Riconoscimento globale dell'immagine nel mercato CPG per componente (hardware, soluzione, servizi), per applicazione (analisi dell'inventario, analisi del monitoraggio di prodotti e scaffali, controllo del posizionamento del prodotto, analisi delle tendenze del posizionamento del prodotto, valutazione della conformità e della concorrenza, analisi della categoria, misurazione delle emozioni), per Tipo di distribuzione (cloud, on-premise), per regione e società chiave: prospettive del segmento di settore, valutazione del mercato, scenario della concorrenza, tendenze e previsioni 2022-2032
- Data di pubblicazione: Gen 2022
- ID rapporto: 74679
- Numero di pagine: 310
- Formato:
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Riconoscimento delle immagini nella panoramica del mercato CPG
La tecnologia informatica che utilizza algoritmi e apprendimento automatico per riconoscere determinati esseri umani, animali, oggetti o altri temi distinti è chiamata riconoscimento delle immagini. È collegato alla visione artificiale, consentendo il riconoscimento di cose come le persone.
Le macchine che operano in modo aggressivo sui dati delle immagini sono chiamate macchine per il riconoscimento delle immagini. Può essere fatto in vari modi, ma le reti neurali convoluzionali sono uno dei metodi più diffusi per filtrare le immagini attraverso una successione di strati di neuroni artificiali. La rete neurale convoluzionale è stata costruita appositamente per il riconoscimento e l'imaging simile.
Il filtro neurale convoluzionale crea immagini per aiutare a identificare l'argomento nei sistemi di apprendimento automatico utilizzando varie tecniche come l'impacchettamento massimo, l'impostazione della fase e il riempimento. Una foto viene vista come un raster, mentre un'immagine viene vista come un vettore dalla macchina. Le immagini raster si riferiscono a una serie di pixel colorati e le immagini vettoriali sono una raccolta di poligoni con annotazioni a colori.
Nel settore CPG, i software ei servizi di riconoscimento delle immagini offrono vari vantaggi, tra cui l'identificazione precisa dei prodotti esauriti sugli scaffali, la conformità al planogramma, le raccomandazioni sui prodotti, una maggiore visibilità dei prodotti e l'analisi dei requisiti futuri.
Segmentazione dettagliata –
Il mercato globale del riconoscimento delle immagini nel CPG è segmentato in base a componente, applicazione, tipo di distribuzione e regione. Di seguito è rappresentata una descrizione segmentale dettagliata:
Basato sul componente:
- Hardware
- Soluzione
- Servizi
Basato sull'applicazione:
- Analisi di inventario
- Analisi di monitoraggio del prodotto e dello scaffale
- Verifica dell'inserimento di prodotti
- Analisi delle tendenze di posizionamento del prodotto
- Valutazione della conformità e della concorrenza
- Analisi di categoria
- Misurare le emozioni
In base al tipo di distribuzione:
- Cloud
- On-Premise
Basato sulla regione
- America del Nord
- Europa
- Asia-Pacifico
- Sud America
- Medio Oriente e Africa
Dinamiche di mercato -
Il software di riconoscimento delle immagini sta cambiando il modo in cui le aziende di beni di consumo confezionati gestiscono le interazioni con i clienti, vendono prodotti online e offline e gestiscono gli inventari dei negozi. La tecnologia di riconoscimento delle immagini viene sempre più utilizzata per trovare oggetti da acquistare su Internet.
Ad esempio, Snap, la società madre di Snapchat, sta lavorando a una funzionalità visiva del prodotto in Snapchat che utilizzerà la tecnologia di riconoscimento delle immagini per consentire agli utenti di acquisire immagini di oggetti nel mondo reale e identificare, esplorare e acquistare articoli su Amazon.
Con l'ascesa del settore dell'e-commerce, in particolare durante la pandemia di COVID-19, imprenditori e commercianti si sono resi conto che le tradizionali promozioni di vendita, il marketing e i metodi di visual merchandising nel settore CPG non saranno sostenibili a lungo termine. Pertanto, per fornire un'esperienza di consumo di livello superiore, i commercianti si stanno rapidamente adattando alla nuova era dell'intelligenza artificiale e del riconoscimento delle immagini.
L'applicazione del riconoscimento delle immagini per l'identificazione sugli scaffali, l'inserimento di prodotti e la conformità agli standard di merchandising sta gradualmente guadagnando terreno. Produttori, commercianti e operatori di marketing possono utilizzare la tecnologia di riconoscimento delle immagini per comprendere meglio i loro mercati e reagire rapidamente.
Il costo elevato dello sviluppo di sistemi di riconoscimento delle immagini può essere un ostacolo all'ulteriore espansione di questo mercato. Il riconoscimento facciale, il deep learning, la visione artificiale, l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e il riconoscimento dei gesti stanno abilitando tecnologie con costi di sviluppo elevati. Pertanto, le aziende con risorse finanziarie limitate non optano per i servizi di riconoscimento delle immagini, anche se desiderano aumentare l'efficienza con tali soluzioni.
Microsoft Computer Vision API, Microsoft Emotion API, Amazon Recognition, Google Cloud Vision API e IBM Watson Visual Recognition sono tra le soluzioni dei fornitori più costose, rendendo difficile la concorrenza per le piccole aziende CPG. Le piccole imprese di vendita al dettaglio e di e-commerce sarebbero scoraggiate dai costi elevati dell'adozione di soluzioni di riconoscimento delle immagini e dell'insegnamento agli abilitatori dell'IA a svolgere un'attività specifica; questo potrebbe essere un limite per i fornitori di soluzioni di riconoscimento delle immagini durante il periodo di previsione.
Panorama competitivo -
- IBM
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Sviluppi chiave –
2020:
- Nell'aprile 2020, Coca-Cola e Microsoft hanno collaborato. L'alleanza intende centralizzare i propri processi aziendali sul cloud di Microsoft Azure, fornendo allo stesso tempo nuove ricche esperienze digitali e soluzioni innovative. Queste tecnologie aiuteranno Coca-Cola a ottenere nuove informazioni dai dati in tutta l'organizzazione, consentendo una prospettiva a 360 gradi del business e migliorando le esperienze di clienti e dipendenti.
- Nel marzo 2020, Trax ha acquistato Survey.com per unire la tecnologia delle due aziende, soddisfare meglio le esigenze del fiorente mercato dei beni di consumo e dei commercianti dei supermercati e migliorare la sua posizione nel mercato del riconoscimento delle immagini al dettaglio.
Per lo studio di ricerca di mercato Riconoscimento delle immagini nello studio di ricerca di mercato CPG, sono stati considerati i seguenti anni per stimare le dimensioni del mercato:
Attributo Dettagli del rapporto Anni storici
2016-2020
Anno di riferimento
2021
Anno stimato
2022
Anno di proiezione a breve termine
2028
Anno previsto
2023
Anno di proiezione a lungo termine
2032
Copertura del rapporto
Panorama competitivo, analisi dei ricavi, analisi delle quote aziendali, analisi dei produttori, volume per produttori, segmenti chiave, analisi delle società chiave, tendenze di mercato, canale di distribuzione, dinamiche di mercato, analisi dell'impatto del COVID-19, strategia per gli operatori esistenti per acquisire la massima quota di mercato e di più.
Ambito regionale
Nord America, Europa, Asia-Pacifico, Sud America, Medio Oriente e Africa
Ambito del Paese
Stati Uniti, Canada e Messico, Germania, Francia, Regno Unito, Russia e Italia, Cina, Giappone, Corea, India e Sud-est asiatico, Brasile, Argentina, Colombia, ecc. Arabia Saudita, Emirati Arabi Uniti, Egitto, Nigeria e Sud Africa
Riconoscimento delle immagini nel mercato CPGData di pubblicazione: gennaio 2022add_shopping_cartCompra Ora get_appScarica campione - Profilo aziendale di International Business Machines Corporation
- Qualcomm
- Profilo aziendale di Microsoft Corporation
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- Trax
- Cacchio
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- LTU Tech
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