Я делал нечто подобное для своей диссертации в университете. Я разработал приложение, которое обнаруживало указатели, читало их содержимое, а затем персонализировало / расставило приоритеты в зависимости от предпочтений пользователя (с переменным успехом).
В рамках этого я должен был изучить распознавание изображений.
Вы можете захотеть взглянуть на две вещи:
Qualcomm QCAR SDK . Это было немного слишком специфично для того, к чему я стремился, но если бы вы делали это в небольшом количестве магазинов, это может сработать. Для этого потребуется подборка изображений магазинов, чтобы сопоставить их - я не знаю, насколько успешной она будет.
То, что я реализовал, использовало JavaCV (преобразование OpenCV ), которое также имеет преобразование Android. Кажется, он позволяет распознавать изображения немного более широко, чем предыдущий вариант, поэтому я использовал его. Однако для создания классификатора потребуется провести собственное обучение (если только в нем нет другого способа распознавания изображений). Но есть ряд руководств , которые могут помочь с этим.
Я использовал его для распознавания указателей с достаточным успехом на основе лишь некоторой базовой подготовки, хотя, как правило, распознавал ряд ложных срабатываний.
В моем приложении я затем использовал местоположение для сопоставления с предыдущими обнаружениями и т. Д.
Надеюсь, это поможет вам начать.