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OBJECTIVE    
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Measure the people flow, face detection and attractivity of physical showcases (offline stores) through cameras. The result will be a selling funnel an overview with the best days and times of the business and the customer profile with gender classification and age estimative.    

DEMMAND    
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Develop a multi platform algorithm to solve the mentioned objective with the below structure or another equivalent    
NAME: getDoDAnalysis    
INPUT 1: videoToAnalyse // Real time streaming url, youtube video or a local video file    
output 1: dodevents    // database table with captured events. Table structure below.    
OUTPUT 2: analisedVideo    // Marked video with events (face bounding box, gender, and age) in an MP4 file or real time streaming    

OBSERVATIONS    
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1. We don't have technology restriction, but we are looking for a method or technique with the best precision    
2. The gender and age identification just is needed in the cases that the person stopped in front of the showcase, not for all passers    
3.
The event recording of passengers must happen, in this case without gender and age fields    
4. The face recognize must happen when the passenger stop for at least 4 seconds in front of the showcase or enter into the store    
5. All the events must be recorded with precision of milliseconds    
6.
The delivery must include the algorithms related the training of face detection, gender classification, age estimative and people detection    
7. We can offer access to a remote server with adequate capacity to support the neural network training
8. Our framework suggestion is Tensorflow    

business results    
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with the collected events, we will answer questions like:    
a) how many people passed in front the store today?    
b) how many men stopped to see the showcase this month?    
c) how many people entered the store (crossed the passage line)?    
d) what's the average time that the people stay in front of the showcase?    
e) how many people up to 30 years old viewed the showcase this week?    
f) how many people with over than 50 years entered the store this year?    

scenarios
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take a look at the events table simulation.
The project will be applyed in store scenarios with many cameras, in these examples on the events table we used just 3, in front of the store, inside and with the focus on check out.    
1. Analysis of one person with selling funnel using 3 cameras    
2. One person passed in front of the store and didn't stop to see the showcase (without face detection).    
3. Two people entered simultaneously into store, talked with the seller and finished the buy at the checkout    

public cameras
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security cameras with examples that we will work with (user admin without password):
http://77.243.103.105:8081/view/viewer_index.shtml?id=3274
http://177.81.27.91:60001/view2.html
http://189.120.175.77:60001/view2.html
http://131.95.3.162/view/viewer_index.shtml?id=848
http://177.35.158.108:60001/view2.html?type=main
http://82.127.3.227:8081/view/viewer_index.shtml?id=307

From this project, we can start a nice and long term partnership with the developer that work with us. Welcome aboard! :)

Category: IT & Programming
Subcategory: Web development
What is the scope of the project?: Create a new custom site
Is this a project or a position?: Project
I currently have: I have specifications
Required availability: As needed
Experience in this type of projects: Yes (I have managed this kind of project before)
API Integrations: Other (Other APIs)
Roles needed: Developer

USD 500 - 1,000

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

Category: IT & Programming
Subcategory: Web development
What is the scope of the project?: Create a new custom site
Is this a project or a position?: Project
I currently have: I have specifications
Required availability: As needed
Experience in this type of projects: Yes (I have managed this kind of project before)
API Integrations: Other (Other APIs)
Roles needed: Developer

USD 1,000 - 3,000