Камеры в помощь студентам – Наука

Наука 05.07.2023, 17:01 Камеры в помощь студентам Как грамотно использовать временно свободные помещения университета В ИТМО разработали сервис видеоаналитики — ITMO LENS, с помощью которого

можно оптимизировать образовательные и бизнес-процессы. Так, следить за загрузкой аудиторий и подсказывать студентам, где можно поработать в наиболее спокойном и комфортном режиме, можно

автоматически  с помощью системы компьютерного зрения, собирающей данные с более чем 200 камер в корпусах ИТМО.

Выйти из полноэкранного режима Развернуть на весь экран Фото: Игорь Иванко, Коммерсантъ

Фото: Игорь Иванко, Коммерсантъ

Стандартный способ узнать, занято то или иное помещение,— проверить расписание. Но такой способ работает далеко не всегда: пары иногда проводят онлайн или заменяют работу в классе на

самостоятельное задание, а значит, и аудитория окажется пустой. Система, которая анализирует данные с видеокамер, позволяет понять, насколько учебное расписание соответствует

действительности и как его можно оптимизировать: например, быстро определить свободные аудитории и использовать их для других активностей. Это особенно актуально в пиковые часы, когда

классов на всех не хватает. При этом не нужно вручную проверять, проводится ли занятие в аудитории по расписанию, и искать свободные классы. Теперь с этим справляются камеры. Кроме того, эти

данные используют, чтобы отражать загруженность помещений в приложении для студентов.

Данные оформляются в виде тепловых карт, с помощью которых можно определить загруженность аудиторий, коворкингов, учебных классов. Система не собирает персональные данные (в том числе

биометрические) о людях, которые попали на тепловую карту, поэтому она безопасна.

Применение видеоаналитики не ограничивается только образовательной сферой, она может быть использована для решения бизнес-задач, например, в ритейле. Так, с помощью сервиса можно будет

отслеживать перемещения покупателей в торговом зале, стенды, у которых они задерживаются, или, наоборот, секции, к которым никто не подходит.

Представители крупной розничной сети уже проявили интерес к разработке специалистов ИТМО.

Алексей Сердюков, руководитель проекта ITMO LENS, программист центра учебной аналитики ИТМО:

— Как работает технология компьютерного зрения?

— Система собирает данные с подключенных камер видеонаблюдения, а затем нейросеть, специально обученная нами для работы со снимками с камер, в режиме онлайн находит на снимках людей,

определяет их местоположение на плане здания. После этого мы интегрируем эти данные с внутренними данными университета, такими как расписание занятий, мероприятий, информацией о

бронированиях аудиторий. Далее мы проводим статистический анализ данных и автоматически определяем, например, состоялось занятие в аудитории или нет, измеряем проводимость отдельных

дисциплин. Важно заметить, что на протяжении всего процесса мы не определяем конкретных людей по снимкам — нейросеть распознает только очертания человека. То есть мы знаем, что в

определенном месте в определенное время находился какой-то человек, но не знаем, кто именно.

— Почему ИТМО решил внедрить у себя видеоаналитику?

— Очень мощный ресурс любого университета — это его здания. В их стенах в результате длительного живого общения студентов с преподавателями и друг с другом рождаются и реализуются

студенческие проекты, стартапы, научные исследования, строятся профессиональные связи. Это напрямую связано с успехом университета в целом. Это одна из тех вещей, которые не могут дать

студентам онлайн-курсы и лекции в Zoom. Мы заметили, что зачастую этот ресурс используется далеко не самым эффективным образом. Помещения часто простаивают: в каких-то зонах студентам просто

неудобно, и они едут домой, потому что другого свободного места для себя не нашли. А бывает такое, что по расписанию в аудитории стоит занятие, но на самом деле оно не проводится и

аудитория пустует: формально никто не может занять «забронированное» помещение. Помещений в университете много, и разных проблем с их использованием тоже много — вручную не проконтролируешь

и не проанализируешь. Видеоаналитика же помогает найти конкретные проблемы, численно оценить их масштаб и измерить эффект от экспериментов по улучшению.

— В каких сферах кроме образования и продаж можно использовать эту технологию?

— Данные, которые использует наша система, довольно универсальны. Их можно использовать для анализа и оптимизации любых масштабных процессов, протекающих в физическом мире, при условии, что

они уже не оставляют цифрового следа. Таких процессов очень много, и сейчас мы активно ищем нишу, в которой технология сможет приносить наибольшую пользу. Например, очень похожая на

университетские сценарии сфера — коворкинг-пространства. Там определять востребованность одних зон по сравнению с другими важно для привлечения клиентов. То же самое бывает в кафе и

ресторанах, в офисах, в торговых центрах. А оптимизировать процессы и управлять маршрутами перемещения людей, как в продажах, может быть важно на производстве, в строительстве.

— Насколько безопасна такая система с точки зрения передачи персональных данных, распознавания лиц и т. п.?

— Система абсолютно безопасна, и мы сделали особый фокус на этом. Результаты обработки кадров нейросетью никак нельзя сопоставить с конкретными людьми.

— Есть ли сейчас законы, регламентирующие использование таких технологий?

— Когда речь заходит о распознавании лиц, граница достаточно тонкая. Но мы не распознаем лица, мы решаем другие задачи, поэтому собранные нами данные нельзя классифицировать ни как

персональные, ни как биометрические. С точки зрения закона это аналогично хранению «сырых» записей с видеокамер.

— В чем отличие, если оно есть, технологий ИТМО от существующих систем?

— Сейчас большинство поставщиков видеоаналитики фокусируются скорее на сценариях по обеспечению безопасности, ситуативной аналитике. В нашей системе фокус сделан именно на аналитику для

оптимизации масштабных процессов, с глубокой интеграцией данных заказчика. Система предназначена для работы с существующими камерами, она не требует высокого разрешения снимков, поэтому ее

внедрение не сопровождается большими затратами на закупку подходящих камер. Также она не требует прямого доступа к контуру безопасности — обработка может производиться и по видеофайлам

постфактум, через удобные заказчику интервалы.

Отдельно хочется сказать, что, особенно когда речь идет о вузах, мы готовы предложить не только систему видеоаналитики для поиска проблем и оценки эффектов от улучшений, но и помощь в

проектировании самих экспериментов по улучшению, весь наш опыт и опыт ИТМО по созданию привлекательных для студентов пространств и по выстраиванию эффективных процессов.

Подготовила Ольга Грибова