Нейросети разработчика из ЛЭТИ помогут маркетологам оценить покупательскую активность
Студент магистратуры СПбГЭТУ «ЛЭТИ» разработал проект интеллектуальной системы контроля передвижений людей, который стал одним из победителей конкурса грантов «УМНИК – Цифровая Россия».
23.11.2020 795
Проект интеллектуальной системы контроля передвижений людей, представленный студентом магистратуры факультета компьютерных технологий и информатики (ФКТИ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Сергеем Антоновым, был отмечен наградой конкурса грантов «УМНИК» в рамках федерального проекта «Кадры для цифровой экономики» национальной программы «Цифровая экономика РФ». Разработанное программное обеспечение может использоваться в магазинах розничной торговли и позволит разделять покупателей на группы для определения наиболее популярных товаров для каждой группы покупателей, а также оценивать эффект от рекламы, акций и других активностей.
«Актуальность предложенного проекта состоит в том, что он позволит анализировать покупательскую активность в магазине и на основе полученных данных улучшить маркетинговую стратегию той или иной компании. В настоящее время существует множество различных аналогов: от обычных датчиков для подсчета количества посетителей, до аналитических систем, использующих методы машинного обучения. Разрабатываемая система будет превосходить дешевые датчики и сопоставима с дорогими аналитическими системами», – рассказывает разработчик.
Интеллектуальная система контроля передвижений людей позволит выявлять наиболее популярные товары для различных групп посетителей и составлять статистику для оценки эффективности рекламы по полученным данным. Помимо этого, ПО даст возможность определять оптимальное число консультантов и касс для обеспечения качественного обслуживания и распределения нагрузки на персонал: система поможет составить график проведения уборок, технического обслуживания, настройки оборудования и выкладки продукции. Проект будет способствовать также повышению безопасности посетителей магазинов благодаря сбору данных о количестве людей, находившихся в помещении после закрытия магазина или проведения эвакуации.
Новизна разработки заключается в применении методов машинного обучения, использующих современные архитектуры нейронных сетей, что позволяет с высокой точностью решить поставленные задачи. Для определения людей на видео и распознавания их лиц будут использоваться специально обученные нейронные сети. Местоположение человека применяются методы проективной геометрии: изображение, полученное с камер видеонаблюдения, преобразуется в вид сверху.
«Предлагаемое решение будет находить людей с помощью камер видеонаблюдения, отслеживать и анализировать их перемещение в реальном времени. При помощи системы распознавания лиц разрабатываемое ПО способно определять сотрудников магазина среди покупателей, а также разделять покупателей на группы по половому и возрастному признакам. Также сейчас ведется работа над применением такой системы для контроля социальной дистанции в рамках борьбы с Covid-19», – отмечает Сергей Антонов.
Идея применения такой системы в магазинах появилась после написания Сергеем диплома бакалавра на тему «Автоматизированная система контроля передвижения сотрудников». После студент принял решение развивать уже готовую систему под руководством аспиранта кафедры автоматики и процессов управления Александра Михайловича Синица.
Сергей предполагает, что разрабатываемый проект может применяться в компаниях любого профиля для анализа времени пребывания сотрудников в различных отделах, их опозданий или отсутствия на рабочем месте. Также ПО может быть использовано в музеях для контроля посещаемости и анализа пропускной способности.
Средства полученного гранта пойдут на закупку необходимого оборудования и программного обеспечения. Реализация проекта будет проходить 2 года – за первый год планируется исследовать различные модели нейронных сетей и обучить подходящую для нахождения людей на видео, а также разработать программное обеспечения для построения тепловых карт по траекториям найденных людей. За второй год будут проведены исследования различных архитектур моделей нейросетей для нахождения и распознавания лиц, сравнение различных классификаторов и выбор оптимального для нахождения одинаковых лиц, а также создание прототипа пользовательского интерфейса и тестирование разработанной системы на реальных камерах.
«В науке меня очень привлекает возможность работать над нерешенными задачами, решение которых позволит привнести что-то новое и облегчит работу другим людям. Данная разработка привлекает своей многогранностью. Для решения возникающих проблем нужно знать математику, программирование, геометрию, методы и алгоритмы компьютерного зрения»
В апреле 2020 года Сергей получил диплом третьей степени на научно-практической конференции «Наука настоящего и будущего» за разработку интеллектуальной системы контроля передвижений сотрудников.
«ЛЭТИ дал мне хорошие знания по базовым предметам, которые помогли освоить дополнительный материал самостоятельно, и познакомил с интересными людьми, которые подали мне идею для разработки такого проекта»
Проект реализуется в русле национального проекта «Цифровая экономика», одной из целей которого является повышение эффективности основных отраслей экономики за счет внедрения новых технологий и соответствует приоритету научно-технологического развития России «Переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта».
Материал подготовила студентка 4 курса ГФ Афанасьева Екатерина
