3D Stereoscopic은 2 렌즈를 사용하여 이미지에서 깊이 인식과 3D 재구성을 용이하게합니다.
서로 다른 두 가지 관점에서 얻은 정보는 결합되어 객체와의 거리의 차이에 반비례하는 깊이 데이터로 해석됩니다.
깊이 정보를 통해 카메라는 한 그룹의 사람들을 다른 사람 앞에서와 같이 별도의 객체로 구별 할 수 있습니다.
동시에 10 명이 넘는 사람들이 가게에 들어올 때나 밖에서도 정확하게 셀 수 있습니다.
1.1 3D 카운팅 기능
1.1.1 유턴 교통 흐름은 계산되지 않음
고급 비디오 카운팅 알고리즘 인 FootfallCam 활용 인원 계수기 지속적으로 교통 흐름을 추적하고 계산에서 유턴을 제외합니다.
1.1.2 트래픽이 많은 상황에서도 정확한 계산
깊이 정보를 사용하면 카운터가 한 그룹의 사람들을 다른 사람 앞에서와 같이 별도의 개체로 구별 할 수 있습니다.
1.1.3 트롤리와 어린이 구별
FootfallCam 카운터는 추적되는 폴리곤의 모양과 크기를 기반으로 트롤리, 아기 젓가락 등의 비인간 물체를 지능적으로 할인합니다.
1.2 오토튜닝 기술
각 매장 환경은 다르지만 Wi-Fi 추적 기능은 대량의 샘플 크기를 기반으로 워킹 경로의 동작을 학습하고 고유 한 상점 환경에 맞게 설정을 자동 조정할 수 있습니다. 자동 튜닝 기술은 피플카운팅 모든 위치의 모든 카운터가보다 정확한 데이터를 제공하는지 확인하십시오. 이 자동 조정 방법은 데이터 수집 중에 카운터가 98 % 정확도를 유지하도록합니다.
- 카운팅 라인
- 천장의 높이
- 바닥 공간
- 3D 이미징
