Intel Edge AI превращает данные о толпе на футболе в доходы и сокращение очередей

• Мои инструменты
• Недавние

Недавние

По субботам во время матчей студенческого футбола более 100 000 болельщиков заполняют стадион Брайант-Денни Университета Алабамы в Таскалусе. Энергия бьет ключом, и фанаты не хотят пропустить ни минуты матча, стоя в длинных очередях на входе или у киосков с едой. Эти проблемы были главной жалобой в опросах болельщиков после матчей в Алабаме.

,Теперь фанаты замечают серьезные изменения. «Я думаю, это фантастика, посмотрите на эту очередь прямо здесь. Я смог быстро зайти и выйти, взяв еду и напитки», — поделился один из болельщиков на недавнем матче между Алабамой и Флоридским государственным университетом в 2026 году. Другой добавил: «Хочется купить воды, на улице так жарко. Если очереди нет, бум, я на месте».

,Более комфортное пребывание болельщиков обеспечивается благодаря аналитике толпы в реальном времени на базе периферийного ИИ. Обрабатывая ИИ на периферии с помощью процессоров Intel® Xeon®, Университет Алабамы может выявлять скопления людей и мгновенно реагировать.

,ИИ для управления толпой ради сокращения очередей на входе в стадион

При вместимости 100 077 человек стадион Брайант-Денни является седьмым по величине в стране. Чтобы сократить задержки, университет начал сотрудничество с компанией WaitTime, поставщиком ПО для интеллектуального анализа толпы в реальном времени.

,WaitTime использует стратегически размещенные камеры видеонаблюдения, которые измеряют пиксели — способные отличать человека от мусорного бака — и отслеживают движение этих пикселей. Это на 100% анонимно. Программное обеспечение уже используется более чем на 25 спортивных объектах, аренах для мероприятий и в торговых центрах по всему миру, а внедрение в Университете Алабамы расширяет его применение в студенческом футболе, присоединяясь к Университету штата Огайо.

,Рэнд Харрис, технический директор и заместитель спортивного директора Алабамы, впервые увидел эту технологию в действии на стадионе Levi’s Stadium в Санта-Кларе, Калифорния, во время Национального чемпионата по студенческому футболу 2019 года.

,«Первое, что я заметил, — очереди были короче, чем те, к которым я привык в обычный день матча здесь. Сразу после этого появились указатели, стрелки, время, а также красный, желтый и зеленый сигналы светофора, которые визуально давали понять: подождите-ка, что они здесь делают?», — рассказал Харрис. «Затем прошлым летом (2025 г.) мы развернули систему WaitTime, и уже в первых двух матчах сразу увидели некоторые операционные проблемы, которые хотели бы исправить».

,Преимущества обработки ИИ на периферии

Сеть Алабамы включает более 100 датчиков на киосках с едой и входных воротах футбольного стадиона, а также 20 дополнительных датчиков, недавно установленных на баскетбольной арене. Для аналитики в реальном времени университет обрабатывает визуальные данные локально на шести серверах Dell под управлением 12 процессоров Intel Xeon.

,Подобная обработка ИИ на периферии дает стадиону три ключевых преимущества: меньшую задержку, более быстрые операционные решения и повышенную конфиденциальность данных. Вместо отправки «сырого» видео в дата-центр через облако система анализирует его прямо на стадионе.

,«Здесь нет временного бюджета на поездку туда и обратно в удаленный дата-центр. Локальная обработка на периферии означает, что решение об открытии ворот или привлечении персонала принимается в тот же момент, когда возникает проблема. Обработка на периферии означает, что «сырое» видео никогда не покидает стадион», — отметила Рену Навале, вице-президент группы Edge Computing Group в Intel.

,Процессоры Intel Xeon для аналитики данных в реальном времени

Использование процессоров Intel Xeon позволило университету запустить рабочую нагрузку ИИ от WaitTime на своей существующей вычислительной инфраструктуре. По данным университета, такой подход обеспечил необходимую производительность, не выходя за рамки текущей среды и избегая затрат и сложностей, связанных со специализированным аппаратным обеспечением.

,WaitTime оптимизирует свое программное обеспечение для архитектуры, использующей только ЦП, что позволяет системе в реальном времени различать людей, перемещающихся по пространству, собирающихся вместе или продвигающихся в очереди.

,«С помощью искусственного интеллекта WaitTime мы можем определить: вы действительно стоите в очереди и продвигаетесь вперед? Вы столпились в стороне или просто проходите мимо? Мы можем определить разницу между всеми этими типами поведения», — сказал Зак Клима, генеральный директор и основатель WaitTime. «Intel позволила нам задействовать нашу архитектуру только на базе ЦП для достижения таких результатов в реальном времени».

,Данные о толпе в реальном времени для улучшения работы и доходов

Информационные панели реального времени привели к немедленным операционным улучшениям. После развертывания системы сотрудники стадиона выявили узкие места у входных ворот и скорректировали места проведения проверок безопасности и сканирования билетов.

,«Мы изменили место начала периметра безопасности, чтобы проводить проверки отдельно от мест сканирования билетов. Это не только повышает скорость для болельщиков, но и приносит нам больший доход в конце дня просто за счет большей эффективности работы этих очередей», — сказал Харрис. «Чем быстрее мы заведем их внутрь и усадим на места, тем больше они насладятся матчем, тем больше купят еды, сувениров — все это в итоге тоже идет нам на пользу».

,Университет также делится данными о толпе в реальном времени с болельщиками через свое мобильное приложение для спорта. Красный, желтый и зеленый индикаторы помогают болельщикам находить самые быстрые входные ворота и киоски с едой неподалеку.

,«Это быстрее и эффективнее», — отметил Харрис. «Фоллсоверы в любом случае чувствуют себя более уверенно, решая все самостоятельно, и, судя по всему, им нравится такой подход».

,Результаты отражаются в отзывах болельщиков. Долгие ожидания у входных ворот, которые раньше были жалобой №1 на стадионе, больше не входят в топ-10 проблем в послематчевых опросах.

,Исторические данные о толпе также определяют долгосрочные инвестиции. К сезону 2026 года университет переоборудовал 19 точек питания в киоски самообслуживания на базе ИИ после того, как данные выявили регулярные задержки. Киоски без кассиров могут обрабатывать транзакции до четырех раз быстрее традиционных кассовых очередей, помогая болельщикам быстрее вернуться к матчу и увеличивая возможности для получения дохода.

,Для спортивных и развлекательных площадок преимущества периферийного ИИ практичны и очевидны: более быстрый сбор аналитики, оперативная реакция на скопления людей, лучший контроль над данными и более высокий уровень комфорта для болельщиков. В Алабаме обработка ИИ на периферии с помощью процессоров Intel Xeon помогает превратить аналитику в реальном времени в сокращение очередей, более умное управление стадионом и новые возможности для доходов.