详细内容或原文请订阅后点击阅览
BIT 和 NtechLab 发现了商店扒手的肖像在隔离期间如何变化
BIT 和 NtechLab 报告称，2020 年 3 月至 4 月，试图在食品零售连锁店实施盗窃的商店扒手（小商品窃贼）的社会人口构成发生了变化。尤其是30岁以上人群的盗窃未遂数量急剧增加。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）BIT 和 NtechLab 报告称，2020 年 3 月至 4 月，试图在食品零售连锁店实施盗窃的商店扒手（小商品窃贼）的社会人口构成发生了变化。尤其是30岁以上人群的盗窃未遂数量急剧增加。
BIT IAS“阻止小偷”解决方案已在俄罗斯最大城市的二十多家零售连锁店实施，包括莫斯科、圣彼得堡、新西伯利亚、叶卡捷琳堡、下诺夫哥罗德、喀山、车里雅宾斯克、萨马拉、乌法、伏尔加格勒、图卢、弗拉基米尔、哈巴罗夫斯克。该解决方案的一部分是 NtechLab 算法，它允许您识别潜在违规者的面孔，并在他再次出现在任何零售连锁店时向安全组织发送通知。
NtechLab2019 年，使用 NtechLab 的 STOP Shoplifter 面部识别解决方案，可以防止价值超过 1.5 亿卢布的连锁店被盗。通过确定每个入店行窃者的行为所造成的损失，并将该金额乘以该人再次出现在该零售连锁店的次数，可以计算出防止的损害金额，但由于及时向商店发出警报，因此无法再实施盗窃。 Stop Shoplifter 系统的安全性。
为了获得 2020 年 3 月至 4 月的统计数据，我们对俄罗斯各地区 300 多个食品销售点的 40,000 多起盗窃未遂事件进行了分析。在准备统计数据时，使用了 NtechLab 算法通过人脸判断其是否属于某个年龄段的能力。
BIT 指出，超过 55% 的商店扒手戴着医用口罩。然而，由于使用了 NtechLab 面部识别算法，该算法的技术特点之一是即使在重叠比例很高的情况下也能够检测到面部，这样的小偷也能够被识别出来，并在他们再次出现时提供更强的控制在商店。