Um ein Produkt entwickeln zu können, dass einen echten Mehrwert bietet, hat das Team zu Beginn des Projekts mit Museumsleitern und Kuratoren als potentielle Nutzer gesprochen. Auf Basis der aus den Interviews gewonnenen Erkenntnisse entstand Theia.
Das kamerabasierte System zum Besuchertracking ist in der Lage, Besucherzahlen, Positions- und Bewegungsdaten in Echtzeit zu erfassen und aufzubereiten. Hierfür nimmt in jedem Raum der Ausstellung ein Raspberry Pi mit 160° Kameramodul im Sekundentakt Bilder auf.
Diese werden mittels Machine Learning analysiert. Es findet zunächst die Personenerkennung pro Bild statt, dann bildübergreifendes Personentracking mit einem eigens entwickelten Algorithmus. Schließlich werden die Positionen der Besucher im Raum möglichst genau bestimmt.
Über das Dashboard kann man die Daten abrufen und in Form von Statistiken und Grafiken, wie Heatmaps visualisieren lassen. Um das Dashboard möglichst benutzerfreundlich zu gestalten, stand das Team während des gesamten Entwicklungsprozesses im engen Austausch mit den Museumsmitarbeitern.
Das erarbeitete Konzept stellt ein „Minimum Viable Product“, einen Prototypen, dar. Im Fokus steht eine interaktiven Karte der Ausstellungsräume. Es sind die Livepositionen der Besucher zu sehen; alternativ kann die Verteilung der Besucher über verschiedene Zeiträume angezeigt werden. Statistiken liefern zudem noch weitere Informationen, wie die Auslastung der Räume oder eine Prognose der Besucherzahlen.
Wie bei Prototypen stets der Fall, bleibt auch bei Theia noch Raum für Verbesserungen und neue Features, sowohl in der Hardware und Technik, als auch auf dem Dashboard. Eine wichtige weitere Funktion ist die Ermittlung der Laufwege der Besucher. Diese könnten in Form von Pfaden dargestellt werden und beispielweise hilfreich sein, um nachvollziehen zu können, wie sich einzelne Besuchergruppen im Museum verhalten. Mithilfe dieser Information könnte die Besucherleitung ihr Museum optimieren.
