Современный ритейл все чаще переходит от ручного контроля к управлению на основе данных. Для торговых сетей важно не только видеть, что происходит в магазине, но и быстро понимать, где возникают потери, какие зоны работают эффективнее, как меняется поведение покупателей и насколько оперативно персонал реагирует на события в торговом зале.

В рамках проекта BPA Technologies разработала интеллектуальную платформу для умного магазина, которая объединяет несколько технологий в единую систему аналитики и управления. Решение работает с видеопотоком, данными с RFID-меток и IoT-устройств, обрабатывает события в режиме реального времени и формирует понятную аналитику для бизнеса.

‍

‍

В основе платформы — видеоаналитика на базе компьютерного зрения: система анализирует видеопоток, распознает события в торговом пространстве и помогает превращать данные с камер в управленческую аналитику для ритейла.

Платформа была подготовлена для демонстрации на выставке беспилотных систем в Сколково в рамках программы «Сделано в Москве»: за 10 дней команда адаптировала систему под требования заказчика, настроила сценарии работы и обеспечила стабильную демонстрацию решения в условиях высокой нагрузки. Такой формат позволил показать комплексную технологическую AI-систему, которую можно масштабировать под задачи торговых сетей.

В рамках проекта требовалось:

• адаптировать AI-модели под задачи ритейла;
• настроить мониторинг полок и аналитику выкладки;
• реализовать RFID-сценарии контроля товаров;
• интегрировать тепловые карты и аналитику покупателей;
• обеспечить обработку видеопотока в реальном времени;
• подготовить визуализацию и интерфейсы для демонстрации;
• внедрить систему непосредственно в инфраструктуру выставочного стенда.

Дополнительную сложность создавал тот факт, что система должна была не выглядеть как прототип, а работать как полноценное промышленное решение с живой аналитикой, реальными сценариями и стабильной обработкой событий в условиях высокой нагрузки и постоянного потока посетителей выставки.

Проект разрабатывался для демонстрации на выставке беспилотных систем в Сколково в рамках программы «Сделано в Москве», поэтому ключевым вызовом стали предельно сжатые сроки реализации.

Архитектура решения

Платформа была построена как модульная AI-система, способная интегрироваться в существующую инфраструктуру торговой сети без полной замены оборудования.

В основе решения:

• алгоритмы компьютерного зрения;
• модели object detection;
• мультиобъектный трекинг;
• RFID-инфраструктура;
• ML-модели анализа поведения;
• IoT-компоненты;
• аналитическая backend-платформа;
• система уведомлений и отчетности.

Архитектура позволяет масштабировать решение от одного магазина до распределенной федеральной сети.

Автоматический контроль выкладки и наличия товаров

Одним из ключевых компонентов системы стал AI-модуль мониторинга полок. Он использует камеры и алгоритмы компьютерного зрения, чтобы в режиме реального времени анализировать состояние выкладки: определять наличие товара, уровень заполненности полки, пустые зоны, изменения в расположении продукции и факты снятия товара покупателем.

Для ритейла это особенно важно, потому что пустая полка — это прямая потеря продаж. Если товар закончился или был снят с места, система фиксирует событие и может передать уведомление сотруднику магазина. Вместо постоянных ручных обходов персонал получает сигнал только тогда, когда действительно требуется действие.

‍

‍

ИИ-модели были настроены на работу в условиях стенда и характерных для торгового зала: разное освещение, высокая плотность товаров, перекрытие объектов, изменение угла камеры и постоянное движение покупателей. Это позволило системе анализировать не «идеальную» картинку, а реальные сценарии, с которыми сталкиваются магазины каждый день.

Отдельная задача модуля — распознавание товаров на полке:

• какие зоны чаще привлекают внимание,
• как быстро опустошаются полки,
• какие товары требуют более частого пополнения,
• насколько эффективно работает выкладка.

Для руководителей магазинов и категорийных менеджеров такой модуль становится инструментом операционного управления, который помогает быстрее реагировать на изменения и принимать решения на основе данных.

RFID-система предотвращения потерь

Для зоны одежды и аксессуаров команда БПА реализовала интеллектуальный RFID-модуль контроля движения продукции.

В отличие от классических противокражных систем, решение не просто фиксирует факт выноса товара, а позволяет полностью отслеживать жизненный цикл товарной единицы внутри магазина.

Система знает:

• какой товар сняли с рейла;
• в каком размере;
• в каком цвете;
• сколько единиц осталось;
• был ли товар возвращен на рейл\полку;
• прошел ли товар через кассу.

‍

‍

Такой RFID-контроль товаров особенно актуален для ритейла одежды и аксессуаров, где важно отслеживать не только категорию товара, но и конкретную единицу: модель, цвет, размер и остаток. При этом RFID-модуль работает не только как элемент безопасности, но и как инструмент аналитики ассортимента.

Ритейлер получает данные по востребованности моделей, эффективности выкладки и остаткам товаров. Это помогает улучшать управление запасами, быстрее выявлять проблемные зоны и усиливать предотвращение потерь в ритейле.

Анализ поведения покупателей и тепловые карты

Третий модуль платформы отвечает за поведенческую аналитику в торговом зале. Система использует мультиобъектный трекинг, анализ позы человека, AI-обработку траекторий и тепловые карты покупателей, чтобы показать, как покупатели перемещаются по магазину и взаимодействуют с торговым пространством.

Алгоритмы фиксируют наиболее посещаемые зоны, участки с низкой вовлеченностью, маршруты движения покупателей и точки, где посетители задерживаются дольше всего. Это помогает ритейлеру понять, какие полки, промозоны и рекламные поверхности действительно привлекают внимание, а какие остаются незамеченными.

‍

‍

Дополнительно система анализирует интенсивность потока и определяет базовые характеристики аудитории, включая пол и возрастные группы. При этом персональные данные не сохраняются: платформа работает с обезличенной аналитикой и используется не для идентификации людей, а для оценки поведения покупательского потока.

Модуль анализа поведения покупателейпомогает принимать решения на основе данных: менять расположение товаров, корректировать промозоны, оптимизировать маршруты внутри магазина и эффективнее распределять персонал.

Результаты проекта

За 10 дней команда BPA Technologies выполнила полный цикл подготовки системы к демонстрации: адаптировала решение под требования заказчика, настроила сценарии работы, интегрировала оборудование в выставочный стенд, подготовила интерфейсы аналитики и обучила персонал заказчика работе с системой.

Решение было встроено в реальную механику стенда, а не показано как статичный прототип. В течение 4 дней выставки система видеоаналитики для магазина стабильно работала при большом потоке посетителей: люди взаимодействовали с товарами, перемещали их по демонстрационному магазину, меняли заполненность полок и создавали реальные события для анализа. Платформа обрабатывала эти действия в режиме реального времени и отображала результаты в интерфейсе.

По итогам демонстрации заказчику были переданы собранные данные и аналитика, включая обезличенные сведения о посетителях, их поведении в пространстве стенда, интенсивности потока и взаимодействии с товарными зонами.