Computer Vision

Poznatky v reálném čase díky umělé inteligenci a modelování pomocí strojového učení

Inovativní technologie řešení Computer Vision společnosti Sensormatic poskytuje maloobchodní provozní poznatky založené na nejlepších modelech hlubokého učení v umělé inteligenci (AI) ve své třídě. Naše řešení počítačového vidění Computer Vision byla vytvořena ve spolupráci se společností Intel a jsou optimalizována pro maloobchod proprietárními algoritmy AI vyvinutými společností Sensormatic IQ.

Jednotlivé analýzy byly vyvinuty pomocí našich základních pilířů úspěšnosti v maloobchodě, jimiž jsou podpora prodeje, snižování rizik, optimalizace práce a zlepšování zkušeností nakupujících.

Díky statistikám konkrétních případů využití v maloobchodě zpracovávaným v reálném čase budete moct činit opodstatněná rozhodnutí a proaktivněji řešit problémy.
Analýzy lze snadno přidávat či odebírat, abyste se mohli soustředit na to, co je nejdůležitější pro měnící se potřeby podnikání v maloobchodě. Neustále se vyvíjejí nové analytické nástroje reagující na nejdůležitější výzvy v maloobchodním podnikání.
Tato technologie je nejen nákladově efektivní, ale dá se snadno zavést, protože můžete využít svou stávající kamerovou infrastrukturu a chytré rozbočovače.

Computer Vision

Počítačové vidění Computer Vision automatizuje úkoly a vyvozuje smysluplné informace z videozáznamů pořizovaných v reálném čase. Naše široká škála analýz počítačovým viděním Computer Vision Analytics vám pomůže prohlubovat vaše úsilí v oblasti prevence ztrát, shromažďovat poznatky pro lepší zkušenosti nakupujících a udržovat bezpečné prostředí pro nakupující i spolupracovníky. Snadno zaveditelné a výkonné analýzy počítačovým viděním Computer Vision Analytics budou pro poskytování všech dat potřebných pro komplexní řešení problémů v rámci rozvoje maloobchodu vyžívat vaši stávající video infrastrukturu a chytré rozbočovače. Všechny analýzy se zobrazují na jednotném kompaktním panelu umožňujícím snadný přístup ke klíčovým metrikám.

Stáhněte si bílou knihu
360 degree video camera in ceiling of retail store

Měřitelné výsledky prevence ztrát

S rostoucí aktivitou organizovaného zločinu v maloobchodě hledají maloobchodníci způsoby, jak těmto hrozbám čelit a zároveň optimalizovat výkonnost pracovníků v prodejnách. Naše komplexní sada analýz počítačovým viděním Computer Vision Analytics může hrát důležitou roli při prevenci ztrát a udržování bezpečného prostředí. Analýzy počítačovým viděním Computer Vision Analytics byly vyvinuty speciálně pro řešení některých z nejzávažnějších problémů při prevenci ztrát v dnešní době. Níže uvádíme příklady analýz:

video surveillance camera in aisle of retail grocery store

Detekce náhlého vyprázdnění regálů

Mnoho maloobchodníků zaznamenává nárůst aktivity zaměřené na odcizení zboží z regálů, což má za následek obrovské ztráty. Touto analýzou se monitoruje dění u regálu, aby se zachytily případy, kdy z regálu najednou zmizí předem stanovený počet položek. Personál v prodejně pak může přijmout preventivní opatření ke zmírnění trestné činnosti.

Tuto analýzu můžete také nakonfigurovat tak, aby poskytovala i indikaci, že je na regál třeba doplnit konkrétní položky. Kromě toho lze zaznamenat, že z regálu zmizela položka vysoké hodnoty, a pak ji nadále sledovat či nabídnout danému kupujícímu podporu navíc.

video surveillance camera in retail store with a group of shoppers blurred in the background

Upozornění na shromažďování

Jestliže bude upozorněni na skupiny lidí, kteří se shromažďují v určité oblasti či právě vstupují do prodejny jako dav, můžete změnit „pravidla hry“ s cílem jejich identifikace a zamezení organizovanému zločinu či krádežím páchaným jednotlivci. Díky včasnému upozornění na tyto skutečnosti v reálném čase si zajistíte lepší prevenci.

several vehicles in a retail store parking lot in spots reserved for package pickup

Upozornění na vozidla

Zásadní význam pro úsilí při prevenci ztrát má monitorování možnosti bezpečného zaparkování u prodejny a absence trestné činnosti.. Díky funkci „Upozornění na vozidla“ odhalíte auta zaparkovaná po delší než přednastavenou dobu nebo v oblasti se zákazem parkování. Touto analýzou se také dají měřit průměrné čekací doby vozidel pro metriky BOPIS (nákup on-line, vyzvednutí v prodejně).

overhead video surveillance camera in retail shopping mall

Monitorování potulky s úmyslem páchání trestné činnosti

Trestné činy se často páchají i po běžné provozní době. Touto analýzou se monitoruje potulka v oblastech s nízkým provozem a po pracovní době a při zjištění pohybové aktivity se aktivuje upozornění.

Meaningful Shopper Insights

Aby si maloobchodníci udrželi náskok před konkurencí a ve své prodejně poskytovali nakupujícím jedinečné zážitky z nakupování, snaží se lépe porozumět jejich chování a i tomu, jak se po prodejně pohybují. Díky těmto informacím mohou maloobchodníci vytvářet ideální prostředí a sestavovat účinné marketingové plány pro zvýšení prodeje. Náš stále bohatší seznam analýz počítačovým viděním Computer Vision Analytics vám usnadní zpracovávání vzorců návštěvnosti nakupujících a cestování za nákupem, a dokonce i demografických údajů a nálady návštěvníků ve vaší prodejně.

female shopper looking at cups and plates on a display in a retail store

Měření sledovanosti

Statistiky o demografických údajích a náladách nakupujících vstupujících do vaší prodejny poskytují užitečná data, která vám pomohou při rozhodování o vhodnosti a obsahu marketingových akcí a o propagaci. Tato analýza poskytuje demografické složení a přibližuje chování nakupujících, kteří setrvali v záběru dané kamery po delší časový úsek. Tyto poznatky použijete pro vytvoření individuálnějších a cílenějších zkušeností.

video surveillance camera with false color heatmaps of shoppers in retail store

Vzory pohybu zákazníků

Tato analýza zachycuje údaje o trasách pohybu a pomáhá vám sledovat cestu k nákupu návštěvníky vaší prodejny. Chování nakupujících lépe pochopíme, když získáme údaje o době setrvání, pohybu zákazníků a počtu návštěv.

female shopper looking at display of makeup in a retail health and beauty store

Měření doby setrvání

Měření doby setrvání může pomoci zaznamenávat dobu, po kterou nakupující setrvají v určité oblasti, například před regálovým čelem, a může tedy být cenným nástrojem pro ověření účinnosti marketingové kampaně nebo propagační akce.

Zjistěte více o počítačovém vidění Computer Vision ještě dnes.

Kontaktujte nás