Computer Vision für Digital Signage - Anwendungen und Beispiele

Intro

Die Geschichte zeigt, dass Digital Signage einen langen Weg zurückgelegt hat. Durch eine Reihe von technologischen Sprüngen, die ihren Umfang und ihre Fähigkeiten verändert haben, hat sich Digital Signage weiterentwickelt und dabei jede Ära, in der wir leben, widergespiegelt: die Bedürfnisse, Fähigkeiten und die Entwicklung der Gesellschaft.

Zum Beispiel, wie es sich von einem einfachen fernsehähnlichen "Display" zu der heutigen multifunktionalen, datengesteuerten interaktiven Lösung entwickelt hat, die zahllose hardware und Software-Optionen integriert, die sich von erschwinglich zu unverzichtbar entwickelt haben. Das Aufkommen von heute üblichen Funktionen wie Touch, Sensoren, KI und Datenanalyse hat die Nutzung von digitalen Out-of-Home-Inhalten dramatisch verändert und in den letzten Jahren zu einem erheblichen Wachstum der Anwendungen in verschiedenen Branchen geführt. Infolgedessen wurde die Lösung von Orten übernommen, die für unseren Lebensstil unverzichtbar sind, von Banken und Einkaufszentren bis hin zu Flughäfen und Museen, und zwar oft in einer Weise, die sie zu einem integralen Bestandteil des Betriebs dieser Orte macht.

Wie geht es mit der digitalen Beschilderung weiter? Für Unternehmen und Vermarkter gleichermaßen sollte diese Frage ebenso wichtig sein wie die Frage, wie man relevant bleibt, um zu überleben.

In Anbetracht der vielfältigen technologischen Möglichkeiten und des beschleunigten Fortschritts all dessen, womit wir heute leben, können wir uns eine Vielzahl von Szenarien vorstellen. Dieser Artikel befasst sich mit der Computer Vision für Digital Signage, insbesondere mit der Gesichtsanalyse für Digital Signage zum Zweck der Publikumsmessung. Anhand einiger Anwendungen und Beispiele für Computer Vision werden wir zeigen, warum diese Technologie es verdient, der nächste Trend zu sein, der die Aufmerksamkeit der Anbieter von Digital Signage-Lösungen auf sich zieht.

Was ist Computer Vision? Der nächste Meilenstein für Digital Signage

 Damit sich eine technische Lösung durchsetzen kann, muss sie mindestens vier Schlüsselkriterien erfüllen: Erschwinglichkeit, Ausgereiftheit, Verfügbarkeit und natürlich die Nachfrage.

Was ist Computer Vision? 

Ein perfektes Beispiel dafür, wie man Computer Vision beschreiben kann, ist, dass es sich um einen Bereich der künstlichen Intelligenz handelt, der es Computern ermöglicht, reale Objekte zu erkennen und ihnen einen kontextuellen Sinn zu geben, ähnlich dem, was das menschliche Sehsystem tun kann.

‍

Eine einfache Definition von Computer Vision von Accenture

                                                
Inden letzten zehn Jahren ist die KI dank der Bemühungen etablierter und neuer Unternehmen erschwinglicher, ausgereifter und verfügbarer geworden. Mit Deep-Learning-Algorithmen und einfachen 2D-Kameras kann die Computer Vision heute viele anspruchsvolle Aufgaben erfüllen, die von der Verfolgung von Augenbewegungen (z. B. Interessenanalyse auf der Grundlage von Blickdaten) bis hin zur Klassifizierung von Bewegtbildern (z. B. Erkennung von Gesichtsmasken) reichen, und das mit einem hohen Maß an Genauigkeit.

In der Zwischenzeit hat die Kombination von Digital Signage und Computer Vision bei den Vorreitern in ihrem Streben nach effektiveren und effizienteren Möglichkeiten, mit Menschen in einem physischen Raum in Kontakt zu treten, große Aufmerksamkeit erregt. 

Der entscheidende Vorteil ist die Fähigkeit, ein Publikum schnell und mit hoher Genauigkeit zu analysieren, was die Produktion von hochflexiblen und personalisierten Erlebnissen ermöglicht.

Digital Signage, wie wir es heute kennen, wird seit langem für seine vielfältigen UI-Optionen geschätzt, die einen echten Austausch zwischen Mensch und Maschine über verschiedene Methoden ermöglichen. Es ist auch nicht neu, dass es personalisierte Inhalte auf der Grundlage der Informationen und Wünsche der Benutzer anzeigen kann.

Aber die Integration der Computer Vision Technologie fügt dem Ganzen die Magie eines visuellen Systems hinzu - die Fähigkeit, unaufgeforderte visuelle Eingaben sofort zu lesen und zu verstehen.

Wenn die Bereitstellung interaktiver Inhalte mit der Fähigkeit kombiniert wird, die Zielgruppen zu verstehen, ist es für Marken und Einrichtungen viel einfacher, im Kontext zu kommunizieren oder sinnvolle Maßnahmen zu ergreifen. Dies bedeutet auch, dass die Bereitsteller nützliche Einblicke gewinnen können, z. B. wer ihrer Botschaft zuhört und welche Inhalte mehr oder weniger Aufmerksamkeit erhalten.

Eine typische Anwendung ist die Analyse eines Publikums, das sich vor einer Installation befindet. Ohne Gesichtserkennung ist der Umfang der erzielbaren Publikumseinblicke wahrscheinlich auf die Bildschirmeingaben einer einzelnen Person beschränkt, die nicht für alle Mitglieder der Gruppe repräsentativ sind. Mit Computer Vision ist es jedoch möglich, ohne Zutun des Publikums die oben erwähnten Erkenntnisse über jeden Einzelnen oder die Gruppe als Ganzes zu gewinnen. Dies ermöglicht es den Anwendern, bei ihren Kommunikations- und Marketingentscheidungen einen detaillierteren, datengesteuerten Ansatz zu verfolgen.

Darüber hinaus können Digital Signage-Anwender den Nutzen der Integration von Computer Vision maximieren, indem sie fortschrittliche Datenvisualisierung wie Intuiface Analytics nutzen, die die Anzeige aussagekräftiger Publikumsinformationen in hochgradig gemeinsam nutzbaren und konfigurierbaren Diagrammen ermöglicht und unübersichtliche Datensätze in eine wichtige KPI-Ressource verwandelt.

Computer Vision AI

Die Digital Signage-Branche wird durch Computer Vision AI verändert. Mit Hilfe der künstlichen Intelligenz der Computer Vision kann Digital Signage nun Objekte, Muster und Gesichter in der Umgebung erkennen und entsprechend reagieren. Diese Technologie ermöglicht es, Digital Signage ansprechender, interaktiver und effizienter als je zuvor zu gestalten. Personalisierte Erlebnisse und verstärkte Kundenbindung sind nur einige der Vorteile, die Computer Vision AI bietet. Darüber hinaus ermöglicht sie Unternehmen die Anzeige dynamischer Inhalte auf digitalen Schildern, wie Produktinformationen, Werbung und vieles mehr. Daher revolutioniert die Computer Vision AI die Art und Weise, wie Digital Signage eingesetzt wird, und steigert die Gesamtwirkung erheblich.

‍

Anwendungen und Beispiele für Computer Vision mit digitaler Beschilderung

1. Demografiespezifische Anzeige von Inhalten

Mithilfe von Computer Vision können Sie demografische Informationen über das Publikum wie Alter, Geschlecht oder Gruppengröße in Echtzeit erkennen und personalisierte Bildschirminhalte auslösen.

‍

Beispiel für Computer Vision: Digitaler Einzelhandel - Gesichtsverfolgungszähler von Waketo

‍

2. Erkennung von Gesichtsmasken

Einzelhändler, Banken, Krankenhäuser, Flughäfen - sie alle haben eine Maskenpolitik und würden von automatischen Anzeigen profitieren, die auf der Grundlage des erkannten Vorhandenseins von Gesichtsbedeckungen eine Stop/Go-Meldung anzeigen. Hochpräzise Computer-Vision-Software wie das Sightcorp DeepSight Toolkit kann Masken mit hoher Genauigkeit sowohl für Menschenmengen als auch für Einzelpersonen erkennen.

‍

Beispiel für Computer Vision: Gesichtsmasken-Erkennung mit Intuiface
(Kostenloses Intuiface-Beispiel für Gesichtsmaskenerkennung herunterladen)

‍

3. Management des Eingangsstroms

Eine weitere nützliche Anwendung für die COVID-Ära. Mithilfe von Computer Vision können Sie die Anzahl der Ein- und Ausgänge eines Veranstaltungsortes verfolgen. Durch den Vergleich der letzten Zählung mit der Kapazität des Veranstaltungsorts können am Eingang Hinweise zum Betreten und Warten angezeigt werden. Während der Leerlaufzeit können Werbung oder Ladeninformationen angezeigt werden.

‍

Beispiel für Computer Vision: Management von Eingangsströmen
(Kostenloses Intuiface-Eingangsmanagement-Beispiel herunterladen)

‍

4. Manipulation von Bildschirminhalten mit Kopfbewegungen

Angesichts der Bedenken hinsichtlich der Sauberkeit von Touchscreens ist die Computer-Vision eine interessante Alternative zur Touch-Interaktion. Die Verfolgung des Kopfes könnte genutzt werden, um eine Präferenz anzuzeigen. Dieser Artikel erklärt, wie die Intel-Distribution des OpenVINO™ Toolkits, einer kostenlosen, in Intuiface integrierten Computer-Vision-Lösung, verwendet werden kann.

‍

Beispiel für Computer Vision: Intuiface Gesichtserkennung mit OpenVINO™ - Berührungslose Interaktion