В ЛЭТИ предложили снижать издержки торговых сетей с помощью искусственного интеллекта
Благодаря технологии компьютерного зрения и машинного обучения новое приложение позволит с высокой точностью идентифицировать нежелательных посетителей торговых сетей, ранее совершавших противоправные действия, и автоматизировать контроль в сфере безопасности.
Одна из главных задач владельцев крупных ритейл-площадок — обеспечение сохранности товаров и безопасности персонала. Зачастую стандартных камер видеонаблюдения недостаточно для своевременного предотвращения кражи или нападения на территории торговой точки. Актуальным направлением в развитии технологий безопасности является внедрение технологий искусственного интеллекта и нейросетей в систему видеонаблюдения. Однако на данный момент существует ряд несовершенств в подобных интеллектуальных системах, среди которых высокая стоимость систем, недостаточная автоматизация процессов видеонаблюдения и высокие погрешности идентификации человека.
Проект «Разработка программно-аппаратного комплекса для контроля доступа и перемещений в локальной сети предприятия на основе интеллектуальной обработки визуальных данных» ученых Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» призван снизить стоимость систем, автоматизировать видеонаблюдение и вероятность ошибок, связанных с пропуском важных событий на видеопотоке.
«Мы разработали решение, предполагающее использование технологий и методик, значительно снижающих стоимость оборудования при сохранении качества анализа видеоряда, по сравнению с существующими. Большинство систем видеонаблюдения требует довольно мощной и дорогой аппаратной базы для обработки на основе специализированных GPU-вычислителей, в то время как разрабатываемому продукту будет достаточно недорогих и более доступных вычислителей общего назначения», — рассказал старший преподаватель кафедры менеджмента и систем качества СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Артем Безруков.
Изобретение представляет собой программно-аппаратный комплекс для анализа видеопотока с камер видеонаблюдения на предприятии, идентификации нежелательных посетителей и их перемещений. «В рамках этого проекта мы планируем создать локальную систему безопасности предприятия, состоящую из серверного оборудования и программного обеспечения, интегрированного с системой видеонаблюдения на предприятии, которое позволит максимально дешево, быстро и точно определять проникновение на территорию предприятия нежелательных лиц и передавать сигнал оператору», — комментирует Безруков.
Приложение при помощи компьютерного зрения и нейросетевой модели определяет нежелательное лицо, сопоставляя его с изображениями по заранее составленной базе, и оперативно передает сигнал оператору. Для более точного анализа используются дополнительные модули детектирования и трекинга. По словам ученых, одним из основных преимуществ программно-аппаратного комплекса является его универсальность — разработка может использоваться не только в магазинах, но и на предприятиях, и в частных зонах.
Система уже успешно прошла апробацию на базе магазинов сети «Перекресток». Сейчас реализация изобретения находится на этапе повышения эффективности за счет разработки адаптивных алгоритмов предварительной обработки и пространственно-временного шумоподавления изображений и видео. Разработчики уверены, что в ближайшие девять месяцев их система будет выведена на рынок и поступит в широкую продажу. Разработка поддержана грантом конкурса научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических проектов СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Проект получил финансирование на реализацию в размере двух миллионов рублей.
Telegram 
Дзен 
VK 
