① 人体認識で人数を測定
② 人体トラッキングによりエリア内での滞留時間を測定
③ ①②の測定結果で人数と滞留時間から時間別で各エリアにおける流動性の度合いを分析
カメラ映像から人物を認識し人流を分析しながら滞留時間を測定していきます。単に人数カウントや人物同士の距離の測定だけによる混雑分析とは違い、例えば、人数が多くても滞留時間が短ければ流動性があり、人数が少なくても滞留時間が長ければ流動性が低いと言えます。流動性の度合いを測定することで、新型コロナウイルス感染防止の3密回避に役立つ本質的なデータを提供します。
本技術の差別化ポイントとして、同様なソリューションやシステムを提供している他社では、複数の特殊なカメラやセンサーを使い、それぞれ単一データを測定する仕組みが多いですが、Steezでは一般的なIPカメラと独自のAIアルゴリズムを搭載したEdgeの組合せで、Edge側のアルゴリズムが複数要素の画像分析をマルチタスクで実行します。そのため、人物認識して追跡しながら、同時にその人物の顔認証や表情認識、身振り手振りの分析を可能にしています。機能毎に複数のカメラやセンサーを使わずソフトウェアによる処理を可能にするために、人間の目の処理を意識した独自の画像分析アルゴリズムを開発していることが特長です。結果的に設備コストを抑えて導入することを可能にしています。
Steezでは、店舗や施設に訪れた顧客の人流、属性、行動、滞在時間、来場頻度、表情を深層学習による画像分析で測定した顧客を分析する独自の映像分析ソリューションである「Zillion 8」を展開しています。顧客の映像を分析し、膨大なバイナリデータを独自クラウドにあるNoSQLに保存。それを分散処理フレームワークによるビッグデータ分析を実行することで、実店舗や施設のオフライン情報の可視化を可能にしています。今回の流動性分析は、このZillion 8に機能を追加するかたちで提供を開始しました。今後も深層学習の画像分析技術のアップデートや新たなアルゴリズムを追加することでソリューションのバージョンアップを図っていく予定です。
■Zillion 8について
Zillion 8は、実店舗のオフライン分析によるマーケティングを目的とし、AI、IoT、ビッグデータの技術を駆使した総合ソリューションです。深層学習による高度な画像分析で、人物の行動、属性、表情、リピートの情報をバイナリ化し、専用クラウドに用意されているNoSQLと分散処理フレームワークによるビッグデータ分析を実行することで、実店舗のマーケティングデータを提供しています。