Przejdź do treści
GAIAA, Intelligence, engineered
Rozwiązania
Przegląd rozwiązańProjektujemy, wdrażamy i rozwijamy systemy AI, które przynoszą realną wartość.Prywatna infrastruktura AIUruchamiaj prywatne AI bezpiecznie we własnej infrastrukturze.Optymalizacja istniejącego AIUczyń działające AI szybszym, bardziej niezawodnym i wartościowym.
Główne specjalizacje
Computer VisionSmart CityLIMSIndustrial IoT
BranżeStudia przypadkówO nasBlogKontakt
ENPL
Rozwiązania
Przegląd rozwiązańPrywatna infrastruktura AIOptymalizacja istniejącego AI
Główne specjalizacje
Computer VisionSmart CityLIMSIndustrial IoT
BranżeStudia przypadkówO nasBlogKontakt
ENPL
GAIAA, Intelligence, engineered

Twoje sygnały, systemy i ograniczenia są punktem wyjścia dla AI, które sprawdza się w rzeczywistym świecie.

Przegląd rozwiązańBranżeStudia przypadkówO nasBlogKontakt

Przyjdź z procesem, sygnałem lub powtarzalną decyzją.

Rozpocznij rozmowę
GAIAA sp. z o.o. sp.k.
ul. Sofoklesa 17
60-461 Poznań, Poland
NIP: 7811993317
KRS: 0000777888
© 2026 GAIAAPolityka prywatnościhello@gaiaa.eu+48 666 308 008LinkedIn
ENPL

Studium przypadku: Handel

Zakup mówi, co się wydarzyło. Uwaga daje kontekst tego, co było wcześniej.

Anonimowe obserwacje z kamer połączono z ruchem w przestrzeni i sygnałami uwagi przy półkach.

SystemRezultatyOmów swoją sytuację

System

Projekt i problem

Sprzedawca chciał rozumieć, jak klienci poruszają się po sklepie i które obszary półek przyciągają uwagę przed zakupem, bez identyfikowania osób. Dane sprzedażowe pokazywały jedynie transakcję końcową, a liczenie osób i ich wykrywanie nie wskazywały, na co ktoś patrzył. Zwykła kamera sklepowa nie dostarczała wiarygodnej etykiety treningowej dla rzeczywistego kierunku wzroku.

Jak działał proces

Sklep odwzorowano we wspólnym układzie współrzędnych, a anonimowe ścieżki z kamer zlokalizowano w tej przestrzeni. Podczas rozwoju okulary eye-tracking dostarczyły brakującą prawdę referencyjną, łącząc obraz, pozycję klienta i rzeczywiście oglądaną półkę. Po wdrożeniu do estymacji zdarzeń uwagi wystarczał zwykły obraz z kamer.

Ślad dowodowy uwagi

Jak obserwacje z kamer stają się informacją o położeniu i kierunku wzroku?

Użyj poniższych elementów sterujących, aby sprawdzić kluczowe etapy, ograniczenia i decyzje walidacyjne tego procesu.

Od klatki z kamery do uwagi na poziomie półki.

Przejdź przez krótki przykład, aby zobaczyć, jak pozycja klienta staje się wzorcem uwagi przy półkach.

Widok perspektywicznyZlokalizuj klienta
Półka APółka BPółka C
Znajdź osobę w kadrze kamery
Plan z góryOdwzoruj pozycję
Półka APółka BPółka C
Umieść tę pozycję na planie sklepu
Widok półekPołącz kierunek wzroku z obszarem
Półka APółka BPółka C
Buduj wzorzec uwagi w czasie

Rezultaty

Ograniczenia operacyjne

  1. Brak identyfikacji osób
  2. Perspektywa kamery
  3. Potrzeba wiarygodnych danych o kierunku wzroku
  4. Mapowanie przestrzeni fizycznej na cyfrową

Co się zmieniło?

  1. Dodatkowy sygnał o zachowaniu
  2. Anonimowy kontekst ruchu
  3. Analiza uwagi na poziomie półki
  4. Analityka z poszanowaniem prywatności

Zachowane dowody: Przegląd łączy klatkę źródłową z kamery, anonimową pozycję, szacowany cel wzroku i zgromadzoną uwagę przy półce.

Omów swoją sytuację

Masz podobny problem operacyjny? Opisz środowisko, ograniczenia i oczekiwany rezultat. Omówimy możliwą ścieżkę inżynierską bez ujawniania poufnych szczegółów.

Porozmawiajmy o podobnym wyzwaniu