Mit Videoanalytics schneller an der Supermarktkassa

Am Netavis Observer Summit 2016 am 17.2. in Wien drehte sich alles um die Bereiche IP-Video-Analyse für Business-Value.

Der für EMC relevanteste Punkt am Netavis-Observer Summit war sicherlich die IP-Video-Analyse. Denn Videoanalyse verbessert die Auswirkungen von IP-Video auf Sicherheit erheblich. Doch darüber hinaus können Video-Daten auch für Mehrwerte im Unternehmen sorgen. Dazu spielt vor allem eine Rolle, wie die Daten gespeichert sind. Unstrukturierte Daten können in einem hocheffizienten und flexiblen Datensee konsolidiert werden. So sind sie einfach bereit zu stellen und zu verwalten.

Videodaten nicht nur zur Überwachung

Netavis zeigt deutlich auf, dass Unternehmen Analyseaufgaben einfach durchführen können und weiteren Nutzen (neben der Sicherheit) daraus ziehen können. Aber: Solange Daten nicht in Information umgewandelt werden, stellen sie keinerlei Wert für Unternehmen dar.

Per Videoüberwachung lassen sich nicht nur Diebstähle und andere Situationen aufzeichnen. Sondern auch die Kundenfrequenz pro Tag kann ermittelt werden. Wirklichen Mehrwert kreiert das Unternehmen dann, sobald die Frequenz mit etwa Verkaufszahlen verknüpft wird. Eine hohe Geschäftsfrequenz bei mittelmäßigem/geringem Verkauf zeigt einen offensichtlichen Fehler auf. So können weiters große mit kleineren Stores im richtigen Verhältnis verglichen werden.

Wie lange stehe ich an?

Eine für Kunden sehr angenehme Funktion präsentiert Netavis mit der „Queue Length Detection“: Eine analytische Software, die durch Kamerabilder erkennt, wann eine Kassenschlange droht zu lange zu werden. Automatisiert löst sie dann einen Trigger aus (zB Signal an den Filialleiter), damit rasch eine weitere Kassa geöffnet werden kann.

NETAVIS Observer Summit 2016 heat map

Auch die aus etwa dem Leseverhalten einer Website bekannten „Heat Maps“ können erstellt werden. Auf Geschäftslokale umgemünzt zeigen diese, welche Bereiche im Shop häufig (rot) und seltener (blau) frequentiert werden.

Auch wird analysiert, wie schnell sich Kunden bewegen, wie lange der Aufenthalt vor Regalen dauert und welchen Werbedisplays am meisten Beachtung geschenkt wird.

Anhand Gesichtserkennung ist es auch möglich, Geschlecht und Alter zu erkennen. Eine eventuell sehr schmeichelhafte Angelegenheit: Ich war beim Praxistest am Show Floor gleich zehn Jahre jünger.

NETAVIS Observer Summit 2016 bewegung

Datenmaske

Totale Überwachung? Es geht – wie meistens bei Big Data – nicht um persönliche Daten, sondern um die Statistik. Alles passiert im Rahmen der Datenschutzrichtlinien: „Dynamic Privacy Masking“ führt automatisch dazu, dass Alter und Geschlecht in der Echtzeit-Analyse erhoben und in die Statistik einfließen können. Die Software maskiert alle aufgezeichneten Gesichter in Echtzeit. Die Datenanalyse findet also “unter” der Maske statt und liefert so präzise Ergebnisse. Auch wenn die Daten später archiviert werden, sorgt die Maske für den vollständigen Schutz der persönlichen Bildrechte.

NETAVIS Observer Summit 2016 emc stand

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