Мониторинг очередей в реальном времени с помощью компьютерного зрения

Абирами Вина

4 мин. чтения

4 марта 2025 г.

Узнайте, как компьютерное зрение для мониторинга очередей позволяет отслеживать движение, предсказывать перегруженность и оптимизировать поток очередей в режиме реального времени в различных отраслях.

Что, если бы управление длинными очередями в парках развлечений, ресторанах и аэропортах было бы беспрепятственным? Никаких разочарованных клиентов, никакого перегруженного персонала - только ровные, эффективные, быстро движущиеся очереди. Традиционное управление очередями опирается на такие методы, как ручной подсчет, датчики и устаревшие системы наблюдения. Эти методы могут быть недостаточно точными и замедлять работу, что приводит к увеличению времени ожидания и неэффективности.

Это может негативно сказаться на работе предприятия, поскольку длительное ожидание отталкивает клиентов. Исследования показывают, что 73 % покупателей отказываются от покупки, если время ожидания в очереди превышает пять минут, что делает управление спросом и оптимизацию ресурсов все более сложной задачей. Однако благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения у нас теперь есть более инновационные решения.

В частности, компьютерное зрение - это направление ИИ, позволяющее машинам интерпретировать визуальные данные и реагировать на них. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, помогают получать более быстрые и точные результаты, анализируя визуальные данные.

В этой статье мы расскажем о том, как Ultralytics YOLO11 может использоваться для управления очередями, о его реальном применении и основных преимуществах.

Обзор управления очередями с помощью искусственного интеллекта

Обычно управление очередями осуществляется с помощью ручного подсчета или базовых сенсорных систем. Например, на контрольно-пропускном пункте в аэропорту сотрудники могут подсчитывать пассажиров или использовать простые датчики для оценки времени ожидания. Опираясь на эти периодические проверки и исторические данные, они решают, когда нужно открыть еще одну полосу.

В отличие от этого, система управления очередью с помощью искусственного интеллекта Vision использует данные с камер, которые ведут непрерывную съемку в режиме реального времени. Эти кадры мгновенно анализируются с помощью моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11. Эти модели поддерживают различные задачи, такие как обнаружение и отслеживание объектов. С помощью решений Vision AI менеджеры могут быстро скорректировать штатное расписание или открыть дополнительные точки обслуживания. Анализ в реальном времени и быстрые действия на его основе могут привести к сокращению времени ожидания и повышению эффективности обслуживания.

Понимание мониторинга очередей в реальном времени с помощью Ultralytics YOLO11

Вот более подробный взгляд на то, как YOLO11 можно использовать для мониторинга очереди:

  • Видеовход: Камера снимает живое видео, которое разбивается на отдельные кадры.
  • Определение области очереди: Отмечается определенная область (область очереди), на которой система должна сосредоточиться, что позволяет сократить количество ошибок, связанных с нерелевантной деятельностью.
  • Обнаружение людей: Поддержка обнаружения объектов в YOLO11 может быть использована для сканирования каждого кадра в поисках людей, рисования рамок вокруг них и маркировки каждого из них.
  • Отслеживание движения: Каждому обнаруженному человеку присваивается уникальный идентификатор, и его движение отслеживается от одного кадра к другому путем отслеживания центра его коробки с помощью возможностей YOLO11 по отслеживанию объектов.
  • Анализ очереди: Система подсчитывает количество людей в очереди и отслеживает, как долго они ждут, предупреждая персонал, когда очередь становится слишком длинной.
__wf_reserved_inherit
Рис. 1. Мониторинг очередей в реальном времени с помощью Ultralytics YOLO11. Изображение автора.

Применение интеллектуальных систем управления очередью

Теперь, когда мы рассказали о том, как YOLO11 может использоваться для управления очередями, давайте рассмотрим его реальное применение и узнаем, как различные отрасли используют его для эффективного управления толпой.

Оптимизация очередей в розничной торговле с помощью YOLO11

Длинные очереди в кассу не только испытывают терпение покупателей, но и влияют на продажи. Брошенные тележки и переполненные прилавки - обычное разочарование в розничных магазинах. Чтобы не останавливаться на достигнутом, магазины могут использовать более интеллектуальные способы отслеживания очередей в режиме реального времени и принимать меры до образования узких мест.

Помимо простого мониторинга очередей, компьютерное зрение и YOLO11 можно использовать для того, чтобы отличать клиентов, которые действительно ждут, от тех, кто просто проходит мимо, просматривает информацию или ненадолго отходит. 

Например, Vision AI можно использовать для оценки скорости движения клиента. Анализируя скорость движения человека, система может определить, действительно ли он стоит в очереди или просто проходит мимо. 

Она также поможет отследить людей, которые отходят, а затем возвращаются в очередь, чтобы убедиться, что они по-прежнему учитываются, а также заметить, когда к очереди присоединяются новые покупатели. Эти данные дают четкое представление о длине очереди и ее загруженности, что облегчает ритейлерам управление временем ожидания.

__wf_reserved_inherit
Рис. 2. Пример использования YOLO11 для обнаружения людей в очереди. 

Использование компьютерного зрения для мониторинга очередей в аэропортах

Поскольку путешествующих людей становится все больше, аэропорты становятся все более загруженными и переполненными. Длинные очереди на безопасность, переполненные терминалы и перегруженные выходы на посадку могут доставлять неудобства. Эффективное управление этими местами с высокой интенсивностью движения является жизненно важной частью поддержания нормальной работы и обеспечения путешествия без стресса.

__wf_reserved_inherit
Рис. 3. Мониторинг и отслеживание очередей в аэропортах с помощью YOLO11.

Чтобы решить эти проблемы, многие аэропорты внедряют ИИ-решения для управления очередями, которые не просто прогнозируют время ожидания. Например, при обнаружении препятствий системы искусственного интеллекта Vision AI, интегрированные с YOLO11, могут предупредить сотрудников аэропорта о необходимости принятия немедленных мер, например перенаправить пассажиров на другие пункты досмотра, направить мобильные группы безопасности для устранения заторов или динамически изменить назначение выходов на посадку для уменьшения заторов. Компьютерное зрение также может использоваться для измерения плотности толпы и выявления моделей заторов, чтобы улучшить работу аэропорта в целом.

Управление очередью с помощью искусственного интеллекта для банков и финансовых учреждений

Даже с развитием цифровых банковских услуг физические отделения по-прежнему переполнены, особенно в часы пик или в определенные дни месяца. Длительное время ожидания у касс и стоек обслуживания может привести к разочарованию клиентов и неэффективности работы.

ИИ-управление очередями с помощью YOLO11 поможет банкам отслеживать и прогнозировать время ожидания клиентов для оптимизации работы в часы пик. Кроме того, записи с камер, используемых для мониторинга очередей, могут быть использованы для усиления безопасности и наблюдения, что повышает общую безопасность и оперативную осведомленность. Например, компьютерное зрение может использоваться для быстрого обнаружения необычного поведения или несанкционированного доступа, предупреждая персонал о любых проблемах.

__wf_reserved_inherit
Рис. 4. Обнаружение объектов и YOLO11 можно использовать для наблюдения за людьми в очереди в банке.

Более разумное управление очередью на мероприятия 

Крупномасштабные мероприятия и стадионы привлекают огромное количество людей, поэтому эффективное управление толпой просто необходимо. Будь то концерт, спортивное мероприятие или фестиваль, управление входом и выходом тысяч посетителей может оказаться непростой задачей. Длинные очереди на контроле безопасности, в киосках по продаже билетов и у концессионных киосков часто приводят к задержкам.

Подсчет людей в реальном времени и отслеживание заполняемости с помощью YOLO11 позволяют организаторам направлять посетителей в менее переполненные зоны. Кроме того, можно динамически управлять длиной очереди у входных ворот, концессионных киосков и туалетов, сокращая время ожидания и улучшая впечатления зрителей. 

Кроме того, эти системы повышают безопасность, постоянно контролируя плотность толпы, обеспечивая соблюдение протоколов безопасности и улучшая работу по реагированию на чрезвычайные ситуации.

Плюсы и минусы управления очередью

Теперь, когда мы изучили различные реальные применения YOLO11 для управления очередями, давайте рассмотрим некоторые его преимущества:

  • Улучшение доступности: YOLO11 поможет выявить людей, которым нужна дополнительная поддержка в очередях, чтобы сотрудники могли оказать им необходимую помощь. Таким образом, все люди становятся более инклюзивными и гостеприимными.
  • Масштабируемость: Система, интегрированная с YOLO11, может адаптироваться к различным условиям, от розничных магазинов до аэропортов, обеспечивая эффективное управление очередями в различных отраслях.
  • Бесшовная интеграция: Его можно легко интегрировать с существующим программным обеспечением, включая системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и планирования ресурсов предприятия (ERP), чтобы обеспечить единое представление о деятельности.
  • Снижение затрат: Рационализируя операции и оптимизируя распределение ресурсов, предприятия могут сократить расходы и реинвестировать сэкономленные средства в улучшение качества услуг и дальнейшие инновации.

Хотя компьютерное зрение дает много преимуществ в управлении очередями, необходимо учитывать и некоторые проблемы:

  • Техническое обслуживание и поддержка: Для обеспечения надежной работы решений в области компьютерного зрения требуется регулярное обновление программного обеспечения, проверка оборудования и оценка производительности, что может потребовать специализированной поддержки.
  • Вопросы конфиденциальности и безопасности: Использование систем искусственного интеллекта может привести к работе с персональными данными, поэтому важно соблюдать правила защиты данных и обеспечивать безопасное хранение и обработку всей информации.
  • Факторы окружающей среды: На работу моделей компьютерного зрения могут влиять такие факторы, как изменение освещения, погоды или условий скопления людей, что может повлиять на точность обнаружения.
  • Стоимость внедрения: Хотя высококачественные камеры и инфраструктура для обработки данных могут потребовать первоначальных инвестиций, повышение производительности и эффективности может сделать эти затраты оправданными.

Основные выводы

Управление очередями развивается благодаря возможностям компьютерного зрения YOLO11, которые позволяют в режиме реального времени отслеживать поведение толпы. Эта технология помогает отслеживать движение, предсказывать заторы и динамически регулировать ресурсы, делая такие оживленные места, как аэропорты, розничные магазины, банки и крупные мероприятия, более гладкими и эффективными. 

Легко интегрируясь с существующими системами, YOLO11 также предлагает такие преимущества, как повышение доступности и экономия средств. Несмотря на сложности, такие как необходимость регулярного обслуживания, соображения конфиденциальности и различные условия окружающей среды, правильное планирование и поддержка могут помочь организациям преодолеть эти препятствия и в полной мере использовать преимущества управления очередью на основе искусственного интеллекта.

Станьте частью нашего сообщества и изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Загляните на страницы наших решений, чтобы узнать больше о таких инновациях, как ИИ в производстве и компьютерное зрение в здравоохранении. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните работу уже сегодня!

Давайте вместе построим будущее
искусственного интеллекта!

Начните свое путешествие в будущее машинного обучения

Начните бесплатно
Ссылка копируется в буфер обмена