Entwicklung einer Gesichtserkennungssoftware zur Überwachung von Mitarbeitern

Branche

Einzelhandel

Technologien

MS SQL Server, Frontend (JS, HTML, CSS), Java, .NET, AI, Computer vision

Kunde

Der Kunde ist eine Tochtergesellschaft der internationalen Convenience-Store-Kette aus Australien.

Herausforderung

Der Kunde hatte damit Schwierigkeiten, die Einhaltung der Arbeitszeit sowie die Anwesenheit seiner Mitarbeiter zu kontrollieren. Die Geschäfte des Kunden wurden mit CCTV-Kameras ausgestattet, um die Mitarbeiter zu überwachen und unerlaubte Aktivitäten aufzudecken. Das bestehende Überwachungssystem war jedoch in seiner Funktionalität eingeschränkt. Oft wurden Personen falsch identifiziert.

Lösung

Um die Erfassung der Arbeitszeit von Mitarbeitern zu verbessern und zu vereinfachen, hat ScienceSoft die bestehende Lösung durch die Einführung von Algorithmen zur Bildanalyse erweitert.

Die vorhandenen CCTV-Kamerasysteme wurden durch System-on-Chip-Geräte ersetzt, die von den Snapdragon 410/410E-Prozessoren angetrieben werden. Sie verfügen über starke eingebettete Funkmodule und die Fähigkeit zur Verarbeitung hochauflösender Multimedia-Dateien. Dadurch wurde es ermöglicht, die Kameras und den zentralen Server miteinander nahtlos zu verbinden und eine gute Qualität von aufgezeichneten Videos zu gewährleisten.

Bei der Erkennung eines Gesichts erfasste das System automatisch Arbeitsbeginn und Arbeitsende von Mitarbeitern und lieferte diese Daten an das System zur Überwachung von Arbeitszeiten und Anwesenheit. Nachdem eine Kamera ein neues Gesicht identifiziert hatte, nahm sie ein Bild auf und übermittelte es an den Server. Der Benutzer des Systems gab dem Bild mit dem erkannten Gesicht den Namen eines Mitarbeiters und sendete es zurück an das Gerät.

allcameras

Mittels der Android-App konnten Benutzer auf die Einstellungen jedes Geräts und jedes aufgezeichnete Video zu jeder Zeit zugreifen. Außerdem ermöglichte es die App, die folgenden Kameraparameter einzustellen:

Erkennungsgenauigkeit.
Zeitintervalle zwischen den aufeinanderfolgenden Bildern.
Erkennungsalgorithmus.
Begrenzung des Drehwinkels.
Videoqualität usw.

Die Anwendung stellte auch zur Verfügung:

den Google-Maps-Modus, der alle Standorte von Mini-Markts im ganzen Land anzeigte.
den Grundriss-Modus, der Standorte aller Kameras innerhalb des Geschäfts anzeigte. Hatte ein Geschäft mehrere mit Kameras ausgestattete Räume, wurde jedem Raum ein eigener Grundriss zugeordnet. Die Anzahl von Zimmern war nicht begrenzt.

Ergebnisse

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Das Team von ScienceSoft lieferte individuelle Gesichtserkennungssoftware mit der umfassenden Begleitdokumentation und integrierte sie erfolgreich in das ERP-System des Kunden. Die neue Softwarelösung half, die Effizienz der Mitarbeiterüberwachung zu steigern und die direkte Einbindung der Führungskräfte in den Prozess zu reduzieren. Wir wurden auch damit beauftragt, den Kunden im Rahmen von Support & Wartung der implementierten Software weiterhin zu unterstützen