sber
Не сто резюме, а сто друзей: почему рекомендации снова стали валютой рынка труда
Свыше тысячи школ Уральского ФО выбрали ОС Astra Linux для цифровизации образования
Иван Хрулев, «Группа Астра»: «Astra Automation – уникальная на российском рынке платформа по спектру возможностей»
КПД ИИ-контура: новая метрика для CIO
Отечественные решения виртуализации и резервного копирования для онлайн-банка
ЦБ
°
вторник, 18 августа 2026

«Бегемаг» протестировал «умные» весы — товары распознаются с точностью 98%

Кемеровская торговая сеть «Бегемаг» провела эксперимент по применению технологии «умных» весов — за счёт анализа изображений и глубоких нейронных сетей товар, положенный на весы, распознаётся автоматически. Решение разработано специалистами ООО «Инференс Технолоджис» и работает в интеграции с кассовой системой Set Retail, установленной у ритейлера. По итогам пилотного проекта система научилась распознавать товары, входящие в 92% всех весовых покупок магазина.

В ассортименте «Бегемаг» в среднем 197 весовых товаров: фрукты, овощи, конфеты, орехи, сухофрукты и другое. Задача кассира — найти товар в иерархическом меню на клавиатуре или по памяти вбить PLU из 3-8 цифр.

Система была установлена на 5 кассах одного из магазинов сети. Устройство монтируется на существующую весовую платформу, состоит из камеры и вычислительного модуля, которые передают данные в общую нейросеть.

За 1,5 месяца было собрано 25 000 фотографий весового товара. По мере тестирования нейросеть, которая использовалась в системе компьютерного зрения, обучалась и повышала точность распознавания. В результате в 93% случаев товар определялся безошибочно, в 98% случаев он входил в топ-5 предлагаемых SKU. Система срабатывает, даже если товар в пакете.

Алексей Павлов, IT-директор сети «Бегемаг»: «При поддержке CSI мы продолжаем внедрять и тестировать технологии, которые делают магазин современным и привлекают новых покупателей. Одна из них — «Умные весы», инновационная разработка, которую нам было интересно оценить».

По данным разработчиков, только в расчете на один магазин пропускная способность повышается на 20 000 человек в год, а экономия времени составляет 1300 часов обслуживания.

Свежее по теме