МТС научила камеры считать уникальных посетителей. Да, уникальных, а не всех подряд

Рассказываем, почему камеры с ИИ не ошибаются и как это поможет вашему бизнесу.

В интернет-магазине определить уников просто — достаточно прикрутить счётчик на сайт. В офлайне всё сложнее: часто одни и те же люди попадают в статистику несколько раз, потому что датчики не умеют их различать.

Мы научили видеоаналитику распознавать уникальных посетителей и исключать повторы. Рассказываем, в чём плюсы нашего решения и как оно работает.

Счётчик нужен, чтобы анализировать работу магазина или заведения. Он позволяет:

Но даже такой полезный инструмент имеет свои нюансы.

Уникальные посетители — те, кто зашли в помещение впервые за день. В ТЦ вы наверняка видели электронные рамки, которые считают людей. В них стоят инфракрасные датчики — как только человек проходит мимо них, его фиксируют.

Инфракрасные датчики не слишком эффективны по двум причинам:

Бывают датчики в виде камер, закреплённых на потолке. Они считают посетителей по головам и плечам, поэтому замечают даже людей небольшого роста — это преимущество. Но вот посчитать уникальных посетителей видеокамеры всё равно не могут, поэтому учитывают всех подряд — даже сотрудников.

Кажется, достаточно просто добавить в камере искусственный интеллект, который будет распознавать лица. Такие решения уже есть на рынке, в том числе у МТС.

Например, с 2020 года мы оснастили умными камерами около тридцати общественных мест в Приморье. Устройства распознают лица и могут находить по ним людей — например, нарушителей закона. Достаточно иметь фотографию преступника, чтобы отследить, на какой из камер он появился впервые и куда пошёл дальше.

Но просто распознавать лица недостаточно. Посмотрите на график ниже — он показывает, сколько людей зашло и вышло в сквер во Владивостоке. Не замечаете ничего странного?

Конечно, сквер — это не чёрная дыра, и люди там не исчезают. Дело в дубликатах — один и тот же человек проходит несколько раз мимо камеры, и его считают повторно. Чтобы решить эту проблему, нам пришлось научить устройства не просто распознавать лица, но и анализировать их. Для этого мы добавили специальную платформу.

Специальный регистратор ищет лица людей и сверяет их со своей базой данных. Если такое лицо не появлялось в радиусе действия камер раньше, его вносят в базу. Если нашлось совпадение, платформа обновляет информацию, например указывает последнее время и место обнаружения лица.

Дальше в работу включается специальное ПО. Оно получает данные о лицах, сопоставляет время входа и выхода и составляет маршруты, по которым двигались люди. В результате получаются отчёты. Благодаря им можно узнать, например, сколько времени в среднем проводят посетители в заведении и какие часы самые проходные.

Наша видеоаналитика уже работает в одной из больниц Владивостока. Чтобы внедрить систему, понадобилось четыре месяца, зато теперь руководство знает, сколько времени люди сидят в очередях, и работает над причинами задержек.

Может показаться, что база из лиц посетителей нарушает закон о персональных данных, но это не так. Дело в том, что мы не привязываем данные о лицах к ФИО конкретных людей — все изображения хранятся обезличенно.

Если речь идёт, например, о поиске преступника, руководству магазина или заведения придётся выдать полиции записи с камер — это тоже не противоречит закону.

Само же аналитическое ПО работает не с лицами, а с их идентификаторами — цифровыми кодами. Поэтому угрозы для персональных данных нет.

Если хотите узнать больше о том, как работает видеоаналитика, и понять, нужна ли она вашему бизнесу, задавайте вопросы в комментариях. Будем рады ответить!