智能安防在商业综合体中的应用.doc

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1、智能安防在商业综合体中的应用智能安防在商业综合体中的应用　　商业综合体的概念，源自“城市综合体”的概念，但是两者有着明显区别。城市综合体是以建筑群为基础，融合商业零售、商务办公、酒店餐饮、公寓住宅、综合娱乐五大核心功能于一体的“城中之城”（功能聚合、土地集约的城市经济聚集体）。　　而“商业综合体”，是将城市中商业、办公、居住、旅店、展览、餐饮、会议、文娱等城市生活空间的三项以上功能进行组合，并在各部分间建立一种相互依存、相互裨益的能动关系，从而形成一个多功能、高效率、复杂而统一的综合体。　　一、商业综合体现状分析　　所谓“商业综合体”是以现代服

2、务业为主导，包含两种或者两种以上非住宅功能（商业、办公、酒店、酒店式公寓、展览、会议、文娱和交通等）的多功能复合型商业中心。商业综合体不同于功能单一的住宅项目、写字楼项目，能够高效地利用土地资源，具有较强的线下消费粘性，因而各大地产商纷纷拿地建设布局，导致城市商业综合体的建设呈现出爆发式的增长，短期内过于集中的投资建设埋下了供给侧过剩的隐患。近年来，在整体经济增长放缓，互联网电商和消费模式转变的冲击下，商业综合体已经出现了比较明显的过剩趋势，转型升级势在必行。商业综合体想要在激烈的竞争中保持增长，调整优化业态、改善消费体验、增强客户粘性成为了摆

3、在面前的最大诉求。　　一般来讲，每个商业综合体在交付时都会部署大量传统的安防系统，包括视频监控、报警、门禁、停车场等，几乎涉及到商业综合体的所有关键场景。因此，有不少部分安防企业借助先发布局优势，研发推出智慧应用，利用这些无处不在的安防终端设备为商业综合体创造更大的商业价值。　　整体来看，安防企业推出的商业综合体智慧应用大致可分为三类：智慧可视化应用、智慧感知应用和智慧联动应用。　　二、智慧可视化应用遍地开花　　在过去，商业综合体对于消费者本身及其车辆缺乏有效的认知识别手段，无法快速直观地对消费者身份进行判断，也无法将大量的消费者信息转化为可供

4、挖掘的数据样本。现在，通过人脸识别、车牌识别等智能分析技术，可一步步建立起庞大的消费者属性数据库，轻松实现顾客属性分析及追溯，为深度顾客挖掘提供重要数据。　　1、人脸识别　　通过内嵌人脸识别算法的视频监控设备，对进出的消费者面部进行识别，与已经录入的VIP客户进行比对，一旦比对通过即向导购人员提醒对方为VIP客户身份，便于导购人员及时接待；当然，一旦系统比对发现惯偷等黑名单人员时，也可及时报警，采取应对措施。另外，人脸识别摄像机可以得到消费者的性别、年龄段、是否佩戴眼镜等信息，自动采集大量的统计样本数据用于商业综合体的消费人群的分析，以及客户的

5、消费习惯统计挖掘与分析。　　2、智能停车场　　不少商业综合体既有业主固定车位，又有对公众开放的临时车位，商家也会推出停车优惠活动，这导致了收费策略的复杂性和管理方式的多样性，传统的人工处理方式应对困难。再者，大型商业综合体停车场布局复杂，消费者停车取车难的问题十分突出。针对以上情况，部分安防企业推出了智能停车场系统，在出入口采用车牌识别系统自动记录进出时间，在停车场采用车位相机和诱导指示屏进行自动的停车取车导航，并采用支付宝、微信支付进行自助缴费。智能停车场的出现不仅减少了人工服务成本，也极大地改善了消费体验。　　三、智慧感知应用日趋成熟　　智

6、慧感知技术将传统的物联网终端打造成为智慧感知单元，利用无所不在的视频监控系统对消费者的属性和行为进行统计分析，把传统的商业从凭经验做生意引导向了一个可以利用数据分析，信息化支持的高速道路。　　1、客流统计　　通过客流统计相机对场景中进出的人员数量进行统计，并根据统计的客流数据实现各类商业分析，如营销策略评估、价值分析、员工考核和配置等。　　营销策略评估：通过历史销量和客流量的对比，为评估推广活动对营销和促销投资回报提供可参考数据，可以有效的分析商品种类及各项管理策略对客流量的影响。　　价值分析：通过客流量的统计，为柜台、商铺、广告位租金价位定价

7、提供参考依据，避免合理租金收益损失。通过对不同楼层和不同区域的客流量统计，统计各个区域的吸引率和繁忙度，从而对铺位及服务人员进行合理布局分布，提高购物环境舒适度，提升销售量。　　员工考核和配置：通过历史销量和客流量的对比，基于顾客消费转化率评估员工绩效，评估客户服务培训对转化率的影响，审查每家店铺的客流量及转化率水平。利用客流量波动规律，合理配置、调度服务员、保洁、安保人员。　　　　图1客流统计相机画面　　　　图2客流统计报表概览　　2、热度图技术　　热度图技术（HeatMapping）可以记录视频中一段时间内消费人群的运动情况，实现消费人群在

8、时间维度上的密度检测，并利用不同的颜色在空间维度上进行展示。以下图为例，红色表示一段时间内顾客比较密集、停留时间比较长的货架区域，蓝色则表示相对人流较