El proyecto Copermida ha sido realizado por Visual Tools y el Grupo de Investigación en Ingeniería de Proyectos, como proyecto de investigación dentro de la línea B.3 de la convocatoria Innova del Instituto para el Desarrollo Empresarial del Principado de Asturias (IDEPA).
El proyecto Copermida parte de una necesidad detectada en el ámbito del sector retail. Un sector donde tradicionalmente se han utilizado las instalaciones de video digital para tareas de vigilancia y donde últimamente se detecta el interés de aprovechar las instalaciones para extraer información adicional utilizable para la toma de decisiones.
De esta forma uniendo innovadores algoritmos de visión artificial con datos de facturación, situación y tamaño de las tiendas, etc. es posible realizar análisis comerciales interesantes. Por ejemplo, de cara a planificar el personal que debe tener el establecimiento o los horarios de apertura en función de ciertos parámetros, como el día de la semana, temperatura o situación. También para conocer cuando el momento óptimo para que los servicios auxiliares de limpieza y mantenimiento puedan realizar sus tareas, así como conocer el ratio de conversión (ventas realizas entre el número de entradas), dato de alto grado de importancia para la toma de decisiones en el sector retail.
Durante los último años Visual Tools ha venido mejorando sus sistemas de video (originalmente orientados a la video vigilancia) para adecuarlos a estas nuevos contexto. Por lo que en este proyecto se ha planteado el trabajo colaborativo con la Universidad de Oviedo de cara a mejorar su catálogo de producto de video inteligente con un sistema embebido IP de bajo coste con capacidades de conteo de personas cuyos datos puedan ser relacionados mediante técnicas de data mining con otras variables.
Los objetivos del proyecto han sido los siguientes:
· Desarrollar modelos y herramientas, con técnicas de Minería de Datos, que complemente los sistemas de conteo de personas y que pueda ser distribuible como un módulo adicional a los usuarios finales de dichos sistemas.
· Desarrollar un nuevo dispositivo de conteo compacto y con cámara integrada, avanzando en el estado del arte de estos sistemas.
· Mejorar los algoritmos de conteo para incrementar la calidad y fiabilidad de los datos