Vision AI: преобразование управления толпой

Умные города — это оживлённые густонаселённые места, работа которых зависит от передовых технологий. Управление большими скоплениями людей помогает сделать такие города безопаснее и эффективнее — и в общественных местах, и на крупных мероприятиях.

Необходимость управлять толпой наглядно показал финал Лиги чемпионов УЕФА 2022 года в Париже. Скопление людей у стадиона привело к задержкам, неразберихе и угрозам безопасности. Плохое планирование и проблемы с регулированием потоков усугубили хаос и показали, насколько важно находить более эффективные способы управления большими толпами.

Здесь на помощь могут прийти искусственный интеллект (AI) и компьютерное зрение (CV). Эти технологии меняют подход к управлению толпой: они упрощают наблюдение за людьми, выявление рисков и анализ поведения в реальном времени. Ожидается, что объём рынка компьютерного зрения к 2032 году достигнет 175,72 миллиарда долларов, что подтверждает растущий интерес организаций к таким решениям.

В этой статье мы расскажем, как ИИ и компьютерное зрение меняют подход к управлению толпой, повышая безопасность и эффективность крупных мероприятий и прокладывая путь к более продуманной организации массовых событий.

Растущие сложности управления толпой#

Управлять толпой становится всё сложнее по мере того, как мероприятия растут и разнообразятся. Рост городов и популярности масштабных событий приводит к появлению новых проблем, требующих решения.

Исследование 2022 года показало, что чрезмерное скопление людей становится причиной почти 60% инцидентов с участием толпы на крупных мероприятиях. Результаты исследования подчёркивают важность улучшения стратегий управления большими скоплениями людей и снижения потенциальных рисков.

Традиционные методы управления толпой полезны, но порой не позволяют эффективно справляться с непредсказуемым поведением людей. Поэтому крайне важно внедрять инструменты, которые обеспечивают мониторинг, анализ и вмешательство в реальном времени, делая пребывание на мероприятиях безопаснее для всех.

Рис. 1. Управлять толпой на стадионах может быть сложно.

Применение визуального ИИ для управления толпой#

Визуальный ИИ помогает управлять большими скоплениями людей, анализируя видеопотоки в реальном времени с помощью продвинутых моделей компьютерного зрения, которые отслеживают перемещения, распознают закономерности и выявляют необычное поведение. Такие модели позволяют заранее обнаруживать проблемы, например чрезмерное скопление людей, чтобы организаторы могли отреагировать до того, как ситуация ухудшится.

Решения на базе визуального ИИ повышают безопасность и эффективность мероприятий благодаря мониторингу в реальном времени, анализу поведения и проактивному вмешательству. Рассмотрим, как эти технологии меняют управление толпой.

Контроль плотности толпы для управления потоками в реальном времени#

Представь, что на мероприятии тысячи человек проходят через входы переполненного стадиона. По мере уплотнения толпы движение замедляется. В таких ситуациях крайне важно эффективно управлять потоком людей. Системы ИИ для мониторинга плотности толпы предоставляют данные в реальном времени. Это помогает организаторам контролировать потоки людей и обеспечивать бесперебойное проведение крупных мероприятий.

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут играть важную роль в мониторинге плотности толпы. Поддержка YOLO11 таких задач, как отслеживание объектов, позволяет точно отслеживать людей в местах скопления. Возможно, ты задаёшься вопросом: как это работает?

Ultralytics YOLO11 может обрабатывать видеопотоки в реальном времени. Такая обработка позволяет организаторам получать актуальные сведения о наблюдаемой толпе. YOLO11 также можно использовать для наблюдения за определёнными участками или областями интереса в толпе.

Например, организаторы могут следить за важными зонами, такими как входы, проходы или выходы, и эффективно управлять ими. Системы с компьютерным зрением также можно настроить для создания визуализаций, например тепловых карт, которые показывают места наибольшего скопления людей и помогают легко выявлять и устранять потенциальные проблемы.

Рис. 2. Визуальный ИИ можно использовать для создания тепловых карт скоплений людей.

В Лондонском метрополитене используют компьютерное зрение для мониторинга толпы и обеспечения безопасности пассажиров в часы пик. Компьютерное зрение помогает подсчитывать количество людей на платформах, а сотрудники получают оповещения, когда на отдельных участках становится слишком многолюдно. Эти данные помогают корректировать расписание поездов и предоставлять актуальную информацию, чтобы эффективнее управлять потоками пассажиров.

Анализ поведения и обнаружение угроз#

На многолюдном мероприятии, например концерте, подозрительное поведение иногда остаётся незамеченным. Системы на базе ИИ распознают такие ситуации эффективнее, чем люди. Например, возможность оценки позы в YOLO11 можно использовать для отслеживания движений человека.

Оценка позы — это метод компьютерного зрения, который отслеживает ключевые точки на теле человека, например суставы и конечности, чтобы определять позу и движения. Анализируя эти движения в реальном времени, система безопасности на базе визуального ИИ может обнаруживать подозрительное или неожиданное поведение, например резкие или хаотичные движения, которые могут указывать на потенциальную проблему.

Рис. 3. Пример оценки позы в толпе с помощью Ultralytics YOLO11.

Например, на Олимпийских играх в Париже в 2024 году видеонаблюдение с применением ИИ сыграло важную роль в обеспечении безопасности. Умные камеры и продвинутые системы отслеживания движений на базе компьютерного зрения следили за поведением толпы. При обнаружении подозрительных действий или внезапного наплыва людей службы безопасности сразу получали оповещения. Быстрая реакция помогала не допустить усугубления ситуации и обеспечить безопасность участников и зрителей.

Автоматизированный контроль доступа и распознавание лиц#

Сегодня благодаря ИИ можно не стоять в очереди за бумажным билетом и проходить на мероприятие, просто взглянув в камеру. Технология распознавания лиц упрощает этот процесс и гарантирует, что доступ получат только авторизованные посетители. Это ускоряет вход и повышает безопасность, а также упрощает управление большими скоплениями людей. В результате очереди становятся меньше, а проход — быстрым и организованным.

Рис. 4. Распознавание лиц помогает зрителям попасть на бейсбольный матч.

Это можно увидеть на примере Allianz Parque в Бразилии. Распознавание лиц с применением ИИ ускоряет вход на стадион и выход с него. На входе лица посетителей сканируют для быстрой проверки и предотвращения несанкционированного доступа. Это повышает безопасность и делает посещение стадиона более комфортным и спокойным.

Управление очередями и оптимизация маршрутов#

Длинные очереди и медленно движущиеся толпы раздражают — будь то вокзал, аэропорт или парк развлечений. Однако компьютерное зрение может изменить ситуацию. Ultralytics YOLO11 можно использовать для создания интеллектуальных систем управления очередями, которые следят за очередями в местах с большим потоком людей, например в аэропортах, магазинах и больницах.

Рис. 5. Система управления очередью у стойки продажи билетов в аэропорту.

Рассмотрим подробнее, как работает система управления очередью:

• Обнаружение объектов и распознавание очередей: Обнаружение объектов с помощью YOLO11 помогает находить людей в очередях и отслеживать их по видеопотокам в реальном времени, например у билетных касс или входов.
• Мониторинг и анализ очереди: Система анализирует длину, плотность и движение очереди, рассчитывает время ожидания и выявляет места скопления людей в реальном времени.
• Оптимизация маршрутов и балансировка нагрузки: Анализируя схемы перемещения людей, система может предложить альтернативные маршруты или направить людей в более короткие очереди, чтобы поддерживать плавное движение толпы.
• Оповещения и корректировки: Сотрудники могут получать оповещения о длинных очередях или медленно движущихся потоках, чтобы своевременно принять меры, например открыть дополнительные кассы или перенаправить людей.

Преимущества и недостатки применения ИИ для управления толпой#

ИИ и компьютерное зрение улучшают управление толпой, повышая безопасность и эффективность массовых мероприятий и помогая принимать более взвешенные решения. Вот несколько основных преимуществ:

• Более быстрое принятие решений: решения на основе Vision AI могут быстро анализировать данные и помогать оперативно реагировать на происходящее.
• Масштабируемость: при наличии подходящей инфраструктуры модели компьютерного зрения могут эффективно отслеживать большие скопления людей и адаптироваться для мероприятий любого масштаба.
• Оптимизация ресурсов: компьютерное зрение помогает прогнозировать поведение толпы и эффективнее распределять персонал и ресурсы.

Несмотря на эти преимущества, внедрение ИИ для управления толпой сопряжено с рядом сложностей. Вот некоторые основные ограничения:

• Высокие затраты: первоначальная настройка и обслуживание систем Vision AI могут обходиться дорого.
• Риски кибербезопасности: без надлежащих мер защиты системы ИИ могут стать уязвимыми для взлома и утечек данных.
• Проблемы конфиденциальности: видеонаблюдение и распознавание лиц могут вызывать этические вопросы и проблемы с конфиденциальностью.

Перспективы применения ИИ для управления толпой#

Развертывание ИИ в сетях 5G может изменить управление толпами благодаря обработке данных в реальном времени и более быстрой связи. Высокоскоростное подключение 5G позволяет системам мониторинга толпы на основе ИИ почти мгновенно обрабатывать данные, помогая снизить риски и сделать крупные мероприятия безопаснее и организованнее.

Кроме того, обработка данных рядом с местом их сбора позволяет периферийным вычислениям уменьшить задержки и ускорить принятие взвешенных решений. Периферийный ИИ быстро анализирует данные и принимает решения, не дожидаясь, пока информация дойдёт до удалённых серверов. Периферийные вычисления хорошо дополняют ИИ и 5G, помогая создавать более безопасные и надёжные решения для управления толпой.

Путь к более эффективному управлению толпой с помощью ИИ#

AI и компьютерное зрение меняют подход к управлению крупными мероприятиями и массовыми собраниями. Эти технологии делают скопления людей в умных городах безопаснее и эффективнее, а также помогают лучше справляться с трудностями. Мониторинг в реальном времени и анализ поведения толпы открывают новые возможности для управления непредсказуемыми ситуациями.

Такие инструменты, как распознавание лиц, определение эмоций и отслеживание поведения, уже повышают безопасность и эффективность мероприятий. Вероятно, эти технологии будут играть всё более важную роль в обеспечении безопасности массовых собраний.

Загляни в наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу, чтобы быть в курсе последних достижений в области AI. Узнай, как Vision AI стимулирует инновации в таких областях, как безопасность и здравоохранение.