EasyByte
Keys

GuitarVision – Kartochkalarni avtomatlashtirishdagi yangilik.

GuitarLand gitarlarini tarqatuvchi uchun biz maketlar yaratish jarayonini to'liq avtomatlashtiruvchi o'ziga xos yechim ishlab chiqdik. Klientning bir necha mingta maketni yaratish vaqtini va xarajatlarini kamaytirish vazifasi bilan murojaat qilgan edi, bu avval ikki oyga cho'zilardi va katta hajmdagi dizayner xarajatlari talab qilingan edi.

Shunga o'xshash loyihani muhokama qilish Barcha keyslarga
Kontekst Vazifalar Yechim Natijalar Texnologiyalar FAQ

Kontekst va maqsad

GuitarLand gitarlarini tarqatuvchi uchun biz maketlar yaratish jarayonini to'liq avtomatlashtiruvchi o'ziga xos yechim ishlab chiqdik. Klientning bir necha mingta maketni yaratish vaqtini va xarajatlarini kamaytirish vazifasi bilan murojaat qilgan edi, bu avval ikki oyga cho'zilardi va katta hajmdagi dizayner xarajatlari talab qilingan edi.

Muvaffaqiyat mezonlari
  • Biznes metrikalari va operatsion KPI.
  • Ma'lumotlar va integratsiyalar bilan ishlash.
  • Xavfsizlik va talablar bilan moslik.

Vazifalar

Nimani amalga oshirish kerak edi va bu biznesga nima uchun muhim.

Gitara niroseta yordamida aniqlanishi
Rasm ichida gitarlarni aniqlash uchun yadro tarmoqni o'rgatish, shuningdek, gitara turi, modeli, rangi va joylashuvi kabi xususiyatlarni o'z ichiga oladi. Bunga tayyorgarish ma'lumotlarini yig'ish, ularni tegishli tarzda belgilash va tasvirlarni klassifikatsiya qilish uchun modelni o'rgatish kerak bo'ladi.
Fonni olib tashlash
Rasmdan gitara ni avtomatik ravishda kesib olish uchun yechim algoritmini ishlab chiqish kerak. Buni amalga oshirish uchun rasmdagi gitarani fondan ajratish uchun segmentatsiya modeli o'qitilishi lozim.
Gitara ni szablonga o'rnatish
Sistemani o'rganish uchun chizilgan gitara rasmlarini kartochkalarning templatlariga solishni o'rgatish kerak. Model avtomatik ravishda fonni moslashtirishi, gitarani kerakli joyga qo'yishi va kartochkaga gitara nomi hamda turini qo'shishi kerak.
Integratsiya va interfeys
Klientning ish jarayonlariga tizimni integratsiya qilish, rasm va kartikalarni avtomatik processingini ta'minlash kerak. Shuningdek, ishchilarning tizim bilan qulay ishlashi uchun, kartikalarni yuklash, sozlash va chiqarishni osonlashtiruvchi interfeysni ishlab chiqish ham zarur.
Xodimlar o'qitish
Klientning xodimlariga tizim bilan ishlash bo'yicha o'qitishni tashkil qilish kerak. Ularni interfeysni samarali ishlatishga, sozlamalarni tushunishga va avtomatlashtirilgan tizim asosidagi kartalarni to'g'ri processing qilishga o'rgatish muhim.

Yechim bosqichlari

Jarayonni qanday qurdik: gipotezadan production'gacha.

1
Gitara niroseta yordamida aniqlanishi
Gitarlarni aniqlash uchun iqlimlashgan yadro ishlab chiqilgan bo'lib, u gitarlar turini, ularning modeli, rangi va rasm ichidagi joylashuvini aniqlashga o'qitilgan. Model rasm tegishli ma'lumotlari asosida gitarning xususiyatlarini aniq belgilash uchun kompyuter ko'rishi va chuqur o'rganish usullarini ishlatadi.
2
Fonni olib tashlash
Fondni olib tashlash algoritmi rasmdagi gitara ni yechib oladi, shuning uchun esa, segmentatsiya uchun yadro yordamida. Bu gitara ning toza tasvirini beradi, uni keyin turli kartochka dizaynlarida yoki boshqa maqsadlarda ishlatish mumkin.
3
Gitara ni szablonga o'rnatish
Algoritm ishlab chiqilgan, u noto'g'ri o'rnatilgan gitarlarni avtomatik ravishda tayyor kalitkalarga soladi. Sistema fonni moslashtiradi, gitarning o'rnini tuzatadi va avtomatik ravishda uning nomi va turini qo'shadi, bu esa martketslaytlar uchun tezda kalitkalar yaratishga imkon beradi.
4
Integratsiya va interfeys
Sistem clientning ish jarayonlariga oson API orqali integratsiya qilingan. Rasm yuklash, temalar sozlash va avtomatik kartalar hosil qilish uchun interfeys ishlab chiqilgan. Interfeys sezish oson va barcha avtomatizatsiyani boshqarishga yordam beradi.
5
Xodimlar o'qitish
Klientning xodimlariga tizimdan foydalanish bo'yicha o'quv tashkil etildi. O'quv davrida foydalanuvchilar interfeys funksiyalariga kirishdi, parametrlarni sozlash va marketpleyslar uchun kartalar yaratish jarayonlarini optimallashtirishni bilishdi.

Natijalar

Metrikalar bilan tasdiqlangan biznes effekti.

Xo'jatlarning xర్చుni қisқartirish
Xo'jat xarajatlari 500 000 dan 40 000 rublga tushdi.
Vaqtni kamaytirish
Kartochkalarni yaratish vaqti 2 oydan 10 daqiqagacha kaझiқlandi.

Texnologiyalar

Biz foydalangan instrumentlar va texnologik stek.

Python
Neyro ​​​​xabarlar tarmoqlarini o'rgatish va avtomatlashtirish skriptlarini yozish uchun ishlatilgan tizimni ishlab chiqishning asosiy dasturlash tili.
TensorFlow
TensorFlow yordamida gitarlarning turlarini, ularning modeli, rangi va rasm ichidagi joylashuvini aniqlaydigan yonacci tarmoqlar yaratildi va o'qitildi. Shuningdek, rasmlarni ishlatish va avtomatik ravishda kartochkalarni ishlab chiqarish uchun ham qo'llandi.
OpenCV
OpenCV yorqinlarning oldingi ishlatish uchun ishlatildi, masalan, fonni olib tashlash va rasm sifatini yaxshilash, keyin uni neyron tarmoqqa berishdan oldin.
Flask
Flask veb interfeys va API ishlab chiqish uchun ishlatildi, ular orqali tizim bilan integratsiya va kartochkalarni yaratish jarayoni avtomatlashtirildi.
PostgreSQL
PostgreSQL gitarlar, kartalar va szablonlar haqidagi ma'lumotlarni saqlash uchun ishlatildi, bu metadotlarni oson boshqarish va kartalar yaratish imkonini berdi.

FAQ

Keys bo'yicha ko'p beriladigan savollarga javoblar.

Marketpleylar uchun kartalar yaratish jarayonini avtomatlashtirish, gitarlarni aniqlash, fonni olib tashlash va kartalarni ishlab chiqish uchun yadro o'rnatish va o'rganish usullarini ishlatishni o'z ichiga oladi. Sistema avtomatik tarzda gitarlarning tasvirlarini tayyor plantilla ichiga soladi, ularni modelga va rangga moslashtiradi, shuningdek, mahsulot nomini va turini qo'shadi. Bu jarayonni sezilarli darajada tezlashtiradi va xarajatlarni kamaytiradi.

Kartochkalarni avtomatlashtirish uchun zamonaviy texnologiyalar, jumladan Python, TensorFlow (mashina o'rganish), OpenCV (rasmlarni ishlatish) va Flask (veb-interfeysni integratsiya qilish) hamda PostgreSQL (sahamalar haqidagi ma'lumotlarni saqlash) ishlatildi. Bu texnologiyalar bozori platformalari uchun kartochkalarni tez va aniq yaratish imkonini beradi.

TensorFlow yordamida o'qitilgan yechoq, model, rang va tasvirlardagi joylashuv tipini aniqlash uchun ishlatiladi. U turli b pomogayut rakursax fotografiyalarni tahlil qilib, gitara ni avtomatik tarzda baholaydi, bu esa savdo platformasidagi kartochkaga uning aniq joylashtirilishini ta'minlaydi.

Avtomatlashtirilgan tizim joriy qilinishidan so'ng, marketpleys uchun kartochka yaratish jarayoni faqat 10 daqiqa chalg'aydi, shundan so'ng bu avval 2 oyga masshalam bo'lgan edi. Bu esa mahsulotlarni marketpleyslarga chiqishini sezilarli darajada tezlashtirish imkonini beradi.

Avtomatlashtirish tizimi xavya mavjud biznes jarayonlari bilan API orqali integratsya qiladi, bu foydalanish qulayligini ta'minlaydi. Foydalanuvchilar rasm yuklayish, temalarini sozlash va avtomatik ravishda kartochkalar yaratish uchun qulay veb-interfeys ishlab chiqilgan.

Kartochkalarni yaratish avtomatlashtirilishi xomiyat xarajatlarni sezilarli darajada kamaytiradi. Avval kartochkalar yaratish uchun dizaynerlarga xarajatlar va ko'p vaqt sarflanardi, bu klientga 500 000 rubl narx bilan taqdim etilardi. Sistemani joriy qilishdan so'ng xarajatlar 40 000 rublga tushdi, bu katta iqtisodiy foydag'a olib keldi.

Avtomatlashtirishning asosiy afzalliklari – bu vaqt va xarcha yo'qolishini, tasvirlarning aniqligi va sifatini oshirish, shuningdek, martketpleylar talablariga mos keladigan kartikalarni avtomatik yaratishdir. Bu ish jarayonining samaradorligini yaxshilaydi va mahsulotlarni onlayn platformalarga chiqish jarayonini tezlashtiradi.

Shunga o'xshash natijani xohlaysizmi?

Vazifani yuboring, 24 soat ichida reja va smeta bilan qaytamiz.

Byudjetni baholash So'rov qoldirish