Разрешение
На первый взгляд может показать, что подойдет любая камера, но практика показывает обратное. Если разрешение камеры ниже Full HD (1920×1080), система начинает путать мелкие детали, не видит ценники и не различает похожие товары. А если товары мелкие или полка длинная, лучше брать камеры с разрешением больше.

Экономия на этом параметре оборачивается потерей функциональности всей системы.

Угол обзора
Слишком широкий угол даёт эффект "рыбьего глаза": по краям всё растягивается, товары выглядят кривыми. Слишком узкий – и половина полки остаётся вне кадра. Важно подобрать объектив так, чтобы вся нужная зона была видна чётко, без искажений по краям.

Высота и место установки
Камера должна смотреть на полку примерно под тем же углом, под каким смотрит обычный покупатель.

Установите камеры слишком высоко и получите вид сверху, при котором товары перекрывают друг друга. И тогда значительная часть ассортимента оказывается невидимой для системы.

Установите камеры низко, - получите проблемы с фокусировкой на верхних полках.

Для островных стеллажей или холодильников могут понадобиться индивидуальные схемы, которые лучше заранее протестировать.

Частота съемки
Частота съемки выбирается по ситуации. Если не нужно отслеживать изменения ежеминутно, часто хватает снимка раз в час. Но если важно ловить моментальные out-of-stock или быстро реагировать на смену выкладки, нужна съёмка чаще, вплоть до почти реального времени.
Помните: чем чаще съёмка, тем выше нагрузка на хранение и обработку данных.

Порой свет важнее камеры. И это именно такой случай. Если освещение плохое, то качество камеры сойдет на нет. Камера за миллион рублей при плохом освещении даст результат хуже, чем камера за 20 тысяч - при хорошем.

В разных отделах магазина свет сильно отличается, и из-за этого одни и те же товары на разных полках могут выглядеть как совершенно разные.

Как именно освещение влияет на результат распознавания:

Меняет внешний вид товара на фото.
Плохой свет меняет то, как товар выглядит на фотографии. Цвета искажаются, контраст снижается или становится слишком сильным, мелкие надписи на упаковке размываются. При тусклом свете красный цвет может выглядеть как коричневый, а синий – как чёрный. В итоге система начинает путать похожие товары. В нашей практике был случай, когда банка колы в холодильнике и банка колы на стеллаже выглядели как разные товары.

Создаёт тени, засветы и блики.
Неправильный свет мешает видеть товар в целом.

• Тени закрывают часть полки. Верхние ряды товара бросают тень на нижние, товары в глубине стеллажа вообще в темноте. Система видит только кусок упаковки, и этого недостаточно, чтобы точно определить, что это за товар.
• Засветы появляются, когда слишком яркий свет попадает прямо на полку. Засвеченные места на фото превращаются в белые пятна без деталей. Особенно часто бывает на полках у окон в солнечный день.
• Блики – главная проблема со стеклом. Холодильники с прозрачными дверцами отражают лампы как зеркала. Вместо товара камера снимает отражение света. Стекло может быть чистым, товар — на месте, но из-за бликов система ничего не видит.

Все эти проблемы портят качество фотографий. А чем хуже фото, тем хуже распознавание.

Усложняет сложные кропы.
Когда света очень мало или он очень плохой, система начинает работать наугад. В таких случаях система пытается компенсировать плохую видимость логикой: "на этой полке обычно стоит товар X, значит, скорее всего, это он". Но это ненадёжно, так как товары переставляют, выкладку меняют. Да и в целом, цель распознавания - работать с точностью, а не гадать, что примерно происходит на полке.

Неудачная установка №1:
Потолочная камера в гипермаркете

Конфигурация:

• Камера 4K установлена на высоте 4,5 метра
• Угол обзора 120° для охвата максимальной площади
• Одна камера на три двойных стеллажа (примерно 15 метров полок)

Результат:

• Верхние полки частично закрывают нижние
• Товары выглядят как цветные полосы, детали не различимы
• Система распознаёт только часть ассортимента
• Ценники не читаются совсем

Причина провала: Экономия на количестве камер. Попытка покрыть большую площадь одной точкой съёмки привела к потере качества данных.

Неудачная установка №2:
Холодильники с подсветкой

Конфигурация:

• Камера установлена над холодильной витриной
• Внутренняя подсветка холодильника — яркие LED-лампы
• Стеклянные двери
• Съёмка сверху под углом 45°

Результат:

• Блики от стекла и LED-подсветки полностью засвечивают изображение
• Отражения ламп создают белые пятна на 60% кадра
• Конденсат на стекле дополнительно размывает картинку
• После открытия дверей из-за запотевания система слепнет на 15-20 минут

Причина провала: Не учтены физические особенности объекта съёмки. Стекло, яркая подсветка, конденсат и прочие предсказуемые факторы не были учтены при проектировании.

Правильная установка №1:
Модульная система в премиум-супермаркете

Конфигурация:

• Камеры 5 Мп установлены на высоте 1,8 метра
• Каждая камера покрывает 2-3 метра полок (одна секция стеллажа)
• Угол обзора 60-70°, съёмка фронтально
• Расстояние до полки — 1,5 метра

Результат:

• Система распознаёт 95% товаров
• Видны даже мелкие детали упаковок
• Чётко читаются ценники
• Точный подсчёт количества товара на полке
• Система замечает даже незначительные смещения

Итог: Правильный баланс между количеством камер и качеством покрытия. Инвестиции в оборудование окупились точностью данных.

Правильная установка №2:
Холодильники с правильным углом

Конфигурация:

• Камеры установлены фронтально на уровне средней полки (1,2-1,4 метра)
• Расстояние до стекла – 0,8 метра
• Угол съёмки перпендикулярен плоскости стекла (0° к нормали)
• Добавлена поляризационная насадка на объектив

Результат:

• Блики минимизированы за счёт перпендикулярного угла и поляризации
• Конденсат не критичен (близкое расстояние компенсирует потерю резкости)
• Распознавание работает в 90% случаев
• После открытия дверей восстановление за 3-5 минут

Итог: Технические средства борьбы с бликами + правильный угол съёмки + близкое расположение к объекту.