Российская нейросеть создаёт тепловые карты активности покупателей в реальном времени
Ученые Новосибирского государственного технического университета (НГТУ) представили инновационную нейросеть, предназначенную для глубокой и моментальной аналитики поведения покупателей в розничных магазинах. Уникальная система, созданная командой разработчиков вуза, интегрируется с камерами видеонаблюдения и отслеживает перемещения каждого человека в торговом зале, фиксируя не только маршруты движения, но и продолжительность остановок у различных стеллажей и витрин. Итоговая информация визуализируется в виде цветных тепловых карт — чем ярче участок, тем больше покупателей останавливались или проводили время в этой зоне.
Представители НГТУ отмечают, что внедрение такой технологии позволит розничным сетям сделать размещение товаров максимально эффективным: выкладка будет адаптироваться «на лету», становясь более заметной для покупателей, а навигация по залу станет удобнее. Помимо роста продаж, ожидается улучшение качества обслуживания клиентов и повышение лояльности аудитории.
Алгоритмы нейросети обеспечивают различие между сотрудниками и покупателями, могут анализировать зоны наибольшего скопления людей, а также выявлять участки, которыми клиенты чаще всего пренебрегают. Система работает в реальном времени и мгновенно накладывает данные на видео, превращая наблюдение в наглядную карту активности. Например, в ходе одного из тестовых запусков четко прослеживалось, что гости магазина часто задерживаются возле витрины с мороженым, а продавцы преимущественно находятся у кассы. Такую детальную статистику можно сразу же использовать для корректировки выкладки товара и оптимизации расположения оборудования.
В отличие от обычных счетчиков, ограничивающихся лишь подсчетом числа вошедших и вышедших покупателей, новосибирская разработка предоставляет розничным сетям полноценную аналитику по поведению гостей: она показывает, какие товары и зоны интересуют клиентов в первую очередь, а какие остаются без внимания. Это открывает новые возможности по изменению планировки магазина, превращая статичное пространство в гибко управляемое и, в перспективе, более прибыльное.
По словам разработчиков, большинство аналогичных решений на рынке или слишком дорогие для небольших торговых точек, или предоставляют только усредненную информацию без погружения в детали. Российская система обещает стать более доступной и при этом значительно информативнее.
Область применения технологии не ограничивается супермаркетами и магазинами. Подобные нейросети можно использовать в музеях, выставочных центрах, аэропортах и других объектах массового посещения, где важно понимать и направлять потоки людей. В ближайших планах команды — масштабирование функционала, расширение аналитических возможностей и интеграция решения с существующими системами видеонаблюдения различных предприятий и учреждений.
Новая разработка уже привлекла внимание представителей сферы ритейла и управления объектами массового скопления людей, постепенно становясь востребованной не только в Сибири, но и за её пределами.
