Бьет без промаха: уличная цифровая реклама с видеоаналитикой

Чтобы обеспечить широкий охват аудитории и познакомить потенциальных покупателей новой модели Chevrolet Malibu c характеристиками и особенностями автомобиля, компания General Motors (GM) использовала в  своей  рекламной кампании инновационное решение. Оно было создано на базе открытой платформы для управления видеосигналом от Milestone Systems и  «интеллектуального» щита наружной рекламы на основе видеоаналитики.

Решение было реализовано компанией Lamar в сотрудничестве с Worknet Analytics, разработчиком аналитической видеосистемы распознавания автомобилей. В проекте используется сетевая камера Canon, установленная за 1000 футов от самого цифрового рекламного щита. Сигнал с камеры поступает в программу управления видеосигналом Milestone XProtect Corporate (VMS). Worknet Analytics встраивает аналитический алгоритм распознавания моделей автомобилей в программу управления видеосигналом, которая сопоставляет поступивший образ с имеющимся в базе образом автомобиля того же производителя и той же модели. Таким образом, решение позволяет распознавать целевую аудиторию по автомобилю и обеспечивать показ соответствующей рекламы соответствующей аудитории.

Программа Milestone VMS прекрасно справляется с большими потоками видеоданных и поддерживает любые разрешения без задержек и технических сложностей, что обеспечивает оперативный и качественный вывод целевых рекламных сообщений на медиаконструкции для их показа "проанализированной" аудитории.

Иан Диллмор, директор подразделения стратегических инноваций и продаж компании Lamar, заявляет, что никогда прежде ни одна рекламная кампания не была встречена с таким воодушевлением и не привлекала такое внимание.

Дилмор заявил:

Наша специализация – размещение рекламы преимущественно в СМИ, однако данное решение открывает для нас возможности прямого диалога с различными представителями целевой аудитории, что очень удобно

Майкл Мазиарка, президент Worknet Analytics, заявил, что успех в данном случае складывается из нескольких элементов, таких как угол обзора камеры относительно дороги, скорость движения автомобилей и освещение. Поскольку условия в разных местах различаются, для сбора множества изображений брендов и моделей автомобилей  было установлено сразу несколько камер.

Мазиарка добавил:

Полученную информацию мы используем так же, как если бы работали с технологией распознавания лиц: путём сопоставления полученных образов с образами в созданной нами базе данных видов обзора с каждой камеры

Мазиарка также отметил, что данная технология может применяться во множестве других областей. В настоящий момент он работает над пилотной программой, в которой планируется использовать программное обеспечение Milestone VMS для контроля зон доставки грузов в Нью-Йорке. Данное решение также используется в транспортных подразделениях и строительных фирмах для сбора данных.