Как Lenta Tech искала ценники на видео с движущегося робота: итоги хакатона по видеоаналитике
Ultralytics
PaddleOCR (Baidu)
OpenCV
EasyOCR (Jaided AI)
Tesseract OCR (Google)
Команда Lenta Tech (ИТ-бренд «Группы Лента») поделилась опытом проведения хакатона по распознаванию ценников с видео, снятого движущимся роботом. В статье описан пайплайн решения: от детекции ценников с помощью YOLO до извлечения данных через OCR, QR-коды и каталог. Ключевые выводы: качество достигается не одной моделью, а правильной работой с последовательностью кадров (трекинг, выбор лучшего кадра) и комбинацией OCR, QR и каталога.
Команда Lenta Tech, ИТ-бренд «Группы Лента», в 2025 году провела хакатон Lenta Tech Life Hack, посвящённый распознаванию ценников с видео, снятого роботом, движущимся вдоль полок в супермаркетах. Задача оказалась сложнее, чем простая детекция прямоугольников и OCR, из-за смаза, бликов, разных углов, частичных перекрытий и множества форматов ценников. Участникам предоставили видеозаписи из разных
Показать ещё ↓
- Сокращения
- OCR = Optical Character Recognition — оптическое распознавание символов
- SKU = Stock Keeping Unit — складская единица учёта (артикул)
- ML = Machine Learning — машинное обучение
- CV = Computer Vision — компьютерное зрение
- CSV = Comma-Separated Values — файл с разделителями-запятыми
- QR = Quick Response code — QR-код (код быстрого реагирования)
- SR = Super-Resolution — суперразрешение
- MVP = Minimum Viable Product — минимально жизнеспособный продукт
Источник: Habr — хаб ИИ —
оригинал