congatec, Basler und NXP Semiconductors haben einen Funktionsbaukasten für Retail Deep Learning Applikation entwickelt. Die Plattform ist ein Proof-of-Concept und nutzt Künstliche Intelligenz (KI), um den Checkout-Prozess im Einzelhandel vollständig zu automatisieren.
 

Dieser Baukasten zeigt die Möglichkeiten von Vision-Technologien für Embedded Applikationen auf und wie sie unser tägliches Leben vereinfachen können. Das Kit wurde so zusammengestellt, dass es bereits für das Training von automatischen Checkoutsystemen vorbereitet ist. Es sind auch schon Waren trainiert, die automatisch per Videostream erkannt werden, ohne Bar- oder QR-Codes zu nutzen. So können auch Waren wie Früchte oder Gemüse, die sich nicht mit einem Code versehen lassen, abgerechnet werden. Abschließend gibt das Kit eine symbolische Rechnungssumme aus. Daran ist zu erkennen, dass der Baukasten alle Grundlagen mit sich bringt, in bestehende Kassensysteme, die auch alle Payment-Funktionen abbilden, integriert zu werden. Solche Vision-basierten Systeme eröffnen neue Perspektiven für Retail-Applikationen. Insbesondere dann, wenn man leicht neue Produkte dem Warenangebot hinzuzufügen kann. Der Einzelhandel profitiert so nämlich von geringeren Arbeitskosten und einem deutlich verbesserten Einkaufserlebnis durch Sofortkassen, kürzere Warteschlangen und jederzeit hundertprozentiger Kassenkapazität – selbst wenn das Geschäft rund um die Uhr geöffnet ist. Um aber solche Lösungen bereitstellen zu können, sind einige Hausaufgaben zu erfüllen, die OEM des Kassenmarkts im Retailsegment nicht aus dem Stand erfüllen können. Sie brauchen deshalb Partner wie das Team aus congatec, Basler und NXP, die gemeinsam applikationsfertige Plattformen dazu bereitstellen können, um Kamera- und KI-Technologien auf Embedded Level zu integrieren.

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