Neural System
Soluções · Varejo

Entenda o comportamento do cliente dentro da loja

Fluxo e contagem de pessoas, filas, satisfação, perfil do visitante e incidentes em corredores — indicadores que antes só existiam no e-commerce.

Satisfação do Cliente

Reação de clientes a produtos, vitrines e atendimento

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Modelo de IA treinado para reconhecer expressões faciais associadas a sentimentos — felicidade, tristeza, medo, nojo, surpresa, raiva, desprezo e neutralidade. Mede em tempo real a reação de clientes, alunos e públicos a produtos, atendimentos, aulas, vitrines e apresentações.

Como funciona

  1. 1O detector YuNet localiza os rostos em cada quadro.
  2. 2O modelo HSEmotion (treinado na base AffectNet) classifica 8 emoções com probabilidades.
  3. 3As leituras são suavizadas no tempo por pessoa para evitar oscilações.
  4. 4Um índice de satisfação (valência) resume o humor do público minuto a minuto.
YuNet (OpenCV)HSEmotion (AffectNet)Rastreamento facialYOLO11-pose

Benefícios

  • Feedback emocional objetivo, sem questionários.
  • Identifica os momentos e produtos que geram mais encantamento (ou frustração).
  • Complementa NPS e pesquisas com dados contínuos e anônimos.
+10–20%
Eficácia de campanhas
-50%
Custo de pesquisas de pré-teste
tempo real
Detecção de insatisfação no atendimento

Expressões faciais indicam emoções aparentes, não estados internos. Uso anônimo e agregado, em conformidade com a LGPD.

Poças e Vazamentos em Corredores

Identifica vazamentos e poças em pisos, tubulações e equipamentos

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Detecção automática de vazamentos de água, óleo, produtos químicos e efluentes a partir de câmeras. O sistema identifica o foco, mede a área afetada e acompanha sua evolução, disparando alertas para contenção antes que o problema cause paradas, acidentes ou danos ambientais.

Como funciona

  1. 1Câmeras cobrem áreas críticas (casas de bombas, tanques, tubulações, docas, pisos de fábrica).
  2. 2Segmentação por texto (CLIPSeg) marca o contorno de jatos, gotejamentos, escorrimentos e poças — sem treino específico para cada cena.
  3. 3Regiões mais parecidas com vapor ou fumaça são descartadas; o modelo treinado pela Neural reforça a detecção.
  4. 4O vazamento é confirmado em pelo menos 3 de 5 quadros seguidos, evitando alarmes por reflexos.
  5. 5A área afetada é medida quadro a quadro para identificar expansão.
  6. 6Alertas com imagem são enviados à manutenção e ao SESMT.
CLIPSeg (segmentação por texto, sem treino)YOLOv5 (modelo Neural treinado)OpenCV

Benefícios

  • Detecção precoce reduz perdas de produto e tempo de máquina parada.
  • Previne escorregões e quedas — uma das principais causas de acidentes.
  • Evita contaminação de solo e multas ambientais.
  • Registro histórico para manutenção preditiva.
até 30%
Redução de perdas de insumos
-50%
Tempo médio até a contenção
R$ 15–60 mil
Custo evitado por parada não programada

Estimativas de referência; dependem do tipo de líquido, iluminação e posicionamento das câmeras.

Fluxo e Contagem de Pessoas

Visitantes, entradas, permanência e mapa de calor da loja

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Contagem automática e anônima de pessoas: entradas e saídas por linha virtual, ocupação em tempo real, visitantes únicos, tempo médio de permanência e mapa de calor das áreas mais visitadas — transformando as câmeras em um sensor de audiência para decisões de operação e marketing.

Como funciona

  1. 1Cada pessoa é detectada e rastreada com um identificador anônimo.
  2. 2O cruzamento da linha virtual define entrada ou saída.
  3. 3As posições acumuladas formam o mapa de calor de circulação.
  4. 4Relatórios por hora, dia, semana e loja apoiam escalas, layout e campanhas.
YOLO11 (COCO)ByteTrackLinha virtualHeatmap

Benefícios

  • Taxa de conversão real da loja (fluxo × tickets).
  • Escala de funcionários alinhada ao pico de movimento.
  • Layout e exposição de produtos guiados pelo mapa de calor.
  • Controle de lotação para segurança e normas do Corpo de Bombeiros.
+5–15%
Aumento de conversão em vendas
-10–20%
Custo de mão de obra ociosa
98%
Precisão típica de contagem

Contagem anônima (sem identificação pessoal), compatível com a LGPD. Precisão depende do posicionamento da câmera.

Monitoramento de Filas

Tamanho da fila, tempo de espera e alerta para abrir novo atendimento

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Medição automática do tamanho das filas e do tempo de espera em caixas, balcões, recepções e guichês. Quando a fila ultrapassa o limite, o sistema recomenda a abertura de um novo ponto de atendimento — antes que o cliente desista da compra.

Como funciona

  1. 1Uma zona de fila é desenhada sobre a imagem da câmera.
  2. 2Cada pessoa na zona é rastreada e tem seu tempo de espera medido.
  3. 3A saída da zona é contabilizada como atendimento.
  4. 4Alertas de fila longa e espera excessiva são enviados à gerência.
YOLO11 (COCO)ByteTrackZona de fila

Benefícios

  • Menos abandono de compras por fila longa.
  • Cumprimento de leis de tempo máximo de espera.
  • Dimensionamento de caixas por dados reais.
-30–50%
Tempo médio de espera
+2–4%
Recuperação de vendas
+15 pts
NPS

Estimativas de referência de mercado varejista; resultados dependem do volume de clientes e da operação.

Perfil do Visitante

Estimativa de sexo e faixa etária do público + mídia personalizada

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Estimativa anônima do perfil do público — sexo e faixa etária — a partir das câmeras. Os dados alimentam relatórios de audiência e a Mídia Personalizada: telas e totens exibem o conteúdo com maior sinergia com o perfil de quem está passando naquele momento.

Como funciona

  1. 1Rostos são detectados e acompanhados enquanto permanecem no campo de visão.
  2. 2Um Vision Transformer (ViT) estima a idade em anos e o sexo a partir dos rostos de frente, algumas vezes por pessoa.
  3. 3As leituras são consolidadas por pessoa (mediana da idade e média da probabilidade de sexo), o que elimina oscilações.
  4. 4Cada pessoa é contada uma única vez, sem armazenar imagens ou identidade.
  5. 5O perfil agregado dispara a recomendação de mídia/campanha mais aderente.
YuNet (OpenCV)Vision Transformer idade/sexo (ViT-Base/16 · ONNX INT8)Rastreamento facialMediana temporal por pessoa

Benefícios

  • Conhecer quem realmente visita a loja (não só quem compra).
  • Campanhas e mix de produtos alinhados ao público real de cada horário.
  • Audiência comprovada para vender espaços de mídia a parceiros.
+20–35%
Atenção a conteúdos em telas
+8–12%
Vendas de itens promovidos
nova receita
Monetização de telas (retail media)

Estimativas de idade e sexo são aproximações estatísticas (erro médio de ~6–7 anos e ~87 % de acerto de sexo em validação com o conjunto FairFace; iluminação, ângulo e resolução da câmera influenciam). Recomenda-se uso agregado e anônimo (LGPD).

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