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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33227| Título: | Zcart: a smart cart prototype |
| Título(s) alternativo(s): | Zcart: um protótipo de smart cart |
| Autor(es): | Miamoto, Flávio Shigueo Cardoso, João Pedro Zanlorensi |
| Orientador(es): | Lazzaretti, André Eugênio |
| Palavras-chave: | Inteligência artificial Aprendizado profundo (Aprendizado do computador) Redes neurais (Computação) Detectores Estudos de viabilidade Artificial intelligence Deep learning (Machine learning) Neural networks (Computer science) Detectors Feasibility studies |
| Data do documento: | 14-Dez-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | MIAMOTO, Flávio Schigueo; CARDOSO, João Paulo Zanlorensi. Zcart: a smart cart prototype. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022. |
| Resumo: | Os recentes avanços em inteligência artificial já impactaram diversos aspectos da vida moderna mas ainda não atingiram um aspecto importante da experiência dos consumidores: compras em lojas físicas. Gigantes da tecnologia como a Amazon lançaram recentemente os chamados carrinhos inteligentes (smart carts) em suas lojas físicas, proporcionando aos consumidores uma melhor experiência de compra, com mais informações sobre os produtos e um processo de pagamento rápido e prático. Neste sentido, o presente trabalho analisa o contexto atual do mercado e descreve o desenvolvimento de um protótipo que entrega funcionalidades similares aos produtos disponíveis no mercado utilizando as mesmas bases tecnológicas de visão computacional e sensores. Um modelo de aprendizado profundo (Deep Learning) foi desenvolvido para a detecção de produtos e implantado em um Single Board Computer capaz de executar inferências em aproximadamente 4 Quadros Por Segundo com uma precisão média acima dos 80%. Finalmente, o trabalho discute os desafios e restrições práticas do desenvolvimento do protótipo e prepara o caminho para trabalhos futuros que podem levar o desenvolvimento até um produto comercial. |
| Abstract: | The recent advancements in artificial intelligence have already impacted many aspects of modern life but have yet to impact one important aspect of the consumer experience in a meaningful way: shopping in physical stores. Tech giants such as Amazon have recently deployed the só called smart carts to their physical retail stores, allowing customers to have an improved shopping experience, including better product information and a seamless checkout process. In that regard, this work analyses the current market and describes the development of a prototype that achieves similar functionality to the ones currently available, using the same building blocks such as computer vision and sensor data. A Deep Learning model was developed for product detection and deployed to a single board computer capable of running inferences at 4 FPS with an average precision higher than 80%. Finally, this work discusses the challenges and practical constraints of developing such a prototype and also presents suggestions for future work to improve the solution into a commercial product. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33227 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia Eletrônica |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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