SetRetail SCO v.3◾Замер скорости работы распознавания. Логирование работы SetSCO с сервисом MERTECH

Публичное пространство

SetRetail SCO v.3◾Замер скорости работы распознавания. Логирование работы SetSCO с сервисом MERTECH

Логирование работы SetSCO с сервисом MERTECH

https://crystals.atlassian.net/browse/CR-12817

https://crystals.atlassian.net/browse/SCOD-1393

10.4.9.0

Описание

Начиная с версии 10.4.9.0 для касс самообслуживания, на которых настроена функциональность распознавания товаров с помощью Модуля распознавания MERTECH VISION AI, добавлена функциональность логирования работы сервиса.

Ценность

Функциональность позволит диагностировать работы сервиса MERTECH и, таким образом, отследить ошибки, возникающие в работе сервиса, и провести дополнительную настройку.

Настройка

Никаких дополнительных настроек для функциональности логирования не требуется. Лог-файл появится на кассе самообслуживания автоматически после обновления до версии 10.4.9.0, при условии подключенного и настроенного Модуля распознавания MERTECH VISION AI.

Для просмотра логов подключитесь к кассе самообслуживания → перейдите в папку /home/tc/storage/crystal-cash/logs → откройте файл smartScales.log.

image-20241228-134054.png

Замер скорости работы распознавания

https://crystals.atlassian.net/browse/CR-12788

https://crystals.atlassian.net/browse/SCOD-1417

10.4.10.0

Описание

Начиная с версии 10.4.10.0 добавлена функциональность замера скорости и эффективности работы распознавания товаров на КСО.

Ценность

Анализ эффективности внедрения данной системы в торговых сетях клиентов позволит своевременно производить необходимые настройки или доработки системы распознавания, тем самым улучшая пользовательский опыт при работе с модулем распознавания MERTECH VISION AI.

Ключевые метрики

Метрики ниже применяются для оценки эффективности функциональности распознавания товаров:

Метрика

Определение метрики

Возможные выводы о работе системы распознавания

Метрика

Определение метрики

Возможные выводы о работе системы распознавания

recognition

Факт, что применялось распознавание - boolean (1 - применялось, 0 - не применялось).

Доступность/конверсия функциональности распознавания на КСО, например, в 50 из 100 случаях при работе на КСО было применено распознавание.

selected

Факт, что в чек был добавлен тот товар, что был распознан, или покупатель его поменял - boolean (1 - покупатель добавил в чек товар из выборки распознавания, 0 - любой другой товар).

1. Распознавание работает корректно и предлагает правильные товары.

2. Точность распознавания, например, из 100 чеков в 98 случаях был выбран товар предложенный системой распознавания.

3. Триггер, что товары n, m, x, y, z некорректно обучены в системе распознавания и требуется их переобучение.

items

Коды распознанного товара (из товаров, попавших в выборку) - string, например, 0001 + какие товары были предложены и с какой долей вероятности (в %).

1. Метрика позволяет сделать вывод о качестве обучения конкретного товара/товаров для устройства (камеры), в зависимости от магазина или кассы, и выполнить действия по дооубучению базы данных.

2. Система распознавания предлагает товары с меньшей долей вероятности, когда был выбран другой товар из пик-листа.

Работает вместе с addeditem.

recognitionSpeedMertech

Скорость непосредственно распознавания товара в Mertech, в мс - int (например для 0.45 секунды будет 450 мс).

1. Время, за которое система распознавания узнает товар и возвращает ответ.

 2. Время отклика системы распознавания с ответом на запрос кода товара.

КСО отправляет запрос камере на распознавание товара → камера возвращает массив данных, который содержит в себе распознанные товары (Товар1, Товар2, Товар3) за 0.45 секунды.

recognitionSpeedUser

Скорость распознавания для пользователя (от нажатия клавиши Найти товар до демонстрации покупателю списка товаров на выбор), в мс - int (например для 1 секунды будет 1000 мс), не может быть меньше recognitionSpeedMertech.

Определение скорости работы системы для конечного пользователя, выявление отклонений и их анализ.

addedItem

Какой товар подтвердил покупатель, какая у него была доля вероятности (в % ).

1. Триггер товара, предложенного с максимальной вероятностью системой распознавания, относительно того, который был фактически выбран из предложенной выборки.

2. Точность распознавания за счет того, что покупатель всегда выбирает товар с максимально предложенной вероятностью.

Строится на базе товаров из выборки в блоке items и если selected != 0.

Пример итогового json

{ "recognition": 1, "selected": 1, "recognitionSpeedMertech": 450, "recognitionSpeedUser": 1000, "addedItem": { "code": "0001", "deviation": 90 }, "items": [ {"code": "0001", "deviation": 90}, {"code": "0002", "deviation": 8}, {"code": "0003", "deviation": 2} ] }

Информация о работе модуля распознавания MERTECH VISION AI автоматически генерируется на КСО и отправляется на сервер SetCentrum/SetRetail10.

Для просмотра данных подключитесь к серверу SetCentrum/SetRetail10 → перейдите в базу данных _DB.png set_operday → откройте таблицу _Table.jpgod_position_properties → сделайте выборку из таблицы по полю name = ‘recognition’ с помощью скрипта ниже.

SELECT * FROM od_position_properties WHERE name = 'recognition';
image-20250206-102244.png

Настройка

Для удобства анализа данные в таблице od_position_properties могут быть сформированы в различные отчеты по запросу.

Чтобы собрать данные с сервера в формате отчета выполните один из скриптов ниже в базе данных _DB.pngset_operday в таблице _Table.jpgod_position_properties:

  • ;

  • ;

  • .

Также на основе метрик возможно получить следующие отчеты о работе системы распознавания:

  • конверсия распознавания в чеках с товарами из пик-листа;

  • корректность работы распознавания и ее точность;

  • выявление неправильно обученных товаров;

  • сравнение скорости распознавания товаров у нескольких систем такого класса.

Для получения скриптов для формирования отчетов из списка выше обратитесь к своему менеджеру.

Статьи по теме

© 1994-2025, ООО «Кристалл Сервис Интеграция».
Все права защищены.

Политика обработки персональных данных