Análise física de consumidores com base em técnicas de Visão Computacional

PROJETO
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Análise física de consumidores com base em técnicas de Visão Computacional    
    
OBJETIVO    
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    Mensurar o fluxo de pessoas, efetuar a detecção facial e nível de atratividade da vitrine da loja física (offline).
    O resultado será a análise do funil de vendas, classificação de gênero, estimativa de idade e análise de melhores dias e horários do negócio.
    
DEMANDA    
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    Desenvolver algoritmo que atenda o objetivo mencionado e que seja multiplataforma com esta estrutura
    NOME: getDoDAnalysis
    INPUT 1: videoToAnalyse
    OUTPUT 1: dodEvents
    OUTPUT 2: analisedVideo
    
CONSIDERAÇÕES    
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    Os eventos analisados deverão ser armazenados em tabela de banco de dados
    O algoritmo deve ser capaz de analisar um vídeo armazenado localmente, um vídeo do youtoube ou um streaming online no mesmo serviço
    Não temos restrição em nível de tecnologia, porém estamos em busca do método ou técnica com maior precisão possível
    A identificação de gênero e idade somente é necessária nos casos em que a pessoa parar em frente a vitrine, não para os passantes
    O evento de registro dos passantes deve ocorrer, neste caso, sem menção do gênero e idade
    É requisito a identificação facial quando parar por pelo menos 4 segundos em frente a vitrine ou entrar na loja
    É necessário a diferenciação das faces de vendedores e consumidores de modo a não gerar eventos dos vendedores
    Os eventos devem ser registrados com milisegundos
    Incluir na entrega os algoritmos relacionados ao treinamento da detecção da face, classificação de gênero, estimativa da idade e detecção de pessoas
    Disponibilizamos acesso a um servidor remoto com capacidade adequada para o treinamento da rede
    Sugestão de framework: TensorFlow

    
RESULTADOS DE NEGÓCIO    
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    Com os eventos coletados queremos responder perguntas como:
    Quantas pessoas passaram em frente a loja hoje?
    Quantas homens ficaram pelo menos 4 segundos em frente a vitrine este mês?
    Quantas pessoas entraram na loja (cruzaram linha de passagem)?
    Qual a média de tempo que um passante fica em frente a vitrine?
    Qual o tempo médio de um cliente dentro da loja?
    Quantos jovens de até 30 anos visualizaram a vitrine da esquerda esta semana?
    Quantas pessoas acima de 50 anos entraram na loja este mês?

CENÁRIOS
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Os cenários podem possuir múltiplas câmeras, no exemplo são utilizadas apenas 3, uma em frente a loja, uma interna e outra no caixa:    

1    Análise individual com funil de venda envolvendo 3 câmeras
2    Uma pessoa passou em frente a loja, sem parar na vitrine e sem identificação facial
3    Duas pessoas entram simultaneamente na loja, andam pela loja e encerram no caixa