Задача
Сеть офлайн-магазинов не видела собственный трафик: сколько людей заходит, что происходит в зале и у касс. Считать по камерам мешал запрет на биометрию: распознавание лиц исключено законом и политикой сети.
В часы пик люди в толпе заслоняют друг друга — простой счётчик дублирует или теряет их. Плюс железо: в торговой точке нет места и бюджета под серверную стойку.
Подход
Видео обрабатывает компактный блок рядом с камерами — это Edge AI: расчёты на месте, запись никуда не уходит. Наружу идут только обезличенные цифры: счётчики, тепловые карты зон, длина очереди.
Лица система не извлекает вовсе: ей хватает совпадения объекта между кадрами. Входы считает виртуальная линия, дубли в толпе гасит сглаживание маршрутов. Очередь измеряется по плотности людей у касс.
Нейросеть-детектор сжата до лёгкого формата INT8 — несколько камер на одном дешёвом блоке. Контроль нагрева страхует от зависаний.
Стек
edge NPU · ONNX Runtime · INT8 quantization · line-crossing counter · Rust (демон агрегации)
Результат
Пилот вырос до сети точек на том же железе. Заказчик получил постоянную статистику входов, маршрутов и очередей.