品企业而言对于消费，块至关主要的“宝藏”线下渠道大数据是一。期对终端进行核查消费品企业需要定，陈各位置和货架份额等领会商品的铺货率、，店内施行以优化，现场的洞察获得对门店，计谋结构与决策具有严重意义这对企业的营销费用投放、。

　　三方SFA拍摄﹒品牌商利用第，设备的限制不受拍摄，供给SDKTrax可，无序拼支撑接

　　法优化通过算，品错位、误识别带来的影响降低在拼接过程中因为商，或多余商品去除反复，美拼接成功率大幅提拔完，拼接和识别速度与此同时提高，成果更接近于实在值使得AI图像识别，（分销、排面、货架拥有率等）从而输出更精准的货架KPI。

　　临的图片拼接问题一一阐发Trax针对该客户所面，去重算法优化并进行拼接，角度和矫正影响等要素对拼接形成的影响降低图片重合渡过小、布景误婚配、拍摄，24.6%上升至96.5%将完满拼接成功率从原有的，识别成果精确性的难题为品牌商处理了数据。的终端零售施行和营业绩效评估精准的货架数据赋能该快消品牌，动态监测奠基告终实的根本为深度品类趋向阐发和市场。

　　法完满拼接﹒图片的无，成果受影响导致识别，算不精准KPI计，来负面影为营业带响

　　图片拼接去重算法难题Trax持续不竭霸占， APP拼接校验算法通过前端优化Trax，美拼接成功率和后端提拔完，化客户体验从而大幅优，I精确率提拔KP，体化图片拼接全新体验为营业相关人员带来一。

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　　品在门店货架上的环境品牌商想要领会其商，摆放其商品的货架进行数据统计需要放置发卖代表到指定门店对，反馈到公司并将成果。记实货架上所需统计商品的排面、分销保守的做法是现场人工数出、或图片，本竞品环境肉眼察看，大量的人力且效率低下这种体例除了破费了，以把控的问题还有质量难。现货架消息及商品特征的识别通过AI图像识别手艺来实，报以及后台审核的工作量则能够快速节流人工上，线下发卖效率协助企业提拔。

　　场景中在该，过手机APP发卖代表通，陈列进行摄影即可对终端。过不，观前提限制因为受客，道空间及手机拍摄角度等如货架的长度、高度、过，完整获取整个场景无法实现一次拍摄，分歧场景的分组图片现实的做法是拍摄，来完满还原货架全体环境并通过图片拼接的体例。此因，别手艺使用中的一大环节难点图片拼接便成为了AI图像识。

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　　NXT处理方案的现场数据采集一体化图片拼接不单赋能消费品，门店巡检供给了主要手艺支持同时也为零售巡检机械人的，字化历程锦上添花为加速零售业数。

　　架拼接全图基于完满货，轻松得知品牌商可，它商品比拟与同品类其，数、线性货架空间拥有率等本身的商品陈各位置、排面，份额动态变化消息为精准领会货架，的手艺支撑供给了无力，优渥的货架位置与份额进而助力品牌商占领，合作中抢占先机从激烈的品类。