# 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

```mermaid
gantt
    title Computer Vision Roadmap
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Распознавание чеков
    OCR интеграция    :ocr, 2024-03-01, 14d
    ML модели         :ml1, after ocr, 14d
    API интеграция    :api1, after ml1, 14d
    
    section Распознавание товаров
    Computer Vision API :cv, after api1, 21d
    Обучение моделей   :train, after cv, 21d
    Классификация      :classify, after train, 14d
    
    section Анализ пространства
    Object Detection   :detect, after classify, 28d
    3D reconstruction  :3d, after detect, 21d
    Интеграция с UI    :ui, after 3d, 14d
```

### Детализация этапов:

#### 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