Новое
В Новосибирске разработали систему анализа поведения покупателей
В Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ разработали программный инструмент, который помогает анализировать поведение посетителей в магазинах. Система работает на основе технологий компьютерного зрения и нейронных сетей и может в режиме реального времени отслеживать перемещения людей в торговом зале.
Программа анализирует видеопоток с камер наблюдения и определяет, где именно находятся покупатели и как они перемещаются по помещению. На основе этих данных создаётся так называемая тепловая карта активности. На ней цветами показываются зоны, где люди задерживаются чаще всего. Чем ярче цвет, тем больше посетителей находилось в этой точке.
Руководитель проекта, ассистент кафедры автоматизированных систем управления НГТУ НЭТИ Егор Антонянц рассказал, что система использует нейросетевую модель, которая распознаёт людей на кадрах видео. Затем программа фиксирует их перемещения, анализирует остановки и формирует наглядную карту активности прямо поверх видеопотока.
В отличие от обычных систем подсчёта посетителей, которые фиксируют только входящих людей, новая разработка позволяет увидеть полную картину поведения покупателей внутри магазина. Это помогает понять, какие витрины или товары привлекают больше внимания.
Главный разработчик проекта, студент четвёртого курса Дмитрий Гордиенко отметил, что подобные системы уже существуют, однако многие из них стоят дорого или дают лишь общую статистику. Новая программа показывает ситуацию в реальном времени и позволяет быстро менять расположение товаров или оформление витрин.
Разработчики считают, что инструмент может быть полезен не только для магазинов. Его можно применять в музеях, выставочных центрах, аэропортах и других общественных пространствах, где важно понимать потоки людей. В дальнейшем систему планируют доработать и интегрировать с существующими системами видеонаблюдения.
Программа анализирует видеопоток с камер наблюдения и определяет, где именно находятся покупатели и как они перемещаются по помещению. На основе этих данных создаётся так называемая тепловая карта активности. На ней цветами показываются зоны, где люди задерживаются чаще всего. Чем ярче цвет, тем больше посетителей находилось в этой точке.
Руководитель проекта, ассистент кафедры автоматизированных систем управления НГТУ НЭТИ Егор Антонянц рассказал, что система использует нейросетевую модель, которая распознаёт людей на кадрах видео. Затем программа фиксирует их перемещения, анализирует остановки и формирует наглядную карту активности прямо поверх видеопотока.
В отличие от обычных систем подсчёта посетителей, которые фиксируют только входящих людей, новая разработка позволяет увидеть полную картину поведения покупателей внутри магазина. Это помогает понять, какие витрины или товары привлекают больше внимания.
Главный разработчик проекта, студент четвёртого курса Дмитрий Гордиенко отметил, что подобные системы уже существуют, однако многие из них стоят дорого или дают лишь общую статистику. Новая программа показывает ситуацию в реальном времени и позволяет быстро менять расположение товаров или оформление витрин.
Разработчики считают, что инструмент может быть полезен не только для магазинов. Его можно применять в музеях, выставочных центрах, аэропортах и других общественных пространствах, где важно понимать потоки людей. В дальнейшем систему планируют доработать и интегрировать с существующими системами видеонаблюдения.