131 lines
5.1 KiB
Markdown
131 lines
5.1 KiB
Markdown
# 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
|