スマートリテール人流ヒートマップ
店内で客がどこを歩き、どこで止まるかをヒートマップにします。
どの棚が客を引き付け、どの通路が素通りされているかを可視化します——reCamera、または IP カメラ + AI ボックスに対応し、店舗に合った構成を選べます。
再利用できる現場テンプレート
売り場の配置を人の動線と滞在で判断していて、カメラを高い位置から俯瞰で設置できる屋内。
小売店舗
コンビニの棚まわり、アパレル店の試着室前、スーパーのエンド什器。どの棚の前で長く止まるかを見て陳列を変えます。
展示場とミュージアム
科学館の展示ゾーン、モーターショーのブース、博物館の順路。人気の展示と見学ルートが分かります。
すでにカメラがある公共空間
商業施設のアトリウム、空港の搭乗待合、図書館の自習席。既存の IP カメラを残したまま、横に AI ボックスを 1 台足します。
適さない条件：個人を特定する用途、屋外の遠距離での人数計測。カメラは計測エリアを見下ろす向きで、対象から 3〜5 m の位置に設置します。
どう実現するか
俯瞰カメラが映像を取得し、AI ホストが検出を行い、ダッシュボードのバックエンドがデータを保存して描画します。reCamera を使う構成では検出がカメラ内で完結し、別途ホストは不要です。
3 つの要素があります。フロアを映すカメラ、人を検出するもの（reCamera 自身、または IP カメラの横に置く AI ホスト）、そしてデータを保存し描画する 1 台のバックエンドです。すべての検出器が位置と人数を同じバックエンドへ送るため、1 つのダッシュボードですべてのカメラをカバーできます。映像は現場で処理され、バックエンドが保持するのは数値であって映像ではありません。
カメラ
入り口は 2 通りで、すでに何が設置されているかで決まります。
- カメラがまだない場合 → reCamera 2002 または reCamera Pro。検出・トラッキング・滞留状態・入退場カウントはすべてカメラ内で完結します。分析アプリがカメラを占有するため、そのカメラ上の Node-RED は停止します。
- すでに IP カメラがある場合 → そのまま使います。RTSP ストリームを出せるカメラであれば機種を問わず、隣に置いた AI ホストが検出を行います。
カメラは高い位置に、カウント対象のエリアを見下ろすように、対象から 3〜5 m の距離に設置します。すべてのデバイスは同一のローカルネットワーク上にある必要があります。
AI ホスト
AI ホストが必要なのは IP カメラのプリセットのみです。どのホストも同じトラッキングと滞留ロジックを実行し、違いはアクセラレータだけです。
| 検出ホスト | アクセラレータ | 選ぶ目安 |
|---|---|---|
| reCamera 2002 / reCamera Pro | 内蔵 NPU | カメラ 1 台、追加ボックス不要 |
| reComputer RK3588 / RK3576 | Rockchip NPU | すでに Rockchip ボードを使っている |
| reComputer R2000 series（R2135-12、Hailo-8） | Hailo-8 | コンパクトな産業用ボックス。アクセラレータ 1 つにつき Hailo アプリ 1 つ |
| reComputer J40 / J50 series | Jetson Orin GPU | 1 台のホストで複数カメラをまかなう |
Jetson プリセットは初回デプロイ時にモデルをビルドします（2〜5 分）。Hailo プリセットは HailoRT 4.21 が必要です。RK プリセットはボードに合ったモデルが必要です。
ダッシュボードバックエンド
1 つのバックエンドがすべてのプリセットにサービスを提供します。ノート PC、reComputer R1100、あるいは AI ホスト自身の上でも動作します。
すべての検出器はローカルネットワーク上でこのバックエンドへ結果を MQTT で送信し、ダッシュボードとヒートマップは同じネットワーク上のブラウザで開きます。
フロアプランのキャリブレーションは、カメラのスナップショット上の 4 点とフロアプラン上の 4 点を対応させて行います。複数台のキャリブレーション済みカメラを 1 枚の共有フロアプランに重ねられます。
データインターフェースは下記「何が得られるか」をご覧ください。
どこまでできるか
稼働後、店舗がブラウザーで見る来店ダッシュボードとヒートマップ。
実測データ
実際の RTSP ソースで、カメラのフレームからバックエンドに結果が届くまでを実測しています。
| 現場で得られるもの | 代表値 | 機器 |
|---|---|---|
| カメラ 1 台あたりの追跡フレームレート（ソース 15 FPS） | 14.3 FPS | reComputer R2000 シリーズ（R2135-12、Hailo-8） |
| カメラ 1 台あたりの追跡フレームレート | 13.2 FPS | reComputer RK3588 |
| ダッシュボードの更新頻度 | 1 秒あたり 1 メッセージ | reComputer RK3588 / RK3576 |
同じ試験で reComputer RK3576 は 13.3 FPS でした。Rockchip ボードでは映像デコードが CPU ではなくハードウェアで動きます。
制約：ヒートマップが示すのは人がどこにいるかであり、誰であるかではありません。精度は設置高さと画角に左右されます。柱や出入口など離れた位置にある目印を使って、フロアプランに対して校正してください。機器ごとのトラッキング FPS と Grafana 連携ベンチマークは エンジニアリング Wiki · 店舗ヒートマップ & Grafana ソリューション を参照してください。
何が取り出せるか
どの検知器も同じメッセージ形式でバックエンドのブローカーに発行します。
| トピック / ポート | 内容 | retained |
|---|---|---|
<site>/retail-vision/results/<camera-id> | 1 秒ごとにバッチ化した JSON 1 件：エリアごとの集計（在留数、閲覧中、関心あり、対応必要、入場数、退場数、平均滞留時間）と、追跡中の人物ごとの位置と滞留時間 | いいえ |
<site>/retail-vision/status | online / offline | はい |
| MQTT ブローカー 1883 | すべての検知器からの結果 | - |
| Grafana 3000 | 時間別・日別・週別の人流推移、滞留時間、入退場数 | - |
| ライブヒートマップ 8080 | カメラ映像またはフロアプラン上のヒートマップ重ね表示 | - |
| 映像ゲートウェイ 1984 | カメラの検出とライブプレビュー | - |
<site> と <camera-id> は導入時に設定します。店舗ごとに 1 つのサイト名、カメラごとに 1 つの ID を割り当ててください。位置はフレームに対する百分率のため、フロアプランの校正は 1 回で、どのカメラ解像度でも使えます。データはバックエンドの InfluxDB に保存され、Grafana から照会・エクスポートできます。
どう導入するか
現場の状況をお聞かせください。ハードウェアはこちらで選び、その後データ接続と手順に進みます。
構成を選ぶ
店舗の状況をお聞かせください。ハードウェアはこちらで選びます。
既設カメラ
現場に利用できる IP カメラはありますか？壁にあるカメラはそのまま使います。変わるのは人を検出する機器だけです。
構成を選ぶ
店舗の状況をお聞かせください。ハードウェアはこちらで選びます。
AI カメラ直結
1080P 映像の reCamera 2002 を近距離・狭いエリアに設置し、カメラ内で人物の検出と追跡を行って、手元のコンピュータ上のバックエンドへ MQTT で送信します。AI ボックスは不要です。解析アプリがカメラを占有するため、そのカメラ上の Node-RED は停止します。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reCamera 2002 1 102991895 - AI カメラ直結 + バックエンドサーバー
同じカメラに、ブローカー、InfluxDB、Grafana、映像ゲートウェイを動かす reComputer R1100 を加えたものです。後から追加したカメラも同じバックエンドに送信します。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reCamera 2002 1 102991895 - reComputer R1100 1 113991374 - reCamera Pro
広いエリアや遠距離向けのカメラ 1 台構成です。reCamera Pro は 4K で撮影するため、カメラから遠い人物でも検出に足りる大きさを保てます。上流ではベータ版とされています。解析アプリは本ソリューションではなくカメラの App Center から導入します。アプリが未導入の場合、導入手順が現在の導入状況を表示します。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reCamera Pro 1 100092895 - reCamera Pro + バックエンドサーバー
reCamera Pro に、ブローカー、InfluxDB、Grafana、映像ゲートウェイを動かす reComputer R1100 を加えたものです。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reCamera Pro 1 100092895 - reComputer R1100 1 113991374 - IP カメラ + Rockchip NPU
IP カメラをそのまま使い、reComputer RK3588 が NPU 上で検知器を、ハードウェアで映像デコードを動かします。実ストリームでの実測は 13.2 FPS（RK3576 は 13.3 FPS）、バックエンドへは 1 秒あたり 1 メッセージです。バックエンドは同じボックス上で動かせます。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reComputer RK3588 1 100071234 - IP カメラ + reComputer Industrial R20（Hailo）
IP カメラをそのまま使い、reComputer Industrial R2000 の Hailo-8 が検知器を動かします。15 FPS の実ストリームで実測 14.3 FPS です。HailoRT 4.21 が必要で、同じアクセラレータ上で他の Hailo アプリは動かせません。バックエンドは同じボックス上で動かせます。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reComputer R2000 シリーズ（Hailo-8） 1 100020831 - 既設カメラのアップグレード
IP カメラをそのまま使い、GPU 上で TensorRT により YOLO11n を動かす Jetson ボックスを追加します。推論単体で 9.7 ms です。モデルは初回デプロイでビルドし、2〜5 分かかります。バックエンドは同じ Jetson 上で動かせます。
硬件/物料名称 数量 型号/SKU 说明 reComputer Super J4012 1 114110314 -
よくある質問
デプロイ完了後は完全ローカルで自立稼働し、インターネット接続は不要です。
- ローカル完結：推論（reCamera または AI ホスト）、MQTT ブローカー、時系列データベース、Grafana ダッシュボードの全スタックが施設内で動作します。
来店客の映像データが保存・アップロードされることは一切ありません。
- メタデータ運用：映像フレームはメモリ上で即座に解析され、データベースに保存されるのは座標ヒートマップと滞在時間統計のみです。
- プライバシー保護：個人を特定可能な顔画像や動画ファイルは生成・保持されません。
エッジ AI アクセラレータの活用により、十分なリアルタイム追従性能を発揮します。
- reComputer R2000 (Hailo-8)：15 FPS の RTSP ストリームに対し 14.3 FPS で安定追従
- reComputer RK3588 / RK3576：それぞれ 13.2 FPS / 13.3 FPS で追従
- ダッシュボード更新：集計データは 1 秒周期で Grafana へリアルタイム反映されます。
バックエンド 1 台で複数台のカメラを収容し、店舗フロアやエリアごとに統合表示できます。
カメラごとにエリア名とデバイス ID を割り当てることで、単一の Grafana 画面上でフロア全体の動線や滞留傾向をマルチビュー比較できます。
内蔵データベースの自動保持ポリシーにより、ストレージ容量に応じて自由に設定可能です。
- 既定設定：30〜90 日間の詳細データおよび長期統計データを自動集計して保持
- ストレージ消費：メタデータのみの軽量記録のため、数十 GB の容量で数年分の滞留トレンドを保存できます。
過度な密集や極端な逆光・暗所では検知漏れが生じる可能性があるため、適切な画角設計が必要です。
- 推奨配置：真上（トップダウン）または高所からの斜め見下ろし画角により、人同士の重なり（オクルージョン）を大幅に低減できます。
Grafana のデータソース共有や SQL / API 連携により、売上データとの相関分析が可能です。
時間帯ごとの立ち寄り人数とレジ通過客数を突き合わせることで、立ち寄り購買率や棚前滞在効果の検証に活用できます。
Grafana（AGPLv3）および採用する時系列データベース・モデルの規約を確認してください。
社内利用や標準的なエッジアプライアンス運用には追加ライセンス費用なしで導入可能です。
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