技術資料
下載規格表
設備尺寸 (mm) |
430(寬)x 330(深)x 88(高) |
重量 |
7kg |
套管 |
由金屬製成 |
輸入功率 |
交流 110-230V, 50~60Hz |
電源消耗功率 |
80W |
中央處理器 |
64 位元 6 核心 @ 1.5GHz |
GPU |
1024 核 @ 625MHz |
記憶體應用 |
8GB 128 位 LPDDR5 @ 3200MHz | 68 GB/秒 |
硬碟錄影機編解碼器 |
H.265 |
硬碟錄影機音頻 |
711A |
視頻編碼器 |
16*5M-N@6fps(6合1)/16*4M-N@8fps(6合1)/16*1080P@8fps(6合1),預設5M-N |
視頻解碼器 |
8*5M-N@6fps(6合1)/16*4M-N@8fps(6合1)/16*1080P@8fps(6合1),預設5M-N |
多模式輸入 |
模擬:16*5M-N; 混合:16*5M-N(模擬)+ 4*1080P(網路) 網路:16*1080P; 8*5M |
錄製模式 |
手動 > 警報 > 移動偵測 > 定時 |
本地播放 |
16CH(類比輸入模式) |
視頻輸入端口 |
16通道BNC |
顯示屏 |
1 個 VGA、1 個 HDMI |
硬盤 |
2x SATA 連接埠(最大 14TB/每個) |
USB |
2 個 USB 2.0 連接埠 |
商品保修條款 |
自首次分配之日起 1 年(可依要求延長保固期) |
起源 |
英國製造 |
功能
Centroid DVR 利用先進的臉部辨識技術來增強零售環境中的安全性。透過識別黑名單上的個人,它可以有效監控客戶的進入和行為。這種主動的方法使員工能夠快速回應潛在的安全威脅,為所有客戶創造更安全的購物體驗。
Centroid DVR 利用複雜的追蹤模型來偵測訪客中的可疑動作和行為。當發現異常行為時,系統會向工作人員觸發警報,使他們能夠管理可能有問題的人員的進入,從而增強整體安全性並最大限度地降低盜竊風險。
追蹤購物者在商店內的旅程,從他們訪問過的區域到他們接觸過的產品,以及他們是否進行了購買。透過根據購物者的行為對其進行分類,零售商可以獲得更深入的洞察,客製化產品,客製化商店佈局和商品陳列,以更好地滿足客戶需求並增強整體購物體驗。
按性別、年齡組和情緒表達對訪客進行分類,提供有價值的人口統計洞察。此分析使零售商能夠透過更好地了解受眾來制定行銷策略並提高客戶參與度,最終增強客戶體驗並在零售領域進行更有效的促銷工作。
憑藉其隊列檢測模型,Centroid DVR 可準確測量零售環境中的即時隊列長度。此功能使零售商能夠有效監控店內客流量、優化員工分配並減少顧客等待時間,從而提高服務水準並為所有顧客帶來更滿意的購物體驗。
熱圖功能可視化店內客戶活動,突顯高參與度和低參與度的區域。透過識別「熱」區和「冷」區,零售商可以更了解顧客偏好、優化商店佈局並增強行銷策略,最終推動銷售並提高整體顧客滿意度。
Centroid DVR 採用骨架追蹤技術,在產品層面衡量客戶參與度。這種詳細的分析可以確定哪些產品最受關注,哪些產品不太受關注,從而使零售商能夠做出明智的庫存決策、調整產品佈局並實施有針對性的行銷策略以促進銷售。
利用員工統一辨識技術,有效區分員工和顧客。此功能可衡量客戶與員工互動的平均持續時間,提供有關服務品質和效率的寶貴見解,使零售商能夠提高客戶參與度和商店內的整體滿意度。
監控不同時段的座位佔用率和可用性,並確定高使用率的用餐區域。此指標使餐廳經營者能夠做出營運決策,例如在高峰時段增加員工以更快地清理餐桌或在未來地點擴大座位,從而防止潛在客戶因排長隊或滿員而流失而造成銷售損失。
如何連接起來呢?
零售店店內分析
的一部分 FootfallCam V9 分析(Analytics)
店內預購分析,例如路人、參與的顧客以及他們在商店不同區域的訪問持續時間,使零售商能夠獲得有價值的見解。然而,僅靠客戶參與數據可能無法提供零售商所需的全面購物者分析。透過將這些數據與收集的其他指標結合 FootfallCam 3D Pro2 透過人流量統計,例如客流量、存取持續時間和外部流量,零售商可以更全面地了解對所有企業至關重要的數據分析。