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每周AI应用方案精选:个性化运动行为检测系统;事件调查与响应平台( 三 )


2. 调查：使用机器学习分析并自动集中所有相关的取证数据（forensic evidence） ， 包括受感染的设备及其用户、恶意的 C＆C 服务器、感染点以及它们传播的下降点 ， 消除了碎片化、调查疲劳和过度搜索减少虚假警报；
3. 减负：SecBI 提供完整的攻击叙述 ， 从渗入到传播再到渗出（exfiltration） 。 将所有这些信息汇总到一个汇编了一百万或一百万个事件的事件警报中 ， 以供安全分析师参考 ， 分析师无需通过日志进行任何手动垃圾箱潜水 ， SecBI 完全是数据驱动的 ， 无需手动配置、编写静态检测规则或无休止的调整和更新 。
方案5：智能结账台解决方案
每周AI应用方案精选:个性化运动行为检测系统;事件调查与响应平台
本文插图

解决方案简介：
逗号智能的智能结账台集成了人脸识别和商品识别两大核心技术 。 顾客在店内选购好商品后将其放置在结账台的指定区域 ， 系统会通过计算机视觉识别出商品的品类、规格和数量 ， 并自动计算价格 。 预先授权的顾客可以通过人脸识别完成付款 ， 付款时只需对着摄像头做一个简单的手势（比如「点赞」或「OK」）以确定支付意愿即可 。 商品识别算法目前已经能够识别 1000 多个 SKU 。
现阶段很多友商的方案只能一次性识别 1-2 件商品 ， 或者要求商品必须平放 ， 这有悖于消费者的习惯 ， 并不可取 。 通过上述一系列优化和创新 ， 目前逗号智能的智能收银台已经能够一次性识别 5 件商品 。
解决方案详解：
逗号智能的智能结账台集成了人脸识别和商品识别两大核心技术 。 人脸识别方面 ， 逗号智能的产品可以根据客户的不同需求连接百度、腾讯优图、旷视等主流人脸识别算法厂商的底层算法 。 在用户量不算特别大的情况 ， 识别准备率有足够保障 。 逗号智能的商品识别算法全部由公司团队自主研发 ， 目前已经能够识别 1000 多个 SKU 。 , 从底层算法而言 ， 同行之间水平相当 ， 逗号智能的主要优势体现在后端数据集和前端场景优化两大方面 。 逗号智能花了大量时间和精力建设后端数据集 。 每一款商品都要在不同光线环境下 ， 结合不同的背景从 5-6 个角度拍摄数百张照片 ， 用于算法训练 ， 以确保商品在任何情况下都能被准确识别 。 前端方面 ， 友商通常采用顶视角方案 ， 逗号智能则另辟蹊径选择了斜视角方案 。 顶视角方案在算法实现上更为简单 ， 但也存在不少局限 。 比如两罐可乐 ， 从顶部看下去特征非常少 ， 算法很难将二者进行区分 ， 这意味着很多商品无法被准确识别 。 斜视角方案更接近人眼观察商品的角度 ， 可以获取更丰富的特征信息 ， 但也容易出现商品互相遮挡的情况 。 为此 ， 逗号智能采用了多角度识别的方法 ， 同时在收银台上集成了压力传感器进行商品校验 ， 防止出现误判 。
熟食和香烟是现阶段便利店的主要赢利点 ， 以7-11为例 ， 熟食在7-11中贡献的毛利超过了一半 。 而熟食和香烟是不能在纯无人环境下销售的 。


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