Как мы победили GDPR с помощью нейросети и помогли маркетологам из ЕС анализировать эффективность рекламных билбордов

Обучили AI читать данные с лидара, вычислять человекопоток и передавать данные на сервер заказчика. Так, чтобы ни заказчика, ни его клиентов не оштрафовали на миллионы евро за нарушение закона о персональных данных.

Всем привет! Я директор питерской студии разработки Unistory. Мы специализируемся на продуктах с интеграциями искусственного интеллекта. В своем Telegram-канале пишу о том, как разные сферы бизнеса используют ИИ — подписывайтесь :)

Сегодня расскажу вам об одном из продуктов, который мы создали. Это устройство, вычисляющее человекопоток возле рекламных билбордов. Зачем это нужно? Давайте расскажу по порядку, с чего все началось.

Я выступал с этим кейсом на конференции про искусственный интеллект. Вот видео, если хотите посмотреть, как я рассказываю все это вживую и с дополнительной порцией мемов.

К нам пришел заказчик, который занимается созданием цифровых инструментов для маркетологов. Его идея была в том, чтобы создать независимый инструмент, который будет давать информацию об эффективности рекламных билбордов.

Легко отличить один от другого, если маркетолог, который заказывает рекламу out-of-home, хорошо знает город. Но если он живет в Мадриде, а рекламу размещает в Стокгольме? Именно для таких ситуаций и нужен независимый инструмент оценки человекопотока возле билборда.

Технически наша задача решалась просто: устанавливаем камеру, подключаем AI-модель компьютерного зрения, она считает людей. Однако решение должно было работать на европейском рынке, а в Европе действует GDPR, закон о защите персональных данных.

Снимать людей на улицах в маркетинговых целях запрещено законом. Наше решение должно было фиксировать информацию только о количестве людей. Поэтому обычная камера не подошла.

Чтобы решить проблему, рассматривали два варианта на замену обычной камеры: лидары и тепловизоры. Оба этих устройства способны зафиксировать количество людей, при этом не получая никакую информацию об их личности.

Перешли к расчетам: какой лидар нам нужен, с каким углом обзора, в каком положении его установить возле билборда.

Высота, на которой заказчик планировал устанавливать наши устройства, около 3-4 метров.

Наш разработчик прямо на бумажке рассчитал, как лучше установить лидар, чтобы он получил всю нужную информацию. Оказалось, идеальный вариант, с минимальным числом слепых зон — установить лидар линзой вниз.

Оптимальной моделью оказалась MID-360. Компактная, высокое качество сборки, большое разрешение, а главное — 10 кадров в секунду.

Лидар передает данные в виде набора координат. Это текстовый файл, с которым не сможет работать ни одна из моделей компьютерного зрения.

Было два варианта, что делать:

Чтобы собирать данные и передавать их на сервер, мы:

Теперь вопрос, какую нейросеть использовать, чтобы считать людей на таких картинках с лидара? Мы решили использовать YOLO8, потому что она не требовательна к мощностям и есть много открытых библиотек, что упростило работу программистов.

При этом нам все равно пришлось обучить нейросеть, ведь до этого ей не приходилось выполнять именно такую задачу — считать фигуры людей на пиксельных изображениях, где можно различить только силуэт.

В нашем случае это были фигуры людей. Мы сделали 8000 фотографий с лидара, разметили там людей и на этом материале обучили нейросеть.

Готовый сервис работает следующим образом:

Итак! Нейросеть обучена, софт готов, лидар подключен к компьютеру и модему. Выходим на осеннюю питерскую улицу — тестировать.

Было холодно, лидар нужно было держать высоко над головой, мы устали, но вернулись с очень радостным чувством — наше изобретение заработало.

Конечно, проект еще не закончен — есть над чем поработать. Самое главное — нужно собрать все детали нашего устройства в одну красивую стильную коробку, которая не будет бояться ни жары, ни холода, ни дождя.

А еще нужно дообучить нейросеть, чтобы она понимала, в какую сторону идет человек и видит ли билборд. Это важно, так как большинство билбордов двусторонние, и на разных сторонах обычно разная реклама.

В своем телеграм-канале Unicorn story я много рассказываю о том, как бизнесы из разных сфер используют AI в работе. Для своих подписчиков бесплатно раздаю гайд «Как сделать своего первого AI-ассистента».

Бот, которого вы сделаете по этому гайду, будет работать внутри Telegram и сможет выполнять огромное количество задач, например:

Чтобы получить гайд — просто переходите в диалог с нашим ботом в телеграме. Подписывайтесь на мой канал, и бот сам вышлет вам подробную инструкцию :)