Поделиться
Создана дешевая ИИ-система видеоаналитики для маленьких магазинов
Ученые из Новосибирска создали недорогую нейросетевую систему полноценной видеоаналитики для ритейла. Это не первая подобная разработка, но она позволяет в реальном времени получать информацию о поведении покупателей и оперативно вносить корректировки, например, в выкладку товара.
Нейросеть для ритейла
В Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ на основе нейросети разработали систему, которая анализирует перемещения посетителей в магазинах и строит тепловые карты их активности, сообщили представители вуза на своем сайте.
Разработка предназначена для ритейла. Она анализирует видеопоток с камеры наблюдения в реальном времени и позволяет оперативно получать данные о поведении покупателей, рассказал руководитель проекта, ассистент кафедры автоматизированных систем управления НГТУ НЭТИ Егор Антонянц.
Такую информацию можно использовать для мгновенной корректировки выкладки товаров, отметил главный разработчик проекта, студент четвертого курса факультета автоматики и вычислительной техники Дмитрий Гордиенко: «Наша разработка позволяет прямо сейчас оценить, насколько удачно выложен товар на новой витрине или в какой зоне зала посетители проводят больше всего времени».
Использовать ее можно также в любых общественных пространствах — музеях, выставочных центрах, аэропортах. В перспективе систему можно адаптировать для более сложной аналитики и интеграции с существующими системами видеонаблюдения, пояснили в НГТУ.
Видеоаналитика на тепловой карте
Разработчики использовали технологии компьютерного зрения и нейронные сети. Нейросеть обнаруживает людей в каждом кадре, накапливая данные об их местоположении, а затем математический алгоритм преобразует их в понятную визуальную карту.
«Программа подсчитывает количество посетителей, запоминает траектории их движения и места остановок. Вся эта информация мгновенно накладывается на видео в виде цветного градиента — так называемой тепловой карты. Чем "теплее" цвет, тем больше людей побывало в этой точке», — сказал Антонянц.
Обычно данные с видеокамер в торговых точках просто ведут подсчет посетителей, фиксируя их у двери, новый же алгоритм позволяет увидеть полную картину поведения покупателя. По словам Гордиенко, аналоги такого программного инструмента есть, но они или слишком дороги для небольших магазинов, или дают лишь общую статистику, но не показывают в моменте, что именно привлекло внимание человека.
Для чего используют ИИ в торговле
Искусственный интеллект в торговле помогает анализировать покупательское поведение и оптимизировать работу с ассортиментом, прогнозировать спрос, персонализировать предложение, соверешнствовать логистику.
Гордиенко привел такой пример: «В одном из тестовых видео четко видно, как покупатели останавливаются у витрины с мороженым, а продавец все время находится в зоне кассы».
Еще одна сфера применения — оптимизация работы персонала, как рассказал летом 2025 г. на CNews FORUM Кейсы 2025 заместитель ИТ-директора ювелирной сети Sokolov Дмитрий Дубенецкий. В первую очередь, искусственный интеллект помогает оптимизировать графики и работу персонала в магазине. Ключевая задача, сказал Дубенецкий, заключается в том, чтобы понять, сколько времени необходимо для обслуживания покупателя.
Короткая ссылка
