רשת עצבית היברידית לזיהוי ומעקב אחר אנשים במעקב השתתפות במכרזים מרוחקים

מדוע חשוב לשמור על מעקב בחדרי מכרזים

כאשר ממשלות או חברות בוחרות מי יבנה דרך, גשר או תחנת כוח, לעיתים קרובות הן סומכות על מומחים שמתכנסים בחדר מיוחד כדי לשפוט הצעות מתחרות. אם אדם לא מוזמן מצליח להיכנס, או אם מומחה יוצא בשקט, היושרה של כל ההחלטה עלולה להיפגע. המחקר הזה מראה כיצד מערכת מצלמה חכמה המונעת על ידי בינה מלאכותית יכולה לצפות בחדרים כאלה באופן אוטומטי, לעקוב מי נוכח ולהתריע כשהדבר נראה חשוד — הכל ללא צורך שאנשים יצנעו למסכים כל היום.

כיצד פועל השומר החכם החדש

החוקרים בנו מערכת מעקב מלאה היושבת מעל מצלמות הפיקוח הרגילות במשרד הערכת מכרזים. למערכת ארבע משימות עיקריות: לזהות אנשים בווידאו, לעקוב אחרי תנועותיהם לאורך זמן, לזהות את פניהם ולהסיק מהמשלבים הללו לגבי בטחון. על בסיס התמונה המשולבת, יחידת האיתות מחליטה אם לשמור על שתיקה או להתריע על אירועים כמו יציאת מומחה למשך זמן ממושך או כניסת זר לחדר. שינויים יומיומיים כגון חסימה קצרה של אדם על‑ידי אחר, או כניסת ויציאת צוות רגילה, נרשמים אך אינם מפעילים אזעקות.

לראות ולספור את כל הנוכחים בחדר

כדי לעקוב מי נמצא בפנים, המערכת לומדת תחילה לזהות כל אדם בכל פריים של הווידאו ולספור כמה אנשים נוכחים. לאחר מכן היא מקשרת בין זיהויים מפריים לפריים כך שלכל אדם יינתן תג זהות יציב בתוך המערכת, גם כשהוא נע. שלב המעקב הזה מסייע להבחין בין היעלמות קצרה, למשל כאשר מישהו מוסתר מאחורי קולגה, לבין עזיבה אמיתית דרך הדלת. על ידי מעקב אחרי מסלולי התנועה של כל אדם, התוכנה יכולה לזהות מתי מומחה נעדר זמן העולה על סף שהוגדר מראש ולייחס זאת כסיכון שדורש תשומת לב.

זיהוי פנים כשהן זעירות ומרחוק

חדרי מכרזים בדרך כלל מופקחים על ידי מצלמות המותקנות גבוה על הקיר או התקרה, מה שמביא לפנים המופיעות קטנות ולעתים בזויות בעייתיות. כלים רבים לזיהוי פנים עובדים בצורה לקויה בתנאים אלה. לכן המחברים שילבו שיטה מהירה לזיהוי אנשים עם מחפש פנים משופר היעיל בזיהוי פנים זעירות בסצנות צפופות. לאחר איתור הפנים, שיטת התאמת פנים קלה משווה אותן כנגד גלריה מאוחסנת של מומחים וצוות מוכר. אם פנים חדשות אינן תואמות לאדם מאושר במסגרת סף שנקבע, המערכת מסמנת את היחיד כאפשרי פורץ ומעבירה את הממצא ליחידת האיתות.

כיצד המערכת מתפקדת במשרדים אמיתיים

הצוות בדק את הגישה שלהם על וידאו אמיתי מחדר הערכת מכרזים בחברת אנרגיה. הם השוו את המערכת המלאה שלהם לגישות פשוטות יותר שסופרות אנשים בלבד או עוקבות אחריהם ללא ידיעת זהותם. המערכת ההיברידית הוכיחה שהיא טובה יותר בהבחנה בין ארבעה מצבים מעשיים: מומחה שיצא באמת, מומחה שנחסם מזמן קצר, צוות רגיל שנכנס, וזר שנכנס. היא השיגה דיוק גבוה בזיהוי פנים קטנות, עבדה במהירות מספקת לשימוש בזמן אמת והקטינה משמעותית כניסות פורצים שלא זוהו והתראות שווא בהשוואה לשיטות הבסיסיות.

מה זה אומר לגבי החלטות הוגנות יותר

במילים פשוטות, עבודה זו מראה שמצלמות רגילות, בשילוב בינה מלאכותית מתוכננת היטב, יכולות לעזור לשמור על יושרה בחדרי החלטה רגישים. המערכת יכולה בצנעה לעקוב מי נוכח, לזהות מתי מומחה נעלם או כשאדם לא מוכר מופיע, ולשלוח התראות בזמן כדי שמנהלים אנושיים יוכלו להגיב. למרות שהיא עדיין מתקשה כשפנים מכוסות באופן משמעותי או ממוינות במהופך, היא כבר מציעה כלי פרקטי לתמיכה בהליכי מכרזים נקיים יותר וניתנת להתאמה למקומות עבודה אחרים שזקוקים למעקב אמין וזול של כניסות ויציאות.

ציטוט: Zhou, Z., Wang, Z., Meng, Y. et al. Hybrid neural network for personnel recognition and tracking in remote bidding evaluation monitoring. Sci Rep 16, 15769 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42936-8

מילות מפתח: מעקב הערכת מכרזים, מעקב אנשים, זיהוי פנים, פיקוח וידאו, רשת עצבית