무인 소매에 사용되는 보안 기술

보안 기술에는 무인 경제의 매우 넓은 응용 공간이 있습니다. 보안 기술 뒤에 지원이 무인 경제 개발의 기초이라고 말할 수 있습니다. 예를 들어, 무인 상점이 오랫동안 효과적으로 작동하는 경우 거래 및 좋은 쇼핑 프로세스 경험의 매끄러운 완료를 보장해야하며 쇼핑 환경의 보안. 그래서이 과정에서 중요한 것은? 보안 모니터링 및 도난 경보 기술의 응용이어야합니다. 사실, 다양한 무인화 경제 시나리오에서 모니터링 기술은 특히 지능형 모니터링이 불가합니다. 기술. 또한 이미지 인식 기술, 얼굴 인식 기술, RFID 기술, 등과 같은 응용 프로그램이 있습니다. 이 기술은 무인 상점, 무인 스토리지 및 무인 운전과 같은 응용 분야에서 중요한 역할을합니다. 문자.

1.intelligent 감시 기술

지능형 비디오 분석 기술의 개발으로 전통적인 보안 보호 외에도 비디오 감시 시스템은 체인 상점, 전문점, 슈퍼마켓, 비즈니스 홀 및 기타 상업 응용 분야에서 업계 비즈니스 관리 응용 분야에서 새로운 개발 추세가되었습니다. 그것은 사업 가동을 원조하고 사업 분석을 위한 능률적인 정확한 자료를 제공할 수 있습니다.

무인 편의점에서 비디오 감시 지능형 분석 기술의 역할은 더 큰 범위로 가져 왔습니다. 보안 분야에서는 무인 편의점에서 비디오 지능형 분석이 편리점의 세련된 일일 관리를 달성하기 위해 더 많은 것입니다. 또한 무인 편의점에 대한 도난 방지 및 손실 방지 기능을 포함합니다.

사용자의 스캔 코드에서 저장소에, 먼저 비디오 감시 시스템, 즉, 편의점의 문에 전면 카메라. 카메라 대상 감지 및 인식 알고리즘을 통해 고객은 식별 할 수 있으며 고객의 정체성은 확인 될 수 있으며, 문의 카메라도 실현할 수 있습니다. 해당 이용 후기에 달린 코멘트가 없습니다.

고객이 상품을 구매하기 위해 상점을 입력하면 여러 비디오 감시 시스템의 전면 카메라를 추적하고 고객의 위치를 추적 할 수 있습니다. 이 과정에서, 그것은 주로 상점에서 소비자의 행동과 움직임 trajectory를 추적하는 표적 탐지 및 추적을 포함합니다. 이 기능은 주로 다 수로 감시 사진기에 의존합니다. 소비자의 행동을 판단함으로써 소비자의 태도를 판단하거나, 상인이 특정 선반의 앞에 상점에 있는 많은 소비자의 운동 trajectory를 traversing에 의해 표시된 방식으로 조정하는 것을 지시해서, 상인에 의해.

예를 들어, 비디오 인텔리전스 분석은 상점에서 실시간 열지도를 실현하고, 게스트가 가장 선호하는 트래픽을 가지고있는 추적, 선반은 가장 긴 체류를 가지고, 선반은 상대적으로 사막이다. Biometrics는 또한 남성과 여성의 비율을 결정하기 위하여 사용될 수 있습니다, 평균 크기는 너무 지방 또는 너무 얇은인지; 손님은 선반의 앞에 서 있습니다, 눈은 첫번째 보기 위하여 가장 accustomed (선반의 진짜 황금 위치를 산출하기 위하여).

2.image 승인 기술

무인 편의점의 식사 공간과 휴식 공간에서 이미지 인식 기술이 적용됩니다. 이미지 인식 기술은 보안 회사의 힘이 될 수 있다고 의심하지 않습니다. 편의점에서 이미지 인식 기술의 응용은 실제로 상대적으로 기본이며 얼굴 인식 기술에만 적용되며 액세스 포트로만 사용됩니다. 실제 참여감은 너무 낮습니다.

무인 소매 해결책의 어떤 종류라도, 먼저 C 측 사용자 경험 문제를 해결해야 하고, 그 후에 B 최후 고객을 위한 노동비를 감소시킵니다. 상점에 들어가기 때문에 소비자에 의존하지 않기 때문에 소비자는 빈 대화가 없습니다. 무인 상품의 미래는 모든 미디어를 제거해야합니다, 소비자는 스스로 쇼핑을 완료해야합니다. 소비자가 상점을 벗긴 상태로 걸어도, 그들은 성공적으로 상품을 살 수 있습니다. 이렇게하려면 먼저 정체 문제를 해결해야 합니다. 얼굴 인식, 지문 인식, 아이리스 인식 기술, 등 깨달을 수 있습니다. 어떤 종류의 식별 기술은 특정 상황에 따라 선택되며 어쨌든 보안과 관련이 있습니다. 무인 편의점에서 정확한 식별 외에도 소비자를 추적하고 소비자 행동을 분석해야합니다. 이미지 분석을 위한 이미지 인식 기술에 의해 달성될 수 있습니다. 사용자가 제품을 선택한 후, 특정 결제 영역을 입력합니다. 이번에는 RFID 기술의 회전은 RFID를 통해 총 상품의 총 금액을 계산하고 생체 인식 기술 인증을 완료 한 사용자 지불 계정과 쉽게 쇼핑을 완료합니다.

3.face 승인 기술

얼굴 인식은 무인 슈퍼마켓에서 가장 일반적인 기술 중 하나입니다. 소비의 과정에서 소비자는 지하철 카드와 같은 상점을 입력하기 위해 휴대폰을 사용합니다. 동시에, 입구의 카메라는 얼굴 인식을 수행합니다. 이 사진 분석, 세부 정보 사진 및 관련 개체의 콘텐츠를 분석하는 깊은 학습을위한 인공 지능이며, 또한 성별, 얼굴 표현, 감정적인 상태, 의류 및 사진의 문자의 수염을 스캔합니다. 심판 만들기.

4.RFID 기술

RFID 기술은 무인 소매 부문의 중요한 부분입니다.

한 문장에서 무인 슈퍼마켓에서 쇼핑의 기술적 측면은 요약됩니다. 즉, RFID 태그 (전자 태그로 알려진)를 각 항목에 추가하여 시각적 센서 또는 압력 센서와 같은 기술을 사용하여 대상 객체는 RF 신호 및 관련이 자동으로 인식됩니다. 데이터, 비접촉 자동 식별 및 상품 판매.

상품의 식별을 위해 RFID 태그를 사용하여 더 많은 슈퍼마켓이 없습니다. RFID, 라디오 주파수 식별, 특정 대상을 식별하기 위해 라디오 신호를 사용하는 통신 기술 및 시스템 및 특정 대상 사이의 물리적 접촉을 식별하지 않고 관련 데이터를 읽고 쓰기. 무선 라디오는 일반적으로 전자 레인지이고 장거리 ID 커뮤니케이션을 위해 적당합니다.

각 항목은 RFID 태그와 제휴하여 "Payment Tunnel"에서 고객이 구입 한 항목을 식별하고 해결합니다. RFID는 성숙하고 저렴한 솔루션이며, 소매 거인 Wal-Mart는 공급망 관리의 효율성을 향상시키기 위해 유사한 기술을 사용했습니다.

고객이 상점을 떠날 때 센서는 RFID 태그를 스캔하고 소비자가 구매 한 항목을 재확인하고 소비자의 계정에 자동으로 금액을 침입합니다.

물론, 그것은 또한 몇 가지 문제가 있습니다, 그것은 유리와 같은 특별한 재료를 식별 할 수 없습니다, 그래서 밀 스마트 편의점과 같은 상인이, 그 다음 선반에 QR 코드를 스캔하기 위해 휴대 전화를 사용하거나 직접 상품의 모바일 결제를 완료하기 위해 제품 패키지에 바코드를 스캔. RFID의 단점을 방지 할 수 있습니다.

동시에 RFID 기술은 비균형 표준, 높은 비용 및 데이터 충돌과 같은 문제가 있습니다. 인터넷의 빠른 트랙에 착수하려면 RFID 제조업체가 재배해야합니다.

전통적인바코드와비교해,RFID인식기는동시에인식하고다수RFID꼬리표를읽을수 있습니다; 게다가, 덮는 경우에, RFID는 종이 나무와 플라스틱과 같은 비 금속 또는 비 투명한 물자를 관통할 수 있고, 커뮤니케이션을 관통하는; 그리고 RFID는 크기와 모양 제약에서 제한되지 않습니다. 왜 많은 무인 소매점이 RFID 기술을 사용합니다.

5.Artificial 지능과 깊은 학습 기술

인공 지능과 깊은 학습은 점차 비디오 보안 모니터링에 통합됩니다. 영상 지적인 분석 기술의 도움으로, 상점 먼 순찰점, 여객 교류 통계 분석, 지역 열 분석, POS cashier 감독 기능은 깨달을 수 있고, unmanned 슈퍼마켓의 관리 효율성은 개량될 수 있습니다. 얼굴 인식 기술은 소매점의 각 지역에 있는 여객 교류와 고객 얼굴 승인 정보를 깨달을 수 있습니다. 여객 흐름 분석 및 비즈니스 슈퍼 히트 맵을 통해 상점 운영의 데이터 정보는 분석 및 statistically 생성되며 보고서는 운영 관리를 위해 데이터를 제공하기 위해 생성됩니다. 결정 기초.

6.sensor 기술

컴퓨터 비전과 같은 AI 기술의 응용 외에도, 무인 소매는 또한 상점, 쇼핑을 통해 대형 센서 및 스마트 장치가 포함되어 있습니다.

중력 센서의 경우, 상품이 감소되고 무게가 감소됩니다. 상품이 반환되고 상품이 증가하며 중량이 증가합니다. 따라서, 무게 값의 변화는 복용하거나 다시 넣을 수 있습니다.

적외선을 위해, 특정한 장소에서, 상품은 뒤에 뒀습니다, 적외선은 막힐 것입니다, 상품은 가지고 가고, 적외선은 막힐 것입니다. 적외선 occlusion 상태에 의해 촬영 또는 교체 할 수 있습니다.

요약에서, 제품의 FRID 기술에 의해 구입된 무인 소매점--이미지 인식 기술을 입력하는 생체 인식 기술에서, 내부 잠금 및 연동 기술은 보안 기술에서 inseparable.

Unmanned Retail은 다양한 지능형 보안 기술에 대한 테스트 접지입니다. IoT 기술, 이미지 인텔리전스 분석 기술, 비디오 감시 기술, 생체 인식의 새로운 목표에 대한 소매 정제 및 손실 방지의 초기 안티 도난 및 손실 방지에서, 모두는 IoT 기술, 이미지 인텔리전스 분석 기술, 비디오 감시 기술, 생체 인식입니다. 새로운 응용 및 새로운 확장의 기술에 기반을 둔 원래 도난 방지 및 손실 방지.

인공 지능과 깊은 학습은 점차 비디오 보안 모니터링에 통합됩니다. 영상 지적인 분석 기술로, 상점 먼 순찰 상점, 여객 교류 통계 분석, 지역 열 분석, POS cashier 감독 기능은 깨달을 수 있고, unmanned 슈퍼마켓의 관리 효율성은 개량될 수 있습니다. 얼굴 인식 기술은 소매점의 각 지역에 있는 여객 교류와 고객 얼굴 승인 정보를 깨달을 수 있습니다. 여객 흐름 분석 및 비즈니스 슈퍼 히트 맵을 통해 상점 운영의 데이터 정보는 분석 및 statistically 생성되며 보고서는 운영 관리를 위해 데이터를 제공하기 위해 생성됩니다. 결정 기초.

단, 무인 소매점은 사물 기술, 비디오 인텔리전스 분석 기술, 얼굴 인식 기술 및 모바일 결제 기술을 최대한 활용할 수 있는 인터넷을 제공합니다.