Характеристики и описание

LaneHawk™ LH5000 LaneHawk™ LH5000 – решение для предотвращения потерь, которое в режиме реального времени обращает в прибыль товары, оставленные на дне покупательской корзины (the Bottom-Of-the-Basket - BOB). Устройство обнаруживает и распознаёт объекты в процессе кассовой операции, чтобы добавить их в товарный чек, гарантируя, что магазины получат оплату за не выложенные из корзины товары. Как и их предшественники, LH5000 использует расширенное программное обеспечение визуального распознавания образов (Visual Pattern Recognition - ViPR), а также недавно добавленные возможности распознавания линейных (1D) штрихкодов и цифровых водяных знаков Digimarc, позволяя сократить на 90% потери, связанные с забытыми на дне корзины товарами. В отличие от любой другой системы предотвращения BOB потерь, система LaneHawk интегрируется в POS-инфраструктуру ритейлера, образуя мощное решение, которое позволяет быстро и эффективно увеличить прибыль в режиме реального времени. Система LH5000 обнаруживает и распознаёт товары, которые появляются в зоне обзора камеры, и отправляет их GTIN прямо в POS-систему. Прежде чем осуществить оплату, кассир проверяет товары, которые он обнаружил на дне корзины, сравнивая их с товарами, которые система обнаружила автоматичесИли отправьте нам запрос начек и завершает транзакцию. Таким образом, система LaneHawk – лучший инструмент, гарантирующий, что все товары, оставленные на дне корзины покупателя, будут оплачены. Программное обеспечение ViPR™ Для работы программного обеспечения ViPR создаётся база данных изображений высокого разрешения упаковок товаров (так называемый modelset). ViPR определяет ключевые точки (характерные точки) по этим изображениям, чтобы создать уникальные идентификационные образы для каждого UPC аналогично отпечатку пальцев. Когда товар попадает в зону обзора устройства LaneHawk LH5000, его изображение захватывается, после чего программное обеспечение ViPR определяет характерные точки этого изображения и выполняет идентификацию, сравнивая образ, созданный по изображению, с образами, хранящимися в базе данных (modelset). Эти вычисления оптимизированы таким образом, что они происходят за доли секунды, поэтому распознавание осуществляется в режиме реального времени.