Eine Computer-Vision-Schicht, die Frames aus jedem Kamerastream aufnimmt, asynchron verarbeitet und vier sofort einsatzbereite Analyse-Module ausführt — Personen zählen, Mitarbeiter erkennen, Bestand in den Regalen verfolgen und die emotionale Temperatur des Raums lesen.
Personenzahlen in Echtzeit, Verweilzeit, Schlangenlänge sowie stündliche/tägliche Trends. Anonymisiert — keine Identitäten gespeichert.
Gesichtsabgleich mit Ihrer Team-Liste. Anwesenheit, Präsenz am Posten, Verspätungen, Schichtübergaben.
Beobachtet Ihre Regale und Boxen. Erkennt geringen Bestand, falsche Einsortierung und Auffüllvorgänge — nach Objektklasse, nicht nach SKU.
Aggregiertes, anonymes Mimiksignal über den Besuch hinweg. Trends nach Stunde, Zone, Schicht.
Eine kontinuierliche, anonyme Personenzählung pro Zone. Der Zähler bewältigt überlappende Erkennungen, Wiedereintritt und Schlangendynamik — und füttert Diagramme, auf die Sie ohne Datenteam reagieren können.
Definieren Sie Zonen im Kamerabild (Eingang, Schlange, Umkleide). Der Zähler verfolgt die Live-Auslastung und Schlangenlänge und stellt beides als API und Live-Diagramm bereit.
Wie lange Menschen bleiben und in welche Richtung sie sich bewegen. Heatmap sofort einsatzbereit.
Der Zähler speichert nie Identitäten. Gesichter werden auf Erkennungs-Tokens reduziert, die ablaufen, sobald der Besucher das Bild verlässt.
Generierte Diagramme und Zusammenfassungen — per E-Mail, in Slack gepostet oder über das AiGAP-Analyse-Paket bereitgestellt.
Gleichen Sie Gesichter gegen eine von Ihnen gepflegte Liste ab. Erhalten Sie Anwesenheit, Präsenz am Posten, Verspätungen und Schichtübergaben — mit der strengen Garantie, dass niemand außerhalb Ihrer Liste identifiziert wird.
Das Modell gleicht ausschließlich eingetragene Teammitglieder ab. Alle außerhalb der Liste bleiben anonym — das System legt nie eine Gesichtsdatenbank von Fremden an.
Erste / letzte Sichtung, Zeit am zugewiesenen Posten, Mittagspausen-Erkennung, Verspätungen. Tages- und Wochenprotokolle.
Erkennt, wenn die ausgehende Schicht nicht von der eingehenden abgelöst wurde — warnt, bevor die Lücke einen Verkauf kostet.
Gesichts-Embeddings werden auf dem Gerät berechnet. Die Rohbilder verlassen die Kamera als anonyme Tokens; nur Treffer gegen Ihre Liste erscheinen in Dashboards.
Bestandsverfolgung nach Objektklasse. Die Kamera beobachtet, was wo ist, wie voll es ist und was fehlt — ohne Barcode-Scans, Gewichtssensoren oder SKU-Zuordnung.
Trainiert auf Ihre Produktkategorien (oder live von Ihnen am Bildschirm durch Einzeichnen von Kästen). Das Regal erscheint als gekacheltes Raster mit dem Füllgrad pro Zelle.
Konfigurierbare Schwellen. Fällt eine Zelle unter die Linie, geht eine Warnung an das richtige Telefon, den Bildschirm im Hinterraum oder den richtigen Slack-Kanal.
Taucht eine Klasse dort auf, wo sie nicht sein sollte, markiert die Kamera sie. Reduziert die tägliche Begehung auf einen Blick.
Jedes Auffüllereignis ist mit Zeitstempel versehen. Sehen Sie, wie lange Regale voll bleiben, wer was auffüllt und wann sich Muster verschieben.
Aggregiertes, anonymes Mimiksignal — nicht als personenbezogenes Urteil, sondern als zonenweiter Stimmungsindex im Zeitverlauf. Mit Stunden und Personalplanung kombinieren, um zu sehen, was wirklich den Ausschlag gibt.
Das Diagramm ist ein gleitender Zonen-Mittelwert. Das System kann Ihnen nicht zeigen „Person X sah glücklich aus" — das ist eine bewusste Grenze, kein fehlendes Feature.
Schneiden Sie das Stimmungssignal nach Tageszeit, Kamerazone oder diensthabender Schicht. Erkennen Sie, wo der Service den Raum in die eine oder andere Richtung kippt.
Mit Ihrem POS, Ihrer Personalliste und Ihren Schlangendaten abgleichen. Das Emotionssignal ist kein Urteil — es ist ein Hinweis.
Ausdrücke werden auf dem Gerät zu anonymen Stimmungsvektoren kodiert. Rohframes werden nach Abschluss der Snapshot-Pipeline verworfen. Keine Gesichts-Bibliothek, keine Aufzeichnung.
Jede Kamera speist einen asynchronen Snapshot-Prozessor; die Snapshots werden an die jeweils aktivierten Module verteilt. Ergebnisse fließen in Sekunden zurück an Dashboards und den AiGAP-Kern — ohne die Kamera je zu blockieren.
RTSP, MJPEG, ONVIF, IP-Kameras, USB-Webcams oder Telefonkameras. AiGAP passt sich der Quelle an.
Der Prozessor zieht Frames in einer Rate, mit der die Analyse Schritt halten kann — keine verworfenen Frames, keine blockierte Kamera.
Derselbe Snapshot wird parallel an jedes aktivierte Modul übergeben — Zählung, Personal, Bestand, Stimmung.
Gesichter und Objekte werden am Rand zu anonymen Vektoren. Rohframes werden verworfen, nachdem der Snapshot abgelaufen ist.
Live-Dashboards, stündliche Zusammenfassungen, Niedrigbestands-Warnungen, Verspätungs-Pings — überall dort, wo Ihr Team arbeitet.
Einige Branchen, in denen kamerabasiertes AiGAP sich bereits auszahlt.
Live-Schlangenlänge auf dem Kassen-Tablet. Warnungen am Kaffeebohnenregal. Stündliche Stimmung im Abgleich mit dem Wartungslog der Espressomaschine.
Lobby-Präsenzverfolgung für die Personalplanung. Restaurant-Stimmung als Service-Qualitätssignal. Verspätungs-Erinnerungen für die Nachtschicht.
Wartezimmer-Schlangenanalyse, Erkennung von Nichterscheinen. Anonymisiertes Stimmungssignal für das Warteerlebnis — niemals pro Patient.
Werkbank-Bestandsverfolgung. Personal-Präsenz an sicherheitskritischen Posten. Stimmung als Ermüdungssignal am Schichtende.
Wir nehmen Pilotkunden an einem einzigen Tag in Betrieb — bringen Sie Ihren Kamerastream und Ihre Liste mit, wir liefern das Dashboard und die Warnungen. Die Preise gelten pro Kamera, monatlich abgerechnet.