Подписка
МЕНЮ
Подписка

Годовая онлайн-программа мероприятий для специалистов по безопасности, ИТ и  цифровой трансформации  20 марта. Автоматизация бизнес-процессов в ритейле 26 марта. Чат-боты и голосовые ассистенты для бизнеса 28 марта. ИТ-решения для автоматизации и роботизации производственных,  складских и логистических процессов  Изучайте программу мероприятий и участвуйте!

Знать всех в лицо. Как работает распознавание людей и транспорта в торговле

Артем Романов, 04/03/20

Современные системы распознавания лиц работают с точностью до 99,9% – впечатляющая цифра, не правда ли? Однако сама по себе такая точность мало что означает. Чтобы распознавание лиц и транспорта было по-настоящему эффективным для конкретного магазина или торговой сети, первым делом стоит понять, какую бизнес-задачу оно будет решать.

Для чего требуется "знать всех в лицо" и как будет оцениваться результат – вот что нужно определить в первую очередь, и только после этого приступать к выбору технологии или совершенствованию имеющейся системы.

Не пропустить шоплифтеров

Одна из задач, которую помогает решить система распознавания лиц, – борьба с кражами в рознице. Современные технологии позволяют на входе в торговый зал идентифицировать тех, кто ранее уже попадался на воровстве. Определив потенциального нарушителя, можно сообщить об этом службе охраны или включить громкое оповещение о том, что кражи в магазине преследуются по закону. Чтобы улучшить распознавание людей, важно правильно выбирать модели и места размещения видеокамер.

Нередко в целях экономии собственники стараются использовать имеющиеся камеры, которые изначально были установлены для других задач. В результате часто можно увидеть картинку: камера, предназначенная для распознавания лиц, при открывании двери магазина засвечивается солнцем. Лицо посетителя в таком случае не различить ни человеку, ни программе.

Уже есть решения, которые позволяют определять лицо человека на борту камеры, не используя ресурсы серверной части. Как следствие, уменьшается нагрузка на канал передачи данных, снижаются требования к вычислительной мощности центрального оборудования.

Появление видеоаналитики как сервиса очень актуально для небольших магазинов. Если раньше ПО системы распознавания требовалось устанавливать непосредственно на сервере предприятия, то сейчас эта услуга может быть получена из облака. Главный плюс такого подхода – отсутствие одномоментных крупных вложений в инфраструктуру. Услуга распознавания лиц в этом случае приобретается по подписке, как любой облачный сервис, в стоимость включено и необходимое оборудование, и программное обеспечение. Все, что требуется от заказчика, – это доступ в Интернет.

Анализировать аудиторию

С помощью систем распознавания можно определять пол и возрастные группы покупателей. Однако не стоит думать, что знание пола и возраста клиентов само по себе повлияет на бизнес. Это лишь информация, которую можно проанализировать и на основании этого делать выводы.

Возьмем, к примеру, один из способов мониторинга – подсчет посетителей. Его можно настроить на видеокамере, и цифры скажут, когда посетителей много, а когда их мало. Но решение добавить в торговый зал консультанта или открыть дополнительную кассу принимает человек. По крайней мере, пока что.

"Биометрия, которая работает не так, как вы ожидали" читать >>>

Если торговая сеть запускает систему распознавания образов для исследования трафика, на первое место выходит оперативный сбор статистических данных. А значит, нужно заранее обговорить с разработчиком решения, касающиеся скорости предоставления отчетов и их формы, а также правильно настроить метрики.

Почему это важно? Маркетинговые акции часто скоротечны, и результаты по ним должны быть доступны онлайн.

Больше статей по теме "Умный ритейл" >>

Контролировать сотрудников

Все чаще работодатели заменяют карты доступа на способы контроля, которые невозможно подделать или передать. Распознавание лиц – один из таких методов. Предприятия ритейла могут использовать систему распознавания образов и для контроля консультантов и продавцов в торговых залах. Например, с ее помощью можно отслеживать, есть ли сотрудники в той или иной части магазина или не остался ли покупатель без внимания. Сопоставив эти данные с динамикой продаж, можно оценить эффективность работников торгового зала и сделать выводы о необходимом количестве персонала.

Современные алгоритмы позволяют распознавать и товары на полках, давать данные для прогнозирования спроса, помогать оптимизировать выкладку товаров и их доставку из распределительного центра. Приведу пример, не связанный напрямую с торговлей.

Видеоаналитика позволяет определять, используют ли работники средства индивидуальной защиты. Если на сотруднике нет защитных рукавиц, ответственный за участок получает уведомление о нарушении требований техники безопасности и охраны труда и может оперативно среагировать и предупредить несчастный случай.

Идентифицировать транспорт

Когда говорят о распознавании транспорта, в первую очередь имеют в виду определение номеров. Для крупных компаний с собственными логистическими центрами распознавание номеров – лишь один из элементов повышения эффективности работы. Система управления двором по распознанному номеру может открыть шлагбаум для въезда на территорию, назначить ворота для погрузки товара, сформировать документы по заказу. Можно через мессенджер уведомить водителя о времени ожидания и маршруте движения по территории.

Быть в курсе событий на рынке

В заключение скажу, что системы видеоидентификации как транспорта, так и людей постоянно развиваются. Предприятиям ритейла стоит держать руку на пульсе, подбирать решения под свои бизнес-задачи и подходить к вопросу комплексно.

Опубликовано в журнале "Системы безопасности" №6/2019

Больше статей по безопасности >>>

Изображение сгенерировано нейросетью

Темы:ВидеонаблюдениеРитейлТехнологии распознаванияЖурнал "Системы безопасности" №6/2019
Статьи по той же темеСтатьи по той же теме

Хотите сотрудничать?

Выберите вариант!

 

КАЛЕНДАРЬ МЕРОПРИЯТИЙ
ВЫСТУПИТЬ НА ТБ ФОРУМЕ
ПОСЕТИТЬ ТБ ФОРУМ 2021
СТАТЬ РЕКЛАМОДАТЕЛЕМ
Комментарии

More...