Одна из крупных сетей торговых центров столкнулась с необходимостью точного подсчета посетителей в режиме реального времени. Используя данные с IP-видеокамер, система автоматически фиксирует входящих и выходящих людей и получает актуальную статистику о посещаемости.

Помимо подсчета, система агрегирует данные и проводит углубленную аналитику. Это дает возможность отслеживать изменения в потоке посетителей в зависимости от времени суток, дней недели, акций и сезонности. На основе собранной информации можно прогнозировать пиковые нагрузки, оптимизировать работу персонала и арендаторов.

Дополнительно реализована функция распознавания категорий посетителей без обработки персональных данных. Система классифицирует их на случайных, постоянных и сотрудников, что помогает лучше понимать аудиторию торгового центра.

Современные пользователи стремятся к эффективным домашним тренировкам, но им не хватает обратной связи от профессиональных тренеров. Приложение с искусственным интеллектом решает эту проблему, анализируя видео тренировок и предоставляя персонализированные рекомендации. Пользователь просто записывает свои упражнения на камеру смартфона, а алгоритмы ИИ оценивают технику выполнения, выявляют ошибки и предлагают корректировки в режиме реального времени.

Геймификация делает тренировки более увлекательными и мотивирующими. В приложении используются уровни, достижения и награды за регулярные занятия и прогресс. Это стимулирует пользователей придерживаться режима и достигать новых целей. Дополнительно могут быть реализованы челленджи и соревновательные режимы с друзьями или участниками сообщества.

Система отслеживает динамику прогресса, дает советы по нагрузке и предотвращению травм, помогая пользователю тренироваться безопасно и эффективно.

Камера в салоне фиксирует потенциально опасные действия, такие как использование телефона, разговоры без hands-free, непристегнутый ремень или снижение концентрации на дороге. В случае обнаружения рисков система может предупреждать водителя и отправлять отчеты в облачную платформу мониторинга.

Одной из ключевых задач стало оптимальное функционирование алгоритмов на недорогих и маломощных GPU-устройствах. Для этого проведена оптимизация модели, позволяющая работать с высокоточной видеоаналитикой без значительной нагрузки на процессор и видеочип. Система доступна для массового внедрения без дорогостоящего оборудования, что критично для компаний с большим парком автомобилей.

Решение интегрируется с облачной системой мониторинга транспорта, где аналитика собирается и обрабатывается для формирования отчетов и оценки уровня риска водителей. Благодаря OTA-обновлениям алгоритмы регулярно совершенствуются.