Wie viele Kameras sind notwendig, um anzuzeigen, dass ein Ladendieb ein Produkt aus einer bestimmten Vitrine gestohlen hat? – Fall №1
Die Zahl der Diebstähle von teuren Gegenständen ist in einer großen Handelskette gestiegen. Es ist notwendig, unehrliche Einkäufer zu entlarven, um sie über den Sicherheitsdienst des Einzelhändlers auf die schwarze Liste zu setzen und sie der Strafverfolgung zu übergeben. Der Einsatz von Diebstahlschutzsystemen hat sich als ineffektiv erwiesen, da die Menschen lange Zeit damit verbringen, sich umzuschauen und das Etikett auf diesen speziellen Arten von Gegenständen zu überprüfen und das RFID-Etikett zu deaktivieren, was für einen professionellen Dieb keine Herausforderung darstellt. Daher muss das Problem mit Hilfe eines Videoüberwachungs-Sicherheitssystems gelöst werden.
Bitte überprüfen Sie das Layout des Geschäfts oben, das den Eingang des Kunden, die Warenausstellungszonen, die kontrolliert werden müssen, und den Kassenbereich anzeigt.
Fragen
- Wie hoch ist die minimale Anzahl der benötigten Kameras? Bitte begründen Sie den Bedarf für jeden einzelnen.
- Welche Spezifikationen sind für jede Kamera entscheidend, um die anstehende Aufgabe zu erfüllen? Bitte erläutern Sie Ihre Wahl.
Lösung
Um die Beobachtungszonen und die minimale Anzahl der erforderlichen Kameras zu bestimmen, stellen wir die logische Kette von Fakten zusammen, die eine Bestätigung durch das CCTV-System erfordern:
- Der Kunde war zum Zeitpunkt des Diebstahls im Geschäft.
- Der Kunde nahm einen Artikel aus der Vitrine und legte ihn nicht zurück.
- Der Kunde hat den Artikel an der Kasse nicht bezahlt.
Erst wenn alle drei Fakten bestätigt sind, kann der Sicherheitsdienst des Einzelhändlers eine Untersuchung einleiten und den Namen dieser Person in die Datenbank der Kundenstoppliste eingeben, während einer obligatorischen Überprüfung am Ausgang eines der Standorte der Kette.
Wie beweisen Sie, dass die Person zum Zeitpunkt des Diebstahls im Geschäft war?
Zu diesem Zweck muss der Käufer beim Betreten des Geschäfts eindeutig identifiziert werden. So können beispielsweise die in der europäischen Norm EN 62676-2015 beschriebenen Kriterien verwendet werden.
Wie aus dem Screenshot ersichtlich, ist eine Auflösung von 720P mit einem Fokusabstand von 12 mm und einer Matrixgröße von 1/1,9″ für eine solche Identifizierung ausreichend. Ein langbrennweitiges Objektiv ermöglicht es uns, den Neigungswinkel der Kamera zum Horizont deutlich zu verringern und bietet eine wesentlich schärfere Bilderfassung für das Porträt des eintretenden Käufers.
Falls eine positive Identifizierung erforderlich ist, müsste die Auflösung der Kamera auf 8 MP erhöht werden, aber das ist wahrscheinlich übertrieben und macht keinen Sinn.
Wie kann man beweisen, dass der Käufer einen Artikel aus der Vitrine genommen und nicht zurückgelegt hat?
Dies erfordert den Nachweis mehrerer Annahmen:
- Der Käufer stand neben dem Schrank mit dem betreffenden Artikel.
- Der Käufer nahm den Artikel in seine Hände.
- Der Käufer hat den Artikel nicht wieder in das Regal gestellt.
Ein typischer Fehler bei der Lösung dieses Problems ist es, die Fähigkeit des Käufers zu unterschätzen, das Ziel (den Gegenstand) zu verdecken. Infolgedessen erhalten wir falsch platzierte Kameras:
Alles scheint in Ordnung zu sein; die gesamte Vitrine befindet sich in der Kontrollzone der Kamera #2:
Aber sobald ein Käufer auftaucht, verdeckt sein Körper die Ware und wir können nicht eindeutig bestätigen, ob er den Artikel in seine Hände genommen hat (und wenn ja, ob er ihn zurück ins Regal gebracht hat).
Aus diesem Grund wäre es angebracht, die Kamera so zu platzieren, dass sie eine Beobachtungszone des Bereichs zwischen Schrank/Regal und Käufer bildet. Ob von der Seite:
Oder von oben:
Im letzteren (zweiten) Fall, wenn die Decke zu niedrig ist, ist es vorzuziehen, ein Objektiv mit ultrakurzer Schärfe, wie beispielsweise ein Fischauge, zu verwenden. Zu den Vorteilen des letzteren Verfahrens gehört es, die Verdunkelung des Objekts durch den Käufer praktisch unmöglich zu machen. Unabhängig davon, wie viele Personen neben der Vitrine stehen, können wir die Handlungen eines jeden von ihnen klar erkennen.
Ich möchte darauf hinweisen, dass wir für diese Aufgabe keine hohe Bildauflösung benötigen (das gilt, wenn die Vitrine bekannte Waren enthält). Die einzige wichtige Tatsache ist, dass der Käufer einen Artikel aus dem Regal genommen und nicht zurückgelegt hat. Wir haben bereits eine positive Identifizierung des Käufers mit der Kamera #1 durchgeführt. Nun, da wir den Zeitpunkt seines Eintritts in den Laden und sein Aussehen (Farbe und Schnitt der Kleidung, Art des Gehens, etc.) kennen, sind wir in der Lage, die Person auf Kamera #2 mit einem hohen Maß an Sicherheit zu lokalisieren.
Wie kann nachgewiesen werden, dass der Käufer den Artikel, den er aus dem Regal genommen hat, nicht bezahlt hat?
Analysieren wir es umgekehrt. Um den Artikel zu bezahlen, ist es notwendig, sich an die Kasse zu wenden, den Artikel vorzustellen und zu bezahlen. Daher ist es notwendig, dass wir nachweisen, dass mindestens eine der oben genannten Handlungen nicht durch eine Kameraaufzeichnung nachgewiesen werden kann.
Zuerst prüfen wir – ist der Käufer jemals an eine Kasse herangetreten?
Dazu benötigen wir nichts anderes als eine Weitwinkelkamera, die den Kassenbereich überwacht:
Dann überprüfen wir – hat der Käufer für den Artikel bezahlt, den er aus dem Regal genommen hat?
Dieses Problem lässt sich am besten durch die Integration des Videoüberwachungssystems mit den Registrierkassen lösen. Andernfalls ist es auch möglich, den Zeitpunkt der Aktion manuell mit den in der Kasse erfassten Daten zu synchronisieren.
Die Auflösung der Kamera muss sicherstellen, dass wir die Aktionen des Kassierers und das Lesen des POS-Terminals leicht beobachten können.
Schlussfolgerungen
Die Lösung dieses Problems erfordert 3 oder 4 Kameras zur Überwachung von einer Vitrine. Die Analyse der von diesen Kameras gelieferten Daten würde beweisen, dass der Diebstahl aus dem Geschäft tatsächlich mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit stattgefunden hat.
Allerdings spielen die Position und Brennweite der Kameras (zusammen mit der Matrixgröße) eine wichtigere Rolle bei der Lösung des Problems als die maximale Auflösung der Kameras.