Главная » Хабрахабр » Выявление преступных группировок, ворующих из магазинов – Data Mining

Выявление преступных группировок, ворующих из магазинов – Data Mining

Если обычные шоплифтеры просто мирно воруют колбасу, протаскивая её под одеждой или ещё где, то эти парни оказываются в разы наглее и деструктивнее. Группа из 3–4 лиц по предварительному сговору способна вынести из большого магазина типа «Ашана» или «Перекрёстка» товара до 400 тысяч рублей в месяц.

Во-первых, они имеют возможность запутать всю систему наблюдения, выстроенную для поиска одиночных воров. Разница вот в чём. Самая простая связка — один берёт товар, передаёт незаметно другому, тот относит в слепую зону камер, там его берёт третий.

Во-вторых, они воруют не на предел административки в 1000 рублей, а сразу по максимуму для перепродажи.

Силовые меры — это от банального оттеснения охранников от подозреваемого до угроз оружием. В-третьих, при попытке их остановить и вызвать полицию они применяют силовые меры к охраннику и уходят.

Чтобы при входе в магазин такого товарища сразу вызывалась полиция и их брали уже тёпленькими.
Дальше в примерах и описаниях изменены некоторые детали по требованию безопасников. К нам обратилось ЧОП, которое попросило сделать видеоаналитику по тем, кого они уже знают. На фото для примера интерфейса я, не надо меня лицом в пол.

Откуда слепые зоны у камер?

Во многих крупных сетевых магазинах камеры расставляются по планограмме в необходимом и достаточном количестве. То есть максимально оптимально по покрытию, впритык по отсутствию слепых зон. Потом, если меняется выкладка или двигается стеллаж, образуется слепая зона. В неё бы докупить ещё камер, но бюджет на это у магазина локальный, и процесс может занимать 2–3 месяца.

Откуда преступники знают, где камеры?

Потому что в РФ запрещено монтировать скрытые камеры в таких целях. Они их просто видят.

Почему нельзя их просто арестовать на выходе?

Во-первых, сложно доказать, что именно тот парень, которого мы задерживаем, совершил преступление — точнее, сложно его вычислить, потому что хочется-то арестовать того, кто брал товар с полки. А он пустой. Во-вторых, они умеют пользоваться пиками магазинов. В-третьих, предположительно, иногда у них есть отвлекающие члены ОПГ, которые воруют явно и мало (на административку), но стягивают на себя охрану. В-четвёртых, и главное, охрана не имеет права задерживать. Они могут только загораживать выход своими телами и вызывать полицию. Тронул человека — сел. Полиция едет долго, и за это время подельники успевают спасти своих коллег. Ну и про угрозы оружием я не просто так написал.

Особенно если вспомнить, что в продуктовых где-то на окраине может ночью быть не очень большая смена охраны. В общем, сплошная напасть. 2–3 охранника легко нейтрализуются двумя-тремя вооруженными людьми.

Что с персональными данными?

Секрет в одностороннем алгоритме. Нужно сохранить такой перцептивный хэш от лица, чтобы нельзя было по хэшу восстановить человека, но можно было по человеку получить такой же хэш. Там есть ещё пара юридических ухищрений и деталей про то, что нельзя хранить ряд идентификаторов. В итоге законы по ПД соблюдены. ФСТЭК давала нам подтверждение, что система видеораспознавания лиц не хранит персональные данные.

Сколько времени занимает кража?

ОПГ работают очень быстро. Заходят и тратят на кражу не часы, а от 5 до 20 минут. Судя по записям, действуют прямо по алгоритму: куда и когда идти, что брать. Наверное, планируют, как в фильмах перед ограблением банка.

Если заранее увидеть ОПГ, можно успеть вызвать полицию и предотвратить.

У тебя группа лиц, которая потенциально является ОПГ. Второй вариант — психологическое давление. Охрана идёт за ними и давит психологически — были факты, что люди обнаруживали наблюдение, разворачивались и уходили.

Раньше я очень обижался и слал охрану на три буквы, теперь понимаю, чего они такие нервные. Обычно такие ОПГ работают с рюкзаками, поэтому, когда вас пытаются обшмонать в магазине, пожалуйста, относитесь с пониманием.

Видеоаналитика

Видеоаналитика позволяет размечать наших героев и подавать тревогу при их появлении. Важно вот что:

  • Когда мы видим уже известного персонажа (он хранится в системе обезличенно из-за особенностей обработки персональных данных, например, в виде профиля «Чёрт 72» или «Друг Оушена 7», комментария и списка злодеяний), то можем догадаться, что он не один, а пришёл со всей ОПГ.
  • Поскольку модель такого воровства — за день обнести около пяти магазинов (парни ездят по разным точкам), то после первой пострадавшей точки профили лиц можно занести во все системы видеонаблюдения сети.
  • Достаточно обычных камер HD-качества.

По итогам нескольких месяцев эксплуатации я в силу определённых причин не могу рассказывать детали. Но давайте попробую рассказать то, на что имею право:

  1. Есть интуитивное предположение, что такие ОПГ начинают сторониться магазинов защищаемой сети. То есть идут воровать к тем, кто хуже защищён.
  2. Есть интуитивное предположение, что останутся те, кто пойдут внаглую. Мы их можем задавить наблюдением или вызвать полицию. Потом им надоест ходить впустую.
  3. Есть те, кто верит в невероятную память на лица охраны и собирают новый джаз-банд, а затем начинают гастролировать по другим ТЦ. Поскольку база распределённая и меняют они не весь состав сразу, их видно.

Держитесь, гады!

Как устроено?

  • Источник — источник данных для обработки видео. В качестве источника видеопотока могут выступать IP-камеры, сервер видеонаблюдения, видеофайл.
  • Сервер обработки видеопотока — обрабатывает видеопоток и получает из потока кадры лиц посетителей оптимального качества в соответствии с заданными условиями.
  • Сервер запросов — получает кадр лица посетителя и формирует запросы к серверу распознавания на создание дескриптора (extract) и сравнения дескрипторов в указанном списке (matching). Сервер запросов обеспечивает работу АРМ, а также интеграцию с внешними системами.
  • Сервер видеораспознавания — выполняет обработку запросов на извлечение дескриптора из кадра лица посетителя и сравнение полученного дескриптора с имеющимися в базе дескрипторами персон по указанным спискам.
  • Автоматизированное рабочее место сотрудника — компонента, обеспечивающая взаимодействие пользователя с системой, возможность её настройки и получения результата работы.

Сколько стоит?

15 тысяч рублей за камеру в месяц. Камеры обычно ставятся на входах, то есть 2–3 на магазин.

Забавное

Пока настраивали систему, вычисли заодно ещё пару ярких товарищей. Так, например, нашли мужика, который в течение нескольких месяцев приходил пить виски в магазин. Берёт бутылку, потом хороший сыр, идёт в слепую зону и там подкрепляет свои силы. Охрана его так и называла — «Сэр». Бутылки он просто закатывал под стеллажи, их потом находили и ставили батареей в кабинет руководителя безопасников. На 10-й раз его поймали. Выпил он мало, но достал всех. Ущерба в розничных ценах он нанёс примерно на 7 тысяч рублей, но у безопасников ушло в совокупности 3 дня на разбор ситуации. Причём последние три своих раза он пришёл, уже когда начали анализировать его случай, — тратили по 4 часа в день. Вот что делает отсутствие автоматизации.

Мы расширили выборку распознавания детскими лицами и добились очень высокой точности в этом сегменте. Один 14-летний пацан вынес 7 ноутбуков в составе ОПГ.


Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показан
Обязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Ещё Hi-Tech Интересное!

Наша книжная полка С#-программиста. А что у вас?

Привет! Обычно мы рекомендуем несколько источников, сопровождая их своими комментариями, почему именно они будут полезны. Будущие студенты Veeam Academy часто спрашивают нас о книгах, которые были бы полезны при подготовке к поступлению на наш курс по программированию на С#. Поэтому ...

[Из песочницы] Компрессия больших массивов простых чисел

Естественный формат хранения в виде целых чисел той или иной разрядности страдает при этом некоторыми недостатками, которые становятся существенными при росте объема данных. Свойства простых чисел редко позволяют работать с ними иначе, чем в виде заранее вычисленного массива — и ...