ネットワークカメラ推進会

Network camera promotion and communication

Hik Central Professional 年齢や性別を推定する

年齢や性別の推定について

 

 近年、小売店などにおいて顧客の<年齢や性別>を推定し、集計したいというニーズが増えている。これを『属性分析』または『属性推定』という。

 

 小売店における顧客層の分析手法として、ネットワークカメラを利用した属性分析が行われている。今回は、ハイクビジョンのAIカメラを利用した属性分析の設定方法について説明していきたい。

 

※重要な注意点として※

 本記事では、カメラの設定方法やHik Central Professionalのインストール方法を記載しているが、筆者もまだ勉強中のため、間違ったことを記載している可能性がある。正確な設定手順については、メーカーのマニュアルを参照して欲しい。

 

AIカメラの設定について

 

 まずは、ネットワークカメラ本体の設定を行う必要がある。まずは、ブラウザでカメラに接続する。

 

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 『システム設定』→『リソース割り当て』タブを開く。リソースとして『〇マルチターゲットタイプ検知(比較モード)』を選択する。

  ※設定時はカメラが再起動する。

 

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 『マルチターゲットタイプ』の設定ボタンを押下し、『オーバレイとキャプチャ』を選択する。今回は、『〇ヘッドショット』を選択した。

  ※その他の設定はデフォルトのままとした。

 

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  画面右上の『Smart Display』を押下する。すると、カメラで撮影した顔画像が『Face and Body』に表示される。

 

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 【性別:男性 年齢:30】など、撮影した人物の特徴を推定することができた。100%正確なものではないが、おおよそ合致している。

 

HCPで結果を確認する

 

 このような属性分析のデータは、Hik Central Professionalで集計情報を確認することができる。

 

 なお、HCPの基本的な設定方法については、以下、URLを参照して欲しい。

 

www.networkcamera.work

 

www.networkcamera.work

 

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 まずは、エンコード装置に、属性分析用のカメラを追加する。

 

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 『インテリジェント分析オーバービュー』を選択する。

 

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 『人物特徴分析』を押下する。

 

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 属性分析を行うカメラを選択する。また、レポートタイプとして、今回は『日次レポート』を選択した。 ※週次、月次、年次などの選択が可能である。

 また、時間としては『今日』を選択した。

 

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 このように、【男性と女性の比率】および【年齢の構成】を確認することができた。

 

 今回の場合、男性は44.44%/女性は55.56%となっている。また、男性の中でも、30%が青年、65%が壮年という結果となった。

  ※なお、筆者の場合、カメラ登録後、すぐにこの円グラフを表示することはできなかった。カメラ登録後、しばらくしてデータが蓄積されると、上記のような円グラフが表示できるようになった。

 

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 蓄積されたデータは、CSV(またはExcelデータ)としてエクスポートすることも可能だ。

 

まとめとして

 

 店舗に来店する顧客の属性を分析することで、よりその店舗に応じたエリアマーケティングが可能となるだろう。

 

 店舗の売上向上や顧客満足度の向上を図りたいユーザーは、このようなシステムの導入も検討して欲しい。