Перейти к основному содержимому

Анализ зрительских эмоций

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Недостаток обратной связи от зрителей: Традиционные методы сбора отзывов (опросы, анкеты) часто не дают полной картины эмоционального отклика аудитории.
  2. Сложность анализа больших объемов данных: В индустрии развлечений генерируется огромное количество данных, которые сложно анализировать вручную.
  3. Необходимость оперативного реагирования: Для успеха в индустрии развлечений важно быстро адаптироваться к предпочтениям зрителей.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Кинотеатры и студии
  • Телевизионные компании
  • Организаторы мероприятий (концерты, фестивали)
  • Платформы потокового вещания

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Анализ эмоций в реальном времени: Агент анализирует мимику, жесты и голосовые интонации зрителей для определения их эмоционального состояния.
  2. Генерация отчетов: Автоматическое создание отчетов с анализом эмоционального отклика аудитории.
  3. Прогнозирование успеха контента: На основе анализа эмоций агент может прогнозировать успех фильмов, сериалов или мероприятий.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в отдельные системы для анализа эмоций на конкретных мероприятиях.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать вместе для анализа эмоций на крупных мероприятиях или в сети кинотеатров.

Типы моделей ИИ​

  • Компьютерное зрение: Для анализа мимики и жестов.
  • Обработка естественного языка (NLP): Для анализа голосовых интонаций.
  • Машинное обучение: Для прогнозирования успеха контента на основе исторических данных.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные с камер и микрофонов, установленных в залах.
  2. Анализ: Данные анализируются с использованием моделей компьютерного зрения и NLP.
  3. Генерация решений: На основе анализа генерируются отчеты и рекомендации для улучшения контента.

Схема взаимодействия​

[Камеры и микрофоны] -> [Сбор данных] -> [Анализ эмоций] -> [Генерация отчетов] -> [Рекомендации]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Определение ключевых метрик и параметров анализа.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов сбора и анализа данных.
  3. Подбор решения: Адаптация готовых решений или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение моделей на исторических данных.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте API для интеграции агента в ваши системы.
  3. Настройка: Настройте параметры анализа в соответствии с вашими потребностями.
  4. Запуск: Запустите агента и начните сбор данных.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "event_id": "12345",
  "data": {
    "video_feed": "url_видео_потока",
    "audio_feed": "url_аудио_потока"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "prediction": {
    "success_probability": 0.85,
    "emotion_breakdown": {
      "happy": 0.6,
      "sad": 0.2,
      "neutral": 0.2
    }
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "retrieve_data",
  "event_id": "12345"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "emotion_data": [
      {
        "timestamp": "2023-10-01T12:00:00Z",
        "emotion": "happy",
        "confidence": 0.9
      },
      {
        "timestamp": "2023-10-01T12:01:00Z",
        "emotion": "neutral",
        "confidence": 0.8
      }
    ]
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /analyze_emotions

    • Назначение: Анализ эмоций в реальном времени.
    • Запрос: JSON с данными видео и аудио потоков.
    • Ответ: JSON с результатами анализа.

  2. /retrieve_data

    • Назначение: Получение исторических данных анализа.
    • Запрос: JSON с идентификатором события.
    • Ответ: JSON с данными анализа.

Примеры использования​

Кейс 1: Кинотеатр​

Кинотеатр использует агента для анализа эмоций зрителей во время премьер. На основе данных агент рекомендует изменения в маркетинговой стратегии и подборе фильмов.

Кейс 2: Телевизионная компания​

Телевизионная компания использует агента для анализа эмоций зрителей во время трансляций. Данные используются для улучшения контента и повышения рейтингов.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты