3D-sensor persontelling
Punktpresisjon der det betyr mest, med eksakte inn/ut-tellinger og belegg i sanntid ved innganger og flaskehalser, ved hjelp av optiske 3D-sensorer og AI, uten at personbilder lagres.
Optiske 3D-sensorer (Xovis, Flir/Brickstream) + AI. Eksakte tellinger, ingen bilder lagres.
De stoler på oss
Viktigste fordeler
-
Eksakte inn/ut-tellinger
Optiske 3D-sensorer leverer presise retningsbestemte tellinger ved innganger og utganger, med eksakt linjetelling der det betyr mest.
-
Flaskehalser og oppholdstid
Oppdag trengsel, oppholdstider og køer i sanntid, så du kan holde flyten i gang og bemanne etter behov.
-
Belegg, med personvernet i behold
Belegg i sanntid for sikkerhet og etterlevelse. Video prosesseres kun for analyse, ingen personbilder lagres, ingen enkeltpersoner identifiseres.
-
Trener den større modellen
Sensordata fungerer også som validering: en jevn strøm av kontrolldata som kalibrerer og skjerper Wi-Fi og andre metoder over tid.
Slik fungerer det
-
Registrer
Takmonterte optiske 3D-sensorer registrerer personer som krysser en linje eller oppholder seg i en sone, og prosesserer video fortløpende, kun for analyse.
-
Tell, med personvern
Systemet produserer antall og belegg. Ingen personbilder lagres, og ingen enkeltperson identifiseres.
-
Analyser
AI gjør strømmen om til eksakte inn/ut-tall, belegg i sanntid, oppholdstid og kømåltall i punktet.
-
Lever
Måltallene flyter inn i samme API og dashbord som alle andre metoder, én plattform, én kilde til sannhet.
Hvilke data du får fra kameraer og 3D-sensorer
Dette er Bumbee Labs' presisjonsmetode, sterkest i et definert punkt. Typiske måltall fra en kamera-/3D-installasjon:
- Eksakte inn/ut-tellinger (retningsbestemt linjekryssing)
- Besøkstall (totalt) i punktet
- Belegg i sanntid og kapasitet mot trygge grenser
- Oppholdstid og kølengde ved inngangen eller flaskehalsen
- Topper og bunner i målepunktet
For atferd i hele lokalet (ruter, sonekorrelasjon, konvertering på tvers av et sted) kombinerer du med Wi-Fi. Se sammenligningen metode for metode.
3D-sensortelling i punktene som teller
Vår 3D-sensorløsning bruker formålsbygde optiske 3D-sensorer (som Xovis og Flir/Brickstream) kombinert med AI-analyse. Ser du heller etter telling innebygd i standard nettverkskameraer? Se AI-kamera persontelling. Løsningen er bygget for stedene der et tall må være eksakt: en hovedinngang, en fil i sikkerhetskontrollen, en gate. Den utfyller våre Wi-Fi- og mobilnettmetoder der du trenger nøyaktighet på mikronivå ved en bestemt dør.
Avgjørende er at den gjør dette uten å lagre personbilder. Video prosesseres kun for analyse; det som kommer ut, er antall og belegg, aldri opptak av mennesker.
Belegg i sanntid: beslutninger som ikke tåler et anslag
Noen beslutninger kan ikke bygge på et anslag. Du kan ikke styre en trygg beleggsgrense, bemanne en innsjekkingsskranke eller sette inn tiltak mot kø basert på “omtrent”. I de øyeblikkene trenger du eksakte, retningsbestemte tellinger i sanntid i et definert punkt, og du trenger dem uten personvernbagasjen som lagret video drar med seg. I motsetning til en enkel besøksteller som bare rapporterer et rått dørtotal, leverer 3D-sensoranalyse belegg i sanntid, oppholdstid i spesifikke punkter og kømåltall, alt inn i samme plattform som Wi-Fi, LiDAR og mobilnettdataene dine. De eksakte dørtellingene gir også konverteringsgraden i butikk en nevner den kan stole på.
Hvor den passer best
- Detaljhandel og dagligvare: eksakte inngangstellinger for å optimalisere kassebemanningen.
- Flyplasser: følg passasjerkøene ved innsjekk og sikkerhetskontroll for raskere flyt.
- Arrangementer og arenaer: hold deg innenfor beleggsgrensene mens folk beveger seg trygt.
Bedre sammen
Sensorer og Wi-Fi løser hver sin halvdel av det samme problemet: presisjon i ett punkt og dekning over et helt lokale. Kjør dem sammen i et hybridoppsett, så gjør hver av dem den andre bedre. Sensorene gir Wi-Fi en pålitelig fasit å kalibrere mot, og Wi-Fi gir sensorene konteksten til hele kundereisen. → Sammenlign metodene på siden for dataleveranser.
Kamera og 3D sammenlignet med andre tellemetoder
Hver metode har sin styrke. Sensorer vinner på punktpresisjon; legg til Wi-Fi eller mobilnett når du trenger dekning utover døren.
| Funksjon | Wi-Fi | Kamera og 3D | Mobilnett | LiDAR |
|---|---|---|---|---|
| Dekning av hele lokalet | Ja | Delvis | Ja | Delvis |
| Eksakt inn/ut ved en dør | Delvis | Ja | Nei | Ja |
| Belegg i sanntid | Delvis | Ja | Nei | Ja |
| Ruter og strømmer mellom soner | Ja | Delvis | Delvis | Delvis |
| Oppholdstid | Ja | Ja | Delvis | Ja |
| Nedslagsfelt / opprinnelse | Nei | Nei | Ja | Nei |
| Bruker maskinvaren du allerede har | Ja | Nei | Ja | Nei |
| Personvernet først i designet | Ja | Ja | Ja | Ja |
- Full støtte
- Delvis
- Ikke tilgjengelig
Nysgjerrig på hvordan dette ser ut for ditt sted?
Presisjon med god samvittighet
Den eneste metoden for besøksmåling i Europa som er godkjent av en datatilsynsmyndighet, validert av akademia, partnere og kunder. Du får innsikten uten persondata og uten personvernrisiko.
Telia's partnership with Bumbee Labs is important for us to expand our business. It allows us to develop our use cases for location and movement insights to be even more granular. By combining our anonymized and aggregated mobile network data with Bumbee Labs solution of GDPR-safe Wi-Fi probe data, we ensure that the collection of data follows the strictest guidelines of GDPR compliance all the way.
Ofte stilte spørsmål
Hvordan skiller dette seg fra Wi-Fi-telling?
Wi-Fi gir makroinnsikt over store områder, som ruter, oppholdstid og konvertering i en hel butikk eller bydel. Kameraer og 3D-sensorer gir presisjon på mikronivå i et bestemt punkt, som eksakt inn/ut og belegg i sanntid ved én dør eller port. Mange steder kombinerer begge, med sensorer ved viktige innganger og Wi-Fi over hele gulvet.
Lagrer dere bilder av personer?
Nei. Løsningen prosesserer video kun for analyse. Ingen personbilder lagres, og ingen enkeltpersoner identifiseres. Resultatet er antall og belegg, ikke opptak.
Hvilke sensorer bruker dere?
Optiske 3D-sensorer som Xovis og Flir/Brickstream, kombinert med AI-analyse, valgt ut fra stedet og presisjonen som kreves.
Kan sensordata forbedre de andre målingene våre?
Ja. Fordi sensorer gir en pålitelig fasit i et punkt, er dataene deres ideelle som trenings- og valideringsdata. De kalibrerer Wi-Fi og andre metoder og bidrar til å holde nøyaktigheten oppe over tid, særlig i permanente installasjoner.