Что я понял за 25 лет, занимаясь нейросетевой видеоаналитикой
За этим 100% будущее практически во всех сферах жизнедеятельности.
(Здесь я не буду касаться обычного видеонаблюдения, тем более что, коллеги пикабушники уже подробно осветили этот вопрос)
Расскажу и приведу несколько примеров, которые возможно вас удивят, ну или по крайней мере вызовут интерес.
И так, если простыми словами, то нейросетевая видеоаналитика, это специально обученный модуль, который распознаёт и реагирует на условное событие. Чем больше событий мы скормим ИИ для обучения, тем быстрее и точнее будет распознавание и оповещение оператора.
Примеры из различных сфер.
Ритейл:
*пустые полки- отслеживает количество продуктов для пополнения товара.
*тепловая карта- для определения движения основного потока посетителей и выставления на их пути товаров по акции и других предложений.
*распознавание пола и возраста- да, да. Камера с 96% вероятностью распознаёт ваш пол и примерный возраст. Для чего?
Самое простое, это вывод на любой экран контекстной рекламы ( мальчику +35-40 стейк и мотоцикл, девочке +20 платье и косметику) Зачастую эту аналитику заказывают для того, чтобы понять портрет своего посетителя (долгое время, магазин косметики и парфюмерии Летуаль, считали что их основной клиент это девушки-женщины +20-45 лет. После внедрения данной аналитики и изучения статистики выяснилось, что основной покупатель, это мужчины +25-50 лет. Маркетинг переформатировал рекламную кампанию с учётом новых вводных) либо заранее оценить контингент проходящих людей перед открытием новой точки (глупо открывать магазин классических брендовых костюмов, там где гуляют в основном молодые студенты)
*подсчёт посетителей- тут я думаю, все и так понятно.
*аналитика 49,5- распознает Пикабушника в любой толпе и обеспечит зеленый свет по всему маршруту, до места назначения.
Безопасность:
*вторжение в зону- очертил охранную зону, и получаешь уведомление о нарушении периметра
*оставленные предметы- на перроне вокзала в штатном режиме не лежат сумки, коробки, портфели, а тут раз и оператор уже получил уведомление о посторенем предмете на территории.
*огонь, дым- очень удобное дополнение к пожарной сигнализации, особенно на уличных площадках, где нет возможности установить датчики огня, дыма, температуры.
*девиантное поведение- поведение личности, отклоняющееся от принятых общественных норм (бег, падение, драки и т.п.)
*распознавание лиц не славянской внешности- прям по краю прошёл)) любят применять в таких системах как Безопасный город-регион. Ответственные лица заранее оповещены о том что на площади города вдруг началось массовое скопление иностранных гостей.
*распознавание оружия- сразу оговорюсь, что данный модуль адекватен только если речь идет о длинноствольном оружии. Короткоствол и холодное оружие вызывают массу ошибочных детектов которые оператор начинает игнорировать со временем.
*распознавание гос номеров авто- полезно при поиске авто в потоке и доступа на закрытую территорию.
*распознавание ливреи спец транспорта, марки и цвета авто, грузовые и легковые автомобили.
Производство:
*контроль рабочего времени- соотношение коэффициента полезного действия сотрудников.
*наличие СИЗ на сотрудниках- каски, перчатки, обувь, спецодежда, маска, очки и прочее, прочее.
*выявление дефектной продукции- на конвейерных лентах, стеллажах, складах.
*курение, падение, различные нарушения- всё, за что вас трахнет техконтроль.
Агропромышленный комплекс:
*инвазивное взвешивание животных- когда сотрудник гонит зверюшку на весы, она стрессует и теряет массу. Камера оценивает животное по параметрам и выдаёт её вес с 98% точностью (к слову, у работников это параметр держится в районе 82-86%)
*контроль кормового стола- оповещает о том, что в кормушках пусто и пора пополнить запасы еды
* "биометрия" КРС- окрас шкур коров уникален, что позволяет идентифицировать их и отслеживать картину дня.
*определение роста и массы тела мальков- заказывают рыбные хозяйства и фермы, для аналитики поголовья.
Это лишь малая часть, что сразу пришла в голову.
Если будет интересно, то я продолжу и отвечу на ваши вопросы 😉
