3D People Counter: Wie sie funktionieren und wie genau sie sind

Ein Filialleiter meldet 1.900 Besucher für den Samstag, die Kasse zeigt 410 Bons, und der Regionalleiter rechnet eine Conversion von 21,6 Prozent aus. Zwei Wochen später tauscht der Dienstleister den alten Lichtschrankenzähler am Haupteingang gegen einen 3D People Counter aus, und plötzlich liegt der Samstag bei 1.420 Besuchern. Weder die Kunden noch das Wetter haben sich geändert. Geändert hat sich nur, dass der neue Sensor nicht mehr jeden Einkaufswagen, jede Begleitperson in zweiter Reihe und jeden Mitarbeiter mit Kaffeebecher als Kunden mitzählt. Genau an dieser Stelle entscheidet sich, ob Frequenzdaten eine Budgetgrundlage sind oder nur eine Zahl im Wochenbericht.

Was ein 3D People Counter tatsächlich sieht

Ein 3D People Counter arbeitet mit zwei leicht versetzten Objektiven, deshalb spricht der Markt auch vom Stereo Personenzähler. Beide Bilder werden in Echtzeit verglichen, und aus der Abweichung berechnet der Sensor für jeden Bildpunkt eine Entfernung. Das Ergebnis ist keine Fotografie, sondern eine Tiefenkarte: Der Sensor weiß, dass sich unter ihm ein Objekt von etwa 170 Zentimetern Höhe bewegt, dass daneben ein zweites Objekt von 95 Zentimetern läuft und dass ein drittes, 60 Zentimeter hohes Objekt mit vier Rollen vor dem ersten hergeschoben wird.

Aus dieser Höheninformation entstehen die Fähigkeiten, die einen 2D-Sensor oder eine Lichtschranke überfordern:

• Zwei Personen, die Schulter an Schulter durch die Tür gehen, bleiben zwei getrennte Objekte mit zwei Kopfprofilen.
• Kinderwagen, Rollatoren und Einkaufswagen fallen unter die konfigurierte Mindesthöhe und werden verworfen.
• Kinder lassen sich separat zählen, was für Spielwaren, Mode und Gastronomie im Shopping-Center eine andere Conversion ergibt als der reine Gesamtwert.
• Schatten, Spiegelungen auf Fliesen und einfallendes Sonnenlicht verändern die Helligkeit, aber nicht die Entfernung, deshalb kippt die Zählung bei Lichtwechsel nicht.

Jedes erkannte Objekt wird über eine virtuelle Zähllinie verfolgt. Erst wenn das Objekt die Linie vollständig in eine Richtung überquert hat, entsteht ein Ein- oder Ausgangsereignis. Wer an der Tür stehen bleibt, zurückgeht oder zwischen zwei Linien pendelt, erzeugt keinen Doppelzähler.

Wie genau sind 3D People Counter wirklich?

Die ehrliche Antwort hat zwei Zahlen. Vertraglich sichert Vemco Group eine Mindestgenauigkeit von 96 Prozent zu. Unter guten Bedingungen, also ausreichendes Licht, eine Montagehöhe und Türbreite, die zum Sensor passen, und Besucher, die sich halbwegs normal bewegen, liegen die Werte in der Praxis bei 98 bis 99 Prozent. Wer Ihnen eine pauschale 99 Prozent für jeden Eingang garantiert, hat Ihren Eingang noch nicht gesehen.

Was die Genauigkeit in der Realität drückt, ist selten die Sensortechnik. Es sind drei Dinge: eine Montage schief über einer Glasschiebetür, deren Rahmen in die Zählzone ragt; eine Zähllinie, die zu nah an einem Kassentresen liegt, sodass wartende Kunden sie mehrfach queren; und Mitarbeiter, die den Eingang zwanzigmal am Tag für Warenannahme nutzen. Für den dritten Punkt gibt es Mitarbeiterausschluss-Algorithmen, die Personal anhand definierter Merkmale oder Zonen aus der Zählung entfernen. Ein Praktiker weiß: Ohne Mitarbeiterausschluss liegt die Conversion in einer kleinen Filiale mit sechs Mitarbeitern pro Schicht leicht um zwei bis drei Prozentpunkte zu niedrig, weil jeder Gang zum Lager als Besucher gezählt wird.

Eine Beobachtung aus Installationen, die in Ausschreibungen kaum vorkommt: Die Genauigkeit wird nicht am Installationstag verloren, sondern in den Monaten danach. Ein Ladenbauer verschiebt den Tisch mit der Aktionsware einen Meter nach vorn, ein Werbebanner hängt in die Zählzone, die Weihnachtsbeleuchtung wirft neue Reflexe. Der Sensor zählt weiter, nur eben ein paar Prozent daneben, und niemand merkt es, bis ein Quartalsvergleich merkwürdig aussieht. Deshalb gehört zu einem genauen Personenzähler zwingend eine Instanz, die den Datenstrom überwacht. In VemCount läuft dafür ein Sensor-Health-Monitoring, das Ausfälle, Nullwerte und untypische Abweichungen pro Eingang meldet, bevor die Lücke in einem Report landet.

Validierung: So prüfen Sie die Zahl, bevor Sie ihr vertrauen

Verlassen Sie sich nicht auf das Datenblatt. Lassen Sie nach der Installation an jedem Eingang eine manuelle Zählung gegen die Sensordaten laufen, mindestens 30 Minuten in einer Stoßzeit und 30 Minuten in einer ruhigen Phase. Die Stoßzeit zeigt, ob Gruppen sauber getrennt werden, die ruhige Phase zeigt, ob Mitarbeiter und Lieferanten korrekt ausgeschlossen sind. Moderne Stereo-Sensoren von Partnern wie Xovis erlauben eine Videovalidierung direkt im Gerät, bei der die Tiefenkarte und die Zählereignisse nebeneinander liegen, ohne dass identifizierbare Bilder gespeichert werden. Das ist auch das Argument für den Datenschutzbeauftragten: Es gibt kein Gesicht, nur eine Höhenkontur.

Für Shopping-Center-Betreiber kommt eine zweite Validierungsebene dazu. Wenn die Summe aller Mall-Eingänge über den Tag nicht ungefähr der Summe aller Ausgänge entspricht, stimmt an einem Sensor etwas nicht. Diese Ein-Aus-Bilanz ist der einfachste Dauertest, den es gibt, und sie funktioniert nur, wenn alle Eingänge dieselbe Softwareplattform speisen, unabhängig davon, von welchem Hersteller der jeweilige Sensor stammt.

Was der IT-Direktor vor der Bestellung klären sollte

• Montagehöhe und Abdeckung: Jeder Sensor hat ein Sichtfeld, das mit der Deckenhöhe wächst. Ein acht Meter breiter Mall-Eingang bei 3,2 Metern Deckenhöhe braucht mehrere gekoppelte Sensoren, die sich die Zählzone teilen, sonst entstehen blinde Streifen.
• Stromversorgung und Netz: Power over Ethernet ist Standard. Klären Sie, ob die Sensoren in ein eigenes VLAN kommen und wie die Daten nach außen gehen, gehostet oder in einer privaten Cloud.
• Sensorunabhängigkeit: Ein Bestand aus Xovis, Milesight, Hikvision und AXIS in verschiedenen Filialen ist bei gewachsenen Ketten normal. Die Software muss alle einlesen, sonst ersetzen Sie 400 funktionierende Geräte nur wegen eines Dashboards.
• Anbindung an Kasse und BI: Frequenz ohne Bons ist nur eine Kurve. Die Conversion entsteht erst, wenn POS-Daten pro Filiale und Stunde gegen die Eingänge gelegt werden.

Wo 3D People Counter an Grenzen stoßen

Vollständigkeit gehört dazu. Stereo-Sensoren brauchen eine Mindestbeleuchtung; in einem komplett dunklen Lager hilft ein Infrarot-Modell oder ein Time-of-Flight-Sensor besser. Extrem niedrige Decken unter 2,3 Metern verkleinern das Sichtfeld so stark, dass breite Türen nicht mehr abgedeckt werden. Und bei Außeneingängen mit Schneefall oder direktem Regen auf die Linse braucht es ein wetterfestes Gehäuse. Keiner dieser Punkte ist ein Ausschlusskriterium, aber jeder davon sollte in der Standortbegehung stehen und nicht erst im Supportticket.

Häufig gestellte Fragen

Sind 3D People Counter genauer als 2D-Zähler? Ja, und zwar vor allem bei dichtem Verkehr und an Eingängen mit Wagen, Kinderwagen oder wechselndem Licht. Ein 2D-Sensor sieht nur Flächen und Bewegung, ein 3D-Sensor sieht Höhe und Form und kann deshalb Gruppen trennen und Objekte ausschließen. Bei einer schmalen Bürotür mit Einzelverkehr ist der Unterschied gering, bei einem Shopping-Center-Haupteingang am Samstag liegt er schnell bei mehreren Prozentpunkten.

Wenn Sie prüfen möchten, welche Genauigkeit an Ihren konkreten Eingängen realistisch ist und wie bestehende Sensoren verschiedener Hersteller in eine Plattform zusammengeführt werden können, sprechen Sie mit uns: vemcogroup.com/contact-us. Wir sehen uns Deckenhöhe, Türbreite und Mitarbeiterwege an, bevor wir eine Zahl versprechen.