【技术实现步骤摘要】
本申请属于收银防损领域，尤其涉及一种收银异常行为检测和关联方法、系统、介质及程序产品。
技术介绍
1、零售行业长期面临着严重的损失问题。这些损失来源多样，包括但不限于员工舞弊、顾客盗窃、供应链漏洞等。据统计，这些损失每年给全球零售业造成数百亿美元的经济损失。这种持续存在的问题促使零售商寻求更有效的解决方案。
2、随着信息技术的快速发展，特别是在计算机视觉、大数据分析和人工智能等领域的突破，为异常行为检测提供了新的技术手段。这些技术的进步使得更复杂、更精准的检测方法成为可能。
3、在相关技术中，异常检测领域的主流方法是基于大数据分析的。零售商通过分析海量的pos交易数据，建立正常行为模型，然后利用这些模型来识别偏离正常模式的异常交易。这种方法能够处理大规模数据，发现传统方法难以察觉的细微异常。
4、然而，上述技术手段是建立在监控视频的基础上进行大数据分析的，由于超市人流量大，监控视频数据量也很庞大，大数据分析的检测方式可能会出现准确度降低的问题，其检测的效率也会降低。并且对于收银异常行为中涉及到的商品信息也可能难以从监控视频中确定，可能还需要工作人员重新盘点商品，降低了收银防损的工作效率。
技术实现思路
1、本申请提供了一种收银异常行为检测和关联方法、系统、介质及程序产品，用于提高对收银异常行为检测的效率及准确度，进而提高收银防损的工作效率。
2、第一方面，本申请提供了一种收银异常行为检测和关联方法，接收监控设备发送的实时监控视频及收银
3、根据实时监控视频确定售出扫描商品及售出称重商品，并确定售出扫描商品的扫描状态及售出称重商品的称重状态，扫描状态包括已扫描和未扫描，称重状态包括已称重和未称重；
4、根据实时订单信息确定当前结算商品，当前结算商品包括当前结算商品信息及当前时间点；
5、在实时监控视频中确定当前时间点对应的当前处理商品，当前处理商品包括当前处理商品信息；
6、根据当前结算商品信息及前处理商品信息确定错扫状态，错扫状态包括确认错扫及未错扫，当当前结算商品信息及前处理商品信息相同时错扫状态为未错扫，当当前结算商品信息及前处理商品信息不相同时错扫状态为确认错扫；
7、根据扫描状态、称重状态及错扫状态判断是否出现异常行为，当满足扫描状态为未扫描、称重状态为未称重及错扫状态为确认错扫中的一个或多个时确认出现异常行为；
8、若出现异常行为，则确定异常行为对应的异常售出物品及异常监控片段；
9、将异常售出物品的实时订单信息与异常监控片段关联，得到收银异常信息，并将收银异常信息发送给监管终端及收银设备。
10、通过采用上述技术方案，能够实时接收监控设备发送的监控视频和收银设备发送的订单信息，为后续的异常行为检测提供了充分的数据基础。其次，通过对实时监控视频进行分析，可以准确识别出售出扫描商品和售出称重商品，并判断它们的扫描状态和称重状态，为检测异常行为提供了关键信息。根据实时订单信息确定当前结算商品，并与实时视频中的当前处理商品进行比对，可以有效判断是否存在错扫行为。最后，综合考虑扫描状态、称重状态和错扫状态，可以准确判断是否出现收银异常行为。一旦发现异常，系统会自动提取异常售出物品的订单信息和相关的异常监控片段，并将二者关联生成收银异常信息，同时发送给监管终端和收银设备，实现了异常行为的实时预警和防控。这种方法通过多维度的信息融合和智能化分析，大大提高了收银异常行为的检出率和处理效率，有效防范了收银环节的损失，提高了对收银异常行为检测的效率及准确度，进而提高了收银防损的工作效率。
11、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，根据实时监控视频确定售出扫描商品及售出称重商品，具体包括：
12、对实时监控视频进行去噪处理及对比度调整处理，得到预处理监控视频；
13、使用目标检测算法识别预处理监控视频中的售出商品；
14、将售出商品中含有条形码的商品确定为售出扫描商品；
15、将售出商品中不含有条形码的商品确定为售出称重商品。
16、通过采用上述技术方案，首先对实时监控视频进行去噪和对比度调整等预处理，提高了视频质量，为后续的商品识别奠定了基础。其次，方法利用先进的目标检测算法，可以快速、准确地从视频中识别出所有售出商品，克服了人眼观察的局限性。再次，方法根据商品是否含有条形码，智能判断其属于售出扫描商品还是售出称重商品，实现了商品类别的自动归类。该方法充分利用了计算机视觉和人工智能技术，实现了售出商品的自动识别和分类，不仅大大降低了人工成本，提高了检查效率，而且通过客观、一致的算法规则，保证了识别结果的准确性和公正性，为后续的异常行为分析提供了可靠的数据参考。
17、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，确定售出扫描商品的扫描状态及售出称重商品的称重状态，具体包括：
18、根据实时监控视频确定售出扫描商品及售出称重商品对应的售出扫描订单信息及售出称重订单信息；
19、获取收银设备录入的已处理订单信息；
20、在确定已处理订单信息中包含售出扫描订单信息情况下，将售出扫描订单信息对应的售出扫描商品的扫描状态确定为已扫描；
21、在确定已处理订单信息中不包含售出扫描订单信息情况下，将售出扫描订单信息对应的售出扫描商品的扫描状态确定为未扫描；
22、在确定已处理订单信息中包含售出称重订单信息情况下，将售出称重订单信息对应的售出称重商品的称重状态确定为已称重；
23、在确定已处理订单信息中不包含售出称重订单信息情况下，将售出称重订单信息对应的售出称重商品的称重状态确定为未称重。
24、通过采用上述技术方案，利用了实时监控视频和收银设备的订单信息，通过二者的智能匹配和比对，可以高效、准确地判定每件售出商品的真实处理状态。先从实时视频中提取售出扫描商品和称重商品对应的订单信息，然后获取收银设备录入的已处理订单。通过比较两类订单信息，即可判断视频中识别到的售出商品是否在收银系统中完成了扫描或称重。这种视频和订单相结合的审核方式，一方面弥补了单一数据维度的不足，实现了多角度、全方位的状态判定；另一方面避免了人工核查的主观性和差异性，保证了判定结果的一致性和权威性。通过自动化、精准化的状态判定，该方法可以第一时间发现收银过程中存在的遗漏或错误行为，为异常预警和问题整改提供了依据，有利于提高收银效率、规范收银流程、降低经营风险，对于维护超市利益、提升顾客满意度具有积极作用。
25、结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，将异常售出物品的实时订单信息与异常监控片段关联，得到收银异常信息，具体包括：
26、通过osd字符叠加方法将实时订单信息叠加到对应的异常监控片段关联中，得到收银异常信息；
27、生成查看控件，并将查看控件设置于收银异常信息的预设位置；
【技术保护点】
1.一种收银异常行为检测和关联方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时监控视频确定售出扫描商品及售出称重商品，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述售出扫描商品的扫描状态及所述售出称重商品的称重状态，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述异常售出物品的实时订单信息与所述异常监控片段关联，得到收银异常信息，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述生成查看控件，并将所述查看控件设置于所述收银异常信息的预设位置之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述异常售出物品的实时订单信息与所述异常监控片段关联，得到收银异常信息，并将所述收银异常信息发送给监管终端及所述收银设备之后，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述异常售出物品的实时订单信息与所述异常监控片段关联，得到收银异常信息，并将所述收银异常信息发送给监管终端及所述收银设备之后，所
8.一种收银异常行为检测和关联系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在系统上运行时，使得所述系统执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在系统上运行时，使得所述系统执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种收银异常行为检测和关联方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时监控视频确定售出扫描商品及售出称重商品，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述售出扫描商品的扫描状态及所述售出称重商品的称重状态，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述异常售出物品的实时订单信息与所述异常监控片段关联，得到收银异常信息，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述生成查看控件，并将所述查看控件设置于所述收银异常信息的预设位置之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述异常售出物品的实时订...
【专利技术属性】
技术研发人员：张威，高路房，傅晟，林彦好，苏木荣，刘娟，黄伟冰，贺宛琦，
申请(专利权)人：深圳进化动力数码科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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