В Петербурге нейросеть обучили оценивать покупательскую активность в магазинах

Магистрант Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета ЛЭТИ разработал интеллектуальную систему, анализирующую перемещение покупателей в магазинах. Программа может использоваться для определения популярных товаров у различных социальных групп, а также оценивать эффективность работы персонала, рекламы и акций на товары, сообщили во вторник в пресс-службе комитета по науке и высшей школы Санкт-Петербурга.

Проект реализуется в русле нацпроекта «Цифровая экономика», одной из целей которого является повышение эффективности основных отраслей экономики за счет внедрения новых технологий. Разработка также стала одним из победителей конкурса грантов «УМНИК — Цифровая Россия».

«Проект позволит анализировать покупательскую активность в магазине и на основе полученных данных улучшить маркетинговую стратегию той или иной компании. В настоящее время существует множество различных аналогов: от обычных датчиков для подсчета количества посетителей, до аналитических систем, использующих методы машинного обучения. Разрабатываемая система будет превосходить дешевые датчики и сопоставима с дорогими аналитическими системами», — цитирует пресс-служба магистранта факультета компьютерных технологий и информатики (ФКТИ) «ЛЭТИ» Сергея Антонова.

Как пояснили в пресс-службе, система контроля передвижений людей позволит выявлять наиболее популярные товары для различных групп посетителей и составлять статистику для оценки эффективности рекламы. Кроме того, разработка даст возможность определять оптимальное число консультантов и касс для обеспечения качественного обслуживания и распределения нагрузки на персонал (график уборки, настройка оборудования, выкладка товара). При эвакуации система сможет предоставлять данные о количестве посетителей, она сможет определять их возраст и пол.

«Новизна разработки заключается в применении методов машинного обучения, использующих современные архитектуры нейронных сетей, что позволяет с высокой точностью решить поставленные задачи. Для определения людей на видео и распознавания их лиц будут использоваться специально обученные нейронные сети, применяются методы проективной геометрии: изображение, полученное с камер видеонаблюдения, преобразуется в вид сверху [для определения местоположения людей]», — отмечается в сообщении. Сейчас ведется работа над применением такой системы для контроля социальной дистанции в рамках борьбы с коронавирусом.

Национальный проект «Цифровая экономика» разработан на период до 2024 года. В него включены шесть федеральных проектов: «Информационная инфраструктура», «Цифровые технологии», «Цифровое государственное управление», «Нормативное регулирование цифровой среды», «Кадры для цифровой экономики» и «Информационная безопасность». Всего на исполнение нацпроекта планируется потратить 1 трлн 634,9 млрд рублей.Все о национальных проектах — на портале «Будущее России. Национальные проекты«

Источник: ТАСС