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

Підключення до камер
Система підключається до вже встановлених IP-камер по відеопотоку (RTSP). Камери не перенастраюються і не замінюються. Відео аналізується в реальному часі, запис і зберігання відео не потрібні. Робота 24/7 з автоматичним перепідключенням при збоях.

Виявлення гостя на вході
У входу налаштовується віртуальна лінія або зона. Коли людина перетинає цю зону, система фіксує подію «гість увійшов». Одразу після цього надсилається сповіщення в Telegram менеджеру або в робочий чат.

Контроль очікування уваги
Після входу система відстежує, скільки часу гість знаходиться в зоні входу. Якщо гість очікує уваги довше заданого часу (наприклад, 10–15 секунд), надсилається повторне або посилене сповіщення. Це дозволяє персоналу оперативно реагувати і не пропускати гостей.

… Визначення посадки
У залі налаштовується зона посадки (загальна зона столів). Якщо гість зайшов у зал і знаходиться в цій зоні довше заданого часу, фіксується подія «гість посажений». Це спрощена, але робоча логіка для підрахунку показників.

Пішов без посадки
Якщо людина увійшла, не була посажена і вийшла назад протягом заданого часу, фіксується подія «пішов без посадки».

Підрахунок показників
Система автоматично рахує по днях і змінах кількість увійшлих гостей, кількість посажених гостей, кількість пішлих без посадки і конверсію (посажені / увійшли). Усі події зберігаються з вказівкою часу і камери: вхід, очікування, посадка, вихід.

Звітність і доступ до даних
Дані доступні у вигляді таблиць (CSV або Google Sheets) або через просту веб-сторінку з показниками і графіками. Можна аналізувати динаміку по днях, змінам і годинам, виявляти проблемні періоди.

Сповіщення
Усі сповіщення приходять в Telegram. Сповіщення надсилається при появі нового гостя і при перевищенні допустимого часу очікування. Затримка складає кілька секунд, практично в реальному часі.

Додатково
Система не розпізнає обличчя і не збирає персональні дані. Рішення масштабується і дозволяє підключати додаткові камери. Це MVP-рішення, орієнтоване на швидкий запуск і практичну користь.

Показати оригінал

Перекласти

Доброго дня! Цікавий проект. Є гарний досвід роботи з CV та AI. Напишіть у особисті

Привіт!

Це дуже зрозуміле і практичне завдання, і я працював з системами комп'ютерного зору в реальному часі, де метою було не просто виявлення, а своєчасні дії з боку персоналу. Я розумію, наскільки важливі перші секунди після входу гостя, і рішення повинно бути тихим, надійним і достатньо швидким, щоб дійсно змінити поведінку персоналу в залі.

Я б підійшов до цього як до легковісного постійно працюючого сервісу, який підключається до існуючих RTSP-потоків і відстежує лише певні зони входу і розсадки, щоб продуктивність залишалася стабільною цілодобово. Вхід запускається перетином зони, і сповіщення надсилаються в Telegram протягом кількох секунд з простим контекстом, таким як час і камера. Одна з ідей, яка дуже добре працює в ресторанах, — це короткий таймер, який адаптується до часу доби, тому в години пік поріг ескалації вже, а поза піковими годинами він залишається спокійним і уникає перевантаження сповіщеннями.

Виявлення місць повинно залишатися навмисно простим і надійним, використовуючи тривалість присутності всередині зони залу, а не намагаючись розпізнати столи або пози. Це робить MVP надійним і запобігає хибним спрацьовуванням. Усі події реєструються і пов'язуються між собою, тому конверсію від входу до розміщення легко виміряти за зміну або день, а експорт у CSV або Google Sheets залишається простим для менеджерів.

Я можу надати працюючий MVP з сповіщеннями в реальному часі, зрозумілими метриками і невеликим веб-інтерфейсом або можливістю експорту для звітів. Система буде спроектована таким чином, щоб у подальшому її можна було розширити для аналізу продуктивності персоналу або порівняння показників камер без доопрацювання.
…
Дякую!

Показати оригінал

Перекласти

я входжу до топ-5 розробників у категорії «Штучний інтелект і машинне навчання» серед ~2100 фахівців на платформі.
Гарантую:
- Швидке та якісне виконання завдання
- Чітке дотримання дедлайнів
- Регулярний зв'язок протягом усього процесу
Буду радий обговорити деталі вашого проекту у приватних повідомленнях.

Привіт!
Я Python-розробник з досвідом у комп'ютерному зорі. Готовий реалізувати систему відеоаналітики для вашого закладу на базі зв'язки YOLO (детекція) та ByteTrack (трекінг). Це рішення дозволить системі не просто "бачити" людей, а вести безперервний облік кожного гостя від дверей до столика.

Як буде працювати технічне рішення:

- Завдяки ByteTrack, кожному зайшовшому гостю присвоюється унікальний ідентифікатор. Це виключає повторні сповіщення, якщо людина просто стоїть біля дверей, і дозволяє точно пов'язати подію "Війшов" з подією "Сів за стіл".

- У кадрі розмічаються дві віртуальні зони:
1. Зона входу: фіксація входу та запуск таймера очікування.
… 2. Зона посадки: зона столиків. Якщо ID гостя переміщується сюди і затримується — фіксуємо посадку.

- Логіка сповіщень (Telegram):
0 сек: Гість перетнув лінію — менеджер отримує сповіщення "Новий гість".
15 сек: Якщо статус гостя не змінився на "Обслуговується/Пройшов у зал" — ескалація в чат (Попередження).

- Система автоматично співвідносить кількість унікальних ID на вході та в зоні посадки за день/зміну.

Технологічний стек:
Детектор: YOLO (оптимізований під реальний час).
Трекер: ByteTrack (висока точність збереження ID при частковому перекритті об'єкта).
ЯП: Python 3.12 + OpenCV.
База даних: SQLite/PostgreSQL для зберігання історії подій та формування звітів (Web/Google Sheets).
Сповіщення: Aiogram (Telegram Bot API).

Код буде обгорнутий у Docker і налаштований автоматичний перезапуск при збоях RTSP-потоку або перезавантаженні комп'ютера.

За бажанням можлива реалізація веб-сторінки для перегляду та вивантаження статистики за будь-який період на основі даних з БД.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт! Готовий виконати цей дуже цікавий проект.

Показати оригінал

Перекласти

Вітаю!
Готовий розробити систему, яка за RTSP-камерами визначає вхід гостей, надсилає сповіщення в Telegram, рахує seated/walkaway та формує конверсію.

Вітаю, розробляю на python більше 5 років і тут є чудова бібліотека opencv з якою я давно працюю, вона дозволяє використовувати моделі для розпізнавання облич, людей, їх поз та класифікації цих даних. Також працюю з телеграм ботами на бібліотеці aiogram python. Задача комплексна, тому потрібно достатньо часу аби налаштувати інфраструктуру, проте розуміння у всьому є і в виконання проблем не буде. Буду радий обговорити деталі!

Вітаю,розробляв подібну систему але трішки з іншими завданнями,
є пару питань для уточнення інформації
мережа ресторанів чи 1?
ціна умовна)
чекаю на вас в особисті повідомлення)