功能介绍
对图像或视频指定区域内的运动目标自动检测,并设定滞留时间阈值,当达到指定阈值时,定义目标(人或车)存在滞留时间异常行为,针对不同的行为代表不同的问题,可对应作出相应判断与处理,可广泛应用于安防、广告和商业零售等行业。
技术特色
算法领先
依托清华大学实验室领先的深度学习算法、丰富的优化和训练模型以及强大的自主研发能力,在国内处于领先地位。
快速高效
具备毫秒级的响应能力,在实际场景中可高效而精准的获取目标滞留时间信息,为各行业提供可靠数据支撑。
适应性强
适用于Windows、Linux、Android等操作系统,可根据操作系统定制;支持x86、x86_64、armv7a、armv8a等架构处理器。
简单易用
可灵活通过API参数或SDK的方式,与其他各领域的技术模块自由整合,满足不同应用场景需求。
应用场景
商品关注度分析
分析店内商品关注度,捕捉客户滞留时间行为,挖掘消费动机和喜好,帮助优化商品配置与陈列布局,提升客户转化率