人工智能环境学习

在数据驱动洞察领域， FootfallCam 持续收集市场反馈，揭示关键改进领域，从而逐步改进产品。

挑战：无需配置更新、计数器位置调整、头顶障碍物、运行和非运行期间的噪音干扰以及具有挑战性的环境因素的设备搬迁。

认识到人工智能驱动的智能环境学习的重要性，我们解决这些问题以提高准确性和性能。

自动检测营业时间

根据下面检测到的条件，每个设备使用机器学习（随机森林）从历史趋势中学习；可以准确确定每天准确的开盘和收盘时间（分钟分辨率）

（i）交通模式
（二）光照条件
(iii) 卷帘门状态（如有）

环境光照变化检测

如果检测到入口接近则自动发出警报

使用 3D 成像，如果认为头顶装饰堵塞了人行道，就会发送警报以寻求进一步帮助。

节日装饰部分遮挡柜台实时视野

当在步行路径中检测到“其他”物体并且检测到异常交通模式时，设备将发出警报以寻求进一步帮助。

（i）产品展示方式的改变
(ii) 添加/移除店面的家具

计算顾客数量，而不是员工数量。这对于客流量较低的奢侈品店尤其重要。

5x 员工排除方法

（i）计数线/区域排除
（二）停留时间排除
(iii) 墙壁排除按钮
(iv) AI员工标签
（五）隐蔽式布标签

基于“悬停”的步行路径模式；人工智能算法会将该人归类为“警卫”。

每个设备都在不断地了解其环境。如果环境出现全局偏移，则会发出“设备更改位置”警报。

（i）柜台实时画面显示不同的入口环境
(ii) 可能反转进/出方向

客户经常将设备迁移到其他站点而不更新系统。导致计数数据无效。新的人工智能算法将检测环境变化并发送警报以寻求进一步帮助。

之前设备已配对 分行ID6213

后设备仍与 分行ID6213然而，环境发生了突变（由……检测到）。 FootfallCam 人工智能)

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