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公開番号2025108352
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-23
出願番号2024188555
出願日2024-10-25
発明の名称不正防止及び表面音響システム
出願人東芝テック株式会社
代理人弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
主分類G07G 1/00 20060101AFI20250715BHJP(チェック装置)
要約【課題】不正検出のための方法及び装置を提供する。
【解決手段】入れ物内の品物のセットに向けて音響波を送信し、品物のセットからの反射音響波を受信する1以上の音響波センサからのセンサデータが受信される。入れ物内の品物のセットのモデルが、センサデータに基づいて生成される。品物のセットの1以上の特徴が、モデルを分析することによって識別される。チェックアウトデータが、1以上のチェックアウトデバイスから取り出される。モデルから識別された品物のセットの1以上の特徴が、チェックアウトデータと比較される。1以上の特徴とチェックアウトデータとの間に不一致を検出したときに、警告が発せられる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
入れ物内の品物のセットに向けて音響波を送信し、前記品物のセットからの反射音響波を受信する１以上の音響波センサからセンサデータを受信することと、
前記センサデータに基づいて、前記入れ物内の前記品物のセットのモデルを生成することと、
前記モデルを分析することによって、前記品物のセットの１以上の特徴を識別することと、
１以上のチェックアウトデバイスからチェックアウトデータを取り出すことと、
前記モデルから識別された前記品物のセットの前記１以上の特徴を前記チェックアウトデータと比較することと、
前記１以上の特徴と前記チェックアウトデータとの間に不一致を検出したときに警告を発することと、
を備える、方法。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記１以上の特徴が、（ｉ）前記入れ物内の前記品物のセットの品物の数、（ｉｉ）前記品物のセットのうちの１つの品物の形状、（ｉｉｉ）前記品物のセットのうちの１つの品物のサイズ、又は（ｉｖ）前記品物のセットのうちの１つの品物の材料組成、のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記不一致が、前記品物のセットの品物の数、形状、又はサイズの相違を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記入れ物内の前記品物のセットのそれぞれの品物について、前記音響波が前記それぞれの品物に向けて送信された時から、対応する反射音響波が受信された時までの時間である飛行時間に基づいて、奥行き情報を抽出することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記それぞれの品物の前記奥行き情報が、前記それぞれの品物と前記１以上の音響波センサとの間のそれぞれの距離を備える、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記モデルが、前記入れ物内の前記品物のセットの３次元モデルを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記チェックアウトデータが、前記１以上のチェックアウトデバイスにおいてユーザによってスキャンされた品物の取引リストを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記識別された１以上の特徴を、既知の品物に対応する音響シグネチャと比較することによって、前記モデルから品物の識別情報リストを生成することと、
前記不一致を検出するために前記識別情報リストを前記取引リストと比較することとをさらに備える、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
１以上のプロセッサと、
前記１以上のプロセッサの任意の組み合わせ上で実行されたときに動作を実施するプログラムを記憶する、１以上のメモリと、
を備えるシステムであって、前記動作が、
入れ物内の品物のセットに向けて音響波を送信し、前記品物のセットからの反射音響波を受信する１以上の音響波センサからセンサデータを受信することと、
前記センサデータに基づいて、前記入れ物内の前記品物のセットのモデルを生成することと、
前記モデルを分析することによって、前記入れ物内の前記品物のセットの１以上の特徴を識別することと、
１以上のチェックアウトデバイスからチェックアウトデータを取り出すことと、
前記モデルから識別された前記品物のセットの前記１以上の特徴を前記チェックアウトデータと比較することと、
前記１以上の特徴と前記チェックアウトデータとの間に不一致を検出したときに警告を発することと、
を備える、システム。
【請求項１０】
前記１以上の特徴が、（ｉ）前記入れ物内の前記品物のセットの品物の数、（ｉｉ）前記品物のセットのうちの１つの品物の形状、（ｉｉｉ）前記品物のセットのうちの１つの品物のサイズ、又は（ｉｖ）前記品物のセットのうちの１つの品物の材料組成、のうちの少なくとも１つを備える、請求項９に記載のシステム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【背景技術】
【０００１】
[0001]音響波センサは、広範な用途にわたって物体の様々な物理的特性を検出及び分析するために使用されることが可能である。これらのセンサは、音響波を放射し、次に、近傍の物体から戻ってくる信号を分析することによって動作する。この処理を通して、近傍の物体のサイズ及び形状が効果的にマッピングされて、周辺環境に関する貴重な情報がもたらされ得る。加えて、音響波を放射し収集することによって、音響波センサはさらに、センサからの物体の距離を測定するために使用されることが可能な飛行時間などの、奥行き関連情報を提供することができる。この機能は、空間的な関係を理解することが所与の空間内の物体の位置及び数を決定する上で重要であるシナリオにおいて有用である。音響信号を捕捉し分析する際の音響波センサの精度及び信頼性は、広範囲の特性情報を提供するその能力と相まって、環境検出及び物体識別におけるこれらのセンサの広範囲にわたる使用につながっている。
続きを表示（約 3,200 文字）【図面の簡単な説明】
【０００２】
[0002]図１は、本開示のいくつかの実施形態に係る、音響技術を使用する高度な不正検出のための例示的環境を示す図である。
[0003]図２は、本開示のいくつかの実施形態に係る、入れ物の周囲の様々な位置に設置された音響波センサによって誘起される音響波の伝搬経路を示す図である。
[0004]図３は、本開示のいくつかの実施形態に係る、センサデータを使用してチェックアウト不正を検出するための例示的ワークフローを示す図である。
[0005]図４は、本開示のいくつかの実施形態に係る、収集されたセンサデータ及びチェックアウトデータに基づき潜在的なチェックアウト不正に応答して警告を発するための例示的方法を示す図である。
[0006]図５は、本開示のいくつかの実施形態に係る、不正検出のための例示的方法を示す流れ図である。
[0007]図６は、本開示のいくつかの実施形態に係る、本開示の様々な態様を実施するように構成された例示的コンピューティングデバイスを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００３】
[0008]理解しやすいようにするために、可能な場合には、各図に共通の同じ要素を指定するのに同じ参照番号が使用されている。１つの実施形態で開示された要素は、記述されていなくても他の実施形態で有益に使用され得ることが企図されている。
【０００４】
[0009]本開示のいくつかの実施形態では、スキャンエリアが、事業現場（例えば、小売施設）のセルフチェックアウト列の近くに設けられている。スキャンエリア内には、待っている顧客がそのエリアを通過するときにカート又は他の入れ物（例えば、カゴ、袋）の内容物を捕捉するために、１以上の音響波センサが設置されている。場合によって、「入れ物」は、品物を運搬又は収納できる任意の容器（１以上の面が開いていることも完全に密閉されていることもある）を指し得る。これは、限定はされないが、カート、カゴ、袋を含む。加えて、品物が単にユーザの手又は腕で運搬されている状況では、ユーザ自身が入れ物とみなされてもよい。これらのセンサは、様々な角度から入れ物の内容物を捕捉するために、スキャンエリア内の様々な位置に置かれ得る。センサは、入れ物に向けて音響波を放射し、次に、入れ物又はその中の品物によって反射した、歪んだ、又は別様に変化した信号を受信することによって動作する。いくつかの実施形態では、これらの受信された信号は次に、入れ物の内容物を示すモデル（例えば、３Ｄ表現）を生成するために集約され分析される。いくつかの実施形態では、モデルは、入れ物内の品物の物理的な寸法、形状、及び配置を詳述し得る。
【０００５】
[0010]本開示のいくつかの実施形態では、センサデータに基づいて生成されたモデルは、入れ物内の品物の様々な特性又は特徴を識別するためにさらに分析され得る。この分析は、入れ物内の品物の全数量、並びに各品物の形状、サイズ、位置、材料、又は他の関連する特徴を決定することを含み得る。いくつかの実施形態では、これらの特徴を抽出した後、物体認識などのより高度な分析が、訓練された機械学習（ＭＬ）モデルを使用して行われ得る。高度な分析の結果は、センサデータから抽出された品物の特徴に基づいて分類された、識別された品物のリストを含み得る。
【０００６】
[0011]いくつかの実施形態では、入れ物内の品物の識別された数量などの抽出された品物の特徴、及び／又は識別された品物のリストなどの高度な分析の結果は次に、対応するチェックアウトデータと比較され得る。いくつかの実施形態では、チェックアウトデータは、事業現場のチェックアウトデバイスによって提供され得る。センサによって検出された品物をチェックアウトデバイスでスキャンされたものと相互参照することによって、システムは、不正行為を示し得る不一致を効果的に決定することができる。例えば、入れ物内で検出された品物がチェックアウトデバイスでスキャンされていない場合、又は品物のサイズ又は数量に不整合がある場合、システムは、潜在的な不正行為としてこれらの取引にフラグを立て、即時の措置（例えば、手作業による確認）を行うよう店員に警告することができる。入れ物内の品物を検出するために音響波センサを利用することと、その結果をチェックアウト記録と比較することとを含む開示された方法は、セルフチェックアウト処理を合理化するだけでなく、不正なチェックアウト行為の検出を改善する。
【０００７】
[0012]図１は、本開示のいくつかの実施形態に係る、音響技術を使用する高度な不正検出のための例示的環境１００を示す。
【０００８】
[0013]いくつかの実施形態では、不正検出のための環境１００は、小売施設（例えば、食料品店、スーパーマーケット、アウトレットモール、又は会員制の大型ディスカウント店）に対応し得る。図示の例では、環境１００は、１以上のセルフチェックアウト装置１１０と、１以上の音響波センサ１１５と、１以上のサーバ１３５と、データベース１４０とを含む。いくつかの実施形態では、図示のデバイスのうちの１以上は、物理的なデバイス又はシステムであり得る。他の実施形態では、図示のデバイスのうちの１以上が、仮想デバイスを使用して、及び／又はいくつかのデバイスに跨がって実装され得る。
【０００９】
[0014]図示の例では、セルフチェックアウト装置１１０、音響波センサ１１５、サーバ１３５、及びデータベース１４０は、互いに遠く離れており、ネットワーク１３０を介して互いに通信する。デバイスのそれぞれは、個別のハードウェアシステムを使用して実装され得る。ネットワーク１３０は、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット、イントラネット、又は利用可能であり得る適切な通信媒体の任意の組み合わせを含むか、又は、それに対応し得るとともに、有線リンク、ワイヤレスリンク、又は有線リンクとワイヤレスリンクの組み合わせを含み得る。いくつかの実施形態では、デバイスのそれぞれは、（例えば、同じローカルネットワーク及び／又は同じハードウェアシステム内で）互いにローカルであってよく、（ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）を含む）ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ハードワイヤ、ワイヤレスリンク、又はイントラネットなどの、任意の適切なローカル通信媒体を使用して互いに通信可能である。
【００１０】
[0015]図示の例では、顧客が、自分の選択した品物を自分でスキャンすること、支払うこと、及び／又は袋に入れることができるセルフチェックアウトエリア１０５内に、複数のセルフチェックアウト装置１１０が配置される。各セルフチェックアウト装置１１０は、これらに限定されないが、モニタと、バーコードスキャナと、重量計と、支払端末と、プリンタとを含む、様々な構成要素を備え得る。構成要素は、円滑で効率的なセルフチェックアウト体験を顧客に保証するために共同で動作する。図示のように、セルフチェックアウトエリア１０５の近傍にセルフチェックアウト列１２０があり、ここで顧客は自分の入れ物１２５を持って並び、セルフチェックアウトの順番を待つ。上述のように、「入れ物」は、これらに限定されないが、品物を運搬又は収納することができる、カート、カゴ、袋を含む任意の容器（１以上の面が開いていることも、完全に密閉されていることもある）を指し得る。加えて、品物が単にユーザの手又は腕で運搬されている実施形態では、ユーザ自身が入れ物とみなされ得る。
（【００１１】以降は省略されています）

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