Với sự phát triển của công nghệ kết nối không dây , trí tuệ nhân tạo và học máy, các doanh nghiệp đã có được những cơ hội mới để tối ưu hóa dự báo nhu cầu, tăng cường nỗ lực tiếp thị và cải thiện hoạt động bán hàng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ nói về các công nghệ theo dõi con người và cách các doanh nghiệp trong các ngành có thể hưởng lợi từ chúng. Tóm lại, các giải pháp theo dõi cho phép chủ doanh nghiệp đo lường nhu cầu, cải thiện chất lượng dịch vụ, hiểu biết sâu sắc về mức độ tương tác của khách hàng, đồng thời tăng chuyển đổi và lợi nhuận của họ.
Vậy tại sao doanh nghiệp cần công nghệ theo dõi con người? Câu trả lời rất rõ ràng: để có được thông tin chi tiết hữu ích và số liệu phân tích liền mạch. Để hiểu rõ hơn mục đích của những công nghệ này là gì và cách áp dụng chúng trong chiến lược kinh doanh của bạn, chúng tôi khuyên bạn nên xem xét một số ví dụ.
Đối với lĩnh vực bán lẻ, giải pháp theo dõi con người có thể được triển khai thông qua theo dõi tại cửa hàng, ví dụ: giải pháp IoT tùy chỉnh hoặc phần mềm phân tích video giúp theo dõi khách hàng và chuyển dữ liệu thô thành dữ liệu toàn diện để nâng cao chiến lược tiếp thị và trải nghiệm của khách hàng. Hoặc nếu bạn đang tìm cách cải thiện việc sử dụng không gian trong văn phòng của mình và tối ưu hóa chi tiêu tiện ích, chẳng hạn, hệ thống theo dõi mọi người được cung cấp bởi phần mềm IoT có thể là giải pháp đôi bên cùng có lợi.
Có sẵn nhiều công nghệ khác nhau, việc lựa chọn công nghệ nào phụ thuộc vào đặc điểm cụ thể, yêu cầu và khả năng kinh doanh. Nếu một công nghệ có thể tiết kiệm chi phí và triển khai đơn giản thì nó có thể thiếu độ chính xác và có thể có khả năng hạn chế. Do đó, chúng tôi phác thảo các công nghệ chính để bạn cân nhắc, được sử dụng trong các ngành để đếm và theo dõi mọi người. Chúng giúp trích xuất dữ liệu có giá trị để đưa ra quyết định kinh doanh vững chắc, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và tối ưu hóa quy trình kinh doanh.
Việc phát hiện con người theo thời gian thực và theo dõi họ thông qua công nghệ thị giác máy tính đã được nhiều ngành công nghiệp áp dụng: tòa nhà thông minh, thành phố thông minh, bán lẻ. So với các công cụ phân loại trực quan phổ biến, thuật toán thị giác deep learning giúp nhận dạng con người một cách chính xác.
Thị giác máy tính AI là một tập hợp các thuật toán học sâu có khả năng nhận dạng các mẫu trong hình ảnh. Thông qua phần mềm AI, những hình ảnh này được dịch sang các loại dữ liệu khác. Là một công nghệ mới nổi, tầm nhìn AI được ứng dụng rộng rãi trong phân tích tại cửa hàng để theo dõi khách hàng. Dữ liệu thu được thông qua hình ảnh được phân tích bằng thuật toán học máy để rút ra những hiểu biết thông minh.
Sử dụng phương pháp nhận dạng sinh trắc học, nhận dạng khuôn mặt là công nghệ nhận dạng một người thông qua khuôn mặt của họ. Công nghệ này giúp chụp và phân tích các mô hình toán học và động của khuôn mặt dựa trên các chi tiết trên khuôn mặt.
Trước khi áp dụng loại công nghệ này vào doanh nghiệp của bạn, điều quan trọng là phải tuân thủ các quy định của pháp luật và quyền riêng tư của người tiêu dùng.
Ban đầu, hình ảnh nhiệt là công nghệ nhìn đêm phổ biến được sử dụng trong quân đội để phát hiện các vật thể trong môi trường cực tối. Qua nhiều năm, những tiến bộ mới đã làm cho công nghệ này trở nên phổ biến hơn cho các ứng dụng khác như giám sát vành đai, chữa cháy, chăm sóc sức khỏe và y học, v.v.
Để hiểu chức năng của hình ảnh nhiệt , cần lưu ý rằng nhiệt được phát ra từ các vật thể và nó được tạo thành từ bức xạ hồng ngoại mà con người không nhìn thấy được. Với cảm biến nhiệt, bức xạ này được chuyển thành hình ảnh ánh sáng để có thể nhìn thấy các vật thể trong bóng tối, sương mù hoặc khói. Hơn nữa, những cảm biến này có khả năng dịch thông tin này để phát hiện sự chênh lệch nhiệt độ cực cao. Với khả năng như vậy, cảm biến nhiệt rất linh hoạt và được sử dụng trong nhiều ứng dụng. Hình ảnh nhiệt đặc biệt được sử dụng để xác định những người khả nghi, chó hoặc bất kỳ mối nguy hiểm nào khác trong đêm.
Bao gồm một camera có độ phân giải cao và bộ xử lý có thể chụp một vật thể ở dạng hình ảnh nổi ba chiều, cảm biến 3D tập trung vào việc theo dõi các vật thể với độ chính xác cao. Với kiến trúc 3D, phân tích video hướng tới việc phân tích các vật thể chuyển động với lưu lượng truy cập cao, cả ngày lẫn đêm, giúp video trở nên sâu sắc hơn và dựa trên dữ liệu.
Do đó, bạn có thể theo dõi hành vi của những người phức tạp hơn nhiều, quản lý hàng đợi một cách hiệu quả và thu hút khách hàng. Với khả năng quay video có chiều sâu chính xác, công nghệ 3D có khả năng xác định hướng nhìn của một người hoặc nhận dạng giới tính.
Với khả năng chính xác tối đa và bằng cách duy trì quyền riêng tư của mọi người , Time of Flight (TOF) đã được chứng minh là một công nghệ tiên tiến và mang tính cách mạng trong các ứng dụng đếm người. Nó bắt đầu có hiệu lực vào năm 2020 với sự bùng nổ của COVID-19, khi giãn cách xã hội và quản lý tỷ lệ sử dụng phòng hiệu quả trở thành yêu cầu chính đối với các doanh nghiệp.
Nguyên tắc Thời gian bay đóng vai trò là khuôn khổ để đo khoảng cách giữa hai điểm (từ bộ phát của cảm biến đến mục tiêu) và ngược lại, dựa trên các đặc tính toán học và vật lý. Những tính toán này được thực hiện bằng cách đo chênh lệch thời gian giữa tín hiệu nguồn và đối tượng. Âm thanh và ánh sáng là những loại sóng phổ biến nhất được sử dụng để truyền tín hiệu. So với các cảm biến đơn giản hóa, chẳng hạn như cảm biến siêu âm hoặc hồng ngoại, cảm biến TOF cung cấp dữ liệu chính xác và đáng tin cậy hơn với tần số đọc cao và phạm vi rộng hơn nhiều.
Trong số những lợi ích chính, công nghệ time-of-flight có thể mang lại cho doanh nghiệp như sau:
Mặc dù cảm biến TOF có thể phát ra và nhận phản xạ ngược từ ánh sáng của chính chúng (ngay cả khi có rất ít hoặc không có ánh sáng), nhưng chúng có thể hoạt động không bình thường khi va chạm với mặt trời hoặc các bề mặt sáng bóng. Tuy nhiên, công nghệ này mang đến những cơ hội lớn cho các ngành công nghiệp và ứng dụng của nó rất đa dạng. Ban đầu được phát triển bởi Microsoft, công nghệ TOF không quá phổ biến trong các ứng dụng, tuy nhiên, khi cộng tác với các giải pháp ADI , nó sẽ là một công cụ thay đổi cuộc chơi mang lại độ chính xác cao hơn.
Hệ thống đếm người được hỗ trợ bởi hệ thống thời gian bay có thể được áp dụng trong văn phòng thông minh, không gian công cộng và tòa nhà thông minh để cung cấp dữ liệu thời gian thực và truy xuất các số liệu có giá trị nhằm đảm bảo hiệu quả không gian cao và quản lý tòa nhà. Một số lợi ích là:
Vị trí WiFi chủ yếu sử dụng cơ sở hạ tầng và điểm truy cập (AP) hiện có, do đó loại theo dõi dựa trên vị trí này có hiệu quả về mặt chi phí. WiFi là giải pháp mặc định cho hệ thống định vị trong nhà với phạm vi lên tới 150 mét, tuy nhiên, được tăng cường với công nghệ GPS, nó cũng có thể hoạt động trong môi trường ngoài trời để cải thiện độ chính xác.
Với RSSI (chỉ báo cường độ tín hiệu nhận được) và địa chỉ MAC (điều khiển truy cập phương tiện), hệ thống định vị WiFi xác định tọa độ của người đó. Nguyên tắc này dựa trên việc phân tích cường độ tín hiệu thu được và xác định vị trí của các điểm truy cập. Số lượng điểm truy cập và dấu thời gian của tín hiệu xác định mức độ chính xác của phép tính. Có thể có một số trở ngại nhất định trong việc xác định vị trí bản địa hóa của một thiết bị hoặc một số thiết bị do kích hoạt WiFi trên thiết bị. Dữ liệu đầu ra sẽ phụ thuộc vào kết nối của thiết bị với WiFi.
Việc xác định vị trí của người đó dựa trên thuật toán tam giác xác định khoảng cách giữa thiết bị và điểm truy cập. Tuy nhiên, việc xác định chính xác vị trí của người đó là một vấn đề; do đó, có sẵn các kỹ thuật khác để tăng tốc độ xuất dữ liệu: cường độ tín hiệu, lấy dấu vân tay, góc tới, thời gian bay.
Công nghệ iBeacons được sử dụng rộng rãi trên nhiều ứng dụng vì nó cho phép lắp đặt thiết bị dễ dàng và nhanh chóng, độ chính xác cao trong phạm vi vài mét, mức tiêu thụ điện năng thấp và tiết kiệm chi phí. Đèn hiệu là máy phát vô tuyến nhỏ gửi tín hiệu đến máy tính bảng và điện thoại thông minh. Trong trường hợp theo dõi tài sản, nguyên tắc Bluetooth dựa trên việc theo dõi đèn hiệu được gắn vào tài sản trong tòa nhà để truyền tín hiệu đến phần cứng. Về mặt theo dõi con người dựa trên máy chủ, phần cứng máy thu sẽ nhận tín hiệu từ đèn hiệu nằm trong thiết bị của mọi người.
Công nghệ BLE cung cấp nhiều ứng dụng để tạo trải nghiệm khách hàng dựa trên vùng lân cận và cải thiện nỗ lực tiếp thị cho các doanh nghiệp khác nhau.
Trái ngược với công nghệ thời gian bay mới nêu trên, công nghệ chùm tia hồng ngoại không mang lại độ chính xác và không được các nhà phân tích dữ liệu khuyến nghị. Tuy nhiên, nó vẫn được sử dụng rộng rãi bởi các doanh nghiệp khác nhau vì đây là giải pháp tiết kiệm chi phí và dễ triển khai. Nguyên tắc của nó dựa trên các bộ phát và thu được lắp đặt ở lối vào để tạo ra tín hiệu. Khi một người đi qua chùm tia – tín hiệu bị gián đoạn và quá trình đếm bắt đầu.
Cùng với sự đơn giản, công nghệ hồng ngoại còn có những nhược điểm như thiếu độ chính xác:
Công nghệ LPWAN là mạng diện rộng không dây tiêu thụ điện năng thấp. LoRaWan là giao thức không dây dành cho các mạng diện rộng tầm xa cần ít năng lượng và băng thông thấp khi sử dụng LoRa. LoRa và LoRaWan đề cập đến danh mục giao thức mạng LPWAN không di động. Xem xét các tính năng nói trên, công nghệ này hoàn toàn phù hợp cho các ứng dụng bao gồm tòa nhà thông minh, thành phố thông minh, nông nghiệp thông minh và các trường hợp sử dụng công nghiệp.
Công nghệ LPWAN cho phép doanh nghiệp triển khai các giải pháp thông minh IoT trong ứng dụng của mình để:
