데이터 기반 통찰력 영역에서 FootfallCam은 지속적으로 시장 피드백을 수집하여 점진적인 제품 개선을 위한 중요한 개선 영역을 조명합니다.
도전: 구성 업데이트 없이 장치 재배치, 카운터 위치 조정, 머리 위 장애물, 작동 및 비작동 기간 동안의 소음 방해, 어려운 환경 요인.
AI를 기반으로 한 지능형 환경 학습의 중요성을 인식하고 이러한 문제를 해결하여 정확성과 성능을 향상시킵니다.
1.1 자동 운영 시간 감지
아래에서 감지된 조건을 기반으로 각 장치는 기계 학습(Random Forest)을 사용하여 과거 추세로부터 학습합니다. 매일의 정확한 개폐 시간(분 단위 분해능)을 정확하게 판단할 수 있습니다.
(i) 교통 패턴
(ii) 조명 조건
(iii) 셔터 도어 상태(있는 경우)
1.1.1 매장 조명 켜기/끄기
환경 조명 변화 감지
1.1.2 셔터 도어 열림 / 닫힘
입구가 가까이 감지되면 자동 알림
1.2 오버헤드 막힘 경고
3D 이미징을 사용하여 보행 경로를 막고 있다고 생각되는 머리 위 장식이 있는 경우 추가 지원을 위해 경고가 전송됩니다.
1.2.1 오버헤드 막힘 감지
카운터 라이브 뷰를 부분적으로 차단하는 축제 장식
1.3 도보 경로 변경 알림
보행 경로에서 '추가' 물체가 감지되고 비정상적인 교통 패턴이 감지되면 장치는 추가 지원을 위해 경고를 보냅니다.
1.3.1 매장 가구 변경
(i) 상품 표시의 변경
(ii) 매장 전면에 가구 추가/제거
1.4 직원 및 경비원 제외
직원 수를 세는 것이 아니라 고객 수를 세는 것입니다. 이는 고객 수가 적은 고급 매장의 경우 특히 중요합니다.
1.4.1 직원 배제의 5배 방법
(i) 계수선/구역 제외
(ii) 체류 시간 제외
(iii) 벽 제외 버튼
(iv) AI 직원 태그
(v) 눈에 띄지 않는 패브릭 태그
1.4.2 가드 제외
"호버링" 보행 경로 패턴을 기반으로 합니다. AI 알고리즘은 그 사람을 '경비원'으로 분류합니다.
1.5 장치 위치 감지 변경
각 장치는 주변 환경에 대해 지속적으로 학습합니다. 환경이 전반적으로 오프시프트되는 경우 "장치 변경 위치" 경고가 전송됩니다.
1.5.1 환경을 인식하는 장치:
(i) 카운터 라이브 뷰는 다양한 입구 환경을 보여줍니다.
(ii) 안쪽/밖쪽 방향이 바뀌었을 수 있습니다.
1.6 장치 재배치 감지
고객은 시스템을 업데이트하지 않고 장치를 다른 사이트로 옮기는 경우가 많습니다. 잘못된 계산 데이터가 발생했습니다. 새로운 AI 알고리즘은 환경 변화를 감지하고 추가 지원을 위해 경고를 보냅니다.
전에: 기기가 다음과 페어링되었습니다. 지점ID6213
후 : 장치는 다음과 같이 유지됩니다. 지점ID6213그러나 급격한 환경 변화가 있습니다. (FootfallCam AI에서 감지)
