Computer Vision

Фотоаудит рекламных размещений с помощью компьютерного зрения

Система автоматически проверяет тысячи изображений и передаёт спорные случаи человеку вместо сплошного ручного просмотра.

Бизнес-контекст

В наружной рекламе и полевом маркетинге подрядчики подтверждают размещение материалов фотографиями. Заказчику нужно проверить, присутствует ли на снимке нужный макет и можно ли принять выполненную работу.

При тысячах фотоотчётов сплошной ручной просмотр становится медленным и плохо масштабируется. Условия съёмки различаются: встречаются наклон камеры, плохое освещение, размытие, частичное перекрытие и визуально насыщенный фон.

Ограничения исходного процесса

  • фотографии поступают большими неоднородными партиями
  • один макет выглядит по-разному из-за ракурса и освещения
  • рекламные материалы регулярно меняются
  • ручная проверка зависит от внимательности сотрудника
  • спорные случаи требуют повторного просмотра

До внедрения

Без автоматизации тысячи фотоотчетов рекламных размещений проверяются вручную.

  1. получить фотографию рекламной поверхности
  2. открыть снимок и найти целевой макет среди других материалов
  3. сопоставить его с эталоном
  4. зафиксировать результат проверки
  5. повторно разобрать неоднозначные фотографии

После внедрения

Сиамская модель и контур предобработки OpenCV сравнивают фотоотчет с рекламным макетом и формируют статус проверки.

Сервис сопоставляет фотоотчёт с целевым рекламным макетом, формирует оценку уверенности и разделяет поток на автоматически принятые результаты и очередь для ручной проверки.

Человек больше не просматривает весь массив подряд: внимание остаётся на низкоуверенных, нестандартных и спорных случаях.

Как работает решение

Контур обработки подготавливает изображение и сравнивает визуальные признаки фотоотчёта с эталонным макетом. Сиамская модель оценивает сходство, а правила принятия решения учитывают уверенность распознавания.

Устойчивость проверяется на разных ракурсах, освещении и частичных перекрытиях. Новые макеты подключаются как новые эталоны и примеры, а не требуют ручной проверки всего исторического потока.

Данные

  • фотоотчеты
  • рекламные макеты
  • сгенерированные пары
  • ручная разметка

Критерии оценки

  • качество распознавания
  • доля спорных случаев
  • устойчивость к условиям съемки

Подтвержденный результат

  • Автоматическая проверка заменяет сплошной ручной просмотр тысяч изображений.
  • Спорные случаи направляются человеку.

Практическая ценность

  • автоматическая проверка массового потока фотоотчётов
  • снижение объёма сплошного ручного просмотра
  • единая логика контроля подрядчиков
  • ручной разбор только спорных случаев
  • масштабирование проверки без пропорционального роста ручной нагрузки

Ограничения и человеческий контроль

  • Качество зависит от ракурса, освещения и частичных перекрытий.

Контроль: Снимки с недостаточной уверенностью направляются на ручную проверку.

Что переносится в другие компании

  • наружная реклама
  • контроль выкладки товаров
  • инспекции
  • визуальное подтверждение работ

От примеров — к вашей задаче

На первой встрече уточню процесс, ограничения и ожидаемый эффект — и предложу, с чего разумно начать.

Оставить заявку