AIとカメラを活用してエッジデバイス上で 顧客分析

AIとカメラを活用してエッジデバイス上で **顧客分析・属性分析（年代・性別）・動線分析・商品関心度分析** を実現するには、以下の技術や構成が必要になります。  

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## **1. システム構成**
エッジAIでのリアルタイム処理を行うために、以下のようなシステム構成を考えます。

### **📸 ① カメラ**
- **種類:** 4K / フルHD IPカメラ、RGB-Dカメラ（深度センサー付き）、ToFカメラ  
- **用途:** 画像・動画をキャプチャしてAIモデルに入力  

### **🖥️ ② エッジデバイス**
- **選択肢:**  
  - **NVIDIA Jetsonシリーズ（Nano, Xavier, Orin）** → AI処理向け  
  - **Intel NUC + OpenVINO** → CPU最適化されたAI  
  - **Google Coral Edge TPU** → 省電力でのAI推論  

### **🧠 ③ AIモデル**
- **モデル:**  
  - 顧客の属性分析（顔認識・年齢/性別分類） → **YOLO + FaceNet / InsightFace**  
  - 動線分析（移動パターン検出） → **OpenPose / DeepSORT + YOLO**  
  - 商品関心度分析（視線・滞在時間） → **GazeTracking + YOLO**  

### **📡 ④ 通信**
- **クラウド連携:** 必要なら **MQTT / HTTP API** を使ってクラウドへデータ送信  
- **ローカル処理:** エッジ内で完結する場合、**データベース（SQLite, InfluxDB）** を利用  

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## **2. 機能ごとの技術と実装方法**
各機能の実現方法を詳しく説明します。

### **✅ 1. 顧客分析（年代・性別の属性分析）**
**技術:**  
- **顔検出** → `YOLOv8-Face` / `MTCNN`  
- **属性分析（年齢・性別）** → `ResNet50` / `EfficientNet`  
- **顔認識（リピーター分析）** → `FaceNet` / `InsightFace`  

**実装例（Python + OpenCV + ONNX）**
```python
import cv2
import insightface
import numpy as np

# モデル読み込み
face_model = insightface.app.FaceAnalysis()
face_model.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))

# 画像読み込み
img = cv2.imread("customer.jpg")
faces = face_model.get(img)

for face in faces:
    bbox = face.bbox.astype(int)
    age = face.age  # 年齢推定
    gender = "Male" if face.gender == 1 else "Female"

    # 顔周りにバウンディングボックスを描画
    cv2.rectangle(img, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(img, f"{gender}, {age}", (bbox[0], bbox[1] - 10),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
    
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
🟢 **エッジデバイス上の推論:** OpenVINOやTensorRTで最適化可能  

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### **✅ 2. 動線分析（移動パターン・滞在時間の分析）**
**技術:**  
- **物体検出（人物検出）** → `YOLOv8` / `OpenPose`  
- **動線トラッキング** → `DeepSORT` / `ByteTrack`  
- **滞在時間の測定** → `エリアごとのヒートマップ作成`  

**実装例（YOLO + DeepSORT）**
```python
from deep_sort.deep_sort import DeepSort
import torch

# DeepSORT の初期化
tracker = DeepSort(model_path="deep_sort_weights.ckpt", max_age=30)

# YOLOv8で人物検出
yolo_model = torch.hub.load("ultralytics/yolov8", "yolov8n", pretrained=True)
results = yolo_model("store_camera_feed.jpg")

# 検出された人をトラッキング
for *xyxy, conf, cls in results.xyxy[0]:
    if cls == 0:  # クラス0は人
        tracker.update(xyxy, conf)

# 移動軌跡を記録
movement_history = tracker.get_trajectories()
```
🟢 **データ分析:** **滞在時間 = エリアごとのIDの出現頻度** で計測  

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### **✅ 3. 商品関心度分析（視線・滞在時間）**
**技術:**  
- **視線追跡（Gaze Tracking）** → `GazeML` / `OpenGaze`  
- **商品認識（物体検出）** → `YOLOv8`  
- **視線と商品の重なり判定** → `Pygame / NumPy`  

**実装例（視線検出 + 商品識別）**
```python
import gaze_tracking
from ultralytics import YOLO

# 視線検出のセットアップ
gaze = gaze_tracking.GazeTracking()

# 商品検出モデル
yolo_model = YOLO("yolov8_custom_product.pt")

# フレームごとの処理
while True:
    frame = camera.get_frame()
    gaze.refresh(frame)
    product_detections = yolo_model(frame)

    # 視線と商品の重なりをチェック
    if gaze.is_looking_at(product_detections.xyxy):
        print("顧客が商品を見ています！")
```
🟢 **データ分析:** **商品ごとの視線時間を集計** → 関心度分析に応用  

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## **3. データの活用**
エッジデバイス上で分析したデータを活用する方法を考えます。

| **データ** | **活用方法** |
|-----------|------------|
| 年齢・性別 | ターゲットマーケティング（広告最適化） |
| 動線分析 | 人気エリアの特定、レイアウト改善 |
| 視線分析 | 商品の関心度評価、陳列最適化 |

### **データ管理**
- **ローカルDB:** SQLite / InfluxDB（エッジデバイス内で管理）
- **クラウド連携:** AWS IoT, Azure IoT, Google Cloud IoT で分析データを送信

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## **4. 実装時の課題と解決策**
| **課題** | **解決策** |
|---------|---------|
| **プライバシー問題** | 画像データを保存せず、メタデータ（年齢・性別統計のみ）を保存 |
| **処理速度（リアルタイム処理）** | NVIDIA TensorRT / OpenVINO で推論高速化 |
| **光の変化・映像品質** | HDRカメラを使用、画像前処理（正規化・強調） |
| **データ送信の遅延** | MQTT / WebSocket でリアルタイム通信 |

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## **5. まとめ**
- **カメラ** でリアルタイム映像を取得し、エッジAIで処理  
- **YOLO + DeepSORT** で動線分析  
- **顔認識（InsightFace）** で属性分析（年齢・性別）  
- **視線検出（GazeML）** で商品関心度分析  
- **データをローカルDB / クラウドへ送信し、マーケティングに活用**