Riconoscimento dei prodotti (versione 4.0 - anteprima)
Importante
Questa funzionalità è ora deprecata. Il 10 gennaio 2025, l'API di anteprima Analisi immagini di Intelligenza artificiale di Azure 4.0, Rilevamento oggetti personalizzati e Riconoscimento del prodotto verrà ritirata. Dopo questa data, le chiamate API a questi servizi avranno esito negativo.
Per mantenere il funzionamento dei modelli, passare a Visione personalizzata di Azure AI, ora disponibile a livello generale. Visione personalizzata offre funzionalità simili a quelle in fase di ritiro.
Le API di riconoscimento dei prodotti consentono di analizzare le foto degli scaffali di un negozio al dettaglio. È possibile rilevare la presenza di prodotti e ottenere le coordinate del rettangolo delimitatore. È da usare in combinazione con la personalizzazione del modello per eseguire il training di un modello per identificare prodotti specifici. È anche possibile confrontare i risultati del riconoscimento dei prodotti con il documento del planogramma del negozio.
Provare le funzionalità di riconoscimento dei prodotti in modo semplice e rapido nel browser usando Vision Studio.
Nota
I marchi mostrati nelle immagini non sono associati a Microsoft, né indicano alcuna forma di approvazione di Microsoft o prodotti Microsoft da parte dei proprietari dei marchi o approvazione dei proprietari dei marchi o dei loro prodotti da parte di Microsoft.
Importante
È possibile eseguire il training di un modello personalizzato per il riconoscimento del prodotto usando il servizio Visione personalizzata o le API di riconoscimento dei prodotti di Analisi immagini 4.0. Nella tabella seguente vengono confrontati i due servizi.
| Aree | Prodotti sugli scaffali - Visione personalizzata | Riconoscimento del prodotto - API/personalizzazione di Image Analysis | ||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Funzionalità | Riconoscimento personalizzato dei prodotti | Unione e correzione delle immagini, riconoscimento dei prodotti con training preliminare, riconoscimento personalizzato dei prodotti, corrispondenza con planogrammi |
||||||||||||||||||||||||||||
| Modello di base | CNN | Modello di trasformatore Firenze | ||||||||||||||||||||||||||||
| Etichettatura | Customvision.ai | AML Studio | ||||||||||||||||||||||||||||
| Portale Web | Customvision.ai | Vision Studio | ||||||||||||||||||||||||||||
| Librerie | REST, SDK | REST, esempio in Python | ||||||||||||||||||||||||||||
| Dati di training minimi necessari | 15 immagini per categoria | 2-5 immagini per categoria | ||||||||||||||||||||||||||||
| Archiviazione dei dati di training | Caricata nel servizio | Account di archiviazione BLOB del cliente | ||||||||||||||||||||||||||||
| Hosting di modelli | Cloud ed edge | Solo hosting su cloud, l'hosting in contenitori edge disponibile in futuro | ||||||||||||||||||||||||||||
| Qualità dell'intelligenza artificiale |
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| Prezzi | Prezzi della Visione personalizzata | Prezzi di Analisi immagini |
Funzionalità di riconoscimento dei prodotti
Composizione dell'immagine dello scaffale
Le API di unione e rettifica consentono di modificare le immagini per migliorare la precisione dei risultati del riconoscimento dei prodotti. È possibile usare queste API per:
- Unire più immagini di uno scaffale per creare un'unica immagine.
- Rettificare un'immagine per rimuovere la distorsione prospettica.
Riconoscimento del prodotto dello scaffale (modello con training preliminare)
L'API di riconoscimento dei prodotti consente di analizzare l'immagine di uno scaffale usando il modello predefinito con training preliminare. Questa operazione rileva i prodotti e gli spazi vuoti nell'immagine di uno scaffale e restituisce le coordinate del rettangolo delimitatore di ogni prodotto e spazio vuoto, insieme a un punteggio di attendibilità per ciascun elemento.
La risposta JSON seguente illustra il risultato restituito dall'API di riconoscimento dei prodotti.
{
"imageMetadata": {
"width": 2000,
"height": 1500
},
"products": [
{
"id": "string",
"boundingBox": {
"x": 1234,
"y": 1234,
"w": 12,
"h": 12
},
"classifications": [
{
"confidence": 0.9,
"label": "string"
}
]
}
],
"gaps": [
{
"id": "string",
"boundingBox": {
"x": 1234,
"y": 1234,
"w": 123,
"h": 123
},
"classifications": [
{
"confidence": 0.8,
"label": "string"
}
]
}
]
}
Riconoscimento del prodotto dello scaffale - (modello personalizzato)
L'API di riconoscimento dei prodotti può essere usata anche con un modello personalizzato con training per rilevare i prodotti specifici. Questa operazione restituisce le coordinate del rettangolo delimitatore di ogni prodotto e spazio vuoto, insieme all'etichetta di ogni prodotto.
La risposta JSON seguente illustra il risultato restituito dall'API di riconoscimento dei prodotti quando viene usato un modello personalizzato.
"detectedProducts": {
"imageMetadata": {
"width": 21,
"height": 25
},
"products": [
{
"id": "01",
"boundingBox": {
"x": 123,
"y": 234,
"w": 34,
"h": 45
},
"classifications": [
{
"confidence": 0.8,
"label": "Product1"
}
]
}
],
"gaps": [
{
"id": "02",
"boundingBox": {
"x": 12,
"y": 123,
"w": 1234,
"h": 123
},
"classifications": [
{
"confidence": 0.9,
"label": "Product1"
}
]
}
]
}
Controllare la conformità dei planogrammi
L'API di corrispondenza con i planogrammi consente di confrontare i risultati dell'API di riconoscimento dei prodotti con un planogramma. Questa operazione abbina ogni prodotto e spazio vuoto rilevati alla posizione corrispondente nel planogramma.
Restituisce una risposta JSON che rappresenta ogni posizione nel planogramma, indipendentemente dal fatto che sia occupato da un prodotto o da uno spazio vuoto.
{
"matchedResultsPerPosition": [
{
"positionId": "01",
"detectedObject": {
"id": "01",
"boundingBox": {
"x": 12,
"y": 1234,
"w": 123,
"h": 12345
},
"classifications": [
{
"confidence": 0.9,
"label": "Product1"
}
]
}
}
]
}
Limiti
- Il riconoscimento del prodotto è disponibile solo in determinate aree di Azure.
- Le immagini degli scaffali possono avere dimensioni fino a 20 MB. Le dimensioni consigliate sono 4 MB.
- È consigliabile eseguire un'operazione di unione e rettifica sulle immagini degli scaffali prima di caricarle per l'analisi.
- L'uso di un modello personalizzato è facoltativo nell'API di riconoscimento dei prodotti, ma è obbligatorio per la funzione di corrispondenza con i planogramma.
Passaggi successivi
Iniziare a usare il riconoscimento dei prodotti provando le API di unione e rettificazione. Eseguire quindi l'analisi di base con l'API di riconoscimento dei prodotti.