Kuidas külastajaid loendada?

Millisele küsimusele peab külastajate loendus vastama?

Külastajate loendus võib vastata mitmele küsimusele: kui palju inimesi tuli sisse, kui kaua nad viibisid, millised tsoonid neid tõmbasid, kui paljud läksid mööda ilma sisenemata ja kui täis on hoone praegu. Neile vastavad eri meetodid. Külastajate loendamise süsteem, mis sobib ühe ülesande jaoks, võib teise jaoks olla vale, seega pange kõigepealt kirja, mida Teil on vaja teada, ja valige tehnoloogia alles seejärel.

Lühidalt

• Wi-Fi mõõdab käitumist tervetes ruumides ja enamikul objektidel ei ole selleks uut riistvara vaja.
• 3D-andurid, AI-kaamerad ja LiDAR annavad täpse loenduse ühes punktis, näiteks ukse juures, ning ükski neist ei salvesta loendamisel isikuid kujutavaid pilte.
• Mobiilivõrgu andmed katavad linnaosi ja välialasid, kuid ei anna siseruumide üksikasju ega täpset ukseloendust.
• Paljud objektid kombineerivad hübriidlahenduses Wi-Fi, 3D-andureid ja mobiilivõrgu andmeid, nii et iga meetod katab teiste nõrkused.

Kuidas külastajate loendamise meetodid erinevad?

Kas Wi-Fi saab loendada külastajaid kogu ruumis?

Jah. Wi-Fi-põhine külastajate loendur muudab objekti olemasolevad ettevõtte pääsupunktid (Cisco, Ruckus, Aruba jt) loendusvõrguks. Telefonid, mille Wi-Fi on sisse lülitatud, saadavad inimeste liikumisel signaale. Need signaalid muudetakse anonüümseks ja koondatakse külastajate arvuks, viibimisajaks, tsoonidevahelisteks liikumisteedeks, möödujate arvuks ja capture rate’iks (sisenemismääraks) ning AI-põhine filtreerimine eemaldab müra, näiteks paigal seisvad seadmed ja töötajad. Käsitsi tehtud kontrollmõõtmised kalibreerivad iga paigalduse tegelikkuse järgi ning artikkel kuidas kaamerateta loendamine toimib selgitab põhimõtet.

Enamik objekte ei vaja uut riistvara. Ühe ukse juures on Wi-Fi siiski nõrgem: täpseks joone ületamise loenduseks ühe sissepääsu juures ja täituvuse mõõtmiseks ukse juures on 3D-andurid parem tööriist.

Millal on täpseks ukseloenduseks vaja 3D-andureid või AI-kaameraid?

3D-anduriga loendamine kasutab lakke paigaldatud optilisi 3D-andureid, näiteks Xovis ja Flir/Brickstream, koos AI-analüüsiga. Kui objektile sobib paremini tavaline kaameratehnika, teeb AI-kaamera loenduse kaamera sees, mis on praktiline seal, kus kaamerataristu on juba olemas. Mõlemad on mõeldud kohtadesse, kus number peab olema täpne: suunapõhine sisse- ja väljaloendus sissepääsu juures, täituvus ohutu piiri suhtes ning järjekorrad ja viibimisaeg kitsaskohas. Loendusrežiimis isikuid kujutavaid pilte ei salvestata.

Nende piirang on ulatus. Andur on oma punktis täpne, kuid ei registreeri midagi sellest kaugemal, ja 3D-andurid tähendavad riistvara paigaldamist igasse punkti, mida soovite loendada.

Kas LiDAR loendab külastajaid ilma kaamerata?

Jah. LiDAR-põhine külastajate loendamine kasutab silmale ohutuid laserimpulsse, mis skaneerivad ruumi. Inimesed paistavad anonüümsete punktiparvedena, mitte kunagi piltidena, nii et kaamerat ei kasutata ja pilti ei teki. Tulemuseks on täpne loendus, täituvus ja liikumisteed nii sise- kui ka välitingimustes ja igas valguses ning meetod on tugevaim seal, kus valgustus on keeruline või ala on väga avar. Kui valite LiDAR-i ja kaamera vahel, lugege artiklit LiDAR või kaamera külastajate loendamiseks.

Mobiilivõrgu andmed: loendamine linnaosa tasandil

Mobiilivõrgu (4G/5G) andmete analüüs katab terveid linnaosi, tänavaid ja avaraid välialasid. See põhineb anonüümseks muudetud, koondatud mobiilivõrgu andmetel ja vastab laiadele küsimustele: kogu jalakäijate liikumine peatänaval ja see, millistest linnaosadest külastajad tulevad, päeva ja hooaja kaupa. Siseruumide üksikasjad ja täpne loendus ukse juures jäävad selle ulatusest välja.

Miks paljud objektid kombineerivad meetodeid?

Igal meetodil on oma pimeala, seetõttu kasutavad paljud objektid hübriidlahendust: Wi-Fi käitumise mõõtmiseks kogu ruumis, 3D-andurid ustel, kus on vaja täpset loendust, ja mobiilivõrgu andmed suurte välialade jaoks. Andmevood kontrollivad üksteist ristvalideerimise teel ja andurite loendus kalibreerib Wi-Fi mudelit, mis suurendab usaldust iga numbri vastu.

Milline meetod millisele objektile sobib?

• Üks sissepääs, kus loendus peab olema täpne: 3D-andur. Kui kaalute seda lihtsa ukseloenduri kõrval, lugege artiklit külastajate loendur või analüütikaplatvorm.
• Kauplused, esindussalongid ja pop-up-poed: Wi-Fi viibimisaja, tsoonide ja capture rate’i jaoks ning andur ukse juures seal, kus täpne sisse- ja väljaloendus on oluline.
• Kaubanduskeskused, transpordisõlmed ja suured objektid: Wi-Fi kogu ruumis ja andurid peasissepääsudel.
• Muuseumid ja galeriid: Wi-Fi saalides ja andur sissepääsu juures; vaadake lehte külastajate loendamine muuseumides.
• Lennujaamad: hübriidlahendus, alates terminali eest kuni väravani.
• Kesklinnad, linnaosad ja välialad: mobiilivõrgu andmed laia pildi jaoks, Wi-Fi seal, kus üksikasjad on olulised.

Kuidas loendusest saab statistika?

Ükskõik millise kombinatsiooni valite, jõuavad andmed ühele analüütikaplatvormile, millel on külastajate loendamise API. Armatuurlauad (dashboard) annavad igale huvirühmale oma vaate ning avatud, dokumenteeritud API toidab andmetega BI-tööriistu, mida juba kasutate. Standardmõõdikud on valmis külastusele järgneval päeval ja mõõta saab ka sama päeva jooksul korduvaid külastusi. Kus täituvus on oluline, annab lisamoodul Crowd Alert peaaegu reaalajas hoiatusi rahvahulga tiheduse kohta. Lehel külastatavuse andmed, mõõdikud ja API on kirjas, milline meetod millist mõõdikut annab.

Iga meetodi puhul on Teie saadavad andmed anonüümsed ja koondatud. Nõuetele vastavuse üksikasjad leiate lehelt GDPR ja külastajate loendamine. Bumbee Labs on välja töötanud Euroopa ainsa külastajate loendamise meetodi, mille on heaks kiitnud andmekaitseasutus.

Täpsust meetodite kaupa käsitleb leht külastajate loendamise täpsus meetodite kaupa. Kõik materjalid ja juhendid koondab juhendid, sõnastiku ja valitud artiklid; kõik artiklid on leheküljel analüüsid.