Обнаружение, сегментация и множество правил для определения повреждений

Задача проекта состояла в том, чтобы добиться единообразия автозаправок бренда. У заказчика тысячи объектов и более 20 брендбуков, поэтому необходимо было это сделать без привлечения сторонних людей, которые должны инспектировать несоответствия объекта. Идея состояла в том, что сами клиенты объектов присылают необходимые фотографии, за что получают бонус на карту лояльности.

Реализация

Было решено разработать прототип и обучить нейронную сеть, начиная от получения фото с нуля и заканчивая простейшим интерфейсом, в котором можно протестировать, работу обученной нейронной сети.

Необходимые фотографии собирались с помощью краудсорсинга. Из нескольких десятков тысяч фото надо было извлечь нужный контент.

Выявление нужных объектов на изображениях и добавление к ним меток.

Сбор внешних данных

1.

Обучение нейронной сети

3.

Разметка данных

2.

Разработка интерфейса для пользователя

4.

Бизнес эффект

О процессе работы

По итогу работы проект оказался успешным, а для клиентов заказчика была проведена акция: за фотографии, которые делали пользователи на свой телефон, они получали бонус от компании. Тем самым, удалось создать достаточно интересный информационный повод и вовлечь клиента в бонусную программу.
Кейс полезен для любых компаний, которые хотят контролировать состояние маркетинговых материалов.

Команда проекта

Разработчик

Фрэнк Ш.

Мы на связи!

Напишите нам для сотрудничества или если у вас возникли вопросы.