由 Foorir | 8 月 2, 2025 | Blog
为什么“商场客流驻留时长”如此关键？ 顾客为何留得久很重要？“反直觉的是”，更长驻留往往比高客流更能推动销售。研究显示，平均驻留时间约 93 分钟。每提升 1% 驻留时间，销售额可增长约。 这说明，商场客流驻留时长本质上是衡量顾客参与度与购物欲望的关键指标。 问题‑解决方案‑案例”结构详解 问题：顾客短驻留造成业绩低 顾客逛进商场却逛得太快。转化率低，销售机会流失。访客流动快、互动少、体验差。 解决方案：提升居民式逛店体验 优化店铺布局，设置休息区与展示点。 提供免费Wi‑Fi、充电桩，延长逛店时间。...
由 Foorir | 8 月 1, 2025 | Blog
真实用户需求痛点是什么？ 如何避免多次进入重复统计？ 如何精准分析性别、年龄构成？ 如何智能剔除员工，确保数据纯净？ 技术是否隐私合规、实时可靠？ 有趣的是，用户并不满足简单“访客数”，他们更想知道“访客是谁”“他们是几岁、男女比例如何”“哪些是员工”。因此主关键词 客流统计核心功能 就显得尤为重要。 解决方案：如何实现核心功能？ 去重机制：RE‑ID 去重技术 具体来说，采用 RE‑ID 去重（re‑identification）技术，系统识别同一访客跨摄像头或多次进入的特征，并只统计一次，极大提升唯一访客准确度。...
由 Foorir | 7 月 31, 2025 | Blog
客流去重 性别 年龄分析难点 设问：为何传统统计容易失准？ 重复进出计数未去重，重大误差。 无性别年龄分层，难以构建顾客画像。 隐私合规要求限制人脸识别。反直觉的是，有的系统统计总数很高，却画不出画像。不过值得注意的是，有些模型准确率仅 80% 左右。 解决方案 人体轮廓+Re‑ID 技术，实现客流去重 双目视觉或深度摄像头采集性别年龄属性 多层过滤剔除员工、推车等干扰 匿名嵌入、不存储人脸信息，保证隐私 云端 API 接入，实时同步数据输出 真实数据引用：Foorir HX-CCD21 设备性别年龄识别准确率可达 95%...
由 Foorir | 7 月 28, 2025 | Blog
数据偏差导致的挑战 统计系统若不剔除员工数据，所有进出的员工都会被计算为顾客。这样导致： 销售转化率偏低。 高峰期误判。 人员调度不合理。 核心原因总结 提升统计精度； 优化人力安排； 提升营销决策质量； 确保隐私合规。 解决方案概述 AI 区分模型的运作原理 通过工牌检测 +AI算法，并自动排除进出计数，而非存储个人识别信息 。 多层过滤机制 如高度过滤剔除儿童与推车等，排除线技术避免重复统计。 ⚠ 注意：常见误区 ⚠ 不要只关注总客流量，应细化到时段与区域； ⚠ 不可用 AI 模型替代人工校验； ⚠ 严禁使用人脸识别侵犯隐私...
由 Foorir | 7 月 28, 2025 | Blog
为什么商家需要“客流统计性别年龄识别”？ 设问：实体门店为何关注客流统计性别年龄识别？很多商家需要准确知道男女比例、各年龄段占比，以优化商品陈列、促销内容、店员配置。通过 AI 客流分析，可实时看出不同性别、年龄层顾客行为差异，精准构建顾客画像。 技术如何实现性别年龄识别？ 算法原理：人脸识别 vs 双目视觉识别 智能客流统计系统主要有两种方式： 项目人脸识别方案 A双目视觉方案 B是否采集人脸图像是（敏感信息）否（仅身体轮廓）性别年龄识别准确率高但合规复杂达90%准确率隐私风险高（需同意告知）低（匿名识别）成本部署高中等...
由 Foorir | 7 月 28, 2025 | Blog
为什么门店客流统计需升级？ 门店客流统计若没有精准去重，数据可能扭曲。红外或 Wi‑Fi 探针容易重复计数、忽略员工、遗漏实际访客。传统客流计数器无法区分过店客与真正购客，导致运营决策失准。 ⚠ 注意：若只看人次，就容易把路人、快过店者、多次出入者算成顾客，影响转化率分析。 Re‑ID 技术如何实现精准去重？ Re‑ID 技术原理与流程简介 Re‑ID（Person Re‑identification）利用非生物特征识别同一人：如服装颜色、体型、配饰与步态等，编码为匿名“嵌入向量” 。系统跨摄像头匹配个体，生成临时匿名...
