CN102214343A

CN102214343A - 数字销售点分析器

Info

Publication number: CN102214343A
Application number: CN2010105843231A
Authority: CN
Inventors: S·莫兰迪; M·迪尼; M·萨萨诺; P·P·坎帕里; A·E·法诺
Original assignee: Accenture Global Services GmbH
Current assignee: Accenture Global Services GmbH; Accenture Global Services Ltd
Priority date: 2010-04-08
Filing date: 2010-12-07
Publication date: 2011-10-12
Also published as: RU2452021C1; EP2375365A1; CA2720217A1; AU2010246468A1; CA2720217C; AU2010246468B2

Abstract

本发明涉及一种数字销售点分析器。用于确定销售点处关键业绩指标(KPI)的数字销售点系统包括产品标识单元和实景图创建单元。产品标识单元配置用于接收产品展示的捕获图像，并且用于通过将从捕获图像确定的特征与从产品模板确定的特征进行比较来标识捕获图像中的产品。实景图创建单元配置用于从已标识产品和产品模板创建实景图。产品价格KPI单元配置用于标识接近每个已标识产品定位的产品标签，并且识别每个产品标签上的产品价格。将每个产品价格与预定价格范围进行比较，以确定接近已标识产品定位的产品标签是否是该已标识产品的正确产品标签。

Description

数字销售点分析器

优先权

本申请要求于2010年4月8日提交的名称为“Digital Point-of-SaleAnalyzer”的意大利专利申请序列号10425110.3，以及于2010年7月19日提交的名称为“Digital Point-of-Sale”的美国专利申请序列号12/839,135的优先权，在此引入其全文以作为参考。

背景技术

营销消费品的公司逐渐将他们的注意力投放到了销售点分析上，以便识别新的营销策略以及赢利业务模式。营销消费品的公司还逐渐将他们的注意力投放到了销售点监控上，以确保零售商遵守他们的营销策略及准则。

这些公司面临的关键挑战之一是确定如何估计他们在销售点的营销举措，因为没有常规策略或结构化方法用于在销售点进行数据收集并对收集的数据进行数据分析。而且，当前使用的包括在销售点进行数据收集的策略往往是昂贵和耗时的，并且所收集数据的质量较差。此外，当执行销售点审计的代理必须验证各种位置中的多个展示时，确保遵守营销策略及准则是存在问题的。

发明内容

本申请描述了针对数字销售点分析的方法和系统，其中接收包括多个产品的产品展示的至少一个捕获图像。该至少一个捕获图像中的多个产品的每一个产品通过以下方式来标识：将从所述至少一个捕获图像确定的特征与从多个产品模板确定的特征进行比较，以确定匹配的产品模板。从标识的多个产品和产品模板中生成实景图(realogram)，其中该实景图包括电子生成的产品展示图。从实景图中标识接近每个已标识产品定位的产品标签；识别每个产品标签上的产品价格；将每个产品价格与针对每个已标识产品的预定价格范围进行比较；以及基于该比较来确定接近每个已标识产品定位的产品标签是否是针对该已标识产品的正确产品标签。由此，公司能够保证与营销策略及准则的一致性。

附图说明

参考如下附图在下面的描述中详细描述本发明的实施方式。

图1示出了根据实施方式的方法；

图2示出了根据实施方式创建实景图的方法；

图3示出了根据实施方式监控关键业绩指标的产品价格的示例；

图4a示出了根据实施方式的实景图的示例；

图4b示出了根据实施方式的产品陈列面的示例；

图5示出了根据实施方式的合并实景图的示例；

图6示出了根据实施方式公布各种关键业绩指标；

图7示出了根据实施方式的系统；以及

图8示出了根据实施方式的计算机系统。

具体实施方式

为了简单和说明的目的，通过主要参考实施方式的示例来描述实施方式的原理。在如下描述中，列举了多个具体细节以便提供对实施方式的透彻理解。然而，本领域的普通技术人员应当理解，这些实施方式可以不需要受限于这些具体细节而得以实践。在某些情况中，没有详细描述已知的方法和结构，以避免不必要地模糊实施方式。而且，这些实施方式可以相互组合使用。

图1示出了根据实施方式用于分析销售点处产品展示的方法100。在步骤120，由图像捕获设备捕获销售点处产品展示的一个或多个图像。销售点可以是展示和/或购买产品的任何位置。如果可以捕获要分析的整个销售点区域并且还保持识别产品细节所需的图像细节，则可以使用单个图像。还可以使用多个图像来捕获要分析的整个销售点区域。继而将这些图像接合在一起，以生成实景图并且执行其他分析。根据实施方式，将图像接合在一起可以包括分析两个或更多图像并且标识在这些图像中都出现的产品。在每个图像中确定已标识产品位置上的差异。基于该位置信息，对齐并且合并图像，使得产品和其他产品信息能够从接合的图像中识别出，并且用于生成合并的实景图。如下面进一步解释，在创建实景图时，也可能发生图像合并。

根据实施方式，图像捕获设备是数字相机。可以将该数字相机并入移动设备，诸如移动电话、PDA或者可以向远程计算机系统无线传输图像的其他手持设备，该远程计算机系统可以包括图像处理服务器。该图像捕获设备还可以是被安装好的静物照相机或视频相机，其具有销售点处产品展示的固定视图。该静物照相机或视频相机可以连接到计算机系统，其存储图像，并且可以向用于图像分析的远程计算机系统发送这些图像。还收集包括如下信息的元数据，诸如销售点数据、位置信息(例如，全球定位系统(GPS)坐标)以及图像捕获日期和时间。继而向远程计算机系统发送捕获的图像和相关联的元数据。

在步骤140，远程计算机系统处的图像处理服务器根据步骤120的一个或多个捕获图像创建实景图。实景图是销售点的电子生成图。该实景图可以包括产品、缺货(其可以是放置产品的空间)、货架和由一个或多个图像捕获的附加产品信息(例如，产品标签和价格)。图像处理服务器在一个或多个捕获图像上执行图像分析以创建实景图。为了创建实景图，由图像处理服务器从一个或多个图像中标识产品、缺货和货架。现在，参照图2中作为步骤140子步骤的步骤142-152来详细描述创建实景图的步骤140。

在图2中，在步骤142，预处理每个捕获图像。该步骤包括：噪声滤波(低通金字塔式滤波)以移除可能的假象(artifact)；焦点分析以用于从质量好的图片中过滤掉质量差的图像；以及图像校正以用于移除图像的透视图。

在步骤144，确定描述每个捕获图像中产品的特征列表。描述特定产品的特征可以包括对比度、边框、颜色、边缘、文本等。

在步骤145，从步骤144处确定的特征列表和产品模板标识每个捕获图像中的产品。用于产品的产品模板可以包括标识该产品的细节。模板可以是正向(forward-facing)模板。例如，假设产品被置于货架上，使得产品包装的正面朝外。产品模板可以包括针对产品包装正面的标识细节。可以将从捕获图像确定的特征列表与数据存储中针对每个产品模板的特征列表进行比较，直到找到匹配的产品模板，即，直到通过将捕获图像与产品模板进行匹配而识别出该产品。而且，利用特征的标度不变性来计算产品标度的估计(即，以米或其他单位计的产品线性维度与以图像像素测量的相同维度之间的比率)。尽管存在标度、视角和照明条件的变化，该技术有助于标识捕获图像中的产品情况。然而，如果没有基于确定的特征和产品标度完全地标识出该产品，则图像处理服务器应用附加技术来标识图像中的产品，诸如颜色匹配或边缘检测。

另外，与每个特征相关联的参数描述针对该特征的值的阈值。通过设置针对该参数的阈值，运行如上文所述的特征检测以及确定是否识别了产品，来针对每个产品初始化针对每个特征的适当参数(即，适当的值)。如果该产品已被正确地识别，则将参数的值保存为初始化的参数以供将来使用。例如，如果在步骤144确定了描述产品的特征(诸如，对比度)，则与图像中产品的对比度特征相关联的参数可以是值的阈值(例如，针对图像中产品的对比度可以在-53至-45之间)。如果该产品在随后的步骤145被标识，则将该阈值保存为初始化的参数以供将来使用。在某些情况中，没有找到针对产品的匹配模板。在这些情况中，产品可以被指示为无法标识的，并且可以创建模板。而且，无法标识的产品可以通过实景图中的轮廓形式示出，以说明该产品在销售点的位置。

在步骤145结束时，可以针对每个匹配的产品模板执行验证步骤，以确定是否指示产品已经从捕获图像中被标识出。如上文所述，图像处理服务器试图通过将每个产品与产品模板进行匹配来标识捕获图像中的每个产品。如果在图像的相同区域上找到不止一个产品，则执行颜色分析以便区分并选择正确的产品。该技术是基于使用产品颜色描述对已识别产品的若干区域进行颜色比较。匹配产品颜色描述标识了要识别的正确产品。

在步骤146，通过评价每个图像的本地亮度平均与标准偏差来识别缺货(如果有的话)。

在步骤148，通过分析每个图像的垂直和水平梯度来识别产品展示货架(如果有的话)。货架识别标识了图像中的每个货架。因此，可能确定产品位于哪个货架上。

在步骤150，识别产品价格。一旦分析了图像并且识别了产品、货架、产品价格和缺货，则在步骤152，从该信息生成该产品展示的实景图。

为了识别和验证产品价格(这可以在步骤150执行)，图像处理服务器标识接近每个已标识产品定位的每个产品标签，并且实现光学字符识别(OCR)技术，以便标识产品展示中每个产品标签上的价格。为了增强使用OCR技术进行的产品价格的识别水平，可以执行初步图像恢复和图像白平衡技术。

为了确定标识为接近每个已标识产品定位的产品标签是否是针对该产品的正确产品标签，将OCR技术确定的价格与针对该产品的预定价格范围进行比较。针对已标识产品的正确产品标签是描述该已标识产品而不是可能位于该已标识产品旁边的不同产品的标签。该产品标签可以包括价格、条形码标识符、产品描述等。该预定价格范围可以是由零售商或其他实体提供的范围。该范围可以根据该产品的历史价格而确定。如果OCR技术确定的价格落入针对该产品的预定价格范围内，则标识为接近已标识产品定位的产品标签被认为是针对该已标识产品的正确产品标签。继而，将从正确产品标签的OCR确定的价格确定为对应产品的价格。另外，如果条形码显示在产品标签上，则存储在条形码中的产品ID(诸如，库存单位(SKU)或欧洲物品编码(EAN))可以用于标识接近已标识产品定位的产品标签是否是针对该已标识产品的正确产品标签。

从确定的产品特征确定若干关键业绩指标(KPI)。产品价格监控KPI是从产品的产品标签确定的一种KPI。该产品价格监控KPI指示产品标签上的价格是否是正确的价格。例如，虽然产品的价格发生了变化，但产品标签上的价格可能没有更新。产品价格监控KPI指示产品标签上是否提供了正确的价格。为了确定产品的产品标签上的价格是否正确，通过将从标签确定的价格与图的一个或多个价格进行比较来执行价格验证。理想地，远程计算机系统例如从零售商接收产品的正确价格。继而，远程计算机系统可以确定产品标签上的价格是否与从零售商接收的正确价格相同。如果价格每周变化，则零售商应当基于周来提供价格更新。在其他情况中，零售商可能没有定期地提供正确的价格。在这些情况中，可以将从产品标签确定的价格与该特定产品的历史价格集合进行比较。该价格集合可以是基于相同产品的先前图像捕获。该价格集合可以包括价格范围。例如，如果每周进行价格变化，则来自上周的价格可以用作该范围的中间点。该范围的上端和下端可以基于若干周在价格上的百分比变化导出的较窄容限(tolerance)。注意，用于价格验证的范围可以窄于用于确定标签是否是产品的正确标签的范围。

图3示出了从捕获图像标识的产品和产品标签的示例。已标识的产品xyz被示为300。还标识了货架上接近产品300定位的产品标签。在产品标签上执行OCR，以用于标识价格310，该价格310在此示例中为“

”。先前数据收集320可以包括产品模板，用于从捕获图像标识产品xyz。在标识产品xyz之后，将价格310与预定范围中的价格(示为330)进行比较，以确定具有价格310的标签是否是正确的标签。如果该标签是正确的标签，则可以将该价格310与第二价格范围或第二价格集合进行比较，以确定该价格310是否是正确的价格。在一个示例中，第二价格集合是示为

至

的范围。价格310落入该范围，所以该价格310被确定为产品xyz的正确价格。

如上文所述，根据分析的图像以及根据从分析的图像标识的产品、货架、产品价格和缺货中的一个或多个来创建实景图。图4a示出了实景图的示例。例如，示出了图像410并且示出了对应的实景图420，其标识了已标识产品在货架上的位置。在图4a中，图像410和实景图420中分别示出了标签为430和440的两个产品集。图像410和实景图420中都示出了标签为430的产品集。图像410和实景图420中也都示出了标签为440的产品集。由此，实景图420示出了图像410中出现的产品。图4b中示出了产品集430的产品和产品集440的产品的更加详细的视图。这些视图是产品的正面视图。

图5示出了合并的实景图500。在长或宽产品展示的情况下，捕获了产品展示不同部分的若干图像，诸如图5的图像501-504，并且如上文所述向图像处理服务器进行发送。如图5中所示，图像处理服务器创建合并的实景图500。

一旦在图1中的步骤140处创建了实景图，则从捕获图像确定关于展示布局的KPI。KPI是业绩的测量，通常用于帮助公司定义和评估产品和产品展示的成功。KPI还用于确定产品展示中的产品是否遵守货架图或准则中提出的要求，如下文所述。这些要求可以包括产品的朝向、产品的顺序等。在许多情况中，如果遵守了这些要求，则应当提高销量。该KPI利用不同的粒度(诸如，SKU、商标或产品分类)进行确定。根据不同的复杂性在不同层中执行KPI确定。另外，可以基于竞争者的产品模板的可用性在KPI上执行竞争者分析。定量KPI和定性KPI都可以从销售点处捕获的图像确定。

因此，回到图1，在方法100的步骤160，从销售点处捕获的图像确定第一层KPI。该KPI实际上是定量的并且可以至少包括产品在线、陈列面数量(面朝前产品的数量)、空间共享、分类、货架线性计量和产品价格监控。

在步骤180，确定是否存在匹配的货架图。货架图识别由图像处理服务器执行，以便将实景图与可获得的货架图进行匹配。货架图最少是使用任何方便的标识方案的产品列表、产品的位置和产品表面(通常是正面)的朝向。例如，货架图可以包括图形化示出以下数据的固定装置和产品的示意图，即应当如何以及在哪里展示产品，通常在产品展示设备上(诸如存储架)。货架图是定期收集的并且存储在图像处理服务器的数据存储中。

如果在步骤180期间找到匹配实景图的货架图，则处理转到步骤200。在步骤200，基于该匹配的货架图确定描述展示质量的第二层KPI。定性KPI可以包括货架合规性，货架图合规性和竞争者分析。这些基于将实景图与匹配的货架图进行比较来确定。货架图表示如计划者最初设想的一个或多个产品的理想展示，并且可以包括产品列表、产品数量以及相对位置和朝向。例如，实景图与货架图之间的比较可以包括但不限于：暗示该货架图合规性KPI的来自它们期望位置的产品的水平或垂直偏差、暗示货架合规性KPI的无法在其期望位置检测到产品、暗示展示质量KPI的意外产品添加、暗示竞争者分析KPI的竞争者产品干扰等。在步骤200，如果公司或其他实体要求确定一个或多个KPI，则还可以确定第三层自定义KPI。

在步骤210，定量KPI和定性KPI公布在仪表板、网站或图形化用户接口(GUI)上。例如，图6示出了可以向仪表板610、MicrosoftExcel^TM电子表格620或web页面630公布KPI。

然而，如果在步骤180没有找到匹配的货架图，则在步骤220确定是否存在匹配的准则。准则可以包括使用任何方便的标识方案对销售点处产品展示中的产品的要求、产品的位置以及产品表面的朝向，通常是正面。例如，准则可以描述销售点处产品展示中每个货架上产品的所需顺序。

如果在步骤220找到匹配的准则，则在步骤230，基于该匹配的准则确定第二层KPI。还可以确定第三层KPI。第二层KPI和第三层KPI在上文进行了描述。继而，在步骤210公布定量KPI和定性KPI。

然而，如果在步骤220没有找到匹配的准则，则该处理仍然转到步骤210。然而，可以只公布定量KPI，这是因为没有从匹配的货架图或匹配的准则确定定性KPI。

而且，可能期望指示在销售点的某人(诸如，库存管理员)针对产品展示采取动作，例如，检查受影响区域并且采取任何必要的补救动作。例如，如果产品缺货，则图像处理服务器可以将消息发回到捕获该图像的手持设备，用于重新订货或重新进货该缺货的产品。在另一示例中，可以向手持设备发送消息来将产品重新定位为面向前，或者更正标签上的价格。在另一示例中，如果图像是未聚焦的、不清楚的或没有正确地捕获，则可以由图像处理服务器向手持设备发送消息，用于重新捕获图像。

图7示出了执行上述方法的数字销售点系统700。该数字销售点系统700包括：图像捕获设备710、图像处理服务器720、产品标识单元730、数据存储740、实景图创建单元750、产品价格KPI单元785、货架图/准则识别单元760、存储单元770、KPI确定单元780和公布单元790。

如方法100的步骤120中所讨论的，该数字销售点系统700的图像捕获设备710捕获销售点处产品展示的图像。还收集元数据，该元数据包括诸如销售点数据、GPS以及图像捕获日期和/或时间。继而向图像处理服务器720发送捕获图像和相关联的元数据。可能存在处于多个位置的多个图像捕获设备，其向图像处理服务器720发送捕获图像和相关联的元数据用于处理。图像处理服务器720可以针对来自多个图像捕获设备的多个捕获图像执行方法100。

该图像处理服务器720的产品标识单元730自动识别图像中捕获的产品展示中产品的位置。产品标识单元730继而如上文在步骤144中讨论的、通过确定每个产品的有关特征来标识每个产品。一旦将每个产品匹配到数据存储740的可用产品模板，便标识了每个产品。

如在步骤140中所讨论的，实景图创建单元750创建实景图，该实景图是与捕获图像中有关产品、货架和缺货位置对应的、定位在产品展示中的产品、货架和缺货的图示。

一旦创建了实景图，则如步骤160中所讨论的，由KPI确定单元780确定KPI。该KPI是业绩的测量，通常用于帮助公司定义和评估产品有多成功。定量KPI和定性KPI都可以从在销售点处捕获的图像确定。KPI确定单元780包括执行步骤150的产品价格KPI单元785，在该步骤中识别产品价格。在另一实施方式中，产品价格KPI单元785可以位于实景图创建单元750中。

如步骤180与步骤220中所讨论的，货架图/准则识别单元760将实景图匹配到可获得的货架图或准则。定期收集货架图和准则并且将其存储到图像处理服务器的存储单元770中。如上文关于步骤180或步骤200所描述的，在货架图识别单元760中，将实景图与来自存储单元760的每个可用货架图或准则进行比较，直到找到匹配的货架图或匹配的准则。在另一实施方式中，用户指示哪些货架图或准则是针对特定销售点的，以及将用以创建实景图的图像元数据用于通过在实景图中标识对应的销售点来标识匹配的货架图或准则。该元数据可以是位置数据。

一旦标识了匹配货架图或匹配准则，则基于步骤200中的匹配货架图或基于步骤230中的匹配准则来确定定性KPI。

如步骤210中所讨论的，公布单元790在仪表板、网页或图形化用户接口(GUI)上公布定量KPI和/或定性KPI。该公布单元790还可以在图像捕获设备710或位于销售点或商店的某些其他设备上公布消息，用于指示某人(诸如，库存管理员或商人)来针对产品展示采取动作，诸如，检查受影响区域并且采取任何必要的补救动作。公布部件是基于多渠道和多格式引擎，用于将结果以不同格式(文本、xml、PDF、Excel文件)并且通过不同渠道(FTP、电子邮件、SMS/MMS、Web)来分发。另外，计算分析学和多维分析并且(按要求)将其提供给用户。注意，可以使用系统100来确定针对多个商店或位置中销售点的KPI，并且通过接口(诸如，上文关于图6所描述的接口)提供KPI和其他分析。

图8示出了可以用作图像处理服务器720的硬件平台的计算机系统800。计算机系统800可以用作执行一个或多个这里描述的步骤、方法和功能的平台，该功能可以作为存储在一个或多个作为硬件存储设备的计算机可读存储设备的软件来实施。

计算机系统800包括处理器802或处理电路，该处理器802或处理电路可以实现或执行实行某些或所有这里所述方法、功能和其他步骤的软件指令。来自处理器802的命令和数据通过通信总线804进行通信。计算机系统800还包括计算机可读存储设备803(诸如，随机访问存储器(RAM))，其中处理器802的软件和数据可以在运行期间驻留在其中。存储设备803还可以包括非易失性数据存储。计算机系统800可以包括用于连接到网络的网络接口。本领域技术人员应当理解，可以在计算机系统800中添加或替代其他已知的电子部件。

虽然已经参考示例描述了实施方式，但是本领域技术人员能够对所描述的实施方式进行各种修改，而不脱离所要求保护实施方式的范围。而且，可以使用这里所描述的实施方式来确定项目的KPI，而不限于货架上销售的商品。例如，可以使用这里描述的系统和方法来确定是否已经正确实现了景观美化工程，或者是否已经在特许经销商处正确放置了汽车。

Claims

1.一种数字销售点系统，包括：

产品标识单元，配置用于接收包括多个产品的产品展示的至少一个捕获图像，以及通过将从所述至少一个捕获图像确定的特征与从多个产品模板确定的特征进行比较以确定匹配的产品模板来标识所述至少一个捕获图像中的所述多个产品的每一个；

实景图创建单元，配置用于从标识的所述多个产品和产品模板生成实景图，其中所述实景图包括所述产品展示的电子生成示意图；以及

产品价格KPI单元，配置用于标识接近来自所述实景图的每个已标识产品而定位的产品标签，识别每个产品标签上的产品价格，将每个产品价格与针对每个已标识产品的预定价格范围进行比较，以及基于所述比较来确定接近每个已标识产品定位的产品标签是否是针对所述已标识产品的正确产品标签。

2.根据权利要求1所述的数字销售点系统，其中所述产品价格KPI单元进一步配置用于将每个产品价格与针对每个已标识产品的一个或多个值进行比较，以确定所述产品价格是否是针对所述已标识产品的正确价格。

3.根据权利要求2所述的数字销售点系统，其中所述一个或多个值是基于针对所述已标识产品的历史产品定价数据的。

4.根据权利要求1所述的数字销售点系统，其中每个产品标签上的产品价格是使用光学字符识别识别的。

5.根据权利要求1所述的数字销售点系统，进一步包括：

KPI确定单元，配置用于将所述实景图与匹配的货架图或匹配的准则进行比较，并且用于基于所述实景图与所述匹配的货架图或与所述匹配的准则的所述比较来确定针对所述产品展示的KPI。

6.根据权利要求1所述的数字销售点系统，其中所述KPI指示所述已标识的产品是否处于期望的朝向、处于期望的顺序或者位于预定的货架上。

7.根据权利要求1所述的数字销售点系统，其中所述多个产品模板的每一个都是针对包含标识数据的每个产品的先前收集的正面模板。

8.根据权利要求1所述的数字销售点系统，其中所述至少一个图像包括多个捕获图像，以及所述实景图创建单元配置用于从对齐并合并至单个图像的所述多个捕获图像生成实景图。

9.一种用于确定销售点的关键业绩指标(KPI)的方法，所述方法包括：

接收包括多个产品的产品展示的至少一个捕获图像；

将从所述至少一个捕获图像确定的特征与从多个产品模板确定的特征进行比较；

基于所述比较来匹配产品模板与从所述至少一个捕获图像确定的特征；

基于所述匹配来标识所述至少一个捕获图像中的多个产品的每一个产品；

基于标识的所述多个产品，由计算机系统创建实景图；以及

基于从所述至少一个捕获图像创建的实景图，确定来自所述至少一个捕获图像的KPI集，其中所述KPI集包括针对所述多个产品的每个产品的产品价格监控KPI，用以指示针对所述多个产品的每个产品的产品标签上的价格是否是正确的价格。

10.根据权利要求9所述的方法，其中确定针对所述多个产品的每个产品的产品价格监控KPI包括：

标识接近每个已标识产品定位的产品标签；

识别针对每个已标识产品的所述产品标签上的产品价格；

将每个产品价格与针对每个已标识产品的预定价格范围进行比较；

针对每个已标识产品，确定接近所述已标识产品定位的产品标签是否是针对所述已标识产品的正确产品标签；

针对每个已标识产品，将每个产品价格与针对所述已标识产品的一个或多个值进行比较；以及

针对每个已标识产品，基于所述比较来确定所述产品价格是否是针对所述已标识产品的正确价格。

11.根据权利要求10所述的方法，其中识别针对每个已标识产品的所述产品标签上的产品价格包括：

使用光学字符识别来从所述标签识别所述产品价格。

12.根据权利要求10所述的方法，其中所述一个或多个值以所述已标识产品的历史产品定价数据为基础。

13.根据权利要求9所述的方法，进一步包括：

将所述确定的实景图与匹配的货架图或与匹配的准则进行比较，以确定所述实景图是否与所述匹配的货架图或所述匹配的准则一致，其中所述货架图或匹配的准则指示所述产品展示中多个产品的期望的朝向。

14.根据权利要求9所述的方法，其中所述多个产品模板的每个产品模板都是针对包含标识数据的每个产品的先前收集的正向模板。

15.根据权利要求9所述的方法，进一步包括：

从所述实景图标识产品缺货；以及

从所述实景图标识产品货架。

16.根据权利要求9所述的方法，其中所述至少一个图像包括多个捕获图像，并且所述方法包括：

将所述多个捕获图像对齐并且合并至用于创建所述实景图的单个图像。

17.根据权利要求9所述的方法，其中所述KPI集指示所述已标识产品是否处于期望的朝向、处于期望的顺序以及位于预定的货架上。

18.一种用于确定销售点处多个产品的产品价格的方法，所述方法包括：

接收包括所述多个产品的产品展示的至少一个捕获图像；

由计算机系统将从所述至少一个捕获图像确定的特征与从多个产品模板确定的特征进行比较；

基于从所述至少一个捕获图像确定的特征与从所述多个产品模板确定的特征的所述比较来匹配产品模板与从所述至少一个捕获图像确定的特征；

标识接近每个已标识产品定位的产品标签；

识别针对每个已标识产品的所述产品标签上的产品价格；

针对每个已标识产品，基于每个产品价格与针对所述已标识产品的一个或多个值的所述比较来确定所述产品价格是否是针对所述已标识产品的正确价格。

19.根据权利要求18所述的方法，其中所述一个或多个值是基于针对所述已标识产品的历史产品定价数据和实体提供的至少一个价格中的至少一个。

20.根据权利要求18所述的方法，其中针对每个已标识产品的价格范围包括用于确定每个已标识产品的正确价格的一个或多个值。