Машинное зрение давно вышло за рамки научной фантастики и сегодня активно используется в бизнесе. Камеры наблюдения, которые ещё недавно служили только для безопасности и архивирования происходящего, теперь становятся источником ценной информации.

С их помощью можно не просто «смотреть» за происходящим, а собирать данные о поведении людей, загрузке оборудования и эффективности процессов.

Всё это помогает принимать управленческие решения быстрее и точнее.

1) Как и зачем считать людей в торговом центре

Один из главных вопросов для владельцев торговых центров — сколько людей приходит в здание и как они передвигаются внутри. Обычный ручной подсчёт или установка механических датчиков на входе не всегда даёт точную картину. Например, мы можем знать, сколько человек вошло в ТЦ, но не понимаем, сколько из них поднялось на второй этаж, сколько пользуется эскалатором, а сколько остаётся на первом уровне.

Здесь на помощь приходит машинное зрение. Камеры видеонаблюдения, которые уже установлены в каждом ТЦ, могут стать источником полезной статистики.

Возьмём простой пример: подсчёт людей на эскалаторе.

Используя автоматический подсчет, мы получаем ответы на следующие вопросы:

• В какие часы больше всего посетителей поднимаются на второй этаж?

• Насколько загружен каждый из эскалаторов?

• Как меняется поток людей во время промо-акций или распродаж?

Алгоритм работы следующий:

1. Камера снимает видео с нужной точки, например, сверху над эскалатором или входом.

2. Система "видит" людей в кадре — алгоритм распознаёт фигуры и выделяет их.

3. Программа отслеживает, куда движется каждый человек — вверх или вниз.

4. Когда человек пересекает воображаемую линию (например, середину эскалатора), система добавляет его в счётчик.

5. Итоговые данные отображаются в виде графиков и таблиц: сколько людей прошло за час, за день, по дням недели.

Результат для бизнеса — точная статистика посещаемости без ручного труда. Менеджеры могут планировать работу персонала, оценивать эффективность рекламных мероприятий, понимать, какие зоны ТЦ более востребованы.

Таким образом, машинное зрение превращает обычную камеру наблюдения в инструмент для принятия управленческих решений.

2) Заполняемость кафе, салона красоты, коворкинга

Для кафе и ресторанов важен не только поток посетителей, но и то, как заполняются посадочные места. Сколько столиков занято в час пик? Сколько времени гости проводят за обедом? Есть ли «мертвые зоны», где столики простаивают пустыми? Сходится ли заполняемость столов и выручка? Ответы на эти вопросы помогают лучше управлять бизнесом.

Обычно подобную аналитику собирают сотрудники, наблюдая за залом, но это трудоёмко и субъективно. Камеры и машинное зрение позволяют автоматизировать процесс и получить обхективные данные.

Алгоритм работы:

1. Камера фиксирует общий вид зала или зоны со столиками.

2. Размечаем зоны столов на изображении с камеры.

3. Система «видит» людей и определяет за каким они столом.

4. Программа считает количество занятых столиков и людей за каждым за каждую секунду.

5. Алгоритм отслеживает время: как долго столик занят, когда он освобождается, сколько человек сидело вместе.

6. На выходе мы получаем статистику — загруженность по часам, среднее время визита, долю простаивающих мест.

Что это даёт бизнесу:

• Планирование загрузки персонала и уборки.

• Понимание, в какие часы спрос на посадочные места выше.

• Оптимизацию расстановки мебели (например, объединение или разделение столиков).

• Оценку эффекта от акций и событий.

Таким образом, машинное зрение превращает видео из кафе в инструмент для анализа поведения гостей и повышения эффективности работы заведения.

3) Машинное зрение в производстве: контроль работы сотрудников и станков

На производстве важна каждая минута. Если станок простаивает или работник слишком долго отсутствует на рабочем месте, предприятие теряет деньги. Но в реальности контролировать всё вручную сложно: начальнику цеха нужно следить и за оборудованием, и за людьми, и за процессом.

Здесь снова помогает машинное зрение. Камеры, установленные в цехе, могут автоматически отслеживать ключевые показатели.

Примеры задач:

• Нахождение сотрудников на рабочем месте. Система фиксирует, присутствует ли оператор за станком, или он отошёл. Это помогает объективно оценивать дисциплину и планировать загрузку.

• Работа станков. Алгоритм «видит», двигается ли станок и сколько времени он реально работает. Это позволяет отличать производительные часы от простоя.

• Учёт времени отсутствия. Если сотрудник часто покидает рабочее место, можно разобраться в причинах и оптимизировать процесс.

• Безопасность. Камера может определить, работает ли человек в каске и спецодежде, или зафиксировать опасные ситуации (например, приближение к движущимся частям станка).

• Контроль качества. Машинное зрение способно проверять, правильно ли загружены материалы, или выявлять брак на ранней стадии.

Как это работает:

1. Камеры снимают производственную зону.

2. Система распознаёт людей и оборудование, определяет их состояние (работает/не работает, присутствует/отсутствует).

3. Алгоритмы собирают статистику — время работы станков, загруженность сотрудников, простои.

4. Руководитель получает отчёты и уведомления для быстрой реакции.

Польза для бизнеса:

• Сокращение простоев и повышение эффективности.

• Экономия на контроле — меньше ручной отчётности.

• Повышение безопасности труда.

• Более прозрачная картина использования оборудования.

Таким образом, машинное зрение помогает производству не только следить за порядком, но и увеличивать прибыль, превращая камеры в полноценный инструмент управления.

Заключение

Машинное зрение открывает перед бизнесом новые возможности. Оно автоматизирует рутинные задачи, избавляет от человеческого фактора и даёт точные данные в реальном времени. А какие задачи вам удается решать за счет внедрения ИИ?