Novel retail shrinkage/theft prevention approach for scan-&-go self checkout

用于扫描的新型零售防缩/防盗方法

基本信息

  • 批准号:
    10055849
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 35.27万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Collaborative R&D
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2023 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

With an increasingly digital and automated society, solutions like self-scanning and self-checkouts at stores have become increasingly popular. They give customers freedom of choice and better service whilst at the same time, store owners can save cost. But behind all this, there is one big challenge that comes with self-scanning: shrinkage due to theft. Recent deployments by the world's largest retailers have either slowed down or completely been abandoned due to shrinkage concerns. Solutions that are on the market do not satisfy the need. These have their limitations, e.g. CCTV needs constant supervision by staff to pick up theft immediately, RFID tags and Electronic Article Surveillance (EAS) labels do not fit on all products and have not been deployed at scale. Many stores have tried to solve this problem by deploying more staff to do more basket checks eventually bringing more friction and cost.MishiPay empowers shoppers to scan and pay for their shopping with their smartphones, rather than wasting time queuing at the checkout. With MishiPay's technology, shoppers can already use their own phone to scan the barcode on items and pay for them using a wide variety of payment methods, then simply leave the store.This project will conduct research to address the shrinkage problem far more effectively than current methods. We will create a computer vision (CV) model that scans footage from CCTV and can determine how many items a customer is scanning and cross check that with the MishiPay App basket. The technology will be trialled in store to evaluate its effectiveness.
随着社会日益数字化和自动化,商店自助扫描和自助结账等解决方案变得越来越受欢迎。它们为顾客提供了选择的自由和更好的服务,同时店主可以节省成本。但在这一切的背后,自我扫描带来了一个巨大的挑战:因盗窃而造成的损失。由于担心萎缩,全球最大的零售商最近的部署要么放慢了速度,要么完全放弃了。市场上的解决方案不能满足需求。这些都有其局限性,例如闭路电视需要工作人员持续监督才能立即发现盗窃行为,RFID 标签和电子商品防盗 (EAS) 标签并不适合所有产品,也尚未大规模部署。许多商店试图通过部署更多员工进行更多购物篮检查来解决这个问题,最终带来更多摩擦和成本。 MishiPay 使购物者能够使用智能手机扫描并支付购物费用,而不是浪费时间在收银台排队。借助 MishiPay 的技术,购物者已经可以使用自己的手机扫描商品上的条形码,并使用多种支付方式进行支付,然后只需离开商店即可。该项目将进行研究,以比当前更有效地解决损耗问题方法。我们将创建一个计算机视觉 (CV) 模型,该模型可扫描闭路电视录像,确定客户正在扫描的商品数量,并与 MishiPay 应用购物篮进行交叉检查。该技术将在店内进行试用,以评估其有效性。

项目成果

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