传统营业厅痛点：为迎合消费者多样化、个性化、多层次的需求，改善用户体验，顺应新零售的时代发展潮流，解决线下渠道产品单一、场景固化、用户粘性差的问题，营业厅整改势在必行。 上海网达智慧营业厅 核心能力：人脸识别服务、人流计算服务、热力分析服务、单客追踪、客流分析。 核心技术： 人脸抓拍： 技术原理：基于嵌入式的前端智能检测算法，通过人脸检测算法将摄像头采集的视频逐帧分析，可同时对多个目标进行检测和追踪，在追踪过程中判断人脸的位置、大小和姿态，同时结合光照条件、遮挡、成像条件等返回一张清晰度、人脸质量最高的一张图片，从而提高抓拍质量。 人脸识别： 技术原理：用摄像头采集的人脸图像，经过算法特征提取，自动在图像中检测和跟踪人脸、并对人脸图片进行分析。其关键技术人脸特征提取是将筛选好的人脸图像进行抽象且带有类别区分性及类间区分性的特征分析，分析结果会与底库中人脸进行相似度对比，最后选取高于阈值且相似度值最高的一张人脸作为识别比对结果输出。 核心指标： 热力分析： 技术原理：首先我们通过标定及三维空间重建算法，依次建立起每个摄像头观察坐标系到平面空间中的映射关系（三维空间重建及映射函数计算）。之后，我们对每个进入摄像头监控区域的顾客进行检测，并通过深度学习算法估算其在摄像头观察坐标系中的位置（实景图热区）。然后，我们通过映射关系依次把其在摄像头观察坐标系中的位置映射到平面空间中，形成真实轨迹（全景平面热力图）。最后，我们基于累积驻留时间分别渲染实景热图和全景平面热力图。 单客追踪： 技术原理：采用混合的检测+追踪算法来追踪特定顾客，使用重识别算法进行跨摄像头追踪，最后通过空间定位算法（多场景统一空间映射算法）计算行人在真实空间中的位置坐标，从而进行动线、热区等模块的应用。 客流分析： 技术原理：通过WIFI探针收集MAC地址，并应用清洗算法有效的识别其中有效mac地址。 结合来源于线上大数据，筛选、匹配线下到店顾客。最后我们使用大数据大数据分析技术，运用离线计算和实时计算技术相结合的方式，在商业环境中门店的客流来源、人群画像、潜在客户几大方面进行数据挖掘。
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