Выявление обслуживания посторонних клиентов на примере парикмахерской

Индустрия красоты в современном мире является весьма прибыльным бизнесом, в связи с чем в салонах красоты и парикмахерских часто возникают различного рода махинации, повышающие расходы и уменьшающие итоговую прибыль.

Например, случается, что наёмный мастер обслуживает каких-то клиентов без записи, используя ресурсы студии, и утаивает этот факт и полученную выручку. Поэтому видеонаблюдение зачастую используется не только для обеспечения безопасности помещения, клиентов и сотрудников, но и для того, чтобы оптимизировать расходы.

Самый простой способ вести учёт посетителей — это модуль «Распознавание лиц» Xeoma, который работает с камерами, установленными, например, на входе. Подробнее о модуле здесь

Но иногда просто детектировать людей на входе не подходит, ведь клиент по записи может прийти с сопровождением, а также ложные сработки будут вызывать курьеры и поставщики расходных материалов.

Так что если необходимо определять людей, которые фактически получили услугу, для сравнения обслуженных в реальности и заявленных в списках, то, вероятно, лучше всего будет считать тех, кто сел в кресло и провел там какое-то время.

Мы можем предложить вам такой вариант решения поставленной задачи:
1) ставим камеру так, чтобы она смотрела в кресло (чем ближе к уровню лица — тем лучше)
2) используем модуль Распознавание лиц в режиме Автообучение по найденным лицам
3) мы добавим в этот модуль 2 таймера:
а) время между идентификациями одного и того же лица, которое можно игнорировать (позволит не срабатывать по нескольку раз на одно и то же лицо, если его ненадолго закрыли/повернули/человек встал и сел обратно);
б) время, которое лицо должно находится в кадре, чтобы считаться за обслуженного клиента.
4) следующий модуль в цепочке считает такие сработки от Распознавания лиц (например, Отправка HTTP команд).

Таким образом, система будет запоминать каждого человека, который сел в кресло, и следить, как долго он в нём находился. Если дольше заданного порога — считаем его за 1 обслуженного клиента.

Попробуйте это решение бесплатно, запросив тестовую лицензию Xeoma на странице «Распознавателя лиц».

Требования к оборудованию

Камера: 2 Мп, H.264 или H.265, поддержка ONVIF, желательно установить примерно на уровне лица человека, сидящего в кресле (чем ближе угол между камерой и лицом к прямому, тем лучше).
Сервер Xeoma: ПК или микро-ПК в той же локальной сети, что и камера, ЦП уровня Core i5, ОЗУ 1 ГБ.

Стоимость

Лицензия Xeoma Standard на 1 камеру стоит 1700 руб.
Распознавание лиц с ИИ на 64 лица стоит 22800 руб.

Сообщите нам, понравилось ли вам это решение или если возникли вопросы по реализации, а также получите призы за рассказ о своей системе видеонаблюдения.

28 сентября 2021