...
Система видео-распознавания СуперМаг Vision состоит из серверной части, которая полностью расположена на стороне нашей компании, и
конечных устройств, на которых реализован интерфейс для выдачи результатов распознавания СуперМаг Vision. В качестве конечного устройства могут выступать: весы самообслуживания, киоск самообслуживания или касса с прикассовыми весами. Если конечное устройство имеет встроенную камеру или же снабжено IP-камерой, то обмен данных идет непосредственно между конечным устройством и серверной частью и архитектура системы ограничивается этими двумя элементами. Если же встроенной или IP-камеры на конечном устройстве нет, то в архитектурной схеме задействуется еще один элемент – клиентское устройство. Клиентское устройство устанавливается непосредственно в торговой точке и служит для обработки и передачи информации с USB-камер, которые подключаются к нему. Клиентское устройство представляет из себя одноплатный микро-компьютер с установленным ПО СуперМаг Vision, осуществляющим работу с USB-камерами. Серверная часть, в свою очередь, может быть представлена либо исключительно облачным сервером, либо облачным сервером в дополнении с локальным сервером. Облачный сервер – это сервер с API, доступным по подписке. API предоставляется пользователю по запросу. Он включает в себя
сервис сбора
дата-сетадатасета, сервис распознавания, сервис пик-листов, а также внутренние сервисы: сервис обучения нейросетей, сервис преобразования клиентских артикулов в уникальные и др. В качестве локального сервера выступает компактный мощный EDGE-компьютер, предназначенный для работы с другими устройствами и приложениями на базе искусственного интеллекта. Локальный сервер обеспечивает работу сервисов сбора
дата-сетадатасета, распознавания, пик-листов и управления IP-камерами непосредственно на EDGE-устройстве в торговой точке. Локальный сервер включает в себя предобученную нейросеть и поэтому позволяет беспрерывно осуществлять распознавание при падении скорости интернет-канала и даже при временном отключении интернета. Таким образом, оба типа сервера (облачный и локальный) имеют свои преимущества и недостатки: работа облачного сервера напрямую зависит от стабильности интернет-соединения, в то время как локальный сервер гораздо менее от него зависим. Тем не менее, пользоваться исключительно локальным сервером невозможно: рано или поздно неизбежно возникнет необходимость производить обучение и тестирование нейросети, а также ряд прочих процессов, возможных только в облачном сервере. Обойтись пользованием только облачным сервером можно, однако не всегда надежно: облачный сервер не в состоянии осуществлять распознавание в условиях отсутствия интернет-соединения. В силу этих причин, для сбалансированной и стабильной работы системы, мы рекомендуем использовать облачный сервер в дополнении с локальным.
...
Сервис распознавания – возвращает список возможных товаров по данному фото. Каждый товар в списке снабжён процентной вероятностью его нахождения на фото. Сервис предполагает интеграцию по API.
Сервис сбора дата-сетадатасета – предназначен для сбора дата-сетадатасета. Работает как в режиме распознавания, фиксируя конечный выбор пользователя, так и в режиме обычного взвешивания, когда выбор товара происходит через каталог или любым другим классическим сценарием. Сервис предполагает интеграцию по API.
...
Сервис управления камерами – управляет внешними IP- или USB-камерами в случае, если конечные устройства не оснащены встроенными камерами и требуется установка внешних камер. По запросу от конечного устройства, сервис управления камерами инициирует съём изображения с камеры и отправляет запрос на распознавание серверу СуперМаг Vision. Сервис управления камерами также может работать в режиме сбора дата-сетадатасета. Предполагает интеграцию по API.
Сервис сбора и препроцессинга дата-сетадатасета – реализован на облачном сервере и отвечает за сбор и препроцессинг дата-сетадатасета; не предполагает интеграцию по API.
Сервис обучения и тестирования нейросетей – реализует пайплайн обучения и тестирования нейросетей на базе собранных дата-сетовдатасетов; не предполагает интеграцию по API.
...
В отличие от чисто облачного сценария, в торговой точке устанавливается локальный сервер устройства EDGE, на котором разворачиваются локальные сервисы распознавания, сбора дата-сета датасета и пик-листов. При использовании локального сервера в дополнение к облачному, сбор дата-сета датасета и обучение нейросетей происходит на облачных мощностях, в то время как работа с IP-камерами, сервис распознавания и сервис пик-листов осуществляются на мощностях локального сервера. При отсутствии встроенной камеры на конечном устройстве, можно подключить USB-камеру к клиентскому устройству, и оно будет обрабатывать и передавать информацию с камеры на сервер по схеме, описанной в первом варианте. При возможности, можно подключить к конечному устройству IP-камеру: это избавит от необходимости использовать клиентское устройство для обработки и передачи информации; данные с IP-камеры напрямую отправляются в локальный сервер. Локальный сервер периодически обменивается данными с облачным по мере наличия интернет-соединения и согласно настройкам обоих серверов:
...