Подсчет трафика с помощью нейронных сетей: как и где применяется
Нейросети используют для подсчета людей в общественном транспорте, магазине, на дороге и в других ситуациях.
У кассы
40% покупателей готовы отказаться от товара, если очередь на кассе кажется им длинной. Нейросети прогнозируют и считают количество людей у кассы, чтобы предупредить образование очередей и равномерно распределить нагрузку на кассиров.
В автобусе
С помощью нейросетей считают трафик в автобусе, магазине или кафе. Благодаря этим данным собственники заведений прогнозируют выручку.
Для оценки рентабельности торговой точки
Нейросети определяют количество людей, которые проходят по улице. На основе этих данных можно рассчитать рентабельность открытия кафе, магазина или другого бизнеса на этом месте.
Для проектирования маршрутов
С помощью нейросетей можно анализировать движение людей в городе, торговом центре или на складе. Это поможет выстроить оптимальный маршрут или повысить конверсию.
40% покупателей готовы отказаться от товара, если очередь на кассе кажется им длинной. Нейросети прогнозируют и считают количество людей у кассы, чтобы предупредить образование очередей и равномерно распределить нагрузку на кассиров.
В автобусе
С помощью нейросетей считают трафик в автобусе, магазине или кафе. Благодаря этим данным собственники заведений прогнозируют выручку.
Для оценки рентабельности торговой точки
Нейросети определяют количество людей, которые проходят по улице. На основе этих данных можно рассчитать рентабельность открытия кафе, магазина или другого бизнеса на этом месте.
Для проектирования маршрутов
С помощью нейросетей можно анализировать движение людей в городе, торговом центре или на складе. Это поможет выстроить оптимальный маршрут или повысить конверсию.
Где и зачем применяются подсчет с помощью нейросетей
Наши кейсы
Проблема перевозчиков на городских и междугородних маршрутах — невнимательные или недобросовестные кондукторы, которые не инкассируют часть выручки. По запросу одной из таких организаций мы разработали решение, которое считает количество пассажиров в автобусе и помогает перевозчику не терять деньги.
Подсчет пассажиров в автобусе
Демонстрация работы подсчета пассажиров в автобусе
Первая итерация
Мы установили камеру перед дверью и обучили систему распознавать контуры людей.
Система определяла количество пассажиров с точностью 80%.
Низкое качество определения объектов в автобусах. Плотное скопления людей не позволяет корректно выделять отдельно людей. Решения хорошо работают на низкой скученности людей. В случае высокой скученности фигуры сливаются в одну либо просто теряются.
Низкое качество извлечения признаков для присвоения уникальности объекта. Система не учитывает уникальности людей.
Мы установили камеру перед дверью и обучили систему распознавать контуры людей.
Система определяла количество пассажиров с точностью 80%.
Низкое качество определения объектов в автобусах. Плотное скопления людей не позволяет корректно выделять отдельно людей. Решения хорошо работают на низкой скученности людей. В случае высокой скученности фигуры сливаются в одну либо просто теряются.
Низкое качество извлечения признаков для присвоения уникальности объекта. Система не учитывает уникальности людей.
Вторая итерация
Тогда мы изменили подход и установили камеры над головами пассажиров. В результате точность увеличилась до 90%.
Также мы смогли присваивать пассажирам уникальные ID и считать не только вошедших и вышедших людей, но и определять их маршрут проезда пассажиров.
Тогда мы изменили подход и установили камеры над головами пассажиров. В результате точность увеличилась до 90%.
Также мы смогли присваивать пассажирам уникальные ID и считать не только вошедших и вышедших людей, но и определять их маршрут проезда пассажиров.
В процессе разработки мы опробовали и поменяли несколько подходов
Ошибки и решения
10% ошибок возникало из-за роста пассажиров. Для подсчета мы применяли виртуальный порог. Когда голова пассажира его пересекала, мы фиксировали вход или выход, но из-за разного роста подобрать идеально выверенный порог не получилось. Чтобы решить эту проблему, мы перенесли камеры над порогом автобуса. Это помогло увеличить точность подсчета до 99%.
10% ошибок возникало из-за роста пассажиров. Для подсчета мы применяли виртуальный порог. Когда голова пассажира его пересекала, мы фиксировали вход или выход, но из-за разного роста подобрать идеально выверенный порог не получилось. Чтобы решить эту проблему, мы перенесли камеры над порогом автобуса. Это помогло увеличить точность подсчета до 99%.
Третья итерация
Мы подготовили решение для развертывания в автобусах. Основная задача - сформировать программно-аппаратный комплекс так, чтобы его можно было разместить прямо в автобусе и чтобы скорость обработки была в реальном времени.
Для этого переписали с языка Python на С++. Провели тесты программно- аппаратной архитектуры CUDA и NPU.
Проверили работу на различных одноплатных компьютерах.
В результате система размещенная в автобусе снимала видео, считала пассажиров и скидывала отчеты, когда появлялось соединение с WiFi.
Мы подготовили решение для развертывания в автобусах. Основная задача - сформировать программно-аппаратный комплекс так, чтобы его можно было разместить прямо в автобусе и чтобы скорость обработки была в реальном времени.
Для этого переписали с языка Python на С++. Провели тесты программно- аппаратной архитектуры CUDA и NPU.
Проверили работу на различных одноплатных компьютерах.
В результате система размещенная в автобусе снимала видео, считала пассажиров и скидывала отчеты, когда появлялось соединение с WiFi.
Подсчет людей в очереди
Наша нейросеть считает людей в очереди по фото или видео и помогает избежать перегруза на кассе или в любом другом общественном месте.
Наша нейросеть считает людей в очереди по фото или видео и помогает избежать перегруза на кассе или в любом другом общественном месте.
Подсчет людей в очереди
Наша нейросеть считает людей в очереди по фото или видео и помогает избежать перегруза на кассе или в любом другом общественном месте.
Наша нейросеть считает людей в очереди по фото или видео и помогает избежать перегруза на кассе или в любом другом общественном месте.
