aep/second-mind-aep
1
0
Fork 0
Code Issues 2 Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
1eeaa7197742aad515a1a4e460561e58ed72220c
second-mind-aep/💡 Идеи/💡 Проекты/ERP для малых производств/Post-MVP/Computer-Vision.md

5.1 KiB
Raw Blame History

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

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