Как автоматизировать подсчет посетителей и выявление подозрительных ситуаций с помощью видеоаналитики

Эта статья расскажет, как технологии видеонаблюдения, основанная на искусственном интеллекте (ИИ) упрощают жизнь бизнеса и обеспечивают безопасность, с примерами реальных внедрений.
В современном бизнесе и управлении общественными пространствами ключевыми задачами являются оптимизация процессов и обеспечение безопасности. Подсчет посетителей помогает понять, как эффективно использовать ресурсы, а выявление подозрительных ситуаций предотвращает инциденты.
Традиционные методы, такие как ручной подсчет или базовые системы видеонаблюдения, требуют значительных затрат времени и часто не дают точных данных. Видеоаналитика, основанная на ИИ и компьютерном зрении, автоматизирует эти процессы, повышая точность и снижая нагрузку на персонал.

Видеоаналитика — это технология обработки видеопотоков с помощью ИИ для извлечения полезной информации. Она превращает обычные камеры в интеллектуальные системы, способные анализировать данные в реальном времени. Основные компоненты видеоаналитики включают:

• Камеры высокого разрешения: Обеспечивают четкое изображение для анализа.
• Алгоритмы компьютерного зрения: Распознают объекты, лица, движения и поведение.
• Машинное обучение: Позволяет системе обучаться на данных, улучшая точность с течением времени.

Ключевые функции видеоаналитики:

• Распознавание лиц: Идентификация людей для контроля доступа или поиска.
• Подсчет объектов: Определение количества людей или предметов в зоне.
• Анализ поведения: Выявление аномалий, таких как агрессия или нахождение в запрещенных зонах.

zool.ai построена на вычислительных алгоритмах компьютерного зрения и машинного обучения. Она обрабатывает поток в реальном времени, интегрируется с базами, контролирует доступ и взаимодействует с кассовыми и ERP-системами.
Например, в супермаркете камера с видеоаналитикой может подсчитывать посетителей, определять их пол и возраст, а также выявлять подозрительное поведение, например, попытки кражи. Технология работает автономно, минимизируя вмешательство человека, и интегрируется с другими системами, такими как системы контроля доступа или кассовые терминалы.

Подсчет посетителей — это не просто сбор статистики, а инструмент для повышения эффективности бизнеса. Он помогает:

• Оптимизировать работу персонала: Распределять сотрудников в часы пик.
• Анализировать пиковые часы: Определять, когда магазин или ТЦ наиболее посещаемы.
• Получать маркетинговые инсайты: Понимать демографию аудитории и эффективность промоакций.

Ритейл, музеи и торговые центры активно используют подсчет посетителей. Например, в ритейле данные о трафике помогают оптимизировать выкладку товаров, прогнозировать спрос и становиться лидерами в технологической гонке, а в музеях — управлять потоками посетителей, чтобы избежать перегрузки экспозиций.
Кофейни тоже начали узнавать посетителей в лицо. Сети «Правда кофе» и OneBucksCoffee начали экспериментировать с умным видеонаблюдением, чтобы лучше понять поведение клиентов. Система помогает создавать базы постоянных гостей, изучать их вкусовые предпочтения и на основе полученных данных адаптировать меню, повышать лояльность и стимулировать рост продаж.

Процесс автоматизированного подсчета включает несколько этапов:

1. Установка камер: Камеры монтируются над входами или ключевыми зонами на высоте 2,5−4 метра для точного захвата потока.
2. Настройка зон подсчета: В программном обеспечении задаются виртуальные линии или области, при пересечении которых фиксируется посетитель.
3. Алгоритмы анализа: ИИ распознает personally identifies людей, исключая тени или неживые объекты, с точностью до 95%.

Возможности zool. ai в этом сценарии:

• Простая настройка на собственных камерах через личный кабинет.
• Отчёты о трафике, демографии и пиковых нагрузках.
• Гибкая интеграция с BI и CRM.

Например, в супермаркете камера над входом фиксирует каждого входящего и выходящего, формируя отчеты о посещаемости. Система различает группы людей и работает даже в условиях высокой нагрузки, например, в часы пик.
В июле 2021 года розничная сеть «Магнит» начала внедрять систему видеоаналитики для мониторинга кассовой зоны: камеры сигнализируют, если в очереди стабильно стоят ≥ 5 человек, отправляют уведомления через мессенджер сотрудникам для открытия дополнительной кассы.
В результате: вдвое сократили количество очередей, повысили лояльность покупателей, ускорили обслуживание и улучшили операционную эффективность за счёт лучшего планирования смен и распределения нагрузки персонал.

• Зоны «горячие» и «холодные» — на основе алгоритмов межкамерного трекинга можно определить маршруты посетителей.
• Отчёты по зонам помогают оптимизировать размещение товаров, арендаторов или рекламных конструкций.
• zool.ai собирает детальную статистику по перемещениям, формируя отчёты для маркетинга и управления.

ТРЦ «Июнь» вместе с управляющей компанией «Сампа» внедрили интеллектуальные камеры с обзором 360° для анализа посетителей.
В результате были получены точные данные о поведении посетителей и загруженности зон, улучшена планировка арендаторов и рекламных площадок, повысилась эффективность маркетинговых кампаний.
Проект повысил прозрачность и коммерческую привлекательность.

Подозрительные ситуации включают:

• Необычное поведение: Агрессия, бег, паника.
• Нахождение в запрещенных зонах: Попытки проникновения в служебные помещения.
• Оставленные предметы: Потенциально опасные объекты, такие как сумки.

Эти инциденты могут угрожать безопасности или приводить к убыткам, например, из-за краж в магазинах.

zool.ai включает в себя:

• Автоматическое тревожное оповещение при нахождении предмета в зоне дольше заданного времени.
• Настройка зон безопасности и сценариев анализа поведения.
• Гибкость в вариантах оповещения: email, мессенджер, API-уведомления.

Видеоаналитика использует алгоритмы для:

• Детекции движений: Отслеживание перемещений людей и объектов.
• Анализа аномалий: Выявление отклонений от нормального поведения, например, человека, бегущего в толпе.
• Интеграции с системами безопасности: Автоматическая отправка уведомлений охране или на мобильные устройства.

Например, система может отправить сигнал тревоги, если камера фиксирует оставленную сумку или человека, находящегося в зоне склада дольше положенного времени.

zool.ai легко встраивается в инфраструктуру предприятия:

• Подключение к СКУД и 1С для автоматического учёта номеров автомобилей и посетителей.
• Реестр разрешённых и запрещённых лиц или ТС, без необходимости карт-пропусков.
• Лёгкая настройка через REST API или веб-интерфейс для интеграции с ERP или CRM.
• Веб-приложение с настраиваемыми дашбордами и аналитикой.

В Аэропорту Шереметьево внедрение автоматических решений позволило круглосуточно выявлять «бесхозные» сумки. Камеры, установленные по всей территории аэропорта, передают изображение на центральный пункт мониторинга.
Специальное программное обеспечение анализирует видеопоток, выявляя объекты, которые долгое время находятся без движения в определенных зонах. Это сократило время реакции на инциденты на 40%.

«М.Видео-Эльдорадо» интегрировали ИИ для нескольких сценариев: подсчет посетителей и создание «тепловых карт», контроль очередей, оповещение при длительном пребывании покупателя «в одиночку» в зале.
После установки сценария «одинокого покупателя» количество тревожных событий снизилось с 25 до 5 в день, т. е. персонал стал быстрее реагировать и оказывать помощь.
Аналогично с очередями: оповещения о скоплении приводят к оперативному вмешательству, а тепловые карты помогают оптимизировать размещение товаров и зонирование.

Метро Лондона использует камеры с функцией анализа поведения для обеспечения безопасности. Они фиксируют такие аномалии, как скопления людей или подозрительные движения. Система интегрирована с центром управления, где операторы получают уведомления в реальном времени. Это позволило сократить инциденты на 20% и повысить скорость реагирования охраны.

Компания Yves Rocher (Ив Роше) внедрила систему беспроводной аналитики.
Она анализирует поведение посетителей как внутри, так и за пределами магазинов, включая такие параметры, как трафик, доля зашедших, длительность визитов и лояльность. Пилотный проект показал положительные результаты и привел к масштабному внедрению системы в собственные магазины сети.

• Автоматизация рутинных задач: Снижение нагрузки на сотрудников.
• Высокая точность: До 98% при распознавании объектов и подсчете.
• Интеграция: Совместимость с системами контроля доступа и POS-терминалами.

Снижение человеческого фактора: Исключение ошибок, связанных с усталостью или невнимательностью.

• Стоимость внедрения: Камеры и ПО могут быть дорогими, особенно для малого бизнеса.
• Конфиденциальность: Использование распознавания лиц требует соблюдения законов, таких как ФЗ-152 в России.
• Необходимость настройки: Требуется профессиональная установка и калибровка.

zool.ai подойдет для производственных предприятий, складов и логистики, школ, торговли, медицины, общепита, автосервисов, горно и нефтедобывающей промышленности, строительных компаний, торговых сетей, офисов, ритейла.

От ритейла до общественных пространств, технологии помогают оптимизировать процессы и снижать риски.
zool.ai предлагает гибкий и надёжный инструмент, который подходит для разных объектов: от торговых точек до производственных площадок. Быстрое внедрение, точная аналитика и масштабируемость делают решение эффективным и удобным.
Если вы готовы к автоматизации и повышению качества управления, zool. ai — инструмент, который уже работает для ваших задач.
Внедряйте видеоаналитику уже сегодня, чтобы быть впереди конкурентов.