Обученная нейросеть помогает не только обнаружить конкретные предметы, но и определить их состояние: например, она видит, открыто или закрыто помещение. Также компьютерное зрение способно распознать процессы: увидеть въезжающую на склад фуру и «предположить», что сейчас начнётся разгрузка товара. Все эти возможности позволяют активно использовать компьютерное зрение в системах безопасности, передав нейросети контролирующие функции и рутинные задачи в любой сфере, от которых можно освободить специалистов.
Компьютерное зрение в торговой недвижимости
Компьютерное зрение используют для оцифровки повторяющихся процессов, нарушение которых может иметь для заказчика серьёзные негативные последствия, например, репутационные, финансовые или связанные с безопасностью. Пока что нерентабельно использовать нейросети для уникальных событий, ведь на дообучение необходимо будет потратить время и ресурсы.
В торговых центрах машинное зрение может пригодиться в системах управления очередью: в отличие от обычных «рамок» оно может выявить, сколько в ТРЦ вошло уникальных посетителей, не считая сотрудников. Это помогает прогнозировать нежелательное скопление народа, что особенно важно в условиях пандемии. В магазинах таким образом можно предупредить возникновение очередей на кассах, благодаря чему покупатели могут комфортно совершать покупки, а магазин — увеличить товарооборот.
Почему не все используют компьютерное зрение?
Несмотря на удобство и явные преимущества нейронных сетей, далеко не все собственники бизнеса готовы использовать компьютерное зрение в системе безопасности.
Во-первых, для обучения нейросети необходимо собрать достаточное количество информации (картинок или видео). Это может занять определённое время, иногда могут понадобиться дополнительные съёмки. Не каждый готов тратить на это время и силы.
Во-вторых, часто в компании не существует специалиста, который был бы экспертом в повышении продаж, сокращении потерь, борьбе с хищениями и одновременно разбирался в технических особенностях нейросетей. Сегодня прогрессивные компании создают у себя дирекции по инновациям, которые могут наладить коммуникацию между службой безопасности, IT-отделом и подрядчиком.
Подрядчиками по внедрению компьютерного зрения в системы безопасности выступают компании-интеграторы, такие как «Император Техно» — техническое подразделение ГК «Император». Как уже выяснилось, зачастую даже топ-менеджеры не вполне понимают, что такое нейронная сеть, является ли она тем же, что и искусственный интеллект. Компании-интеграторы не только осуществляют техническое внедрение решения, устанавливая и настраивая оборудование, но и выполняют роль «мостика» между заказчиком в лице его службы безопасности и разработчиком. Таким образом получается создать действительно лучшее для заказчика решение. Поэтому в качестве интегратора всегда нужно искать тех, кто обладает не только техническими знаниями и опытом, но и является экспертом в тех областях, куда предполагается внедрять искусственный интеллект, например, в безопасности.
Обученная нейросеть помогает не только обнаружить конкретные предметы, но и определить их состояние: например, она видит, открыто или закрыто помещение. Также компьютерное зрение способно распознать процессы: увидеть въезжающую на склад фуру и «предположить», что сейчас начнётся разгрузка товара. Все эти возможности позволяют активно использовать компьютерное зрение в системах безопасности, передав нейросети контролирующие функции и рутинные задачи в любой сфере, от которых можно освободить специалистов.
Помимо компьютерного зрения нейронная сеть может работать со звуком. Нейросети, которые разработаны специально для распознавания речи, могут понимать общий смысл фразы, контекст, даже если используются слова-синонимы, т. к. в математическом представлении нейронной сети они находятся очень близко друг к другу. «Привет» и «здравствуйте» могут звучать по-разному, но для сети эти слова будут близки. Такая речевая аналитика имеет колоссальный потенциал для внедрения. Сейчас её используют для контроля работы кассиров: нейросеть определяет, как общается сотрудник с покупателями, поздоровался ли он, предложил ли акционный товар. В отличие от человека-контролёра, который проверяет записи диалогов кассиров выборочно, нейросеть способна «прослушать» разговоры за всю смену.
Аналитики прогнозируют в будущем передачу нейросетям наблюдательных и контролирующих функций, однако полностью физическую охрану искусственный интеллект заменить пока не может: он способен вычислить нарушителя, но поймать его за руку не в состоянии. На данном этапе компьютерное зрение позволяет значительно сократить количество постов охраны, оставив только тех сотрудников, которые могут эффективно действовать.
Обученная нейросеть помогает не только обнаружить конкретные предметы, но и определить их состояние: например, она видит, открыто или закрыто помещение. Также компьютерное зрение способно распознать процессы: увидеть въезжающую на склад фуру и «предположить», что сейчас начнётся разгрузка товара. Все эти возможности позволяют активно использовать компьютерное зрение в системах безопасности, передав нейросети контролирующие функции и рутинные задачи в любой сфере, от которых можно освободить специалистов.