Bei Technologie zur Personenzählung denken viele zunächst an den Einzelhandel. Dort wird sie typischerweise eingesetzt, um Besucherzahlen, Konversionsraten und die Frequentierung bestimmter Bereiche zu analysieren. Doch auch Kultur- und Event-Veranstalter – etwa Museen, Bibliotheken oder Kasinos – nutzen diese Technologie zunehmend, obwohl sie nicht zu den klassischen „Einzelhändlern“ zählen.

Warum ist die Erfassung von Besucherstromdaten auch in diesen Bereichen relevant? Und wie kann die Wiederholungserkennung die gewonnenen Erkenntnisse weiter vertiefen und neue Potenziale erschließen?

Wiederholungserkennung nutzt künstliche Intelligenz, um anonymen Personen innerhalb eines Gebäudes eine eindeutige Identifikationsnummer zuzuweisen – ganz ohne die Verwendung personenbezogener Daten. Dabei werden visuelle Merkmale wie Kleidungsstil, Muster, Accessoires oder Logos analysiert. So kann eine Person über mehrere vernetzte Sensoren hinweg erkannt werden, ohne dass Technologien wie Gesichtserkennung zum Einsatz kommen.

Ohne eine Form der Personenzählung fehlt Veranstaltungsorten und Kultureinrichtungen oft die Grundlage, um Besucherzahlen sinnvoll zu interpretieren. Zwar verkaufen manche Einrichtungen wie Museen Eintrittskarten, doch das ist nicht überall der Fall. Besucherzahlen sind jedoch häufig ausschlaggebend für die Vergabe staatlicher Fördermittel. In Kasinos wiederum kann die Erfassung des Besucherstroms eine behördliche Auflage der Glücksspielkommission sein.

Darüber hinaus bietet die einfache Personenzählung auch praktische Vorteile: Museen und touristische Attraktionen verfügen oft über Souvenirshops, sodass Besucherdaten zur Umsatzanalyse und zur Optimierung der Personaleinsatzplanung genutzt werden können – klassische Leistungskennzahlen aus dem Einzelhandel.

Doch was kommt danach? Wie kann die Wiederholungserkennung über diese Standardmetriken hinausgehen und zusätzliche, tiefere Erkenntnisse liefern?

Kultur- und Veranstaltungsorte sind häufig weitläufige Anlagen mit vielen unterschiedlichen Bereichen – denken Sie an die zahlreichen Galerien eines Museums oder die Etagen einer großen Bibliothek. Doch wie lässt sich nachvollziehen, wo sich Besucher tatsächlich aufhalten, nachdem sie den Eingangsbereich passiert haben? Welche Etagen sind besonders beliebt? Und wie lange verweilen Menschen in den einzelnen Bereichen?

Solche Fragen wurden in der Vergangenheit oft mithilfe von WLAN-Technologie in Kombination mit klassischen Personenzählsystemen beantwortet. Sensoren an den Eingängen einzelner Räume oder Stockwerke erfassen die Besucherzahlen, während WLAN-Signale Hinweise auf die Verweildauer liefern. Doch diese Methode hat Schwächen: Betritt eine Person denselben Bereich mehrfach, wird sie jedes Mal erneut gezählt – was die Zahlen verzerrt. Zudem liefern WLAN-Tags nur Stichprobendaten, und es wären zahlreiche Tags nötig, um große Flächen zuverlässig abzudecken.

Die Wiederholungserkennung kann viele der Schwächen herkömmlicher Personenzählung beheben. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur anonymen Identifikation von Personen über mehrere vernetzte Sensoren hinweg wird verhindert, dass Besucher mehrfach gezählt werden, wenn sie einen Bereich erneut betreten oder kurzzeitig aus dem Sichtfeld verschwinden. Eine Person, die eine Galerie mehrmals besucht, wird zuverlässig als dieselbe erkannt – ohne doppelte Zählung.

Darüber hinaus ermöglicht die Technologie eine präzise Analyse der Nutzung einzelner Bereiche innerhalb eines Veranstaltungsortes – und das mit deutlich weniger Hardwareeinsatz als bei herkömmlichen Lösungen. Selbst großflächige Räume lassen sich effizient abdecken, und besonders frequentierte Zonen können gezielt identifiziert werden.

Ein weiterer Vorteil: Die Wiederholungserkennung funktioniert auch im Außenbereich. Damit können Veranstaltungsorte, die bislang Schwierigkeiten hatten, die Nutzung von Außenflächen zu erfassen – etwa Gärten, Innenhöfe oder temporäre Installationen – nun fundierte Daten gewinnen und in ihre Auswertungen einbeziehen.

Wenn ein Museum eine neue Ausstellung eröffnet oder eine Bibliothek eine Veranstaltung durchführt, kann die Wiederholungserkennung wertvolle Einblicke liefern: Gibt es signifikante Veränderungen im Besucherverhalten? Hat die neue Ausstellung mehr Menschen angezogen? War die Verweildauer länger oder kürzer als bei früheren Formaten?

Durch die kontinuierliche, anonyme Identifikation von Personen über mehrere Sensoren hinweg lassen sich Bewegungsmuster und Aufenthaltszeiten präzise analysieren. So können Einrichtungen erkennen, ob bestimmte Exponate von einer Verlagerung profitieren würden oder wie sich Ausstellungen sinnvoll rotieren lassen. Auch die Frage, ob Besucher nur eine bestimmte Galerie besuchen oder sich durch mehrere Bereiche bewegen, lässt sich beantworten. In Bibliotheken kann die Technologie helfen zu verstehen, ob Besucher lediglich Bücher ausleihen oder auch Zeit mit Lesen, Recherchieren oder Schmökern verbringen. Die Wiederholungserkennung liefert damit nicht nur quantitative Daten, sondern eröffnet neue Möglichkeiten zur qualitativen Bewertung von Angeboten und zur Optimierung der Besucherführung.

Wiederholungserkennung geht über die reine Zählung und Bewegungsverfolgung hinaus – sie kann auch zeigen, wer einen Ort besucht. Mithilfe KI-gestützter Analyse liefert die Technologie demografische Informationen wie geschätztes Alter oder Geschlecht, ohne dabei personenbezogene Daten zu erfassen. So können Museen, Bibliotheken oder andere Einrichtungen überprüfen, ob bestimmte Zielgruppen – etwa durch spezielle Ausstellungen oder Kampagnen – tatsächlich erreicht wurden.

Darüber hinaus ermöglicht die Wiederholungserkennung die Erfassung der Personendichte in Echtzeit. Veranstaltungsorte erhalten so einen genauen Überblick darüber, wie viele Personen sich zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem bestimmten Bereich aufhalten. Das ist besonders hilfreich, um Kapazitätsgrenzen einzuhalten, Überfüllung zu vermeiden und ein angenehmes Besuchserlebnis sicherzustellen – etwa durch gezielte Besucherlenkung oder dynamische Zutrittsregelungen.

Die Technologie für die Wiederholungserkennung kann Kulturstätten und Veranstaltungsorten dabei helfen, ihre Popularität besser auszuloten. Es kann von großem Vorteil sein, wenn man weiß, wie die einzelnen Bereiche genutzt werden, wo sich die Hotspots befinden und wie lange sich die Menschen in den verschiedenen Bereichen aufhalten. Die Wiederholungserkennung hilft diesen Einrichtungen nicht nur, die Zählung der Besucher zu optimieren, sondern auch, datengestützte Entscheidungen auf der Grundlage fundierter Erkenntnisse zu treffen.

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