RetailNet: Uma abordagem baseada em Deep Learning para contagem de pessoas e detecção de zonas quentes em lojas de varejo/
Vieira, Thales
RetailNet: Uma abordagem baseada em Deep Learning para contagem de pessoas e detecção de zonas quentes em lojas de varejo/ Seminário de Computação Gráfica: Thales Vieira. - Rio de Janeiro: IMPA, 2020. - video online
Resumo: A análise do comportamento do consumidor é uma questão de grande relevância para os varejistas, permitindo uma otimização do desempenho da loja, aprimoramento da do consumidor, redução de custos operacionais e, consequentemente, maior lucratividade. No entanto, poucas pesquisas ainda são realizadas para incorporar novas metodologias baseadas em Visão Computacional para capturar automaticamente, a partir de imagens, informações relevantes que podem ser de grande valor para os varejistas. Neste seminário vamos apresentar resultados de projeto realizado na Universidade Federal de Alagoas com uma loja do ramo varejista de calçados, onde foi desenvolvida uma abordagem de baixo custo baseada em Deep Learning para estimar, em tempo real, o número de pessoas em lojas de varejo, e para detectar e visualizar as zonas quentes da loja. Para esse fim, é necessário apenas uma câmera RGB de baixo custo, como uma câmera de vigilância. Para resolver o problema da contagem de pessoas, empregamos uma abordagem de aprendizagem supervisionada baseado em uma arquitetura de Rede Neural Convolucional que aprende um modelo de regressão .
Matematica.
RetailNet: Uma abordagem baseada em Deep Learning para contagem de pessoas e detecção de zonas quentes em lojas de varejo/ Seminário de Computação Gráfica: Thales Vieira. - Rio de Janeiro: IMPA, 2020. - video online
Resumo: A análise do comportamento do consumidor é uma questão de grande relevância para os varejistas, permitindo uma otimização do desempenho da loja, aprimoramento da do consumidor, redução de custos operacionais e, consequentemente, maior lucratividade. No entanto, poucas pesquisas ainda são realizadas para incorporar novas metodologias baseadas em Visão Computacional para capturar automaticamente, a partir de imagens, informações relevantes que podem ser de grande valor para os varejistas. Neste seminário vamos apresentar resultados de projeto realizado na Universidade Federal de Alagoas com uma loja do ramo varejista de calçados, onde foi desenvolvida uma abordagem de baixo custo baseada em Deep Learning para estimar, em tempo real, o número de pessoas em lojas de varejo, e para detectar e visualizar as zonas quentes da loja. Para esse fim, é necessário apenas uma câmera RGB de baixo custo, como uma câmera de vigilância. Para resolver o problema da contagem de pessoas, empregamos uma abordagem de aprendizagem supervisionada baseado em uma arquitetura de Rede Neural Convolucional que aprende um modelo de regressão .
Matematica.