Come funzionano davvero il conteggio delle persone e l'analisi dell'occupazione
Scopri come funzionano il conteggio delle persone e l'analisi dell'occupazione: confronto tra metodi basati su WiFi, ToF, termografia e visione tramite telecamere, prodotti disponibili e modalità di realizzazione.
La maggior parte dei progetti di conteggio delle persone va storto prima ancora di scegliere un sensore, perché "quante persone" può indicare quattro misure diverse e i team spesso ne specificano una sbagliata. Gli ingressi nell'arco della giornata, le persone presenti in un dato momento, il tempo di permanenza di ciascuna persona e il numero di persone in attesa in coda richiedono metodi di rilevamento, posizionamenti e livelli di precisione diversi. Un sistema che conteggia accuratamente gli ingressi può fornire dati errati sull'affollamento, mentre un sistema ottimizzato per misurare l'affollamento può non rilevare affatto gli ingressi di breve durata.
Questa guida distingue queste misure, confronta in modo imparziale i metodi di rilevamento (WiFi e BLE, fasci a infrarossi, tempo di volo, termico, visione stereo e visione basata su telecamere) e presenta sia i prodotti che vale la pena acquistare sia il modo in cui i team realizzano autonomamente sistemi di conteggio basati su telecamere con i modelli Ultralytics YOLO.
Quattro misure, non una#
| Misura | A quale domanda risponde | Di cosa ha bisogno | Errore comune |
|---|---|---|---|
| Ingressi / affluenza | Quante persone sono entrate oggi? | Conteggio direzionale a ogni ingresso | Conteggiare come visitatori il personale, le consegne e chi rientra |
| Affollamento | Quante persone ci sono dentro in questo momento? | Conteggio accurato di ingressi e uscite oppure rilevamento dell'intera area | Piccoli errori direzionali che si accumulano e causano grandi discrepanze nell'arco della giornata |
| Tempo di permanenza | Quanto tempo si sono trattenute le persone? | Tracciamento di percorsi nell'area senza identificare le persone | Perdere le tracce a causa dell'occlusione e poi conteggiare due volte chi ritorna |
| Lunghezza e attesa della coda | Quante persone sono in attesa e per quanto tempo? | Conteggio per regione e misurazione dei tempi | Stabilire dove inizia una coda quando non forma una fila ordinata |
L'affollamento è la misura che sorprende i team. Calcolarlo sottraendo le uscite dagli ingressi fa sì che ogni errore di conteggio si accumuli: un piccolo errore direzionale ripetuto a ogni passaggio dalla porta rende il conteggio sensibilmente impreciso entro l'orario di chiusura. I sistemi che richiedono dati affidabili sull'affollamento rilevano direttamente l'intera area oppure azzerano il conteggio quando sanno che l'area è vuota, in genere durante la notte.
Confronto tra metodi di rilevamento#
| Metodo | Come funziona | Punti di forza | Limiti | Livello di privacy |
|---|---|---|---|---|
| WiFi / BLE | Rileva i segnali dei dispositivi | Ampia copertura, nessuna installazione a soffitto, economico dove sono presenti punti di accesso | Conteggia i dispositivi, non le persone; non rileva i telefoni spenti o con identificativi randomizzati; precisione scarsa | Nessuna immagine; in molti regimi normativi gli identificativi dei dispositivi sono comunque dati personali |
| Fascio a infrarossi | Interruzione del fascio attraverso una porta | Molto economico, semplice e a basso consumo | Non rileva la direzione se non abbinato a un altro sensore; gruppi che camminano affiancati vengono conteggiati come una sola persona | Minimo |
| Tempo di volo (ToF) | Rilevamento della profondità dall'alto in una zona | Conteggio direzionale accurato, resistente alle variazioni di illuminazione, funziona al buio | Copertura limitata e fissa per unità; servono più unità per ingressi ampi | Nessuna immagine riconoscibile |
| Termico | Rileva le tracce di calore corporeo | Funziona al buio; è anonimo per natura | Le prestazioni peggiorano quando la temperatura ambiente si avvicina a quella corporea; risoluzione inferiore | Elevato — nessuna immagine identificabile |
| Visione stereo | Due obiettivi ricavano la profondità | Buona precisione e filtraggio in base all'altezza per escludere bambini o carrelli | Costo unitario più elevato; richiede un montaggio e una calibrazione accurati | Le immagini sono presenti, ma di solito vengono elaborate localmente |
| Visione basata su telecamere | Modelli di rilevamento e tracciamento applicati ai video | Conteggio e contesto — code, zone, direzione, permanenza e classi di oggetti — usando telecamere che potresti già possedere | Sensibile all'illuminazione, all'occlusione e all'angolazione della telecamera; richiede capacità di calcolo | Sensibilità massima; richiede una progettazione attenta |
Il vero compromesso è tra contesto e semplicità. Un sensore ToF sopra una porta svolge benissimo un solo compito e non fornisce altre informazioni. La visione basata su telecamere offre direzione, zone, tempi di permanenza, code e classi di oggetti dallo stesso flusso, ma comporta difficoltà legate all'illuminazione, all'occlusione e alla capacità di calcolo.
Per un singolo ingresso in cui contano solo gli accessi, un sensore ToF installato in alto è di solito la soluzione ingegneristica migliore e quella più facile da spiegare dal punto di vista della privacy. Per l'analisi di più zone, delle code o per un conteggio da combinare con altri rilevamenti, la visione è il metodo che si adatta meglio ai requisiti.
Cosa fa davvero peggiorare il conteggio#
Le stime di precisione dei fornitori si basano su condizioni che raramente rispecchiano quelle di una distribuzione reale. Ecco i fattori che incidono sulla precisione nel mondo reale:
- Gruppi e persone che camminano affiancate. Due persone che passano spalla a spalla attraverso una porta larga sono il caso classico di sottoconteggio. La larghezza della porta rispetto alla copertura del sensore conta più della precisione dichiarata del sensore.
- Occlusione. Carrelli, ombrelli, bagagli, espositori alti e folle dense nascondono le persone a qualsiasi metodo che richieda una visuale libera.
- Angolazione della telecamera. Per il conteggio, una vista dall'alto è molto più precisa di una vista obliqua, perché da quest'ultima le persone si sovrappongono. Una telecamera di sicurezza riadattata e installata con un'inclinazione ridotta è il motivo più comune per cui il conteggio visivo delude.
- Illuminazione. Gli ingressi in controluce all'alba e al tramonto sono i casi più difficili per la visione, così come i pavimenti riflettenti e le porte in vetro.
- Sosta sulla soglia. Una persona ferma sulla porta a parlare può generare attraversamenti ripetuti se non è prevista una regola di persistenza.
- Chi conta come visitatore. Il personale, gli addetti alle pulizie, le consegne e chi passa senza fermarsi sono solitamente la principale fonte di disaccordo tra un sistema e una verifica manuale; è un problema di definizione, non di rilevamento.
- Doppio conteggio con più telecamere. I campi visivi sovrapposti conteggiano due volte la stessa persona, a meno che le zone non siano definite in modo da escludersi a vicenda oppure le tracce non vengano passate da una telecamera all'altra.
Qualunque sistema tu implementi, convalidalo con un conteggio manuale nelle condizioni peggiori: ora di punta, illuminazione più sfavorevole e ingresso più ampio. È la precisione in queste condizioni che conta.
Prodotti da valutare se vuoi acquistare#
Se l'obiettivo è ottenere report sull'affluenza, pannelli sull'occupazione o analisi delle conversioni nel commercio al dettaglio, questi sono prodotti maturi e in genere acquistarli è la scelta giusta. Ultralytics non è un'alternativa a questi prodotti.
Xovis. Sensori a visione stereo installati sopra l'area, molto precisi per il conteggio agli ingressi, la gestione delle code e l'analisi delle zone; sono ampiamente utilizzati negli aeroporti e nei grandi punti vendita. Ideali per gli ambienti in cui la precisione del conteggio è fondamentale per le operazioni. Compromesso: serve hardware per ogni area coperta, quindi ingressi ampi o numerosi aumentano i costi.
V-Count. Soluzioni di conteggio e analisi delle persone pensate specificamente per il commercio al dettaglio, con un livello software che copre affluenza, occupazione e report sulle conversioni. Ideali per le catene di negozi con più sedi che vogliono report pronti all'uso. Compromesso: le analisi pensate per il commercio al dettaglio si adattano meno facilmente agli ambienti industriali o universitari.
Density. Misurazione dell'occupazione degli ambienti di lavoro tramite sensori di profondità anonimi proprietari, pensata per supportare decisioni immobiliari e sull'utilizzo degli spazi. Ideale per le aziende che ottimizzano gli spazi degli uffici nel proprio portafoglio immobiliare. Compromesso: è progettata per le esigenze degli ambienti di lavoro, non per le conversioni nel commercio al dettaglio.
FootfallCam. Hardware per il conteggio e strumenti di analisi con un'ampia copertura del commercio al dettaglio e una vasta gamma di sensori. Ideale per i rivenditori che vogliono hardware e report da un unico fornitore. Compromesso: l'ampia scelta di modelli richiede attenzione in fase di specifica.
RetailNext. Piattaforma di analisi dei negozi in cui il conteggio alimenta una soluzione più ampia per il merchandising e l'analisi del comportamento degli acquirenti. Ideale per i rivenditori interessati alle prestazioni del negozio, non solo al traffico. Compromesso: le funzionalità della piattaforma vanno ben oltre il conteggio e il prezzo è proporzionato.
Sensormatic ShopperTrak. Soluzione consolidata per il conteggio e il confronto dei flussi di visitatori nel commercio al dettaglio, supportata da un'ampia base di dati di mercato. Ideale per i rivenditori che danno valore ai benchmark comparativi. Compromesso: è orientata alle grandi imprese del commercio al dettaglio.
Axis. Applicazioni di conteggio in esecuzione sulle telecamere Axis, utili quando è già presente un parco dispositivi Axis e non sono graditi ulteriori dispositivi hardware. Ideale per le organizzazioni che hanno standardizzato l'infrastruttura su Axis. Compromesso: è legato a quell'ecosistema di telecamere.
Cisco Spaces. Informazioni su occupazione e posizione ricavate dall'infrastruttura di rete esistente. Ideale per i grandi campus che vogliono monitorare l'occupazione senza nuovi sensori. Compromesso: rilevamento basato sui dispositivi, con i limiti di precisione che ne conseguono.
Creare un sistema di conteggio basato su telecamere#
Il conteggio è una delle applicazioni di visione artificiale più accessibili da realizzare, ed è per questo che è spesso il primo progetto. Vale la pena realizzarlo quando il conteggio è un componente di un sistema più ampio (una macchina, un robot, una piattaforma per un sito, un prodotto che distribuisci), quando il conteggio deve essere combinato con rilevamenti che nessun prodotto offre o quando i filmati non possono lasciare la sede.
La pipeline è consolidata.
Rileva le persone in ogni fotogramma. I modelli Ultralytics YOLO (YOLOv8, YOLO11 e YOLO26) gestiscono il rilevamento delle persone; lo stesso modello può rilevare nello stesso passaggio anche altre classi di tuo interesse, come veicoli, carrelli e carrelli elevatori.
Esegui il tracking tra i fotogrammi. Per contare, devi sapere che la persona nel fotogramma 200 è la stessa del fotogramma 199. I modelli Ultralytics supportano il tracking, che assegna ID persistenti e privi di identità a una sequenza; la qualità del tracking durante le occlusioni determina la qualità del conteggio molto più dell'accuratezza del rilevamento.
Definisci la geometria di conteggio. Una linea per contare ingressi e uscite direzionali oppure un poligono per l'occupazione di un'area. La direzione dipende dal lato della linea da cui proviene la traccia quando la attraversa. Se più telecamere coprono aree adiacenti, definisci zone mutuamente esclusive, in modo che una persona non venga mai contata due volte.
Aggiungi persistenza e antirimbalzo. Richiedi che una traccia sia stabilita per N fotogrammi prima di conteggiarla ed evita che una persona ferma sulla soglia generi attraversamenti ripetuti. È questo livello, non il modello, a produrre la maggior parte dei miglioramenti di accuratezza.
Scegli per tempo la destinazione di deployment. L'inferenza continua su più flussi video è una reale questione di capacità. Per la maggior parte dei conteggi non servono tutti i fotogrammi: imposta la frequenza dei fotogrammi in base alla velocità con cui una persona può attraversare la linea, non in base a ciò che la telecamera può fornire. I modelli Ultralytics possono essere esportati in formati tra cui ONNX e TensorRT per l'hardware edge vicino alla telecamera, mantenendo così i video in locale.
Addestra sui tuoi filmati. Un modello generico gestisce bene le persone; a determinare l'accuratezza in produzione è il tuo ingresso specifico, all'alba, con porte a vetri e pavimento riflettente. Ultralytics Platform può annotare quei filmati con Smart Annotation basata su SAM e addestrare i modelli sugli stessi dati all'interno dello stesso flusso di lavoro.
Convalida il sistema rispetto ai conteggi manuali nell'ora di punta e nelle condizioni di illuminazione peggiori, quindi ripeti la convalida dopo ogni spostamento della telecamera.
Se il conteggio viene inserito in un prodotto commerciale o in un sistema proprietario, tieni presente che i modelli Ultralytics YOLO sono offerti con licenza AGPL-3.0 e che tali implementazioni richiedono in genere una licenza Ultralytics Enterprise, che copre anche il deployment privato. Chiarisci questo aspetto prima che un progetto pilota diventi una funzionalità distribuita.
Privacy: il conteggio non dovrebbe identificare nessuno#
Il conteggio è una delle poche applicazioni con telecamere che possono essere davvero progettate per tutelare la privacy; farlo elimina la maggior parte delle obiezioni prima ancora che vengano sollevate.
Nessuno dei metodi descritti qui deve identificare le persone. Ingressi, occupazione, tempo di permanenza e lunghezza delle code funzionano tutti con rilevamenti anonimi e tracce prive di identità, che esistono solo mentre una persona è nel fotogramma. Ultralytics non offre i propri modelli per il riconoscimento facciale e introdurre l'identificazione in un sistema di conteggio comporta notevoli rischi legali senza migliorare nessuna di queste misurazioni.
Scelte progettuali per garantire che sia così:
- Elabora i dati in locale e conserva solo i conteggi. Se il risultato è un numero per intervallo, conserva il numero ed elimina i fotogrammi. - Non conservare gli ID delle tracce oltre il campo visivo. Una traccia che termina al bordo del fotogramma deve terminare lì. Riconoscere la stessa persona tra telecamere diverse o visite diverse costituisce un sistema sostanzialmente diverso, con obblighi altrettanto diversi. - Aggrega i dati per intervalli invece di registrare eventi individuali, quando il caso d'uso lo consente. - Esponi un'informativa, e quando si tratta di un luogo di lavoro consulta i rappresentanti dei lavoratori: un requisito in gran parte dell'UE e una buona prassi ovunque. - Prediligi metodi di rilevamento intrinsecamente anonimi quando serve solo un conteggio. Se ToF o la termografia rispondono alla domanda, il confronto è più semplice. - Documenta la finalità di ogni telecamera, così da semplificare la valutazione della protezione dei dati.
Tieni presente che "niente telecamere" non significa automaticamente "più privacy". Il conteggio tramite Wi-Fi e BLE si basa sugli identificatori dei dispositivi, che in molti casi sono dati personali ai sensi del GDPR, mentre un sensore termico che produce solo un conteggio non tratta affatto dati personali. Valuta il metodo in base a ciò che conserva, non in base alla presenza di un obiettivo.
Domande frequenti
Per l'analisi del traffico pedonale e delle conversioni nel commercio al dettaglio: V-Count, RetailNext, ShopperTrak e FootfallCam. Per il conteggio degli ingressi e delle code ad alta precisione: Xovis. Per l'occupazione degli ambienti di lavoro e l'utilizzo degli spazi: Density oppure Cisco Spaces, quando è sufficiente il rilevamento basato sulla rete. Se il conteggio è un componente di un sistema che stai sviluppando, la soluzione abituale è la visione basata su telecamere con i modelli Ultralytics YOLO.
Il rilevamento dall'alto, con sensori a tempo di volo o visione stereo, è generalmente il metodo più preciso per contare gli ingressi, perché una visuale dall'alto riduce notevolmente l'occlusione tra le persone. La visione basata su telecamere si avvicina a questa precisione quando la telecamera è montata in alto e peggiora sensibilmente con angolazioni oblique. Wi-Fi e BLE sono i metodi meno precisi, perché contano i dispositivi anziché le persone.
Dipende quasi interamente dall'angolazione della telecamera, dall'illuminazione e dalla densità della folla, più che dal modello. Una telecamera montata in alto con illuminazione uniforme offre prestazioni molto diverse da quelle di una telecamera di sicurezza riadattata, installata con un'angolazione ridotta sopra un ingresso a vetri retroilluminato. Convalida il sistema confrontandolo con un conteggio manuale nell'ora di punta, invece di affidarti a dati pubblicati.
Spesso sì, con una precisazione: le telecamere posizionate per la sicurezza sono orientate per riprendere volti e aree ampie, un'impostazione quasi peggiore per il conteggio. Aspettati risultati adeguati per le tendenze di occupazione delle zone e risultati meno affidabili per conteggi precisi degli ingressi. Di solito, aggiungere una telecamera sopraelevata all'ingresso dà risultati migliori che ottimizzare un modello per correggere un'angolazione sfavorevole.
No. Tutte le misurazioni qui considerate (ingressi, occupazione, permanenza, lunghezza delle code) si basano su rilevamenti anonimi delle persone e su tracce prive di identità, che esistono solo mentre qualcuno è nel fotogramma. Aggiungere l'identificazione aumenta i rischi legali senza migliorare il conteggio.
Puoi contare direzionalmente ingressi e uscite e mantenere un totale progressivo, oppure rilevare direttamente l'intera area. Il primo metodo costa meno e accumula errori nel corso della giornata, quindi richiede un azzeramento periodico quando sai che l'area è vuota. Il secondo è più robusto, ma richiede la copertura dell'intero spazio.
Il più delle volte la causa è la definizione, non il rilevamento: personale, consegne, addetti alle pulizie e persone che attraversano l'area senza fermarsi. Concorda cosa conta come visitatore prima di confrontare i numeri. In seguito, le cause tecniche più comuni sono i gruppi che camminano affiancati, le occlusioni e le zone di ripresa sovrapposte che causano doppi conteggi.
Acquista un prodotto se ti servono report sul flusso di visitatori o sull'occupazione. I prodotti sono maturi e il costo totale di sviluppo di un livello di reportistica viene regolarmente sottostimato. Sviluppa un sistema quando il conteggio è un componente di un sistema più ampio, deve essere combinato con rilevamenti che nessun prodotto offre o quando i video non possono lasciare la sede.
