keepalive ← все кейсы
листай
Главная → Кейсы → Подсчёт посетителей
Кейс · Computer Vision · GPU

Магазин считает реальных людей, а не «на глаз».

Система на нейросетях распознаёт лица с кассовых камер и считает уникальных посетителей — с демографией и дашбордом. Всё на своём GPU, без облаков.

0
уникальных за сегодня
Задача

Сколько людей реально зашло — и кто они?

Счётчики на входе считают «проходы», а не людей: один клиент, вышедший и вернувшийся, — это уже «двое». Ритейлеру нужна честная цифра уникальных посетителей, конверсия «зашёл → купил» и портрет аудитории. Камеры на кассах уже есть — надо было выжать из них аналитику.

Решение

Пайплайн компьютерного зрения на своём железе

Поток с камер → детекция и распознавание лиц нейросетью на GPU → дедупликация по биометрическому вектору (один человек за день считается один раз) → демография → дашборд. Ничего не уходит наружу — обработка на месте.

01
🎥

Камеры

RTSP-потоки с кассовых камер

02
⚡

GPU

Проброс видеокарты в контейнер

03
🧠

Нейросеть

Детекция + вектор лица

04
🔁

Дедуп

Уникальные по эмбеддингу/сутки

05
📊

Дашборд

Трафик, демография, часы пик

Технологии

На чём построено

Proxmox GPU-passthroughLXC + CUDAinsightface (ArcFace)onnxruntime-gpuдетекция лицдедуп по эмбеддингудемография М/Ж/возрастTrassir RTSPдашборд · Chart.jsPython
«Из обычных камер на кассе — аналитика уровня торгового центра, без покупки дорогих счётчиков.»
Результат

Что получил бизнес

0
уникальных посетителей в день считается автоматически
0
камер в одном контуре аналитики
0
поток обрабатывается на GPU в реальном времени

Теперь видно реальную посещаемость по часам, долю новых и вернувшихся, портрет аудитории (пол/возраст) и эффект акций — решения принимаются по цифрам, а не по ощущениям.

Нужна аналитика или нестандартная IT-задача?

Такие вещи — не «поменять картридж». Это инженерия. Если хочется выжать максимум из своей инфраструктуры — давай обсудим.

Другие кейсы

Оставить заявку

Отвечу лично. Консультация бесплатна.