導入メリット – MERIT –
カメラが捉えた
ナンバーを
自動で
テキストデータ化
従来は、守衛が常駐して行っていた入退場管理業務を「認識番長2」へ置き換える事で、正確性やスピード感が大幅にアップ。
担当者を他の業務へ置き換える事が可能になります。
データを元に
車両を一元管理
複数の出入口でも事務所PCで一元管理可能。顧客入場のポップアップ表示や画像と紐づいた車両の履歴検索などがデータベースで確認可能です。
データを自由に取り出し
他システムと連携させた
2次利用
蓄積されたデータは希望形式で出力でき、様々に活用することが可能です。
入退場管理
ゲートと連携させて自動開閉させるなど外部設備との連動も可能です。
マーケティング
どの地域からの来場者が多いかなどのデータ確認が容易にでき、広告出展の目安などに活用可能です。
カスタマイズ
現場に合わせてご要望の様式でのデータ出力が可能です。
機能・特長 – FEATURE –
業界トップクラス99％の認識率
他社品は95%程度が一般的です。
停車しないといけないシステムも多い中、100kmで走行しても認識可能です。
新ナンバーへの対応
ご当地ナンバーやオリンピックナンバーなど、ナンバープレートの種類増加時は、一般的に半年程度その対応に時間がかかりますが、認識番長はどこより早く対応できる自信があります。
※2014年11月17日のご当地ナンバー追加と同時に対応 Verをリリースしました。
導入件数件5,000以上の
豊富な実績
独自アルゴリズムと豊富な実績でどんな現場にも柔軟で最適な対応します。特殊な環境でも、過去の豊富な経験から最適なご提案をいたします。
高いコストメリット
ゲートやセンサーを使わないカメラのみのシステムは初期時の費用を大幅に抑えます。
人の手で行ってきた業務からの置換えは導入コスト以上の人件費低減につながります。
車番認識システム、ナンバープレート認識システムなら『認識番長2』
活用事例 – APPLICATION EXAMPLE –
来場者のマーケティングや入退場管理、スタッフ配置計画、
お客様へのサービス差別化などの作業効率アップにお役立てください！
店舗
- 駐車場の入退場手続きを
効率化したい - 駐車場にゲートシステムを導入したが、登録された車両は、自動でゲートが開くようにし、従業員の負担を軽減したい。
来場される車両ナンバープレートから来場者の地域を把握しマーケティングにも活用可能。
入場時刻と退場時刻の差分により、お客様の滞在時間のカウント・集計が可能です。
ドライブスルー
- 顧客への引渡しミスを
軽減したい - お客様への対応は細心の注意を払っているが、渡し間違いからのミスが無くならず、事後対応に時間と労力を取られてしまう。
ドライブスルー運用における来場者車両ナンバーとオーダーの紐付け管理。
店舗内のモニターにて確認後にお渡しします。
カーディーラー
- 顧客の来場に素早く気付き
先に対応したい - 作業に没頭しているとお客様の来場に気づけずに、お待たせさせてしまうことが度々発生します。
来場時から気持ちよく過ごしてもらうため、お出迎えをしたい。
来場されたら、モニターへのポップアップ表示！
お客様のナンバーから、お客様名と来場目的を表示。
イベント会場
ショッピングモール
- データを元にスタッフの
配置計画を立てたい - 経験や勘に頼った計画では、どうしても来場者数を読み切れず、スタッフ数に過不足が生じてしまう。安定した運営のために、データに基づいた管理をしたい。
ゲート通過の記録から、時間帯別・曜日別の通行量を把握し、スタッフの配置計画に活用することができます。
「サービスの質を上げ、顧客満足度の向上をサポートいたします。」
システム概略 – SYSTEM –
認識エンジンはネットワークカメラの画像を常時取りこんで、
自動的に車両を検知し、ナンバープレート認識します。
認識の流れ
比較表 – COMPARISON TABLE –
| 認識番長2 | 他社品 | |
| 認識エンジン | 独自開発 | 国内開発メーカーは他に2社 |
| 最大認識速度 | 時速100km | 25～35kmが一般的 |
| 認識率 | 99％ | 95％前後 |
| 1台のサーバーに対するカメラ台数 | 8台まで対応 | 2 or 4台が一般的 |
お客様の声 – VOICE –
ご提案後でも予算に応じて柔軟にご調整いただけたので
会社の決済が取りやすかったです。
（地図サイトの）航空写真を元に概算見積りをいただけたので、
現場調査費用が抑えられ助かりました。
難しいと思った要望も難なく対応していただけ、
豊富な導入実績に裏付けされた対応力に驚きました。
設置して終わりではなく、合計3日間の昼夜を問わない調整など
責任をもったご対応でとても安心できました。
