https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65745| Title: | Анализ покупательского интереса на основе интеллектуальной обработки видеопотока |
| Other Titles: | Customer interest analysis based on video stream intelligent processing |
| Authors: | Карпик, С. Э. Парамонов, А. И. |
| Keywords: | публикации ученых;обработка видеопотоков;компьютерное зрение;OpenCV;маркетинговые исследования;распознавание людей;потребительские предпочтения;поведенческий анализ;бизнес-аналитика |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | Гомельский государственный технический университет имени П. О. Сухого |
| Citation: | Карпик, С. Э. Анализ покупательского интереса на основе интеллектуальной обработки видеопотока = Customer interest analysis based on video stream intelligent processing / С. Э. Карпик, А. И. Парамонов // ERA – Современная наука: электроника, робототехника, автоматизация : материалы II Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Гомель, 30–31 октября 2025 г. / Гомельский государственный технический университет имени П. О. Сухого ; редкол.: А. А. Бойко [и др.]. – Гомель : ГГТУ им. П. О. Сухого, 2026. – С. 235–237. |
| Abstract: | Рассмотрена проблема анализа покупательского интереса. Предложено решение на основе интеллектуальной обработки видеопотока. Проведено описание проекта информационной системы, в основе которой реализация алгоритмов компьютерного зрения и работы с нейронными сетями для мониторинга посетителей в различных отделах магазина. Использование предложенного подхода позволит определить уровень посещаемости разных объектов (отделов магазина), выявить зоны интересов и на основе анализа потребительских корзин предложить рекомендации для увеличения продаж. |
| Alternative abstract: | The paper included the problem of customers interest analyzing. A solution based on video stream intelligent processing is proposed. A description for an information system project is provided, which based on the implementation of computer vision algorithms. It's proposed to use neural network models for monitoring visitors in various store departments. Using the proposed approach will allow us to determine the traffic level to different locations (store departments), identify customers interested areas, and offer recommendations for increasing sales based on the consumer baskets analysis. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65745 |
| Appears in Collections: | Публикации в изданиях Республики Беларусь |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Karpik_Analiz.pdf | 197.38 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.