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摘要:本发明提供了一种收银行为的智能监测系统及方法,系统包含:数据采集模块、数据处理模块及结果输出模块;方法包含:通过摄像头实时采集收银台的视频数据;对采集到的视频数据进行预处理;利用计算机视觉技术,对视频中商品及货币等物体进行检测;通过分析商品扫描速度及交易时间等数据,评估收银效率;检测收银过程中的商品漏扫及价格错误等,通过与商品数据库进行比对;识别潜在风险因素;对收集到的收银效率及潜在风险因进行分析,并生成报告。本发明提升收银效率,减少错误和损失,提升风险管理能力,并为商家提供决策支持和改进方向,实现收银过程的自动化和智能化;有助于商家提高业务效益,提升客户满意度,并加强风险控制和管理能力。
主权项:1.一种收银行为的智能监测系统,其特征在于,包含:数据采集模块,负责通过摄像头实时采集收银台的视频数据;对采集到的视频数据进行预处理;数据处理模块,负责利用计算机视觉技术,对视频中商品及货币物体进行检测;通过分析商品扫描速度及交易时间数据,评估收银效率;检测收银过程中的商品漏扫及价格错误,通过与商品数据库进行比对;识别潜在风险因素,包含收银员的异常行为及虚假交易;结果输出模块,负责对收集到的收银效率及潜在风险因进行分析,并生成报告;数据采集模块,包含:数据适配子模块,负责连接摄像头,对摄像头的视频数据的输入信号进行跟踪电压的差分放大,输出两路差分放大信号,对两路差分放大信号进行采样,获得与输入信号相适配的视频数据;权重设置子模块,负责按照权重设置预处理的顺序,图像增强、去噪及边缘检测的权重依次降低,得到预处理后的视频数据;其中,图像增强的表达式为: 其中,表示图像增强后输出的视频数据,M和N分别表示视频数据中图像的宽度和高度,表示图像增强前图像中像素值为的像素数量;去噪的表达式为: 其中,表示去噪后输出的视频数据,k表示高斯核的大小,表示图像增强前图像中的像素值;边缘检测中水平方向的算子的表达式为: 垂直方向的算子的表达式为: 最红边缘强度图像的表达式为: 数据输出子模块,负责按照视频数据采集的周期,输出预处理后的视频数据;数据处理模块,包含:物体标注子模块,负责从预处理后的视频数据中筛选,得到包含商品和货币物体的视频数据,并进行标注,标注每个物体的位置和类别,创建一个带有标注信息的训练数据集;信息比对子模块,负责获取一个包含所有商品信息的数据库,包括商品名称、价格及条形码信息;在收银过程中,记录每个被扫描的商品的条形码和扫描时间;交易识别子模块,负责建立异常交易模型,结合收银数据的特征,进行异常交易的识别;根据历史视频数据训练,识别出与正常交易模式明显不符的虚假交易;物体标注子模块,包含:模型训练单元,负责使用卷积神经网络模型,使用标注的训练数据集进行模型训练,将学习识别商品和货币等物体的特征;对视频进行逐帧提取,将每个视频帧作为输入送入训练好的卷积神经网络模型;模型识别单元,负责在每个视频帧上运行卷积神经网络模型,通过卷积神经网络模型返回的边界框和类别标签来确定物体的位置和识别结果,检测和识别商品和货币等物体的位置和类别;物体可视化单元,负责对于检测到的物体,进行非极大值抑制去除重叠的边界框,并使用跟踪算法跟踪物体在视频中的轨迹;将检测和识别结果可视化展示,在视频中标注出商品和货币等物体的位置;交易识别子模块,包含:数据分析单元,负责通过分析收银数据,交易金额、退款次数及折扣使用情况,识别出与正常交易模式不符的异常行为,异常高额的退款次数、频繁使用折扣情况可能暗示着潜在的风险;异常模式检测单元,负责识别异常模式,检测出与之不符的异常行为,异常高频率的虚假交易或与其他收银员的交易模式存在明显差异;监控及分析单元,负责对收银员的行为进行实时分析,检测收银员的异常行为,重复扫描同一件商品、虚假扫描及隐瞒商品;结果输出模块,包含:数据去重子模块,负责从收银系统或其他数据源中收集所需的收银效率和潜在风险因的数据;对收集到的数据进行去除重复数据的操作;统计分析子模块,负责使用统计分析对去除重复数据的操作后的数据进行分析;根据分析结果,对收银效率和潜在风险因进行解释和评估;编写报告;结果展示子模块,负责使用图表可视化工具,将分析结果展示;将生成的报告发布和分享给相关用户人员;数据去重子模块,包含:数据收集单元,负责从收银系统收集所需的数据,对收集到的数据进行去除空值、异常值及不合理数据;数据排序单元,负责根据字段,对数据进行排序;通过比较相邻的数据记录,根据特定的关键字段进行比较识别出重复的数据;将识别出的重复数据进行删除操作;数据验证单元,负责对删除重复数据后的数据进行验证;将去除重复数据后的清洗数据存储到相应的数据库中。
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