RetailOpt: An Opt-In, Easy-to-Deploy Trajectory Estimation System Leveraging Smartphone Motion Data and Retail Facility Information

要約

私たちは、屋内小売環境での顧客の動きを追跡するための、新しいオプトイン型の導入が簡単なシステムである RetailOpt を紹介します。
このシステムは、現在スマートフォンや小売アプリを通じて顧客がアクセスできる、モーションデータ、店舗地図、購買記録などの情報を活用します。
このアプローチにより、追加のハードウェアの設置やメンテナンスの必要性がなくなり、顧客はデータを完全に制御できるようになります。
具体的には、RetailOpt はまず慣性ナビゲーションを使用して、スマートフォンのモーション データから相対的な軌道を復元します。
次に、店舗の地図と購入記録を相互参照して訪問した棚のリストを特定し、継続的かつ個別の最適化を通じて店舗内の相対的な軌跡を特定するためのアンカーを提供します。
私たちは、5 つの異なる環境での体系的な実験を通じてシステムの有効性を実証します。
提案されたシステムが成功すれば、顧客の行動分析や店内ナビゲーションなど、幅広い小売アプリケーションに不可欠な正確な顧客の移動データが生成されることになります。
アプリケーションの可能性は、エンターテインメントや支援技術などの他の領域にも広がる可能性があります。

要約(オリジナル)

We present RetailOpt, a novel opt-in, easy-to-deploy system for tracking customer movements in indoor retail environments. The system utilizes information presently accessible to customers through smartphones and retail apps: motion data, store map, and purchase records. The approach eliminates the need for additional hardware installations/maintenance and ensures customers maintain full control of their data. Specifically, RetailOpt first employs inertial navigation to recover relative trajectories from smartphone motion data. The store map and purchase records are then cross-referenced to identify a list of visited shelves, providing anchors to localize the relative trajectories in a store through continuous and discrete optimization. We demonstrate the effectiveness of our system through systematic experiments in five diverse environments. The proposed system, if successful, would produce accurate customer movement data, essential for a broad range of retail applications, including customer behavior analysis and in-store navigation. The potential application could also extend to other domains such as entertainment and assistive technologies.

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