第一幕：
商超地堆，方寸之间暗藏玄机
熙熙攘攘的商超货架间，一位业务员正穿梭其中，目光扫视着琳琅满目的商品堆头。
他手持手机，手指缓慢滑动，详细记录着每个地堆的面积和陈列情况。
地堆，又称堆头/堆垛，是消费品行业常见的陈列促销手段。
它不仅能增加商品的铺货量，更能彰显品牌形象，营造营销氛围，刺激顾客购买欲望。
图1：为迎接龙年春节乐事打造的异形地堆
然而，商超中的地堆面积有限，且需供货商缴纳费用申请，因此地堆面积检查是业务员拜访门店时的重要任务。
业务员需要快速、高效、准确地计算地堆面积并上传信息，确保地堆费用合理使用。
这看似简单的任务，背后却暗藏着玄机。
如何才能在繁杂的环境中快速识别地堆？如何准确计算其面积？如何高效地记录和上传数据？这些都是业务员需要克服的挑战。
第二幕：
传统地堆图像识别技术，挑战重重
随着科技发展，地堆图像识别技术应运而生，为业务员带来了新的希望。然而，现实情况却并不像想象中那么美好。
传统的地堆图像识别技术主要依赖于商品识别模型。该模型通过识别地堆中的商品，计算每个商品的占地面积，进而得出地堆的总面积。
然而，商品识别模型并非完美无缺，可能出现商品误识别和漏识别的问题。
同时，商超环境复杂，多个地堆集中陈列的情况并不少见，这些因素都会导致地堆面积计算误差增大。
此外，业务员拍照不规范、照片模糊、照片角度不佳等因素，也会影响识别结果的准确性。
图2：不少商品供货商已经意识到采用AI技术识别地堆的优势
以下是传统地堆图像识别技术的局限性：
01
依赖商品识别模型：
*商品识别模型不可避免的存在误识别和漏识别的问题，导致地堆面积计算误差。
*地堆中商品种类繁多，形状各异，给商品识别模型带来了巨大挑战。
02
商超环境复杂：
*多个地堆集中陈列，容易造成识别混淆。
*光线不足、遮挡等因素也会影响识别效果。
03
业务员拍照操作：
*拍照不规范、照片模糊、角度不佳等因素会影响识别精度。
面对这些挑战，地堆图像识别技术亟待突破，才能真正为业务员减负，提升地堆管理效率。
下一幕，我们将探寻地堆图像识别技术的未来发展方向，揭开智能化地堆检查的新篇章。
勤策AI智能识别：
地堆面积“秒”算，轻松掌握，效果显著
面对传统地堆图像识别技术的挑战，勤策AI智能地堆识别技术应运而生，为地堆检查带来了新的方向。
勤策AI智能地堆图像识别技术，基于深度学习模型训练，并融合多种目标检测算法与密度聚类算法，能够高效、准确地测算地堆面积，有效解决传统技术的误差问题，为业务员提供更便捷、高效的解决方案。
以下是勤策AI智能地堆图像识别技术的四大亮点：
01
前端引导，拍照无忧：
*提供拍照角度、光线等提醒，确保照片质量合格。
*判断拍摄主体是否完整，避免遗漏或误拍。
图3：前置拍摄检查，引导业务员正确采集照片
02
精准识别，一目了然：
*识别准确率高达95%，有效降低误差，让地堆面积一目了然。
*支持规则/非规则两种地堆陈列的识别，满足不同场景需求。
图4：支持规则/非规则地堆陈列面积识别，快速空间推理统计
03
去噪清洗，优化结果：
*针对照片识别结果进行去噪清洗，提升识别精度。
*过滤相同角度照片及非目标商品堆，确保识别对象准确。
图5：采用相同角度判断、密度聚类算法等技术
过滤相同角度照片以及非目标商品堆的环境干扰
无惧商超复杂地堆陈列环境
04
高效便捷，效益显著：
*自动测算地堆面积，无需人工计算，节省时间和精力。
*帮助企业降低地堆面积检核成本，提升陈列费用投放效率。
在商超地堆的方寸之间，不仅体现着商品的竞争，更蕴含着科技的力量和智慧的博弈。
未来，随着技术的不断进步，地堆检查将会更加智能化、高效化，为供货商和商超带来更大的价值。
勤策AI智能地堆识别技术，为消费品行业提供强大的业务工具，助力企业实现地堆检查的智能化升级。
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