Данная работа посвящена созданию приложения, объединяющего инструменты трехмерного моделирования помещений и алгоритмы компьютерного зрения для мониторинга посетителей в реальном времени. Задачи, решаемые в ходе работы: • проанализировать существующие методы и решения в области анализа посещаемости торговых залов; • исследовать теоретические основы моделирования, компьютерного зрения, обнаружения и отслеживания объектов; • разработать архитектуру системы моделирования и анализа посещаемости на основе видеоданных; • обосновать выбор алгоритмов и технологических решений для реализации системы; • реализовать ключевую функциональность и протестировать ее. Исследованы методы глубокого обучения и проективной геометрии. Обнаружение людей на видеопотоке выполняется нейросетью семейства YOLO, а задача многообъектного трекинга решена с помощью алгоритма ByteTrack. Пространственное сопоставление реализовано посредством гомографического преобразования сцены. В результате работы спроектирована архитектура и реализован программный прототип системы. Разработан интерактивный 3D-редактор на базе React и Three.js для интерактивного моделирования залов и расстановки камер, а также серверный модуль с использованием фреймворка FastAPI. Настроен интерфейс для подсчета посетителей и генерации тепловых карт. Область применения результатов охватывает розничную торговлю. Внедрение системы позволяет оптимизировать планировку залов и расстановку оборудования. В заключении сделан вывод, что интеграция 3D моделирования и компьютерного зрения обеспечивает качественный мониторинг поведения клиентов на базе стандартной инфраструктуры видеонаблюдения без привлечения дорогостоящего оборудования.