تحليلات الرؤية واللغة

FootfallCam يجمع نظام إدارة دورة حياة المنتج (VLM) بين تتبع الأفراد، ونشاط المنطقة، والخصائص الديموغرافية، وسلوك المجموعات، وتصميم المتجر، والبيانات السياقية مثل العروض الترويجية أو ظروف التشغيل. ويستخدم هذا السياق المنظم لتصنيف الأحداث إلى فئات محددة، مما يخلق مقاييس أكثر شمولاً لتفاعل المنتج، والتفاعل مع الخدمة، والنشاط التشغيلي.

يتم اختيار اللحظات المهمة، وتفسيرها، وتصنيفها، وتحويلها إلى مقاييس تجزئة منظمة. يُطبَّق نظام إدارة الفيديو (VLM) ضمن سياقات أعمال محددة. يركز النظام على المناطق والفترات الزمنية وأنواع الأحداث ذات الصلة، ثم يفسر لحظة الفيديو المختارة باستخدام أسئلة وقواعد تصنيف مُعدَّة مسبقًا. لا يُعد الناتج وصفًا مفتوحًا، بل هو نتيجة مُتحكَّم بها ومُرتبطة بفئات أعمال مُحدَّدة مسبقًا.

تم تدريب VLM مسبقًا على فهم مجموعة واسعة من المواقف البصرية. وهذا يسمح FootfallCam يهدف هذا النظام إلى تطبيق فهم الفيديو على مختلف سلوكيات البيع بالتجزئة دون الحاجة إلى تدريب نموذج منفصل لكل سيناريو. فهو قادر على تفسير سياق الإطارات المتعددة، وفهم أنماط التفاعل، وتقديم مخرجات مركزة بناءً على أسئلة محددة مسبقًا.

قد يُمثل الموقع نفسه ومدة التواجد فيه سلوكيات مختلفة تمامًا. يساعد نموذج إدارة سلوك المستهلك (VLM) في التمييز بينها. قد يقف العميل في المنطقة نفسها للمدة نفسها، لكن سلوكه قد يكون مختلفًا تمامًا. فقد يكون منشغلًا بهاتفه، أو ينظر نظرة خاطفة، أو يتصفح المنتجات بنشاط، أو يلمس أحد المنتجات، أو يتحدث بشكل عفوي، أو يناقش المنتج مع شخص آخر. يساعد نموذج إدارة سلوك المستهلك (VLM) في فصل هذه النتائج.

يمكن فحص كل حدث مصنف باستخدام أدلة الفيديو والتفاصيل السياقية وملاحظات المراجعين قبل اعتماده في التقارير. تحوّل بيئة مراجعة الفيديو مخرجات نظام إدارة التعلم المرئي إلى عملية تشغيلية. يستطيع المراجعون معاينة مقطع الحدث، وفهم سبب تصنيف التفاعل بطريقة معينة، ومقارنته بسياق الموقع، وإضافة تعليقات توضيحية، وتأكيد النتيجة النهائية. يضمن هذا بقاء المقاييس السياقية قابلة للقياس والتفسير ومتوافقة مع النشاط الفعلي للمتجر.