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Fixed Retail Scanner LaneHawk LH5000 Datalogic

LaneHawk™ LH5000 es una solución de prevención de pérdidas que convierte el fondo de la cesta (BOB) en beneficios en tiempo real. Esta unidad detecta y reconoce los artículos como parte de la transacción, asegurando que las tiendas reciban el pago por sus artículos BOB.

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Al igual que sus predecesores, el LH5000 utiliza un avanzado software de Reconocimiento Visual de Patrones (ViPR), además de la recién añadida compatibilidad con los códigos de barras 1D y las marcas de agua digitales de los códigos de barras Digimarc para eliminar hasta el 90% de la pérdida desconocida causada por los artículos Bottom-Of-Basket (BOB). A diferencia de cualquier otro sistema de prevención de pérdidas BOB, el sistema LaneHawk se integra en el punto de venta del retailer creando una potente solución para aumentar rápida y eficazmente los beneficios de la tienda en tiempo real. El sistema LH5000 detecta y reconoce los artículos que pasan por la cámara y enviará su información GTIN directamente al TPV. Antes de realizar el pago, el cajero verifica los artículos que se han encontrado en la cesta, los añade y finaliza la transacción. En pocas palabras, el sistema LaneHawk es la mejor solución para asegurar que todos los artículos que se encuentran en el fondo de los carros de la compra sean pagados.

ViPR Software

Se crea una base de datos de imágenes de alta resolución (llamada conjunto de modelos) que contiene el embalaje del producto de los artículos comunes de BOB.  ViPR extrae puntos clave (puntos de características) de estas imágenes para crear un patrón de identificación único para cada UPC, similar a una huella digital.

Cuando un producto pasa por la unidad LaneHawk LH5000, se captura una imagen del producto y el software ViPR se encarga de extraer los puntos de características de esa imagen.  El software ViPR es entonces capaz de identificar el producto haciendo coincidir el patrón de puntos de características de la imagen con los patrones de puntos de características almacenados en el conjunto de modelos.  Estos cálculos se agilizan para producir resultados en una fracción de segundo, lo que permite que el reconocimiento ocurra en tiempo real.

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