“Analítica Online para el Offline I: Contar Personas”

by José Luis Pérez febrero 26, 2015

Iniciamos el primero de tres post dedicados a poner de manifiesto la importancia de utilizar en las tiendas físicas métricas similares a las utilizadas en e-commerce. Este tema no debería resultar superfluo, puesto que el 95% del comercio hoy día sigue produciéndose entre cuatro paredes, frente a un 5% de peso del comercio online. Dedicamos el primer post a algo tan básico como es medir el tráfico de personas que entran dentro de una tienda física. Podemos resumir los métodos de conteo de personas en tiendas de la siguiente manera:

  • Manual
  • Haz de laser o infrarrojo
  • Sensores térmicos
  • Cámaras estereoscópicas 3D
  • Cámaras convencionales con visión cenital

En general, todos ellos presentan problemas de fiabilidad bajo dos condiciones:

  1. Alto tráfico convergente.
  2. Contraluz o luz cambiante.

Veamos no obstante, la problemática de cada uno en particular. El conteo manual resulta ser el más impreciso de todos, puesto que, tras breve tiempo, el cansancio y el hastío hacen clara mella en las personas encargadas de contar con medios mecánicos. La fiabilidad puede rondar el 50% y además, resulta muy poco práctico contar sistemáticamente con este método, lo que lo convierte en básicamente inútil. El gran problema del conteo mediante haz de laser o infrarrojo es que es incapaz de diferenciar un bulto de una persona. Por otro lado, el haz se interrumpe igual cuando entra una persona que cuando entran dos, tres, o más, o un animal, o un carro, etc. La fiabilidad se ve por tanto muy seriamente comprometida, rondando el 70% y llegando a ser, como en el método anterior, inservible. Un método más avanzado que los anteriores, e implementado en algunas tiendas modernas, es el basado en sensores térmicos. Este método, aun ganando en precisión (algunos fabricantes lo posicionan arriba del 90%) sigue resultando poco fiable, especialmente en condiciones meteorológicas cambiantes en las que la ropa y objetos portados por las personas (por ejemplo paraguas) distorsionan la “foto térmica” proporcionando datos poco fiables.

Presenta además otro grave inconveniente, la necesidad de contar con una gran cantidad de aparatos (sensores) razonablemente caros y exclusivamente dedicados a este fin. Hasta hace poco uno de los sistemas más avanzados es el basado en cámaras estereoscópicas 3D. Mediante este método no solo es posible alcanzar niveles de precisión superiores, sino que puede incluso llegar a identificar individuos en función de su altura, descartando por tanto carros y posibilitando diferenciar adultos de niños. Estos sistemas presentan sin embargo dos graves inconvenientes:

• Dispositivo de doble cámara, de precio y mantenimiento muy elevados. • Cuentan sombras, multiplicando artificialmente el tráfico, sobre todo en días soleados.

Frente a todos estos métodos, la solución de Conteo de personas está basada en cámaras convencionales (IP o analógicas). Utilizando un potente algoritmo matemático basado en la forma de omega (Ω), es capaz de detectar y contar personas de manera automática proporcionando una precisión del 97%. La clave de este sistema es el ángulo de colocación de la cámara (no cenital), que permite el visionado en modo “vigilancia” (surveillance mode), lo cual facilita que la misma cámara que está contando, siga cumpliendo su función de vigilancia, sin que sea necesario instalar una infraestructura de cámaras (CCTV) o sensores paralela. Esta ventaja resulta decisiva frente al resto de tecnologías de conteo analizadas, que no sirven en absoluto para tareas de vigilancia y seguridad. Este sistema es capaz, si se desea, de tomar una fotografía (snapshot) de cada persona que entra y archivarla en una base de datos de imágenes para su posterior comprobación por razones de seguridad, recuperando instantáneamente el vídeo del momento de la entrada o salida. El ahorro en horas de visionado de grabaciones de vídeo por parte del personal de seguridad es por lo tanto espectacular. Su utilización puede cumplir igualmente una función de marketing, por ejemplo para identificar perfiles de visita por días de la semana, o franjas horarias.

Y todo ello sin necesidad de reemplazar su sistema de CCTV actual.

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