Face Analytics на выставке MIPS Securika 2018

В рамках прошедшей недавно выставки MIPS 2018 компания DSSL показала, как работает обновленная версия решения для распознавания лиц Face Analytics.
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.