При поддержке:
logo
logo

Видеонаблюдение: вызовы и решения

Читайте также

Что общего у Сеула и Москвы? Результаты 10 лет работы Hikvision в России Уходящие в ночной дозор: как работает видеонаблюдение в темноте «РЖД Арена»: как внедрить видеонаблюдение, одновременно соответствующее российским стандартам и требованиям УЕФА

Что может разглядеть умная видеокамера в магазине?

Успехи интернет-торговли заставили традиционный ритейл пересмотреть подходы к организации всей системы продаж. Результатом этой перестройки должна стать «умная торговля» (Smart Retail). Предстоящие изменения настолько значительны, что их называют «Второй технологической революцией в торговле». Техническая база, расширяющая функционал современных систем, включает усовершенствованные системы наблюдения (Video Surveillance System, VSS), интернет вещей, интеллектуальные технологии и дополненную реальность.

Новый ритейл

Умные устройства (камеры, датчики, мониторы и др.), снабженные Edge Computing, подключенные с сети и к тому же поддержанные остальными перечисленными выше технологиями, способны полностью видоизменить процесс общения покупателя с продавцом. Они реализуют человеко-компьютерное взаимодействие (Human-Computer Interaction, HCI) в форме, остающейся незаметной для покупателя. В этой процедуре ключевую роль играют средства видеонаблюдения и digital retail signage – цифровые табло. Первые собирают данные, вторые – предоставляют информацию клиенту. Экраны по своей функциональности перестанут быть тривиальными носителями нецелевой рекламы, и вместо этого возьмут на себя функции продавца-консультанта. Если покупатель подходит, скажем, к отделу верхней одежды, то средствами видеонаблюдения определяется не только его пол и возраст, но и, судя по облику, стилистические предпочтения, а далее средствами AR он или она могут быть представлены в предлагаемой одежде. В процессе выбора система способна уточнить желания покупателя, предложить ему дополнительные аксессуары и т.д. Покупатель по ходу выбора может оценивать не только стоимость, изделия, но и его параметры, что, например, существенно для спортивной одежды. Не посещая примерочной кабины, покупатель способен рассмотреть существенно большее количество альтернативных решений. То же самое можно распространить и на другие типы товаров – косметика, очки, детали интерьера и т.д.

И при всем этом – «никаких чудес». Говоря об интеллектуальных технологиях, которые используются в сегменте торговли, надо отдавать себе отчет в том, что мы имеем дело всего лишь с аппаратным и программным обеспечением, способности которых ограничены выполнением определенного числа специализированных функций. Под smart-технологиями в практическом смысле понимается исключительно то, что называют «слабым искусственным интеллектом (Weak AI). Weak AI целиком и полностью ориентирован на решение прикладных задач, именно поэтому он стал основой современных систем автоматизации с элементами интеллектуальной экосистемы других приложений, в числе которых – усовершенствованные методы видеонаблюдения. Такой подход, помимо усовершенствования процесса продаж, показывает высокую эффективность в более традиционных задачах, таких как обнаружение различного мошенничества, а также при анализе структуры покупок и характера покупательского поведения.

Реальные системы автоматизации торговли не имеют ничего общего с «умными машинами» или «роботами», существующими в сознании популяризаторов идеи искусственного разума, технологической сингулярности и прочего. Все проще и реалистичнее. Показательно, что привлекательные, на первый взгляд, попытки внедрения человекоподобных роботов, информирующих покупателей, оказались безуспешными. Было много сказано и написано об опыте Японии, но даже и там роботы-продавцы недолго продержались в торговых залах. После удовлетворения первого любопытства при совершении покупок публика не захотела обращаться к ним.

Пока все практически ориентированные системы на базе интеллектуальных технологий строятся исключительно на принципах глубокого обучения моделей нейронных сетей (Deep Machine Learning). Для этого требуются большие объемы данных и значительные вычислительные мощности, поэтому прорыв в этой области состоялся несколько лет назад, когда появились соответствующие средства передачи и хранения данных, а также неспециализированные вычисления на графических процессорах (General-purpose computing on graphics processing units, GPGPU). Машинное обучение, по мнению аналитиков, является самым многообещающим технологическим трендом современности.

Внедрение smart-технологий в торговлю начинается с совершенствования существующих систем безопасности и далее со временем распространяется на другие бизнес-функции. Следуя в этом направлении, компания Hikvision начала внедрение решений на базе алгоритмов глубокого обучения в интеллектуальном решении Smart Retail Solution c усовершенствования VSS с целю повышения безопасности персонала и посетителей магазинов и придания новых возможностей системам предотвращения потерь. Кроме этого решение Smart Retail Solution позволяет в большем объеме собирать и анализировать данные для последующего совершенствования бизнес-процессов. С использованием технологии Deep Learning компанией Hikvision внедрены три функции: подсчет числа посетителей и маршрутов их перемещения, анализ востребованности товаров на базе тепловой карты магазина и мониторинг возникновения очередей.

Камеры против очередей

Для оценки эффективности торговли как бизнеса чрезвычайно важен сбор и анализ статистики покупательской активности. Для обозначения этой деятельности используют термин footfall. Анализ данных о потоках клиентов магазина позволяет оптимизировать распределение рабочей силы и повысить качество обслуживания клиентов, планировать работу в пиковые и внепиковые часы, точнее разрабатывать маркетинговые мероприятия. Но сбор данных о footfall представляет собой далеко нетривиальную задачу: не всегда удается решить задачу фильтрации, то есть отличить клиента от какого-то иного объекта. Для ее решения создана специальная стереоскопическая камера Hikvision Dual-Lens People-Counting Camera. Она в автономном режиме ведет точный подсчет клиентов и генерирует данные о тенденциях потока клиентов. Бинокулярное стереовидение обеспечивает фильтрацию по высоте, что дает возможность для работы в трехмерном пространстве и точнее выделять людей на фоне помех. Камера представляет собой пример реализации Edge Computing, ее процессор реализует функцию вывода (inference), служащую второй, реализующей частью всего алгоритма Deep Learning. Плюс к тому в ней есть возможность для собора данных в целях дальнейшего обучения и совершенствования нейросетевых моделей. В итоге получается, что чем дольше работает камера, тем выше точность модели, используемой на этапе inference. Модернизированная модель используется в процессе программного апгрейда камеры, что повышает качество People-Counting.


Для интегральной оценки поведения покупателей могут быть использованы широкоугольные камеры Hikvision Fisheye с функцией тепловизора. Они позволяют строить тепловые карты, на которых цветами выделены «горячие точки» и «мертвые зоны». По визуально представленному тепловому полю удается определить количество времени, которое покупатели проводят в определенных областях магазина, а также оценить количество людей, осуществляющих покупки и фланирующих по торговым залам. Накопленные тепловые карты позволяют получить представление о том, как оптимально обустроить торговые залы с целью увеличения объема продаж.

Время ожидания в очереди стоит на одном из первых мест среди факторов, по которым покупатель оценивает качество. Он решает – ждать или отказаться от покупки, а может быть и вовсе не посещать этот магазина в будущем. Избежать таких негативных последствий позволяют специализированные камеры обнаружения очереди Hikvision. Они отслеживают ситуацию в очереди в режиме реального времени. Эти камеры подсчитывают число людей и определяют время ожидания каждого клиента. Если эти параметры достигают заданного критического значения, менеджмент получает уведомление и может внести требуемые коррективы.

Помимо перечисленных, Hikvision Smart Retail Solution поддерживает множество других функций, среди которых – управление паркингом и противопожарный контроль складов. Мониторинг всех этих параметров выведен на центральный пульт. Hikvision Smart Retail Solution способствует технологическим преобразованиям розничной торговли и переводу магазинов в цифровой мир.

комментарий эксперта

Антон Голубев, директор департамента управления проектами Hikvision Russiа&CIS:

«Рынок традиционной розницы претерпевает значительные изменения. Многие ритейлеры создали целые подразделения для исследования новых технологий, направленных на повышение эффективности бизнеса, – рассказывает Антон Голубев, директор департамента управления проектами Hikvision Russia&CIS. – Еще несколько лет назад системы видеонаблюдения в ритейле использовали только службы безопасности для контроля кассовых операций и мониторинга ситуации в торговом зале. Сейчас камеры все чаще используются для маркетинговых целей. Новым трендом на российском розничном рынке является использование видеонаблюдения для контроля наполненности полочного пространства и соответствия выкладки матрицам. Теперь не мерчендайзер, а камера с нейросетью «на борту» выполняют эту работу. Распознавание лиц внедряется для идентификации участников программ лояльности, а использование «умных дисплеев» – для адресной рекламы конкретному покупателю. Меняется и подход заказчиков: они точно знают, какой финансовый результат хотят получить и сколько готовы потратить на его достижение».