ショッピングセンターや小売業者は、常に顧客のショッピング体験を向上させる方法を模索しています。ショッパートラフィックのための人数計測システムの導入により、店舗のオーナーは店内に出入りする人数を監視できるようになり、特定の時間帯に店内がどれほど混雑しているかを把握することができます。このシステムは、店舗のオーナーがより適切なスタッフ配置の判断をするのに役立つだけでなく、店内のレイアウトやプロモーションを最適化し、顧客により良いサービスを提供するのにも役立ちます。さらに、この技術により、顧客は待ち時間が短縮され、より整理されたショッピング環境を享受することができます。技術の進歩が続く中、人数計測システムは、顧客体験を向上させようとするビジネスにとって価値のある投資であることが証明されています。
クライアントについて
日本のEコマース業界に根ざした著名なクライアント企業でございます。この評判の高い企業は、現代の消費者のニーズに応えることで、デジタル世界を革新し続けています。
最先端の技術と革新的なビジネス戦略を活用することで、この組織は非常に競争の激しい市場の中で独自のアイデンティティを確立しました。優れた製品を提供するだけでなく、この会社は常に高い水準のカスタマーサービスを設定し、消費者が必要な注意とサポートを受けられるようにしています。成功と成長への情熱を持つこのクライアント企業は、日本のEコマース業界における優秀さの輝かしい例です。
ビジネス・ニーズ
技術の進歩に伴い、企業は競争力を高めるために最新のツールを活用しています。その一つが小売業界で必須のツールとなった「People Counting System（人数計測システム）」です。このシステムは、監視カメラを補完し、買い物客の交通量に関する洞察を提供することで、小売業者が業務を最適化するのに役立ちます。正確な歩行者数データを得ることで、企業はパターンを特定し、情報に基づいた意思決定を行い、最終的には小売業務を改善することができます。このツールは、効率と利益を最大化しようとする小売業者にとって、価値のある投資であることが証明されています。
したがって、私たちはクライアントの小売店向けに人流計測システムの設計と開発を行う必要があります。私たちの任務は、店舗に出入りする買い物客の数に関するデータを提供するだけでなく、小売業者が店舗のレイアウト、プロモーション、およびスタッフ配置の決定を最適化するのを助ける効果的なシステムを構築することです。この目的のために、先進技術であるディープラーニングを活用して、価値あるクライアントのニーズに応える効果的なソリューションを作成する予定です。
私たちのアプローチ
TensorFlowとOpenCVは、このプロジェクトで利用する予定の2つの貴重なツールです。TensorFlowとOpenCVは、機械学習とコンピュータビジョンの世界を革命的に変えた強力な技術です。Googleによって開発されたTensorFlowは、機械学習モデルの構築とトレーニングに柔軟なフレームワークを提供します。大規模なデータセットや複雑なモデルを扱うための優れた能力により、TensorFlowは多くのAIアプリケーションにとって不可欠なツールとなっています。
一方、OpenCVは人気が高く広く使用されているコンピュータビジョンライブラリで、開発者が物体検出、顔認識、画像処理などのさまざまなタスクを簡単に実行できるようにします。これら二つのツールを組み合わせることで、開発者はさまざまな産業向けに強力で効率的なAIアプリケーションを作成することができます。医療、金融、小売業などの分野であっても、TensorFlowとOpenCVのパワーと多様性が、ビジネスや業界に真の影響を与える革新的なソリューションの構築を支援します。
ソリューション
一般的に、ビデオ内の人物を正確に検出し追跡するためには、ディープラーニングを利用した高度な技術が使用されます。このタスクのために作成されたエンジンは、TensorFlowのオブジェクト検出API/Faster R-CNNを使用して構築されました。TensorFlowのオブジェクト検出APIは、開発者が画像やビデオ内のオブジェクトを識別するためのモデルを訓練するのに役立つアプローチです。このAPIで使用される最も人気のあるアルゴリズムの一つがFaster R-CNNです。これは「Region-based Convolutional Neural Network（領域ベースの畳み込みニューラルネットワーク）」の略で、このアルゴリズムは物体の検出においてその精度と速度で知られており、さまざまな用途で使用されています。
個人が認識されると、リアルタイムで追跡できるように、ユニークIDが割り当てられました。このために、SORT / Deep SORTという追跡アルゴリズムが利用されました。SORTはSimple Online and Realtime Trackingの略で、非常に効率的で使いやすい追跡アルゴリズムです。一方、Deep SORTはSORTのアップグレード版で、より高度で複雑です。Deep SORTは深層学習を使用して、より長い期間にわたって物体を正確に識別し追跡します。この技術が導入されたことで、各ビデオフレームでの人々の検出と追跡のタスクが実現可能であるだけでなく、効率的になりました。
感想
結論として、我々はディープラーニングの力を活用し、ビデオ内の個人を正確に検出し追跡する効果的な人数カウントシステムを開発しました。TensorFlowの物体検出APIをOpenCVおよびSORT / deep SORTアルゴリズムと組み合わせることで、我々のシステムは小売業者が効率と利益を最大化するための正確なフットフォール（来店者数）のデータを提供することが可能となります。この技術は他の産業にとっても大きな可能性を持っていると信じており、これらの強力なツールを活用したさらに多くの革新的なソリューションが生まれることを楽しみにしています。
当社の人数カウント システムのような高度なテクノロジーの使用を必要とするビジネス ケースがある場合は、ぜひご連絡ください。喜んで詳細をお話しさせていただきます。
