|
|
<!--
|
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
|
{
|
|
|
"original_hash": "22a1d6e49f2a689fe5bfa7802a7241fc",
|
|
|
"translation_date": "2025-08-28T10:42:43+00:00",
|
|
|
"source_file": "5-retail/README.md",
|
|
|
"language_code": "bg"
|
|
|
}
|
|
|
-->
|
|
|
# Търговия на дребно - използване на IoT за управление на нивата на наличност
|
|
|
|
|
|
Последният етап за хранителните продукти, преди да достигнат до потребителите, е търговията на дребно - пазарите, зеленчуковите магазини, супермаркетите и магазините, които продават стоки на потребителите. Тези магазини искат да гарантират, че имат продукти на рафтовете, които потребителите да виждат и купуват.
|
|
|
|
|
|
Една от най-ръчните и времеемки задачи в хранителните магазини, особено в големите супермаркети, е да се уверят, че рафтовете са заредени. Проверяването на отделните рафтове, за да се гарантира, че всички празнини са запълнени със стоки от складовете.
|
|
|
|
|
|
IoT може да помогне с това, като използва AI модели, работещи на IoT устройства, за да броят наличностите, използвайки модели за машинно обучение, които не само класифицират изображения, но могат да откриват отделни обекти и да ги броят.
|
|
|
|
|
|
В тези 2 урока ще научите как да обучите AI модели, базирани на изображения, за броене на наличности и как да изпълнявате тези модели на IoT устройства.
|
|
|
|
|
|
> 💁 Тези уроци ще използват някои облачни ресурси. Ако не завършите всички уроци в този проект, уверете се, че сте [почистили проекта си](../clean-up.md).
|
|
|
|
|
|
## Теми
|
|
|
|
|
|
1. [Обучение на детектор за наличности](./lessons/1-train-stock-detector/README.md)
|
|
|
1. [Проверка на наличности от IoT устройство](./lessons/2-check-stock-device/README.md)
|
|
|
|
|
|
## Благодарности
|
|
|
|
|
|
Всички уроци са написани с ♥️ от [Jim Bennett](https://GitHub.com/JimBobBennett)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
**Отказ от отговорност**:
|
|
|
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод. |
