Подсчет людей с помощью компьютерного зрения использует алгоритмы глубокого обучения для обнаружения и отслеживания отдельных людей на видео в реальном времени обычных недорогих камер наблюдения. Новые алгоритмы глубокого обучения обеспечивают высокую точность как в помещениях, так и на открытом воздухе.
Автоматическое обнаружение и подсчет людей в видеопотоках в реальном времени важны для интеллектуального видеонаблюдения. Таким образом, автоматизированный подсчет людей с помощью камер является ключевым приложением в умных городах. Он также помогает компаниям анализировать трафик клиентов в помещениях и на открытом воздухе.
Подсчет людей в магазинах в последнее время приобрел популярность из-за мер по предотвращению распространения коронавируса COVID-19. Еще один популярный вариант использования — подсчет людей в очередях.
Основные характеристики подсчета людей
Компьютерное зрение с использованием камер видеонаблюдения — это легко масштабируемый подход, позволяющий точно и последовательно подсчитывать количество людей в большом количестве мест.
- Распознавание людей с помощью моделей глубокого обучения для обнаружения людей и их траектории.
- Определите области интереса на изображении с камеры, чтобы сфокусировать детектор людей (выходы, входы, зоны ожидания).
- Высокая производительность с глубокими нейронными сетями для подсчета людей в сложных многолюдных пространствах.
- Edge Computer Vision позволяет использовать машинное обучение на устройстве с локальной обработкой изображений, гарантируя конфиденциальность.
Ценность подсчета людей на основе видения
Системы подсчета шагов на основе глубокого обучения достигают высокой точности при минимальных требованиях к оборудованию.
- Автоматический и бесконтактный подсчет посетителей без необходимости использования физических устройств слежения, дорогостоящей установки и обслуживания.
- Для подсчета людей можно использовать обычные камеры видеонаблюдения, что делает этот метод сравнительно простым в реализации даже в случаях массового использования.
- Повышение безопасности клиентов и сотрудников за счет обеспечения соблюдения государственных постановлений, например, связанных с мерами по борьбе с COVID-19.
- Практические данные для оценки количества людей в розничных магазинах в режиме реального времени, выявления часов пик, узких мест и сравнения ключевых показателей в разных местах.
- Используйте аналитические данные, отправляя их в сторонние системы и визуализируя их на панелях мониторинга.