データに基づいた洞察の領域で、FootfallCam は市場からのフィードバックを継続的に収集し、製品を段階的に改善するための重要な改善領域に光を当てます。
課題: 構成更新を伴わないデバイスの再配置、カウンタ位置の調整、頭上の障害物、動作期間中および非動作期間中の騒音障害、および困難な環境要因。
AI を活用したインテリジェントな環境学習の重要性を認識し、精度とパフォーマンスを向上させるためにこれらの問題に取り組んでいます。
1.1 稼働時間の自動検出
以下で検出された条件に基づいて、各デバイスは機械学習 (ランダム フォレスト) を使用して過去の傾向から学習します。 毎日の正確な開閉時間（分単位）を正確に決定できます。
(i) トラフィックパターン
(ii) 照明条件
(iii) シャッター ドアの状態 (存在する場合)
1.1.1 店舗照明のオン/オフ
環境照明変化の検出
1.1.2 シャッタードアの開閉
入口が近いと検知すると自動警報
1.2 オーバーヘッド詰まりアラート
3D イメージングを使用すると、歩道を妨げていると思われる頭上の装飾がある場合、さらなる支援を求めるアラートが送信されます。
1.2.1 オーバーヘッドの詰まりの検出
カウンターのライブビューを部分的に遮るお祭りの装飾
1.3 歩行経路変更アラート
歩行経路で「追加の」物体が検出され、異常な交通パターンが検出された場合、デバイスはさらなる支援を求めるアラートを送信します。
1.3.1 店舗什器の変更
(i) 商品表示の変更
(ii) 店頭の家具の追加・撤去
1.4 スタッフと警備員の除外
スタッフではなく、顧客の数を数えます。 これは、客足が少ない高級店では特に重要です。
1.4.1 スタッフの除外の 5 倍の方法
(i) カウンティングライン/ゾーンの除外
(ii) 滞留時間の除外
(iii) 壁除外ボタン
(iv) AIスタッフタグ
(v) 目立たない布タグ
1.4.2 ガードの除外
「ホバリング」歩行経路パターンに基づいています。 AI アルゴリズムはその人物を「警備員」に分類します。
1.5 デバイス位置検出の変更
各デバイスはその環境について継続的に学習しています。 環境のグローバルなオフシフトがある場合、「デバイスの位置変更」アラートが送信されます。
1.5.1 デバイスは環境を認識します。
(i) カウンターライブビューには異なる入場環境が表示されます
(ii) イン/アウト方向が逆になった可能性がある
1.6 デバイスの再配置の検出
顧客は、システムを更新せずにデバイスを別のサイトに移動することがよくありました。 無効な計数データが発生しました。 新しい AI アルゴリズムは環境の変化を検出し、さらなる支援を求めるアラートを送信します。
前： デバイスがペアリングされています 支店ID6213
後： デバイスはそのまま残ります 支店ID6213しかし、急激な環境の変化があり、 (FootfallCam AIにより検出)
