Overview
此功能集成了计算机视觉算法，可以将上传的图像转换为可搜索的查询。它通过将视觉模式与目录数据库进行匹配，支持对完整型号的精确识别以及对损坏或变体产品的近似相似搜索。
Implementation Steps
图像预处理流程
实现归一化、调整大小和降噪模块，以便在提取特征之前对输入图像进行标准化。
特征提取引擎
部署一个轻量级的 CNN 模型（例如 ResNet-18 或 MobileNet），用于为每个产品图像生成高维特征向量。
向量索引和存储
将提取的向量存储在近似最近邻（ANN）索引结构中，例如 FAISS 或 HNSW，以便高效地检索。
相似度评分逻辑
计算查询向量和目录向量之间的余弦相似度，并应用阈值来过滤无关结果。
从通用视觉识别向专业、高性能的领域适应发展。
Primary
该系统通过预训练的卷积神经网络 (CNN) 处理图像输入。 引擎提取关键视觉特征，例如颜色分布、纹理、形状几何和品牌标志。 这些特征被向量化，并与索引的产品数据库进行比较，以根据视觉相似度得分检索相关匹配项。
多视角识别
无需完整的产品图像，即可通过部分视图或特定角度进行识别。
变异匹配
识别出在视觉上相似，但在颜色或尺寸等小方面有所不同的产品。
品牌标志检测
优先考虑包含已识别品牌标志的结果，即使产品详情被遮盖。
统一的入场流程
将所有订单来源整合到一个统一的OMS（订单管理系统）入口流程中。
模式规范化
将针对特定渠道的负载转换为一致的运营模型。
92.5%
识别准确率
450
平均延迟（毫秒）
是
支持部分视图
System Roadmap Architecture
我们的计算机视觉路线图首先从稳定现有的遗留模型开始，确保在所有生产线上实现可靠的缺陷检测和质量控制。 在短期内，我们将集成实时边缘处理，以减少延迟，从而实现无需人工干预的自动化纠正措施的即时反馈循环。 中期努力侧重于扩展我们的数据集的多样性，以提高泛化能力，从而使系统能够自主适应新的产品变体和复杂的照明条件。 同时，我们将部署预测性维护算法，这些算法可以在设备故障发生之前进行预测，从而从反应式到主动的转变。 在长期内，我们的目标是实现完全自主的视觉检查系统，这些系统能够自主学习并跨工厂部署。 这一演变将使我们的 OMS 功能转变为战略资产，从而在整个制造生态系统中实现前所未有的效率提升，同时最大限度地减少浪费。
连接器容错性改进
加强对源端可靠性的重试、健康检查和死信处理。
自适应验证配置文件
通过频道和账户上下文进行调音验证，以减少误报。
异常智能
优先处理对运营恢复影响最大的中断。
Strategic Use Cases
店内视觉发现
< 2 秒允许顾客在实体店拍摄商品照片，并在网上找到完全匹配的商品或替代品。
库存核对
95% 准确率通过将摄像头拍摄的图像与产品图片进行比较，自动进行库存盘点，以验证货架上的商品是否存在。
损坏商品识别
< 5 秒帮助用户在无法获取确切型号数字的情况下，识别特定的损坏单元或变种。