TR2022011964A2 - A POINT OF SALE TRACKING SYSTEM - Google Patents
A POINT OF SALE TRACKING SYSTEMInfo
- Publication number
- TR2022011964A2 TR2022011964A2 TR2022/011964 TR2022011964A2 TR 2022011964 A2 TR2022011964 A2 TR 2022011964A2 TR 2022/011964 TR2022/011964 TR 2022/011964 TR 2022011964 A2 TR2022011964 A2 TR 2022011964A2
- Authority
- TR
- Turkey
- Prior art keywords
- point
- sale
- database
- product
- tracking system
- Prior art date
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 2
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 238000012882 sequential analysis Methods 0.000 description 1
Abstract
Bir veri tabanı (32); veri tabanına (32) internet bağlantısı ile erişimin sağlandığı perakende mağaza (10) içindeki bir satış noktasında (22) yer alan bir veya daha fazla elektronik kasa (24); elektronik kasada (24) müşterinin (18) satın almak istediği ürünü (12) koyduğu bir platform (34); bir kasa görevlisi (36) tarafından platformdaki (34) ürünün (12) okutulur şekilde veri tabanında (32) oluşturulan bir kayıt bilgisi (30); satış noktasına (22) yerleştirilmiş olan ve ürünün (12) satış işlemi (28) sağlanır şekilde anlık video kaydının (40) alındığı veri tabanı (32) 10 ile bağlantılı bir video kayıt cihazı (38); veri tabanına (32) bağlantılı bir sistem sunucusu (44) içeren, önceden belirlenen parametrelere uygun biçimde kasa görevlisi (36) ile müşterinin (18) görüntü kayıtlarından (46) davranışsal analizinin, satış noktasındaki (22) hareket algılamalarının, platform (34) üzerindeki ürünlerin (12) konumsal tespitinin bir davranış modellemesi içerir biçimde sağlanması ile satış noktasındaki (22) dolandırıcılıkların (50) tespitini yapıldığı ve sistem sunucusu (44) üzerinden veri tabanına (32) bağlantılı bir dolandırıcılık tespit birimini (48) içeren bir satış noktası takip sistemi ile ilgildir.A database (32); one or more electronic cash registers (24) located at a sales point (22) within the retail store (10) where access to the database (32) is provided via internet connection; a platform (34) where the customer (18) places the product (12) he wants to buy in the electronic cash register (24); a registration information (30) created in the database (32) by a cashier (36) in a way that the product (12) on the platform (34) is scanned; a video recording device (38) placed at the point of sale (22) and connected to the database (32) 10, where instant video recording (40) is taken as the sales transaction (28) of the product (12) is carried out; It consists of a system server (44) connected to the database (32), behavioral analysis of the cashier (36) and the customer (18) from the video records (46), movement detections at the point of sale (22), and the data on the platform (34) in accordance with the predetermined parameters. A point-of-sale tracking system that detects frauds (50) at the point of sale (22) by providing spatial detection of the products (12) in a way that includes behavioral modeling, and includes a fraud detection unit (48) connected to the database (32) via the system server (44). It's about.
Description
TARIFNAME BIR SATIS NOKTASI TAKIP SISTEMI TEKNIK ALAN Bulus, perakende satis noktalarinda dolandiricilik tespitinin saglandigi bir satis noktasi takip sistemi ile ilgilidir. TEKNIGIN BILINEN DURUMU Literatürde perakende satis magazalarinda büyük oranlarda kasalarda müsteriler veya kasa görevlileleri tarafindan yapilan dolandiricilik durumlari ortaya çikabilmektedir. Satis noktasinda karsilasilan dolandiriciliklar ürüne fiyatgör yapilip alisveris yapmak, ürünü iade edip ücreti kaçirmak, yapilan hirsizliklar vb. durumlar olabilmektedir. Satis noktasinda yapilan dolandiriciliklari önlemek amaciyla kamera ile takip yapilma islemi yapilmaktadir. Ancak sistem üzerinde kamera takip yapilarak dolandiriciligi tespit etmek oldukça zor olmaktadir. Literatürde perakende magazalarda kameralar ile satis noktasi takibi yapilarak görüntüler alinmasi ve alinan görüntülerin bir yapay zeka mimarisi içinde insan davranis modellemesine göre dolandiriciliklarin tespitinin saglanmasina yönelik çözümlerde gelistirilmektedir. tespiti yöntemi ile ilgilidir. Burada bir magazada kurulu is ekipmani ve çesitli sensörlerden elde edilen verileri (magaza içi geçmis bilgileri) merkezi olarak yönetebilen, elde edilen verilerden bir dolandiricilik davranisini otomatik ve dogru bir sekilde tespit edebilen ve bir sahip raporu olusturup çiktisini alabilen bir operasyon analiz sistemi saglanmaktadir. BULUSUN KISA AÇIKLAMASI Bulusun amaci, perakende sektöründe satis noktalarindaki kameralardan alinan görüntülerin analizinin yapay zeka mimarisi ile yapilarak örnegin müsterinin ya da kasiyerin davranissal analizi yapilarak dolandiricilik tespitlerini saglamaktir. Bahsedilen amaçlara ulasmak üzere bulus, bir perakende magazasinda erisim saglanan bir veya daha fazla ürün bilgisinin ve bir müsteri ile bir satis islem bilgisinin sakli tutuldugu bir veri tabani; veri tabanina internet baglantisi ile erisimin saglandigi perakende magaza içindeki bir satis noktasinda yer alan bir veya daha fazla elektronik kasa; elektronik kasada müsterinin satin almak istedigi ürünü koydugu bir platform; platformdaki ürünü alip bir bilgi etiketini bir optik tarayici ile okutan bir kasa görevlisi ve kasa görevlisi tarafindan platformdaki ürünün okutulur sekilde veri tabaninda olusturulan bir kayit bilgisi; satis noktasina yerlestirilmis olan ve ürünün satis islemi saglanir sekilde anlik video kaydinin alindigi veri tabani ile baglantili bir veya daha fazla video kayit cihazi; veri tabanina gelen video kaydinin parçasal görüntülere ayirir sekilde tanimlanmasinin saglandigi veri tabanina baglantili bir sistem sunucusu içeren satis noktasi takip sistemini açiklamaktadir. Satis noktasi takip sisteminde, önceden belirlenen parametrelere uygun biçimde kasa görevlisi ile müsterinin görüntü kayitlarindan davranissal analizinin, satis noktasindaki hareket algilamalarinin, platform üzerindeki ürünlerin konumsal tespitinin bir davranis modellemesi içerir biçimde saglanmasi ile satis noktasindaki dolandiriciliklarin tespitini yapildigi ve sistem sunucusu üzerinden veri tabanina baglantili bir dolandiricilik tespit birimini içermektedir. Bu sayede satis noktasinda yapilan islemlerde video takibi ile saglanan görüntülerin davranis modellemesine göre analizi yapilarak müsterilerin veya kasa görevlilerinin yapabilecekleri dolandiriciliklar tespit edilebilmektedir. Burada dolandiricilik tespit birimi örnegin müsterinin kredi kartini uzatmasini, ürünleri platforma yerlestirmesini, kasanin belirli bir noktasina geçmesini, ürünleri posete yerlestirmesi ya da bunlarin disinda bir hareket yapmasini bir ifadeyle çocugunu omzuna oturtmasini veyahutta platform önünde meydana gelebilen bir kargasayi insan hareket algilamasi (tanimlama), nesne tespiti ve davranissal algilama analizi yaparak tespit edebilmektedir. Ayrica dolandiricilik tespit birimi örnegin bir kasiyerin ürünü fiyatgör yaptirdigini ve ardindan platformun altina sakladigini görüntü analizleri üzerinden yapabilmektedir. Bulusun tercih edilen bir yapilanmasi, video kayit cihazinin sistem sunucusu ile kontrolü saglanir sekilde ayarli olmaktadir. Bu sayede sistem sunucusu üzerinden video kayit cihazlarinin satis noktalarini görüp görmediginin tespiti yapilabilmekte, video kayit cihazindaki görüntülerin netliginin incelenmesi saglanabilmekte veya video kayit cihazinda olusan teknik bir ariza durumu saptanabilmektedir. Bulusun tercih edilen bir yapilanmasi, dolandiricilik tespit biriminde tespiti yapilan dolandiriciliklarin sistem sunucusunda kaydi olusturulur sekilde ayarli olmaktadir. Bu sayede dolandiricilik tespit biriminde davranis modellemesine göre tespiti yapilan dolandiriciliklarin (frauds) sistem sunucusunda alinan kaydi ile dolandiriciligin yapildigina iliskin bir tespit kaydi elde eldilmekte örnegin bir hirsizlik durumunda alinan dolandiricilik kaydi bilgilerine göre video kaydindaki zaman araligi incelenerek ilgili hukuki süreç baslatilabilmektedir. Bulusun tercih edilen bir yapilanmasi, dolandiricilik tespit biriminin görüntü kayitlarindan kasa görevlisinin ve müsterinin platforma göre merkezi konumlarini tespit eder sekilde ayarli olmaktadir. Bu sayede müsteri veya kasa görevlisinin anlik konumlarinin tespiti yapilabilmekte örnegin müsterinin iade islemi için getirdigi ürünü platformun arkasina geçerek veya platform üzerinden almasi durumlarininda tespiti yapilabilmektedir. Bulusun tercih edilen bir yapilanmasi, sistem sunucusunda kaydi olusturulan dolandiriciliklarin veri tabani üzerinden satis noktasindaki elektronik kasaya iletilen bir uyari bildirimi içermektedir. Bu sayede dolandiricilik tespit birimi üzerinden tespiti yapilan dolandiriciliklarin perakende magaza sisteminde görüntülenmesi saglanmaktadir. Burada uyari bildirimi ile örnegin müsterinin yaptigi dolandiricilik durumunda kasa görevlisine bildirim yapilarak gerekli müdahalelerin veya hukuki islemlerin yapilabilmesi saglanmaktadir. Bulusun tercih edilen bir yapilanmasi, dolandiricilik tespit biriminin sistem sunucusunda dahili olacak biçimde dolandiriciliklarin tespitini saglamada yapay zeka algoritmalarini devreye alir sekilde ayarli olmaktadir. Bu sayede dolandiricilik tespit birimi, yapay zeka algoritmalarini devreye alarak görüntülerden sirali davranis modellemesi yapabilen bir sistem sunucusu dahili birimi olmaktadir. Bulusun tercih edilen bir yapilanmasi, video kayit cihazinin satis noktasinda video kayitlari alan satis noktasini görecek sekilde yerlestirilmis bir kamera olmaktadir. Bu sayede satis noktalarindan anlik video kayitlari alinabilmekte ve anlik video kayitlarinin sirali görüntülerine göre analizi yapilabilmektedir. Bulusun tercih edilen bir yapilanmasi, bilgi etiketinin ürün üzerindeki bir barkod veya karekod olmaktadir. Bu sayede kasa görevlisinin okuttugu her ürünün üzerinde yer alan bilgi etiketinin okutulmasi ile ürün bilgisine erisim saglanmakta ve yapilan satis islemlerinde ürün bilgilerinin içeriginin ürüne göre tanimli barkod veya karekodlarda tanimlanmasi ile kayit bilgisi olusturulmaktadir. SEKILLERIN KISA AÇIKLAMASI Sekil 1, bulus konusu bir satis noktasi takip sisteminin sematik gösterimidir. BULUSUN DETAYLI AÇIKLAMASI Bu detayli açiklamada, bulus konusu gelistirme herhangi bir kisitlama olmayacak sekilde ve sadece konuyu daha iyi anlatmasi için örneklere referanslarla anlatilmistir. Sekil 1'de bulus konusu bir satis noktasi takip sistemi sematik olarak gösterilmektedir. Bir perakende magazinda (10) satilan her bir ürünün (12) bir ürün bilgisi (14) bir veri tabaninda (32) kayitli olmaktadir. Veri tabanina (32) internet baglantisi ile bir sistem sunucusu (44) üzerinden erisim saglanmaktadir. Her ürün (12) üzerinde de ürün bilgisinin (14) tanimlandigi bir bilgi etiketi (16) bulunmaktadir. Bilgi etiketi (16), bir satis noktasindaki (22) en az bir elektronik kasada (24) elektronik olarak baglantili olan bir optik tarayici (26) ile okutulabilen bir barkod veya karekod olmaktadir. Perakende magazaya (10) en az bir ürünü (12) satin almak için gelen en az bir müsteri (18) istedigi ürün/ürünleri (12) alarak satis noktasina (22) gitmektedir. Satis noktasinda (22) elektronik kasalari (24) görecek sekilde bir video kaydi (40) alan en az bir video kayit cihazi (38) bulunmaktadir. Video kayit cihazlari (38), veri tabani (32) ile baglantili olmakta ve ürünün (12) satis islemi (28) saglanirken video kayit cihazlari (38) ile anlik video kayitlari (40) alinmaktadir. Burada video kayit cihazlari (38) satis noktasini (22) görecek sekilde yerlestirilmis kameralar olmaktadir. Veri tabani (32) üzerinde alinan her video kaydi (40) sistem sunucusu (44) üzerinde otomatik olarak sirali görüntülere (42) ayrilir biçimde tanimlanabilmektedir. Sistem sunucusunda (44) video kayitlari (40) depolanmaktadir. Ayrica video kayit cihazlarinin (38) sistem sunucusu (44) ile kontrolü de saglanabilmektedir. Böylece video kayit cihazlarinin (38) satis noktasini (22) görüp görmediginin tespiti, video kayit cihazindaki (38) görüntülerin (42) netliginin incelenmesi ve video kayit cihazinda olusan teknik bir ariza durumu saptanabilmektedir. Satis noktasina (22) gelen müsteri (18) orada bulunan ve bir satis isleminin (28) yapildigi elektronik kasadaki (24) bir platforma (34) ürün/ürünleri (12) koymaktadir. Ürün/ürünlerini (12) platforma (34) koyan müsteri (18) sirasi geldikçe platformda (34) ileri dogru gitmektedir. Sirasi geldiginde müsterinin (18) satin almak istedigi ürün/ürünleri (12) elektronik kasada (24) çalisan bir kasa görevlisi (36) alip ürün/ürünlerin (12) üzerinde bilgi etiketini (16) optik tarayici (26) ile okutarak fiyatgör yapmaktadir. Daha sonra satis islemine (28) iliskin bir kayit bilgisi (30) olusturmaktadir. Ardindan satis islemi (28) için gerekli ödeme saglanarak müsteri (18) ürünü (12) platform (34) üzerinden alip posete koyarak gitmektedir. Kasa görevlisinin (36) yaptigi tüm bu islemleri veri tabanina (32) internet erisimi ile baglantili olan elektronik kasa (24) üzerinde yapmaktadir. Yapilan her satis isleminde (28) video kayit cihazi (38) ile video kayitlari (40) alinmakta ve her kaydin sirali görüntüleri (42) sistem sunucusunda olusturulmakta ve görüntü kayitlari (46) kaydedilmektedir. Burada anlatilan satis isleminin (28) olmasi gereken sirali durumlari anlatilmistir. Perakende magazalarda (10) siklikla satis noktalarindaki (22) elektronik kasa (24) önlerinde ya da platform (34) önlerinde müsterilerin (18) veya kasa görevlilerinin (36) dolandiriciliklari (50) ile karsilasilabilmektedir. Bulus konusu bir satis noktasi takip sisteminde, sistem sunucusu (44) üzerinde dahili olan ve dolandiriciliklarin (50) tespitini saglamak için sistem sunucundaki (44) sirali görüntülerin (42) önceden belirlenen parametreleri saglayan yapay zeka algoritmalarini devreye alarak bir davranis modellemesine göre analizini yapip kasa görevlilerinin (36) veya müsterilerin (18) yaptigi dolandiriciliklar (50) bir dolandiricilik tespit birimi (48) ile saptanmaktadir. Bulus konusu bir satis takip sistemi ve ilgili dolandiricilik tespit birimi (48) asagidaki islemleri yaparak satis noktasindaki (22) dolandiriciliklari (50) tespit edebilmektedir; - Kasa görevlisi (36) ve müsterinin (18) görüntü kayitlarindan (46) LSTM ile sirali modelleri olusturularak davranissal analizin yapilamasi, örnegin müsteri (18) ürün fiyatini ögrenmek için ürünü (12) elektronik kasaya (24) uzatmasi; elektronik kasa görevlisi (36) ürünü (12) alip fiyatgör yapmasi; müsterinin (18) ürünü (12) almamasina ragmen kasa görevlisinin (36) ürün (12) satisini yapmis gibi yaparak ürünü görüntü kaydi (46) alinamayacak sekilde platformda (34) altta bir yere saklamasi ve bu kasa görevlisi (36) dolandiriciliginin (50) sirali davranissal - Satis noktasindaki (22) insan hareket algilamalarinin (tanimlanmasinin) yapilmasi, örnegin satis noktasinda (22) ürün (12) iadelerinde; ürün iadesini yapmis gibi yaparak müsterinin (18) ürünü (12) alip gitmesi; ve müsterinin (18) yaptigi bu dolandiriciligin (50) görüntü kayitlarindaki (46) insan hareket algilamalarindan (tanimlanmasindan) tespit edilmesi, - Platform (34) üzerindeki ürünlerin (12) konumsal tespitinin bir davranis modellemesi içerir biçimde saglanmasi, örnegin kasa (24) önünde meydana gelen bir kavga sirasinda görüntü kayitlarinda (46) yer almayacak sekilde platform üzerindeki bir ürünün (12) alinmasi durum tespitinin (dolandiricilik yada hirsizlik durumu tespitinin) nesnenin önceden yapilan bir konum tespitine göre incelemesi saglanarak ve bir müsteri (18) veya kasa görevlisininde (36) konumsal tespiti yapilir biçimde davranissal analizi yapilarak saglanmasi, - Satis noktalarindaki video kayit cihazlarindan (38) gelen tüm görüntülerin (42) sirali analizlerini sistem sunucusu (44) üzerinden veri tabanina (32) baglantili olarak saglayan dolandiricilik tespit biriminde (48), görüntü kayitlarindan (46) kasa görevlilerinin (36) ve müsterilerin (18) platforma (34) göre merkezi konumlarini tespit edilmesi, - Dolandiricilik tespit biriminde (48) tespiti yapilan dolandiriciliklarin (50) sistem sunucusunda (44) kaydinin olusturulmasi, örnegin dolandiriciliklarin (frauds) sistem sunucusunda alinan kaydi ile dolandiriciligin yapildigina iliskin bir tespit kaydi elde eldilerek bir hirsizlik durumunda alinan dolandiricilik kaydi bilgilerine göre video kaydindaki (40) zaman araligi incelenerek ilgili hukuki süreç baslatilabilinir olmasi, - Sistem sunucusunda (44) kaydi olusturulan dolandiriciliklarin (50) veri tabani (32) üzerinden satis noktasindaki (22) elektronik kasaya (24) dolandiriciligin (50) yapildigina iliskin bir uyari bildirimi (52) gönderilmesi, örnegin ömüsterinin yaptigi dolandiricilik durumunda kasa görevlisine (36) bildirim yapilarak gerekli müdahaleler yapilabilmektedir. Ayrica bulus konusu bir satis noktasi takip sisteminde, her elektronik kasaya (24) bir akilli islemci (Nvidia gibi) yerlestirilerek görüntüler üzerinden analizlerin bu islemci üzerinde lokal olarak da yapilabilir olmasi da saglanmaktadir. Böylece sistem sunucusuna (44) baglanip islem yapmaya gerek kalmadan sadece uyari sinyali gidebilmektedir. TR TR TR DESCRIPTION A POINT OF SALE TRACKING SYSTEM TECHNICAL FIELD The invention relates to a point of sale tracking system that enables fraud detection at retail sales points. KNOWN STATE OF THE TECHNOLOGY: In the literature, a large number of cases of fraud committed by customers or cashiers can occur in retail stores. Frauds encountered at the point of sale include purchasing the product based on price, returning the product and missing the price, theft, etc. There may be situations. In order to prevent fraud at the point of sale, camera monitoring is carried out. However, it is very difficult to detect fraud by monitoring cameras on the system. In the literature, solutions are being developed to capture images by monitoring the point of sale with cameras in retail stores and to detect fraud based on human behavior modeling of the captured images within an artificial intelligence architecture. It is about the detection method. Here, an operation analysis system is provided that can centrally manage the data obtained from the work equipment and various sensors installed in a store (in-store history information), automatically and accurately detect fraudulent behavior from the data obtained, and create and print out an owner report. BRIEF DESCRIPTION OF THE INVENTION The purpose of the invention is to ensure fraud detection by analyzing the images taken from the cameras at the points of sale in the retail sector with artificial intelligence architecture, for example by making behavioral analysis of the customer or cashier. In order to achieve the mentioned purposes, the invention is a database in which one or more product information accessed in a retail store and a customer and a sales transaction information are kept; one or more electronic cash registers located at a point of sale within the retail store where the database is accessed via an internet connection; A platform where the customer puts the product he wants to buy in the electronic cash register; a cashier who takes the product on the platform and scans an information label with an optical scanner, and a record information created in the database by the cashier as the product on the platform is scanned; One or more video recorders placed at the point of sale and connected to the database where instant video recording is taken during the sales transaction of the product; It describes the point of sale tracking system, which includes a system server connected to the database, where the video recording coming to the database is defined by separating it into partial images. In the point of sale tracking system, frauds at the point of sale are detected by providing behavioral analysis of the cashier and the customer from video recordings in accordance with predetermined parameters, movement detections at the point of sale, and positional detection of the products on the platform, including a behavioral modeling, and a fraud system connected to the database via the system server. It includes the detection unit. In this way, frauds that customers or cashiers may commit can be detected by analyzing the images provided by video monitoring during the transactions made at the point of sale, according to behavioral modeling. Here, the fraud detection unit detects, for example, human motion detection (identification), object, etc. It can be detected by detection and behavioral perception analysis. In addition, the fraud detection unit can detect, for example, through image analysis that a cashier priced the product and then hid it under the platform. A preferred embodiment of the invention is set so that the video recorder can be controlled by the system server. In this way, it is possible to determine whether the video recorders see the sales points through the system server, to examine the clarity of the images on the video recorder, or to detect a technical malfunction in the video recorder. A preferred embodiment of the invention is set in such a way that a record of frauds detected in the fraud detection unit is created on the system server. In this way, a detection record indicating that fraud has been committed is obtained by recording the frauds (frauds) detected according to behavioral modeling in the fraud detection unit on the system server. For example, in the event of a theft, the relevant legal process can be initiated by examining the time interval in the video recording according to the fraud record information received. A preferred embodiment of the invention is adjusted to detect the central locations of the cashier and the customer relative to the platform from the image records of the fraud detection unit. In this way, the instant location of the customer or the cashier can be determined, for example, the customer can go behind the platform or pick up the product he brought for return through the platform. A preferred embodiment of the invention includes a warning notification sent to the electronic safe at the point of sale via the database of frauds recorded on the system server. In this way, frauds detected by the fraud detection unit are displayed in the retail store system. Here, with a warning notification, for example, in case of fraud committed by the customer, the cashier is notified and the necessary interventions or legal actions can be taken. A preferred embodiment of the invention is that the fraud detection unit is set to be internal to the system server, activating artificial intelligence algorithms in detecting frauds. In this way, the fraud detection unit becomes a system server internal unit that can model sequential behavior from images by activating artificial intelligence algorithms. A preferred embodiment of the invention is a camera positioned at the point of sale of the video recorder in a way that is visible to the point of sale that receives video recordings. In this way, instant video recordings can be obtained from sales points and instant video recordings can be analyzed according to their sequential images. A preferred embodiment of the invention is that the information label is a barcode or QR code on the product. In this way, product information is accessed by scanning the information label on each product that the cashier scans, and record information is created by defining the content of the product information in barcodes or QR codes defined according to the product in sales transactions. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS Figure 1 is a schematic representation of a point of sale tracking system that is the subject of the invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION In this detailed description, the development of the subject of the invention is explained without any restrictions and with references to examples only to explain the subject better. Figure 1 shows a point of sale tracking system according to the invention schematically. A product information (14) of each product (12) sold in a retail store (10) is recorded in a database (32). The database (32) is accessed via a system server (44) with an internet connection. There is an information label (16) on each product (12) where the product information (14) is defined. The information label (16) is a barcode or QR code that can be read by an optical scanner (26) electronically connected to at least one electronic cash register (24) at a sales point (22). At least one customer (18), who comes to the retail store (10) to purchase at least one product (12), goes to the sales point (22) by purchasing the product(s) (12) he wants. There is at least one video recording device (38) at the point of sale (22) that takes a video recording (40) in a way that allows it to see the electronic cash registers (24). The video recorders (38) are connected to the database (32) and while the sales transaction (28) of the product (12) is being carried out, instant video records (40) are taken with the video recorders (38). Here, the video recording devices (38) are cameras placed in a way to see the sales point (22). Each video record (40) taken on the database (32) can be defined as automatically divided into sequential images (42) on the system server (44). Video records (40) are stored on the system server (44). In addition, control of the video recording devices (38) can be achieved with the system server (44). Thus, it is possible to determine whether the video recorder (38) sees the point of sale (22), to examine the clarity of the images (42) on the video recorder (38), and to detect a technical malfunction in the video recorder. The customer (18) who comes to the sales point (22) places the product(s) (12) on a platform (34) in the electronic safe (24) where a sales transaction (28) is made. The customer (18), who places his product(s) (12) on the platform (34), moves forward on the platform (34) as his turn comes. When the customer's turn comes, a cashier (36) working at the electronic cash register (24) takes the product(s) (12) that the customer (18) wants to buy and calculates the price by scanning the information label (16) on the product(s) (12) with an optical scanner (26). It then creates a record information (30) regarding the sales transaction (28). Then, after making the necessary payment for the sales transaction (28), the customer (18) takes the product (12) from the platform (34) and puts it in the bag and leaves. All these operations are carried out by the cashier (36) on the electronic safe (24) which is connected to the database (32) via internet access. In each sales transaction (28), video records (40) are taken by the video recorder (38), and sequential images (42) of each record are created on the system server and the image records (46) are recorded. The sequential states of the sales transaction (28) described here are explained. In retail stores (10), frauds (50) of customers (18) or cashiers (36) can often be encountered in front of the electronic cash registers (24) at the sales points (22) or in front of the platforms (34). In a point of sale tracking system that is the subject of the invention, the sequential images (42) on the system server (44), which are internal to the system server (44), are analyzed according to a behavioral model and provide predetermined parameters in order to detect frauds (50). Frauds (50) committed by employees (36) or customers (18) are detected by a fraud detection unit (48). A sales tracking system and the relevant fraud detection unit (48), which is the subject of the invention, can detect frauds (50) at the point of sale (22) by performing the following operations; - Performing behavioral analysis by creating sequential models with LSTM from the video records (46) of the cashier (36) and the customer (18), for example, the customer (18) hands the product (12) to the electronic cash register (24) to find out the product price; The electronic cash register attendant (36) takes the product (12) and makes a price check; Although the customer (18) did not buy the product (12), the cashier (36) pretended to sell the product (12) and hid the product somewhere below on the platform (34) so that no video recording (46) could be taken, and this cashier (36)'s fraud (50) sequential behavioral - Making human movement detection (identification) at the point of sale (22), for example, in product (12) returns at the point of sale (22); Customer (18) takes the product (12) and leaves, pretending to have returned the product; and detecting this fraud (50) committed by the customer (18) from the human movement detections (identification) in the image records (46), - Providing the positional detection of the products (12) on the platform (34) in a way that includes a behavioral modeling, for example in front of the cash register (24). During a fight that occurs, the taking of a product (12) on the platform in a way that is not included in the video records (46) is done by ensuring that the object is examined according to a previously made location determination (detection of fraud or theft) and by a customer (18) or cashier (36). ) by performing behavioral analysis in a way that enables spatial detection, - Fraud detection unit (48), which provides sequential analysis of all images (42) coming from the video recording devices (38) at the sales points, connected to the database (32) via the system server (44), from the image records. (46) Determining the central locations of the cashiers (36) and customers (18) according to the platform (34), - Creating a record of the frauds (50) detected in the fraud detection unit (48) on the system server (44), for example, recording frauds in the system - A database (32) of frauds (50) recorded on the system server (44) is available, by obtaining a detection record that fraud has been committed with the recording received on the server, and in case of a theft, the relevant legal process can be initiated by examining the time interval in the video recording (40) according to the fraud record information received, A warning notification (52) is sent via ) to the electronic safe (24) at the point of sale (22) indicating that fraud (50) has been committed. For example, in the case of fraud committed by the customer, necessary interventions can be made by notifying the cashier (36). In addition, in a point of sale tracking system that is the subject of the invention, a smart processor (such as Nvidia) is placed in each electronic cash register (24) so that analyzes on the images can be made locally on this processor. Thus, only the warning signal can be sent without the need to connect to the system server (44) and take action. TR TR TR
Claims (1)
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TR2022011964A2 true TR2022011964A2 (en) | 2024-02-21 |
Family
ID=
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11676387B2 (en) | Method and apparatus for detecting suspicious activity using video analysis | |
US8448858B1 (en) | Method and apparatus for detecting suspicious activity using video analysis from alternative camera viewpoint | |
JP5054670B2 (en) | Method and apparatus for detecting suspicious behavior using video analysis | |
US20210390308A1 (en) | Systems and methods for verifying machine-readable label associated with merchandise | |
CN110866429A (en) | Missed scanning identification method and device, self-service cash register terminal and system | |
JP6653813B1 (en) | Information processing system | |
US20230027382A1 (en) | Information processing system | |
US20180039841A1 (en) | Object Recognition for Bottom of Basket Detection | |
JP6932457B2 (en) | Product non-scanning detection method, terminal device and POS system | |
JP6836256B2 (en) | Information processing system | |
CN112712657A (en) | Monitoring method, device, monitoring system, monitoring equipment and storage medium | |
TR2022011964A2 (en) | A POINT OF SALE TRACKING SYSTEM | |
JP2021009488A (en) | Theft suppression device | |
US20190378389A1 (en) | System and Method of Detecting a Potential Cashier Fraud | |
CN115546703B (en) | Risk identification method, device and equipment for self-service cash register and storage medium | |
WO2023144992A1 (en) | Store exit management system, store exit management method, and recording medium | |
EP4383170A1 (en) | Information processing program, information processing method, and information processing apparatus | |
US20240211952A1 (en) | Information processing program, information processing method, and information processing device | |
GB2451073A (en) | Checkout surveillance system | |
TWI621076B (en) | Billing management system | |
GB2596094A (en) | Detection of under-scanning at a point of sale |