Sistema Inteligente para Monitoramento de Conversão de Vendas no Varejo Físico com Visão Computacional, IoT e Integração a Plataforma PDV
Resumo
Este projeto apresenta o desenvolvimento de um sistema inteligente para monitoramento da taxa de conversão de vendas no varejo físico. A solução emprega visão computacional, baseada nos modelos YOLOv6/v11n, para a contagem automática da entrada de clientes, integrando esses dados aos sistemas de Ponto de Venda (PDV) para correlacionar o fluxo com as transações de vendas. Para aumentar a precisão, é proposto um módulo de IoT com tecnologia RFID para identificar e filtrar entradas de não-clientes, como funcionários e acompanhantes. Este artigo detalha os resultados iniciais do projeto, abordando a validação dos modelos de visão computacional em ambientes simulados e o design arquitetônico do sistema de rastreamento IoT. O sistema completo visa fornecer insights estratégicos para o varejista, otimizando a tomada de decisão e a eficiência operacional.
Referências
G. H. A. D. Carvalho, e. M. V. Junior e f. A. Nascimento, “Vigilância inteligente em lojas com visão computacional e inteligência artificial,” 2025. Disponível em: [link]. [acesso em julho 2025].
V. B. Ayoola, g. Osam-nunoo e c. Umeaku, “IoT-driven smart warehouses with computer vision for enhancing inventory accuracy and reducing discrepancies in automated systems,” 2024. Disponível em: [link]. [acesso em junho 2025].
S. Rukundo, d. Wang, f. Wongnonthawitthaya, sidibé, youssouf, kim, minsik, s. Emily e z. Jiale, “A survey of challenges and sensing technologies in autonomous retail systems,” 2025. Disponível em: [link]. [acesso em junho 2025].
A. Hossam, a. Ramadan, m. Magdy, r. Abdelwahab, s. Ashraf e z. Mohamed, “Revolutionizing retail analytics: advancing inventory and customer insight with ai,” 2024. Disponível em: [link]. [acesso em junho 2025].
L. Tan, s. Liu, j. Gao, x. Liu, l. Chu e h. Jiang, “Enhanced self-checkout system for retail based on improved YOLOv10,” 2024. Disponível em: [link]. [acesso em junho 2025].
K. R. Kanjula, v. V. Reddy, j. K. P, j. S. Abraham e t. K, “People counting system for retail analytics using edge ai,” 2022. [online]. Disponível em: [link]. [acesso em junho 2025].
A. W. A. Syed talha bukhari, m. A. Naveed e m. R. Abbas, “Arc: a vision-based automatic retail checkout system,” 2021. Disponível em: [link]. [acesso em junho 2025].
K. R. Štofková, f. Bajza, p. Janošková e m. Kováčiková, “Proposal of innovative smart solutions for retail store in order to support competitiveness and sustainable development,” 2024. Disponível em: [link]. [acesso em junho 2025].
S. Patel, “Role of computer vision in retail stores,” 2024. [online]. Disponível em: [link]. [acesso em junho 2025].
