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.

Fluxo e Contagem de Pessoas

Visitantes, entradas, permanência e mapa de calor da loja

Ver demonstração

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

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.

Satisfação do Cliente

Reação de clientes a produtos, vitrines e atendimento

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 facial

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.

Perfil do Visitante

Estimativa de sexo e faixa etária do público + mídia personalizada

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. 2Uma rede neural estima sexo e faixa etária; as leituras são consolidadas por pessoa (votação).
  3. 3Cada pessoa é contada uma única vez, sem armazenar imagens ou identidade.
  4. 4O perfil agregado dispara a recomendação de mídia/campanha mais aderente.
YuNet (OpenCV)CNN idade/sexo (Levi & Hassner)Rastreamento facial

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; recomenda-se uso agregado e anônimo (LGPD).

Provador Virtual de Óculos (AR)

Experimente armações em tempo real com realidade aumentada

Simulador de realidade aumentada que posiciona armações de óculos no rosto do cliente em tempo real, acompanhando movimentos da cabeça. Ideal para e-commerce, totens em loja e campanhas — o cliente experimenta dezenas de modelos em segundos, sem tocar nos produtos.

Como funciona

  1. 1A malha facial localiza olhos, ponte nasal e têmporas a cada quadro.
  2. 2A armação escolhida é escalada, rotacionada e alinhada ao rosto.
  3. 3O catálogo pode ser carregado com as imagens (PNG) das coleções do cliente.
  4. 4Integração com o Mold IA X Try-On para gerar fotos e catálogos personalizados.
MediaPipe Face MeshRealidade Aumentada 2D

Benefícios

  • Experiência de compra inovadora e sem contato.
  • Mais modelos experimentados por visita.
  • Menos devoluções no e-commerce.
+30–40%
Conversão no e-commerce
-25%
Taxa de devolução
3x
Modelos experimentados por visita

Referências de mercado de try-on virtual; a precisão aumenta com boa iluminação frontal.

Poças e Vazamentos em Corredores

Identifica vazamentos e poças em pisos, tubulações e equipamentos

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. 2Modelo treinado pela Neural reconhece manchas e escorrimentos de líquidos.
  3. 3A área afetada é medida quadro a quadro para identificar expansão.
  4. 4Alertas com imagem são enviados à manutenção e ao SESMT.
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.

Quedas de Clientes

Identifica quedas e posturas de risco com estimativa de pose

Estimativa de pose humana (17 pontos do corpo) aplicada a cada pessoa no campo de visão. Ao identificar a transição brusca de em pé para deitado — ou uma pessoa caída por tempo prolongado — o sistema dispara alerta imediato para a equipe de socorro, reduzindo o tempo até o atendimento.

Como funciona

  1. 1O modelo de pose localiza ombros, quadris, joelhos e demais articulações de cada pessoa.
  2. 2O rastreador acompanha cada indivíduo ao longo do tempo.
  3. 3Ângulo do tronco, proporção do corpo e velocidade de descida do quadril caracterizam a queda.
  4. 4Alerta com imagem e localização da câmera é enviado em segundos.
YOLO11-PoseByteTrackRegras biomecânicas

Benefícios

  • Redução drástica do tempo entre a queda e o socorro ("long lie").
  • Registro em vídeo para análise de causa raiz e defesa jurídica.
  • Menor carga de vigilância visual sobre a equipe de enfermagem.
-80%
Tempo até o socorro
R$ 13–25 mil
Custo adicional médio por queda com lesão
até 40%
Redução de quedas com lesão grave

Estimativas de referência em literatura de segurança do paciente; o desempenho depende do ângulo e da cobertura das câmeras.

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