FR3028647B1 - Procede et systeme de determination de la variation de la frequentation d'un ensemble de points de vente - Google Patents

Procede et systeme de determination de la variation de la frequentation d'un ensemble de points de vente Download PDF

Info

Publication number
FR3028647B1
FR3028647B1 FR1461125A FR1461125A FR3028647B1 FR 3028647 B1 FR3028647 B1 FR 3028647B1 FR 1461125 A FR1461125 A FR 1461125A FR 1461125 A FR1461125 A FR 1461125A FR 3028647 B1 FR3028647 B1 FR 3028647B1
Authority
FR
France
Prior art keywords
data
sale
attendance
point
outlets
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
FR1461125A
Other languages
English (en)
Other versions
FR3028647A1 (fr
Inventor
Franck Zulian
Didier Rabaud
Thomas Clement
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
EASY COMPTAGE
Original Assignee
EASY COMPTAGE
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by EASY COMPTAGE filed Critical EASY COMPTAGE
Priority to FR1461125A priority Critical patent/FR3028647B1/fr
Publication of FR3028647A1 publication Critical patent/FR3028647A1/fr
Application granted granted Critical
Publication of FR3028647B1 publication Critical patent/FR3028647B1/fr
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Cash Registers Or Receiving Machines (AREA)

Abstract

L'invention concerne un procédé de détermination de la variation de la fréquentation d'un premier ensemble de points de vente, qui comporte les opérations suivantes : - on compte les personnes présentes dans chacun des points de vente d'un second ensemble de points de vente incluant le premier ensemble, de façon répétée dans le temps ; - on collecte les données de fréquentation - de comptage - et on enregistre ces données dans une base de données (BD1) regroupant les données de fréquentation des points de vente du second ensemble à des périodes temporelles successives ; - on sélectionne les données de fréquentation des points de vente pour lesquels au moins un critère de sélection est rempli ; - on vérifie que le nombre des points de vente sélectionnés est supérieur à un seuil; - on supprime aléatoirement une partie des données de fréquentation sélectionnées; - pour deux périodes, on calcul le cumul respectif des données de fréquentation restantes; et - on calcule la variation de la fréquentation du premier ensemble de points de vente à partir des cumuls obtenus.

Description

Procédé et système de détermination de la variation de la fréquentation d’un ensemble de points de vente
DOMAINE TECHNIQUE
La présente invention est relative à un procédé de détermination de la variation de la fréquentation d’un ensemble de points de vente ou d’une zone de chalandise, et à un système de détermination de la variation de la fréquentation à l’aide d’un tel procédé.
ETAT DE LA TECHNIQUE
La fréquentation d’une zone ou d’un lieu déterminé(e) de vente de produits ou de prestation de services, tel qu’un magasin, une zone commerciale, un musée, une zone de passage telle qu’une rue, peut être déterminée par comptage des personnes présentes dans cette zone ou ce lieu - ci après désigné par point de vente ou PDV.
Le comptage des personnes présentes peut être fait de façon répétée dans le temps, en particulier de façon périodique, par exemple avec une périodicité de l’ordre d’une heure, pendant les horaires d’ouverture du PDV considéré.
Le comptage des personnes présentes peut notamment être obtenu à partir d’images de la zone ou lieu considéré(e), par traitement d’images permettant d’identifier et de compter les personnes apparaissant dans les images du PDV.
L’identification de personnes dans des images peut par exemple être faite comme décrit dans la demande W002/086831.
Les données de fréquentation ainsi obtenues peuvent être collectées et enregistrées dans une base de données contenant les données de fréquentation d’une pluralité de PDV.
Un responsable d’un PDV peut souhaiter connaître l’évolution temporelle de la fréquentation d’autres PDV que le sien, en particulier l’évolution temporelle de la fréquentation d’un ensemble de PDV proches du sien, afin de pouvoir comparer cette évolution à celle de la fréquentation de son propre point de vente.
Il est donc utile de pouvoir proposer un procédé et un système de détermination de la variation de la fréquentation d’un ensemble de points de vente.
Cependant, un tel procédé ou système ne doit pas permettre de pouvoir déterminer l’évolution temporelle de la fréquentation d’un PDV déterminé, afin de pouvoir garantir que l’évolution temporelle de la fréquentation d’un PDV déterminé ne peut pas être rendue accessible à un concurrent de ce PDV déterminé utilisant ce procédé ou système.
EXPOSÉ DE L'INVENTION
Un objectif de l’invention est de proposer un procédé et un système de détermination de la variation de la fréquentation d’un ensemble de points de vente, qui soit amélioré et/ou qui remédie, en partie au moins, aux lacunes ou inconvénients des procédés et systèmes connus.
Selon un aspect de l’invention, il est proposé un procédé de détermination de la variation de la fréquentation d’un premier ensemble de points de vente, qui comporte les opérations suivantes :
- A : pour chacun des points de vente d’un second ensemble de points de vente incluant le premier ensemble, on compte les personnes présentes dans le point de vente, de façon répétée dans le temps, c'est-à-dire pour une pluralité de périodes temporelles successives ;
- B : on collecte les données de comptage - ou données de fréquentation issues de l’opération précédente (opération A), et on enregistre ces données de fréquentation dans une base de données (BDi) regroupant les données de fréquentation des points de vente du second ensemble aux périodes temporelles successives ;
- C : on sélectionne dans la base de données, sur la base d’au moins un critère de sélection tel qu’un critère de proximité géographique des points de vente avec un lieu déterminé, les données de fréquentation des points de vente pour lesquels le critère de sélection est rempli ;
- D : on vérifie que le nombre des points de vente sélectionnés à l’issue de l’opération précédente (opération C) est supérieur à un seuil qui est de préférence au moins égal à quatre, et dans la négative on interrompt le procédé ;
- E : on supprime aléatoirement une partie (substantielle) des données de fréquentation sélectionnées à l’issue de l’opération C ;
- F : pour chacune de deux périodes (Τι, T2) regroupant plusieurs desdites périodes temporelles, on calcul le cumul (C_Freq_Ti, C_Freq_T2) respectif de l’ensemble des données de fréquentation pour la période considérée qui sont issues de l’opération précédente (opération E) ;
- G : on calcule la variation de la fréquentation du premier ensemble de points de vente à partir des cumuls issus de l’opération précédente (opération F), en particulier selon la formule :
(C_Freq_T2 - C_Freq_Ti)/C_Freq_Ti.
La suppression aléatoire d’une partie des données de fréquentation (opération E) permet d’empêcher que l’on puisse déterminer, par « inversion », les données de fréquentation d’un quelconque PDV à partir de la comparaison des résultats de plusieurs itérations du procédé.
La suppression aléatoire d’une partie des données de fréquentation concerne généralement au plus 50% des données de fréquentation. On peut par exemple supprimer de l’ordre de 5%, 10%, 20%, 30% ou 40% des données de fréquentation.
En pratique, le choix des données de fréquentation à supprimer peut être opéré à partir d’un algorithme produisant une suite de nombres « pseudo aléatoires » qui s’approche d’un aléa parfait.
Le procédé peut comporter en outre une opération de calcul d’un indice de confiance du résultat.
Cet indice de confiance peut être calculé à partir d’un calcul préliminaire de la variation de la fréquentation portant sur l’ensemble des données de fréquentation - sans la suppression de l’opération E -.
Le procédé peut comporter en outre une opération de validation des données de fréquentation. Cette opération de validation peut intervenir entre les opérations B et C, ou entre les opérations C et D.
Cette opération de validation peut nécessiter ou comporter la lecture de données de configuration de point de vente contenues dans une seconde base de données (BD2).
Les données de configuration de point de vente peuvent notamment comporter des données relatives à la surface du point de vente, au « linéaire » de vente ou de vitrine du point de vente, aux périodes de fermeture du point de vente ou de travaux réalisés dans le point de vente.
Une partie au moins des données de configuration de point de vente peut être obtenue par traitement d’images du point de vente.
La lecture des données de configuration de point de vente peut être suivie d’une opération de sélection des données de fréquentation qui ne sont pas affectées par une modification des données de configuration du point de vente considéré.
La valeur du seuil de nombre de points de vente sélectionnés (opération D) peut être située dans une plage allant de dix (10) environ à cinquante (50) environ, par exemple située dans une plage allant de 10 ou 20 environ à 40 ou 50 environ.
Pour assurer la confidentialité des données des bases BDi, BD2, les données d’identification et/ou de position de chaque PDV peuvent être cryptées de façon irréversible.
Les opérations d’un procédé selon l’invention sont généralement réalisées (mises en œuvre), en partie au moins, par au moins un (à l’aide d’au moins un) système de traitement de données - tel qu’un ordinateur -, en particulier par des ordinateurs connectés à un réseau de télécommunication, qui est (sont) agencé(s), en particulier programmé(s), pour procéder à ces opérations.
Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un système de détermination de la variation de la fréquentation d’un premier ensemble de points de vente, qui comporte:
- pour chacun des points de vente d’un second ensemble de points de vente incluant le premier ensemble, des moyens de comptage agencés pour compter les personnes présentes dans le point de vente, de façon répétée dans le temps, et pour délivrer des données de fréquentation (données de comptage);
- des moyens de collecte des données de fréquentation et des moyens d’enregistrement agencés pour enregistrer ces données de fréquentation dans une base de données (BDi) regroupant les données de fréquentation des points de vente du second ensemble aux périodes temporelles successives ;
- le cas échéant : des moyens de lecture de données de configuration de point de vente et des moyens de validation pour sélectionner des données de fréquentation qui ne sont pas affectées par une modification des données de configuration de point de vente ;
- des moyens de sélection pour sélectionner dans la base de données, sur la base d’au moins un critère de sélection, les données de fréquentation des points de vente pour lesquels le critère de sélection est rempli ;
- des moyens de vérification pour vérifier que le nombre des points de vente sélectionnés est supérieur à un seuil qui est de préférence au moins égal à quatre, et pour interrompre le traitement des données dans la négative ;
- des moyens de suppression pour supprimer aléatoirement une partie des données de fréquentation sélectionnées;
- des moyens de cumul pour calculer, pour chacune de deux périodes (Ti, T2), le cumul (C_Freq_Ti, C_Freq_T2) respectif de l’ensemble des données de fréquentation pour la période considérée ; et
- des moyens de calcul pour calculer la variation de la fréquentation du premier ensemble de points de vente à partir des cumuls des données de fréquentation.
Les moyens de comptage peuvent comporter des moyens de traitement d’images acquises par des caméras installées dans les points de vente, en particulier des caméras pour l’acquisition d’images infra rouge, notamment d’images dans le proche infra rouge.
D’autres aspects, caractéristiques, et avantages de l’invention apparaissent dans la description suivante qui se réfère aux figures annexées et illustre, sans aucun caractère limitatif, des modes préférés de réalisation de l’invention.
BREVE DESCRIPTION DES FIGURES
La figure i illustre schématiquement une séquence d’opérations d’un procédé selon l’invention.
La figure 2 illustre schématiquement un système de mesure et de traitement de données pour mettre en œuvre un procédé selon l’invention.
La figure 3 est une table illustrant schématiquement le contenu d’une base de données géo-localisées de fréquentation de points de vente.
La figure 4 est une table illustrant schématiquement le résultat de la sélection de PDV selon un critère de proximité, appliquée aux données de la figure 3.
La figure 5 est une table illustrant schématiquement le résultat de la suppression aléatoire de données de fréquentation, appliquée aux données de la figure 4.
DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION
Sauf indication explicite ou implicite contraire, des éléments ou organes structurellement ou fonctionnellement - identiques ou similaires, sont désignés par des repères identiques sur les différentes figures.
Par référence aux figures 1 et 2, plusieurs points de vente PDV, en pratique plusieurs centaines ou milliers de PDV, peuvent être reliés à un serveur 13 par un réseau 12 de télécommunication, Internet par exemple.
Chaque PDV comporte un ou plusieurs capteur(s) 11 de mesure de la fréquentation du PDV, en particulier une ou plusieurs caméra(s) infrarouge 11.
Chaque capteur 11 est relié à un dispositif 10 de traitement de données, tel qu’un calculateur, auquel le capteur délivre des images d’au moins une zone du PDV.
Chaque dispositif 10 est agencé (programmé) pour déterminer (opération A) le nombre de personnes présentes dans le PDV à partir des images délivrées par le(s) capteur(s) 11, et ceci de façon répétée par exemple une fois par minute ou par heure.
Les données de fréquentation obtenues par chaque dispositif 10, et les dates de mesure (jour/heure par exemple) correspondantes, sont transmises au serveur 13 qui collecte (opération B) ces données par l’intermédiaire du réseau 12, par exemple à intervalles de temps réguliers, et enregistre ces données dans une base de données BDi.
En pratique, la base BDi peut contenir des données de fréquentation mesurée pour plusieurs milliers de périodes temporelles telles que des tranches horaires, pour chaque PDV.
Chaque dispositif 10 peut également être programmé pour détecter une modification des conditions de vente dans le PDV à partir des images délivrées par le(s) capteur(s) 11, par exemple la modification du « linéaire » de vente par ajout, retrait, ou indisponibilité d’au moins un meuble de vente - ou d’un distributeur de produits - du PDV contrôlé par le dispositif 10.
Les données de « configuration » de point de vente ainsi obtenues par chaque dispositif 10, et les dates de mesure (jour/heure par exemple) correspondantes, peuvent également être transmises au serveur 13 qui peut collecter ces données par le réseau 12, et peut enregistrer ces données dans une seconde base de données BD 2.
Un dispositif d’interrogation 14, tel qu’un ordinateur, une tablette, ou un téléphone mobile, est également connectable au serveur 13 par le réseau 12, afin de permettre à un utilisateur de recevoir des données significatives d’une variation temporelle de la fréquentation d’une partie pertinente des PDV, par exemple par comparaison entre une période Tl (jour, semaine, mois, ou année) de référence (période passée) et une seconde période T2, plus récente et de même durée que la période de référence Tl.
Pour permettre de déterminer cette variation, l’utilisateur peut saisir sur le dispositif 14 des données de sélection d’un ensemble (1er ensemble) de PDV d’intérêt parmi tous les PDV (2nd ensemble de PDV) pour lesquels des données sont enregistrées dans la base BDi.
Ces données de sélection peuvent comporter des données de sélection géographique déterminant une zone géographique d’intérêt à partir de i) un point ou lieu d’intérêt, et ii) une distance maximale autour de ce point ou lieu.
Cette sélection peut également porter sur une propriété renseignée pour chacun des PDV et enregistrée dans l’une des bases BDi, BD2, telle que l’appartenance du PDV considéré à un centre commercial.
Par ailleurs, l’utilisateur peut saisir sur le dispositif 14 des données de choix des périodes Τι, T2 à comparer pour déterminer cette variation de fréquentation ; l’utilisateur peut par exemple saisir l’année en cours ou le dernier mois passé ; dans le premier cas, la comparaison pourra se faire entre la partie de l’année en cours déjà écoulée et la partie de l’année précédente de même durée qui sera la période de référence ; dans le second cas, la comparaison pourra se faire entre le dernier mois passé et le mois de même quantième de l’année précédente, ou bien entre le dernier mois passé et le mois précédent (mois de référence).
Ces données de sélection de PDV et de choix des périodes à comparer peuvent être transmises au serveur 13 par le réseau 12.
Après réception (lecture L3) de ces données de sélection de PDV et de choix des périodes à comparer, le serveur 13 peut effectuer successivement les opérations suivantes (cf. figure 1 en particulier) :
- lire (opération L2) les données de fréquentation par périodes temporelles contenues dans la base de données BDi ;
- sélectionner (opération C) dans la base BDi les données de fréquentation des PDV correspondant aux données de sélection lues/reçues ;
- lire (opération Li) les données de configuration de PDV contenues dans la base de données BD 2 et correspondant aux PDV sélectionnés en fonction des données de sélection ;
- valider (opération VA) les données de fréquentation sélectionnées pour les PDV dont les données de configuration n’ont pas évolué pendant les périodes temporelles considérées, et au contraire invalider/supprimer les données de fréquentation sélectionnées pour les PDV dont les données de configuration ont évolué pendant les périodes temporelles considérées ;
- vérifier (opération D) que le nombre de PDV sélectionnés est supérieur à un seuil, et dans la négative interrompre le traitement (retour à l’opération L2 comme illustré par la flèche en trait interrompu figure 1);
- supprimer aléatoirement (opération E) une partie (par exemple 10%, 20%, ou 30%) des données de fréquentation sélectionnées et validées ; et
- (opérations F & G) calculer les cumuls des données de fréquentation sélectionnées, validées, et non supprimées, pour la période de référence et pour la période récente; puis calculer la variation de la fréquentation à partir de ces deux cumuls.
Le résultat ainsi obtenu par le serveur 13 peut être transmis à l’utilisateur par le réseau 12 et le dispositif 14.
L’invention permet de fournir une estimation de l’évolution d’ensemble de la fréquentation des points de vente sélectionnés en fonction du critère de sélection, en assurant l’anonymat des données de fréquentation de chaque PDV.
Dans les tables illustrées figures 3 à 5, chaque ligne est associée à un PDV déterminé.
Les deux colonnes de gauche de chaque table contiennent respectivement une donnée PDV_GEO de géo localisation d’un PDV, et une donnée PDV_ID d’identification du PDV considéré.
Les autres colonnes contiennent des résultats de comptage dans le PDV considéré, aux dates et heure spécifiées en en-tête de chaque colonne.
La comparaison des figures 3 et 4 montre que la sélection des données de fréquentation sur la base d’un critère de proximité géographique, a été effectuée en sélectionnant les PDV dont la donnée PDV_GEO de géo-localisation est comprise entre les valeurs 45 et 48.
La comparaison des figures 4 et 5 montre que la suppression aléatoire des données de fréquentation a porté sur 18 données de fréquentation - qui ont été remplacées par une valeur nulle - parmi les 80 données de fréquentation, soit 22% environ de ces données.
Cette suppression n’empêche pas le calcul d’une estimation de l’évolution de la fréquentation par comparaison de deux périodes : on peut par exemple calculer, à partir des données de la figure 5, que la variation des cumuls des données de comptage à loh et à nh est de -24% entre la journée du 01/01/2014 et celle du 02/01/2014, cette valeur estimée étant proche de celle obtenue à partir de la figure 4.
En raison du caractère (pseudo-)aléatoire du choix des données supprimées, deux itérations successives du procédé à partir de données d’entrée identiques (données de sélection des PDV et données de choix de périodes à comparer), conduiront généralement à deux valeurs distinctes (légèrement inégales) de l’estimation de la variation de la fréquentation dans le groupe de PDV retenus, rendant impossible l’obtention par l’utilisateur de cette estimation pour un PDV déterminé.

Claims (10)

  1. Revendications
    1 - Système de détermination de la variation de la fréquentation d’un premier ensemble de points de vente (PDV) reliés à un serveur (13) par un réseau (12) de télécommunication, caractérisé en ce qu’il comporte:
    - pour chacun des points de vente d’un second ensemble de points de vente incluant le premier ensemble, des moyens de comptage (10, 11) agencés pour compter les personnes présentes dans le point de vente, de façon répétée dans le temps, et pour délivrer des données de fréquentation (comptage) au serveur (13), lesdits moyens de comptage comportant :
    - des capteurs (11) de mesure de la fréquentation du point de vente, en particulier une ou plusieurs caméra(s) infrarouge (11) ; et
    - un dispositif (10) de traitement de données, tel qu’un calculateur, qui est relié au capteur (11) qui lui délivre des images d’au moins une zone du point de vente, et qui est programmé pour déterminer le nombre de personnes présentes dans le point de vente à partir des images délivrées par le(s) capteur(s) (11);
    et en ce que le serveur (13) est programmé pour :
    - collecter des données de fréquentation qui lui sont transmises par les dispositifs (10) de traitement de données, par l’intermédiaire du réseau (12),
    - enregistrer ces données de fréquentation dans une base de données (BDi) regroupant les données de fréquentation des points de vente du second ensemble aux périodes temporelles successives ;
    - lire (Li) des données de configuration de point de vente et valider (VA) pour sélection des données de fréquentation qui ne sont pas affectées par une modification des données de configuration de point de vente ;
    - sélectionner (C) dans la base de données, sur la base d’au moins un critère de sélection, les données de fréquentation des points de vente pour lesquels le critère de sélection est rempli ;
    - vérifier (D) que le nombre des points de vente sélectionnés est supérieur à un seuil qui est de préférence au moins égal à quatre, et pour interrompre le traitement des données dans la négative ;
    - supprimer (E) aléatoirement une partie des données de fréquentation sélectionnées;
    - calculer (F), pour chacune de deux périodes (Τι, T2), le cumul (C_Freq_Ti, C_Freq_T2) respectif de l’ensemble des données de fréquentation pour la période considérée ; et
    - calculer (G) la variation de la fréquentation du premier ensemble de points de vente à partir des cumuls des données de fréquentation.
  2. 2 - Système selon la revendication 1 dans lequel le critère de sélection est un critère de proximité géographique des points de vente avec un lieu déterminé.
  3. 3 - Système selon la revendication 1 ou 2 qui est agencé pour supprimer aléatoirement au plus 50% des données de fréquentation sélectionnées, en particulier de l’ordre de 5%, 10%, 20%, ou 40% des données de fréquentation sélectionnées.
  4. 4 - Système selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 qui est agencé pour calculer un indice de confiance du résultat à partir d’un calcul préliminaire de la variation de la fréquentation portant sur l’ensemble des données de fréquentation de la base (BD1).
  5. 5 - Système selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 qui est agencé pour mettre en œuvre une opération de validation (VA) des données de fréquentation qui peut comporter la lecture de données de configuration de point de vente contenues dans une seconde base de données (BD2), les données de configuration de point de vente pouvant notamment comporter des données relatives à la surface du point de vente, au « linéaire » de vente ou de vitrine du point de vente, et/ou aux périodes temporelles d’indisponibilité du point de vente.
  6. 6 - Système selon la revendication 5 dans lequel une partie au moins des données de configuration de point de vente sont obtenues par traitement d’images du point de vente.
  7. 7 - Système selon la revendication 5 ou 6 dans lequel la lecture des données de configuration de point de vente est suivie d’une opération de sélection des données de fréquentation qui ne sont pas affectées par une modification des données de configuration du point de vente considéré.
  8. 8 - Système selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 dans lequel la valeur du seuil de nombre de points de vente sélectionnés est située dans une plage allant de dix (10) environ à cinquante (50) environ.
  9. 9 - Système selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 dans lequel
    5 les données d’identification et/ou de position de chaque PDV sont cryptées de façon irréversible.
  10. 10 - Système selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 dans lequel les moyens de comptage (10,11), ainsi le cas échéant que des moyens de capture de données de configuration de point de vente, comportent des moyens de
    10 traitement (10) d’images acquises par des caméras (11) installées dans les points de vente, en particulier des caméras pour l’acquisition d’images infra rouge.
    PDV_GEO PDVJD 01/01/2014 — 10 h 01/01/2014 — 11 h 02/01/2014- 10 h 02/01/2014- 11 h 03/01/2014- 10 h 03/01/201 11 h 48 A 21 11 6 40 16 37 48 B 40 40 24 12 96 36 43 C 95 98 93 41 18 42 46 D 65 85 96 12 98 71 42 E 21 85 19 6 81 91 43 F 48 52 5 45 80 72 42 G 2 78 100 97 44 60 41 H 76 34 85 10 71 32 49 I 88 37 26 34 94 59 47 J 57 25 44 2 7 56 42 K 95 17 16 87 17 63 43 L 43 13 94 26 52 25 42 M 51 92 91 9 68 19 44 N 14 92 6 92 37 88 50 0 72 8 86 56 94 31 47 P 83 20 72 55 85 46 48 Q 67 45 5 21 9 92 47 R 47 81 77 94 94 31 41 S 64 90 31 21 77 61 40 T 52 11 92 65 40 40 49 u 36 93 9 78 71 62 48 V 79 39 10 13 50 67 46 w 9 19 1 28 65 79 50 X 86 87 17 62 25 19 49 Y 3 8 66 66 87 32 45 z 58 23 28 74 16 89
    FIG. 3
    PDV_GEO PDVJD 01/01/2014 - 10 h 01/01/2014- 11 h 02/01/2014 - 10 h 02/01/2014 - 11 h 03/01/2014 - 10 h 03/01/201 11 h 45 Z 58 23 28 74 16 89 46 D 65 85 96 12 98 71 46 W 9 19 1 28 65 79 47 P 83 20 72 55 85 46 47 R 47 81 77 94 94 31 47 J 57 25 44 2 7 56 48 V 79 39 10 13 50 67 48 Q 67 45 5 21 9 92 48 A 21 11 6 40 16 37 48 B 40 40 24 12 96 36
    FIG. 4
    PDV_GEO PDVJD 01/01/2014 — 10 h 01/01/2014 — 11 h 02/01/2014- 10 h 02/01/2014- 11 h 03/01/2014- 10 h 03/01/201 11 h 45 Z 58 23 28 74 0 89 46 D 65 85 96 12 98 71 46 W 9 0 1 28 65 79 47 P 83 20 72 0 85 46 47 R 47 0 0 94 94 31 47 J 57 25 44 2 0 0 48 V 79 39 10 0 0 67 48 Q 0 45 5 21 0 0 48 A 21 11 6 40 16 37 48 B 40 40 24 12 0 36
    FIG. 5
    2/5
FR1461125A 2014-11-18 2014-11-18 Procede et systeme de determination de la variation de la frequentation d'un ensemble de points de vente Active FR3028647B1 (fr)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1461125A FR3028647B1 (fr) 2014-11-18 2014-11-18 Procede et systeme de determination de la variation de la frequentation d'un ensemble de points de vente

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1461125 2014-11-18
FR1461125A FR3028647B1 (fr) 2014-11-18 2014-11-18 Procede et systeme de determination de la variation de la frequentation d'un ensemble de points de vente

Publications (2)

Publication Number Publication Date
FR3028647A1 FR3028647A1 (fr) 2016-05-20
FR3028647B1 true FR3028647B1 (fr) 2019-11-15

Family

ID=55859307

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR1461125A Active FR3028647B1 (fr) 2014-11-18 2014-11-18 Procede et systeme de determination de la variation de la frequentation d'un ensemble de points de vente

Country Status (1)

Country Link
FR (1) FR3028647B1 (fr)

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120150586A1 (en) * 2010-12-14 2012-06-14 Scenetap Llc Apparatus and method to record customer demographics in a venue or similar facility using cameras
MX2014006575A (es) * 2011-12-02 2014-11-10 Jeung Ho Kim Metodo para obtención de ganancias mediante tiendas individuales, y sistema y medio de grabación.

Also Published As

Publication number Publication date
FR3028647A1 (fr) 2016-05-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
FR3084945A1 (fr) Procede d'analyse d'une empreinte
FR2624599A1 (fr) Procede et appareil de surveillance d'un objet mobile
FR3076379A1 (fr) Systeme et procede de gestion de rassemblement de masse
FR2760548A1 (fr) Procede de planification de requetes d'un satellite par recuit simule contraint
US20210158024A1 (en) Customer Flow Statistical Method, Apparatus and Device
JP2004094575A (ja) 虹彩による顧客特定システム
CN111625654A (zh) 关系图谱的生成方法、传播路径的确认方法及装置
CN109145127A (zh) 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质
CA2877597A1 (fr) Procede de cartographie en temps reel d'une distribution de photons dans un site
EP3608836A1 (fr) Procede pour obtenir une image d'empreinte digitale
FR3028647B1 (fr) Procede et systeme de determination de la variation de la frequentation d'un ensemble de points de vente
WO2013135695A1 (fr) Procede d'acquisition et de traitement de signaux
EP3023926B1 (fr) Procédé de génération et d'affichage d'un cryptogramme pour une carte de paiement, carte de paiement
JP7041760B2 (ja) データ処理方法、機器および記憶媒体
FR3032286A1 (fr) Procede et systeme d'estimation d'une population
EP3067709A1 (fr) Procédé et dispositif de suivi d'individus dans un lieu équipé de moyens répartis de détection
FR2969800A1 (fr) Procede et systeme de construction d'un graphe representant un batiment
WO2017202694A1 (fr) Procede de determination d'achats effectues par un utilisateur
EP4055544A1 (fr) Procédé et dispositif d'automatisation d'achat et de paiement dans un site marchand physique
EP4167197A1 (fr) Procédé de calibration d'une solution de ré-identification d'objet mettant en oeuvre un réseau de plusieurs caméras
EP3360055A1 (fr) Procede d'optimisation de decomposition d'un signal asynchrone
EP3287806B1 (fr) Système de cartographies de déplacements
WO2022199986A1 (fr) Dispositif et methode pour detecter un mouvement ou l'arret d'un mouvement d'une personne ou d'un objet dans une piece, ou un evenement relatif a cette personne
FR2945652A1 (fr) Systeme de comptage de personnes.
FR3061791A1 (fr) Systeme et procede de gestion de relations avec des clients presents dans un espace connecte

Legal Events

Date Code Title Description
PLFP Fee payment

Year of fee payment: 2

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 3

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 4

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 5

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 6

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 7

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 8

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 9

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 10