EAS-Gate-Detektor
Die Grundidee
Mit meiner Sammlung von etwa 1.000 Fotos kann das neuronale Netz die grundlegenden Technologien (AM und RF) auf klaren, hochwertigen Aufnahmen bereits recht gut unterscheiden. Um dies jedoch zu perfektionieren – damit Sie nie mehr raten müssen, „was steht denn dort?“, sondern einfach Ihr Smartphone zücken können – benötigt das Modell mehr Daten aus der realen Welt. Zunächst brauchen wir ungefähr 15.000 Fotos. Das sind nur 100 Personen, die jeweils 150 Fotos aufnehmen.
Letztlich soll der Dienst Hersteller und konkrete Modelle sofort erkennen sowie versteckte Deckensysteme entdecken können. Später könnten wir auch die Erkennung der Tags selbst ergänzen (Hard-Tags, Spider-Wraps, Magnete, Alarme – wie auch immer Sie sie nennen). Das ist jedoch ein eigenes Projekt und eine andere Geschichte; vorerst teile ich nur die Idee.
Schöne Studiofotos sind großartig, aber ich brauche Aufnahmen aus dem echten Leben. Ein gutes neuronales Netz muss das Chaos im Einzelhandel, Spiegelungen auf Glas und im Vorbeigehen aufgenommene Bilder verarbeiten können.
ABER!!! Normale, hochwertige Fotos werden ebenfalls benötigt. Meist schicken mir Menschen schlecht aufgenommene Fotos, ohne überhaupt zu verstehen, „was fotografiert werden muss“: nur einen Teil einer Schleuse oder eine Aufnahme aus einem völlig falschen Winkel.
Ideale Fotos sind notwendig, damit das neuronale Netz die Ground Truth kennt und weiß, wie die Geräte tatsächlich aussehen.
Wichtig! Wenn Sie ungefähr wissen, welche Schleusen am häufigsten vorkommen, suchen Sie nach seltenen Modellen, die möglicherweise nur in Ihrem Land weitverbreitet sind. Von den üblichen Schleusen von Sensormatic und Checkpoint haben wir bereits viele (obwohl wir auch diese weiterhin brauchen; später sortieren wir sie einfach nach Modellen in Ordner).
Wichtig! Wichtig! Wir benötigen dringend zusätzliche Metalldetektoren, RFID-Schleusen und RFID-Deckensysteme.
Was genau fotografiert werden soll
Die Schleusen selbst
AM, RF, RFID, hybride Systeme, alte und neue Modelle, mit oder ohne Werbung, vollständig oder nur teilweise sichtbar.
Eingangsbereiche
Ansicht von der Straße, aus dem Ladeninneren und Flure in Einkaufszentren, in denen solche Schleusen installiert sind.
Kassenbereiche
Ausgänge hinter den Kassen und schmale Durchgänge, in denen die Säulen deutlich sichtbar sind.
Ergänzungen & Seltenheiten
Zusätzliche Metalldetektorrahmen neben den Hauptsystemen, Deckenmodule und in Türen verborgene Blöcke.
Geschäfte OHNE Schleusen
Eingänge, an denen es absolut KEINE Rahmen gibt! Der KI müssen leere Durchgänge gezeigt werden, damit sie keine Schleusen halluziniert, wo gar keine vorhanden sind.
Schlechte Bildqualität
Scharf, unscharf, aus der Ferne oder durch schmutziges Glas. Wir trainieren die KI genau mit der Art von Fotos, die Menschen üblicherweise schicken – „im Vorbeigehen aus der Tasche“ aufgenommen.
So gelingen die besten Aufnahmen
Fotografieren Sie ein Geschäft aus mehreren Blickwinkeln: von der Straße, von innen, frontal und von der Seite. Auch Details sind wichtig.
Fotografieren Sie so, als würden Sie das Bild an einen echten Experten schicken, der das System im Bild mit Fachwissen und Erfahrung erkennen soll.
ENTSCHEIDEND: Die in Telegram integrierte Kamera verzerrt die Proportionen stark! Nehmen Sie Fotos mit der normalen Kamera-App Ihres Smartphones auf und senden Sie sie anschließend über den Messenger.
Wenn das Sicherheitspersonal das Fotografieren verbietet oder dadurch ein Konflikt entsteht, lassen Sie es und gehen Sie weiter. Ihre Sicherheit ist wichtiger als ein einzelnes Foto.
Beispielaufnahmen
👍 Sehr gute Beispiele: Schleusen sind im Bild
Weite Aufnahmen und unterschiedliche Blickwinkel. Seitenansichten, Spiegelungen im Glas und Schaufensterpuppen im Hintergrund – all das ist perfektes Trainingsmaterial.
🛑 Ebenfalls dringend benötigt: Eingänge OHNE Schleusen
Das sind keine „leeren“ Aufnahmen, sondern entscheidende Beispiele, damit der Algorithmus sicher antworten kann: „Hier ist alles frei, es gibt keine Schleusen.“
Anerkennung, Ruhm und Vorteile
Der Bot erfasst bereits, wer wie viele nützliche Fotos eingesendet hat. Die besten und aktivsten Helfer erhalten unsere Anerkennung, werden als Mitautoren des Datensatzes aufgeführt und bekommen, wann immer es möglich ist, echte Geschenke von mir – Hardware von unserer Website. Wenn Sie knapp bei Kasse sind, aber viel freie Zeit haben, ist dies Ihre Chance, bei einem spannenden Projekt mitzumachen.
Aufruf an Programmierer und Data Miner 💻
Falls dies versierte Leute lesen, die WIRKLICH wissen, wie man Fotos aus Google/Yandex Maps extrahiert (Straßenpanoramen, Bewertungsfotos, Geschäftseinträge), würde ich mich sehr über Ihre Hilfe freuen!
Unser aktuelles Modell kann Schleusen in Bildern bereits während der Verarbeitung erkennen. Uns fehlt lediglich eine intelligente Methode, diese Bilder automatisch aus dem Web zu extrahieren, damit wir Ihren Scraper in unseren Ablauf integrieren können: Geschäftsfoto herunterladen ➔ Modell prüft es ➔ wenn Schleusen gefunden werden, in der Datenbank speichern. Wenn Sie wissen, wie man solche Bilder extrahiert, oder wenn Sie fertige Datensätze aus dem Einzelhandel haben, melden Sie sich bei mir!