Verwendung selbstlernender Algorithmen für die Indoor-Positionierung im Einzelhandel (DEEP NAV)

PFH Göttingen

Verwendung selbstlernender Algorithmen für die Indoor-Positionierung im Einzelhandel (DEEP NAV)

Dieses Projekt wird mit Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung gefördert

Die Zielsetzungen des Projektes bestehen einerseits darin, dem Kunden eine Indoor-Navigation in Form einer App anzubieten, mit der er in Geschäften, Einkaufszentren und öffentlichen Gebäuden Produkte oder Ausstellungsgegenstände auffinden kann. Andererseits soll das System dem Handel ein Werkzeug bieten, mit denen das Verhalten der Kunden in den Räumlichkeiten analysiert werden kann. Da in geschlossenen Räumen eine GPS Ortung nicht möglich ist, sollen iBeacons, Augmented Reality und weitere Sensordaten wie auch Deep Learning Verfahren integriert werden, um eine hinreichende Präzision der Navigation zu erreichen.

 

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Prof. Dr. Hans-Christian Riekhof Professor für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre insbesondere Internationales Marketing
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