クウジットでは人の行動をセンシングするソリューションを提供しています。周辺、店舗、オフィスにどの程度人がいるか、
イベント会場でどこが盛り上がっているか?毎日の定常状態に比べてにぎわっているか?
など、今まで感覚でしたわからなかったことを定量的にデータ化して分析・予測につなげることができます。
現在、2つのセンサーソリューションを提供しています。
電波を観測することによって、端末数をカウントしたり、滞留時間などを測定することができます。 また、複数のDF.sensorをお客様の動線上に設置することにより、検知された端末の動き、すなわち人の流れ(人流)を推定することもできます。
オフィスや公共施設などの出入り口に設置することで利用者の入退室をカウントし、時間による混雑の傾向や利用者の流れを解析することが可能です。
日立LGデータストレージ社が提供する、赤外線レーザー光を照射し反射光が戻ってくるまでの時間を計測することで距離を計算するセンサーです。3D情報を高精度に検出しますので、複数物体の複雑な動きの検知・認識、その追跡を実現します。
SDK(Software Development Kit)を事業者様のスマートフォンアプリに組みこむことで、人(測位対象者)の「向き」「位置」「滞在時間」「動線/経路」などの測位データをリアルタイムに取得して分析できるプラットフォームです。
検知する端末は無線LANの電波を発信している必要があります。検知できる端末 の出す無線LAN信号は端末の状態・種類によって送出されるタイミングが異なりますので、 確実にカウントできるような仕組みではありません。 DF.sensor はプライバシー保護のため、MAC アドレスは一切記録せず、匿名不可逆なIDに変換し管理します。クラウドにログインすれば、 時間あたりの周辺端末情報を閲覧することができます。
搭載されている二つの距離センサーにより人がどちら向きに通過したのかがわかるため、
部屋の扉や通路に向かって設置することで利用者が入ったのか出たのか動きを知ることが可能です。
電源と無線LANの環境さえあれば動作可能でサイズもコンパクトなので、設置の場所に関して制約少なく導入が簡単です。
アップロードされたデータはクラウドにて集計処理が施され、PCやスマートフォンのブラウザからリアルタイムにモニター可能です。
その日の入退室の統計に加えて、各時間帯での入退室数の分布もグラフ表示されるので、何時ごろに最もオフィスが活用されたのかが一目瞭然です。
また、複数のHuman Flow Counterをグループ管理できますのでフロアがわかれているケースでも一元管理が可能となります。
クウジットは今まで既存のセンシングデバイスを活用したプロトタイプ、および Proof of Concept (PoC)開発にも取り組んでまいりました。
過去にはKinectやRealSenseなどのデバイスを始めとする各種赤外線センサーを用いた人体検出・モーショントラッキングなどの実験や、
最近では 日立LGデータストレージ(HLDS)社の LiDARセンサ HLS-LFOM5A を用いた人流トラッキングアプリの開発などに携わっており、
取得したデータをクラウド上データベースにアップロードし、それをリアルタイムにWebアプリケーションで扱うことのできるシステムを構築しました。
人流トラッキングでは、前述のHLDS社センサー及びそのSDKで処理したデータを用い、複数のセンサーをシームレスに跨ぐトラッキングが可能です。
この上に環境のマップを組み込むことができるアプリを自社開発し、エリアを定義する枠組み、エリアの入退出・滞留などの管理、
それらの検知によるアクション発動、などの機能を提供しました。
また、同SDKで提供される手伸ばし検出機能とも連動し、
その環境において対象人物が商品棚などに手を伸ばした際(ものに興味を示したなど)のアクションも定義できる枠組みを構築しました。
このような特殊センサーを用いたアプリ開発も可能ですので、お気軽にお尋ねください。