Подсчет посетителей через видеонаблюдение

Подсчет посетителей через видеонаблюдение

Развитие технологий в сфере видеонаблюдения позволяет существенно расширить спектр функций видеокамер. Так, например, самой популярной опцией для сектора торговли является подсчет посетителей и учет людей в очереди.  И хотя это не единственная интеллектуальная возможность современных систем видеомониторинга для бизнеса, я хочу подробно остановиться на этой теме, так как она имеет больше значение. Обо все по порядку.

Зачем нужен подсчет посетителей и людей в очереди?

Система подсчета посетителей  нужна для двух основных целей:

  1.   Сбор  информации для проведения маркетинговых исследований. При этом, в зависимости от оборудования и заданных параметров, камера видеонаблюдения может собирать и анализировать следующие сведения:
  • об общем  количестве посетителей;
  • о количестве уникальных, новых и/или повторных покупателей;
  • о скоплении людей в очереди, например, в кассу;
  • о количестве времени ожидания обслуживания;
  • об эмоциях, которые испытывал посетитель в очереди и/или в момент обслуживания;
  • классифицировать визитеров по разным признакам (пол, возраст);
  • ведение списков желательных и нежелательных посетителей.   
  1.   Улучшение качества обслуживания клиентов.

На базе полученных сведений с видеокамер и анализа информации, бизнесмен получает мощный инструмент для улучшения качества сервиса. И как следствие, улучшаются экономические показатели коммерческой деятельности: рентабельность, окупаемость и прибыльность.  

Классические методы подсчета

Цифровая камера с подсчетом посетителей может вести работу путем применения 2-х методов:

  • статистических. Основой является анализ косвенных причин и чаще всего это размер объекта. Также в системе применяется датчик движения, который выделяет те участки в зоне наблюдения, где движение было (в заданное время назад), а  сейчас оно отсутствует. При этом детектору не нужно четкое изображение людей, а лишь точное количество пикселей в движущихся объектах. Затем алгоритм отделяет ту часть кадра, которая менялась, от фона  и подсчитывает количество людей в кадре. Если в кадре будут посторонние предметы, система может ошибаться;
  • классификационных. Основой метода является применение классификатора, который умеет распознавать объекты наблюдения и их разделять. Чаще всего видеокамеру устанавливают на высоких точках (над головами посетителей) и в качестве идентификатора берется детектирование круглых объектов (голов людей). Данный алгоритм более точный по сравнению со статистическим алгоритмом, но определенная погрешность возможна.

ВАЖНО: для обоих классических методов подсчета посетителей является наличие достаточного освещения.

Инновационный подход к подсчету людей через  видеокамеры

Эксперты установили, что среднегодовой темп роста мирового рынка видеонаблюдения в период с 2017 по 2022 год составляет 15,4%. При этом главными драйверами роста является внедрение видеокамер на основе искусственного интеллекта и массовое использование облачных хранилищ.

Сегодня уже широко применяются видеокамеры, работающие на базе нейротехнологий. Речь идет о направлении развития искусственного разума, при котором заложены алгоритмы, максимально схожие с действиями человеческого мозга. И они уже общедоступны!

Соответственно, технологии подсчета посетителей, людей в очереди, а также алгоритмы по распознаванию лиц шагнули далеко вперед. Кроме того, современные сервисы видеонаблюдения, такие как Faceter, умеют производить анализ и контроль пустых полок в магазинах. Об этом читайте в статье «Видеонаблюдение в магазине: контроль пустых полок».

Если вы — владелец магазина/магазинов, то много полезной информации вы можете  найти в нашем блоге. Прочтите статьи:

«Организация видеонаблюдения в магазине: советы от профессионалов»;

«Облачное видеонаблюдение для магазина: 9 преимуществ».

Интеллектуальная аналитика Faceter

Такая функция как «счетчик подсчета посетителей» для программного обеспечения  Faceter, является простейшей. У облачного видеонаблюдения Faceter есть зрение, слух и интеллект, позволяющий  распознавать лица с точностью до 98%, считывать эмоции людей и вести «белые» и «черные» списки посетителей. Также «умная» система Faceter способна производить быстрый поиск по лицам  по видеозаписям, классифицировать визитеров по полу и возрасту.

Система позволяет подсчитать количество потерянных посетителей, которые покинули магазин по причине отсутствия кассира/продавца или администратора на своем рабочем месте. Хотите точно знать, сколько денег вы не получаете ежемесячно из-за несоблюдения стандартов обслуживания? Если да, то вам нужна система Faceter для магазинов. Все подробности на сайте  https://faceter.cam/ru.

Вместо заключения

Современные системы видеонаблюдения обладают многопрофильностью: они способны не только  выполнять функции охраны, но и заниматься сбором и анализом данных для маркетинговых исследований. На базе полученных сведений владельцы и/или управляющие магазинов могут корректировать работу персонала, улучшать качество сервиса и удаленно управлять бизнесом удаленно. 

Александр Вебер

Александр Вебер

Специалист в области видеонаблюдения, видеоаналитики, облачных систем хранения данных. Консультант по вопросам интеграции систем и средств видеонаблюдения в различные сферы бизнеса. Опыт работы в отрасли более 10 лет.

Читайте также