Einführung: Der Aufstieg intelligenter Regale im Einzelhandel
Das moderne Einzelhandelsumfeld erfordert Agilität. In einer Zeit, die von Online-Einkäufen und sich ändernden Kundenerwartungen dominiert wird, wenden sich stationäre Einzelhändler der Computervision zu, um physische Räume zu digitalisieren.
Eine der vielversprechendsten Anwendungen? Wiedererkennungswert im Einzelhandel.
Diese Technologie analysiert mithilfe von Kameras und KI-Modellen die Anordnung der Produkte in den Verkaufsregalen und bietet Einzelhändlern Einblicke in:
- Einhaltung von Planogrammen 📐
- Lagerbestände und Nachschub 📦
- Sichtbarkeit und Positionierung der Marke 🔍
- Konkurrenz-Tracking in Echtzeit 🆚
Hinter diesen leistungsstarken Modellen steckt jedoch eine wichtige Grundlage: Bildanmerkung.
🧠 Was ist Retail Shelf Recognition?
Die Regalerkennung im Einzelhandel ist der Prozess, bei dem KI und Computer Vision verwendet werden, um Produktplatzierungen in Einzelhandelsregalen zu identifizieren und zu interpretieren. Diese Modelle basieren auf kommentierten Bildern, um Produkte, Regalstrukturen, Preisschilder und Werbematerial zu erkennen, zu klassifizieren und zu bewerten.
Im Gegensatz zu allgemeinen Objekterkennungsaufgaben erfordert die Erkennung von Verkaufsregalen:
- Präzise Lokalisierung mehrerer ähnlich aussehender Objekte
- Feinkörnige Produktklassifizierung (SKU-Ebene oder sogar Chargenebene)
- Einheitliche Anmerkungen bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen, Winkeln und überfüllten Regalen
Das ist der Grund Die Qualität der Anmerkungen bestimmt direkt die Modellleistung in diesem Raum.
🚀 Anwendungsfälle von Computer Vision bei der Regalerkennung
Lassen Sie uns die wichtigsten realen Anwendungsfälle untersuchen, in denen kommentierte Regalbilder im Einzelhandel intelligente Abläufe im Einzelhandel unterstützen.
1. Überprüfung der Einhaltung des Planogramms
EIN Planogramm ist ein Diagramm, das die genaue Position der Produkte in den Regalen gemäß den Merchandising-Regeln angibt. Marken und Einzelhändler verwenden Planogramme für:
- Maximieren Sie die visuelle Attraktivität
- Steigern Sie den Produktumsatz
- Kontrollieren Sie die Produktpositionierung im Vergleich zu Wettbewerbern
Mit kommentierten Bildern des idealen Regalzustands und echten Fotos im Geschäft kann KI:
- Vergleichen Sie die Regallayouts mit den erwarteten Konfigurationen
- Erkennen Sie falsch platzierte oder fehlende SKUs
- Generieren Sie Compliance-Bewertungen
📌 Beispiel aus der Praxis:
Unternehmen wie Trax Einzelhandel und ShelfWise Verwenden Sie Bildverarbeitungsmodelle, die auf Tausenden von Regalbildern trainiert wurden, um Planogramm-Audits zu automatisieren und so die Kosten für manuelle Inspektionen um über 60% zu senken.
2. Erkennung vergriffener Artikel (OOS)
Nichts schadet dem Umsatz mehr als leere Regale.
KI-Systeme können Regale in Echtzeit scannen und fehlende Produkte kennzeichnen — vorausgesetzt, sie sind mit annotierten Daten geschult, die Folgendes kennzeichnen:
- Produktregionen
- Leere Räume
- Konfrontation zählt
Das hilft:
- Informieren Sie das Personal über Nachfüllungen
- Automatisieren Sie die Inventarverfolgung
- Anfragen zur Nachbestellung von Lagerbeständen auslösen
🧾 Einblick in den Anwendungsfall:
Einzelhändler wie Walmart und Carrefour setzen Smart-Shelf-Kameras und robotergestützte Bilderfassung ein, um OOS-Bedingungen mit einer Genauigkeit von über 90% zu erkennen und so Umsatzverluste aufgrund nicht verfügbarer Produkte drastisch zu reduzieren.
3. Anzahl und Anteil der Verkaufsfläche am Verkaufsregal
„Gegenüberliegend“ bezieht sich auf die Anzahl der sichtbaren Produkteinheiten, die in einem Regal platziert sind. Marken verhandeln über optimale Ausrichtungen, um die Sichtbarkeit zu dominieren.
Computer Vision kann das Zählen von Deckflächen automatisieren und dabei helfen:
- Verfolgen Sie die Einhaltung von Markenvereinbarungen
- Überwachen Sie den Regalanteil der Konkurrenz
- Erkennen Sie Über- oder Unterbestände
Dies erfordert konsistente Anmerkungen auf Tausenden von Regalfotos — Produkte werden mithilfe von Bounding-Box-Metadaten und Tags auf SKU-Ebene beschriftet, gezählt und verglichen.
📊 Wettbewerbsvorteil:
Markenmanager bei Nestle Nutzen Sie Shelf Share Insights, um regionale Werbebudgets in Echtzeit anzupassen.
4. Erkennung von Preisschildern und Etiketten
Für jedes Produkt im Regal gibt es oft ein Preisschild — manchmal am Produkt selbst, manchmal am Regalrand.
CV-Systeme, die mit OCR-Techniken und Preisschildanmerkungen trainiert wurden, können:
- Prüfen Sie, ob Preisschilder fehlen oder falsch sind
- Erkennen Sie Werbeaufkleber (wie „Kaufe 1 und erhalte 1 gratis“)
- Identifizieren Sie Diskrepanzen zwischen Preissystemen und Regaldisplays
🔍 Herausforderung:
Preisschilder sind oft schlecht ausgerichtet oder beschädigt. Präzise Anmerkungen (Begrenzungsrahmen, Transkription) bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen im Regal sind entscheidend für eine zuverlässige OCR.
5. Werbung und Endverbrauchskontrolle
Marken investieren stark in werbliche Regalplatzierungen — wie Endkappen, Bodendisplays oder Sekundärregale. Diese müssen ebenfalls überwacht werden.
Durch die Kommentierung einzigartiger Displayformate und Logos können Vision-Modelle:
- Bestätigen Sie, ob Werbedisplays live sind
- Verfolgen Sie den ROI von In-Store-Kampagnen
- Frühzeitiges Entfernen oder Fehlplatzieren erkennen
🧠 KI-Einblick:
Die Verfolgung der Einhaltung der Vorschriften von Werbedisplays durch Vision gewinnt zunehmend an Bedeutung in FMCG Branchen. Unternehmen wie Unilever verlassen Sie sich bei nationalen Produkteinführungen auf kommentierte visuelle Audits.
🏗️ Spezifische Herausforderungen bei der Erkennung von Verkaufsregalen im Einzelhandel
Obwohl es vielversprechend ist, ist es alles andere als einfach, Computer Vision für Aufgaben im Einzelhandel zu trainieren.
Hier sind die wichtigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit Anmerkungen, mit denen Teams konfrontiert sind:
1. Klassifizierung auf SKU-Ebene: Varianten in Hülle und Fülle
Ein einzelnes Produkt — sagen wir, eine Shampooflasche — könnte Folgendes enthalten:
- 10+ Farbvarianten
- Verschiedene Größen (200 ml, 400 ml)
- Saisonale Verpackung
Selbst menschliche Kommentatoren haben Schwierigkeiten, sie zu unterscheiden, insbesondere bei schlechter Bildqualität.
👉 Tipp zur Anmerkung:
Verwenden Sie hochauflösende Erfassungen und mehrschichtige hierarchische Beschriftungen (z. B. Marke > Produktlinie > SKU > Variante), um einen belastbaren Datensatz zu erstellen.
2. Okklusion und Unordnung im Regal
Regale sind oft unordentlich:
- Artikel sind falsch ausgerichtet
- Ein Produkt überlappt ein anderes
- Einige Gegenstände sind versteckt oder gekippt
Dies führt zu einer teilweisen Okklusion, bei der nur ein Teil eines Etiketts oder Produkts sichtbar ist. Diese genau zu kommentieren ist schwierig und erfordert eine qualifizierte Qualitätssicherung.
🎯 Lösung:
Integrieren Sie Polygonanmerkungen mit kontextbezogener Kennzeichnung — beschriften Sie sogar teilweise sichtbare Produkte und kennzeichnen Sie verdeckte Produkte zur Überprüfung.
3. Beleuchtung und Winkelvarianz
Regalbilder, die von Mobiltelefonen, Robotern oder CCTV-Systemen aufgenommen wurden, unterscheiden sich in:
- Beleuchtung (natürliches Licht, Strahler, Schattenzonen)
- Winkel (geneigt, oben, Seitenansichten)
- Qualität (verschwommen, laut, kontrastarm)
Diese Variation führt zu Inkonsistenzen in der Anmerkung. Derselbe Artikel kann unter verschiedenen Bedingungen unterschiedlich beschriftet werden.
📸 Strategie:
Standardisieren Sie nach Möglichkeit die Erfassungsprotokolle und wenden Sie synthetische Augmentation (Helligkeit, Rotation, Unschärfe) auf den Datensatz an, um die Modellgeneralisierung zu verbessern.
4. Hohe Dichte pro Bild
Im Gegensatz zu vielen Objekterkennungsaufgaben (z. B. der Erkennung von Fahrzeugen) können Regalbilder Folgendes enthalten:
- 100—300 Produkte pro Foto
- Dichte Anordnungen mit wenig Abstand
- Winzige Etiketten, die genau beschriftet werden müssen
Das führt zu Müdigkeit des Kommentators und hohe Fehlerraten.
✅ Workflow-Tipp:
Verwenden Sie Annotationstools mit intelligenten Funktionen wie automatischen Vorschlägen, Voreinstellung von Klassen und Zoomverbesserungen. Implementieren Sie strenge QA-Überprüfungszyklen.
5. Dynamische Produktänderungen
Einzelhandelsprodukte ändern sich ständig:
- Neue Produkteinführungen
- Verpackung in limitierter Auflage
- Saisonale Aromen
Die Pflege einer aktualisierten Annotationstaxonomie ist schwierig, insbesondere für externe Labeling-Teams.
📦 Empfehlung:
Führen Sie ein dynamisches Klassenverwaltungssystem ein, das mit der Produktdatenbank oder dem PIM-System (Product Information Management) des Einzelhändlers verknüpft ist.
💡 Reale Implementierungen der Regalerkennung
Die computergestützte Regalerkennung wird bereits von führenden Einzelhändlern und Marken weltweit eingesetzt. Hier finden Sie einen genaueren Einblick in einige der einflussreichsten Implementierungen und wie kommentierte Daten sie ermöglichen:
🏪 Walgreens: Roboter zum Scannen von Regalen für Inventargenauigkeit
Walgreens hat sich bei der Einführung mit Automatisierungsunternehmen zusammengetan Roboter-Regalscanner in ausgewählten Geschäften. Diese Roboter durchstreifen die Gänge der Geschäfte, nehmen hochauflösende Bilder von Regalen auf, identifizieren Produkte, die nicht vorrätig sind, und erkennen falsch platzierte Artikel.
Wie Annotation eine Rolle gespielt hat:
- Kommentierte Regalbilder wurden verwendet, um Modelle so zu trainieren, dass sie Tausende von SKUs aus Kategorien wie Pharmazie, Kosmetik und Snacks erkennen konnten.
- In den Datenpipelines wurde OCR zur Erkennung von Preisschildern integriert, sodass Preisgenauigkeitsprüfungen in Echtzeit möglich sind.
- Die Genauigkeit des Modells hing von Anmerkungen ab, die unterschiedliche Ladenlayouts, Regalhöhen und Lichtverhältnisse widerspiegelten.
📈 Auswirkung:
Die Zeit für die Inventarkontrolle wurde von 53 Minuten (manuell) auf unter 5 Minuten pro Gang reduziert. Die Mitarbeiter könnten sich dann wieder auf den Kundenservice konzentrieren.
🧃 Coca-Cola: Intelligente Kühlschränke und Markensichtbarkeit
Coca-Cola im Einsatz intelligente Kühler eingebettet in Kameras und KI, die die Oberflächen der Produkte in Echtzeit verfolgen.
Höhepunkte der Umsetzung:
- Die Kameras in den Kühlschränken machen ständig Schnappschüsse.
- Kommentierte Trainingssets mit den Bezeichnungen Flaschenform, Geschmacksvariante und Position im Kühlschrank.
- Das Vision-Modell unterscheidet zwischen Coca-Cola Classic, Zero, Diet und regionalen Varianten — auch wenn Lichtreflexe die Etiketten verdecken.
📊 Ergebnis:
Marketing- und Vertriebsteams erhalten für jeden Standort Dashboards zur Sichtbarkeit der Regale, sodass Werbe-Tracking in Echtzeit und Warnmeldungen bei Lagerbeständen.
🛒 Carrefour: KI für Regalkonformität und Arbeitseffizienz
Europäischer Einzelhandelsriese Carrefour hat mit Startups zusammengearbeitet wie Käuferbewegung und SES-Imagotag um Regalverfolgungslösungen in ihren Hypermärkten zu implementieren.
- Mithilfe von intelligenten Kameras und elektronischen Regaletiketten (ESLs) erfasst Carrefour visuelle Regaldaten.
- Kommentierte Bilddaten helfen dabei, die KI darin zu schulen, geschäftsspezifische Produktanordnungen zu verstehen.
- Die Konformitätswerte werden täglich berechnet, wodurch stundenlange manuelle Inspektionen eingespart werden.
🔍 Bonus-Einblick:
Das System erkennt auch Produkte mit falschen Preisen mithilfe von Computer Vision- und OCR-Pipelines, die auf annotierten Preisschild-Datensätzen trainiert wurden.
🧾 Unilever: Automatisierung von Werbeaudits
Bei der Markteinführung neuer Produkte überwacht Unilever die Umsetzung der Werbemaßnahmen bei Tausenden von Einzelhändlern.
Mit annotionsgesteuerten Modellen bietet das Unternehmen:
- Verfolgt, ob Werbeständer oder Endkappendisplays aus Karton korrekt eingesetzt sind.
- Überprüft die Sichtbarkeit des Logos, die Platzierung des Posters und die Anordnung der Produkte.
- Sammelt fotografische Beweise, um Einzelhändler bei der Einhaltung der Vorschriften zu unterstützen.
💡 Lustiger Fakt:
Die brasilianische Division von Unilever nutzte CV-gestützte Audits, um die Compliance-Rate während eines Shampoo-Relaunches um über 25% zu erhöhen.
🛍️ Amazon Go: Beyond Checkout-Free
Amazon Go-Geschäfte sind dafür bekannt, dass sie den Kassierer überflüssig machen, aber sie zeigen auch, wie leistungsstark Shelf Vision-Systeme sind:
- Kameras erkennen, welches Produkt Sie aufnehmen und aus dem Regal nehmen.
- Zu den kommentierten Trainingsdaten gehören Regallayouts, Interaktionen zwischen Hand und Objekt und mit Zeitstempel versehene Aufnahmen.
- KI leitet beides ab Produktidentität und Verhalten der Nutzer, bis zur Verweildauer im Regal.
📉 Zum Mitnehmen:
Amazon nutzt diese Erkenntnisse nicht nur für die Rechnungsstellung, sondern auch, um die Produktplatzierung zu optimieren und wichtige Bereiche für das Merchandising vorherzusagen.
📉 Häufige Fallstricke, die es bei Annotationsprojekten im Einzelhandel zu vermeiden gilt
- Klassenungleichgewicht ignorieren
Einige SKUs werden viel häufiger erscheinen als andere. Dies führt zu verzerrten Modellen, es sei denn, SKUs aus Minderheiten sind im Trainingssatz überrepräsentiert. - Übermäßiges Vertrauen in die Automatisierung
Die Verwendung schwacher Modelle vor der Annotation kann die Dinge beschleunigen, aber wenn sie nicht kontrolliert wird, kann es zu Fehlerkaskaden kommen. Wenden Sie immer menschliche Qualitätssicherung an. - Mangelndes Kontextbewusstsein
Ist das „Coca-Cola Zero“ auf der mittleres Regal oder oberstes Regal? Der Kontext auf Regalebene wirkt sich auf die Analyse der Produktsichtbarkeit aus. Anmerkungen sollten auch Positionsmetadaten erfassen. - Einmalige Taxonomie
Vermeiden Sie die Verwendung einer statischen Klassenliste. Der Einzelhandel ist dynamisch. Sorgen Sie für aktuelle Ontologien, die Verpackungsänderungen und saisonale SKUs berücksichtigen.
🔮 Zukünftige Trends bei der Regalerkennung mit KI
Mit zunehmender Reife der Regalerkennungstechnologie entstehen neue Grenzen, die neu definieren, was im KI-gestützten Einzelhandel möglich ist. Diese Trends signalisieren einen Wandel von der einfachen Erkennung hin zu intelligenten, prädiktiven und autonomen Systemen.
📦 1. Multimodale KI für Einzelhandelsanalysen
Einzelhandelsumgebungen sind reich an visuell, textuellen, und manchmal auditive Daten. Zukünftige Regalerkennungssysteme werden Folgendes integrieren:
- Bilddaten: Produktbilder, Markenlogos, Werbematerial
- Textdaten: Preisschilder, SKUs, Barcodes, Beschreibungen
- Sprachdaten (in einigen Kiosken): Interaktionen mit Assistenten, Kundenanfragen
🧠 Multimodale KI erfordert Datensätze, die modalitätsübergreifend annotiert. Zum Beispiel:
- Umrandungsrahmen für Produkte
- Transkriptionsebenen für Preistext
- Kennzeichnung von Audiosegmenten für gesprochene SKU-Anfragen
🧬 Entwicklung des Anwendungsfalls:
Multimodale Anmerkungen ermöglichen es KI-Systemen, auf reale Fragen zu antworten wie:
„Wo ist das ermäßigte glutenfreie Müsli in der Nähe des Snackgangs?“
🧪 2. Synthetische Daten für seltene Artikel und saisonale Verpackungen
Einer der größten Engpässe im Lebenslauf im Einzelhandel ist die Erfassung ausreichender kommentierter Daten für selten oder neue Produkte.
💡 Geben Sie synthetische Daten ein—die Verwendung generativer KI oder 3D-Rendering zur Simulation von Verkaufsregalen.
Plattformen wie Datagen und Synthese-KI Erlaube Teams:
- Generieren Sie realistische Regalbilder für seltene oder neue Produkte
- Kommentieren Sie sie automatisch Scale AIsgetreu
- Trainiere Modelle, bevor das Produkt überhaupt in die Läden kommt
🎯 Bewerbung:
Eine neue Limonadenlinie auf den Markt bringen? Trainieren Sie das Erkennungsmodell im Voraus mithilfe synthetischer Renderings mit Anmerkungen.
📟 3. Edge-KI für Regalüberwachung in Echtzeit
Verarbeitung von Regaldaten am Rand (d. h. auf dem Gerät) bietet große Vorteile:
- Niedrigere Latenz: Entscheidungen in Millisekunden
- Keine Abhängigkeit von Cloud-Konnektivität
- Wahrung der Privatsphäre: Bilder bleiben lokal
Einzelhändler bewegen sich hin intelligente Regalrandgeräte mit eingebetteten Modellen. Dies ermöglicht:
- Sofortige Benachrichtigungen bei Fehlbeständen oder falsch platzierten Artikeln
- Planogrammkorrekturen in Echtzeit
- Live-Kundenanalysen (z. B. Abholraten von Produkten)
📲 Edge-fähige Anmerkung:
Für das Training dieser Modelle sind hochoptimierte Datensätze erforderlich, die für Randbedingungen wie Bilder mit niedriger Auflösung, reduzierte Beleuchtung und Komprimierungsartefakte mit Anmerkungen versehen sind.
📊 4. Prädiktive Regalanalytik
Bei der Regalerkennung geht es nicht nur darum was passiert jetzt—es entwickelt sich zu was wird als nächstes passieren.
Einzelhändler nutzen KI, um Folgendes zu prognostizieren:
- Welche Produkte werden voraussichtlich am Ende des Tages aufgebraucht sein
- Wenn Regallayouts nicht mehr den Vorschriften entsprechen
- Wie sich saisonale Wetteränderungen auf den Regalverkehr auswirken
Um diese Prognosen zu ermöglichen, werden Modelle trainiert auf kommentierte historische Regaldaten, verknüpft mit POS-Daten, Werbeaktionen und Inventarprotokollen.
📈 Vorteil für Unternehmen:
Reduzieren Sie Umsatzeinbußen, indem Sie Regalunterbrechungen antizipieren, bevor sie eintreten.
🌐 5. Vernetzte Ökosysteme: Shelf AI trifft IoT
Die Wiedererkennung von Regalen geht Hand in Hand mit:
- Intelligente Inventarsysteme
- Digitale Beschilderung
- Preisautomatisierung
- IoT-Sensoren (z. B. Gewicht, RFID, Luftqualität)
Ein Bildverarbeitungssystem kann beispielsweise erkennen, dass eine Flasche fehlt, während ein Gewichtssensor bestätigt, dass kein Artikel vorhanden ist — und RFID-Tags bestätigen, dass der Artikel verkauft wurde. Diese Triangulation verbessert die Genauigkeit und beschleunigt die Nachbestellung.
🔗 Zukünftiges Ziel:
Erreiche eine vollständig autonomes Geschäft, wo Regale nicht nur „sehen“, sondern auch „handeln“.
🧠 6. Selbstverbessernde Annotationsschleifen
Annotationsplattformen entwickeln sich mit Model-in-the-Loop Architektur:
- Die KI schlägt Beschriftungen für neue Bilder vor, die auf früheren Anmerkungen basieren.
- Menschliche Annotatoren validieren oder korrigieren Vorschläge.
- Das Modell trainiert sich bei korrigiertem Feedback neu.
Dieser geschlossene Kreislauf erzeugt eine Kontinuierliche Verbesserung des Regalerkennungsmodells, besonders wichtig in dynamischen Einzelhandelsumgebungen mit wöchentlichen Werbeaktionen und Verpackungsänderungen.
🔁 Ergebnis:
Niedrigere Annotationskosten, schnellere Modelliterationen und Anpassungsfähigkeit in Echtzeit.
📣 Letzte Gedanken und Handlungsaufforderung
Die Erkennung von Verkaufsregalen mithilfe von Computer Vision ist keine Science-Fiction mehr — sie ist ein wichtiges Instrument im modernen Einzelhandel. Doch hinter jedem zuverlässigen Modell steckt ein enormer Aufwand in präzise, qualitativ hochwertige Anmerkungen.
Egal, ob Sie eine Marke sind, die die Umsetzung im Einzelhandel sicherstellen möchte, oder ein KI-Team, das die Technologie dafür entwickelt, um dies zu ermöglichen, der Weg zur Genauigkeit beginnt mit gut kommentierten Daten.
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