Applicazioni video a fini di marketing

L’analisi video con intelligenza artificiale applicata ai sistemi di telecamere in ambito retail e marketing rappresenta un valido aiuto non solo nella prevenzione di furti e altri crimini, ma anche per l’analisi dei flussi di visitatori e delle aree espositive più frequentate. Ecco le principali funzionalità oggi disponibili.

Le tecnologie impiegate nel­la videosorveglianza stanno compiendo passi da gigante nel monitoraggio H24 di am­bienti, persone e oggetti, allo scopo di impedire (e scorag­giare) furti, vandalismi e altri crimini, suppor­tare le analisi di marketing in ambito retail (bu­siness intelligence) e molto altro.

Dall’analisi “umana” delle riprese analogiche, sia live che post, si è passati oggi all’analisi video automatizzata, che solleva l’operatore di vide­osorveglianza dai compiti più gravosi (e noiosi) per concentrarsi sulle attività che richiedono esperienza e capacità decisionali.

Le telecamere di videosorveglianza di nuova ge­nerazione possono già svolgere autonomamente funzionalità di analisi in modo più o meno accu­rato a seconda della loro potenza di calcolo, ma i migliori risultati si ottengono quando l’intero sistema (telecamere, software, VMS, NVR ecc.) è intelligente e addestrato ad analizzare le riprese.

Analisi video AI per il retail

L’analisi video basata sull’AI aiuta a discriminare le varie situazioni che si presentano in ambito commerciale, ignorando quelle meno rilevanti ed evidenziando invece quelle potenzialmente rischiose o importanti – come una persona che gironzola in maniera sospetta all’interno di un negozio oppure si avvicina a una o più aree espositive manifestando interesse per la merce in vendita. Più gli algoritmi di Machine Learning sono efficaci, auto-apprendenti e “allenati”, più elevati sono la qualità e il valore dei dati raccolti per prendere decisioni strategiche e operative informate.

Le applicazioni di analisi video che migliorano la qualità e l’efficacia delle iniziative di business e marketing sono molteplici.

People Counting

Si parte dalla funzionalità di People Counting, ovvero il conteggio automatico dei flussi di vi­sitatori in negozi, centri commerciali, aeropor­ti, stazioni ferroviarie e altri centri di transito, strutture per l’intrattenimento, spazi educativi e culturali.

Grazie alle funzionalità già integrate nelle telecamere di nuova generazione ma so­prattutto a processi di Machine Learning ben addestrati, gli algoritmi di People Counting permettono di rilevare l’interesse e il compor­tamento dei visitatori all’interno degli spazi retail (con particolare attenzione a campagne promozionali ed eventi speciali), di ottimizzare i turni del personale (per esempio, alle casse in presenza di code, nelle sale di un museo oppure ai banchi del check-in in aeroporto), di analizza­re e condividere le statistiche rilevanti su presen­ze e conversion rate (rapporto visite/acquisti). Il tutto con una precisione, affidabilità e altre funzionalità aggiuntive che i vecchi sensori di passaggio non possono offrire.

Si tratta di un potente strumento di analisi a fini commerciali che può essere impiegato an­che in contesti in cui è necessario monitorare la sicurezza, per esempio per gestire l’afflusso di persone nelle aree pubbliche che presentano limiti di capienza, al fine di prevenire i pericoli derivanti dal sovraffollamento.

Heathmap e Pathmap

Si tratta di altre due importanti funzionalità di analisi video “business oriented”, concepite per ottimizzare i layout dei punti vendita per quanto riguarda la disposizione dei prodotti e dei luoghi di erogazione dei servizi, nonché il posizionamento delle isole commerciali mono­brand; l’utilizzo di Heatmap e Pathmap permette anche di valutare l’efficacia delle iniziative pro­mozionali in-store e di studiare percorsi guidati in determinati contesti (per esempio, nei negozi di arredamento), con la possibilità di generare avvisi automatici in caso di lunghe attese alle casse o nei singoli spazi commerciali (Queue Monitoring).

La funzionalità di Heatmap (mappa di calore), nello specifico, mostra graficamente l’occupa­zione di uno spazio nel tempo, utilizzando colori caldi (arancio e rosso) per le zone più frequentate e colori freddi (verde e giallo) per quelle meno popolate. Si tratta di uno strumento avanzato di analisi statistica che aiuta a comprendere meglio il comportamento delle persone nell’area di in­teresse, sia in termini di transito sia in termini di tempo di permanenza.

L’analitica di Pathmap mostra invece i percorsi seguiti dai visitatori di un punto vendita – un dato utile per valutare l’interesse nei confronti dei vari spazi commerciali e della merce esposta.

Analisi video, altre funzionalità per il retail

Un’ultima (ma non meno importante) applica­zione è quella di Dwell Time, che contabilizza il tempo trascorso dai visitatori in specifiche aree (anche vetrine esterne) e davanti ai totem infor­mativi, così da valutare l’interesse degli utenti e studiare soluzioni per incrementarlo o dirottarlo su altre aree più remunerative.

Gli algoritmi AI (per esempio, quello di Axis De­mographic Identifier) sono fondamentali anche per stabilire con ottima precisione la fascia di età e il sesso della clientela nel rispetto della privacy – sempre con lo scopo di ottimizzare il layout del punto vendita, posizionare totem informativi/pubblicitari e studiare campagne promozionali più idonee a seconda del “cliente tipo”.

Altre funzionalità retail supportate dalla video­sorveglianza in store riguardano la disponibilità dei prodotti sugli scaffali dei negozi (OSA, ossia On Shelf Availability), che può essere monitora­ta in tempo reale per consentire alla forza ven­dita di comprendere meglio e più rapidamente il movimento delle scorte, e l’integrazione POS per visualizzare e analizzare le transazioni del registratore di cassa.

Le funzionalità AI per la sicurezza

L’analisi video applicata alla sicurezza e all’anti­taccheggio nell’ambito dello spazio commerciale si basa su altre funzioni “mirate” – come quella di Loitering (bighellonaggio), che evidenzia le persone che gironzolano per il negozio senza ac­quistare nulla (a volte con l’intento di compiere vandalismi, furti o generare risse), e quella di Fast Movement, che rileva i movimenti repentini potenzialmente pericolosi per l’incolumità dei presenti e spesso connessi a episodi di furto o danneggiamenti.

Tutte queste funzionalità si aggiungono a quelle standard, largamente impiegate per rilevare e identificare gli autori di furti e vandalismi in caso di intrusione negli orari di chiusura e di esercizio, con riferimento sia agli spazi adibiti al pubblico sia agli spazi per il personale (nel caso di furti o comportamenti vietati in uffici, magazzini, aree esterne di carico/scarico ecc.).

Tra queste, si possono ricordare le funzionalità di Motion Guard/Detection, che rilevano un cam­biamento di stato nell’inquadratura a causa del movimento di un oggetto o del passaggio di una persona; le applicazioni di Intruder Detection, Tripwire e Cross Line Detection, che rilevano le persone o gli oggetti in movimento all’interno di un ambiente il cui perimetro virtuale è stato precedentemente definito; la funzionalità di Di­rection Detector, che rileva un movimento oppo­sto rispetto a quello usuale (per esempio, quello di una persona che esce dal negozio tramite i tornelli di ingresso); la funzione di Stationary Vehicle Detection, che rileva e segnala la pre­senza di veicoli fermi in un’area virtuale oltre il tempo predefinito, che rappresenta spesso un sintomo di un appostamento o di un tentativo di intrusione.

Perché l’intelligenza artificiale è così importante nell’analisi video

L’analisi video basata sull’intelligenza artificiale (AI) è un elemento chiave nell’evoluzione della videosorveglianza, perché velocizza l’analisi dei dati e automatizza le operazioni ripetitive – come la ricerca delle targhe in un database, l’individuazione dei lineamenti, dell’abbigliamento e degli spostamenti (anche sospetti) di una persona ecc.

Non può invece, almeno per il momento, sostituirsi all’esperienza dell’uomo e alle sue capacità decisionali. La vera forza dell’analisi AI sta quindi nella capacità di sfruttare l’intelligenza artificiale per aumentare l’efficienza di un operatore e ridurre i margini di errore.

Si prevede che, grazie all’auto-apprendimento e all’aumento esponenziale della capacità di calcolo e della qualità video, in futuro la videoanalisi con AI potrà anche sostituirsi all’operatore di sicurezza, svolgendo molte più funzioni in meno tempo con un grado di accuratezza e affidabilità maggiore, anche in ambito decisionale e strategico.

Machine learning e deep learning

Il concetto di intelligenza artificiale comprende gli algoritmi di Machine Learning e Deep Learning. Entrambi costruiscono automaticamente un modello matematico che utilizza una gran quantità di dati campione (dati di addestramento) per consentire al sistema di imparare a calcolare i risultati senza una specifica programmazione.

È proprio questo l’aspetto fondamentale dell’AI applicata alla videosorveglianza: nessuna scena inquadrata è simile a un’altra, cioè non esiste uno scenario “standard” da utilizzare come base per rilevare e anticipare i comportamenti dei soggetti e degli oggetti presenti nella scena. L’analisi in tempo reale dell’AI con auto-apprendimento consente quindi di perfezionare costantemente il rilevamento, rendendolo il più simile possibile a quello “umano” che si basa sull’esperienza e sull’intelligenza.

Un algoritmo AI viene sviluppato mediante un processo iterativo: si ripete un ciclo di raccolta, etichettatura e utilizzo dei dati per addestrare l’algoritmo e testarlo fino a raggiungere il livello qualitativo desiderato.

Soluzioni integrate per la sicurezza, il retail e il risparmio energetico

Le tecnologie di analisi video AI integrate nelle telecamere di ultima generazione supportano funzioni avanzate, che permettono di ridurre i costi di investimento e manutenzione nei piccoli spazi commerciali, dove il budget a disposizione è spesso limitato.

Esistono dispositivi in grado di generare Heatmap senza ricorrere a server esterni: la Sens-Cam AIdi Spark Security, per esempio, grazie all’intelligenza artificiale a bordo distingue autonomamente gli elementi della scena inquadrata, comprese le persone e i loro movimenti, e utilizza l’acceleratore di reti neurali per elaborare e fornire all’utente immagini e informazioni utili anche a fini di sicurezza, risparmio energetico ed efficientamento operativo.

Per applicazioni su larga scala (come grandi negozi e centri commerciali), è invece consigliabile ricorrere alle soluzioni di videosorveglianza avanzate e integrate proposte da Dahua, Hikvision, Axis e altri grandi player del settore; si tratta di impianti che si appoggiano sia all’elaborazione locale (edge computing), sia a VMSin grado di centralizzare le informazioni provenienti dalle telecamere (e non solo), analizzarle rapidamente e fornire dati grezzi su cui lavorare e addestrare l’AI.