Аналитика трафика магазина и очередей по видео
Подсчёт посетителей, тепловые карты зала, длина очередей и прогноз нагрузки на кассы по существующим камерам наблюдения.
Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.
Что решаем
Управляющий магазином планирует смены и открывает кассы по ощущениям. Очередь у касс — одна из главных причин ухода покупателей без покупки, но её длину никто не измеряет. Конверсия из посетителей в покупателей известна только приблизительно, а какие зоны зала «мертвые», категорийные менеджеры узнают из редких исследований.
Инфракрасные счётчики на входе считают всех подряд, включая сотрудников и тележки, и ничего не говорят о поведении внутри зала.
Камеры видеонаблюдения в магазине уже есть, но используются только службой безопасности. Их потенциал как источника операционных данных для управляющего и категорийных менеджеров остаётся нереализованным.
Что делает ИИ
PyTorchUltralytics YOLOByteTrackNVIDIA DeepStreamClickHouseGrafana
Решение подключает существующие камеры к серверу видеоаналитики и превращает видео в операционные метрики без записи персональных данных.
- Подсчёт входящих и выходящих с исключением персонала; конверсия по часам при сопоставлении с чеками.
- Тепловые карты и маршруты по залу, время у стеллажей, оценка эффективности промо-зон.
- Длина очереди и время ожидания у касс с оповещением об открытии дополнительной кассы.
- Прогноз трафика на неделю для планирования смен и выкладки.
Обработка идёт на площадке, наружу уходят только агрегированные показатели: система не идентифицирует людей и соответствует требованиям к персональным данным.
Какие данные нужны
- Видеопотоки с камер зала и касс
- Чеки по времени для расчёта конверсии
- График смен и планировка зала
Какая инфраструктура нужна
Профиль «видеоаналитика» в компактном исполнении: детекция и трекинг людей — относительно лёгкая модель, и одна GPU с 24–48 ГБ памяти обслуживает 20–40 камер при пониженной частоте кадров. Для магазина достаточно рабочей станции W5 MAX из рабочие станции в серверном шкафу магазина.
Для сети возможны два варианта: локальные узлы в магазинах с передачей агрегатов в центр или центральный сервер R5 PLUS из раздела GPU-серверы для магазинов с хорошим каналом. Видео не хранится дольше, чем нужно для расчёта, поэтому требования к хранилищу минимальны, а сеть между магазином и центром нагружается только агрегатами.
Как идёт проект
- 01
Данные и цель
Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.
- 02
Пилот на нашей конфигурации
Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.
- 03
Инфраструктура
Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.
- 04
Сопровождение
Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.
Что ещё автоматизируют в отрасли «Ритейл и e-commerce»
Опишите задачу и данные.
Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.

