refactor documentation

💡 Идеи/💡 Проекты/ERP для малых производств/Post-MVP/Computer-Vision.md

@@ -0,0 +1,108 @@
+# Computer Vision: Post-MVP функции
+
+## 🎯 Обзор
+
+Computer Vision функции будут добавлены после успешной валидации MVP для автоматизации процессов учета.
+
+---
+
+## 📸 Распознавание чеков
+
+### Функциональность
+- **Фотографирование чека** камерой телефона
+- **Автоматическое распознавание** товаров и цен
+- **Заполнение документов** поступления
+- **Сопоставление с существующими** товарами
+
+### Технические требования
+- OCR для распознавания текста
+- ML модели для классификации товаров
+- Интеграция с API поставщиков
+- Валидация распознанных данных
+
+### Пользовательский сценарий
+1. Пользователь фотографирует чек
+2. Система распознает товары и цены
+3. Пользователь подтверждает/редактирует данные
+4. Автоматическое создание документа поступления
+
+---
+
+## 🔍 Распознавание товаров
+
+### Функциональность
+- **Фотографирование товара** для идентификации
+- **Сопоставление с базой** товаров организации
+- **Автоматическое определение** категории и характеристик
+- **Предложения по размещению** на основе изображения
+
+### Технические требования
+- Computer Vision API (Google Vision, AWS Rekognition)
+- Обучение на данных организации
+- Классификация по категориям товаров
+- Определение размеров и веса
+
+---
+
+## 📊 Анализ складского пространства
+
+### Функциональность
+- **Фотографирование помещения** для анализа
+- **Автоматическое определение** мебели и оборудования
+- **Предложения по организации** пространства
+- **Генерация схемы** размещения
+
+### Технические требования
+- Object Detection для мебели
+- Segmentation для зонирования
+- 3D reconstruction помещения
+- Интеграция с системой шаблонов
+
+---
+
+## 🎯 Приоритеты реализации
+
+### Этап 1: Распознавание чеков
+- **Время:** 4-6 недель
+- **Команда:** 1 ML инженер + 1 разработчик
+- **Сложность:** Средняя
+
+### Этап 2: Распознавание товаров
+- **Время:** 6-8 недель
+- **Команда:** 1 ML инженер + 1 разработчик
+- **Сложность:** Высокая
+
+### Этап 3: Анализ пространства
+- **Время:** 8-10 недель
+- **Команда:** 1 ML инженер + 1 разработчик + 1 дизайнер
+- **Сложность:** Очень высокая
+
+---
+
+## 💰 Стоимость реализации
+
+### Инфраструктура
+- **Cloud Vision API:** $1-5 за 1000 запросов
+- **ML модели:** $1000-5000 на обучение
+- **Хранение данных:** $50-200/месяц
+
+### Разработка
+- **Этап 1:** $20,000-30,000
+- **Этап 2:** $30,000-50,000
+- **Этап 3:** $50,000-80,000
+
+---
+
+## 📈 Ожидаемые результаты
+
+### Метрики успеха
+- **Точность распознавания чеков:** ≥ 90%
+- **Время обработки:** ≤ 5 секунд
+- **Снижение ручного ввода:** ≥ 70%
+- **Удовлетворенность пользователей:** ≥ 4.5/5
+
+### Бизнес-эффект
+- Ускорение процесса поступления товаров
+- Снижение ошибок при вводе данных
+- Повышение удобства использования
+- Конкурентное преимущество