Einkaufszentren und Einzelhändler suchen ständig nach Möglichkeiten, das Einkaufserlebnis für ihre Kunden zu verbessern. Mit der Einführung von Personenzählsystemen können Ladenbesitzer nun die Anzahl der ein- und ausgehenden Personen überwachen und so jederzeit den Kundenandrang im Geschäft erfassen. Dieses System hilft Ladenbesitzern nicht nur bei der Personalplanung, sondern auch bei der Optimierung von Ladenlayout und Werbeaktionen, um ihren Kunden einen besseren Service zu bieten. Auch die Kunden profitieren von dieser Technologie: kürzere Wartezeiten und ein übersichtlicheres Einkaufsumfeld erwarten sie. Angesichts des technologischen Fortschritts erweisen sich Personenzählsysteme als wertvolle Investition für Unternehmen, die ihr Kundenerlebnis verbessern möchten.
Über unseren Kunden
Wir möchten Ihnen ein renommiertes japanisches Unternehmen aus der E-Commerce-Branche vorstellen. Dieses angesehene Unternehmen hat sich stets zum Ziel gesetzt, die digitale Welt durch die Erfüllung der Bedürfnisse des modernen Konsumenten zu revolutionieren.
Durch den Einsatz modernster Technologien und innovativer Geschäftsstrategien hat sich das Unternehmen in dem hart umkämpften Markt eine einzigartige Position erarbeitet. Neben herausragenden Produkten setzt es stets hohe Maßstäbe im Kundenservice und stellt sicher, dass die Kunden die ihnen zustehende Aufmerksamkeit und Unterstützung erhalten. Mit seiner Leidenschaft für Erfolg und Wachstum ist dieses Kundenunternehmen ein leuchtendes Beispiel für Exzellenz im japanischen E-Commerce.
Geschäftlicher Bedarf
Mit dem technologischen Fortschritt nutzen Unternehmen die neuesten Tools, um sich Wettbewerbsvorteile zu sichern. Ein solches Tool ist das Personenzählsystem, das sich im Einzelhandel als unverzichtbar erwiesen hat. Es liefert Einblicke in die Kundenfrequenz, ergänzt Überwachungskameras und unterstützt Einzelhändler bei der Optimierung ihrer Abläufe. Dank präziser Daten zur Kundenfrequenz können Unternehmen Muster besser erkennen, fundierte Entscheidungen treffen und letztendlich ihr Geschäft verbessern. Dieses Tool hat sich als wertvolle Investition für Einzelhändler erwiesen, die ihre Effizienz und ihren Gewinn maximieren möchten.
Wir sind daher beauftragt, ein Personenzählsystem für die Einzelhandelsgeschäfte unseres Kunden zu entwickeln. Unsere Aufgabe ist es, ein effektives System zu erstellen, das nicht nur Daten zur Anzahl der ein- und ausgehenden Kunden liefert, sondern Einzelhändlern auch hilft, ihre Ladenlayouts, Werbeaktionen und Personalplanung zu optimieren. Zu diesem Zweck planen wir, die fortschrittliche Technologie des Deep Learning einzusetzen, um eine maßgeschneiderte Lösung für die Bedürfnisse unseres geschätzten Kunden zu entwickeln.
Unser Ansatz
TensorFlow und OpenCV sind die beiden wertvollen Werkzeuge, die wir für dieses Projekt einsetzen wollten. TensorFlow und OpenCV sind leistungsstarke Technologien, die die Welt des maschinellen Lernens und der Computer Vision revolutioniert haben. TensorFlow, entwickelt von Google, bietet ein flexibles Framework zum Erstellen und Trainieren von Modellen des maschinellen Lernens. Dank seiner beeindruckenden Fähigkeiten zur Verarbeitung großer Datensätze und komplexer Modelle hat sich TensorFlow zu einem Standardwerkzeug für viele KI-Anwendungen entwickelt.
OpenCV hingegen ist eine beliebte und weit verbreitete Bibliothek für Computer Vision, mit der Entwickler problemlos vielfältige Aufgaben wie Objekterkennung, Gesichtserkennung und Bildverarbeitung durchführen können. Durch die Kombination dieser beiden Tools lassen sich robuste und effiziente KI-Anwendungen für unterschiedlichste Branchen erstellen. Ob im Gesundheitswesen, im Finanzsektor oder im Einzelhandel – die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit von TensorFlow und OpenCV helfen Ihnen, innovative Lösungen zu entwickeln, die Ihr Unternehmen oder Ihre Branche nachhaltig verändern.
Die Lösung
Um Personen in Videos präzise zu erkennen und zu verfolgen, wurde in der Regel eine fortschrittliche Technologie auf Basis von Deep Learning eingesetzt. Die hierfür entwickelte Engine basiert auf der Objekterkennungs-API von TensorFlow bzw. Faster R-CNN. Die Objekterkennungs-API von TensorFlow ermöglicht es Entwicklern, Modelle zum Erkennen von Objekten in Bildern und Videos zu trainieren. Einer der beliebtesten Algorithmen dieser API ist Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network). Dieser Algorithmus ist für seine Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Objekterkennung bekannt und findet in einer Vielzahl von Anwendungen Verwendung.
Sobald Personen identifiziert waren, wurden ihnen eindeutige IDs zugewiesen, über die sie in Echtzeit verfolgt werden konnten. Hierfür wurde der Tracking-Algorithmus SORT/Deep SORT eingesetzt. SORT steht für Simple Online and Realtime Tracking und ist ein sehr effizienter und benutzerfreundlicher Algorithmus. Deep SORT hingegen ist eine verbesserte Version von SORT und deutlich komplexer. Er nutzt Deep Learning, um Objekte präzise zu identifizieren und über einen längeren Zeitraum zu verfolgen. Dank dieser Technologie wurde die Erkennung und Verfolgung von Personen in jedem einzelnen Videobild nicht nur möglich, sondern auch deutlich effizienter.
Schlussbetrachtung
Zusammenfassend haben wir ein effektives Personenzählsystem entwickelt, das die Leistungsfähigkeit von Deep Learning nutzt, um Personen in Videos präzise zu erkennen und zu verfolgen. Durch die Kombination der Objekterkennungs-API von TensorFlow mit OpenCV und den SORT-/Deep-SORT-Algorithmen liefert unser System genaue Daten zur Kundenfrequenz für Einzelhändler, die ihre Effizienz und ihren Gewinn maximieren möchten. Wir sind überzeugt, dass diese Technologie auch für andere Branchen großes Potenzial birgt und freuen uns darauf, weitere innovative Lösungen zu sehen, die diese leistungsstarken Werkzeuge nutzen.
Wenn Sie geschäftliche Anwendungsfälle haben, die den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie unseres Personenzählsystems erfordern, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, wir besprechen dies gerne mit Ihnen!
