Mercado global de Reconocimiento de imagen en CPG por componente (hardware, solución, servicios), por aplicación (análisis de inventario, análisis de monitoreo de productos y estantes, auditoría de colocación de productos, análisis de tendencias de colocación de productos, evaluación del cumplimiento y la competencia, análisis de categoría, medición de emociones), por Tipo de implementación (nube, local), por región y empresas clave: perspectiva del segmento de la industria, evaluación del mercado, escenario de competencia, tendencias y pronóstico 2022-2032
- Fecha de Publicación: Enero 2022
- Identificación del informe: 74679
- Número de páginas: 310
- Formato:
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Reconocimiento de imagen en CPG Descripción general del mercado
La tecnología informática que utiliza algoritmos y aprendizaje automático para reconocer a ciertos humanos, animales, objetos u otros temas distintos se denomina reconocimiento de imágenes. Está conectado a la visión artificial, lo que permite reconocer cosas como personas.
Las máquinas que operan agresivamente con datos de imágenes se denominan máquinas de reconocimiento de imágenes. Se puede hacer de varias formas, pero las redes neuronales convolucionales son uno de los métodos más populares para filtrar imágenes a través de una sucesión de capas de neuronas artificiales. La red neuronal convolucional se construyó específicamente para reconocimiento e imágenes similares.
El filtro neuronal convolucional crea imágenes para ayudar a identificar el tema en los sistemas de aprendizaje automático utilizando varias técnicas, como el empaquetado máximo, la configuración de fase y el relleno. Una foto se ve como una trama, mientras que la máquina ve una imagen como un vector. Las imágenes rasterizadas se refieren a una serie de píxeles de color y las imágenes vectoriales son una colección de polígonos con anotaciones de color.
En el negocio de CPG, el software y los servicios de reconocimiento de imágenes brindan varias ventajas, incluida la identificación precisa de productos agotados en los estantes, el cumplimiento del planograma, las recomendaciones de productos, una mayor visibilidad de los productos y el análisis de requisitos futuros.
Segmentación detallada –
El mercado global de Reconocimiento de imágenes en CPG está segmentado según el componente, la aplicación, el tipo de implementación y la región. A continuación se representa una descripción segmentada detallada:
Basado en componente:
- Ferretería
- Solución
- Servicios
De acuerdo con la aplicación:
- Análisis de inventario
- Análisis de seguimiento de productos y estantes
- Auditoría de colocación de productos
- Análisis de tendencias de colocación de productos
- Evaluación del cumplimiento y la competencia
- Análisis de Categoría
- Emociones de medición
Según el tipo de implementación:
- Nube
- En la premisa
Basado en la región
- Norteamérica
- Europa
- Asia-Pacífico
- América del Sur
- Oriente Medio y África
Dinámica del mercado –
El software de reconocimiento de imágenes está cambiando la forma en que las empresas de bienes de consumo manejan las interacciones con los clientes, venden productos en línea y fuera de línea y administran los inventarios de las tiendas. La tecnología de reconocimiento de imágenes se usa cada vez más para encontrar cosas para comprar en Internet.
Por ejemplo, Snap, la empresa matriz de Snapchat, está trabajando en una función de producto visual en Snapchat que empleará tecnología de reconocimiento de imágenes para permitir a los usuarios capturar imágenes de objetos en el mundo real e identificar, explorar y comprar artículos en Amazon.
Con el auge de la industria del comercio electrónico, especialmente durante la pandemia de COVID-19, los empresarios y comerciantes se han dado cuenta de que las promociones de ventas tradicionales, el marketing y los métodos de comercialización visual en la industria de CPG no serán sostenibles a largo plazo. Por lo tanto, para brindar una experiencia de consumo de siguiente nivel, los comerciantes se están adaptando rápidamente a la nueva era de la IA y el reconocimiento de imágenes.
La aplicación del reconocimiento de imágenes para la identificación de estantes, la colocación de productos y el cumplimiento de los estándares de comercialización está ganando terreno gradualmente. Los fabricantes, comerciantes y comercializadores pueden usar la tecnología de reconocimiento de imágenes para comprender mejor sus mercados y reaccionar rápidamente.
El alto costo de desarrollar sistemas de reconocimiento de imágenes puede ser un obstáculo para la expansión de este mercado. El reconocimiento facial, el aprendizaje profundo, la visión por computadora, la IA, el aprendizaje automático y el reconocimiento de gestos son tecnologías habilitadoras con altos costos de desarrollo. Por lo tanto, las empresas con recursos financieros limitados no optan por los servicios de reconocimiento de imágenes, incluso si quieren aumentar la eficiencia con tales soluciones.
Microsoft Computer Vision API, Microsoft Emotion API, Amazon Recognition, Google Cloud Vision API e IBM Watson Visual Recognition se encuentran entre las soluciones de proveedores más caras, lo que dificulta la competencia de las pequeñas empresas de CPG. Las pequeñas empresas minoristas y de comercio electrónico se verían disuadidas por los altos costos de adoptar soluciones de reconocimiento de imágenes y enseñar a los habilitadores de IA a realizar una tarea específica; esto podría ser una limitación para los proveedores de soluciones de reconocimiento de imágenes durante el período de pronóstico.
Panorama competitivo –
- IBM
- Qualcomm
- Microsoft
- AWS
- Trax
- punto de encuentro
- Slyce
- Tecnología LTU
- imagga
- Víspera
- Blippar
- Innovaciones de Ricoh
- Clarifai
- Deepomatic
- Wikitude
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- Honeywell
- Toshiba
- Oracle
- Otros
Desarrollos clave –
2020:
- En abril de 2020, Coca-Cola y Microsoft se unieron. La alianza tiene la intención de centralizar sus procesos corporativos en la nube de Microsoft Azure mientras brinda nuevas experiencias digitales ricas y soluciones innovadoras. Estas tecnologías ayudarán a Coca-Cola a obtener nuevos conocimientos a partir de los datos de toda la organización, lo que permitirá una perspectiva de 360 grados del negocio y mejorará las experiencias de los clientes y empleados.
- En marzo de 2020, Trax compró Survey.com para fusionar la tecnología de las dos empresas, atender mejor las demandas del floreciente mercado de CPG y los comerciantes de supermercados, y mejorar su posición en el mercado minorista de reconocimiento de imágenes.
Para el estudio de investigación de mercado Reconocimiento de imagen en CPG, se han considerado los siguientes años para estimar el tamaño del mercado:
Atributo Detalles del informe Años historicos
2016 - 2020
Año base
2021
Año estimado
2022
Año de proyección a corto plazo
2028
Año Proyectado
2023
Año de proyección a largo plazo
2032
Informe de cobertura
Panorama competitivo, análisis de ingresos, análisis de participación de la empresa, análisis de fabricantes, volumen por fabricantes, segmentos clave, análisis de empresas clave, tendencias del mercado, canal de distribución, dinámica del mercado, análisis de impacto de COVID-19, estrategia para que los jugadores existentes obtengan la máxima participación de mercado y más.
Alcance regional
América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, América del Sur, Medio Oriente y África
Alcance del país
Estados Unidos, Canadá y México, Alemania, Francia, Reino Unido, Rusia e Italia, China, Japón, Corea, India y Sudeste Asiático, Brasil, Argentina, Colombia, etc. Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos, Egipto, Nigeria y Sudáfrica
Reconocimiento de imagen en el mercado de CPGFecha de publicación: enero de 2022add_shopping_cartComprar ahora get_appDescargar muestra - Perfil de empresa de International Business Machines Corporation
- Qualcomm
- Perfil de empresa de Microsoft Corporation
- AWS
- Trax
- punto de encuentro
- Slyce
- Tecnología LTU
- imagga
- Víspera
- Blippar
- Innovaciones de Ricoh
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- Perfil de empresa de Toshiba Corporation
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