YZU team develops pedestrian tracking system to analyze general merchandise 元智大學電機團隊 發展人流計數系統 分析百貨零售經濟效益

Prof. Duan-Yu Chen (陳敦裕) with students from Dept. Electrical Engineering developed Pedestrian Tracking system. They work with Far Eastern Big City Shopping Mall to investigate the number of daily pedestrians in the mall, which areas and how long visitors stay as an indicator of economic benefits.

【本報訊】

元智大學電機系教授陳敦裕帶領實驗室同學開發人流技術系統，並與遠東集團旗下新竹巨城購物中心合作開發，協助觀測購物中心每日進出人流量，以及區塊停留的人潮與時間，以作為百貨業區域的經濟效益指標之一。

(元智電機系教授陳敦裕講解人工智慧人像辨識畫面/圖片由本報提供)

陳敦裕表示，所謂的object detection(物件偵測)是在影像分類的基礎上加入定位功能，讓電腦擁有了視覺，不僅能知道影像中有什麼物件，還能進一步定位物件的位置。近年來隨著硬體計算能力提升及新的高效方法被提出，在越來越多領域上都可以看到物件偵測的足跡，像是自駕車能判斷周遭環境和前方人物動態，避免車禍發生。農業上則可以利用空拍機直接找出害蟲或作物缺陷的部份，省去了大量人力及時間。工業上更可以利用一台攝影機挑出不合規格的零件大幅降低成本。

陳敦裕說，此項開發應用在零售業或展覽場非常實用，以巨城購物中心為例，在百貨內區域設置展覽，並販售其周邊產品，透過觀察展覽期間的人流及駐足停留之人數，藉此判斷此展覽之效益。

人流計數困難點主要有二個面向，一在於要讓電腦辨識是否為同一人，由於物件偵測只能知道影像內有什麼物件，無法得知是否為同一物件，在此系統中元智電機系團隊以所發展的深度學習模型計算有效的物件特徵，進行行人偵測及追蹤。另一則是多人時的相互遮蔽的問題，也是此系統內涵技術的一大挑戰。

陳敦裕表示，未來還可以加上性別及年齡辨識、配件偵測、行為分析等功能整合為消費者即時分析系統，除可達成即時精準行銷之目的之外，亦可提供企業未來決策時有更客觀且完整的依據。

(電腦偵測與辨識人流畫面/圖片由陳敦裕主任提供)

上圖為實際於巨城百貨應用結果，粉紅色區域為要統計人流區域、淺藍色框為偵測到的行人、綠色框為即將由上部份走廊進入下部份區域之行人、黃色框為已進入下部份區域之行人。而左上角為累計目前為止進入及出去下部份區域的人流。