JP7318684B2 - 情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置 - Google Patents
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Description
次に、不正検知装置10の機能構成について説明する。図4は、実施例1にかかる不正検知装置10の構成例を示す図である。図4に示すように、不正検知装置10は、通信部20、記憶部30、および制御部40を有する。
次に、不正検知装置10を動作主体として実行される不正検知処理について図6~9を用いて詳細に説明する。図6は、実施例1にかかる不正検知処理の一例を示す図である。図6の上側に示すように、カメラ装置200によって店舗内を撮影し、不正検知装置10は、カメラ装置200によって撮像された撮像画像から人物と、その人物が利用するカゴを特定する。なお、図6の例では、会計端末400が設置されるセルフレジエリア付近を撮影するカメラ装置200の1台のみを示しているが、不正検知装置10は、店舗内の様々な位置に設置されるカメラ装置200によって撮像された撮像画像から人物や物体を特定できる。撮像画像から人物や物体を特定する方法について図7を用いて説明する。
次に、不正検知装置10によって実行される不正検知処理の流れを説明する。図11は、実施例1にかかる不正検知処理の流れを示すフローチャートである。図11に示す不正検知処理は、例えば、一定時間ごと、またはカメラ装置200から撮像画像が受信される度に実行されてよい。
上述したように、不正検知装置10は、撮像した画像から、店舗に滞在する人物と、人物が利用しているカゴとを特定し、複数の人物から構成される第1のグループを特定し、第1のグループに属する複数の人物のうち、商品の支払いを行う第1の人物を特定し、第1のグループに属する複数の人物のうち、商品が収容されたカゴを有する第2の人物を特定し、第1の人物による支払いが行われたと判定された場合に、第2の人物が有するカゴに収容された商品の支払いが完了したと判定する。
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報は、特記する場合を除いて任意に変更されてもよい。また、実施例で説明した具体例、分布、数値などは、あくまで一例であり、任意に変更されてもよい。
図12は、ハードウェア構成例を説明する図である。図12に示すように、不正検知装置10は、通信インタフェース10a、HDD(Hard Disk Drive)10b、メモリ10c、プロセッサ10dを有する。また、図12に示した各部は、バスなどで相互に接続される。なお、図12では、不正検知装置10のハードウェア構成を説明しているが、利用者端末100や店員端末300なども同様の構成を有してよい。
複数の前記人物から構成される第1のグループを特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、商品の支払いを行う第1の人物を特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、前記商品が収容された前記カゴを有する第2の人物を特定し、
前記第1の人物による支払いが行われたと判定された場合に、前記第2の人物が有する前記カゴに収容された前記商品の支払いが完了したと判定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
前記第2の人物を特定する処理は、前記画像における第2の領域に前記人物が入った場合に前記人物を前記第2の人物として特定する処理を含む
ことを特徴とする付記1に記載の情報処理プログラム。
前記第2の人物を特定する処理は、前記第1の人物が属する前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、前記商品が収容された前記カゴを有する前記人物を前記第2の人物として特定する処理を含む
ことを特徴とする付記1に記載の情報処理プログラム。
前記未払いの商品があるときに、アラートを通知する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記1乃至3のいずれか1つに記載の情報処理プログラム。
前記未払いの商品があるか否かを判定する処理は、前記会計情報に基づく前記会計端末に対して入力された前記商品の会計済み数と、前記第2の人物が有する前記カゴに収容された前記商品の数との差に基づいて、前記未払いの商品があるか否かを判定する処理を含むことを特徴とする付記4に記載の情報処理プログラム。
前記画像から、前記カゴの画像を第1の部分画像として切り出し、
前記第1の部分画像に基づいて、前記カゴに収容された前記商品の第1の物量を推定し、
前記第1の物量と、前記会計端末に対して入力された前記商品の数とに基づいて、前記未払いの商品があるか否かを判定する
処理を含むことを特徴とする付記4に記載の情報処理プログラム。
前記カゴの画像を特徴量とし、前記カゴに収容された商品の物量を正解ラベルとして機械学習により生成した機械学習モデルに、前記第1の部分画像を入力することで前記第1の物量を推定する
処理を含むことを特徴とする付記7に記載の情報処理プログラム。
前記画像における、前記複数の人物の各々のバウンディングボックスの位置および移動ベクトルに基づいて、前記第1のグループを特定する
処理を含むことを特徴とする付記1乃至8のいずれか1つに記載の情報処理プログラム。
前記画像における前記カゴに収容された前記商品の画像、および前記第1の人物によって前記会計端末に対して入力された前記商品の会計情報を、前記アラートとして、店員端末に通知する
処理を含むことを特徴とする付記4に記載の情報処理プログラム。
複数の前記人物から構成される第1のグループを特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、商品の支払いを行う第1の人物を特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、前記商品が収容された前記カゴを有する第2の人物を特定し、
前記第1の人物による支払いが行われたと判定された場合に、前記第2の人物が有する前記カゴに収容された前記商品の支払いが完了したと判定する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。
前記第2の人物を特定する処理は、前記画像における第2の領域に前記人物が入った場合に前記人物を前記第2の人物として特定する処理を含む
ことを特徴とする付記11に記載の情報処理方法。
前記第2の人物を特定する処理は、前記第1の人物が属する前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、前記商品が収容された前記カゴを有する前記人物を前記第2の人物として特定する処理を含む
ことを特徴とする付記11に記載の情報処理方法。
前記未払いの商品があるときに、アラートを通知する
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記11乃至13のいずれか1つに記載の情報処理方法。
前記未払いの商品があるか否かを判定する処理は、前記会計情報に基づく前記会計端末に対して入力された前記商品の会計済み数と、前記第2の人物が有する前記カゴに収容された前記商品の数との差に基づいて、前記未払いの商品があるか否かを判定する処理を含むことを特徴とする付記14に記載の情報処理方法。
前記画像から、前記カゴの画像を第1の部分画像として切り出し、
前記第1の部分画像に基づいて、前記カゴに収容された前記商品の第1の物量を推定し、
前記第1の物量と、前記会計端末に対して入力された前記商品の数とに基づいて、前記未払いの商品があるか否かを判定する
処理を含むことを特徴とする付記14に記載の情報処理方法。
前記カゴの画像を特徴量とし、前記カゴに収容された商品の物量を正解ラベルとして機械学習により生成した機械学習モデルに、前記第1の部分画像を入力することで前記第1の物量を推定する
処理を含むことを特徴とする付記17に記載の情報処理方法。
前記画像における、前記複数の人物の各々のバウンディングボックスの位置および移動ベクトルに基づいて、前記第1のグループを特定する
処理を含むことを特徴とする付記11乃至18のいずれか1つに記載の情報処理方法。
前記画像における前記カゴに収容された前記商品の画像、および前記第1の人物によって前記会計端末に対して入力された前記商品の会計情報を、前記アラートとして、店員端末に通知する
処理を含むことを特徴とする付記14に記載の情報処理方法。
複数の前記人物から構成される第1のグループを特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、商品の支払いを行う第1の人物を特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、前記商品が収容された前記カゴを有する第2の人物を特定し、
前記第1の人物による支払いが行われたと判定された場合に、前記第2の人物が有する前記カゴに収容された前記商品の支払いが完了したと判定する
処理を実行する制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
前記第2の人物を特定する処理は、前記画像における第2の領域に前記人物が入った場合に前記人物を前記第2の人物として特定する処理を含む
ことを特徴とする付記21に記載の情報処理装置。
前記第2の人物を特定する処理は、前記第1の人物が属する前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、前記商品が収容された前記カゴを有する前記人物を前記第2の人物として特定する処理を含む
ことを特徴とする付記21に記載の情報処理装置。
前記未払いの商品があるときに、アラートを通知する
処理を前記制御部が実行することを特徴とする付記21乃至23のいずれか1つに記載の情報処理装置。
前記未払いの商品があるか否かを判定する処理は、前記会計情報に基づく前記会計端末に対して入力された前記商品の会計済み数と、前記第2の人物が有する前記カゴに収容された前記商品の数との差に基づいて、前記未払いの商品があるか否かを判定する処理を含むことを特徴とする付記24に記載の情報処理装置。
前記画像から、前記カゴの画像を第1の部分画像として切り出し、
前記第1の部分画像に基づいて、前記カゴに収容された前記商品の第1の物量を推定し、
前記第1の物量と、前記会計端末に対して入力された前記商品の数とに基づいて、前記未払いの商品があるか否かを判定する
処理を含むことを特徴とする付記24に記載の情報処理装置。
前記カゴの画像を特徴量とし、前記カゴに収容された商品の物量を正解ラベルとして機械学習により生成した機械学習モデルに、前記第1の部分画像を入力することで前記第1の物量を推定する
処理を含むことを特徴とする付記27に記載の情報処理装置。
前記画像における、前記複数の人物の各々のバウンディングボックスの位置および移動ベクトルに基づいて、前記第1のグループを特定する
処理を含むことを特徴とする付記21乃至28のいずれか1つに記載の情報処理装置。
前記画像における前記カゴに収容された前記商品の画像、および前記第1の人物によって前記会計端末に対して入力された前記商品の会計情報を、前記アラートとして、店員端末に通知する
処理を含むことを特徴とする付記24に記載の情報処理装置。
プロセッサに動作可能に接続されたメモリと
を備えた情報処理装置であって、プロセッサは、
撮像した画像から、店舗に滞在する人物と、前記人物が利用しているカゴとを特定し、
複数の前記人物から構成される第1のグループを特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、商品の支払いを行う第1の人物を特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、前記商品が収容された前記カゴを有する第2の人物を特定し、
前記第1の人物による支払いが行われたと判定された場合に、前記第2の人物が有する前記カゴに収容された前記商品の支払いが完了したと判定する
処理を実行することを特徴とする情報処理装置。
10 不正検知装置
10a 通信インタフェース
10b HDD
10c メモリ
10d プロセッサ
20 通信部
30 記憶部
31 画像DB
32 骨格情報
33 会計情報
40 制御部
41 特定部
42 生成部
43 評価部
44 通知部
50 ネットワーク
100 利用者端末
150、151、152、153 人物
160 カゴ
170 領域
200 カメラ装置
250、251、252、253、254、255 撮像画像
300 店員端末
350 会計情報表示部
351 カゴ画像表示部
400 会計端末
500 ゲート用リーダー
Claims (12)
- 撮像した画像から、店舗に滞在する人物を特定し、
第1のカメラ装置によって撮像された第1の画像における第2のカメラ装置の撮像範囲を示す所定領域に入った前記人物が特定された場合に、前記第2のカメラ装置によって撮像された第2の画像から、前記人物が利用しているカゴを特定し、
複数の前記人物から構成される第1のグループを特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、商品の支払いを行う第1の人物を特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、前記商品が収容された前記カゴを有する第2の人物を特定し、
前記第1の人物による支払いが行われたと判定された場合に、前記第2の人物が有する前記カゴに収容された前記商品の支払いが完了したと判定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 - 前記第1の人物を特定する処理は、前記画像における第1の領域に前記人物が入った場合に前記人物を前記第1の人物として特定する処理を含み、
前記第2の人物を特定する処理は、前記画像における第2の領域に前記人物が入った場合に前記人物を前記第2の人物として特定する処理を含む
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理プログラム。 - 前記第1の人物を特定する処理は、前記人物の位置情報と会計端末の位置情報とに基づいて、前記会計端末で支払いを行った前記人物を前記第1の人物として特定する処理を含み、
前記第2の人物を特定する処理は、前記第1の人物が属する前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、前記商品が収容された前記カゴを有する前記人物を前記第2の人物として特定する処理を含む
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理プログラム。 - 前記第1の人物によって会計端末に対して入力された前記商品の数と、前記第2の人物が有する前記カゴに収容された前記商品の数との差に基づいて、未払いの商品があるか否かを判定し、
前記未払いの商品があるときに、アラートを通知する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の情報処理プログラム。 - 前記第1の人物によって前記会計端末に対して入力された前記商品の会計情報を前記会計端末から受信する処理を前記コンピュータに実行させ、
前記未払いの商品があるか否かを判定する処理は、前記会計情報に基づく前記会計端末に対して入力された前記商品の会計済み数と、前記第2の人物が有する前記カゴに収容された前記商品の数との差に基づいて、前記未払いの商品があるか否かを判定する処理を含むことを特徴とする請求項4に記載の情報処理プログラム。 - 前記会計情報を受信する処理は、顧客自らが購入商品の登録を行うために利用される利用者端末を介して登録された前記商品の会計情報を前記会計端末から受信する処理を含むことを特徴とする請求項5に記載の情報処理プログラム。
- 前記未払いの商品があるか否かを判定する処理は、
前記画像から、前記カゴの画像を第1の部分画像として切り出し、
前記第1の部分画像に基づいて、前記カゴに収容された前記商品の第1の物量を推定し、
前記第1の物量と、前記会計端末に対して入力された前記商品の数とに基づいて、前記未払いの商品があるか否かを判定する
処理を含むことを特徴とする請求項4に記載の情報処理プログラム。 - 前記第1の物量を推定する処理は、
前記カゴの画像を特徴量とし、前記カゴに収容された商品の物量を正解ラベルとして機械学習により生成した機械学習モデルに、前記第1の部分画像を入力することで前記第1の物量を推定する
処理を含むことを特徴とする請求項7に記載の情報処理プログラム。 - 前記第1のグループを特定する処理は、
前記画像における、前記複数の人物の各々のバウンディングボックスの位置および移動ベクトルに基づいて、前記第1のグループを特定する
処理を含むことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか一項に記載の情報処理プログラム。 - 前記アラートを通知する処理は、
前記画像における前記カゴに収容された前記商品の画像、および前記第1の人物によって前記会計端末に対して入力された前記商品の会計情報を、前記アラートとして、店員端末に通知する
処理を含むことを特徴とする請求項4に記載の情報処理プログラム。 - 撮像した画像から、店舗に滞在する人物を特定し、
第1のカメラ装置によって撮像された第1の画像における第2のカメラ装置の撮像範囲を示す所定領域に入った前記人物が特定された場合に、前記第2のカメラ装置によって撮像された第2の画像から、前記人物が利用しているカゴを特定し、
複数の前記人物から構成される第1のグループを特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、商品の支払いを行う第1の人物を特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、前記商品が収容された前記カゴを有する第2の人物を特定し、
前記第1の人物による支払いが行われたと判定された場合に、前記第2の人物が有する前記カゴに収容された前記商品の支払いが完了したと判定する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。 - 撮像した画像から、店舗に滞在する人物を特定し、
第1のカメラ装置によって撮像された第1の画像における第2のカメラ装置の撮像範囲を示す所定領域に入った前記人物が特定された場合に、前記第2のカメラ装置によって撮像された第2の画像から、前記人物が利用しているカゴを特定し、
複数の前記人物から構成される第1のグループを特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、商品の支払いを行う第1の人物を特定し、
前記第1のグループに属する前記複数の人物のうち、前記商品が収容された前記カゴを有する第2の人物を特定し、
前記第1の人物による支払いが行われたと判定された場合に、前記第2の人物が有する前記カゴに収容された前記商品の支払いが完了したと判定する
処理を実行する制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
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