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用计算机视觉量化世界,Placemeter已能识别五种物体

随着 CV(计算机视觉)技术的发展,安防、城市管理等工作都有了更智能的解决方案。而Placemeter则利用 CV 技术帮企业和城市测量数据,通过量化图像信息告诉客户店铺、街边和公园里正在发生什么。

此前 Placemeter 主要依赖于实时视频拍摄,测算画面内目标对象的数量,并且能区分行人与汽车。而该公司最近又升级了算法,可以区分人、自行车、摩托车、轿车和卡车。需要注意的是,Placemeter 并没有使用深度学习算法来区分物体,而是使用了较为传统的 CV 技术,不需要用百万级的数据对 “大脑” 进行约束性训练。

城市测算交通情况的传统方式是在路上放置仪表,当车辆行驶经过时做记录。而通过 Placemeter 则能获得更准确且精细的数据。目前 Placemeter 正在巴黎开展业务,并与 Cisco 达成了合作,巴黎官方希望借此重新设计公共广场、公共泳池。该公司还曾利用网络摄像头帮助蒙特利尔监测地铁以及在艺术展区互动的人流量,以及帮助商店测算人流转化率。

Placemeter 最初以 149 美元 /月、99 美元 /月(签订全年)的价格面向客户,其也对有视频数据的企业提供分析服务,还于 2015年12月 又推出了 90 美元的传感器产品。目前改为 30 美元 /月(只能对单一物体基础分析),60 美元 /月(可以识别两种物体),90 美元 /月(可识别五种物体)。

这款传感器可以直接粘在窗户内部(其厚度仅为 0.75 英寸)。通过传感器,系统便可接入任何摄像头(即使分辨率很低),好处是通过摄像头进行计算,但图像数据可以存储在云端。

而 Placemeter 最主要的客户是零售商,比如星巴克、G-STAR、MUJI 等,通过视觉感知分析出的数据来指导运营。类似的应用场景国内的格灵深瞳也曾讲过

对消费者行动轨迹以及行为模式进行检测、跟踪和搜索,精确统计出在设定的热点范围内的客流量、停留时间、行动轨迹、消费者行为,提供客观的消费行为分析数据,帮助传统零售客户转向数据驱动的管理方式,提高商业运营效率,在线下 ‘电商化’。

36 氪报道过的悠络客极视角也在做类似之事。

用计算机视觉量化世界,Placemeter已能识别五种物体

Placemeter 还对用户开放了 API,用户可以用传感器、摄像头的数据与其他数据(比如销量、地图数据等)相结合作分析。

Placemeter 诞生于 TechStars NY Spring 2013 项目, 由 Alex Winter 和 Florent Peyre 创建,曾获 NEA、Qualcomm Ventures、Tiplepoint Capital、Collaborative Fund 等投资方的 780 万美元投资,其中 A 轮 600 万美元由 NEA 领投。

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