Июль 2021
В июле мы добавили раздел задач на портале, failover базы данных, улучшили детектор полок, а также добавили показатель наличия ценников у товаров.
Задачи на портале
В этом обновлении мы добавили на портал задачи. Это пригодится, если нужно разово проверить товары на полках при следующем визите в точку.
Создать задачу можно в разделе «Список задач». Также в разделе добавлены фильтры, например по статусу, сроку выполнения или магазину.
Как это работает
Во время визита, мерчендайзер фотографирует товар и отмечает, выполнена задача или нет. Если нет, то указывает причину, по которой задачу нельзя выполнить.
После этого, руководитель проверяет результат визита сотрудника в точку.
Все изменения по задаче сохраняются в истории событий.
Failover базы данных
В каждой программе есть база данных — упорядоченное хранилище информации. Если в работе БД появляются ошибки, доступ к данным блокируется. Пользователь не может записать или получить информацию, пока работоспособность базы не будет восстановлена.
Чтобы повысить отказоустойчивость БД и исключить простои в работе, мы добавили failover. Это аварийное переключение сервиса на запасную базу данных при сбое или отказе основной.
Как все устроено
У каждой базы данных есть копия — аналогичная база на отдельном сервере, которая синхронизируется с основной БД.
Если с основной базой возникнут проблемы, система автоматически переключится на копию, а сервис продолжит работу без потери данных.
Когда проблемы будут устранены, данные синхронизируются с копией и исправленная база снова станет основной.
Датасет детектора полок
В марте мы рассказывали о новом нейросетевом детекторе полок и стеллажей. Мы продолжаем обучать детектор для более точного распознавания.
Что изменилось
Иногда в сценах визитов попадаются фотографии со специфичными вариантами полок. Например, чипсы в магазине продаются не из полки, а прямо из коробки. Для детектора это нетипичная ситуация и его нужно обучить распознавать такие данные.
Для этого мы сделали специальный датасет, в котором можно разметить такие варианты полок на фото. Эти данные нейросеть сможет использовать для обучения.
В ближайшее время мы планируем собрать информацию с датасетов, доучить детектор и поддерживать его в актуальном состоянии.
Распознавание наличия ценников
Одно из требований организации к магазину и сотруднику, который в нем работает — у всех товаров в точке должны быть ценники. Чтобы аналитик компании мог это проверить, мы добавили отдельный тип бизнес-показателя.
Теперь, даже если ценник на фото мутный или с бликами, система все равно распознает его наличие и передаст этот показатель вместе с другими данными для экспорта.