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電腦視覺將人類行為轉換為可採取動作的資料

人工智能視頻分析

現今無論您去哪裡,似乎都有攝影機如影隨形。不管是在購物中心、地鐵站還是公共廣場,可能至少有一段時間會有攝影機對著你錄製影像。但這不僅是為了您的安全著想;從攝影機收集的資料有愈來愈多用於為您帶來更方便、更愉悅的生活體驗。

比方說,一個希望在尖峰時段緩解壅塞的運輸系統,可匿名收集月台上有多少人,或該段期間地鐵車廂有多擁擠的資料。透過使用機器視覺與 AI 影片分析的攝影機,運輸系統可以增加車廂數及調整時間表,根據資訊來採取行動,並採用確定性解析法,確認所做的改變能為顧客改善服務品質。

至於在工廠,製造商可收集與生產線工人步行模式有關的統計資料,瞭解點對點運輸可能需要多長時間,或單純協助他們在使用中的機器周圍避免發生危險。機器何時開關容易理解,但如何準確瞭解人類的生理行為,尤其是與人機互動相關的行為,難度就高得多了。這就是電腦視覺和 AI 可以發揮作用的地方。

雖然被監視可能令人毛骨悚然,但背後的立意良善。而且,運輸系統和製造商都無須知道你的身分。只要操作正確並符合資料隱私法,就能以永遠無法識別身分的方式收集資料,即使收集性別、年齡、穿戴配件的資料,組織也無須收集臉部特徵和行走步態等任何識別特徵。

為此,一家名為 C2RO 的 AI-SaaS 影片分析商為各行各業(從大眾運輸業到零售業,乃至於製造業)打造一個 AI 影片分析平台。

其平台 ENTERA 秉持遵循資料隱私而從頭打造,並善加利用組織現有的保全攝影機系統。在安全和隱私的邊緣環境中運行的軟體,專門用於影片分析。C2RO 執行長 Riccardo Badalone 表示,它需要的硬體投資極少(如果需要的話),以部署及產生高度準確和完全匿名的資料。

但真正讓 ENTERA 與眾不同,有別於其他平台的功能是:它能篩選出獨特的識別性個人資料,例如臉部特徵或走路的步態。因此,C2RO 完全符合客戶的要求:「告訴我們訪客的去向。我們不想知道他們的身分,只要告訴我們訪客去了哪些地方,」Badalone 解釋道。

「我們絕不擷取、收集、記錄或處理獨特的識別性資訊。我們不會使用任何人們走路步態或其他顯著生理特徵的資訊。系統產生的所有資料都明確不是來自訪客的臉部,因此顧客不必擔心個人資訊遭到保留、用於其他用途;完全沒有與個人資訊相關的何連結,」Badalone 表示。

如此一來,各組織便能針對使用者行為和流量模式來分析顧客的洞察,同時遵循歐洲「一般資料保護規則」(General Data Protection Regulation, GDPR)。

AI 影片分析顯示使用者行為

ENTERA 沒有記錄獨特的識別性資訊,而是提供人口統計的洞察。例如,購物商場或零售商店可能希望瞭解經過特定區域的人士年齡與性別,以便規劃針對性的促銷展示,以希望行經者的目光或將曝光率最大化。

ENTERA 的專利機器視覺技術可即時評估影像,產生完全匿名的中繼資料,用來在不依賴臉部影像或其他生物識別特徵的情況下確定流量模式和人口統計屬性。

假設有間購物中心想要進一步瞭解其客流量。ENTERA 的 AI 模型可以判別純粹路過的行人和真正進來購物的消費者所占的百分比,顧客傾向在特定區域待多長的時間,以及他們代表什麼人口族群。

「它特別強調與人口族群相關的流量模式,並可為任何各種行銷計畫進行 A/B 測試和效能追蹤,」Badalone 解釋道。「分析也擴及自助結帳系統和自助服務亭等技術的使用與互動。透過瞭解與目標計畫相關的客戶行為,企業可以設計更有效、更具針對性的廣告活動,為訪客提供更有趣、更具吸引力的體驗。這是雙贏的做法。」

如果製造商出於安全和生產力的原因,想瞭解生產線工人的整體移動,則可以使用進階視覺化工具,對完全匿名和彙總的流量模式進行視覺化和統計分析。長期收集的資料統計分佈往往會顯示人類現場評估無法捕捉到的發生事件。可以採取預防性或主動性措施,消除生產流程中不安全的工作模式或瓶頸。

「客戶常發現一旦取得具有一致性的可靠資料,他們的假設便會受到質疑。一旦他們相信資料準確,往往會採取影響力極高的行動,這會帶來巨大的收益,最終產生每個人所嚮往的投資報酬率,」Badalone 解釋道。

具有可擴充性和觸及性的客戶洞察

為了使這項技術更具吸引力,C2RO 確保平台能與現有的監控系統搭配使用,即使那些系統解析度低,又配備魚眼鏡頭的攝影機,也能合作無間。

「如果您要那些已在全球影片保全系統投注大量資金的客戶汰換所有的攝影機,改用價格更高的機型,那他們絕對不會採用您的技術,」Badalone 如是說。

Badalone 表示,產品一經推出,想在成百上千個網站使用它的客戶,就會開始要求向外擴展。C2RO 與 Intel® 密切合作,利用其晶片和 AI 工具組 OpenVINO 實現客戶嚮往的效能和功能。

「我們對 ENTERA 有這樣的願景:高度整合、威力強大,但對客戶來說也具有成本效益,」Badalone 表示。

Badalone 展望未來,表示 C2RO 希望平台完全由軟體定義,以便客戶根據需要增添功能,進一步簡化採用,並打造一個環境,讓資料分析團隊可以隨時隨地依據需求,滾動式地收集資料。

在 Badalone 設想的未來中,AI 訓練和系統配置將完全自動化。「在 AI 學習的情境中,我們希望完全抽象,無需人為干預,」他說。

最終,這個想法是為了賦予客戶靈活性,不但可以自由新增和移除功能,還可將平台在不同網站間移動,而無需現場安裝。他說這麼做會鼓勵客戶「更進一步依賴資料,因為他們總是能獲得很高的投資報酬率。」

 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

作者簡介

Pedro Pereira has covered technology for a quarter century. He has freelanced for some of the biggest names in IT publishing and an extensive list of marketing agencies and technology vendors. He was a pioneer in covering managed services and cloud computing, and currently writes about cybersecurity, IoT, cloud, and space. He holds a degree in Journalism from UMass/Amherst.

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