一层计算机视觉,可从任意摄像头流中抓取画面、异步处理,并运行四个开箱即用的分析模块 — 数人、识别员工、追踪货架库存,以及读取空间的情绪温度。
实时人数、停留时长、队列长度,以及小时/日趋势。匿名化 — 不存储任何身份信息。
对照你的团队花名册进行人脸匹配。考勤、岗位在岗情况、迟到、班次交接。
观察你的货架和料箱。检测库存不足、错放和补货事件 — 按物体类别,而非 SKU。
整个到访期间的聚合匿名表情信号。按小时、区域、班次的趋势。
按区域的持续、匿名人数计数。计数器处理重叠检测、重新进入和排队动态 — 并提供无需数据团队也能据以行动的图表。
在摄像头画面中定义区域(入口、队列、试衣间)。计数器实时追踪占用人数和队列长度,同时以 API 和实时图表两种方式提供。
人们停留多久、朝哪个方向走。开箱即用的热力图。
计数器从不保存身份。人脸被还原为检测令牌,当访客离开画面时即失效。
自动生成的图表和摘要 — 通过邮件、Slack 推送,或经由 AiGAP 分析包对外提供。
对照你维护的花名册进行人脸匹配。获得考勤、岗位在岗情况、迟到和班次交接 — 并严格保证名单之外的任何人都不会被识别。
模型只会匹配已注册的团队成员。名单之外的任何人都保持匿名 — 系统绝不构建陌生人的人脸数据库。
首次出现 / 最后出现、在指定岗位的时长、午休检测、迟到。日志按日和周。
检测下班的班次是否还未被接班的班次顶上 — 在空缺让你流失订单之前发出告警。
人脸特征在端侧计算。原始图像以匿名令牌的形式离开摄像头;只有与花名册的匹配结果会出现在仪表板中。
基于物体类别的库存追踪。摄像头观察什么东西在哪里、有多满、缺什么 — 无需条码扫描、重量传感器或 SKU 映射。
针对你的商品类别进行训练(或由你在屏幕上画框,实时训练)。货架以瓦片网格展示,每格显示满载程度。
可配置的阈值。当某一格跌破阈值,告警会发送到对应的手机、库房屏幕或对应的 Slack 频道。
如果某个类别出现在不该出现的位置,摄像头会标出。把每天巡场的检查缩短到一眼之间。
每次补货都打上时间戳。看货架能保持满的时长、谁补什么、规律何时偏移。
聚合的匿名表情信号 — 不是对个体的判断,而是随时间变化的区域级情绪指数。结合时段与排班,看出真正能拨动指针的因素。
图表是区域级的滑动均值。系统无法告诉你「某个人 X 看起来很开心」 — 这是有意设定的边界,不是缺失的功能。
按一天中的时段、摄像头区域或当班班次切分情绪信号。找出服务把整个空间拨向哪一边的关键节点。
与你的 POS、排班和队列数据交叉对照。情绪信号不是结论 — 而是线索。
表情在端侧编码为匿名情绪向量。原始画面在快照流水线结束后即被丢弃。没有人脸库,也不做录制。
每个摄像头都接入一个异步快照处理器;快照会被分发到你启用的各个模块。结果会在数秒内回传到仪表板和 AiGAP 内核 — 而不会阻塞摄像头。
RTSP、MJPEG、ONVIF、IP 摄像头、USB 摄像头或手机摄像头。AiGAP 会适配你的源。
处理器以分析能跟得上的速率拉取帧 — 不丢帧,也不阻塞摄像头。
同一张快照会并行交给每个启用的模块 — 计数、员工、库存、情绪。
人脸和物体在边缘端被编码为匿名向量。原始画面在快照过期后即被丢弃。
实时仪表板、按小时摘要、库存偏低告警、迟到提醒 — 送到团队工作的任何地方。
在这些行业,基于摄像头的 AiGAP 已经在为自己买单。
收银平板上的实时队列长度。咖啡豆货架告警。按小时的情绪与意式咖啡机的维修日志交叉对照。
用于排班的大堂在岗追踪。把餐厅情绪作为服务质量的信号。夜班的迟到提醒。
候诊室队列分析、爽约检测。针对候诊体验的匿名情绪信号 — 绝不到具体患者。
工作台库存追踪。安全关键岗位的员工在岗情况。班次结束时把情绪作为疲劳信号。
试点客户的接入只需要一天 — 把摄像头流和团队名册交给我们,我们把仪表板和告警交付到位。按摄像头计费,按月付款。