Муниципалитет. Очереди
Ноябрьск — небольшой, но стратегически важный сибирский город, с численностью населения более 100 000 человек. Статус одного из главных нефтегазовых центров создал особые перспективы развития Ноябрьска. Здесь реализовываются самые современные технологии, не только в добывающей и промышленной, но и в муниципальной сфере

Администрация города решила использовать последние разработки в IT и IoT-сфере для того, чтобы сделать городское пространство максимально удобным для жителей города
МУНИЦИПАЛИТЕТ ГОРОДА ЗАДАЛСЯ ЦЕЛЬЮ УЛУЧШИТЬ КАЧЕСТВО ОБСЛУЖИВАНИЯ ГРАЖДАН. ОДНО ИЗ ПЕРВЫХ ПРИНЯТЫХ РЕШЕНИЙ — СОКРАЩЕНИЕ ВРЕМЕНИ ОЖИДАНИЯ В ОЧЕРЕДЯХ В ЦЕНТРАХ ОБСЛУЖИВАНИЯ НАСЕЛЕНИЯ (ПОСЕТИТЕЛИ МОГЛИ ПРОВЕСТИ В ОЖИДАНИИ БОЛЬШЕ ЧАСА)
Существующая инфраструктура муниципалитета не позволяла решать проблемы подобного рода. Нужно было решение, помогающее властям быстро и эффективно управлять городскими и муниципальными центрами обслуживания населения, оперативно реагировать на запросы жителей и сводить к минимуму время ожидания
Запрос
Городской муниципалитет обратился в «Центр2М» с запросом:
Разработать систему, помогающую быстро и эффективно управлять городскими и муниципальными центрами обслуживания населения
С её помощью решить задачу по сокращению очередей и перегрузки
Реализовать систему в короткие сроки
Уложиться в ограниченный бюджет
Решение
Команда «Центр2М» решила эту задачу с помощью системы видеоаналитики, которая позволила:
Камера отправляет изображение в систему видеоаналитики, искусственный интеллект которой определяет количество людей за несколько секунд и возвращает данные в центр обслуживания клиентов
Подсчитывать количество посетителей в режиме реального времени
С помощью предиктивной аналитики система делает прогноз о размере очереди в определенные часы работы отделения
Определять и прогнозировать часы максимальной загрузки сервисного центра
Руководство центра может оперативно менять график работы свободных сотрудников и максимально эффективно распределять их в приёмные часы
Исходя из графика пиковых ситуаций правильно распределять работу сотрудников
СПЕЦИАЛЬНО ОБУЧЕННАЯ НЕЙРОСЕТЬ ПОДСЧИТЫВАЛА КОЛИЧЕСТВО ЧЕЛОВЕК В КАДРЕ И ОПРЕДЕЛЯЛА, СКОЛЬКО ЛЮДЕЙ НАХОДИЛОСЬ В ЦЕНТРЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ ГРАЖДАН В ТОТ ИЛИ ИНОЙ МОМЕНТ ВРЕМЕНИ
Определение нейросетью количества людей в кадре
При этом руководство может получать данные и контролировать ситуацию удалённо: вся информация отображается в виде графика, где видно, в какие дни сотрудники сталкиваются с наибольшим всплеском обращений и сколько времени затрачивается на решение вопроса одного посетителя.

Посчитав, что количество человек в очереди становится критичным, система в течение нескольких секунд посылает сигнал руководству центра. Получив уведомление, администрация может отправить в авангард менее занятых сотрудников или даже вызвать подкрепление из соседнего офиса.

Для подсчёта количества людей используется модель для детектирования силуэтов.
График загруженности муниципальных центров обслуживания населения
Как это работает?
При размещении камер могут появляться так называемые «зоны перекрытия» - области пространства, попадающие в кадр нескольких камер. CenterVision позволяет указать подобные зоны в интерфейсе системы. Люди, находящиеся в таких зонах, будут считаться корректно.

Далее формируется значение количества человек в очереди для нескольких идущих подряд кадров — за интервал ∆t. В течение получаса для каждого помещения выгружаются значения для множества таких интервалов. Размер временного интервала и количество интервалов определяется исходя из количества помещений и используемых вычислительных мощностей.
В ДАЛЬНЕЙШЕМ АДМИНИСТРАЦИЯ ПЛАНИРУЕТ С ПОМОЩЬЮ ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ ПРОГНОЗИРОВАТЬ ПЕРИОДЫ МАКСИМАЛЬНОЙ ЗАГРУЖЕННОСТИ ЦЕНТРА. ЭТО ПОМОЖЕТ ЗАРАНЕЕ ПЛАНИРОВАТЬ ПРЕДСТОЯЩИЕ МЕРОПРИЯТИЯ, ЗАТРАТЫ РЕСУРСОВ И ОПТИМИЗИРОВАТЬ ЭТИ РЕСУРСЫ
Формируется значение количества человек в очереди для каждого помещения
Для каждого интервала формируется массив значений с количеством людей в помещении. Выбирается наиболее часто встречающееся значение. Если встречается несколько значений с одинаковой частотой, выбирается максимальное.

Получившееся значение — это количество людей в очереди, относящееся к моменту времени t, следующему непосредственно за рассматриваемым интервалом. Всего за час получается набор значений для различных интервалов — т.е. значения к моментам времени t_1 , t_2 …. t_n.
Наиболее часто встречающееся значение в массиве — это количество людей в очереди, относящееся к моменту времени t
Далее для t_1 , t_2 …. t_n вычисляется максимальное и среднее значения количества людей — эти значения отображаются в отчёте в качестве пиковой и средней нагрузки для заданного часа.
Вычисляется максимальное и среднее значения количества людей — эти значения отображаются в отчете
Из каких компонентов состоит структура ПО системы?
CenterVision Platform — компонент платформы для центрального сервера, включая служебные модули и набор компонентов для связи с внутренними базами данных
Архитектура решения CenterVision
База Данных: Oracle / PostgreSQL /MonqoDB и др.
Интерфейс оператора системы содержит в себе функционал разнообразных настроек системы и интерфейс пользователя, доступных в зависимости от роли пользователя
ДОСТИЧЬ ТАКИХ РЕЗУЛЬТАТОВ УДАЛОСЬ ПРИ САМЫХ МИНИМАЛЬНЫХ ЗАТРАТАХ. ЗАМЕНЯТЬ СТАРЫЕ КАМЕРЫ И СТАВИТЬ БОЛЕЕ СОВРЕМЕННЫЕ НЕ ПОТРЕБОВАЛОСЬ — CENTERVISION ОТЛИЧНО РАБОТАЕТ НА КАМЕРАХ С НИЗКИМ РАЗРЕШЕНИЕМ 640Х480. БЛАГОДАРЯ СИСТЕМЕ ОБЫЧНЫЕ КАМЕРЫ, ПЕРЕДАЮЩИЕ МУТНОЕ И НЕИНФОРМАТИВНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ, ПРЕВРАТИЛИСЬ В УМНЫЕ СИСТЕМЫ, ПОЗВОЛЯЮЩИЕ КООРДИНИРОВАТЬ И КОНТРОЛИРОВАТЬ РАБОТУ УЧРЕЖДЕНИЙ
Результат
ДО внедрения ЦВ
ДО 1,5 ЧАСОВ В ОЧЕРЕДИ ИЗ 20–30 ЧЕЛОВЕК
НЕ БОЛЕЕ 25 МИН.
В ОЧЕРЕДИ ИЗ 3–5 ЧЕЛОВЕК
ПОСЛЕ внедрения ЦВ
нахождение граждан в очередях практически сошло на нет
сократилось количество пиковых значений загруженности
на 80%
Обученная модель нейросети для распознавания количества человек на базе технологий ООО «Центр2М» — алгоритм, полученный при помощи совокупности доработанных программных библиотек для машинного обучения, направленных на нахождение и классификацию образов

«А это точно работает?»

Хороший подрядчик:
Имеет собственных дата-сайентистов, разработчиков, разметчиков и бизнес-аналитиков
Может наглядно продемонстрировать вам технологию
Имеет подтвержденный опыт внедрения системы в реальных условиях
Может адаптировать решение под ваши индивидуальные потребности
Нельзя так просто взять и создать решение по видеоаналитике, не учитывая всех потребностей клиента. Системы, разработанная для огромной ТЭЦ и для маленького магазина, будут совершенно разными: иной бюджет, задачи, особенности процесса интеграции. Делимся с вами профессиональными секретами, как выбрать надежную компанию по реализации IT-решений.
Какому подрядчику можно доверить разработку системы видеоаналитики

Чек-лист по проверке подрядчика

Зона риска: на что обратить особенное внимание при выборе подрядчика

На работу системы в различных погодных условиях. Плохо, если видеоаналитика будет сбоить при каждой тучке: качественная система должна игнорировать большинство погодных явлений.
1
Камера сгенерировала видеопоток, поступающий в программное ядро системы. Ядро содержит логику обработки событий, специально обученный искусственный интеллект, интеграционные компоненты и т.д.
2
На возможность записи изображения. Система должна не просто записывать нарушения, но и иметь возможность впоследствии сохранить и воспроизвести запись. Это необходимо для работы с претензиями и фактами нарушений.
3
На требования к камерам. Хорошая система работает на основе самой качественной техники и должна интегрироваться в существующую инфраструктуру. Это серьезно сэкономит ваши затраты, избавив от необходимости менять всю систему видеонаблюдения на предприятии.
4
Важно, чтобы система распознавания лиц в офисе обладала всеми инструментами интеграции (API).
5
На наличие/отсутствие системы отчетности. Развернутая статистика позволяет видеть не только объемы и типы нарушений, но и анализировать и оценивать эффективность принимаемых мер по улучшению ситуации.
6
По большому счету, никаких изменений не последует. Вам не нужно будет переписывать правила техники безопасности или менять внутренние документы. Достаточно полностью соблюдать все требования по эксплуатации системы видеоаналитики.

Какому подрядчику можно доверить разработку системы видеоаналитики

Возможности системы видеоаналитики можно расширить. Например, добавить зонирование объектов с помощью периметральной видеоаналитики, усилить безопасности с помощью идентификационных биометрических систем. Можно даже масштабировать решение на все объекты компании с целью контроля всего периметра предприятия.

Что дальше: как можно расширить возможности системы