JP2010533319A - ビデオ分析およびデータ分析/マイニングを統合するためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
モニタされた施設において、潜在的な不審な挙動を検出する方法およびシステムである。モニタされた施設には、少なくとも1つの取引時点端末を含む。モニタされた施設で行われている活動のビデオコンテンツと、取引端末で処理される取引に関連する取引データが回収される。ビデオコンテンツを、取引データと相関させ、相関したデータを生成する。ユーザ定義の規則一式を、相関したデータに適用する。相関したデータと、ユーザ定義の規則一式のうちの少なくとも1つの規則との整合の特定に応じて、取引が潜在的に不審であるということを判断する。
Description
本発明は、概して、ビデオを分析するためのシステムおよび方法に関し、より具体的には、ビデオおよびデータ分析の両方の長所を活用する、ビデオ分析およびデータ分析/データマイニングを統合するためのシステムおよび方法に関する。
ビデオ監視および分析の使用は、小売店での万引きおよび盗難を抑止する上で一般的になってきた。しかし、小売および他の場面において、人間が効果的かつ効率的に管理するためのセキュリティおよびビジネスオペレーションから回収されているデータおよびビデオがあまりにも多すぎることがしばしばある。厳しい予算や人員を制限する上でのプレッシャーにより、負担はさらに大きくなる。事業体は、例外、パターン、および/または変則的な挙動を判断することができるように、データをフィルタおよびマイニングするツールが必要である。さらに、自分自身または顧客の利益のためのレジ係の「馴れ合い」取引(スキャナの抜け道を通す)から、多くの発生および多くの場所にわたり一緒に作業する組織化された犯罪グループにわたる、より多くの巧みな共謀の脅威が存在する。
販売時点管理等の店舗システムから利用可能なデータの分析に基づくソリューションにより、ビジネスオペレーションの観点からこれらの問題を対処および管理し、懸念領域を示す異常な挙動のパターンを特定しようとしてきた事業体もある。これらのソリューションの改善としては、これらのパターンに、状況の視覚的な検証を提供するビデオ監視システムからのビデオクリップをトリガさせることが挙げられる。そのあるレベルの異常な挙動が、他のトリガと無関係なシーンで視覚的に検出され、ビジネスオペレーションにおける戦略を実現するために使用することができるように、ビデオ監視システムからのビデオを分析するためのコンピュータアルゴリズムを使用して、セキュリティの観点からこの問題に臨んできた事業体もある。
このビジネスデータのみの手法は、いくつかの理由により失敗する。状況を特徴付けるデータは、店舗システムの抜け道を通っている可能性があるので、利用可能ではない場合がある。また、データシステムは、イベントのマイニングの後となる傾向があり、これは、リアルタイム/時間依存性の警報および通知に対応するその能力を制限する。上に記載したデータシステムの制限、およびデータトリガでのビデオクリップ再生の依存を考慮すると、この向上もまた失敗してきた。単独のビデオ分析は、誤認アラームとなる傾向がある、または信頼するには不十分な精度レベルになる可能性があるので、問題がある。また、これらの配置には、異常を検出するためのイベント設定/規則の定義が必要となる傾向があり、これらのパターンは、前もって理解することができない。
したがって、ビデオおよびデータ分析の両方の長所を活用して、これまでのソリューションでの制限を補う、ビデオ分析およびデータ分析/データマイニングを統合するためのシステムおよび方法が必要である。また、ビジネスおよびオペレーショナルインテリジェンスを、施設への出入り時点、販売およびサービス時点、ならびに内部および外部全体を通した業務に提供することができる、統合ソフトウェアも必要である。
本発明は有利に、ビデオ分析技術を、データ分析技術と統合して、管理職員の注意を要する潜在的に不審な挙動およびイベントをより正確に特定するための、方法およびシステムを提供する。一般的に言うと、本発明は、販売時点管理レジスタで回収されたデータを使用して、小売店または倉庫等の施設をモニタし、ビデオモニタリングシステムによって同時に検出された物体およびイベントをより正確に認識するための、方法およびシステムを提供する。
本発明の一態様は、モニタされた施設において、潜在的に不審な挙動を検出するための方法を含む。モニタされた施設で行われている活動のビデオコンテンツ、および取引時点端末で処理される取引に関連する取引データを回収する。ビデオコンテンツを、取引データと相関付けて、相関したデータを生成する。ユーザ定義の規則一式を相関したデータに適用する。相関したデータと、ユーザ定義の規則一式のうちの少なくとも1つの規則との整合の特定に応じて、取引が潜在的に不審であるということを判断する。
本発明の別の態様は、モニタされた施設で行われている活動を自動的に特定する方法を含む。モニタされた施設で行われている活動のビデオコンテンツを回収する。ビデオコンテンツを、物体認識技術を使用して、ビデオ分析規則一式を回収されたビデオ情報に適用することによって、分析する。販売施設内の少なくとも1つの取引時点端末によって処理された1つ以上の取引に関連する取引データも回収する。ビデオコンテンツがビデオ分析規則一式のうちの少なくとも1つのビデオ分析規則に一致するという判断に応じて、ビデオコンテンツを、取引データと相関付けて、相関した取引データを生成する。
本発明の別の態様によると、モニタされた施設で行われている活動を分析するためのシステムは、ビデオ分析システムと、データ分析システムと、統合サーバと、を含む。統合サーバは、ビデオ分析システムおよびデータ分析システムに通信可能に連結される。モニタされた施設は、少なくとも1つの販売時点レジスタを含む。ビデオ分析システムは、モニタされた施設で行われている活動のビデオコンテンツを回収する。データ分析システムは、少なくとも1つの取引時点端末によって処理された1つ以上の取引に関連する取引データを回収する。統合サーバは、ビデオコンテンツを取引データに相関付けて、相関したデータを生成する。統合サーバはまた、ユーザ定義の規則一式を相関したデータに適用し、相関したデータと、ユーザ定義の規則一式のうちの少なくとも1つの規則との整合を特定する。
本発明、ならびにその利点、および特長は、下記の詳細な説明とともにそれに伴う図面を参照することにより完全に理解することができ、図面は下記のようになる。
本発明の原理に従って構築された、例示的なビデオおよびデータ分析システムのブロック図である。
本発明の原理に従って構築された、例示的なビデオおよびデータモニタリング時点のブロック図である。
本発明の原理に従って実行される例示的な返品取引プロセスのフローチャートである。
本発明の原理に従って実行される、例示的な現金無効取引プロセスのフローチャートである。
本発明の原理に従って実行される、例示的な顧客計数プロセスのフローチャートである。
本発明の原理に従って実行される、取引例外をインデックス付きビデオに自動的にリンクするための、例示的なプロセスのフローチャートである。
本発明の原理に従って実行される、例示的な列時間測定プロセスのフローチャートである。
本発明の原理に従って実行される、取引検出プロセスを含まない、ビデオ分析によって検出される、例示的な現金入れ引出しが開いている場合のフローチャートである。
本発明の原理に従って実行される、販売時点(「POS」)規則を設定し、例外を生成するための例示的なプロセスのフローチャートである。
本発明の原理に従って実行される、ユーザ定義が可能なビデオ規則を設定し、警報を発生するための例示的なプロセスのフローチャートである。
本発明の原理に従って実行される、ユーザ定義が可能な店舗データとビデオ規則の組み合わせを設定するための例示的なプロセスのフローチャートである。
本発明の原理に従って実行される、例示的なレポートプロセスのフローチャートである。
本発明に従う、詳細な例示的な実施形態を説明する前に、実施形態は、主として、ビデオを分析して、ビデオ分析をデータ分析/データマイニング技術と統合することによって、アラーム条件の存在を判断するためのシステムおよび方法の実現に関連する、機器の構成要素と処理ステップとの組み合わせであることに留意されたい。したがって、該システムおよび方法の構成要素は、図面において、従来の記号によって適切な場所に表示され、本明細書の説明の利益を得る当業者に容易に明らかである詳細によって、本開示を不明確にしないように、本発明の実施形態の理解に関するそれらの特定の詳細を示すに過ぎない。
本明細書で使用する、「第1の」および「第2の」、「上」および「下」等の関係語は、かかる実体または要素間の、いかなる物理的もしくは論理的関係、あるいは順序を必然的に要求または暗示することなく、ある実体または要素を、別の実体または要素と区別するためのみに使用できる。
本発明の一実施形態は有利に、ビデオ分析およびデータ分析/データマイニング技術の組み合わせを使用して、ビデオを分析するための方法およびシステムを提供する。一実施形態において、本発明は、例えば、クライアント/ブラウザ等のユーザインターフェイスと、管理および分析構成要素と、レポート能力と、から構成される、ソフトウェアを含み得る。先端部に内蔵された分析部を備えるビデオシステムと、デジタルビデオレコーダ(「DVR」)のビデオストレージまたは他のストレージ装置と、小売取引データ装置もまた含み得る。
別の実施形態において、ユーザインターフェイスは、ユーザが、設定および規則、プレイベントの定義、ならびに、事後にデータおよびビデオのマイニングを実行するのを可能にする。ビデオおよびデータシステムは、ともにネットワーク接続され、データベース送信およびクエリ、ならびにアプリケーションプログラムインターフェイスを介して通信できる。ビデオおよびデータ分析ノードは、内蔵型、分散型で、それら自身の分析を処理する能力を有し、かつ処理したメタデータをシステムデータベースに転送する場合がある。
本発明の極めて多彩な実施形態は、新しいあらかじめパッケージ化され、かつ顧客定義の規則、ならびに重要業績指標(「KPI」)と呼ばれる業務の測定基準の追加を可能とする。顧客の問題および機会を理解することによって、該システムは、有効な規則およびKPIを作成するための基本である使用事例を定義するために使用することができる。
該システムは、リアルタイムで警報をトリガし、ならびに事後のデータおよび挙動のパターンをマイニングして両方の情報源を組み合わせ、より複雑かつ広範な使用事例に対処する能力を高めるようにプログラム可能なものであり得る。該システムはまた、以下の包括的な組み合わせにおいて、ビデオ分析およびデータ分析からのトリガを組み合わせるようにプログラム可能なものであり得る。その組み合わせとは、データ分析トリガ―ビデオ検証、ビデオ分析トリガ―データ検証、データ分析トリガ―ビデオ分析検証、ビデオ分析トリガ―データ分析検証である。
ここで図面(同様の参照番号は、同様の要素を指す)を参照すると、図1には、本発明の原理に従って構築された、ビデオおよびデータ分析の両方の長所を活用する、ビデオ分析およびデータ分析/データマイニングを統合するための例示的なビジネスインテリジェンスシステム10が示される。ビジネスインテリジェンスシステム10は、企業全体規模のビデオソリューション、および小売業務全般におけるより広範な使用事例を指示するように構成され得る。
ビジネスインテリジェンスシステム10は、ビデオ分析サブシステム12を、データ分析サブシステム14と組み合わせ、不審な活動および店舗/倉庫管理イベントをモデル化および検出する。ビデオ分析サブシステム12は、1つ以上のビデオカメラ16(1つを図示)と、ビデオレコーダ18と、ビデオエンジン20と、ビデオ制御器22と、ビデオシステムインターフェイス24と、を含むことができる。ビデオカメラ16は、局所視点領域内の活動の画像を捕捉し、その画像をビデオレコーダ18および/またはビデオエンジン20に転送する。ビデオレコーダ18は、後のリコールのために、捕捉した画像にタイムスタンプを付加し、保存し得る。ビデオエンジン20は、捕捉した画像で物体認識/検出機能を実行し、ビデオカメラ16によって捕捉された画像が、設定規則に従って判断される条件をみたすかどうかを判断する。ビデオエンジン20の機能は、ビデオレコーダ18に保存されたビデオに加え、ライブビデオの処理を可能にするように、ビデオカメラ16または他の終端装置に内蔵することができることに留意されたい。さらに、タイムスタンプの付加もまた、ビデオカメラ16または何らかの他の媒介装置によって実行することができる。ビデオ制御器22は、どのビデオカメラ16が有効か、それぞれのビデオカメラ16に対するパン、チルト、アングル、およびズーム設定、要求されたビデオセグメントの再生等の、ビデオシステムの基本設定を制御する。ビデオシステムインターフェイス24は、ユーザが、ビデオ分析サーバ20に対して規則および条件を設定し、再生のための特定のビデオセグメントを選択することを可能にする。
ビデオ分析サブシステム12のそれぞれの構成要素は、ローカルレベルで、ビデオ分析サブシステム12の他の構成要素に直接連結され得る。代替として、および/または追加で、ビデオ分析サブシステム12の各構成要素は、ビデオ分析サブシステム12、データ分析サブシステム14、ネットワーククライアント26の他の構成要素、および/またはローカルエリアネットワーク(「LAN」)(図示せず)またはワイドエリアネットワーク(「WAN」)28を介して他の場所にリンクさせることができる。さらに、ビデオ分析サブシステム12の構成要素は、システム10の他の構成要素内に同置または内蔵することができる。例えば、ビデオシステムインターフェイス24は、ウェブブラウザ、または既存のデータ分析および/またはビデオソフトウェアアプリケーションのプラグインとして、ネットワーククライアント26上に実装することができる。
データ分析サブシステム14は、モニタされた施設内の取引に関連する情報を回収するための取引時点端末30を含む。取引時点端末30は、精算時に実行される販売取引に関連する情報を回収するための販売時点(「POS」)レジスタであってもよい。取引時点端末30は、データエンジン32でデータを送信するための通信インターフェイスを含み得る。データエンジン32は、1つ以上のPOSレジスタ30から完了した、開始された、または無効となった取引に関するデータを受信する。データ分析サーバ32は、取引データを分析して、いずれかの取引または取引群が、設定規則に従って判断された条件を満たすかどうかを判断し、ポストイベントマイニングも行う。データ分析システムインターフェイス24は、ユーザが、データエンジン32に対し、規則および条件を設定し、レポートを生成および表示することを可能にする。
統合サーバ36は、ビデオエンジン20およびデータエンジン32の要素を組み合わせて、取引時点端末30で行われている取引イベントを、ビデオエンジン20によって検出された物体の認識と相関付ける。統合サーバ36は、ビデオエンジン20および/またはデータエンジン32を含み得る。さらに、データ分析システムインターフェイス24およびビデオシステムインターフェイス24を組み合わせて、ネットワーククライアント26に配置される、単一のユーザインターフェイス(すなわち、ダッシュボード)にしてもよい。ダッシュボードを使用して、ユーザは、ビデオ分析システム12からの1つ以上の規則を、データ分析システム14からの1つ以上の規則と組み合わせ、非常に特定されたイベントがいつ行われたかを精密に判断するための統合サーバ36に対する規則一式を作成することができる。さらに、システム10は、オペレーションの必要性に重要な、表示およびレポートのみへのアクセスを可能にするために、各ユーザタイプのためのダッシュボードを含み得る。
統合サーバ36は、スタンドアロン型であってもよく、またはいかなるアプリケーションサーバであることも可能である。リアルタイムイベントのための統合サーバ36はまた、データエンジン32と同一のハードウェアサーバ、または専用アプリケーションサーバのいずれかに、中心的な企業レベルで配置することが可能である。ビジネスインテリジェンスシステム10は、すべての構成要素で、時間を同期することが可能であるべきである。
ビジネスインテリジェンスシステム10は、局所的な店舗/場所、中心的な企業オフィス、またはワイドエリアネットワーク28を介して接続されたこれらの組み合わせで実現することができる。ワイドエリアネットワーク16は、インターネット、イントラネット、または他の通信ネットワークを含み得る。通信ネットワークは、図1においてWANとして図示されているが、本発明の原理は、パーソナルエリアネットワーク(「PAN」)、ローカルエリアネットワーク(「LAN」)、キャンパスエリアネットワーク(「CAN」)、メトロポリタンエリアネットワーク(「MAN」)等の、他の形態の通信ネットワークに適用することもできる。
システム10全体は非常に複雑である可能性があるが、日々の使用は極めてユーザフレンドリかつ分かりやすい。システム10は有利に、使いやすいビデオシステムインターフェイス24と、データ分析システムインターフェイス34と、データを分析し、警報およびパターンを支援する、ライブビデオまたは保存されたビデオを表示するためのレポートパッケージと、を提供する。
ここで図2を参照すると、例示的な局所的な小売施設38のレイアウトが示されており、これは、本発明の原理に従う、潜在的なビデオモニタリングの場所、およびデータ回収位置を詳述する。図2は小売施設を示すが、本発明はこれに限定されない。倉庫、または商品もしくは資産が出入りする他の場所等の、いかなるモニタされた施設も、本発明によって実現および支援することができることが想定される。システム10はプログラム可能なものであり、かつビジネスおよびオペレーションインテリジェンスを、モニタされた施設の内部および外部全体を通しての、業務施設出入り時点40、精算の列42または顧客サービス入り口44等の販売時点(すなわち、取引)、サービス時点46、ならびに選択時点48に提供することができる。
図3において、実際の顧客の存在がないのに返品取引が発生したことを判断する際に実行されるステップを説明する、例示的なオペレーションのフローチャートを提供する。一実施形態において、該プロセスは、店舗管理者または損失防止(「LP」)専門家が、POSカウンタの前に顧客がいない間に返品が発生した際に、リアルタイムでモニタすることを可能にする。少なくとも1つのビデオカメラ16は、所与のPOSレジスタ30周辺の領域をモニタしていなければならない。返品取引がPOSレジスタ30で処理された場合(ステップS100)、データエンジン32は、返品取引に関するPOSデータを受信する(ステップS102)。データは、例えば、POSレジスタに対する識別子、取引のタイプ、取引の時間、取引を行っている従業員の名前または他の識別子、取引金額等を含み得る。データエンジン32は、ビデオエンジン20からの視覚的な検証を要求する(ステップS104)。
ビデオエンジン20は、POSレジスタの前にいる顧客の数を数えようとする(ステップS106)。ビデオエンジン20が顧客を数えるのに使用不可である場合は、その取引に「顧客数不明」のフラグを立てる(ステップS108)。例えば、突然の照明変化、非常に薄暗い照明、ビデオの質の悪さ、画像内の強烈なまぶしさ、カメラモーション等のある環境条件によって、ビデオエンジン20が、正確な顧客数を判断することができなくなる場合がある。「顧客数不明」のフラグが立てられたすべての取引は、不審な活動を構成し得、取引の詳細は、後のさらなる再調査のため、レポートに含まれ得る。
ビデオエンジン20が、ゼロに等しくない顧客数を返した場合(ステップS110)、これは、少なくとも1人の顧客が、精算カウンタにいることを示し、この取引が適切であると見なされ(ステップS112)、さらなるアクションは行われない。しかし、ビデオエンジン20が、ゼロに等しい顧客数を返した場合(ステップS110)、これは、精算カウンタにいる顧客はいないことを示し、「返品不正」のアラームを発生し(ステップS114)、返品取引にフラグを立てる。アラームは、ダッシュボード上に表示、データベースに保存、ビデオレコーダ18に送信、および/またはビデオ分析システム12のイベントハンドラに送信することができる。ユーザが対応するビデオを再生したい場合、ユーザは、単にダッシュボードからアラームインジケータを選択し、その後ビデオが再生され、「表示済み」とフラグが立てられる。すべてのフラグを立てられた取引は、ポストイベントマイニングに利用可能である。
ここで図4を参照すると、実際の顧客がいないのに、現金取引が無効になったことを判断する際に実行されるステップを説明する、例示的なオペレーションのフローチャートを提供する。上に記載の事例のように、少なくとも1つのビデオカメラ16は、所与のPOSレジスタ30周辺の領域をモニタしていなければならない。POSレジスタ30で現金取引が無効になる際(ステップS120)、データエンジン32は、現金取引に関するPOSデータ(ステップS122)を受信する。データエンジン32は、ビデオエンジン20からの視覚的な検証を要求する(ステップS124)。ビデオエンジン20は、POSレジスタの前にいる顧客の数を数えようとする(ステップS126)。ビデオエンジン20が顧客を数えるのに使用不可である場合は、現金無効取引に「顧客数不明」のフラグを立てる(ステップS128)。「顧客数不明」のフラグが立てられたすべての取引は、不審な活動を構成し得、取引の詳細は、後のさらなる再調査のため、レポートに含まれ得る。
ビデオエンジン20が、ゼロに等しくない顧客数を返した場合(ステップS130)、これは、少なくとも1人の顧客が、精算カウンタにいることを示し、この取引が適切であると見なされ(ステップS132)、さらなるアクションは行われない。しかし、ビデオエンジン20が、ゼロに等しい顧客数を返した場合(ステップS110)、これは、精算カウンタにいる顧客はいないことを示し、「現金無効後不正」のアラームを発生し(ステップS134)、現金無効取引にフラグを立てる。返品不正の事例のように、アラームは、ダッシュボード上に表示、データベースに保存、ビデオレコーダ18に送信、および/またはビデオ分析システム12のイベントハンドラに送信することができる。ユーザが対応するビデオを再生したい場合、ユーザは、単にダッシュボードからアラームインジケータを選択し、その後ビデオが再生され、「表示済み」とフラグが立てられる。すべてのフラグを立てられた取引は、ポストイベントマイニングに利用可能である。
ここで図5を参照すると、ある期間にわたって、店舗に出入りする人の数を数え、通信量の多い期間またはネットワークの占有率が高い期間を検出する際に実行されるステップを説明する、例示的なオペレーションのフローチャートが提供される。一実施形態において、この情報を、販売および人材配置システムからのデータを組み合わせて、店舗の人材配置および販売変換計算のためのピーク値とトラフ値を判断する。少なくとも1つのビデオカメラ16は、店舗のそれぞれの入り口および/または出口をモニタしていなければならない。
ダッシュボードを使用して、ユーザは、人物計数機能の開始を要求し、計数のためのタイムフレームを指定する。統合サーバ36は、人物計数の要求を受信し(ステップS140)、ビデオエンジン20に、既定のタイムフレームの間に、店舗に入るおよび/または出るのを撮影された人物の数を数えるように指示を出す(ステップS142)。データエンジン20は、既定のタイムフレームの間に行われる取引の数、および取引の総額を判断する(ステップS144)。結果のレポートを作成し(ステップS146)、レポートを視覚的に表現したものをダッシュボードに表示する。
ここで図6を参照すると、取引の例外(すなわち、不審な活動を潜在的に含むとしてフラグを立てられたイベント)に対応する、録画されたビデオを再生する際に実行されるステップを説明する、例示的なオペレーションのフローチャートが提供される。統合サーバ36は、取引の例外(ステップS148)に対応するビデオの要求を受信する。統合サーバ36は、対応するビデオを、ビデオ録画システム18から取り出し(ステップS150)、例えば、ダッシュボードを使用して、ネットワーククライアントインターフェイス26で、要求されたビデオ(ステップS152)を再生する。
図7は、精算の列の継続期間を測定する際に実行されるステップを説明する、例示的なオペレーションのフローチャートを提供する。一実施形態において、本発明は、店舗管理者または他の企業運営職員が、精算を待つ列が規定の閾値よりも長い、または待ち時間が規定の閾値よりも長い場合を特定し、対応するPOSデータを取り出すことを可能にする。この機能により、ユーザは、誰かが大きな買い物をした時、開いている精算レジスタの数が不十分等、遅延を生じる潜在要因を調査することが可能になる。
物体認識アルゴリズムを使用するビデオエンジン20は、精算の列、または精算の列で費やす期間が既定の閾値よりも長いことを判断する(ステップS154)。アラームが、ネットワーククライアントインターフェイス26およびビデオレコーダ18に送信される(ステップS156)。アラームは、例えば、ネットワーククライアントインターフェイス26のイベントハンドラ、またはビデオ制御器22のアラームリストに表示することができる。統合サーバ36は、アラーム時に発生する取引データを要求するアラーム情報要求を受信する(ステップS158)。アラーム情報要求は、例えば、ネットワーククライアントインターフェイス26に表示されるアラームをユーザがクリックすることによって開始され得る。データエンジン32は、アラーム期間中に発生した取引の一覧を出力する(ステップS160)。一覧は、ネットワーククライアントインターフェイス26に表示するか、物理コピーに印刷することができる。
ここで図8を参照すると、現金レジスタの引出しが、潜在的に、不適切にあけられたかどうかを判断するために実行されるステップを説明する、例示的なオペレーションのフローチャートが提供される。ビデオエンジン20は、現金入れ引出しが開いているのを検出する(ステップS162)。統合サーバ36は、いずれかの取引が行われたかどうかを検証するように、データエンジン32および/または取引時点端末30に問い合わせを送信する(ステップS164)。取引が行われていた場合(ステップS166)、アラームは必要なく(ステップS168)、プロセスは終了する。しかし、取引が行われていなかった場合(ステップS168)は、ダッシュボードに表示し、データベースに保存し、および/またはビデオレコーダ18とネットワーククライアントインターフェイス26に送信し得るアラームを発生する(ステップS170)。統合サーバ36は、アラーム期間中に録画されたビデオを要求するアラーム情報要求を受信する(ステップS172)。アラーム情報要求は、例えば、ネットワーククライアントインターフェイス26に表示されるアラームをユーザがクリックすることによって開始することができる。次いで、例えば、ダッシュボードを使用して、対応するビデオを再生し(ステップS174)、対応するビデオに「表示済み」のフラグを立てる(ステップS176)。
図9は、POS規則を設定し、例外レポートを作成する際に実行されるステップを説明する、例示的なオペレーションのフローチャートを提供する。一実施形態において、小売店管理者または他の企業運営職員は、ダッシュボードを使用して、POSデータ規則および重要業績指標(「KPI」)を定義することができる(ステップS178)。例えば、これらの規則は、店舗、または会社で行われたすべての返品、または特定のレジスタ、および/もしくは特定の従業員、および/もしくは特定の製品、および/もしくは特定の時間のみに対する返品のリストを作成するといった単純なものであってもよい。これにより、システムによって捕捉されているいかなるタイプのデータにおいても、複雑なデータマイニングを実行する能力を提供する。データエンジン32は、規則/KPIに対して、取引時点端末30のデータベースのクエリを行い(ステップS180)、規則/KPIのいかなる例外をも一覧にするKPIレポートを作成する(ステップS182)。
図10は、ユーザ定義が可能なビデオ規則を設定し、違反を特定するアラームを発生する際に実行されるステップを説明する、例示的なオペレーションのフローチャートを提供する。図9に詳述される、POSデータ規則の定義に関連して上に記載されるものと同様に、本発明の実施形態はまた、ビデオ分析規則を設定するための手段も提供する。小売店管理者、損失防止専門家、または他の企業運営職員は、ダッシュボードを使用して、ビデオ分析規則を定義することができる(ステップS184)。ビデオ分析規則は、あらゆる特定の視覚的なパターン、挙動、または内容が検出される際に、警報を発するための規則を含み得る。ビデオ分析規則は、ビデオエンジン20および任意の内蔵された末端装置に送信される(ステップS186)。ビデオ分析警報は、ビデオエンジン20が、少なくとも1つのビデオ分析規則に違反があったと判断した場合はいつでも発生される(ステップS188)。
図11は、POSデータ規則とビデオ分析規則を組み合わせて、特定のアラームイベントを正確に定義するために実行されるステップを説明する、例示的なオペレーションのフローチャートを説明する。このように、データインテリジェンスおよびビデオインテリジェンスを統合して、ユーザの必要性に応じて定義されたように、いつ特定のイベントが行われたかを判断する。POSデータ規則は、ダッシュボード等のユーザインターフェイスを使用して定義される(ステップS190)。ビデオ分析規則もまた、ダッシュボードを使用して定義される(ステップS192)。適用されるPOS規則およびビデオ分析規則が選択され(ステップS194)、例えば、AND、OR、NOT、IF FALSE、TRUE等の論理演算子を使用して組み合わされ、ユーザ定義の条件を生成する(ステップS196)。次いでユーザ定義の条件を実行して、リアルタイムエベントを生成するか、または事後検索を行う(ステップS198)。
ここで図12を参照すると、すべての規則/KPI、アラーム、およびイベントに対するレポートを作成するために実行されるステップを説明する、例示的なオペレーションのフローチャートが提供される。所望の規則、KPI、イベント、および/または条件が選択され(ステップS200)、期間およびレポート形式が指定される(ステップ202)。統合サーバ36は、指定された時間内に行われた、選択された規則、KPI、イベント、および/または条件に対応するPOSデータおよびビデオ録画を選択して、指定された形式でレポートを作成する(ステップS204)。レポートは、不審な活動をさらに調査および特定するため、ならびに/または全体的な店舗管理能力を向上させるために使用することができる。
セキュリティの観点から、ソフトウェアソリューションは、NT認証としても知られる、統合Windows認証(「IWA」)等の自動的に認証された接続をサポートし得る。セキュリティ機能は、ローカルアプリケーション固有のユーザIDを制限する可能性がある。システム10にアクセスするにはパスワードを使用しなければならない。LAN IDに基づく許可を使用することができるが、追加のセキュリティ機能もまた使用することができる。1つ以上のアクティブディレクトリグループのメンバシップを使用してもよい。アクティブディレクトリサポートにより、ユーザは、アプリケーションを起動する際、いかなる追加の認証を提供することを要求されない。セキュリティは、裏で自動的に行われる権限の検証により、現在ログオンしているワークステーションユーザのIDに基づかなければならない。アプリケーション自体は、全体としてデータベースシステムに適用される多層のセキュリティ、ならびにデータベース内の個々のテーブルにより、強力なデータベースセキュリティスタンダードを有し得る。
ソフトウェアは、自動的なオペレーションログ、およびセントラルサーバへの遠隔のバグ/欠陥/問題レポートを提供する。バグは、ソフトウェアによって自動的に回収される。エンドユーザは、ユーザ自身のバグを、ウェブサイト、またはアプリケーション自体を介して提出することができる。すべてのデータベースおよび記録は、バックアップおよびアーカイブに保存することができる。本発明のシステムに任意のアプリケーションをインストールするプロセスは、サーバおよびワークステーションの両方で、サイレント自動インストールであってもよい。ソフトウェア展開は、標準的なスクリプト記述ツール(例えば、SMS)に従うことができ、ユーザインタラクションを必要としない。遠隔設定もまた利用可能である。更新もまた遠隔で行うことができる。LAN内のビデオ録画装置の自動検出、およびすべての装置および構成要素の任意の構成に対するグラフィカルユーザインターフェイスの提供を含むが、これらに限定されない、設定プロセスは、ユーザフレンドリである。統合サーバ36は、企業のウェブサーバ、企業のアプリケーションサーバ、企業のデータベースサーバを含むが、これらに限定されない、一般的に使用される企業のサーバ環境と互換性があり得る。
本発明のシステムで具現化され得る他の機能としては、ビデオ分析警報の回収、およびデータの計数を行うための店舗出入り口、データベース内のデータベースに転送するためおよびファイル転送プロトコル(「FTP」)サーバ手法の活用のためのデータの企業への転送、ビデオ分析警報および店舗レベルでの確認の提供、規則管理ツールまたは統合インターフェイスを介したビデオ警報の設定、ならびにビデオ分析およびビデオ検証によるPOSデータの例外レポート/データマイニング/トレンド分析の提供が挙げられる。
システム10はまた、警報パスと、例外レポートパスとを区別するための人工知能を含み得る。ビデオ分析に関する相違を示す例としては、納入用の無認可領域、制限された在庫領域への進入、商品の隠蔽、潜在的に不審な挙動または支援が必要であることを示す、過度に長時間にわたる滞在または徘徊、ならびに潜在的に不審な活動を示す、人の集まりが挙げられるが、これらに限定されない。POSに焦点を当てたデータおよびビデオ分析による、例外レポート/トレンド分析に関する相違を示す例としては、顧客の不在による不正な取引、管理者の不在による不正な取引、列に並ぶこと、人の計数が挙げられるが、これらに限定されない。
システム10は、店舗レベルでの最初の設置の間、企業全体にわたるビデオ分析の定義および設定を可能とするようにプログラム可能なものであり得る。システム10はまた、ハンドルアドレス指定、データベースの修正、転送、および他の店舗レベルのビデオ管理機能のための、プログラム可能な店舗レベルのソリューションを組み込み得る。データ入力は、ビデオ監視およびビデオ分析から行われ、カメラと、レジスタ/通路との間のマッピング等のマッピング情報と統合することができる。
該システムのためのデータベースの態様は、ビデオ監視およびビデオ分析からのデータ送給の使用、ならびにデータのマッピングを含む。想定される一部の可能なデータフィールドとしては、Count、Date/Time、RuleID、CameraID、およびRule Type(占有率等)が挙げられるが、これらに限定されない。データマッピングには以下を含んでもよい。すなわち、StoreID、OrganizationID、Reference#、ReferenceType(レジスタ、通路等)、およびActivityType(顧客占有率、アイテムスキャン等)である。
時間同期機構を使用して、POSデータを、ビデオ情報とリンクさせることができ、これはおそらくレジスタがPOSデータ時間と同期するのと類似している。システム10は、ビデオ分析規則が、単に店舗または局所レベルではなく、企業規模のレベルで管理(変更管理)することを可能にするように構成され得る。初期設定および機能の更新を容易にする規則管理手法が含まれてもよい。一手法は、店舗レベルでゾーンを設定し、規則を会社/企業レベルで適用することである。転送の領域において、データは、店舗レベルのフォルダ内に位置するフラットファイル、または構造化されたデータベース内に位置し、ネットワークを介して回収、およびPOSのような他のデータを有する別の場所に転送することができる。次いでデータを、データベース転送のために利用可能とすることができる。代替的な手法は、FTPベースの転送機構を使用することである。
本発明は有利に、問題領域を明らかにすることに関し、高度の感度/検出能を提供する。ユーザは、懲戒処分、顧客サービスの改善、または改善点の訓練を通じて、従業員および顧客に関する問題にすみやかに対処することができる。本発明の自動化可能なシステムにおける、データ源および分析を組み合わせることにより、出力がより信頼できる、かつ正確なものとなり、偽アラームを最小化または排除する。偽アラームは、ソリューションの信頼を損ない、その成功を制限する可能性がある。
本発明は、ハードウェア、ソフトウェアまたはハードウェアとソフトウェアの組み合わせにより実現することができる。本明細書に記載された方法を行うために適合されたいかなるコンピュータシステムまたはその他の機器でも、本明細書に記載された機能を実行するために適切である。
典型的なハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせは、1つ以上の処理要素を有する専門的または汎用コンピュータシステムおよび、読み込まれ実行される時に本明細書に記載された方法を行うようにコンピュータシステムを制御するストレージ媒体に保存されたコンピュータプログラムであってもよい。本発明は、本明細書に記載された方法の実現を可能にする全ての機能を含み、コンピュータシステムに読み込めばこれらの方法を行えるコンピュータプログラム製品に組み込まれてもよい。ストレージ媒体は、いかなる揮発性または非揮発性のストレージ装置をも指す。
本明細書においてのコンピュータプログラムまたはアプリケーションとは、情報処理能力を有するシステムに、直接にあるいは(a)別の言語、コード、または表記法への変換と、(b)異なる材料形態での復元と、の一方または両方の後に特定の機能を行わせるように意図された命令セットのいかなる言語、コード、または表記法によるいかなる表現をも意味する。
さらに、上記で相容れないことが記述されていない限り、全ての添付図面は原寸に比例していないことに留意すべきである。重要な事に、本発明はその精神または本質的な特徴から逸脱することなく他の特定の形態として実現することができ、従って本発明の範囲を示すものとして、上記の明細書よりも下記請求項を参照すべきである。
Claims (20)
- モニタされた施設において、潜在的に不審な挙動を検出するための方法であって、
前記モニタされた施設で行われている活動のビデオコンテンツを回収するステップと、
取引時点端末で処理される取引に関連する取引データを回収するステップと、
前記ビデオコンテンツを、前記取引データと相関付け、相関したデータを生成するステップと、
ユーザ定義の規則一式を前記相関したデータに適用するステップと、
前記相関したデータと、前記ユーザ定義の規則一式のうちの少なくとも1つの規則との整合の特定に応じて、前記取引が潜在的に不審であるということを判断するステップと、を含む、方法。 - 前記ユーザ定義の規則一式は、1つ以上のビデオ分析規則と1つ以上のデータ分析規則の組み合わせを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ビデオコンテンツに、前記活動が行われた時を示す第1のタイムスタンプで印を付けるステップと、
前記取引データに、前記取引が処理された時を示す第2のタイムスタンプで印を付けるステップと、をさらに含み、
前記ビデオコンテンツは、前記第1のタイムスタンプを前記第2のタイムスタンプと整合させることによって、前記取引データと相関付けられる、請求項2に記載の方法。 - 前記データ分析規則は、返品取引が行われたことを判断するための規則を含み、
前記ビデオ分析規則は、前記販売時点レジスタに顧客がいないことを判断するための規則を含む、請求項3に記載の方法。 - 前記データ分析規則は、現金取引が無効になったことを判断するための規則を含み、
前記ビデオ分析規則は、前記販売時点レジスタに顧客がいないことを判断するための規則を含む、請求項3に記載の方法。 - 前記データ分析規則は、取引が行われていないことを判断するための規則を含み、
前記ビデオ分析規則は、前記販売時点レジスタの引出しが開いていることを判断するための規則を含む、請求項3に記載の方法。 - モニタされた施設で行われている活動を自動的に特定する方法であって、
前記モニタされた施設で行われている活動のビデオコンテンツを回収するステップと、
物体認識技術を使用して、ビデオ分析規則一式を前記回収されたビデオコンテンツに適用することによって、前記ビデオコンテンツを分析するステップと、
前記販売施設内の少なくとも1つの取引時点端末によって処理される1つ以上の取引に関連する取引データを回収するステップと、
前記ビデオコンテンツが、前記ビデオ分析規則一式のうちの少なくとも1つのビデオ分析規則に一致するという判断に応じて、前記ビデオコンテンツを前記取引データと相関付けて、相関した取引データを提供するステップと、を含む、方法。 - 前記ビデオコンテンツに、前記活動が行われた時を示す第1のタイムスタンプで印を付けるステップと、
前記取引データに、前記取引が処理された時を示す第2のタイムスタンプで印を付けるステップと、をさらに含み、
前記ビデオコンテンツは、前記第1のタイムスタンプを前記第2のタイムスタンプと整合させることによって、前記取引データと相関付けられる、請求項7に記載の方法。 - 前記ビデオコンテンツが、前記ビデオ分析規則一式のうちの少なくとも1つのビデオ分析規則に一致するという判断に応じて、アラームを発生するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。
- 前記取引データを使用して、なぜ前記ビデオコンテンツが前記ビデオ分析規則一式のうちの少なくとも1つのビデオ分析規則に一致するのかを判断するステップをさらに含む、請求項9に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのビデオ分析規則は、精算の列に立っている顧客の数が既定の閾値を超過したことを判断するための規則を含む、請求項9に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのビデオ分析規則は、顧客が精算の列に立っているのに費やした期間が既定の閾値を超過したことを判断するための規則を含む、請求項9に記載の方法。
- 前記ビデオコンテンツが、前記ビデオ分析規則一式のうちの少なくとも1つのビデオ分析規則に一致するということの判断に応じて、前記ビデオコンテンツが少なくとも1つのビデオ分析規則に一致する間に行われている取引を詳述するレポートを生成するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのビデオ分析規則は、前記販売施設に出入りする顧客の数を判断するための規則を含む、請求項13に記載の方法。
- モニタされた施設で行われている活動を分析するためのシステムであって、前記モニタされた施設は、少なくとも1つの取引時点端末を含み、前記システムは、
ビデオ分析システムであって、前記モニタされた施設で行われている活動のビデオコンテンツを回収するように動作可能である、ビデオ分析システムと、
データ分析システムであって、前記少なくとも1つの取引時点端末で処理される1つ以上の取引に関連する取引データを回収するように動作可能である、データ分析システムと、
前記ビデオ分析システムおよび前記データ分析システムに通信可能に連結される統合サーバであって、
前記ビデオコンテンツを、前記取引データに相関付けて、相関したデータを生成し、
ユーザ定義の規則一式を前記相関したデータに適用し、
前記相関したデータと、前記ユーザ定義の規則一式のうちの少なくとも1つの規則との整合を特定するように動作可能である、統合サーバと、を含む、システム。 - 前記統合サーバは、前記1つ以上の取引が潜在的に不審であることを判断し、アラームを発生するように、さらに動作可能であり、前記システムは、前記統合サーバに通信可能に連結されたクライアントインターフェイスをさらに含み、前記クライアントインターフェイスは、前記アラームを示すように動作可能である、請求項15に記載のシステム。
- 前記クライアントインターフェイスは、前記ユーザ定義の規則一式を受信するようにさらに動作可能であり、前記ユーザ定義の規則一式は、1つ以上のビデオ分析規則と1つ以上のデータ分析規則との組み合わせを含む、請求項16に記載のシステム。
- 前記ビデオコンテンツは、前記活動が行われた時間を示す第1のタイムスタンプを含み、前記取引データは、前記取引が処理された時間を示す第2のタイムスタンプを含み、前記統合サーバは、前記第1のタイムスタンプを前記第2のタイムスタンプと整合させることによって、前記ビデオコンテンツを前記取引データに相関付けるようにさらに動作可能である、請求項17に記載のシステム。
- 前記データ分析規則は、返品取引が行われたことを判断するための規則を含み、
前記ビデオ分析規則は、前記取引時点端末に顧客がいないことを判断するための規則を含む、請求項18に記載のシステム。 - 前記データ分析規則は、現金取引が無効になったことを判断するための規則を含み、
前記ビデオ分析規則は、前記取引時点端末に顧客がいないことを判断するための規則を含む、請求項18に記載のシステム。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013200902A (ja) * | 2013-07-09 | 2013-10-03 | Casio Comput Co Ltd | データ処理装置、データ管理装置及びプログラム |
JP2015144024A (ja) * | 2015-04-06 | 2015-08-06 | カシオ計算機株式会社 | データ処理装置、及びプログラム |
US9299228B2 (en) | 2011-06-28 | 2016-03-29 | Casio Computer Co., Ltd. | Sales data processing apparatus, sales data processing system, and computer-readable storage medium |
Families Citing this family (63)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9036028B2 (en) | 2005-09-02 | 2015-05-19 | Sensormatic Electronics, LLC | Object tracking and alerts |
US20090089108A1 (en) * | 2007-09-27 | 2009-04-02 | Robert Lee Angell | Method and apparatus for automatically identifying potentially unsafe work conditions to predict and prevent the occurrence of workplace accidents |
JP5004845B2 (ja) * | 2008-03-26 | 2012-08-22 | キヤノン株式会社 | 監視端末装置およびその表示処理方法,プログラム,メモリ |
US8224028B1 (en) * | 2008-05-02 | 2012-07-17 | Verint Systems Ltd. | System and method for queue analysis using video analytics |
US20100201815A1 (en) * | 2009-02-09 | 2010-08-12 | Vitamin D, Inc. | Systems and methods for video monitoring |
US8311983B2 (en) | 2009-04-28 | 2012-11-13 | Whp Workflow Solutions, Llc | Correlated media for distributed sources |
US10565065B2 (en) | 2009-04-28 | 2020-02-18 | Getac Technology Corporation | Data backup and transfer across multiple cloud computing providers |
US10419722B2 (en) * | 2009-04-28 | 2019-09-17 | Whp Workflow Solutions, Inc. | Correlated media source management and response control |
US9760573B2 (en) | 2009-04-28 | 2017-09-12 | Whp Workflow Solutions, Llc | Situational awareness |
US20110063108A1 (en) * | 2009-09-16 | 2011-03-17 | Seiko Epson Corporation | Store Surveillance System, Alarm Device, Control Method for a Store Surveillance System, and a Program |
CA2776909A1 (en) | 2009-10-07 | 2011-04-14 | Telewatch Inc. | Video analytics method and system |
CA2716637A1 (en) | 2009-10-07 | 2011-04-07 | Telewatch Inc. | Video analytics with pre-processing at the source end |
US20110087535A1 (en) * | 2009-10-14 | 2011-04-14 | Seiko Epson Corporation | Information processing device, information processing system, control method for an information processing device, and a program |
JP5942264B2 (ja) * | 2010-02-19 | 2016-06-29 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | インカムシステム及びインカムシステムにおける事象発生通知方法 |
US10015543B1 (en) | 2010-03-08 | 2018-07-03 | Citrix Systems, Inc. | Video traffic, quality of service and engagement analytics system and method |
US9143739B2 (en) | 2010-05-07 | 2015-09-22 | Iwatchlife, Inc. | Video analytics with burst-like transmission of video data |
US8145531B1 (en) | 2010-07-06 | 2012-03-27 | Target Brands, Inc. | Product specific queries to determine presence of bottom-of-basket items |
US8780162B2 (en) | 2010-08-04 | 2014-07-15 | Iwatchlife Inc. | Method and system for locating an individual |
CA2748060A1 (en) | 2010-08-04 | 2012-02-04 | Iwatchlife Inc. | Method and system for making video calls |
US8885007B2 (en) | 2010-08-04 | 2014-11-11 | Iwatchlife, Inc. | Method and system for initiating communication via a communication network |
US8610766B2 (en) | 2010-09-24 | 2013-12-17 | International Business Machines Corporation | Activity determination as function of transaction log |
US8582803B2 (en) | 2010-10-15 | 2013-11-12 | International Business Machines Corporation | Event determination by alignment of visual and transaction data |
US8737688B2 (en) | 2011-02-10 | 2014-05-27 | William A. Murphy | Targeted content acquisition using image analysis |
WO2012151651A1 (en) | 2011-05-12 | 2012-11-15 | Solink Corporation | Video analytics system |
US10592944B2 (en) * | 2011-06-06 | 2020-03-17 | Ncr Corporation | Notification system and methods for use in retail environments |
US20130027561A1 (en) * | 2011-07-29 | 2013-01-31 | Panasonic Corporation | System and method for improving site operations by detecting abnormalities |
JP5397433B2 (ja) * | 2011-08-23 | 2014-01-22 | カシオ計算機株式会社 | 売上データ処理装置及びプログラム |
CN102547231B (zh) * | 2011-11-17 | 2014-04-09 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 基于浏览器的智能网络视频监控系统及其工作方法 |
US9396621B2 (en) | 2012-03-23 | 2016-07-19 | International Business Machines Corporation | Systems and methods for false alarm reduction during event detection |
US9147114B2 (en) | 2012-06-19 | 2015-09-29 | Honeywell International Inc. | Vision based target tracking for constrained environments |
CA2822217A1 (en) | 2012-08-02 | 2014-02-02 | Iwatchlife Inc. | Method and system for anonymous video analytics processing |
US11170331B2 (en) | 2012-08-15 | 2021-11-09 | Everseen Limited | Virtual management system data processing unit and method with rules and alerts |
IES86318B2 (en) | 2012-08-15 | 2013-12-04 | Everseen | Intelligent retail manager |
JP6386217B2 (ja) | 2012-09-12 | 2018-09-05 | センシティ システムズ インコーポレイテッド | 感知応用のためのネットワーク接続された照明インフラストラクチャ |
US9582671B2 (en) | 2014-03-06 | 2017-02-28 | Sensity Systems Inc. | Security and data privacy for lighting sensory networks |
US9197861B2 (en) * | 2012-11-15 | 2015-11-24 | Avo Usa Holding 2 Corporation | Multi-dimensional virtual beam detection for video analytics |
CN103839308B (zh) * | 2012-11-26 | 2016-12-21 | 北京百卓网络技术有限公司 | 人数获取方法、装置及系统 |
EP2847992A4 (en) | 2013-03-15 | 2015-09-23 | James Carey | GENERATION OF A VERIFICATION IN AN OBSERVATION AND MONITORING SYSTEM |
US10657755B2 (en) * | 2013-03-15 | 2020-05-19 | James Carey | Investigation generation in an observation and surveillance system |
WO2014160708A1 (en) | 2013-03-26 | 2014-10-02 | Sensity Systems, Inc. | Sensor nodes with multicast transmissions in lighting sensory network |
US9933297B2 (en) | 2013-03-26 | 2018-04-03 | Sensity Systems Inc. | System and method for planning and monitoring a light sensory network |
WO2014174796A1 (ja) * | 2013-04-23 | 2014-10-30 | 日本電気株式会社 | 情報処理システム、情報処理方法および記憶媒体 |
JP6443330B2 (ja) | 2013-04-23 | 2018-12-26 | 日本電気株式会社 | 情報処理システム、情報処理方法およびプログラム |
US20150143103A1 (en) * | 2013-11-18 | 2015-05-21 | Life of Two | Messaging and networking keepsakes |
US9746370B2 (en) | 2014-02-26 | 2017-08-29 | Sensity Systems Inc. | Method and apparatus for measuring illumination characteristics of a luminaire |
US10362112B2 (en) | 2014-03-06 | 2019-07-23 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Application environment for lighting sensory networks |
US10417570B2 (en) | 2014-03-06 | 2019-09-17 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Systems and methods for probabilistic semantic sensing in a sensory network |
US9847101B2 (en) * | 2014-12-19 | 2017-12-19 | Oracle International Corporation | Video storytelling based on conditions determined from a business object |
CA2977025C (en) * | 2015-03-03 | 2020-12-08 | Taser International, Inc. | Automated integration of video evidence with data records |
CA2942804A1 (en) | 2015-09-30 | 2017-03-30 | Wal-Mart Stores, Inc. | Method and apparatus for using label data to assist in performing a retail store function |
US10713670B1 (en) * | 2015-12-31 | 2020-07-14 | Videomining Corporation | Method and system for finding correspondence between point-of-sale data and customer behavior data |
CN105978728B (zh) * | 2016-06-20 | 2019-09-03 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 智能监控系统及业务指标的监控方法 |
US10489269B2 (en) | 2016-07-22 | 2019-11-26 | Walmart Apollo, Llc | Systems, devices, and methods for generating terminal resource recommendations |
US10083358B1 (en) * | 2016-07-26 | 2018-09-25 | Videomining Corporation | Association of unique person to point-of-sale transaction data |
CN108111904A (zh) * | 2016-11-24 | 2018-06-01 | 厦门脉视数字技术有限公司 | 一种基于Web的视频播放系统及方法 |
US20180158063A1 (en) * | 2016-12-05 | 2018-06-07 | RetailNext, Inc. | Point-of-sale fraud detection using video data and statistical evaluations of human behavior |
IT201700017690A1 (it) * | 2017-02-17 | 2018-08-17 | Centro Studi S R L | Sistema intelligente PROCESS TOOL per il controllo dei processi che presiedono la vendita di beni e servizi |
US11252323B2 (en) | 2017-10-31 | 2022-02-15 | The Hong Kong University Of Science And Technology | Facilitation of visual tracking |
CN109961594A (zh) * | 2017-12-26 | 2019-07-02 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据对象信息处理方法、装置及系统 |
JP7408300B2 (ja) * | 2019-06-04 | 2024-01-05 | 東芝テック株式会社 | 店舗管理装置、電子レシートシステム及び制御プログラム |
US20200388116A1 (en) * | 2019-06-06 | 2020-12-10 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Internet of automated teller machine |
US10607080B1 (en) * | 2019-10-25 | 2020-03-31 | 7-Eleven, Inc. | Feedback and training for a machine learning algorithm configured to determine customer purchases during a shopping session at a physical store |
CN111723702B (zh) * | 2020-06-08 | 2024-02-27 | 苏州工业职业技术学院 | 数据监控方法、装置以及支付系统 |
Family Cites Families (86)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3740466A (en) * | 1970-12-14 | 1973-06-19 | Jackson & Church Electronics C | Surveillance system |
US4511886A (en) * | 1983-06-01 | 1985-04-16 | Micron International, Ltd. | Electronic security and surveillance system |
GB2183878B (en) * | 1985-10-11 | 1989-09-20 | Matsushita Electric Works Ltd | Abnormality supervising system |
US4991008A (en) * | 1988-12-01 | 1991-02-05 | Intec Video Systems, Inc. | Automatic transaction surveillance system |
US5097328A (en) * | 1990-10-16 | 1992-03-17 | Boyette Robert B | Apparatus and a method for sensing events from a remote location |
US5243418A (en) * | 1990-11-27 | 1993-09-07 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Display monitoring system for detecting and tracking an intruder in a monitor area |
US5216502A (en) * | 1990-12-18 | 1993-06-01 | Barry Katz | Surveillance systems for automatically recording transactions |
US5305390A (en) * | 1991-01-11 | 1994-04-19 | Datatec Industries Inc. | Person and object recognition system |
AU2010192A (en) * | 1991-05-21 | 1992-12-30 | Videotelecom Corp. | A multiple medium message recording system |
US5237408A (en) * | 1991-08-02 | 1993-08-17 | Presearch Incorporated | Retrofitting digital video surveillance system |
US5164827A (en) * | 1991-08-22 | 1992-11-17 | Sensormatic Electronics Corporation | Surveillance system with master camera control of slave cameras |
JPH0578048A (ja) * | 1991-09-19 | 1993-03-30 | Hitachi Ltd | エレベーターホールの待ち客検出装置 |
US5179441A (en) * | 1991-12-18 | 1993-01-12 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Near real-time stereo vision system |
US5317394A (en) * | 1992-04-30 | 1994-05-31 | Westinghouse Electric Corp. | Distributed aperture imaging and tracking system |
US5581625A (en) * | 1994-01-31 | 1996-12-03 | International Business Machines Corporation | Stereo vision system for counting items in a queue |
IL113434A0 (en) * | 1994-04-25 | 1995-07-31 | Katz Barry | Surveillance system and method for asynchronously recording digital data with respect to video data |
US5666157A (en) * | 1995-01-03 | 1997-09-09 | Arc Incorporated | Abnormality detection and surveillance system |
US6028626A (en) * | 1995-01-03 | 2000-02-22 | Arc Incorporated | Abnormality detection and surveillance system |
US5699444A (en) * | 1995-03-31 | 1997-12-16 | Synthonics Incorporated | Methods and apparatus for using image data to determine camera location and orientation |
US5729471A (en) * | 1995-03-31 | 1998-03-17 | The Regents Of The University Of California | Machine dynamic selection of one video camera/image of a scene from multiple video cameras/images of the scene in accordance with a particular perspective on the scene, an object in the scene, or an event in the scene |
JP3612360B2 (ja) * | 1995-04-10 | 2005-01-19 | 株式会社大宇エレクトロニクス | 移動物体分割法を用いた動画像の動き推定方法 |
US5708423A (en) * | 1995-05-09 | 1998-01-13 | Sensormatic Electronics Corporation | Zone-Based asset tracking and control system |
JPH11509064A (ja) * | 1995-07-10 | 1999-08-03 | サーノフ コーポレイション | 画像を表現し組み合わせる方法とシステム |
US6002995A (en) * | 1995-12-19 | 1999-12-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Apparatus and method for displaying control information of cameras connected to a network |
US5969755A (en) * | 1996-02-05 | 1999-10-19 | Texas Instruments Incorporated | Motion based event detection system and method |
US6049363A (en) * | 1996-02-05 | 2000-04-11 | Texas Instruments Incorporated | Object detection method and system for scene change analysis in TV and IR data |
US5963670A (en) * | 1996-02-12 | 1999-10-05 | Massachusetts Institute Of Technology | Method and apparatus for classifying and identifying images |
US5956081A (en) * | 1996-10-23 | 1999-09-21 | Katz; Barry | Surveillance system having graphic video integration controller and full motion video switcher |
US6526156B1 (en) * | 1997-01-10 | 2003-02-25 | Xerox Corporation | Apparatus and method for identifying and tracking objects with view-based representations |
US5973732A (en) * | 1997-02-19 | 1999-10-26 | Guthrie; Thomas C. | Object tracking system for monitoring a controlled space |
US6456320B2 (en) * | 1997-05-27 | 2002-09-24 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Monitoring system and imaging system |
US6185314B1 (en) * | 1997-06-19 | 2001-02-06 | Ncr Corporation | System and method for matching image information to object model information |
US6295367B1 (en) * | 1997-06-19 | 2001-09-25 | Emtera Corporation | System and method for tracking movement of objects in a scene using correspondence graphs |
US6097429A (en) * | 1997-08-01 | 2000-08-01 | Esco Electronics Corporation | Site control unit for video security system |
US6188777B1 (en) * | 1997-08-01 | 2001-02-13 | Interval Research Corporation | Method and apparatus for personnel detection and tracking |
US6069655A (en) * | 1997-08-01 | 2000-05-30 | Wells Fargo Alarm Services, Inc. | Advanced video security system |
US6061088A (en) * | 1998-01-20 | 2000-05-09 | Ncr Corporation | System and method for multi-resolution background adaptation |
US6400830B1 (en) * | 1998-02-06 | 2002-06-04 | Compaq Computer Corporation | Technique for tracking objects through a series of images |
US6400831B2 (en) * | 1998-04-02 | 2002-06-04 | Microsoft Corporation | Semantic video object segmentation and tracking |
US6237647B1 (en) * | 1998-04-06 | 2001-05-29 | William Pong | Automatic refueling station |
AUPP299498A0 (en) * | 1998-04-15 | 1998-05-07 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | Method of tracking and sensing position of objects |
AUPP340798A0 (en) * | 1998-05-07 | 1998-05-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Automated video interpretation system |
JP4157620B2 (ja) * | 1998-06-19 | 2008-10-01 | 株式会社東芝 | 移動物体検出装置及びその方法 |
US6359647B1 (en) * | 1998-08-07 | 2002-03-19 | Philips Electronics North America Corporation | Automated camera handoff system for figure tracking in a multiple camera system |
US6583813B1 (en) * | 1998-10-09 | 2003-06-24 | Diebold, Incorporated | System and method for capturing and searching image data associated with transactions |
US6396535B1 (en) * | 1999-02-16 | 2002-05-28 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Situation awareness system |
US6502082B1 (en) * | 1999-06-01 | 2002-12-31 | Microsoft Corp | Modality fusion for object tracking with training system and method |
US6437819B1 (en) * | 1999-06-25 | 2002-08-20 | Rohan Christopher Loveland | Automated video person tracking system |
US6317152B1 (en) * | 1999-07-17 | 2001-11-13 | Esco Electronics Corporation | Digital video recording system |
US6698021B1 (en) * | 1999-10-12 | 2004-02-24 | Vigilos, Inc. | System and method for remote control of surveillance devices |
US6483935B1 (en) * | 1999-10-29 | 2002-11-19 | Cognex Corporation | System and method for counting parts in multiple fields of view using machine vision |
US6549643B1 (en) * | 1999-11-30 | 2003-04-15 | Siemens Corporate Research, Inc. | System and method for selecting key-frames of video data |
EP1337933A4 (en) * | 1999-12-06 | 2008-03-05 | Balance Innovations Llc | SYSTEM, METHOD AND COMPUTER PROGRAM FOR MANAGING THE STORAGE AND DISTRIBUTION OF DRAWERS |
US6574353B1 (en) * | 2000-02-08 | 2003-06-03 | University Of Washington | Video object tracking using a hierarchy of deformable templates |
US6591005B1 (en) * | 2000-03-27 | 2003-07-08 | Eastman Kodak Company | Method of estimating image format and orientation based upon vanishing point location |
US6580821B1 (en) * | 2000-03-30 | 2003-06-17 | Nec Corporation | Method for computing the location and orientation of an object in three dimensional space |
US6798445B1 (en) * | 2000-09-08 | 2004-09-28 | Microsoft Corporation | System and method for optically communicating information between a display and a camera |
US6813372B2 (en) * | 2001-03-30 | 2004-11-02 | Logitech, Inc. | Motion and audio detection based webcamming and bandwidth control |
US20090231436A1 (en) * | 2001-04-19 | 2009-09-17 | Faltesek Anthony E | Method and apparatus for tracking with identification |
US20030123703A1 (en) * | 2001-06-29 | 2003-07-03 | Honeywell International Inc. | Method for monitoring a moving object and system regarding same |
US20030053658A1 (en) * | 2001-06-29 | 2003-03-20 | Honeywell International Inc. | Surveillance system and methods regarding same |
GB2378339A (en) * | 2001-07-31 | 2003-02-05 | Hewlett Packard Co | Predictive control of multiple image capture devices. |
US7940299B2 (en) * | 2001-08-09 | 2011-05-10 | Technest Holdings, Inc. | Method and apparatus for an omni-directional video surveillance system |
US20030058342A1 (en) * | 2001-09-27 | 2003-03-27 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Optimal multi-camera setup for computer-based visual surveillance |
US7110569B2 (en) * | 2001-09-27 | 2006-09-19 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Video based detection of fall-down and other events |
US20030058237A1 (en) * | 2001-09-27 | 2003-03-27 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Multi-layered background models for improved background-foreground segmentation |
US20030058111A1 (en) * | 2001-09-27 | 2003-03-27 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Computer vision based elderly care monitoring system |
US20050078006A1 (en) * | 2001-11-20 | 2005-04-14 | Hutchins J. Marc | Facilities management system |
US7161615B2 (en) * | 2001-11-30 | 2007-01-09 | Pelco | System and method for tracking objects and obscuring fields of view under video surveillance |
US7123126B2 (en) * | 2002-03-26 | 2006-10-17 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method of and computer program product for monitoring person's movements |
US6847393B2 (en) * | 2002-04-19 | 2005-01-25 | Wren Technology Group | Method and system for monitoring point of sale exceptions |
US6789005B2 (en) * | 2002-11-22 | 2004-09-07 | New York Air Brake Corporation | Method and apparatus of monitoring a railroad hump yard |
DE60330898D1 (de) * | 2002-11-12 | 2010-02-25 | Intellivid Corp | Verfahren und system zur verfolgung und verhaltensüberwachung von mehreren objekten, die sich durch mehrere sichtfelder bewegen |
WO2004051590A2 (en) * | 2002-12-03 | 2004-06-17 | 3Rd Millennium Solutions, Ltd. | Surveillance system with identification correlation |
US6791603B2 (en) * | 2002-12-03 | 2004-09-14 | Sensormatic Electronics Corporation | Event driven video tracking system |
US6998987B2 (en) * | 2003-02-26 | 2006-02-14 | Activseye, Inc. | Integrated RFID and video tracking system |
US20040252197A1 (en) * | 2003-05-05 | 2004-12-16 | News Iq Inc. | Mobile device management system |
US6926202B2 (en) * | 2003-07-22 | 2005-08-09 | International Business Machines Corporation | System and method of deterring theft of consumers using portable personal shopping solutions in a retail environment |
US7049965B2 (en) * | 2003-10-02 | 2006-05-23 | General Electric Company | Surveillance systems and methods |
US20050102183A1 (en) * | 2003-11-12 | 2005-05-12 | General Electric Company | Monitoring system and method based on information prior to the point of sale |
US7631808B2 (en) * | 2004-06-21 | 2009-12-15 | Stoplift, Inc. | Method and apparatus for detecting suspicious activity using video analysis |
US7746378B2 (en) * | 2004-10-12 | 2010-06-29 | International Business Machines Corporation | Video analysis, archiving and alerting methods and apparatus for a distributed, modular and extensible video surveillance system |
US7409076B2 (en) * | 2005-05-27 | 2008-08-05 | International Business Machines Corporation | Methods and apparatus for automatically tracking moving entities entering and exiting a specified region |
US7801330B2 (en) * | 2005-06-24 | 2010-09-21 | Objectvideo, Inc. | Target detection and tracking from video streams |
US9036028B2 (en) | 2005-09-02 | 2015-05-19 | Sensormatic Electronics, LLC | Object tracking and alerts |
US7925536B2 (en) * | 2006-05-25 | 2011-04-12 | Objectvideo, Inc. | Intelligent video verification of point of sale (POS) transactions |
-
2008
- 2008-06-09 CA CA2690148A patent/CA2690148A1/en not_active Abandoned
- 2008-06-09 WO PCT/US2008/007223 patent/WO2008154003A2/en active Application Filing
- 2008-06-09 AU AU2008262268A patent/AU2008262268B2/en not_active Ceased
- 2008-06-09 JP JP2010512162A patent/JP2010533319A/ja not_active Withdrawn
- 2008-06-09 EP EP08794344A patent/EP2163095A4/en not_active Withdrawn
- 2008-06-09 US US12/135,722 patent/US20080303902A1/en not_active Abandoned
- 2008-06-09 CN CN200880019438A patent/CN101682750A/zh active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9299228B2 (en) | 2011-06-28 | 2016-03-29 | Casio Computer Co., Ltd. | Sales data processing apparatus, sales data processing system, and computer-readable storage medium |
JP2013200902A (ja) * | 2013-07-09 | 2013-10-03 | Casio Comput Co Ltd | データ処理装置、データ管理装置及びプログラム |
JP2015144024A (ja) * | 2015-04-06 | 2015-08-06 | カシオ計算機株式会社 | データ処理装置、及びプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2008154003A2 (en) | 2008-12-18 |
CN101682750A (zh) | 2010-03-24 |
WO2008154003A3 (en) | 2009-02-19 |
CA2690148A1 (en) | 2008-12-18 |
AU2008262268B2 (en) | 2012-05-03 |
EP2163095A2 (en) | 2010-03-17 |
US20080303902A1 (en) | 2008-12-11 |
AU2008262268A1 (en) | 2008-12-18 |
EP2163095A4 (en) | 2011-05-18 |
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---|---|---|
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