TR202014900A2 - Ziyaretçi sayımında personel istisnası sistemi ve yöntemi - Google Patents
Ziyaretçi sayımında personel istisnası sistemi ve yöntemiInfo
- Publication number
- TR202014900A2 TR202014900A2 TR2020/14900A TR202014900A TR202014900A2 TR 202014900 A2 TR202014900 A2 TR 202014900A2 TR 2020/14900 A TR2020/14900 A TR 2020/14900A TR 202014900 A TR202014900 A TR 202014900A TR 202014900 A2 TR202014900 A2 TR 202014900A2
- Authority
- TR
- Turkey
- Prior art keywords
- personnel
- information
- store
- visitors
- pointer
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 30
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 26
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 20
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 19
- 235000004522 Pentaglottis sempervirens Nutrition 0.000 claims description 14
- 238000012896 Statistical algorithm Methods 0.000 claims description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 6
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 6
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 5
- 240000004050 Pentaglottis sempervirens Species 0.000 claims description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 2
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 2
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims 1
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 claims 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims 1
- 238000005204 segregation Methods 0.000 claims 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000004883 computer application Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Bu buluş, görüntü işleme teknolojileri ile ziyaretçi sayımı yapan sistemlerde mağazaya giren personellerin ve ziyaretçilerin çoklu adımlı karar verme mekanizması yürütülerek ayrılmasını sağlayan sistem (1) ve yöntem ile ilgilidir.
Description
TARIFNAME
ZIYARETÇI SAYIMINDA PERSONEL ISTISNASI SISTEMI VE
YÖNTEMI
Teknik Alan
Bu bulus, görüntü isleme teknolojileri ile ziyaretçi sayimi yapan sistemlerde
magazaya giren personellerin ve ziyaretçilerin ayrilmasini saglayan bir sistem ve
yöntem ile ilgilidir.
Önceki Teknik
Günümüzde magazalarin Ziyaretçi sayilarini ögrenerek satis istatistiklerinin
düzenlenmesini saglayan ve temelde görüntü isleme teknolojilerini kullanan
sistemler bulunmaktadir. Söz konusu sistemler, magazalarda görüntü alinmasi için
uygun olarak belirlenen konumlara yerlestirilerek magazaya giris yapan
müsterilerin görüntülerini derlemekte ve derlenen görüntülerin sistem içerisinde
veya harici sunucularda islenmesini saglamaktadir. Görüntü isleme
teknolojileriyle derlenen görüntülerden magazayi ziyaret eden ziyaretçi sayilari
ölçülmekte ve gerçeklesen satis sayilarinin ziyaretçi sayilariyla iliskisi
belirlenmektedir.
Özellikle ziyaretçi sayilariyla kiyaslanabilecek sayida personel çalistiran, Ziyaretçi
hareketliligine denk personel hareketliligi gözlenen veya Ziyaretçi sayisinin
belirlenmesinde düsük hata oranina ihtiyaç duyan magazalarda personellerin
ziyaretçilerden ayrilmasi için görsel yöntemler veya radyo frekans tanima
yöntemleri kullanilmaktadir.
Buna karsin personellerin ayrilmasini saglayan görsel yöntemlerden olan yüz
tanima teknolojisi ve yansitici materyal tespiti yöntemlerinde görsel tespit
hatalarinin görülmesi ve personellerin yüz bilgilerinin ham olarak saklanmasiyla
Ortaya çikabilecek kisisel gizlilik ihlallerine yol açmasi sebebiyle personel
istisnasi için kullanilmasi yeterli olmamaktadir. Personel istisnasi için kullanilan
diger yöntem olan radyo frekans tanima yöntemlerinde personelin tanimlanmasmi
saglayan Wi-Fi veya Bluetooth tabanli aktif radyo frekans yayinlari, ilgili
yayinlarin yapilmasini saglayan ve personele ait olan elektronik cihazlarin
yazilimsal veya donaniinsal sinirlandinnalarina maruz kaldigi veya personelin
konum bilgisinin tespit edilmesini saglayacak sinyal seviyesine ve kalitesine sahip
olmadigi için personel istisnasi için anlamli bir sekilde kullanilmasi mümkün
degildir.
Mevcut teknikteki ziyaretçi sayim sistemlerinin ve bahsedilen sistemlerde
uygulanan mevcut teknikteki personel istisnasi yöntemlerinin eksiklikleri
düsünüldügünde, görüntü isleme teknolojileri ile ziyaretçi sayimi yapan
sistemlerde magazaya giren personellerin ve ziyaretçilerin çoklu adimli karar
verme mekanizmasi yürütülerek ayrilmasini saglayan bir bilgisayar uygulamali
yöntem ve bu yöntemi uygulayabilecek bir sistem gelistirilmesine ihtiyaç
duyulmaktadir.
Teknigin bilinen durumunda yer alan CN106463006 sayili Çin patent
dokümaninda bir personel tanimlama ve takip sisteminden bahsedilmektedir. Söz
konusu sistem bir tanimlama bölgesinde görüntü isleme teknolojisiyle personel
sayilarini görsel olarak almakta, bir radyo frekans sensörüyle personellerde
bulunan radyo frekans tanimlayici isaretçilerinin tanimlanmasmi saglamakta ve
görsel olarak belirlenen personel sayisini radyo frekans sensörüyle tanimlanan
isaretçi sayisiyla karsilastirmaktadir.
BuIUSun Kisa Açiklamasi
Bu bulusun amaci, görüntü isleme teknolojileri ile ziyaretçi sayimi yapan
sistemlerde magazaya giren personellerin ve ziyaretçilerin çoklu adimli karar
verme mekanizmasi yürütülerek ayrilmasini saglayan bir sistem ve yöntem
gerçeklestirmektir.
Bulusun Ayrintili Açiklamasi
Bu bulusun amacina ulasmak için gerçeklestirilen “Ziyaretçi Sayiininda Personel
Istisnasi Sistemi ve Yöntemi” ekli sekillerde gösterilmis olup, bu sekiller;
Sekil-1 Bulus konusu Sistemin sematik blok diyagramidir.
Sekil-2 Bulus konusu yöntemin akis semasidir.
Sekilde yer alan parçalar tek tek numaralandirilmis olup, bu numaralarin
karsiliklari asagida verilmistir.
Sistem
Görüntü sensörü
Hafiza elemani
Islemci
Iletisim elemani
100. Yöntem
Y: Karar verme yazilimi
Görüntü isleme teknolojileri ile ziyaretçi sayimi yapan sistemlerde magazaya
giren personellerin ve ziyaretçilerin çoklu adimli karar verme mekanizmasi
yürütülerek ayrilmaSini saglayan bulus konusu sistem (1);
- magazaya giren ziyaretçileri ve personelleri görüntülemek ve görüntü
isleme teknolojileriyle islemek üzere yapilandirilan en az bir görüntü
sensörü (2),
- görüntülenen her kisinin boy bilgisini, vektörel yüz bilgisini, isaretçi
bilgisini ve magazaya özgü kiyafet renkleri, özel görseller, desenler
seklindeki görsel belirteçleri geçici olarak önceden belirlenen süre
boyunca kaydetmek üzere yapilandirilan en az bir hafiza elemani (Sl,
- hafiza elemani (3) ile veri iletisimi kurmak ve hafiza elemanini (3)
yönetmek üzere yapilandirilan en az bir islemci (4),
- hafiza elemani (3) ve islemci (4) ile iletisim halinde olan ve veri iletisimi
kurmak üzere yapilandirilan en az bir iletisim elemani (5) ve
- karar verme yazilimini (Y) kaydetmek ve çalistirmak, her personelin boy
bilgisini, vektörel yüz bilgisini, isaretçi bilgisini ve magazaya özgü kiyafet
renkleri, özel görseller, desenler seklindeki görsel belirteçleri personel
tanimlayici bilgisi olarak saklamak, iletisim elemani (5) tarafindan
gönderilen veriyi alarak karar verme yazilimina (Y) besleyerek kisilerin
ziyaretçi ve personel olarak ayrilmasini saglamak ve personellerin mesai
ve mola takiplerinin bagimsiz veya tümlesik olarak yürütülmesini
saglamak üzere yapilandirilan bir sunucu (6] içermektedir.
Bulus konusu sistem (1) içerisinde yer alan görüntü sensörü (2), magazaya giren
ziyaretçileri ve personelleri görüntülemek ve görüntü isleme teknolojileriyle
islemek üzere yapilandirilmaktadir. Bulusun tercih edilen uygulamasinda görüntü
sensörü (2] ziyaretçilerin ve personellerin görüntülendigi alandaki derinlik
haritasini olusturmakta ve derinlik haritasi bilgisine bagli olarak ziyaretçilerin ve
personellerin Çevredeki diger hareketli ve hareketsiz objelerden ayristirilmasini
saglamaktadir. Bulusun tercih edilen uygulamasinda görüntü sensörü (2)
ziyaretçilerin ve personellerin kusbakisi açidan görüntülenmesini saglayacak
sekilde konumlandirilmaktadir. Bulusun tercih edilen uygulamasinda görüntü
sensörü (2) ile görüntülenen personellerin kiyafeti üzerine kusbakisi açidan
görülebilecek bir sekilde yerlestirilen bir boyutlu veya iki boyutlu barkod
yapisindaki bir isaretçinin belirlenmesi ve belirlenen isaretçinin tanimlanarak
çözümlenmesi ve isaretçi içerisinde kodlanan bilgilerin ayristirilmasi
saglanmaktadir. Bulusun tercih edilen uygulamasinda görüntü sensörü (Zi ile
görüntülenen personellerin boy bilgisinin görüntü sensörü (2) tarafindan üretilen
derinlik bilgisinin islenmesiyle belirlenmesi saglanmaktadir. Bulusun tercih edilen
uygulamasinda görüntü sensörü (2) ile görüntülenen personellerin vektörel yüz
bilgisinin görüntü isleme teknolojileriyle belirlenmesi saglanmaktadir. Bulusun
tercih edilen uygulamasinda görüntü sensörü (2) ile görüntülenen personellerin
kiyafetlerinin renklerinin, özel görsellerin, desenlerin ve benzeri görsel
belirteçlerin görüntü isleme teknolojileriyle belirlenmesi saglanmaktadir.
Bulus konusu sistem (li içerisinde yer alan hafiza elemani (3), görüntülenen her
kisinin boy bilgisini, vektörel yüz bilgisini, isaretçi bilgisini ve magazaya özgü
kiyafet renkleri, özel görseller, desenler seklindeki görsel belirteçleri geçici olarak
önceden belirlenen süre boyunca kaydetmek üzere yapilandirilmaktadir.
Bulus konusu sistem (1) içerisinde yer alan islemci (4), hafiza elemani (3) ile veri
iletisimi kurmak ve hafiza elemaninda (3) saklanan verinin periyodik olarak
iletisim elemanina (5) iletilmesini ve iletilen verinin hafiza elemanindan (3)
Silinmesini yönetmek üzere yapilandirilmaktadir.
Bulus konusu sistem (1] içerisinde yer alan iletisim elemani (5), islemciden (4)
gelen komutla hafiza elemaninda (3) kaydedilen verileri periyodik olarak alarak
sunucuya (Gi iletmek üzere yapilandirilmaktadir.
Bulus konusu sistem (1) içerisinde yer alan sunucu (6), karar verme yazilimini (Y)
kaydetmek ve çalistirmak, her personelin boy bilgisini, vektörel yüz bilgisini,
isaretçi bilgisini ve magazaya özgü kiyafet renkleri, özel görseller, desenler
seklindeki görsel belirteçleri personel tanimlayici bilgisi olarak saklamak, iletisim
elemani (5) tarafindan gönderilen veriyi alarak karar verme yazilimina (Y)
besleyerek kisilerin ziyaretçi ve personel olarak ayrilmasini saglamak ve
personellerin mesai ve mola takiplerinin bagimsiz veya tümlesik olarak
yürütülmesini saglamak üzere yapilandirilmaktadir. Bulusun tercih edilen
uygulamasinda sunucu (6) karar verme yaziliminin (Y) içerisindeki klasik
istatistiksel algoritmalara veya makine ögrenmesi modelleri, derin ögrenme
modelleri ve yapay zekâ modelleri gibi iteratif algoritmalara göre iletisim elemani
(Sl tarafindan periyodik olarak iletilen isaretçi bilgisinin, boy bilgisinin, vektörel
yüz bilgisinin, kiyafet renklerinin, özel görsellerin, desen bilgisi seklindeki görsel
belirteçlerin önceden kaydedilen personel tanimlayici bilgileriyle güven oylamasi
yöntemiyle karsilastirilmasini ve en yüksek güven yüzdesine sahip kisilerin
personel olarak Isaretlenmesini saglamaktadir. Böylece, ziyaretçilerin ve
personellerin arasindaki görsel olarak belirlenecek ipuçlarinin birden çok adimda
ve bir güven yüzdesine göre degerlendirilmesiyle en yüksek güven yüzdesiyle
personel oldugu isaretlenen kisilerin sayisi ziyaretçilerin sayisindan
ayrilabilmektedir. Bulusun tercih edilen uygulamasinda sunucu (6) tarafindan
ayristirilan personellerin magaza içerisinde ve magaza disinda geçirdigi süreler,
magaza içerisindeki birimlerde geçirdigi süreler ve müsterilerle etkilesme sayilari
ve süreleri verilerin islendigi periyotlarla bagdasik olarak belirlenebilmekte ve
personellerin mesai, mola, birim ve etkilesim süresi takipleri yapilabilmektedir.
Bulusun bir uygulamasinda sunucu (6) tarafindan belirlenen personellerin mesai,
mola, birim ve etkilesim süresi takipleri, tüm personelin toplam mesai, mola,
birim ve etkilesim sürelerinin toplanmasi ve ortalama mesai, mola, birim ve
etkilesim sürelerinin toplam mesai ve mola sürelerinin personel sayisina
bölünmesiyle hesaplanarak tümlesik olarak yürütülebilmektedir. Bulusun bir
uygulamasinda sunucu (6) tarafindan belirlenen personellerin mesai, mola, birim
ve etkilesim süresi takipleri, her personelin mesai, mola, birim ve etkilesim
sürelerinin bagimsiz olarak incelenmesiyle yürütülebilmektedir.
Görüntü isleme teknolojileri ile ziyaretçi sayimi yapan sistemlerde magazaya
giren personellerin ve ziyaretçilerin çoklu adimli karar verme mekanizmaSi
yürütülerek ayrilmasini saglayan bUlUS konusu bilgisayar uygulamali yöntem
(100);
- her personelin boy bilgisinin, vektörel yüz bilgisinin, isaretçi bilgisinin ve
magazaya özgü kiyafet renklerinin, özel görsellerin ve desenlerin personel
bilgisi olarak kaydedilmesi (101),
- magazaya giren ziyaretçilerin ve personellerin kusbakisi açidan
görüntülenmesi ve görüntü isleme teknolojileriyle islenmesi (102),
- personelin kiyafeti üzerine kusbakisi açidan görülebilecek bir sekilde
yerlestirilen bir boyutlu veya iki boyutlu barkod yapisindaki bir isaretçinin
belirlenmesi (103).
- belirlenen isaretçinin tanimlanarak çözümlenmesi ve isaretçi içerisinde
kodlanan bilgilerin ayristirilmasi (104),
- görüntülenen personellerin boy bilgisinin derinlik bilgisinin islenmesiyle
belirlenmesi (105),
- görüntülenen personellerin vektörel yüz bilgisinin belirlenmesi (106),
- görüntülenen personellerin kiyafetlerinin renkleri, özel görsellerI desenler
seklinde görsel belirteçlerin belirlenmesi (107),
- görsel olarak belirlenen isaretçi bilgisinin, boy bilgisinin, vektörel yüz
bilgisinin, kiyafet renklerinin, özel görsellerin ve desen bilgisinin önceden
kaydedilen personel bilgileriyle klasik istatistiksel algoritmalara veya
Iteratif algoritmalara göre güven oylamasi yöntemiyle karsilastirilmasi
(108)I
- yüksek güven oyu alan personellerin bilgisinin harici sunuculara
gönderilerek görüntülenen personellerin ziyaretçilerden ayristirilmasi
(109).
- personellerin mesai, mola, birim ve etkilesim süresi takiplerinin bagimsiz
veya tümlesik olarak yürütülmesi (110) adimlarini içermektedir.
Bulus konusu yöntemde (100), sunucu (6) içerisinde her personelin boy bilgisi,
vektörel yüz bilgisi, isaretçi bilgisi ve magazaya özgü kiyafet renkleri, özel
görseller ve desenler personel bilgisi olarak kaydedilmekte (101), görüntü
sensörüyle (2) magazaya giren ziyaretçiler ve personeller kusbakisi açidan
görüntülenmekte ve görüntü isleme teknolojileriyle islenmektedir (102). Görüntü
sensörüyle (2) personelin kiyafeti üzerine kusbakisi açidan görülebilecek bir
sekilde yerlestirilen bir boyutlu veya iki boyutlu barkod yapisindaki bir isaretçi
belirlenmekte (103), görüntü sensörüyle (2) belirlenen isaretçi taniinlanarak
çözümlenmekte ve isaretçi içerisinde kodlanan bilgiler ayristirilmaktadir (104).
Görüntü sensörüyle (2) görüntülenen personellerin boy bilgisi derinlik bilgisinin
islenmesiyle belirlenmekte (105), vektörel yüz bilgisi belirlenmekte (106),
kiyafetlerinin renkleri, özel görseller, desenler seklindeki görsel belirteçler
belirlenmektedir (107). Hafiza elemani (3) personellerin boy bilgisini, vektörel
yüz bilgisini, kiyafetlerinin renkleri, özel görseller, desenler seklindeki görsel
belirteçleri geçici olarak önceden belirlenen süre boyunca kaydetmektedir. Hafiza
elemani (3) tarafindan depolanarak islemci (4) kontrolü altinda iletisim
elemanindan (5) sunucuya (6) gönderilen görsel olarak belirlenen veriler sunucuda
(6) önceden kaydedilen personel bilgileriyle karar verme yazilimi (Y) içerisindeki
klasik istatistikSel algoritmalara veya iteratif algoritmalara göre güven oylamasi
yöntemiyle karsilastirilmakta (108) ve yüksek güven oyu alan personeller
belirlenerek görüntülenen personeller Ziyaretçilerden ayristirilmaktadir (109).
Sunucu (6) tarafindan personellerin mesai, mola, birim ve etkilesim süresi
takiplerin bagimsiz veya tümlesik olarak yürütülmektedir (110).
Bu temel kavramlar etrafinda, bulus konusu “Ziyaretçi Sayiminda Personel
Istisnasi Sistemi (1) Ve Yöntemi (100)” ile ilgili çok çesitli uygulamalarin
gelistirilmesi mümkün olup, bulus burada açiklanan örneklerle sinirlandirilamaz,
esas olarak istemlerde belirtildigi gibidir.
Her personelin boy bilgisinin, vektörel yüz bilgisinin, isaretçi bilgisinin ve
magazaya özgü kiyafet renklerinin, özel görsellerin ve desenlerin personel bilgisi
olarak kaydedilmesi
Magazaya giren ziyaretçilerin ve personellerin kusbakisi açidan görüntülenmesi ve
görüntü isleme teknolojileriyle islenmesi
Personelin kiyafeti üzerine kusbakisi açidan görülebilecek bir sekilde yerlestirilen
bir boyutlu veya iki boyutlu barkod yapisindaki bir isaretçinin belirlenmesi
Belirlenen isaretçinin tanimlanarak çözümlenmesi ve isaretçi içerisinde kodlanan
bilgilerin ayristirilmasi
Görüntülenen personellerin boy bilgisinin derinlik bilgisinin islenmesiyle
belirlenmesi
Görüntülenen personellerin vektörel ;diz bilgisinin belirlenmesi
Görüntülenen personellerin kiyafetlerinin renklerinin, özel görsellerin, desenlerin
ve benzeri görsel belirteçlerin belirlenmesi
Görsel olarak belirlenen isaretçi bilgisinin, boy bilgisinin, vektörel yüz bilgisinin,
kiyafet renklerinin, özel görsellerin ve desen bilgisinin önceden kaydedilen personel
bilgileriyle klasik istatistiksel algoritmalara veya iteratif algoritmalara göre güven
oylamasi yöntemiyle karsilastirilmasi
Yüksek güven oyu alan personellerin bilgisinin harici sunuculara gönderilerek
görüntülenen personellerin ziyaretçilerden ayristirilmasi
Personellerin mesai, mola, birim ve etkilesim süresi takiplerinin bagimsiz veya
tümlesik olarak yürütülmesi
Claims (24)
- . Görüntü isleme teknolojileri ile ziyaretçi sayimi yapan sistemlerde magazaya giren personellerin ve ziyaretçilerin çoklu adimli karar verme mekanizmasi yürütülerek ayrilmasini saglayan; magazaya giren ziyaretçileri ve personelleri görüntülemek ve görüntü isleme teknolojileriyle islemek üzere yapilandirilan bir görüntü sensörü görüntülenen her kisinin boy bilgisini, vektörel yüz bilgisini, isaretçi bilgisini ve magazaya özgü kiyafet renkleri, özel görseller, desenler seklindeki görsel belirteçleri geçici olarak önceden belirlenen süre boyunca kaydetmek üzere yapilandirilan bir hafiza elemani (3l. hafiza elemani (3) ile veri iletisimi kurmak ve hafiza elemanini (3) yönetmek üzere yapilandirilan en az bir islemci (4), hafiza elemani (Sl ve islemci (4) ile iletisim halinde olan ve veri iletisimi kurmak üzere yapilandirilan en az bir Iletisim elemani (Eliçeren ve karar verme yazilimini (Y) kaydetmek ve çalistirmak, her personelin boy bilgisini, vektörel yüz bilgisini, isaretçi bilgisini ve magazaya özgü kiyafet renkleri, özel görseller, desenler seklindeki görsel belirteçleri personel tanimlayici bilgisi olarak saklamak, iletisim elemani (5) tarafindan gönderilen veriyi alarak karar verme yazilimina (Y) besleyerek kisilerin ziyaretçi ve personel olarak ayrilmasini saglamak ve personellerin mesai ve mola takiplerinin bagimsiz veya tümlesik olarak yürütülmesini saglamak üzere yapilandirilan bir sunucu (6} ile karakterize edilen bir
- . Magazaya giren ziyaretçileri ve personelleri görüntülemek ve görüntü isleme teknolojileriyle islemek üzere yapilandirilan görüntü sensörü (2] ile karakterize edilen Istem 1“deki gibi bir sistem (ll.
- Ziyaretçilerin ve personellerin görüntülendigi alandaki derinlik haritasini olusturmak ve derinlik haritasi bilgisine bagli olarak ziyaretçilerin ve personellerin çevredeki diger hareketli ve hareketsiz objelerden ayristirilinasini saglamak üzere yapilandirilan görüntü sensörü (2) ile karakterize edilen Istem 1 veya 2”deki gibi bir sistem (ll.
- Ziyaretçilerin ve personellerin kUSbakisi açidan görüntülenmesini saglayacak sekilde konumlandirilmak üzere yapilandirilan görüntü sensörü (2) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir
- Görüntülenen personellerin kiyafeti üzerine kusbakisi açidan görülebilecek bir sekilde yerlestirilen bir boyutlu veya iki boyutlu barkod yapisindaki bir isaretçinin belirlenmesini ve belirlenen isaretçinin tanimlanarak çözümlenmesi ve isaretçi içerisinde kodlanan bilgilerin ayristirilmasini saglamak üzere yapilandirilan görüntü sensörü (2) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
- Görüntülenen personellerin boy bilgisinin üretilen derinlik bilgisinin islenmesiyle belirlemek üzere yapilandirilan görüntü sensörü (2) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir
- Görüntülenen personellerin vektörel yüz bilgisinin görüntü isleme teknolojileriyle belirlemek üzere yapilandirilan görüntü sensörü (2l ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir
- Görüntülenen personellerin kiyafetlerinin renklerinin, Özel görsellerin, desenler seklindeki görsel belirteçlerin görüntü isleme teknolojileriyle belirlemek üzere yapilandirilan görüntü sensörü (2) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
- Görüntülenen her kisinin boy bilgisini, vektörel yüz bilgisini, isaretçi bilgisini ve magazaya özgü kiyafet renkleri, özel görseller, desenler seklindeki görsel belirteçleri geçici olarak önceden belirlenen süre boyunca kaydetmek üzere yapilandirilan hafiza elemani (3) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (ll.
- Hafiza elemani (3] ile veri iletisimi kurmak ve hafiza elemaninda (3) saklanan verinin periyodik olarak iletisim elemanina (5) iletilmesini ve iletilen verinin hafiza elemanindan (3l silinmesini yönetmek üzere yapilandirilan islemci (4] ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
- Islemciden (4] gelen komutla hafiza elemaninda (3] kaydedilen verileri periyodik olarak alarak sunucuya (6] iletmek üzere yapilandirilan iletisim elemani (5) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi
- Karar verme yazilimini (Yi kaydetmek ve çalistirmak, her personelin boy bilgisini, vektörel yüz bilgisini, isaretçi bilgisini ve magazaya özgü kiyafet renkleri, özel görseller, desenler seklindeki görsel belirteçleri personel tanimlayici bilgisi olarak saklamak, iletisim elemani (5) tarafindan gönderilen veriyi alarak karar verme yazilimina (Yi besleyerek kisilerin ziyaretçi ve personel olarak ayrilmasini saglamak ve personellerin mesai, mola, birim ve etkilesim süresi takiplerinin bagimsiz veya tümlesik olarak yürütülmesini saglamak üzere yapilandirilan sunucu (6) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (li.
- Karar verme yaziliminin (Y) içerisindeki klasik Istatistiksel algoritmalara veya makine ögrenmesi modelleri, derin ögrenme modelleri ve yapay zekâ modelleri seklindeki iteratif algoritmalara göre iletisim elemani (5) tarafindan periyodik olarak iletilen isaretçi bilgisinin, boy bilgisinin, vektörel yüz bilgisinin, kiyafet renklerinin, Özel görsellerin, desen bilgisinin ve benzeri görsel belirteçlerin önceden kaydedilen personel tanimlayici bilgileriyle güven oylamasi yöntemiyle karsilastirilmasini ve en yüksek güven yüzdesine sahip kisilerin personel olarak isaretlenmesini saglamak üzere yapilandirilan sunucu (6) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (li.
- 14. Ayristirilan personellerin magaza içerisinde ve magaza disinda geçirdigi süreleri, magaza içerisindeki birimlerde geçirdigi süreleri ve müsterilerle etkilesme sayilarini ve sürelerini verilerin islendigi periyotlarla bagdasik olarak belirlemek ve personellerin mesai, mola, birim ve etkilesim süresi takiplerini yapmak üzere yapilandirilan sunucu (6) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (ll.
- 15.Ayristirilan personellerin mesai, mola, birim ve etkilesim süresi takiplerini, tüm personelin toplam mesai, mola, birim ve etkilesim sürelerinin toplanmasi ve ortalama mesai, mola, birim ve etkilesim sürelerinin toplam mesai ve mola sürelerinin personel sayisina bölünmesiyle hesaplayarak tümlesik olarak yürütebilmek üzere yapilandirilan sunucu (6) ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir sistem (1).
- Belirlenen personellerin mesai, mola, birim ve etkilesim süresi takiplerini, her personelin mesai, mola, birim ve etkilesim sürelerinin bagimsiz olarak incelenmesiyle yürütebilmek üzere yapilandirilan sunucu (6] ile karakterize edilen yukaridaki istemlerden herhangi birindeki gibi bir
- 17.Görüntü isleme teknolojileri ile ziyaretçi sayimi yapan sistemlerde magazaya giren personellerin ve ziyaretçilerin çoklu adimli karar verme mekanizmaSi yürütülerek ayrilmaSini saglayan; her personelin boy bilgisinin, vektörel yüz bilgisinin, isaretçi bilgisinin ve magazaya özgü kiyafet renklerinin, özel görsellerin ve desenlerin personel bilgisi olarak kaydedilmesi (101), magazaya giren ziyaretçilerin ve personellerin kusbakisi açidan görüntülenmesi ve görüntü isleme teknolojileriyle islenmesi (102), personelin kiyafeti üzerine kusbakisi açidan görülebilecek bir sekilde yerlestirilen bir boyutlu veya iki boyutlu barkod yapisindaki bir isaretçinin belirlenmesi (103). belirlenen isaretçinin tanimlanarak çözümlenmesi ve isaretçi içerisinde kodlanan bilgilerin ayristirilmasi (104l, görüntülenen personellerin boy bilgisinin derinlik bilgisinin islenmesiyle belirlenmesi (105), görüntülenen personellerin vektörel yüz bilgisinin belirlenmesi (106), görüntülenen personellerin kiyafetlerinin renklerinin, özel görsellerin, dESEnIerin ve benzeri görsel belirteçlerin belirlenmesi (107], görsel olarak belirlenen isaretçi bilgisinin, boy bilgisinin, vektörel yüz bilgisinin, kiyafet renklerinin, özel görsellerin ve desen bilgisinin önceden kaydedilen personel bilgileriyle klasik istatistiksel algoritmalara veya iteratif algoritmalara göre güven oylamasi yöntemiyle karsilastirilmasi (108lI yüksek güven oyu alan personellerin belirlenerek görüntülenen personellerin ziyaretçilerden ayristirilmasi (109), personellerin mesai, mola, birim ve etkilesim süresi takiplerinin bagimsiz veya tümlesik olarak yürütülmesi (110] adimlarini içeren bilgisayar uygulamali yöntem (100).
- 18. Sunucu (6) içerisinde her personelin boy bilgisinin, vektörel yüz bilgisinin, isaretçi bilgisinin ve magazaya özgü kiyafet renklerinin, özel görsellerin ve desenlerin personel bilgisi olarak kaydedilmesi (101) adimi ile karakterize edilen Istem 17“deki gibi bir yöntem (100).
- 19.Görüntü sensörüyle (2) magazaya giren ziyaretçilerin ve personellerin kusbakisi açidan görüntülenmesi ve görüntü isleme teknolojileriyle islenmesi (102) adimi ile karakterize edilen istem 17 veya 18°deki gibi bir yöntem (100).
- 20. Görüntü sensörüyle (2) personelin kiyafeti üzerine kusbakisi açidan görülebilecek bir sekilde yerlestirilen bir boyutlu veya iki boyutlu barkod yapisindaki bir isaretçinin belirlenmesi (103) adimi ile karakterize edilen Istem 17 ila 19*deki gibi bir yöntem (100).
- 21. Görüntü sensörüyle (2) belirlenen isaretçinin tanimlanarak çözümlenmesi Ve isaretçi içerisinde kodlanan bilgilerin ayristirilmasi (104) adimi ile karakterize edilen Istem 17 ila 20'deki gibi bir yöntem (100).
- 22.Görüntü sensörüyle (2) görüntülenen personellerin boy bilgisinin derinlik bilgisinin islenmesiyle belirlenmesi (105) adimi ile karakterize edilen Istem 17 ila 21°deki gibi bir yöntem (100).
- 23. Görüntü sensörüyle (2) görüntülenen personellerin vektörel yüz bilgisinin belirlenmesi (106) adimi ile karakterize edilen Istem 17 ila 22” deki gibi bir yöntem (100).
- 24.Görüntü sensörüyle (2) görüntülenen personellerin kiyafetlerinin renklerinin, özel görsellerin, desenlerin ve benzeri görsel belirteçlerin belirlenmesi (107) adimi ile karakterize edilen Istem 17 ila 23”teki gibi bir yöntem (100). Hafiza elemani (3) tarafindan depolanarak islemci (4} kontrolü altinda iletisim elemanindan (5] sunucuya (6) gönderilen görsel olarak belirlenen isaretçi bilgisinin, boy bilgisinin, vektörel yüz bilgisinin, kiyafet renklerinin, özel görsellerin ve desen bilgisinin sunucuda (6) önceden kaydedilen personel bilgileriyle karar verme yazilimi (Y) içerisindeki klasik istatistiksel algoritmalara veya iteratif algoritmalara göre güven oylamasi yöntemiyle karsilastirilmasi (108) adimi ile karakterize edilen Istem 17 ila 247deki gibi bir yöntem (100). Sunucu (6) tarafindan karar verme yazilimina (Yi göre yüksek güven oyu alan personellerin belirlenerek görüntülenen personellerin ziyaretçilerden ayristirilmasi (109) adimi ile karakterize edilen Istem 17 Ila 25`teki gibi bir yöntem (100). Sunucu (6) tarafindan personellerin mesai, mola, birim ve etkilesim süresi rakiplerinin bagimsiz veya tümlesik olarak yürütülmesi (110] adimi ile karakterize edilen Istem 17 ila 26'daki gibi bir yöntem (100].
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TR2020/14900A TR202014900A2 (tr) | 2020-09-18 | 2020-09-18 | Ziyaretçi sayımında personel istisnası sistemi ve yöntemi |
| PCT/TR2021/050955 WO2022060339A1 (en) | 2020-09-18 | 2021-09-17 | System and method of personnel exception in visitor count |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TR2020/14900A TR202014900A2 (tr) | 2020-09-18 | 2020-09-18 | Ziyaretçi sayımında personel istisnası sistemi ve yöntemi |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TR202014900A2 true TR202014900A2 (tr) | 2022-03-21 |
Family
ID=80776929
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TR2020/14900A TR202014900A2 (tr) | 2020-09-18 | 2020-09-18 | Ziyaretçi sayımında personel istisnası sistemi ve yöntemi |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| TR (1) | TR202014900A2 (tr) |
| WO (1) | WO2022060339A1 (tr) |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6188777B1 (en) * | 1997-08-01 | 2001-02-13 | Interval Research Corporation | Method and apparatus for personnel detection and tracking |
| US6697104B1 (en) * | 2000-01-13 | 2004-02-24 | Countwise, Llc | Video based system and method for detecting and counting persons traversing an area being monitored |
| US9177195B2 (en) * | 2011-09-23 | 2015-11-03 | Shoppertrak Rct Corporation | System and method for detecting, tracking and counting human objects of interest using a counting system and a data capture device |
-
2020
- 2020-09-18 TR TR2020/14900A patent/TR202014900A2/tr unknown
-
2021
- 2021-09-17 WO PCT/TR2021/050955 patent/WO2022060339A1/en active Application Filing
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2022060339A1 (en) | 2022-03-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101221621B (zh) | 警告监督用户受监视用户的行为的方法和系统 | |
| US9147334B2 (en) | System and method for monitoring hospital workflow compliance with a hand hygiene network | |
| US20170061255A1 (en) | Role-based tracking and surveillance | |
| US20210327595A1 (en) | Systems and methods for tracking and managing infectious diseases while maintaining privacy, anonymity and confidentiality of data | |
| US20050264416A1 (en) | System and method using triangulation with RF/LF and infrared devices for tracking objects | |
| US8854190B2 (en) | Systems and methods to detect cross reads in RFID tags | |
| US9142106B2 (en) | Tailgating detection | |
| Prentow et al. | Spatio-temporal facility utilization analysis from exhaustive wifi monitoring | |
| CN103544738A (zh) | 一种企业考勤系统 | |
| US20120310664A1 (en) | System and Method for Monitoring Hospital Workflow Compliance with a Hand Hygiene Network | |
| US20090228980A1 (en) | System and method for detection of anomalous access events | |
| CN111915381A (zh) | 检测作弊行为的方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| DE102020209054A1 (de) | Vorrichtung und verfahren zur personenerkennung, -verfolgung und -identifizierung unter verwendung drahtloser signale und bilder | |
| EP3834125A1 (en) | System and method for detecting, tracking and counting human objects of interest with an improved height calculation | |
| TR202014900A2 (tr) | Ziyaretçi sayımında personel istisnası sistemi ve yöntemi | |
| CN103403773A (zh) | 通过检测潜在入侵以监控实体安全的系统和方法 | |
| Stisen et al. | Task phase recognition for highly mobile workers in large building complexes | |
| AU2020202221A1 (en) | Privacy preserving visitor recognition and movement pattern analysis based on computer vision | |
| WO2017048148A1 (en) | Monitoring a flow of objects by a sim card detector | |
| CN202736085U (zh) | 敞开式校园防尾随系统 | |
| Abdelhalim et al. | A survey on analytical approaches used in RFID based applications | |
| CN116956980B (zh) | 一种基于rfid的贵重物品监控管理系统 | |
| CN112040411A (zh) | 一种数据分析方法及装置 | |
| CN112084236B (zh) | 数据挖掘算法及基于数据挖掘的智能手术室监测管理系统 | |
| Das et al. | Activity recognition using multi-class classification inside an educational building |