圖片反饋識別結(jié)果,，結(jié)果信息包含整箱綁贈數(shù)量以及整箱綁贈的SKU信息到口味，SKU信息以箱體SKU為準,；
2,、AI模型將結(jié)果信息反饋給SFA，由SFA進行打分,，并累加給出匯總,；

廣宣品場景

廣宣品場景定義

1、因為廣宣品更新周期短,，只做價簽場景識別,。

廣宣品場景識別需求及規(guī)則

1、廣宣場景只識別價簽,，價簽對應貨架產(chǎn)品為同一系列,，識別后SFA給一分；
2,、AI僅識別集團統(tǒng)一規(guī)劃的機打價簽,，手寫空白價簽不予識別。

翻拍識別

翻拍造假識別需求

1,、門頭照,、陳列照均需要做翻拍檢測，并將結(jié)果反饋給SFA,，由SFA打上標簽，轉(zhuǎn)人工審核,。

終端真實性檢測

虛增門店造假識別需求

1,、需對現(xiàn)有門店數(shù)據(jù)進行真實性檢測，并給出高風險門店清單，轉(zhuǎn)人工審核,；

重復檢測

重復圖片識別需求

1,、AI對同一業(yè)務(wù)員、同一天,、同一終端,、同一入口的照片進行重復檢測，并將結(jié)果反饋給SFA,；
2,、同一門店貨架照片超過3張或單店累計排面數(shù)超過20個，觸發(fā)人工審核,；

門頭檢測

門頭檢測需求

1,、業(yè)務(wù)員到店先做門頭照比對，在拍攝門頭之前,，SFA需顯示門店注冊時的門頭照,。提醒業(yè)務(wù)員按照相似的角度和距離拍攝。
2,、AI比對注冊門頭照和現(xiàn)拍的門頭站,，向SFA反饋相似度，SFA判斷是否匹配,；如果不匹配,，業(yè)務(wù)員可以選擇更換門頭照；
3,、如果業(yè)務(wù)員選擇更換門頭照,，SFA打上標簽，提醒人工后期復審,；
4,、如果更新門頭照，后期業(yè)務(wù)員再拍攝門頭照與此照片對比,；

圖像預檢

圖像預檢需求

1,、提供圖像質(zhì)量預檢模型接口，過濾抖動,、模糊,、過暗、過曝的圖片,；
2,、圖像預檢模塊需部署在手機端，華為提供demo代碼,，SFA按照demo在android和ios系統(tǒng)上開發(fā),。

圖片拼接

圖片拼接需求

1,、只有貨架場景涉及拼接需求，所有貨架入口圖片,，AI都先做拼接處理,，
1.1 如果能拼接成功，那么返回SFA拼接后的識別結(jié)果和拼接圖片,，
1.2 如果能拼接不成功,，那么返回SFA單張圖片的識別結(jié)果,，