Basierend auf der von P2ACH AI eigenständig entwickelten Vision-KI-Analyse-Technologie realisiert sie Effizienz im Einzelhandelsmedien-, Betriebs- und Marketingbereich durch räumliche Analyse.
Der von P2ACH AI entwickelte KI-Agent geht über die einfache Visualisierung offline gesammelter Verhaltensdaten mittels Vision-KI hinaus und verkörpert eine agentische Intelligenz, die autonomes Verstehen, Schlussfolgern und Entscheiden ermöglicht.
Diese Technologie interpretiert Datenkontexte strukturell, indem sie Echtzeit-Vision-Analysen mit historischen Daten, KPI-Benchmarks und Betriebsregeln integriert, basierend auf einer proprietären Ontologie, die Offline-Umgebungen über Personen, Raum, Medien, Produkte und Verhaltensdimensionen definiert.
Durch die Kombination einer LLM-basierten natürlichen Sprach-Schlussfolgerungs-Engine mit regelbasierter analytischer Logik interpretiert der KI-Agent Benutzerabsichten im Dashboard und ruft automatisch die erforderlichen Daten ab und analysiert sie. Er führt Ursachenanalysen durch, identifiziert Schlüsselfaktoren für Veränderungen und erkennt Anomalien.
Dadurch geht das System über die Bereitstellung roher Kennzahlen hinaus und liefert konkrete Handlungsempfehlungen, die direkt Werbeoperationen, räumliche Gestaltung und Inhaltsstrategien in physischen Offline-Umgebungen beeinflussen – und ermöglicht intelligente, entscheidungsorientierte Unterstützung statt passiver Berichterstattung.
Für ultra-präzise Blickanalyse
Die von uns implementierte extrinsische Kalibrierung ist eine der Schlüsseltechnologien für autonomes Fahren.
Diese fortschrittliche mathematische Technologie schätzt und rekonstruiert die 3D-Position von Objekten präzise, indem Verzerrungen und Fehler im Sichtfeld (FOV) der Kamera korrigiert werden. Durch die genaue Berechnung von Position, Ausrichtung und Koordinaten von Zielobjekten ermöglicht sie sogar eine ausgefeilte Blickanalyse, um genau zu bestimmen, wohin eine Person schaut.
Hohe Leistung
'Erkennung' identifiziert Ziele wie Personen oder Fahrzeuge durch KI-Algorithmen, während 'Verfolgung' diese erkannten Objekte kontinuierlich in Echtzeit verfolgt.
Konkret erkennt die Erkennung das Auftauchen und Vorhandensein von Zielobjekten. Wenn die Verfolgungsleistung instabil ist, führt dies zu Frame Missing, was dazu führen kann, dass das System dasselbe Objekt bei erneuter Erkennung als ein anderes identifiziert, wodurch die Analysezuverlässigkeit sinkt. Unsere KI-Algorithmen erreichen eine leistungsstarke Verfolgung, um Frame Missing zu minimieren und maximale Datenintegrität für Werbeleistung, Kundenfrequenz und Heatmap-Analysen sicherzustellen.
Validierung technischer Exzellenz durch akkreditierte Prüfinstitutionen.
Wir haben technische Exzellenz bestätigt, indem wir die Leistungsstandards in allen Kategorien deutlich übertroffen haben, die Präzision unserer KI-Modelle bei der Erkennung von Werbebereichen verifiziert und eine hohe Genauigkeit bei Gesichtserkennungsfaktoren wie Geschlechts- und Altersschätzung erreicht haben.
Effizienz und Kosteneffektivität liefern
Diese Technologie ermöglicht es einer einzelnen Edge AI Box, zwei Kameras anzuschließen und Analysemodelle gleichzeitig auszuführen.
Durch die Integration von zwei Kameras mit einer einzigen AI Box wird die Skalierbarkeit des Analysebereichs erheblich verbessert. Darüber hinaus ermöglicht sie die gleichzeitige Analyse der Vorder- und Rückseite von doppelseitigen Geräten und bietet die Funktionalität von zwei Einheiten zum Preis einer einzigen AI Box.
Retail Media & Insight
Personen-Re-Identifikation (Re-ID) Re-ID ist eine ausgeklügelte KI-Technologie, die eine konsistente Identität von Personen über mehrere Kameraperspektiven hinweg aufrechterhält und so präzises Tracking und Verhaltensanalyse gewährleistet.
Re-Identifikation: Beispiele für Multi-Kamera Re-ID & Mitarbeitererkennung.
Universelle Hochleistungs-Edge AI
Vielseitige Multi-OS-Unterstützung und Hochleistungs-Edge AI-Lösungen
Unser Service zur Analyse der Werbeleistung verwendet ausschließlich anonymisierte Daten und verarbeitet keine personenbezogenen Informationen. Der Prozess der Datenanonymisierung erfolgt wie folgt: