Projekt

VICAR

VICAR - Visual InStore Customer Analytics and Recommendations

  • Laufzeit:

Das Projekt “Visual Instore Customer Analytics and Recommendations” (VICAR) verfolgt das Ziel, stationären Einzelhändlern Informationen über Kundenlaufwege zur Verfügung zu stellen und darauf aufbauend Mehrwertdienste für Einzelhändler und Kunden anzubieten. Innerhalb des Projektes wird ein Software-Tool entwickelt, das mit Hilfe innovativer Machine Learning-Technologien Videodaten analysiert und damit die individuellen Einkaufswege der Kunden vorhersagt. Die Videodaten werden hierbei aus der vorhandenen Videoüberwachung zum Diebstahlschutz extrahiert. Somit können durch die Analyse der Echtzeitdaten beispielsweise Kunden erkannt werden, die auf Hilfe angewiesen sind oder ihnen individuelle Werbung angezeigt werden. Zudem können durch auffällige Bewegungsmuster, Ladendiebe erkannt und gegebenenfalls Sicherheitspersonal informiert werden.

Partner

  • Schirra IT GmbH - IS Predict GmbH - August-Wilhelm Scheer Institut für digitale Produkte und Prozesse gGmbH - Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH

Assoziierte Partner: - Horn & Company Data Analytics GmbH

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Ansprechpartner
Frederic Kerber, M.Sc.

Keyfacts

Publikationen zum Projekt

Julian Groß, Marcel Köster, Antonio Krüger

In: Computer Graphics & Visual Computing (CGVC) 2019. Computer Graphics and Visual Computing (CGVC-2019) September 12 Bangor Wales United Kingdom The Eurographics Association 2019.

Zur Publikation

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence