Algumas noites de setembro bastam muitas vezes: passado o regresso às aulas, a secção de material escolar é desmontada para dar lugar aos produtos de outono, as cabeceiras de gôndola são reconstruídas e os expositores entregues pelas marcas são montados. Uma reorganização de regresso às aulas afeta por vezes uma grande parte da área de vendas. De manhã, o plano de merchandising está cumprido, as etiquetas estão colocadas e a secção tem ótimo aspeto. Em contrapartida, ninguém foi ver o que as câmaras passaram a filmar.

Uma câmara fixada ao teto não acompanha a secção quando esta muda. O ângulo impecável de junho pode, em setembro, enquadrar as costas de um kakemono ou o topo de uma pilha de caixas de cartão. Para quem olha para o ecrã, é irritante. Para uma análise de vídeo por IA que deve detetar gestos de risco (um artigo deslizado para dentro de uma mala, uma embalagem aberta, um produto consumido antes da caixa), é muitas vezes o que separa uma imagem utilizável de uma imagem muda.

Porque é que a reorganização muda o que a IA consegue analisar

Para ler um gesto, a análise precisa de uma cena suficientemente iluminada, de um ângulo que mostre as mãos e os objetos e de um campo livre entre a objetiva e o local onde o cliente se serve. Uma reorganização pode degradar tudo isto de uma só vez, sem que ninguém tenha tocado em qualquer definição das câmaras.

A prevenção de perdas conhece bem o assunto. A revisão da literatura da ECR Retail Loss sobre a amplificação do risco em loja insiste nas linhas de visão: manter visibilidade no ponto de venda, sobretudo nos produtos de risco, e evitar tanto as prateleiras demasiado altas como os espaços sobrecarregados. O que atrapalha o olhar de um funcionário atrapalha também a objetiva de uma câmara, e tudo o que depois se apoia nas suas imagens.

A iluminação: o que o olho corrige e o sensor sofre

O olho adapta-se constantemente às diferenças de luz. Um sensor, muito menos. E o regresso às aulas costuma mexer na iluminação: focos adicionados para uma operação, fita LED integrada num expositor, montra redecorada, sem falar dos dias que encurtam.

  • O contraluz: uma câmara virada para a entrada ou para a montra recorta as silhuetas a preto sobre fundo claro. Sem uma compensação eficaz do contraluz, deixam de se distinguir as mãos e os produtos.
  • O encandeamento: um foco apontado para a objetiva, um expositor luminoso ou uma embalagem muito brilhante saturam parte da imagem, precisamente aquela onde se encontra o artigo.
  • As zonas de sombra: o fundo de um corredor prolongado ou uma cabeceira de gôndola mais alta criam bolsas escuras onde o ruído digital afoga os detalhes.
  • As variações ao longo do dia: correta às 10 h, a imagem pode tornar-se inutilizável ao fim do dia, quando a luz natural diminui e a iluminação artificial toma o seu lugar.

É por isso necessário avaliar a imagem nas horas de maior afluência. O controlo feito de manhã antes da abertura, com a loja vazia e a luz estável, muitas vezes tranquiliza erradamente.

Ângulos de câmara: ver as mãos, não apenas os corredores

Muitas câmaras foram instaladas para apanhar os corredores em enfiada. É prático para acompanhar a circulação, muito menos para ler um gesto. Assim que uma secção muda de sentido ou uma gôndola é encurtada, o local onde os clientes se servem desloca-se. A câmara continua a filmar o corredor, mas a ação passa a decorrer no limite do campo, em contra-ângulo ou demasiado longe.

Caso frequente: a secção fica mesmo por baixo da câmara. O ângulo de picado torna-se demasiado vertical, veem-se cabeças e ombros, raramente as mãos à frente do corpo. Inversamente, quando o linear sensível fica no fundo do corredor, os gestos ocupam apenas alguns pixels. Resta o ângulo rasante, o de uma câmara que olha para a secção de perfil: as prateleiras baixas desaparecem assim que o primeiro cliente para à frente.

A resolução pesa diretamente no resultado. Uma análise que trabalha sobre o fluxo principal em alta resolução, o mainstream em vez do substream, mantém mais detalhes numa zona afastada. É a opção da Oxania, cuja deteção funciona localmente num GPU dedicado instalado na loja, com um zoom progressivo automático no ponto de interesse de cada alerta. Nenhuma resolução compensa, porém, um produto tapado: se a mão não está no campo, não há nada para analisar.

PLV, cabeceiras de gôndola, caixas de cartão: os obstáculos que aparecem de um dia para o outro

Os obstáculos são uma causa frequente de perda de legibilidade, e muitas vezes a mais simples de corrigir. Chegam com a operação comercial e raramente saem a tempo.

  • A PLV suspensa: kakemonos, faixas e painéis de preços pendurados no teto ficam muitas vezes exatamente à altura da câmara.
  • As cabeceiras de gôndola mais altas: um expositor de marca mais alto do que o anterior pode tapar a vista de todo o corredor que se segue.
  • As caixas de cartão e paletes de reposição: colocadas «por algumas horas» no fim do corredor, por vezes lá ficam vários dias.
  • As ilhas promocionais: cestos de material escolar e paletes sazonais abrem novos recantos entre dois móveis.

Uma boa disposição também se desgasta. Na sua revisão sobre a amplificação do risco, a ECR Retail Loss cita uma experiência publicada em 1992 em que os produtos de risco tinham sido aproximados das caixas: o ganho inicial na quebra desapareceu com o tempo, à medida que as equipas, avaliadas pelas vendas e não pela quebra, abandonavam essa colocação. Nos seus onze hábitos das insígnias com baixa quebra, o organismo observa que, nessas insígnias, a prevenção de perdas tem geralmente lugar nas equipas transversais que conduzem projetos como a conceção de novas lojas. Uma reorganização, a menor escala, merece o mesmo reflexo.

A checklist a seguir após cada mudança de secção

Não é preciso imobilizar uma equipa durante um dia inteiro. Uma rotina curta, repetida a cada reorganização, apanha o essencial.

  1. Guardar uma imagem de referência: antes das obras, capturar a vista de cada câmara em causa e depois comparar o antes e o depois lado a lado.
  2. Identificar os lineares sensíveis: os produtos mais expostos (pequenos artigos de valor, acessórios, eletrónica de regresso às aulas) devem permanecer numa parte legível do campo, e não apenas «algures na imagem».
  3. Fazer um teste de gesto: diante de cada secção reorganizada, um membro da equipa pega num produto, manuseia-o e depois coloca-o num cesto ou numa mala. As mãos e o produto devem permanecer visíveis do início ao fim.
  4. Controlar a várias horas: de manhã, à tarde e ao fim do dia, para detetar contraluz, reflexos e zonas escuras.
  5. Fazer a ronda dos obstáculos: o que tapa uma câmara é deslocado, ou então é a câmara que se reorienta.
  6. Acompanhar as estatísticas por zona e por período: uma queda brusca dos alertas numa zona logo após a reorganização não é necessariamente uma boa notícia. Por vezes revela uma imagem que se tornou ilegível.
  7. Confiar os ajustes ao integrador: reorientação, mudança de ótica ou adição de câmara cabem ao instalador, que conhece o parque instalado.

Avisar o seu integrador assim que o plano de reorganização estiver definido evita-lhe descobrir um ponto cego três semanas mais tarde. O nosso artigo sobre o papel dos integradores na eficácia das câmaras com IA detalha esta colaboração. Se for necessária uma substituição, o guia para escolher bem uma câmara na loja vai ajudá-lo.

A fiabilidade de um sistema de IA não depende apenas do seu modelo. Os princípios da OCDE sobre inteligência artificial, adotados em 2019 e atualizados em 2024, colocam a robustez, a segurança e a proteção entre os seus valores fundamentais. Na loja, essa robustez joga-se também no teto, entre um foco, um kakemono e uma palete. A tecnologia deteta, a equipa decide o que fazer a seguir, mas é preciso que a imagem lhe mostre alguma coisa. O mais simples é inscrever o controlo das câmaras no retroplaneamento de cada reorganização, tal como a etiquetagem. Alguns minutos por câmara ajudam a manter uma análise fiável e a continuar a reduzir a quebra desconhecida até às mudanças de secção do fim do ano.