Внедрение Computer Vision в ресторане: раннее обнаружение гостей у входа + конверсия вход-посадка

Podłączenie do kamer
System łączy się z już zainstalowanymi kamerami IP przez strumień wideo (RTSP). Kamery nie są rekonfigurowane ani wymieniane. Wideo jest analizowane w czasie rzeczywistym, nagrywanie i przechowywanie wideo nie jest wymagane. Praca 24/7 z automatycznym ponownym połączeniem w przypadku awarii.

Wykrywanie gościa przy wejściu
Przy wejściu ustawia się wirtualną linię lub strefę. Kiedy osoba przekracza tę strefę, system rejestruje zdarzenie „gość wszedł”. Natychmiast po tym wysyłane jest powiadomienie do menedżera w Telegramie lub do roboczego czatu.

Kontrola oczekiwania na uwagę
Po wejściu system śledzi, ile czasu gość spędza w strefie wejścia. Jeśli gość oczekuje na uwagę dłużej niż określony czas (na przykład 10–15 sekund), wysyłane jest powtórne lub wzmocnione powiadomienie. To pozwala personelowi szybko reagować i nie pomijać gości.

… Określenie posadzenia
W sali ustawia się strefę posadzenia (wspólna strefa stołów). Jeśli gość wszedł do sali i przebywa w tej strefie dłużej niż określony czas, rejestrowane jest zdarzenie „gość posadzony”. To uproszczona, ale działająca logika do liczenia wskaźników.

Wyszedł bez posadzenia
Jeśli osoba weszła, nie została posadzona i wyszła z powrotem w ciągu określonego czasu, rejestrowane jest zdarzenie „wyszedł bez posadzenia”.

Liczenie wskaźników
System automatycznie liczy dziennie i w zmianach liczbę gości, którzy weszli, liczbę gości posadzonych, liczbę gości, którzy wyszli bez posadzenia oraz konwersję (posadzeni / weszli). Wszystkie zdarzenia są zapisywane z podaniem czasu i kamery: wejście, oczekiwanie, posadzenie, wyjście.

Raportowanie i dostęp do danych
Dane są dostępne w postaci tabel (CSV lub Google Sheets) lub przez prostą stronę internetową z wskaźnikami i wykresami. Można analizować dynamikę według dni, zmian i godzin, identyfikować problematyczne okresy.

Powiadomienia
Wszystkie powiadomienia przychodzą w Telegramie. Powiadomienie jest wysyłane przy pojawieniu się nowego gościa oraz przy przekroczeniu dopuszczalnego czasu oczekiwania. Opóźnienie wynosi kilka sekund, praktycznie w czasie rzeczywistym.

Dodatkowo
System nie rozpoznaje twarzy i nie zbiera danych osobowych. Rozwiązanie jest skalowalne i pozwala na podłączenie dodatkowych kamer. To rozwiązanie MVP, skoncentrowane na szybkim uruchomieniu i praktycznej użyteczności.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Dzień dobry! Interesujący projekt. Mam dobre doświadczenie w pracy z CV i AI. Napisz na prywatną wiadomość.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Cześć!

To bardzo zrozumiała i praktyczna zadanie, a ja pracowałem z systemami komputerowego widzenia w czasie rzeczywistym, gdzie celem było nie tylko wykrywanie, ale także terminowe działania ze strony personelu. Rozumiem, jak ważne są pierwsze sekundy po wejściu gościa, a rozwiązanie musi być ciche, niezawodne i wystarczająco szybkie, aby naprawdę zmienić zachowanie personelu w sali.

Podszedłbym do tego jako do lekkiej, stale działającej usługi, która łączy się z istniejącymi strumieniami RTSP i śledzi tylko określone strefy wejścia i rozlokowania, aby wydajność pozostawała stabilna przez całą dobę. Wejście uruchamia się w momencie przekroczenia strefy, a powiadomienia są wysyłane do Telegramu w ciągu kilku sekund z prostym kontekstem, takim jak czas i kamera. Jednym z pomysłów, który bardzo dobrze działa w restauracjach, jest krótki timer, który dostosowuje się do pory dnia, więc w godzinach szczytu próg eskalacji jest niższy, a poza godzinami szczytu pozostaje spokojny i unika przeciążenia powiadomieniami.

Wykrywanie miejsc powinno pozostać celowo proste i niezawodne, wykorzystując czas obecności w strefie sali, a nie próbując rozpoznać stoły lub postawy. To sprawia, że MVP jest niezawodne i zapobiega fałszywym alarmom. Wszystkie zdarzenia są rejestrowane i powiązane ze sobą, więc konwersję od wejścia do rozlokowania można łatwo zmierzyć za zmianę lub dzień, a eksport do CSV lub Google Sheets pozostaje prosty dla menedżerów.

Mogę dostarczyć działające MVP z powiadomieniami w czasie rzeczywistym, zrozumiałymi metrykami i małym interfejsem internetowym lub możliwością eksportu do raportów. System będzie zaprojektowany w taki sposób, aby w przyszłości można go było rozszerzyć o analizę wydajności personelu lub porównanie wskaźników kamer bez potrzeby przeróbek.
…
Dziękuję!

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Wchodzę do top-5 deweloperów w kategorii „Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe” wśród ~2100 specjalistów na platformie.
Gwarantuję:
- Szybkie i jakościowe wykonanie zadania
- Ścisłe przestrzeganie terminów
- Regularny kontakt przez cały proces
Będę zadowolony, aby omówić szczegóły twojego projektu w prywatnych wiadomościach.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Cześć!
Jestem programistą Pythona z doświadczeniem w Computer Vision. Jestem gotów wdrożyć system analizy wideo dla Twojego lokalu oparty na połączeniu YOLO (detekcja) i ByteTrack (śledzenie). To rozwiązanie pozwoli systemowi nie tylko "widzieć" ludzi, ale także prowadzić pełną ewidencję każdego gościa od drzwi do stolika.

Jak będzie działać rozwiązanie techniczne:

- Dzięki ByteTrack, każdemu wchodzącemu gościowi przypisywany jest unikalny identyfikator. Wyklucza to powtarzające się powiadomienia, jeśli osoba po prostu stoi przy drzwiach, i pozwala dokładnie powiązać zdarzenie "Wszedł" z zdarzeniem "Usiadł przy stole".

- W kadrze oznaczane są dwie wirtualne strefy:
1. Strefa wejścia: rejestracja wejścia i uruchomienie timera oczekiwania.
… 2. Strefa siedzenia: strefa stolików. Jeśli ID gościa przemieszcza się tutaj i zatrzymuje — rejestrujemy zajęcie miejsca.

- Logika powiadomień (Telegram):
0 sek: Gość przekroczył linię — menedżer otrzymuje powiadomienie "Nowy gość".
15 sek: Jeśli status gościa nie zmienił się na "Obsłużony/Przeszedł do sali" — eskalacja do czatu (Ostrzeżenie).

- System automatycznie porównuje liczbę unikalnych ID na wejściu i w strefie siedzenia w ciągu dnia/zmiany.

Stos technologiczny:
Detektor: YOLO (optymalizowany pod kątem real-time).
Tracker: ByteTrack (wysoka dokładność zachowania ID przy częściowym nakładaniu obiektu).
Język programowania: Python 3.12 + OpenCV.
Baza danych: SQLite/PostgreSQL do przechowywania historii zdarzeń i generowania raportów (Web/Google Sheets).
Powiadomienia: Aiogram (Telegram Bot API).

Kod będzie zapakowany w Docker i skonfigurowany do automatycznego ponownego uruchamiania w przypadku awarii strumienia RTSP lub ponownego uruchomienia komputera.

Na życzenie możliwa jest realizacja strony internetowej do przeglądania i eksportowania statystyk za dowolny okres na podstawie danych z bazy danych.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Cześć! Jestem gotów zrealizować ten bardzo interesujący projekt.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Witam!
Jestem gotowy opracować system, który za pomocą kamer RTSP rozpoznaje przybycie gości, wysyła powiadomienia na Telegram, liczy osoby siedzące/odchodzące oraz formuje konwersję.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Witam, rozwijam w pythonie od ponad 5 lat i tutaj jest wspaniała biblioteka opencv, z którą pracuję od dawna, pozwala ona na używanie modeli do rozpoznawania twarzy, ludzi, ich pozy oraz klasyfikacji tych danych. Również pracuję z botami telegramowymi na bibliotece aiogram python. Zadanie jest kompleksowe, dlatego potrzebny jest wystarczająco dużo czasu, aby skonfigurować infrastrukturę, jednak zrozumienie w tym wszystkim jest i w wykonaniu nie będzie problemów. Będę zadowolony, aby omówić szczegóły!

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Witam, opracowywałem podobny system, ale z nieco innymi zadaniami, mam kilka pytań do wyjaśnienia informacji. Sieć restauracji czy jedna? Cena umowna) Czekam na Ciebie w wiadomościach prywatnych)

Pokaż oryginał

Przetłumacz