Face Analytics на выставке MIPS Securika 2018

На прошедшей недавно выставке MIPS 2018 компания DSSL представила обновленное решение для распознавания лиц Face Analytics.

Вблизи нашего стенда проходило в среднем 2104 уникальных посетителя за день, из них женщин — 439, мужчин — 1665. Людей в возрасте до 20 лет — 48, 20–30 лет — 549, 30–40 лет — 1098, 40–50 лет — 284, от 50 и старше — 125 человек в день.

Для демонстрации возможностей модуля распознавания лиц Face Analytics на нашем стенде были установлены четыре видеокамеры. Эти камеры снимали проходы у стенда и распознавали всех проходивших людей, одновременно подсчитывая их.

В Face Analytics предусмотрено исключение собственных сотрудников (персон занесенных в базу лиц) из статистики подсчета.

Этот интеллектуальный модуль видеоаналитики подсчитывает все лица людей, попадающих в поле зрения установленных на объекте видеокамер. Важная особенность работы модуля — не просто распознавание лиц, а обнаружение и определение уникальных людей за заданный промежуток времени. При этом Face Analytics учитывает и демографические признаки, такие как пол и возраст.

Модуль подсчитывает уникальных посетителей в любом помещении или транспортном средстве. В настройках предусмотрен «интервал уникальности». Пользователь может задать необходимый ему интервал, например, сутки. После этого любой человек, зашедший в помещение, будет считаться лишь один раз, даже если он неоднократно попадал в поле зрения камер в течение заданного промежутка времени.

Результатом работы Face Analytics является отчет, где можно увидеть точное количество людей, посетивших здание или помещение. В отчете будет приведена разбивка клиентопотока по демографическим признакам — система определит пол каждого посетителя и его принадлежность к одной из возрастных групп: до 20 лет, 20–30 лет, 30–40 лет, 40–50 лет и от 50 лет до пенсионного возраста.

Сфера применения модуля — области, где традиционные счетчики людей, использующие метод пересечения линии, не дают должного результата, например в автотранспорте. Из-за присутствия большого количества шумов (двери автобуса, сцены за окном и т. д.), не позволяющих корректно считать посетителей, эффект от их применения крайне низок. С помощью Face Analytics, можно получить качественный результат даже в таких условиях.

Отчеты, содержащие полный демографический анализ потока клиентов, будут интересны и коммерсантам, занимающимся розничной торговлей. Автоматическое определение пола и принадлежности входящих покупателей к одной из возрастных групп позволит более точно определить демографический состав покупателей, чем поможет сформировать актуальные торговые предложения, в том числе акционные.

Более подробно ознакомиться с характеристиками и описанием модуля Face Analytics, вы можете в соответствующем разделе нашего сайта.