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REDUCIMOS LAS PÉRDIDAS
DE MINORISTA CON FINDFACE

EVALUACIÓN DE UN SOCIO

«La colaboración con NtechLab agregó una tecnología de reconocimiento facial eficiente a nuestro software. Los expertos de NtechLab nos apoyaban durante todo el proyecto. Hoy en día en el área de minorista en Ekaterimburgo, Moscú y otras ciudades rusas se previenen y se revelan docenas de crímenes. Aproximadamente se reducen las pérdidas anuales de minorista en 2 — 3%, al mismo tiempo se reembolsan las inversiones en el software en 2 — 4 meses. Los gastos de un integrador se recompensan con el contrato firmado.»

Mikhail Korablyov
CEO de BIT

PROYECTO EN NÚMEROS

Gracias al algoritmo único FindFace la precisión de los resultados de reconocimiento del proyecto STOP-Shoplifter alcanza casi el 100%
Hasta 2−3%
de los ingresos se reducen las pérdidas de minorista anualmente
en 2 — 4 meses
aproximadamente se reembolsan las inversiones en el software
2 segundos
o menos se toma el proceso de análisis del flujo de video

RESULTADOS DE COLABORACIÓN

STOP-shoplifter, basado en la solución de reconocimiento facial NtechLab, busca en la base de datos de 10,000 intrusos, analizando los datos de flujo de video en menos de 2 segundos.

Gracias al algoritmo único FindFace que subyace a la solución NtechLab, la precisión de los resultados de reconocimiento alcanza casi el 100%, y la cantidad de cámaras de reconocimiento facial no está limitada.

Estas características hacen que el software sea tan eficiente y competitivo. Como resultado, la tecnología resultó ser más que demandada en el comercio minorista, donde el nivel de robo es especialmente alto.

Los primeros clientes fueron grandes cadenas minoristas de alimentos y perfumes en Ekaterimburgo. El resultado es impresionante: se evitan los intentos de robo diarios, cada mes más de 15 reincidencias son transferidas a manos de la policía.

Los robos que anteriormente permanecían sin resolver debido a la incapacidad de encontrar e identificar delincuentes también se han investigado con éxito.

Poco después del lanzamiento, los clientes decidieron escalar el proyecto: instalaron software en Moscú, Kazán, Novosibirsk, San Petersburgo y otras ciudades grandes.

SOCIO

La empresa Ural BIT ha estado desarrollando software y servicios de consultoría durante más de 5 años, especializándose en temas de seguridad.

Para crear su propio producto de software para cadenas minoristas utilizando tecnología de reconocimiento facial, los desarrolladores de BIT probaron varios algoritmos durante mucho tiempo, hasta que eligieron un socio más conveniente de la biometría facial.

A partir del año 2016 la compañía colabora con NtechLab.

TAREAS

1. Desarrollar una solución de software de seguridad para tiendas minoristas y cadenas minoristas.

2. El software debe procesar el flujo de video de múltiples cámaras, detectar intrusos con alta precisión y velocidad, y mantener altas tasas de reconocimiento en condiciones difíciles. Garantizar el funcionamiento del software utilizando equipos existentes en tiendas.

3. La solución debe requerir una reestructuración mínima de los procesos comerciales actuales del cliente.

SOLUCIÓN

Para resolver las tareas, se utilizó la solución SDK FindFace Enterprise Server.

Sobre esta base, los desarrolladores de BIT crearon el producto de software final STOP shoplifter, que, además de las funciones de reconocimiento facial y búsqueda en archivos, admite el almacenamiento de datos por separado para varias cadenas minoristas.

Al mismo tiempo, se proporcionan las funciones de una sola búsqueda en la base de datos de infractores, su búsqueda posterior y transmisión de datos sobre el delito a la policía.

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