CN111882795A - 防盗方法、控制装置、防盗系统及计算机可读存储介质 - Google Patents

防盗方法、控制装置、防盗系统及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及安防技术领域，公开了一种防盗方法、控制装置、防盗系统及计算机可读存储介质，在有人员通过安防天线时，采集该人员的图像，根据该图像，得到该人员的特征信息，特征信息包括人脸识别信息，再基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件，接着判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警，从而针对不同的人调整触发报警的难易程度，以提高报警准确率，避免了现有技术对所有人员都使用同一报警阈值的防盗方式导致报警准确率低的问题。

Description

防盗方法、控制装置、防盗系统及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及安防技术领域，特别是涉及一种防盗方法、控制装置、防盗系统及计算机可读存储介质。
背景技术
目前，在现有技术中，一般通过AM、EM、RF、RFID、金属探测等安防技术实现安防场所的防盗，上述安防技术的天线探测报警逻辑一般为：发射—接收—判断—发射—接收—判断……周而复始，具体地，安防天线设有检测区域，当有人通过安防天线的检测区域时，根据安防天线接收到的信号，可以判断安防天线检测的信号幅值是否超过预先设定的固定报警阈值，如果超过则报警，反之不报警。然而，这种对所有人员都使用同一报警阈值的防盗方式容易导致报警准确率低。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种防盗方法、控制装置、防盗系统及计算机可读存储介质，其能够避免现有的安防天线对所有人员都使用同一报警阈值导致报警准确率低的问题。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供一种防盗方法，包括：
接收图像采集装置采集的待检测人员的图像；其中，所述待检测人员是指当前通过安防天线的人员；
对所述待检测人员的图像进行识别，得到待检测人员的特征信息；所述特征信息包括人脸识别信息；
基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件；
判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警。
作为优选方案，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件，具体包括：
将所述待检测人员的人脸识别信息与已存储的黑名单的人脸识别信息进行匹配；
当所述待检测人员的人脸识别信息与已存储的黑名单的人脸识别信息相匹配时，降低安防天线的报警阈值。
作为优选方案，在所述判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警之后，还包括：
在报警装置报警并检测到来自用户的确认偷盗操作时，根据所述待检测人员的人脸识别信息，更新所述黑名单。
作为优选方案，所述所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件，具体包括：
将所述待检测人员的人脸识别信息与已存储的白名单的人脸识别信息进行匹配；
当所述待检测人员的人脸识别信息与已存储的白名单的人脸识别信息相匹配时，提高安防天线的报警阈值。
作为优选方案，所述待检测人员的特征信息还包括以下至少之一：生理特征、行为特征；所述生理特征包括以下至少之一：性别、年龄，所述行为特征包括穿着信息。
作为优选方案，所述待检测人员的特征信息包括生理特征，所述生理特征包括年龄，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件，具体包括：
当所述待检测人员的年龄处于第一预设年龄范围时，提高安防天线的报警阈值。
作为优选方案，在所述判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警之后，还包括：
在报警装置报警并检测到来自用户的确认偷盗操作时，将所述待检测人员的特征信息与所述安防天线当前的天线检测参数作为报警数据并存储至数据库；
在报警装置报警并检测到来自用户的确认误报操作时，将所述待检测人员的特征信息与所述安防天线当前的天线检测参数作为误报数据并存储至数据库。
作为优选方案，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述防盗方法还包括：
根据所述报警数据对应的待检测人员的生理特征和/或行为特征，将所述数据库中所有的报警数据进行分类，得到多个第一人群种类；
当任一所述第一人群种类的报警数据的数量大于等于第一预设阈值时，确定该第一人群种类为风险人群种类；
在重新接收到图像采集装置采集的待检测人员的图像时，对该待检测人员的图像进行识别，得到该待检测人员的特征信息，当该待检测人员的生理特征和/或行为特征与任一所述风险人群种类的生理特征和/或行为特征相匹配时，降低安防天线的报警阈值。
作为优选方案，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述防盗方法还包括：
根据所述误报数据对应的待检测人员的生理特征和/或行为特征，将所述数据库中所有的误报数据进行分类，得到多个第二人群种类；
当任一所述第二人群种类的误报数据的数量大于等于第二预设阈值时，确定该第二人群种类为误报人群种类；
在重新接收到图像采集装置采集的待检测人员的图像时，对该待检测人员的图像进行识别，得到该待检测人员的特征信息，当该待检测人员的生理特征与任一所述误报人群种类的生理特征和/或行为特征均匹配时，提高安防天线的报警阈值。
作为优选方案，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述防盗方法还包括：
实时检测有无人员通过所述安防天线；
当检测到无人员通过所述安防天线时，控制所述安防天线暂停运行或提高安防天线的报警阈值或控制所述报警装置维持不报警的状态，并在检测到有人员通过所述安防天线时，相应控制所述安防天线重新运行或恢复安防天线的报警阈值或控制所述报警装置恢复正常工作状态。
为了解决相同的技术问题，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行所述的防盗方法。
为了解决相同的技术问题，本发明实施例还提供一种控制装置，所述控制装置用于执行所述的防盗方法。
为了解决相同的技术问题，本发明实施例还提供一种防盗系统，包括图像采集装置、安防天线、报警装置以及所述的控制装置。
作为优选方案，所述防盗系统为声磁防盗系统、电磁波防盗系统、射频防盗系统、RFID防盗系统或金属探测防盗系统。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明实施例提供的防盗方法、控制装置、防盗系统及计算机可读存储介质，在有人员通过安防天线时，采集该人员的图像，根据该图像，得到该人员的特征信息，特征信息包括人脸识别信息，再基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件，接着判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警，从而针对不同的人调整触发报警的难易程度，以提高报警准确率，避免了现有技术对所有人员都使用同一报警阈值的防盗方式导致报警准确率低的问题。
附图说明
图1是本发明实施例中的防盗方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中的防盗系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明优选实施例的一种防盗方法，包括：
步骤S101，接收图像采集装置采集的待检测人员的人脸图像；其中，所述待检测人员是指当前通过安防天线的人员；
步骤S102，对所述待检测人员的图像进行识别，得到待检测人员的特征信息；所述特征信息包括人脸识别信息；
步骤S103，基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件；
步骤S104，判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警。
在本发明实施例中，在有人员通过安防天线时，采集该人员的图像，根据该图像，得到该人员的特征信息，特征信息包括人脸识别信息，再基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件，接着判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警，从而针对不同的人调整触发报警的难易程度，以提高报警准确率，避免了现有技术对所有人员都使用同一报警阈值的防盗方式导致报警准确率低的问题。
需要说明的是，本发明实施例可以应用于超市、商场、博物馆、建筑工地、生产车间和仓库等场景。优选地，所述图像采集装置包括人脸识别摄像头。
在一种可选的实施方式中，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则步骤S103“基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件”，具体包括：
将所述待检测人员的人脸识别信息与已存储的黑名单的人脸识别信息进行匹配；
当所述待检测人员的人脸识别信息与已存储的黑名单的人脸识别信息相匹配时，降低安防天线的报警阈值。
具体地，天线检测参数为安防天线检测的信号幅值。在具体实施当中，可以预先将有过偷盗行为的人员的人脸识别信息列入黑名单，从而将其看作重点关注的对象，当检测到黑名单人员通过安防天线时，则降低安防天线的报警阈值，以使得黑名单人员更容易触发报警，因而报警更加有针对性，从而提高了报警准确率。
进一步地，在步骤S104“在判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警”之后，还包括：
在报警装置报警并检测到来自用户的确认偷盗操作时，根据所述待检测人员的人脸识别信息，更新所述黑名单。
在本实施例中，通过安防天线优化黑名单。在具体应用中，可以将安防天线检测到的并经过人工确认的偷盗人员列入黑名单，可见，黑名单人员除了可以预先手动输入之外，还可以是结合安防天线检测得到的。举例而言，在商店安防场所中，当触发报警后，可以由店铺防损人员上前了解情况，如果确实存在故意的偷盗行为，经店铺操作确认后，该顾客的人脸识别信息被设定为黑名单，当该顾客再次入店时，将会降低该顾客通过安防天线时的报警阈值，使其更容易被检测出是否偷盗。此外，调整安防天线的报警阈值的调整幅度可以根据实际使用要求进行设置，在此不做更多的赘述。
在一种可选的实施方式中，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则步骤S103“基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件”，具体包括：
将所述待检测人员的人脸识别信息与已存储的白名单的人脸识别信息进行匹配；
当所述待检测人员的人脸识别信息与已存储的白名单的人脸识别信息相匹配时，提高安防天线的报警阈值。
在具体实施当中，可以预先将VIP会员等特定人员的人脸识别信息列入白名单，当检测到白名单人员通过安防天线时，则提高安防天线的报警阈值，以使得白名单人员不容易触发报警。举例而言，在商店安防场所中，如果VIP会员由于不小心携带了未付款的商品而引起报警，则影响了该VIP会员的购物体验，可能会导致流失该VIP会员，为了避免该情况，可以将VIP会员的人脸识别信息列入白名单，以使得白名单人员通过安防天线时，通过提高安防天线的报警阈值，使其不容易触发报警。此外，调整安防天线的报警阈值的调整幅度可以根据实际使用要求进行设置，在此不做更多的赘述。
在一种可选的实施方式中，所述待检测人员的特征信息还包括以下至少之一：生理特征、行为特征；所述生理特征包括以下至少之一：性别、年龄，所述行为特征包括穿着信息。
在实际应用中，在不同的安防场所，不同人群的偷盗率可能有所不同，根据实际情况，通过包括但不限于生理特征和行为特征来做出报警条件的调整，确保高风险人群的报警检出率不变的基础上，降低低风险人群的误报率。在具体实施当中，商家可以预先设置哪些人群的偷盗率较高，当检测到偷盗率较高的人群时，可以通过降低安防天线的报警阈值，使其更容易触发报警。
在一种可选的实施方式中，所述待检测人员的特征信息包括生理特征，所述生理特征包括年龄，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述步骤S103“基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件”，具体包括：
当所述待检测人员的年龄处于第一预设年龄范围时，提高安防天线的报警阈值。
举例而言，在商店安防场所中，由于小孩的故意偷盗的发生概率较低，为了避免由于发生误报影响该小孩的家长的购物体验，当识别到通过安防天线的人员为小孩时，通过提高安防天线的报警阈值，使其不容易触发报警。此外，所述第一预设年龄范围可以根据实际使用要求进行设置，并且调整安防天线的报警阈值的调整幅度也可以根据实际使用要求进行设置，在此不做更多的赘述。
在一种可选的实施方式中，在步骤S104“在判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警”之后，还包括：
在报警装置报警并检测到来自用户的确认偷盗操作时，将所述待检测人员的特征信息与所述安防天线当前的天线检测参数作为报警数据并存储至数据库；
在报警装置报警并检测到来自用户的确认误报操作时，将所述待检测人员的特征信息与所述安防天线当前的天线检测参数作为误报数据并存储至数据库。
目前，在现有技术中，还没有出现关于偷盗率与生理特征、行为特征的相关统计数据。本实施例在触发报警并检测到来自用户的确认偷盗操作时，存储相关报警数据，并在触发报警并检测到来自用户的确认误报操作时，存储相关误报数据，以便于后续对偷盗率与生理特征、行为特征进行分析和研究，从而有利于提高报警准确率。
为了优化数据库，进一步地，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述防盗方法还包括：
根据所述报警数据对应的待检测人员的生理特征和/或行为特征，将所述数据库中所有的报警数据进行分类，得到多个第一人群种类；
当任一所述第一人群种类的报警数据的数量大于等于第一预设阈值时，确定该第一人群种类为风险人群种类；
在重新接收到图像采集装置采集的待检测人员的图像时，对该待检测人员的图像进行识别，得到该待检测人员的特征信息，当该待检测人员的生理特征和/或行为特征与任一所述风险人群种类的生理特征和/或行为特征相匹配时，降低安防天线的报警阈值。
在本实施例中，根据所述报警数据对应的待检测人员的生理特征和/或行为特征进行分类，得到多个第一人群种类，当任意一个第一人群种类的数量达到第一预设阈值时，说明该第一人群种类的偷盗率比较高，因此确定其为风险人群种类，在后续检测到通过安防天线的人员与该风险人群种类相匹配时，通过降低安防天线的报警阈值，使其更容易触发报警，以提高报警准确率。
进一步地，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述防盗方法还包括：
根据所述误报数据对应的待检测人员的生理特征和/或行为特征，将所述数据库中所有的误报数据进行分类，得到多个第二人群种类；
当任一所述第二人群种类的误报数据的数量大于等于第二预设阈值时，确定该第二人群种类为误报人群种类；
在重新接收到图像采集装置采集的待检测人员的图像时，对该待检测人员的图像进行识别，得到该待检测人员的特征信息，当该待检测人员的生理特征和/或行为特征与任一所述误报人群种类的生理特征和/或行为特征相匹配时，提高安防天线的报警阈值。
在本实施例中，根据所述误报数据对应的待检测人员的生理特征和/或行为特征进行分类，得到多个第二人群种类，当任意一个第二人群种类的数量达到第二预设阈值时，说明该第二人群种类的误报率比较高，因此确定其为误报人群种类，在后续检测到通过安防天线的人员与该误报人群种类相匹配时，通过提高安防天线的报警阈值，使其不容易触发报警，从而降低了误报率。
在一种可选的实施方式中，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述防盗方法还包括：
实时检测有无人员通过所述安防天线；
当检测到无人员通过所述安防天线时，控制所述安防天线暂停运行或提高安防天线的报警阈值或控制所述报警装置维持不报警的状态，并在检测到有人员通过所述安防天线时，相应控制所述安防天线重新运行或恢复安防天线的报警阈值或控制所述报警装置恢复正常工作状态。
在本发明实施例中，通过在检测到无人员通过所述安防天线组件时，控制所述安防天线组件暂停运行或提高安防天线的报警阈值或控制所述报警装置维持不报警的状态，以避免无人通过安防天线组件时，由于环境噪声等原因触发误报，从而有效地降低了误报率。在检测到有人员通过所述安防天线组件时，控制所述安防天线组件重新运行或恢复安防天线的报警阈值或控制所述报警装置恢复正常工作状态，从而使得安防天线组件和报警装置可以正常进行防盗工作。其中，控制所述安防天线组件暂停运行，具体可以是控制所述安防天线组件不发射信号或者不接收信号等方式；控制所述报警装置维持不报警的状态，具体可以是通过控制一开关来关闭所述报警装置的报警功能，当然，还可以采用其他方式控制所述安防天线组件暂停运行或控制所述报警装置维持不报警的状态，在此不做更多的赘述。
相应地，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行所述的防盗方法。
其中，所述的计算机可读存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
相应地，本发明实施例还提供一种控制装置10，所述控制装置10用于执行所述的防盗方法。
请参阅图2所示，本发明实施例还提供一种防盗系统，包括图像采集装置20、安防天线30、报警装置40以及所述的控制装置10。优选地，所述防盗系统为声磁防盗系统(AM防盗系统)、电磁波防盗系统(EM防盗系统)、射频防盗系统(RF防盗系统)、RFID防盗系统或金属探测防盗系统。
综上，本发明实施例提供一种防盗方法、控制装置、防盗系统及计算机可读存储介质，在有人员通过安防天线时，采集该人员的图像，根据该图像，得到该人员的特征信息，特征信息包括人脸识别信息，再基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件，接着判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警，从而针对不同的人调整触发报警的难易程度，以提高报警准确率，避免了现有技术对所有人员都使用同一报警阈值的防盗方式导致报警准确率低的问题。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。

Claims (14)

1.一种防盗方法，其特征在于，包括：
接收图像采集装置采集的待检测人员的图像；其中，所述待检测人员是指当前通过安防天线的人员；
对所述待检测人员的图像进行识别，得到待检测人员的特征信息；所述特征信息包括人脸识别信息；
基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件；
判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警。
2.如权利要求1所述的防盗方法，其特征在于，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件，具体包括：
将所述待检测人员的人脸识别信息与已存储的黑名单的人脸识别信息进行匹配；
当所述待检测人员的人脸识别信息与已存储的黑名单的人脸识别信息相匹配时，降低安防天线的报警阈值。
3.如权利要求2所述的防盗方法，其特征在于，在所述判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警之后，还包括：
在报警装置报警并检测到来自用户的确认偷盗操作时，根据所述待检测人员的人脸识别信息，更新所述黑名单。
4.如权利要求1所述的防盗方法，其特征在于，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件，具体包括：
将所述待检测人员的人脸识别信息与已存储的白名单的人脸识别信息进行匹配；
当所述待检测人员的人脸识别信息与已存储的白名单的人脸识别信息相匹配时，提高安防天线的报警阈值。
5.如权利要求1所述的防盗方法，其特征在于，所述待检测人员的特征信息还包括以下至少之一：生理特征、行为特征；所述生理特征包括以下至少之一：性别、年龄，所述行为特征包括穿着信息。
6.如权利要求5所述的防盗方法，其特征在于，所述待检测人员的特征信息包括生理特征，所述生理特征包括年龄，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述基于预设的报警条件的调整策略，并根据所述特征信息，调整安防天线的报警条件，具体包括：
当所述待检测人员的年龄处于第一预设年龄范围时，提高安防天线的报警阈值。
7.如权利要求5所述的防盗方法，其特征在于，在所述判断安防天线当前的天线检测参数是否满足调整后的报警条件，若满足，控制报警装置报警之后，还包括：
在报警装置报警并检测到来自用户的确认偷盗操作时，将所述待检测人员的特征信息与所述安防天线当前的天线检测参数作为报警数据并存储至数据库；
在报警装置报警并检测到来自用户的确认误报操作时，将所述待检测人员的特征信息与所述安防天线当前的天线检测参数作为误报数据并存储至数据库。
8.如权利要求7所述的防盗方法，其特征在于，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述防盗方法还包括：
根据所述报警数据对应的待检测人员的生理特征和/或行为特征，将所述数据库中所有的报警数据进行分类，得到多个第一人群种类；
当任一所述第一人群种类的报警数据的数量大于等于第一预设阈值时，确定该第一人群种类为风险人群种类；
在重新接收到图像采集装置采集的待检测人员的图像时，对该待检测人员的图像进行识别，得到该待检测人员的特征信息，当该待检测人员的生理特征和/或行为特征与任一所述风险人群种类的生理特征和/或行为特征相匹配时，降低安防天线的报警阈值。
9.如权利要求7所述的防盗方法，其特征在于，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述防盗方法还包括：
根据所述误报数据对应的待检测人员的生理特征和/或行为特征，将所述数据库中所有的误报数据进行分类，得到多个第二人群种类；
当任一所述第二人群种类的误报数据的数量大于等于第二预设阈值时，确定该第二人群种类为误报人群种类；
在重新接收到图像采集装置采集的待检测人员的图像时，对该待检测人员的图像进行识别，得到该待检测人员的特征信息，当该待检测人员的生理特征和/或行为特征与任一所述误报人群种类的生理特征和/或行为特征相匹配时，提高安防天线的报警阈值。
10.如权利要求1所述的防盗方法，其特征在于，所述报警条件包括天线检测参数大于等于报警阈值；则所述防盗方法还包括：
实时检测有无人员通过所述安防天线；
当检测到无人员通过所述安防天线时，控制所述安防天线暂停运行或提高安防天线的报警阈值或控制所述报警装置维持不报警的状态，并在检测到有人员通过所述安防天线时，相应控制所述安防天线重新运行或恢复安防天线的报警阈值或控制所述报警装置恢复正常工作状态。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至10中任意一项所述的防盗方法。
12.一种控制装置，其特征在于，所述控制装置用于执行如权利要求1至10中任意一项所述的防盗方法。
13.一种防盗系统，其特征在于，包括图像采集装置、安防天线、报警装置以及如权利要求12所述的控制装置。
14.如权利要求13所述的防盗系统，其特征在于，所述防盗系统为声磁防盗系统、电磁波防盗系统、射频防盗系统、RFID防盗系统或金属探测防盗系统。
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