"異常を検出することによって現場業務を向上させるためのシステムであって、第1のセンサと、前記第1のセンサに接続され、前記第1のセンサから送信される検出されたデータに基づいて第1の正常挙動シーケンスを学習するよう構成された第1のセンサ異常検出器であって、前記学習された正常挙動シーケンスに対応する第1のセンサデータに正常スコアを割り当て、かつ前記学習された正常挙動シーケンスに対応する前記第1のセンサデータの値外の値を有する第1のセンサデータに異常スコアを割り当てるよう構成された第1のスコアラを有する前記第1のセンサ異常検出器と、第2のセンサと、前記第2のセンサに接続され、前記第2のセンサから送信される検出されたデータに基づいて第2の正常挙動シーケンスを学習するよう構成された第2のセンサ異常検出器であって、前記学習された正常挙動シーケンスに対応する第2のセンサデータに正常スコアを割り当て、かつ前記学習された正常挙動シーケンスに対応する前記第2のセンサデータの値外の値を有する第2のセンサデータに異常スコアを割り当てるよう構成された第2のスコアラを有する前記第2のセンサ異常検出器と、異常スコアが与えられた第1のセンサデータ及び異常スコアが与えられた第2のセンサデータを受信するよう構成された異常相関サーバであって、前記第1及び第2のセンサによって同時に検知された前記受信した異常スコアが与えられた第1のセンサデータ及び異常スコアが与えられた第2のセンサデータを相関させて、異常イベントを決定するようさらに構成された前記異常相関サーバと、前記相関された受信した異常スコアが与えられた第1のセンサデータ及び異常スコアが与えられた第2のセンサデータに基づいて異常レポートを生成するよう構成された異常レポート生成器と、を備えるシステム。前記第1のセンサ及び前記第2のセンサは、異なるタイプのセンサであり、異なるタイプのデータを生成する、請求項1に記載のシステム。前記第1のセンサ及び前記第2のセンサの少なくとも1つはビデオカメラである、請求項2に記載のシステム。前記第1のセンサ異常検出器及び前記第2のセンサ異常検出器の少なくとも1つは、センサデータを記録するよう構成されたメモリを有し、前記記録されるセンサデータは、イベント頻度のメタデータ及びセンサ変数の分布を有し、前記第1のセンサ異常検出器及び前記第2のセンサ異常検出器の前記少なくとも1つは、時間にわたる前記メタデータの変化及び前記分布の変化を検出するよう構成される、請求項1に記載のシステム。前記第1及び第2のセンサと前記第1及び第2のセンサ異常検出器の間に配置されるプロトコルアダプタをさらに備える、請求項1に記載のシステム。前記異常相関サーバに接続され、異常イベントが前記システムの外部のエンティティによって確認されているかを検出するよう構成された介入検出器をさらに備える、請求項1に記載のシステム。前記異常レポート生成器に接続され、前記異常レポートが生成されたときにユーザに警報を送信するよう構成されたページャをさらに備える、請求項1に記載のシステム。異常を検出することによって現場業務を向上させるためにコンピュータによる読み出しが可能な少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体であって、実行されたときに、第1のセンサから送信される検出されたデータに基づいて第1の正常挙動シーケンスを学習する第1のセンサ異常検出コードセグメントであって、前記学習された第1の正常挙動シーケンスに対応する第1のセンサデータに正常スコアを割り当て、かつ前記学習された第1の正常挙動シーケンスに対応する前記第1のセンサデータの値外の値を有する第1のセンサデータに異常スコアを割り当てるよう構成された第1のスコア付けコードセグメントを有する前記第1のセンサ異常検出コードセグメントと、実行されたときに、第2のセンサから送信される検出されたデータに基づいて第2の正常挙動シーケンスを学習する第2のセンサ異常検出コードセグメントであって、前記学習された第2の正常挙動シーケンスに対応する第2のセンサデータに正常スコアを割り当て、かつ前記学習された第2の正常挙動シーケンスに対応する前記第2のセンサデータの値外の値を有する第2のセンサデータに異常スコアを割り当てるよう構成された第2のスコア付けコードセグメントを有する前記第2のセンサ異常検出コードセグメントと、実行されたときに、異常スコアが与えられた第1のセンサデータ及び異常スコアが与えられた第2のセンサデータを受信する異常相関コードセグメントであって、前記第1及び第2のセンサによって同時に検知された前記受信した異常スコアが与えられた第1のセンサデータ及び異常スコアが与えられた第2のセンサデータを相関させて、異常イベントを決定するようさらに構成された前記異常相関コードセグメントと、実行されたときに、前記相関された受信した異常スコアが与えられた第1のセンサデータ及び異常スコアが与えられた第2のセンサデータに基づいて異常レポートを生成する異常レポート生成コードセグメントと、を有する少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体。前記第1及び第2のセンサは異なるタイプである、請求項8に記載の少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体。前記第1及び前記第2のセンサの少なくとも1つはビデオカメラである、請求項9に記載の少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体。前記第1のセンサ異常検出コードセグメント及び前記第2のセンサ異常検出コードセグメントの少なくとも1つは、実行されたときに、センサデータを記録するよう構成されたメモリに作用を及ぼし、前記記録されるセンサデータは、イベント頻度のメタデータ及びセンサ変数の分布を有し、前記第1のセンサ異常検出コードセグメント及び前記第2のセンサ異常検出コードセグメントの前記少なくとも1つは、実行されたときに、時間にわたる前記メタデータの変化及び前記分布の変化を検出する、請求項8に記載の少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体。実行されたときに、異常イベントが外部のエンティティによって確認されているかを検出する介入検出コードセグメントをさらに有する、請求項8に記載の少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体。実行されたときに、前記異常レポートが生成されたときにユーザに警報を送信するページングコードセグメントをさらに有する、請求項8に記載の少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体。異常を検出することによって現場業務を向上させるための方法であって、第1のセンサから送信される検出されたデータに基づいて第1の正常挙動シーケンスを学習することと、前記学習された正常挙動シーケンスに対応する第1のセンサデータに正常スコアを割り当て、かつ前記学習された第1の正常挙動シーケンスに対応する前記第1のセンサデータの値外の値を有する第1のセンサデータに異常スコアを割り当てることと、第2のセンサから送信される検出されたデータに基づいて第2の正常挙動シーケンスを学習することと、前記学習された正常挙動シーケンスに対応する第2のセンサデータに正常スコアを割り当て、かつ前記学習された第2の正常挙動シーケンスに対応する前記第2のセンサデータの値外の値を有する第2のセンサデータに異常スコアを割り当てることと、異常スコアが与えられた第1のセンサデータ及び異常スコアが与えられた第2のセンサデータを受信することと、前記第1及び第2のセンサによって同時に検知された前記受信した異常スコアが与えられた第1のセンサデータ及び異常スコアが与えられた第2のセンサデータを相関させて、異常イベントを決定することと、前記相関された受信した異常スコアが与えられた第1のセンサデータ及び異常スコアが与えられた第2のセンサデータに基づいて異常レポートを生成することと、を有する方法。前記第1及び第2のセンサは前記現場の異なる領域に配置される、請求項14に記載の方法。モバイルデバイスからの注文を処理する方法であって、前記モバイルデバイスの位置に基づいて少なくとも1つの最も近い施設を検出することと、前記検出した少なくとも1つのより最も近い施設をユーザに伝えることと、前記少なくとも1つの最も近い施設の検出済み施設を選択することと、前記選択された検出済み施設において、購入のために用意されたアイテムから少なくとも1つのアイテムを選択することと、前記少なくとも1つのアイテムのための注文を注文処理のための現場に送信することと、前記注文した少なくとも1つのアイテムの確認を受信することと、を有する方法。前記1つ又は複数のアイテムのための支払を送信することをさらに有する、請求項16に記載の方法。現場において注文品を受け取る顧客の身元を検証する方法であって、モバイルデバイスから、顧客識別データを含む注文を受信することと、前記顧客のための注文確認を生成することと、前記顧客識別データと前記注文確認を関連付けすることと、を有する方法。前記顧客識別データは乗り物タグデータを含み、前記方法は、前記顧客の乗り物の現場到着時に前記乗り物タグデータを検出することと、前記現場に到着する乗り物の順序を決定することと、前記現場に到着する前記乗り物の前記順序に対応して顧客の注文品を準備することと、をさらに有する、請求項18に記載の現場において注文品を受け取る顧客の身元を検証する方法。前記顧客の位置を獲得することと、前記顧客の到着時間を見積もることと、前記見積もった前記顧客の到着時間に基づいて前記注文品を準備することと、をさらに有する、請求項18に記載の現場において注文品を受け取る顧客の身元を検証する方法。前記現場の労働者の画像を前記顧客に送信することと、前記現場への前記顧客の到着時に、前記送信した画像に対応する前記労働者までの前記顧客の経路設定をすることと、をさらに有する、請求項18に記載の現場において注文品を受け取る顧客の身元を検証する方法。現場における商品の損失を防止するための方法であって、複数のビデオのビデオ記録であって、各ビデオがビデオ画像及び前記ビデオ画像のメタデータを含み、前記メタデータが一意の顔の顔値に対応するデータを含む、前記複数のビデオを格納することと、前記複数のビデオの顔値を比較することと、前記複数のビデオのうちの1つのビデオの顔値と前記複数のビデオのうちの別のビデオの顔値の間の相関度を獲得することと、前記1つのビデオと前記別のビデオの間において予め決定済みの相関しきい値に達したときにレポートを生成することと、を有する方法。前記メタデータは、ビデオ記録時間間隔及びカメラの視野の少なくとも1つをさらに含み、前記方法は、ビデオ記録時間間隔及びカメラの視野の前記少なくとも1つを比較して複合値を獲得することと、前記複数のビデオのうちの1つのビデオの複合値と前記複数のビデオのうちの別のビデオの複合値の間の相関度を獲得することと、をさらに有する、請求項22に記載の現場における商品の損失を防止するための方法。現場における労働力を管理する方法であって、前記現場における少なくとも1人の従業員の位置をモニタすることと、前記現場における少なくとも1人の顧客の位置をモニタすることと、前記少なくとも1人の従業員と前記少なくとも1人の顧客の位置関係を決定することと、前記決定された位置関係が予め決定済みの値の範囲内にあるとき、前記少なくとも1人の顧客が前記少なくとも1人の従業員によってアシストされていると決定することと、前記決定された位置関係が予め決定済みの値の範囲外にあるとき、前記少なくとも1人の顧客が前記少なくとも1人の従業員によってアシストされていないと決定することと、前記決定された位置関係が予め決定済みの値の範囲外にあるとき、レポートを生成することと、を有する方法。前記現場における少なくとも1人の顧客の位置をモニタすることは、複数の顧客の位置をモニタすることを有し、前記方法は、各顧客が前記少なくとも1人の従業員によってアシストされていない時間期間を決定することをさらに有する、請求項24に記載の現場における労働力を管理する方法。前記現場における少なくとも1人の顧客の位置をモニタすることは、複数の顧客の位置をモニタすることを有し、前記方法は、前記少なくとも1人の従業員によってアシストされていない各顧客の現場到着の時を決定することをさらに有する、請求項24に記載の現場における労働力を管理する方法。現場にいる顧客の身元を決定する方法であって、少なくとも1つのビデオ撮像器を用いて、前記現場における顧客の顔に基づく一意の顧客を、一意の顔の顔値に対応する顔データに基づいて検出することと、前記現場のPOS端末において、少なくとも顧客の名前及び以前格納された顔データを含む一意の顧客データを獲得することと、前記検出された顔データと前記以前格納された顔データを比較し、前記一意の顧客の身元が前記一意の顧客データと対応するかを決定することと、を有する方法。以上に鑑み、本開示は、その多様な側面、実施態様、及び/又は特定の特徴又は下位構成要素のうちの1つ又は複数を通じて、以下に特に述べるとおりの利点のうちの1つ又は複数をもたらすべく意図されている。図面においては類似の記号が類似の要素を表わすために使用され、図1は、異常を検出することによって現場業務を向上させるためのシステム及び方法を実装することが可能な100として示される汎用コンピュータシステムの実施態様の図解である。コンピュータシステム100は、インストラクションのセットを含むことが可能であり、それが実行されると、この中に開示されている方法又はコンピュータベースの機能のうちの任意の1つ又は複数をコンピュータシステム100に実行させることができる。コンピュータシステム100は、スタンドアロンデバイスとして動作すること、又はそのほかのコンピュータシステム又は周辺デバイスに、たとえばネットワーク101を使用して接続することができる。ネットワーク展開においては、コンピュータシステムが、サーバ-クライアントユーザネットワーク環境におけるサーバとして又はクライアントユーザコンピュータとして動作すること、又はピアツーピア又は分散ネットワーク環境におけるピアコンピュータシステムとして動作することができ、それには限定ではないがフェムトセル又はマイクロセルが含まれる。またコンピュータシステム100を、パーソナルコンピュータPC、タブレットPC、セットトップボックスSTB、携帯情報端末PDA、モバイルデバイス、グローバルポジショニングサテライトGPSデバイス、パームトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、通信デバイス、無線電話、スマートフォン76図9参照、固定電話、制御システム、カメラ、スキャナ、ファクシミリ装置、プリンタ、ページャ、個人用信頼済みデバイス、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、スイッチ又はブリッジ、又はそのほか任意のマシンであって、それによって取られるべきアクションを指定するインストラクションのセットをシーケンシャルに、又はそのほかの形で実行する能力を持ったマシン等々の多様なデバイスとして実装すること、又はそれの中に組み込むことも可能である。特定の実施態様においては、音声、ビデオ、又はデータ通信を提供する電子デバイスを使用してコンピュータシステム100の実装が可能である。さらに、ここには単一のコンピュータシステム100が図解されているが、用語システムが、個別に又は連帯的にインストラクションのセット又は複数セットを実行して1つ又は複数のコンピュータ機能を実行するシステム又はサブシステムの任意の集合を含むものであるという解釈もなされるものとする。図1に図解されているとおりコンピュータシステム100は、プロセッサ110、たとえば中央処理ユニットCPU、グラフィックス処理ユニットGPU、又はこれらの両方を含むことができる。さらにまたコンピュータシステム100は、メインメモリ120及び静的メモリ130を含むことも可能であり、それらはバス108を介して互いに通信することができる。ここに示されているとおり、コンピュータシステム100は、さらに液晶ディスプレイLCD、有機発光ダイオードOLED、フラットパネルディスプレイ、ソリッドステートディスプレイ、又は陰極線管CRT等のビデオディスプレイビデオ表示部150を含むことができる。それに加えてコンピュータシステム100は、キーボード又はタッチスクリーン等の入力入力デバイス160、及びマウス又はトラックボール又はトラックパッド等のカーソル制御/ポインティングコントローラカーソル制御デバイス170を含むことができる。コンピュータシステム100はまた、ディスクドライブユニット180等のストレージ、スピーカ又はリモート制御等の信号生成器信号生成デバイス190、及びネットワークインターフェイスたとえば、ネットワークインターフェイスデバイス140も含むことが可能である。特定の実施態様においては、図1に図示されているとおり、ディスクドライブユニット180がインストラクション184の1つ又は複数のセット、たとえばソフトウエアを埋め込むことが可能なコンピュータ可読媒体182を含むことができる。コンピュータ可読媒体182は、インストラクション184の1つ又は複数のセットを読み出すことが可能な有体の製品である。さらにインストラクション184は、この中に述べられている方法又はロジックの1つ又は複数を具体化することができる。特定の実施態様においては、インストラクション184が、コンピュータシステム100による実行の間に完全に、又は少なくとも部分的にメインメモリ120、静的メモリ130、及び/又はプロセッサ110内に常駐することがある。メインメモリ104及びプロセッサ110は、コンピュータ可読媒体を含むこともできる。代替実施態様においては、専用のハードウエア実装、たとえば特定用途向け集積回路、プログラマブルロジックアレイ、及びそのほかのハードウエアデバイスを、この中に述べられている方法のうちの1つ又は複数を実装するよう構成することが可能である。多様な実施態様の機器及びシステムを含むことができる応用は、広く、多様なエレクトロニクス及びコンピュータシステムを含むことが可能である。この中に述べられている1つ又は複数の実施態様は、モジュール間又はそれを通じて通信することが可能な関連する制御信号及びデータ信号を用いて2つ又はそれより多くの特定の相互接続されたハードウエアモジュール又はデバイスを使用して、又は特定用途向け集積回路の部分として機能を実装できる。したがって、このシステムは、ソフトウエア、ファームウエア、及びハードウエア実装を範囲に含む。本開示の多様な実施態様によれば、この中で述べられている方法は、コンピュータシステムにより実行可能なソフトウエアプログラムによって実装することができる。さらに、一例の非限定的実施態様においては、実装が、分散処理、構成要素/オブジェクト分散処理、及び並列処理を含むことができる。代替として、仮想コンピュータシステム処理を構築し、この中で述べられている方法又は機能のうちの1つ又は複数を実装することも可能である。本開示は、ネットワーク101に接続されたデバイスがネットワーク101を介して音声、ビデオ、及び/又はデータの通信が可能となるように、インストラクション184を含むか、又はインストラクション184を受信して伝播された信号に応答して実行するコンピュータ可読媒体182を企図している。さらに、インストラクション184は、ネットワークインターフェイスデバイス140を介し、ネットワーク101にわたって送信及び/又は受信を行なうことができる。[異常検出エージェント及びサーバ]図2-3は、この開示の態様に従った異常検出エージェント及びサーバADS30の概略図を示している。ADSは、分離したセンサ42、44、46、48、50のそれぞれの入力及び出力のセットから異常な入力及び出力のイベントを抽出するためのエージェント32、34、36、38、及び40を含む。例示的なセンサは、販売時点POS44、ビデオ44、ユニファイドコミュニケーションUC46、現場アクセス制御48、及び施設/エコ制御50であるが、本発明のほかの態様たとえば、図17に示されるような態様においてはこのほかのタイプの多様なセンサが使用できることを当業者は認識するものとし、それには、限定ではないが、スチルカメラ、顧客関係管理CRM210、サウンドレコーダ212、赤外線動き検出器、バイオメトリックセンサ214、速度検出器、温度センサ、ガスセンサ、位置センサ216、及びこれらの類が含まれる。各センサ42、44、46、48、50は、それぞれの対応するエージェント、すなわちPOS異常検出エージェントPMA32、ビデオ異常検出エージェントビデオマイニングエージェント又はVMAともいう34、UC異常検出エージェントCMA36、アクセス制御異常検出エージェントAMA38、及び施設制御異常検出エージェントFMA40に接続される。エージェント32、34、36、38、及び40は、図3に略図的に示した異常イベントシーケンス相関サーバACS52に接続され、当該サーバは、イベントシーケンスマイニングとして知られている自動的なシーケンスのパターンの学習及び異常イベントシーケンスの検出を行なう。自動学習ステップは、2段階のプロセスを含む。最初に各エージェント32、34、36、38、及び40が、現場で使用されているそれぞれのセンサ42、44、46、48、50からイベントデータを収集し、選択したセンサ42、44、46、48、50の入力及び出力の選択したサブセットから正常パターンを学習する。各イベントには、異常スコアが与えられる。データマイニングは、人間の介入を伴うことなく自動的に行なわれる。異常スコアが生成された後、異常が中及び高のスコアだけが、図3に略図的に示されている異常イベントシーケンス相関サーバACS52に送られる。ACS52は、たとえば時空分布の形式の顧客、労働者、ドライブスルーの自動車の挙動の異常に基づいて異常な挙動のスコア付けを行なったマイニングエージェントを使用して異常なアクティビティたとえば、異常な顧客注文要求を翻訳する。スコアに基づいてイベントがランク付けされると、異なるタイプのイベントの間における異常のための共通基準が設定される。第2に、ACS52が、動的かつバースト性の分布が静的分布の上に分析可能となるようにメタプロパティたとえば、抽象価値メタデータAVMD54を検出する。スコア異常イベントのメタプロパティは、発生、到着間レート、及び異なるタイプのイベントの相関に基づく。ACS52は、交差到着分布パターン学習も行なってイベント間における異常な相互関係を検出する。またシステムはたとえば、フロントエンドにおいてディープパケットインスペクションを使用してアプリケーションレベルのメッセージを取り込むこともできる。センサデータの出力シーケンスは、異なるセンサ42、44、46、48、50の間の対応するシーケンスが移動窓内において正常シーケンスと異なり始めたとき、パターンの統計的分布としてログされて学習される。たとえば、ai、bj、ckは、複合分布を形成することができるセンサa、b、cからの異常挙動スコアである。相関異常は、多くの形で定義することが可能である。1つの例示的な方法は、シーケンスの各タイプの発生頻度によって重み付けした全ての可能順序付きシーケンスのL2距離p=2のときのミンコウスキ距離、すなわちユークリッド距離とすることができる。ai、bj、ckの全ての組合せについてRMSAi-ai,Bj-bj,Ck-ck。システムは、続いて、複数のセンサ42、44、46、48、50の間の異常挙動値の異常な次数及び大きさを検出することができる。非常に発生頻度が低いか、又は非常に異なるスコアを有するシーケンスの場合には、相関器が、制御可能な間隔で、バンドルされたイベントとして、又は各入力イベントのための複合異常挙動値のシーケンスを発行することができる。また、異常の値を獲得するために、システムのアルゴリズムが、各行が上記のセンサ入力のうちの1つを表わし、かつ時間間隔によって列が獲得される行列を獲得する。最終列の時間窓は、状態情報を取り込む行列を定義する。記号シーケンスマイニングベースのアルゴリズムを利用するために、システムは、その種の行列データを収集し、クラスタリングを適用してクラスタを見つけ出す。続いて各クラスタに記号クラスタ記号が割り当てられる。この多次元シーケンスデータが、シーケンス学習及び異常の検出を期待されるシーケンスパターンに基づいて適用する記号のシーケンスに変換される。この開示の別の特徴は、時間長の変動に対する堅牢性をサポートし、上記の行列を異なる時間窓サイズ1秒、2秒、4秒等を用いて獲得することが可能である。これらの行列データにウェーブレット変換を適用して、上記のシーケンスのクラスタリング及びクラスタ記号割当てのために利用可能なベクトルを獲得することも可能である。これらは、シーケンスを学習し、発見されたシーケンスを使用することによって異常を検出する例示的な方法である。現場たとえば、ファーストフードレストランにおける相互関係異常の例示的なタイプは、順序の異常、たとえば、自動車がドライブスルーエリアに入るが、注文又は受け取りエリアに止まらないこと、顧客が注文エリアに向かわずに商店に入ること、多くの自動車がその時間帯の正常なサービスレートよりはるかに高いレートで押しかけること、及びドライブスルーの入口に自動車が止まっている時間間隔が長すぎ、長い待ち行列又は自動車の故障が示されていることを含む。相互関係イベントシーケンス異常の例示的なタイプは、自動車がPOSトランザクションなしに食品の注文に乗り入れる状況、顧客が離れた後又はPOS/キャッシャエリアに顧客が入るより早くにPOSトランザクションが生じる状況損害防止イベントのための可能性のある機会を合図する、正常な営業時間に必要とされるよりはるかに多くの食品を調理場が作る状況、販売員が挨拶しない顧客の数が正常時より多い状況販売要員が不在の可能性を示す、商店に入る顧客のレートが正常より高いVMAによって決定されるが、販売が正常より低いPOSによって決定される状況、商店の予め決定済みのセクション内に顧客が立ち止まる時間がほかのエリア内で顧客が立ち止まる時間より有意に長いが、パターンが変化している状況特別な販促の有効性又は関心に変化があることを示すを含む。したがってACS52は、図4に示されているとおり、現場で使用されている複数のシステムから異なるタイプのイベントを収集し、これらのイベントに基づいて複数のデータモデル/マップ56を構築/更新する。たとえば、エージェント32、34、36、38、及び40から受信した動き異常スコアリングエンジンSE1...SEnからのデータとAVMD54が相関されて、動きマップデータキューブ58が生成され、その後それが使用されてイベントシーケンスマップ56が作成される。イベントシーケンスマップ56は、その後、異常イベント60の識別に使用されるが、システムは、これらの異常イベントの通知62又はレポートを生成するよう構成できる。通知62は、異常イベントが発生し、ACS52がイベントの分析及び相関を行なった後に生成される。複数のシステムにわたって異常を識別することによって同期イベントがトリガされ、アクション同期ページングサーバ66を介して労働者及び/又は経営者に通知し、たとえば顧客サービスレートをスピードアップすることができる。異常業務インテリジェンスレポートシステム64図3参照は、異常イベントが生じた時刻及び場所についての詳細な情報を提供し、異常イベントの頻度が増加するときには、現場処理の変更の必要性を知らせることができる。本発明の追加の特徴は、たとえば先進ビデオ動き追跡デバイス等たとえば、トラッカ出力物体バウンディングボックスのプラグ-アンド-プレイデバイスに基づく追加の異常スコア検出エンジン52を追加するためのスケーラビリティである。したがって、システムは、ユーザの必要性に応じてカスタム化可能である。図3に示されているとおり、ACS52、異常業務インテリジェンスレポートシステム64、及びアクション同期ページングサーバ66は、フェムトセルハブ74を含むネットワーク101を介してモバイル顧客注文システム68、自動監督システム70、及び商店業務ジャーナル72詳細は後述に接続できる。ここで使用される場合のフェムトセルは、小さいエリア内のモバイルネットワークのカバレッジを向上させるために使用されるデバイスである。フェムトセルは、通常の接続を通じてモバイルデバイスとローカルに接続し、その後その接続を、通常の携帯電話アンテナ塔をバイパスしてブロードバンドインターネット接続にわたってキャリアまでルーティングする。[労働力管理]このシステムに提案される1つの用途は、労働力管理である。たとえば、小売環境においては、アクション同期ページングサーバ66が、顧客の数が販売スタッフの数より少ないときに顧客が販売スタッフ要員のアシストを受けていたか否かを小売店経営者に知らせることができる。しかしながら、顧客の数が販売スタッフの数より多いときには、アクション同期ページングサーバ66がアラーム又はページを生成しなくてもよい。販売スタッフ要員がマーカ、RFID、又はそのほかの自分自身を識別し、位置を知らせる手段を装着しているときは、システムが、販売員が顧客とインタラクションする方法を追跡することが可能になる。システムはまた、携帯電話又はアクティブタグRFIDシステム等等の複数のモバイルデバイスからトランザクションデータを収集できる。これらのモバイルデバイスは、業務ジャーナル72を通じてビデオ画像と結合することが可能な場所情報をシステムが獲得することを可能にする。業務ジャーナル72は、自動的にシステムによって検出され、ジャーナル内にログされた累積的な商店業務イベントシーケンス及び異常イベントを含む。モバイルデバイスもまた、モバイルデバイス及びアクティブタグからトランザクションデータを収集する。収集されるトランザクションデータは、たとえば次に示すデータを含むことができる。A.ある場所におけるデバイスの動作開始及び終了時に関連付けされるデータ。その種のトランザクションデータは、注文されたか、又は処理されるべきアイテム又はサービスを含むことができる。たとえば、システムがモバイルデバイスから注文情報をオンラインで収集し、それを、その注文の充足が可能なマシンへ転送する。トランザクション、ビデオベースのカウント、ビデオベースの立ち去った顧客の検出、従業員追跡レコードは、注文及びRFID追跡に基づくことができる。B.各スタッフ要員のパフォーマンスに関連付けされるデータは、完了した各アイテムについて生成及び/又は更新ができる。この連続的に更新されるモデルは、特定のスタッフによるそれぞれの個別の製品のためのサービス時間を取り込むことができる。C.時間帯及び曜日に基づく顧客需要に関連付けされるデータは、たとえば携帯電話トランザクションデータ及びビデオベースのデータに基づいてそれぞれの製品ごとに生成及び/又は更新ができる。D.提案されているシステムは、スタッフによりオンライン注文に応答して実行される業務のシーケンスを、RFIDトレースに関連付けされるデータと注文情報に関連付けされるデータ携帯電話トランザクションを結合することによって学習する。この結合されたデータは、検出イベントを通じてカメラの視野と相関され、特定の注文の準備時のスナップショットが学習される。これらのシーケンスは、ジャーナル72の構築たとえば、損害防止のため及び期待されるシーケンスが観察されないときの異常の検出のために使用されるかつ、リアルタイム警報を商店経営者に提供できる。スタッフ及びそのほかの人々の動きのレートと比較したときに高速サンプリングレートにはしばしば多くの冗長性が存在するため30FPSフレーム/秒のビデオデータの記録及び処理を常には必要としないことから、スナップショットシーケンス内の相違を検出することは好都合である。E.スタッフのパフォーマンスに関連付けされるデータ及び期待される製品需要及び待ち行列の時間が結合されると、システムは、サービス時間と適正なスタッフを平衡させつつ人員配置決定を行なうことができるたとえば、システムは、より経験の少ないスタッフを予定してもサービスレベルを満たすことが可能であり、より経験のあるスタッフを同一商店内のほかの場所に使用できることから、システムが最もすばやいスタッフをドライブスルーに割り当てる必要がない。F.期待されるサービス/待ち時間情報が、ドライブスルーにおける待ち時間についての何らかの考えを与えるべくリアルタイムで商店の正面のディスプレイに表示されることはもとより、オンラインで顧客が利用可能となる。より良好な顧客サービスを提供するために、システムは、サイト/商店に最初に到着した顧客を示すことができる。到着の優先順位を強調することは、ラインの割り込み及び顧客憎悪を低減させる。この種の商店内において顧客が費やした時間についてのデータを生み出すシステムは、商店に、顧客のトラフィックについての価値のある見識を提供する。システムは、場所情報、到着時刻見積、及び注文処理作業フローステータスから複数タイプの統計を収集する。システムは、複数のセンサの入力及び出力を使用し、たとえば以下のような経営者又は労働者が手動で行う場合に容易でない分析を行なうことができる。A.ドライブスルーにおける通常のサービスレートを超えた異常に速い乗り物の到着を、注文がPOSシステムに入力される前にビデオによって検出することができる。システムは、労働者自動車の数及び注文等のリアルタイムの商店業務データも表示する特殊な眼鏡を着用できるか、又は労働者の注文処理をスピードアップするリアルタイム表示を見ることができるに注文処理レートをスピードアップすること、又は経営者に余剰リソースをドライブスルーのために宛がうことを喚起できる。B.多数の特定アイテムたとえば、ハンバーガーの異常な注文は、大量注文がほかの顧客の注文の注文処理を妨げないように、調理場が注意して大量注文とそのほかのより少ない注文を平衡させることを必要とする。C.正常な到着の下において立ち去りレートすなわち、顧客又は乗り物が注文待ち行列から離脱するときが異常に高いことは、何らかの現場業務誤りに注意が必要となっている可能性がある。D.異常に長い到着間隔は、交通渋滞に起因している可能性がある。E.異常に高い返品レートは、損失防止のための幽霊返品たとえば、実際に返品されなかったアイテムの返品フォームを顧客が受け取るときの確率が高いと見られる。F.現場のある領域内における異常に低い顧客の立ち止まり時間は、商品配置に伴う問題を示している可能性がある。異常イベントが決定されると、次に示すようにシステムによって自動的にアクションがとられる。A.システムは、顧客の注文パターン及び高又は低在庫品総量の異常に基づいてリアルタイム通知を提供し、販促活動を自動的にトリガすることができる。紙の、又は仮想の販促クーポンをオプトインロイヤルティ顧客たとえば、ベンダーの顧客ポイントサービスに会員登録された買い物客で、たとえばCRMを介して識別されるに対して商店近傍で配ることができる。会員顧客のプロファイルは、パーソナル化されたクーポンの提供を伴うアップセル及びクロスセルの機会を見るために使用することが可能である。パーソナル化されたクーポン払い出しシステムは、現在の有効な注文を調査し、会員顧客の好み及び現在の利用可能な在庫を比較してアップセル機会を識別することができる。たとえば、会員顧客が通常は朝にコーヒーを注文するが、今回は注文せず、現場に豊富な供給量のコーヒーがある場合に、会員顧客用のコーヒーのための割引クーポンを、パーソナル化されたクーポン払い出しシステムによって提示することができるたとえば、その会員顧客のモバイルデバイスのアプリケーションに送信することができる。販促システムに対する最小限の入力には、限定ではないが、現在の注文、調理場の状態、及び顧客の離脱/切り換えを予測するチャーンモデルを用いた顧客の評価を含む。たとえばシステムは、期待されるチャーン確率商店を今後は訪れない顧客の人口統計をはじめ食品人口統計に関して類似する人口統計からのデータによって獲得されるに基づいて顧客が離脱/切り換えをしようとしているとの評価をシステムが得たことから、無料ドリンクの提供を調理場に過剰供給が期待されない場合でさえも決定することができる。システムは、これらのデータをさらに、商店への顧客の関心を維持するために使用されるストラテジの評価に使用できることから、トランザクションにおけるそのタイプの販促をマークすることができる。また、環境配慮のデジタルレシートを直接かつ安全に電子的にデジタルレシートを顧客のスマートフォン又はそのほかの場所クラウド上のオフサイト保管庫等に送信することによって使用して紙消費を抑えることができる。その後、顧客は、そのデジタルレシートに署名し、それをPOSに安全に送り返すことができる。B.顧客の位置情報を使用し、その顧客の期待される到着時刻に基づいて、ちょうどのタイミングで注文処理をスケジュールすることが可能である。労働者がモニタされ、顧客が受け取るちょうどのタイミングで注文品の準備が可能となるようにすることができる。準備の遅延が異常である場合には、そのことが生産性の問題又は特別な注文の異常を示している可能性がある。注意されるものとするが、顧客は自分の位置情報の追跡にオプトインすることができる。その種の場合には、顧客の位置データを特定の間隔又は目印において各時間単位における厳密な位置に代えてサンプリングすることが可能である。C.顧客が商店に入るときには、労働者によってその顧客に提供されるサービスレベルをモニタすることが重要である。ビデオ分析サブシステムは、販売要員のミートアンドグリート挙動又はキャッシャによる返品される物品の取り扱い方と相関させることが可能なデータを取り込むことができる。異常に高いか、又は低い相関又は発生は、販売又は損失防止機会を示している可能性がある。D.労働者の時間及び随伴レコーダはビデオのログを有するを決定するか、又は顧客のセルフサービスシーケンスの異常を決定する顔検出及び認識は、オンデマンドベースで自動的に労働者に対して顧客サポートを提供することを通知できる。労働者の携帯電話を、顔検証を伴うアクセス制御カードとして使用し、システムの信頼性を増加することができる。E.デジタルサイネージ宣伝内容と大多数の顧客プロファイルを整合させる宣伝マネージャに対する入力としての顧客のプロファイル、年齢、人種等に応答。異常プロファイルに遭遇すると、システムは、労働者に対する警報レベルを上げることができる。統合化POSシステム及びデジタルサイネージはソリューションを提供する。POS端末のカメラが顧客に面しており、顧客の顔画像を取り込むその先の処理及び認識タスクのために顔画像の最良セットを選択する。収集された顔画像が、年齢、性別等の決定モジュールに供給されて、顧客プロファイル情報が得られる。この情報は、プロファイルベースの宣伝システムによってデジタルサイネージ上の内容を制御するべく使用される。同一の認識システムが、安全及びセキュリティ応用個人の関心をサーチする場合のためにも使用される。オプションとしてシステムのセキュリティ応用の要件を、たとえば収集可能な情報の種類及び情報の保持期間を規制する適用可能なプライバシ規則に従うために、ほかの応用マーケティング、運用、販促、人員配置、マーチャンダイジング、ポイントサービス等から分離することができる。これに関して言えば、システムによる個人情報の使用許可をオプトアウトした顧客の識別を伴うことなくパーソナル化された機能を実行することができる。この開示の特徴は、POSデータの追跡に加えて、又はそれに代えてトラフィックデータを追跡する。POSデータは、販売、トランザクション、及び在庫品の動きの履歴の追跡に使用されるが、トラフィックデータは、販売ポテンシャルの理解のための理想的なメトリックである。トラフィックデータセットがPOSデータセットより大きいことから商店に入る人の全てが購入を行なうわけでないためトラフィックデータの分析は、現場に機会ベースの販売ストラテジを与える。たとえば、商店が適切な時間に適切な場所で適切な人員を展開できるとすれば、追加の人員コストを負うことなく顧客の需要及び期待を満たすことができるすなわち、システムは、商店がスタッフの有用性を最大化することを可能にする。この開示のさらなる特徴は、システムが最適の現場フロア構成たとえば、現場のサイズ及び/又はフロアプランを決定するために、このトラフィックデータを使用して現場の平方フィート当たりの収入又は利益を決定する。この開示の別の特徴は、現場が、アシストを受けていない顧客を検出することを可能にする。この種の状況においては、潜在的な販売の損失を避けるために、顧客が迅速にアシストを受けることが確保されると望ましい。これに関して言えば、各販売スタッフ要員が位置識別デバイスたとえば、モバイルPOS、RFIDタグ、タブレットPC、モバイルPC、ページャ、スマートフォン、及びこれらの類を保持し、待機している顧客の身元及び場所をたとえば、顔認識、CRM、スマートフォンを使用して識別する。注意されたいが、実際の身元名前等は、システムの動作に必要ではなく、一意的に個人が識別されるだけでよいたとえば、アジア人の男性、年齢18-35。図5を参照すると、ステップS50において好ましくは手空きの従業員の位置がモニタされ、ステップS52において顧客の位置がモニタされる。上記のとおりに位置アイデンティティを使用し、ステップS53において、従業員と顧客の位置関係が決定される。ステップS54において従業員と顧客の距離が予め決定済みの値の範囲外であれば、ステップS56において、顧客がアシストを必要としていることが従業員に喚起される。ステップS54において従業員と顧客の距離が予め決定済みの値の範囲内であれば、システムは、従業員によって顧客がアシストされていると判断し、プロセスがステップS50に戻る。システムはまた、従業員が顧客に挨拶する時間の長さを追跡し、記録する能力をはじめ、顧客の元に向かわせるときにおける従業員の起点位置を決定する能力も有する。労働者/スタッフ要員の位置を決定する追跡テクノロジの使用は一般的に容認可能であるが、顧客の中には、位置が追跡されることに抗議する者がいることに注意されるものとする。これに関して言えば、システムは、顧客が自分の位置の追跡及び/又は決定がなされることにオプトイン又はオプトアウトすることを可能にする。顧客が、上記のとおりの自分の位置の厳密な追跡がなされることにオプトアウトする場合には、システムは、厳密な位置±3フィート内の正確度ではなく、ビデオ及び/又は無線テクノロジを利用して粗い位置たとえば、所定の通路における顧客の存在を決定することが可能である。図7-8を参照すると、この開示の特徴は、顔検出及びマッチングも使用して顧客到着情報等の顧客情報を獲得する。顧客追跡の正確度を増加するために、システムは、追加の特徴として、それぞれの追跡された目標軌跡ObjTi、ObjTjに関連付けされた顔データの集合{F}を使用する。目標は、目標トラッカ80を有するか、又はそれに接続されたセンサカメラ44等によって最初に取り込まれる。追跡される目標は、マッチングモジュール82を通じて処理され、それが目標軌跡の間における類似性を、それらの動きパターン及び顔特徴のセットを使用して決定する。マッチングモジュール82は、類似する目標軌跡のセットを識別し、それらを同一人物に属すると見なす。注意されたいが、実際の身元名前等は、システムの動作に必要ではなく、一意的に個人が識別されるだけでよい。さらにまた、マッチングモジュール82は、リアルタイムの類似性サーチのための異なるカメラから到来する目標軌跡データObjTi、ObjTjを処理し、目標軌跡データに関連付けされる顔データ/特徴のセットを利用することによって同一人物に属する目標軌跡を復元する。また目標軌跡データを、複数のカメラの較正目的のために使用することもできる。また追跡処理をスピードアップするために、マッチングモジュール82は、カメラの間の学習済みの時空関係に基づいて候補を絞り込むことができる。上記の軌跡のグルーピングが完了した後、システムは、人が現われたとき、及び消えたときのタイムスタンプを更新して、たとえばどの顧客が最初であったか、顧客が待っていた長さ、顧客が商店内にいた長さを、人テーブル84を使用して決定することができる可能性としてはモニタ上に表示される。その種の情報は、たとえば負荷軽減する待ち行列の決定、キャッシャのパフォーマンスの決定に使用することが可能である。この場合においても実際の身元名前等がシステムの動作に必要ではなく、一意的に個人が識別されるだけでよいことに注意が必要である。システムは、獲得された顔画像の品質が良好であるか否かを判断すること、代表的な顔画像のセットの品質が良好であるか否かを判断すること、1つの顔と代表的な顔のセットかつカメラアウェアとし得るの間における類似性を計算することも可能である。図7は、同一カメラの視野内の目標軌跡が、顔データ及び顔の特徴のセットを使用して関連付けされる方法を例証している。図7においては、トラッカ80が、顔の検出及び獲得された顔画像の品質が良好であるか否かの決定を抽出できるが、全ての目標軌跡が顔データを有することにはならないたとえば、カメラが背後から個人を観察している状況。目標テーブル86内において軌跡のマッチングが完了すると、それらのマッチング軌跡が人のビューにマップされ、それにおいてシステムは、人テーブル84を使用して一意の識別子を割り当て、その人の到着時刻を抽出することができる。キャッシャのパフォーマンスは、したがって、待ち行列の時間情報、立ち去った購入することなく商店を去った顧客の数、POSトランザクションの数、アイテム及び量、及びこれらの類を組み合わせることによって評価できる。キャッシャが複数である場合においては、商店の経営者が、各キャッシャについての平均顧客待ち時間を即座に見ることができる。損失機会の測定は、期待される顧客トラフィックの適正な予測を商店が行なう上でしばしば重要になる。商店は、POSのみから誰が忍耐強く待って商品の支払いを行なったかということだけを知り得るが、開示の特徴によれば、上記の収集された情報を各キャッシャについてのパフォーマンスメトリクスに変換することができる。その後、パフォーマンスの高いキャッシャのビデオ記録を利用し、たとえばほかのキャッシャに多忙な期間を効率的に取り扱う方法を見せ、ほかのキャッシャの教育に利用することができる。図8は、複数のカメラ44を使用する顔検出及びマッチングのためのシステムを示している。複数のカメラ44を使用する場合に、マッチングモジュール82は、カメラ固有の軌跡パターンをカメラ関連付けパターンとともに使用して、不可能なケースを取り除くことによってマッチング実行時間を短縮する。人テーブル84は、上記と同じ態様で埋められる。最も長く待っている顧客目標は、最小のタイムスタンプを伴っている顧客である。この情報は、追跡メタデータメタとともにカメラのビデオストリーム内に挿入される。顧客待ち時間又は顧客が店内にいた時間長は、目標のメタデータが表示されるときに、たとえばリアルタイム転送プロトコルを使用して表示することができる。この方法においては、平均的な買い物客の平均買い物時間のプロファイルを利用して、モニタリング要員に、特定の目標/人が平均より長く店内にいる旨の注意喚起を提供することが可能であり、損失防止のためのプレスクリーニングを行なうことができる。この情報は、ネットワークビデオストレージNVRに格納することができる。顧客をアシストするための手空きの従業員がいない状況においては、システムが顧客のアシストに収入期待モデルを使用する。たとえば、アシストを受けていない顧客がたとえばコンピュータ等の高価値アイテムたとえば、アイテム上のRFIDタグによって決定されるを保持しているか、又は店内の高価品の場所たとえば、コンピュータ通路に立ち止まっており、アシストを受けている別の顧客がより価値の低いアイテムたとえば、テレビゲームのカートリッジを保持しているか、又は店内の廉価品の通路たとえば、テレビゲーム通路に立ち止まっている場合に、より価値の低いアイテムを保持しているか又は店内の廉価品の通路に立ち止まっている顧客をアシストしている従業員に、その顧客をそのままにして高価値アイテムを保持しているか又は店内の高価品の場所に立ち止まっている顧客のアシストを指示する。この方法においては、より大きな収入期待を伴う顧客が優先される。システムは、各販売員の販売及び教育のスキルセットを蓄積し、その後それと商品のタイプのマッチングを行なうことができる。システムは、スキルセットの情報を利用して販売要員を選択し複数の手空きの販売スタッフの中から、又は複数の従事中の販売スタッフの中から、適したタイプの商品が置かれている店内のエリアに向かわせることができる。この開示のさらなる特徴は、複数の顧客の位置をモニタし、アシストを受けていない各顧客がアシストを受けなかった時間期間を決定し、それに基づいて最も長く待っている顧客の順で顧客の元に販売スタッフを向かわせることができる。この開示の別の特徴は、商品のタイプに応じて適切な顧客待ち時間を決定するためのシステム及び方法を提供する。店内の各通路/セクションは異なるタイプの商品を担持しており、顧客は、通路/セクション内の商品のタイプに応じて異なる量の時間を費やし、したがって、しばしば販売アシストを求めることになる。前述したとおり、システムは、ビデオデータマイニングテクニックを使用して顧客の期待待ち時間を検出及び/又は予測することが可能である。システムは、機能の提供にRFID追跡スタッフ及び商品及びビデオ顧客、スタッフ、商品を利用する。システムが、期待されるより長く顧客がとどまっていることを検出すると、システムは販売要員をそこへ向かわせる。収集されたトランザクションデータは、顧客が待っていた通路、どのくらい長く顧客が待っていたか、いつ販売要員が到着したか、販売要員のID、どのくらい長く販売要員が顧客をアシストしていたか、そのアシストが販売に結び付いたか否か、及びその額はいくらかといったことを記録している。システムは、顧客が販売要員からアシストを受けることなく離れた時を記録する損失機会。変換レート顧客に対するアシストが販売をもたらしたか否かに基づくレートが、購入が発生したか否かについてたとえば、RFIDタグデータを使用して計算される。その後システムは、観察された変換レートの成功に応じて顧客がとどまるしきい値を調整することができる。この開示のさらなる特徴は、ヘルプボタンを店内の通路に提供でき、顧客が補助のために手を伸ばした時の判定にそれを利用できる。ビデオベースのデータ、立ち止まっている時間、及びヘルプボタンが押された時の組合せがシステムによって処理され、この情報を利用して販売要員を前もって向かわせておき、顧客に閲覧のための適切な長さの時間を与えることと適時にアシストを提供することの間における均衡のとれた解決策を見出し、それによって挫折及び不安がより少ない結果を顧客の側にもたらし、より良好な買い物経験を提供することができる。また、システムは、通路固有のその種の期待モデルを生成することが可能であり、顧客の人口統計も利用できるときには通路及び顧客の人口統計固有の期待モデルを生成することも可能である。目標の足どり、顔等を使用して顧客についての追加のデータを抽出することによる遠隔感情識別等たとえば、リラックスしているか、幸せそうか/ほほえんでいるか、不安レベルは高いか、動揺しているか、困惑しているか、行ったり来たりしているか等といったそのほかのビデオベースのテクノロジもこのシステムによって適宜利用可能である。その種のデータを使用して、顧客に不安/挫折を最も多く与えた通路をはじめ、顧客があまり時間を費やさずに物品を拾い上げることが多かったハッピー通路を識別することができる。取り込み済みビデオ変換を導くは、ほかの要員のトレーニングのために利用可能である。この種の資産は、獲得したか又は失った機会を用いて人的リソース部門が販売要員の教育及び再教育を行なうことを可能にする。POSトランザクションデータが商店ごとに収集された後は、システムが、天候情報及び休日情報とともに時間期間のデータを集計することができる。この集計は、販売、販売アイテム、及びスタッフの需要を予測するための基本的なモデルを生み出す。中央データウェアハウスに個別の商店のデータが収集されると、別のアルゴリズムが商店の地理的な位置によってそれらを集計し、それによって地理的な類似性及び非類似性モデルが提供される。この測度を使用して異常な商店のパフォーマンスを検出することが可能であり、それにおいてパフォーマンスの高い商店は、いずれの販売及び/又はマーケティングテクニックが効果的であるかについて本社の学習を助け、その結果、パフォーマンスの低い商店は、プログラムに加えられるか又は閉店されるかのいずれかとなる。この開示のさらなる特徴は、次の事項によって容易に実現可能なフロアプランテスト又は、そのほかの任意のマーケットテストの比較を可能にする。1類似の商店をプロファイル販売、アイテム、顧客人口統計、フロア、販売要員等に関連付けされるデータに基づいて選ぶこと、22セット又はそれより多くのセットのフロアプラン、販売促進、又はユーザが比較を希望するあらゆるセットを比較すること、及び3予め決定済みの時間長にわたってデータを収集し、提案された変更によって何らかの相違/効率が得られたか否かをチェックすること。上記を使用し、この開示の非限定的な特徴によるシステムは、本社が、非常に統制のとれた比較可能な向上テストを走らせ、リアルタイム、日毎、又は時間毎で比較結果を見ることを可能にする。期待される販売アイテムの決定は、個別の商店に対する物品の引渡しを可能にし、多様な現場への物品の引渡しの最適化に集計ビューを利用することができる。供給トラックに複数の商店の場所のための物品を詰めることが可能であり、それによって供給引渡しをはじめ各個別の商店の在庫を改善し、各商店は、最も売れる物品を次の供給トラックの到着まで有することになる。このデータを使用し、システムは、在庫切れのコストと供給トラックの急派のコストを比較することができる。この一定した情報収集、集計、予測、及び多様な業務活動への転化が、現場業務の効率を向上させることになる。この開示の別の特徴によれば、統合自動車ナビゲーションシステム又はスマートフォン及び顧客注文システムが、最も近い到達可能なショップまでの実際の運転距離を与えることができる。さらにまた、統合システムは、リアルタイムの交通渋滞データと履歴データを組み合わせて、時間帯、道路、道路工事、顧客の現在位置、顧客の注文、ショップの営業時間等に依存する最も近いショップの新しい定義をもたらすことができる。たとえば、日1と日2について顧客の現在位置が同一であるが、たとえば、日2について計画されている道路の改修又は道路の閉鎖/通行止めたとえば、要人訪問のために起因して日1と日2ではユーザに返される最も近いショップデータが異なるといったことがあり得る。注文が1つのステーションから別のステーションに渡されるときたとえば、選択、梱包、出荷ステップ及びこれらの類を有するウェアハウスにおける注文充足プロセスの間に、このパイプラインの間の注文のスナップショットをカメラが撮り、システムによって注文がどのように充足されるかを記録し、又はジャーナルに残すことができる。損失防止要員は、特定の注文がどのように満たされたかを説明するジャーナルにアクセスすることによって損失又は苦情ケースを調査することができる。実践においては、複数のテクノロジの効率的な統合によってこの操作を実現できる。たとえば、追跡、注文処理、カメラ、及びカメラの位置及びFOV視野、処理済みの注文を承知している制御モジュールが、画像を取り込み、それをマルチメディアサーバに格納するべく準備することをカメラに指示する。コントローラは、タグ読み込みイベントによってトリガされ、かつ期待されるタグ番号注文と関連付けされるとのマッチングが行なわれるアクションを用いて各カメラを予め設定することができる。コントローラは、タグ読み込みイベントに応答して注文の画像を取り込むことができる全てのカメラを予め設定することができる。また、各アクションは、取り込み済みのマルチメディア情報をどこに格納するかについてのインストラクションも含む。さらにまたコントローラは、期待されるタグ読み込みイベントが所定の時間窓内に観察されない場合にトリガされて期待される場所に注文が現われなかったか否かを検出するアクションも構成する。それに加えて、類似/同じ注文から収集された以前のデータに基づいて時間窓の学習が行なわれる。さらにまた、期待される読み込みが生じなかった場合には、そのイベントが例外/異常アラームを生じさせて経営者の注意を向けさせ、問題の調査及び修正を行なわせる。その種の場合においては、システムが経営者への通知を行なう一方で、経営者と労働者の間のUC通信を起動することができる。小売POSトランザクションの場合においては、現金トランザクション、特定価格しきい値を超えるか、又は特定の注目アイテムたとえば、SKU番号に基づくの返品、クーポン又は割引を伴うトランザクション、支払セグメント、特定のクレジットカードタイプ、特定のキャッシャ等の特定の業務を損失防止LP要員が調査する。関係のある部分を含むマルチメディアビデオ、オーディオ、顔等記録のセグメントをLP要員がピンポイントで指摘できることは有益である。LP要員に必要なマルチメディアセグメントを与えることは、LP要員が自分の仕事をより効率的に行なうことを可能にする。[位置認識注文処理]この開示の態様は、ファーストフードのドライブスルー業務等の現場又は図6に示されているように先に注文して後に受け取る形を容認するそのほかの現場のための位置認識注文処理を提供する。位置認識注文アプリケーションは、たとえば顧客の無線デバイス、たとえば携帯電話76又はそのほかのモバイルデバイス上で実行できる。このアプリケーションは、ネットワーク101に接続され、ステップS60において実行される、顧客の位置に基づいて近隣のドライブスルー現場を見つけ出すサービスを使用する。ステップS61においては、アプリケーションがオーディオ警報又はそのほかの形で顧客に近隣の商店について顧客が運転中かそのほかの形で移動中に通知する。ステップS62においては、顧客が近隣の商店のうちの1つを選択し、その商店で入手可能なアイテムのメニューについて尋ねる。ステップS63においては、アプリケーションが顧客に入手可能なアイテムを知らせる。顧客が注文を希望している場合には、ステップS64においてアプリケーションが運転している顧客が気を散らさないように、たとえば発話インターフェイスを使用して注文を取る。ステップS65においてアプリケーションが顧客に注文を確認した後、アプリケーションは、ステップS66において商店に注文を提出し、受け取りのためのコードを獲得する。アプリケーションは、ナビゲーション案内を顧客に提供することもできる。顧客は、現場に乗り入れて現場にコードをたとえば、携帯電話のスクリーン上のチケットを見せることによって通知し、注文品を受け取る。このソリューションは、注文取り及び支払のステップを自動化する。支払は、顧客が到着したときに現場によって処理されるか、又は携帯電話76によって電子的に行なわれるようにできる。したがって、労働及びトランザクションの時間ならびに費用を削減すること、トランザクション時間を低減すること、自動化された集金に起因してLP機会を低減すること、消費者の待ち時間を短縮すること、及び混雑の緩和から顧客への提供がより多くなることから商店当たりの利益及び収入を増加することができる。商店/現場の効率をさらに増加するために、見積による顧客の到着時刻に基づいて注文品をスケジュールし、準備することができる。たとえば、システムが顧客から携帯電話76を通じて注文を受け入れた後、システムは、顧客の位置を受信することによって到着時刻を見積もる。車内又は携帯電話76のナビゲーションシステムからの情報が、注文処理システム78クラウド-ベースとすること又は受け取り現場の位置にあるものとすることができるに通知し、続いてそれが到着時刻情報と見積による注文品準備時間を組み合わせて顧客の注文品の準備をいつスケジュールするべきかを決定する。ちょうどの時間の注文品の準備によって、顧客は、できたての食品又はそのほかのアイテムを受け取り、それによって顧客満足が向上する。さらに商店の調理場は、その後、食品をより効率的に準備することが可能になる。開示の1つの態様においては、注文処理システム78が、顧客の注文品を準備し、提供することになる労働者の顔の画像を顧客に送信することもできる。顧客は、ドライブスルーに到着したときにその労働者の顔の画像を顔認識システムに提示し、それにより通知システムページャ、音声通信システム、及びこれらの類等を通じて顧客の注文品の受け取りがその労働者に知らされる。注文処理システム78は、注文及び支払に関連付けされたコードクイックレスポンスQRコード登録商標及びこの類を送信する。顧客は、ドライブスルーに到着したときにそのコード無線デバイス/電話76上の画像とすることができるを注文コード認識システムに提示し、それが労働者に注文品の受け取りのための顧客の到着を知らせる。また、人口統計年齢、性別、人種等に基づく顧客のカウントを使用し、労働力管理システムが、期待される顧客トラフィックの人口統計と労働力を整合させて、それにより顧客ケア及び顧客経験を向上させることもできる。[顧客検証]図9-10を参照すると、顧客が到来してドライブスルー施設等の現場から自分の注文品を受け取るとき、システムは、顧客の身元の検証、すなわち注文した顧客が注文品を受け取ろうとしている顧客と同じであることの検証が可能である。顧客が注文を行なうとき、商店の従業員が顧客の顔を見ながら注文に取り付けられた顔画像との突き合わせを行なうことによって容易に顧客を識別できるように、顧客の顔の画像を含むデータがシステムに提供される顧客のスマートフォンから、又はCRMを通じて予め格納されていること等。代替として、商店の従業員が顧客の顔のマッチングを視覚的に確認することに代えて、注文している顧客の顔の画像と注文品を受け取る顧客の顔の比較に顔検出及び認識システムを使用できる。業務効率の増加のために、顔認識システムが注文品を受け取る顧客の身元を検証できない場合には、顔認識システムから労働者に、顧客の顔の検証をさらに行なう必要がある旨を喚起できる。労働者は、グラフィカルユーザインターフェイスGUIを使用して注文品を受け取ることが期待される者の顔の画像を表示できる拡張機能付きの眼鏡を装着することができる。注文プロセスが修正され、また注文処理サービスは、顧客が注文品を受け取るときに見せることになる注文コード限定ではないがQRコードを含むも返す。顧客に送信されるQRコードは、たとえば、顧客の名前、モバイルデバイスの一意的デバイス識別子UDID、携帯電話番号、CRM会員番号、ナンバープレート、注文番号等から獲得されるエンコード済み情報を含む。このコードは、現場にも提供される。図10は、顧客が注文コードを受信した後に識別される例示的な態様を示している。顧客が乗り物に乗って施設に到着すると、ステップS101においてナンバープレート読み取り器88が顧客のナンバープレート情報を収集する。ステップS102においては、フェムトセル等の無線プロトコルシステムが顧客のUDID情報をその顧客のスマートフォン76から収集したとえば、フェムトセルが注文処理システムを有効にしてデバイス又は会員データベースからの登録を容認する、その結果、システムは、顧客のナンバープレート及びモバイルデバイスのUDIDを使用して顧客についてのデータを蓄積する。ステップS103において顧客が自分の携帯電話上のQRコードを見せると、QR認識モジュールがそのコードを検出し、コードの抽出及びデコードを行なう。QR認識モジュールは、注文されたアイテム、LPR及び無線プロトコルシステムによって収集された注文処理システム内の情報に照らしてその情報をチェックする。2又はそれより多くの又は、それに代えて全ての情報項目が容認可能な整合のために必要とされることから、システムは、注文品を受け取る顧客が注文を行なった顧客であることを検証できる。上記のシステムは、QRコードがエンコードされる方法に関して強化することが可能であるすなわち、UDID、顔画像等から演繹される鍵の使用によって暗号化できる。代替実施態様においては、システムが、電話の位置GPS又はそのほかのジオロケーションによって又はソシアルメディアサイト会員の情報がわかっている場合をチェックできる。前述のシステムは、顧客の到着レートを決定することができる。たとえば、カメラ44又はそのほかのセンサが、ドライブスルーの入口を観察し、自動車がドライブスルーレーン内に進入したか否かを検出する。続いてシステムは、これらの進入イベントを収集し、毎時間の到着カウントデータを生成する。任意の所定時間にわたる到着レートは、同一時間間隔のカウント標本の平均を取ることによって計算される。上記のシステムは、連続学習モデル及び現在の観察を使用することによって、期待されるより異常に高い顧客到着レートも検出できる。システムは、現在の時間間隔及び最後のアラームタイムスタンプについて期待される/学習された到着レートに関して最後のサービス時間移動窓内における到着の数のときにレポート又はアラームを生成できる。上記のシステムは、さらに、以前の学習済みモデル及び現在の観察に基づき、レポート又はアラームを生成することによって、期待されるより異常に低い顧客到着レートも検出できる。システムは、周期的に最後の到着イベントを、現在の時間間隔について期待される到着間時間に照らしてチェックできる。時間的寸法における離隔が、現在のタイムスタンプのための学習済みの到着間時間に関して期待されるより長くなっており、最後のアラームタイムスタンプが期待される到着間時間を超える場合には、この方法がアラーム又はレポートを生成してその状況を知らせる。図11に示されているとおり、さらに上記のシステムは、顧客の到着順序に基づいて顧客の注文の順序を並べることができる。乗り物が現場に到着するときにそれのナンバープレートを読み取るナンバープレート読み取り器LPR88は、乗り物の到着順で乗り物のドライブスルーナンバープレートリストLPを生成する。注文処理システムは、顧客が受け取り窓に到着する順序での顧客への注文品の引渡がより容易にできるように、できあがり顧客注文品の注文品できあがりリストを参照し、それらの注文品をドライブスルーナンバープレートリストに対応させて並べる。[損失防止LP]この開示の態様は、自動化されたマルチメディアイベントサーバ内の損失防止/商店セキュリティビデオ複数の商店からのものとすることができるをリンクしてそれらの類似点を明らかにし、組織化された窃盗組織の識別を補助することによって損失防止の回避において援助する。LPケースはそれらの内容の類似性に基づいてランク付けされる。LP要員は、LPビデオを調査し、それらのリンクを有効にすることができるイベントマルチメディアジャーナル72を用いてLPビデオの間の閲覧のためのリンクを増加させる。リンクされた閲覧は、調査するべきビデオの数を低減し、LP要員の焦点をより長々しくなく、より関連のあるビデオのセットに当てさせることによってLP要員の有効性を向上させる。LP要員は、したがって、より容易にビデオ内容の類似性を思い出すことが可能となり、それによって調査コストを削減する一方、LPマルチメディアデータのソート及びリンクによってシステムの効率が向上する。図12は、クラウドサービスを使用する、この開示の特徴に従ったリンクされた損失防止システムの例を示している。この開示の特徴は、図13-14に示されているとおり、LPケースの間における相関のために顔データのセットを使用する。顔の特徴のセットがメタデータの形でLPビデオ内に存在し、LPiとLPjの間における内容の類似性の判断に使用される。LPサーバ90は[LPi,FVi]タプルを含み、それにおいてFViは、LPiのメタデータを含むFVは、顔特徴ベクトルとして定義される。FViは、異なる数のメタデータ特徴を有することができる検出された顔、POSアイテム等の数に起因する。図13及び14において、LP1={{},{},{},..}及びLP2={{},{},{},..}は、それぞれ、検出済みオブジェクトのそれぞれについての顔のセットを有する。LP1∩LP2は、両方のLPケース内に共通する者を示す。LP1∩LP2のスコアは、LPケースのランク付けに使用できる。より高い相関は、相関されたLPケースが関連付けされたことを意味する。DLP1,LP2は、内容の類似性を示す。スコア関数は、正確度時間間隔,カメラのエリア,カメラID∈[0,..,100]によって定義されるとおり、特定の観察されたエリアの正確度について掘り出された結果からの追加の情報を有することができるたとえば、特定の時間間隔及びカメラの視野FOV内の特定のエリア/領域で獲得された標本。さらに、パン-チルト-ズームPTZが使用され、ホームポジション情報が、正確度時間間隔,カメラのエリア,カメラID,PTZ∈[0,..,100]によって定義されるとおり、正確度関数の部品になるすなわち、PTZ座標情報を考慮する必要がある。顔検出の正確度はカメラ及びPTZ内のビューに依存し、ホームポジションは、そのビューを指定する1つの方法である。カメラの静的及びPTZ視点の間におけるリンクがPTZカメラのビューによって影響を受けることから、カメラ間における目標軌跡をリンクするときにもPTZのホームポジションが重要になる。この情報は、ビデオストリームメタデータ内において運ばれる。これについても注意が必要であるが、顔特徴を含むメタデータに加えて、たとえばPOSトランザクションデータ、報告書情報及びこれらの類を追加的に含むことができるメタデータもまたビデオ画像に関連付けできる。別の態様によれば、各LPiがグラフのノードとしてモデリングされ、アルゴリズムが、LP1∩LP2の関数として、LP1をLP2に接続するリンクに強度値を割り当てることができる。その後、ランク付けアルゴリズムが、LPビデオの接続性の強度に起因して強い接続を伴ったLPケースのグループグラフ内の島を選択することができる。図8は、LPi∩LPjのスコアに基づいてリンクされたLPビデオのグループを示しており、それによってシステムは、人々の共通集合たとえば、LP出来事に責任を有するを抽出することができる。ビデオをリンクするコストは、オンデマンドのスケーラブルクラウドプラットフォーム上で走るシステムを使用することによって抑えることができる。ユーザは、必要時にその種のサービスを利用することが可能であるLP出来事の数と結びつけられ、それが期待される出来事レベルを超えるときにこのサービスをトリガする。サービスのトリガは、LP事例を、それらの時刻及び場所の類似点を使用することによって選択して、演算時間を短縮する。また、顔解像度向上モジュールが、利用可能な顔画像の多くの部品を利用してより高い解像度の顔画像をたとえば、超解像度テクニックによって獲得すること、又は3D再現された顔画像を獲得することができる。窃盗防止のための顔データの認識に加えて、又はそれに代わるものとして、システムは、損失防止下位イベントデータを、それが小売窃盗に関係するとき、複合イベントとして記録し、格納し、小売窃盗が進行中のときにはリアルタイム警報を発生する能力を有する。たとえば、特定の小売窃盗組織が、次に示すシーケンスのような各小売窃盗イベントについての標準的な手口、すなわち、1仲間Aが商店の後方に店員の注意を向けさせる;2仲間Bが床の上に倒れることによって救急を要する振りをする;3仲間Cがたばこを掴み取り、店外に走り出る、といった手口を有しているとした場合に、これらの下位イベントに関係するデータマルチメディア及びメタデータを含むがシステムによって格納され、特定の小売窃盗組織に対応するとして識別される。その後に続いてシーケンス1及び2が始まり、店内センサ42、44、46、48、50によって識別されると、システムが、可能性のある小売窃盗が進行中であることについて経営陣に警報を発し、それによって経営者に介入の時間を与える。上で述べた損失防止システムの態様は、返品詐欺を最小化するために顔特徴を使用して返品の検証を行なうことができる。CRMシステムによって扱われるポイントサービスの場合においても、顧客アカウントに関連付けされる多くの顔特徴が存在し得る。顧客が購入を行なうとPOS近傍のカメラが顧客の顔の画像を取り込み、その後に続いて顔検出及び特徴抽出が実行される。その後、そのトランザクションが、抽出された顔特徴とともに格納される。顧客が返品のために商店に訪れたとき、POS近傍のカメラが返品中の顧客の顔の画像を取り込み、それに応答して返品中の顧客の顔特徴が、POSトランザクション項目に加えてアイテムを購入した格納済みの顧客の顔特徴に照らして確認される。返品トランザクションが、返品中の顧客の顔特徴がそのアイテムを購入した顧客の顔特徴と整合するか否かということに少なくとも部分的に基づき、不正行為に関して評価される。このことは、キャッシャに、返品に係るアイテムを誰が購入したかについて確認し、顧客の返答を評価する機会を少なくとも与える。このシステムは、返品の認証及び承認のための集中又はピアツーピアキテクチャを使用することによって複数の応用のために、たとえばあるアイテムが商店Aから購入されたがそのアイテムが商店Bに返品されるといった状況において使用できる。POS顔検出及び特徴抽出に続いて、顧客のクレジットカード又はそのほかの顧客に関連付けされたアカウントバイオメトリックデータ又はバイオメトリックデータの認証のためのサービスアドレスを含むことができるから獲得される信用に照らして検証を行なうことができる。また、POSが端末両側に顔検出カメラを有している場合には、顧客及びキャッシャ両方の顔を返品マルチメディア記録に含めることもできる。キャッシャを向いているカメラは、キャッシャが、POSトランザクションが自分の顔を含むことが可能なビデオ画像を含むことになり、システムが感情分析のためにそれらのビデオを使用し、さらにその後の分析のためにそれらのビデオ画像に自動的に註釈を付けることが可能であると承知することから、従業員による窃盗の抑止力となり得る。返品マルチメディア記録は、適切なレベルの顧客サービスを提供するために、見掛け及び音声/発話データから顧客及びキャッシャの感情分類を含むことができる。システムは、返品中の顧客が、返品受付に到来する前に店内にいたか否かをチェックすることができる概して、返品又は顧客サービスカウンタは入口にあり、返品を行なう顧客が直接返品カウンタに向かうという挙動が期待されている。しかしながらこの仮定は、データが収集されて、この仮定が正しいか否かを明らかにする分析がなされるときに検証される。返品中の顧客が店内を歩き回っていたという事実は、その顧客がアイテムを掠めて詐欺的行為としてそれの返品を試みていることを示している可能性がある。それに代えて、POS顔検出及び特徴抽出を顧客が使用すること、たとえばレシートを見つけられなかった顧客が返品を行なう場合にレシートの代わりとして使用することができ、システムがその顧客の顔とそのアイテムの以前の購入を関連付けする顧客情報を検索することができるので、それによって顧客の買い物経験を高めることができる。[待ち行列管理]図15を参照すると、この開示の態様は、顔検出及びマッチングを待ち行列管理目的のために使用することによって現場/商店業務を向上させる商店管理のシステムも提供する。図15は、システムの概略図、商店経営者ディスプレイ96、及び顧客が円によって表わされた待ち行列Q1-Q5を示している。このシステムは、前述した、顔を検出して顔特徴ベクトルを抽出し、顔データを顧客テーブルモジュール92及び待ち行列統計モジュール94に送信するシステムを使用する。システムは、POSインタラクションデータ及び顔データを収集し、待ち行列統計モジュール94に送信することができる。顧客テーブルモジュール92は、受信した顔が顧客テーブル内にすでにあるか否かを判定する。待ち行列統計モジュール94は、POSイベント/データ及び顔データメタデータの一部とすることができるを用いてビデオフレームの註釈付けを行ない、顧客テーブルモジュールから待ち行列への顧客到着時間を獲得し、キャッシャパフォーマンスデータWID、WIDServiceTimeをナレッジベース98から獲得し、それぞれの完了POSトランザクションについてのキャッシャパフォーマンスをデータウェアハウスに挿入し、各待ち行列についての平均顧客待ち時間を評価し、リアルタイム待ち行列ステータス情報を商店経営者ディスプレイ96に送信する。商店経営者ディスプレイ96は、リアルタイム待ち行列パフォーマンス統計及び、リアルタイム待ち行列ステータスならびにキャッシャの期待される作業パフォーマンスデータWID、WID_ServiceTimeに基づいて待ち行列Q1-Q5の負荷の増加を示す視覚的な警報を表示する。商店経営者ディスプレイ96は、各待ち行列ステータスを経営者等に、視覚及び/又は聴覚レンダリングによって通知することもできる。上記のシステムは、良好な質の顔特徴を選択して、マッチングの正確度を増加させる一方で送信されるべきデータの量を減ずることが可能である。また顧客テーブルモジュール92は、良好な顔表現のセットを選択して必要なストレージを低減し、かつマッチングの正確度を増加させることができる。さらに、註釈付きビデオフレームデータを自動化されたマルチメディアイベントサーバ72内に保存すること、自動化されたマルチメディアイベントサーバがそれらの内容の類似性を用いてリンクすること、商店経営者ディスプレイ96が自動化されたマルチメディアイベントサーバからアクセスし、リンクされた撮影済みビデオを閲覧して待ち行列に入る前の顧客の位置を抽出することができる。商店経営者は、この情報を用いて、顧客を別の待ち行列へ移動させるか否か、新しい待ち行列を開けるか否か、あるいは待ち行列を占めるか否かを決定することができる。[パーソナル化されたマーケティング]図16は、顔セットによるマッチング物体軌跡によってパーソナル化された宣伝及びマーケティングの有効性のためのシステムを示している。このシステムは、前述した複数カメラ顔検出及びマッチングシステムを使用して店内のマーケティングビデオ上等の宣伝をパーソナル化し、その種のパーソナル化した宣伝の有効性を、キャンペーン後の対象の挙動を追うことによって追跡する。ステップS161において顧客が現場又は商店に入り、それによりステップS162においてその顧客の身元が、前述した複数カメラ顔検出及びマッチングシステムの使用により検出される。注意を要するが、その者の実際の身元名前等は、システムの動作に必要ではなく、一意的に個人が識別され、商店全体にわたって追跡されるだけでよい。それに代えて又はそれに加えて、顧客は、スマートフォン76等の無線デバイスをジオロケーション又は他の無線システムを介して使用するか、又は商店のキオスクを使用してチェック-インすることができ、それによりその者の実際の身元が獲得される。顧客の身元実際又はそれ以外が検出されると、年齢、性別、人口統計、髪の色、体型等の身元特性が抽出される。ステップS163においては、宣伝内容パーソナル化エージェント202が、抽出された身元特性を使用してカスタム/パーソナル化宣伝内容を決定する。宣伝内容が決定されると、1つ又は複数の宣伝A1、A3、A5が、ステップS164において顧客が見るために、店内ディスプレイ204又は顧客の無線デバイスを介して顧客に送られる。表示されるこれらの宣伝は、その後の検索のためにデータベース内に格納される。好ましくはステップS161-S163がステップS164の前に生じる。これについても注意される必要があるが、決定されるカスタム宣伝は、予め作成済みの宣伝206から検索すること、又はちょうどのタイミングのベースで一意的な宣伝を準備しそれには、たとえばユーザの名前及び/又は顔を含めることもできる、独特の買い物経験を作り出すこともできる。また、表示される宣伝1つ又は複数が、商店のエリアへの顧客の経路設定を行なうこともできる。カスタム宣伝を見た後の顧客は、ステップS165において、ビデオカメラ44又はそのほかのセンサたとえば、ユーザの無線デバイスの信号を追跡するためのセンサの使用により商店全体を通じて追跡され、それにおいては、顧客が各エリア内にどの程度長く立ち止まっていたか、顧客はアシストを求めたか否かといったことに関係するデータも含め、顧客が訪ねた商店のエリアが検出されて格納される。顧客が商店を出た後、ステップS166において、顧客が購入したか否か、購入した場合には購入したアイテムが宣伝の中で顧客に伝えられたものだったか否かが決定される。その後この情報は、将来的な参照及び分析のために格納される。たとえば顧客が訪ねた店内のエリアに基づいて、その顧客の次回の来店時にその顧客に異なる宣伝のセットを表示することができる。この情報を用いて、商店の顧客トラフィックの分析が集計され、宣伝内容の有効性のランク付けに、たとえば、顧客が宣伝を見た後に向かったところ、宣伝内容を見た顧客の数、宣伝を見た後に宣伝のねらいであった場所に向かった顧客の数、宣伝を見た後に宣伝のねらいであった場所に向かった顧客の人口統計、ねらいであった場所において顧客が費やした平均時間、与えられた宣伝を見た顧客のうちねらいであったアイテムを購入した顧客の数を測定することによって利用される。このようにして顧客に提示された宣伝の有効性を、各顧客の人口統計に関する宣伝の有効性を含め、決定することができる。また、このシステムが、ネットワーク/クラウドサービスを伴うイベント管理を含めて複数の商店にわたって使用できることにも注意されるものとする。パーソナル化された宣伝及びマーケティングの有効性のためのシステムの例として、店内において識別された買い物客に靴及びベビー用品についての宣伝を見せたが、靴フロアだけを訪れ、そこから購入した場合には、システムが靴の宣伝を成功として、かつベビー用品の宣伝を失敗としてログすることができ、それにより商店の経営陣は、その顧客の人口統計又は全体のために異なるタイプのマーケティングキャンペーンを決定することができる。この顧客がベビー用品フロアを訪れ、有意の時間を店内で費やしたが、購入しなかった場合には、おそらくは商店の経営陣が商品のタイプ及び/又は配置の評価を行なう必要がある。またその種の状況においては、顧客が商店を出るときに、期待された目標エリアを顧客が訪ねたか、又は訪ねなかった商店のエリアに基づいて追加の宣伝又は何らかのタイプの動機付けクーポン、割引コード等を提示することができる。[マルチメディアイベントジャーナル]図17図2-3の別バージョンを参照すると、この開示の態様は、上で述べた特徴のいずれかとともに使用できる自動化されたマルチメディアイベントジャーナルサーバEJS230も提供し、これが、限定ではないがPOS44、ビデオ44、ユニファイドコミュニケーションUC46、現場アクセス制御48及び施設/エコ制御50、CRM210、サウンドレコーダ212、バイオメトリックセンサ214、位置センサ216、及びこれらの類を含むイベントセンサ源を介して、応用固有の記録が行なわれるマルチメディア註釈の作成を自動化する。EJS230は、ADSと類似の機能たとえば、イベントシーケンスマイニングを提供するが、EJSは、下位イベントから作られる複合イベントを表示してユーザが現場の異常を容易に識別して適切なアクションを取ることを可能にする業務インテリジェンスBIダッシュボード232図18に示すとして表示可能な、詳細を後述するマルチメディアイベントジャーナルも提供する。EJS230は、応用固有のイベントを定義することが可能であり、ユーザがそれをカスタマイズすることができる。またEJS230は、イベント及び下位イベントから註釈データが収集される態様を定義することも可能であり、さらに関係するマルチメディアデータの出来事を効率的に、統一されたビューで検索することも可能である。EJS230は、上記のイベントシーケンスマイニングに基づいて収集済みのイベントデータから頻繁にあるエピソードを決定し、既知のシーケンスをはじめ異常の検出のためのシーケンスモデルを生成する。たとえば、異なるマルチメディアソースからの下位イベントから集成される複合イベントを次のようにして生成できる。a.キャッシャが不在で開いているキャッシュレジスタ/POS端末は、長い時間期間にわたってキャッシュレジスタ/POS端末が開いており、そのキャッシュレジスタ/POS端末にキャッシャが誰も付いていないという組合せ下位イベントに基づくことができるPOSイベント、監視イベント、どのくらい長いかについて抽出された知識等の組合せ。b.損失イベント発生時の警備員からの応答をまったく含まない損失防止/幽霊返金の検出前述。図17に示されているとおり、ステップS170においてはEJS230が、センサ44、42、46、210、212、48、214、216から、メタデータ及び取り込み済みイベント及び媒体データを含むデータを受信する。その種のメタデータは、ビデオイベントメタデータ、トランザクションイベントメタデータ、及びイベントメタデータを含むことができる。ステップS172においては、このメタデータのイベントシーケンスマイニングが前述のとおりに実行される。その後、ステップS174において、複合応用イベント管理システムが識別済みの異常な下位イベントから複合イベントを作成する。ステップS176においては、自動化された統一イベントジャーナルレポーティングマネージャが、レポート、警報、及び/又はBIダッシュボード232上で見るための表示を作成する。ステップS178においては、複合イベント及び下位イベントを含むデータの統一ビューが、コンピュータ100上のビューワを介した表示のためにGUIの形式で作成され、ユニファイドコミュニケーションもまた、そのほかの警報の形でコンピュータ100に転送できる。ネットワークサービス240の統合によりシステムは、さらに、異常スコア参照を伴う異常な相関済みイベントについての複数の現場にわたる業務インテリジェンスをインテリジェントに見つけるためのデータマイニング、フィルタリング、及び集計を含む複数の商店イベント管理をサポートすることが可能である。容易な観察及びサーチのための複合イベントの体系化されたビュー、及びユニファイドコミュニケーションケイパビリティ、フィルタリング、及びシステム構成要素センサ44、42、46、210、212、48、214、216からの異常イベント検出の集計を複数の現場にわたって結合するマルチメディアレコーダを伴う自動化されたUC通知。図18は、この開示の態様に従って、たとえばコンピュータのディスプレイ150上に表示される例示的なイベントジャーナルBIダッシュボード232を示している。BIダッシュボード232は、ユーザによる容易な理解のために現場及びイベントに関係する情報を表示する6つのエリアを有する当業者は、ダッシュボードが6つより多くの、又はそれより少ないエリアを表示できることを理解するものとする。エリアD1は、現場及びイベントに関係する全般情報を示し、それには日付、顧客数、トランザクション数、イベント数重要度によってランク付けされる及びこれらの類が含まれる。エリアD2は、モニタされている現場の空間的なビュー又は鳥瞰図を示している。エリアD2は、ユーザが同時に2つの、又はネットワークされた現場の観察を希望しているか否かに応じてズームイン又はズームアウトすることができる。エリアD3は、リンクラインLを使用して下位イベントがリンクされ、複合イベントE5、E14、E23が示されるインタラクティブ異常度パターンビューワを示す。D3は、多様なセンサ入力44、42、46、210、212、48、214、216についての下位イベントを示す。エリアD3内には5つのタイプのセンサ入力カメラモーション、POS、AC/RFID、顔検出、所在図/ヒートマップが示されているが、5つより多く、又は少ないセンサタイプが表示できることを当業者は認識されるものとする。各センサは、最も古いエリアD3の左側から最も新しいエリアD3の右側に向かってエリアD3にわたる時間的シーケンスで下位イベントを示す。この方法においては、ユーザが、たとえばポインティングデバイス170を使用し、デジタルビデオレコーダによく似た形で複合イベント及び下位イベントの巻き戻し及び早送りを行ない、所望のイベント又は下位イベントを表示させることができる。また、これについても注意されたいが、エリアD1内に複合イベントE5、E14、E23を表示して複合イベント1つ又は複数の場所を現場に関して示すことが可能である。エリアD3は、センサイベント、すなわちカメライベントCI、C2、C3、C4、C5、C6、C7、C8;POSイベントP1、P2、P3、P4;AC/RFIDイベントA1;顔認識イベントF1、F2、F3、F4;及び所在図/ヒートマップイベントL1、L2を示す。各センサは、使用を容易似するために異なるアイコン又は色により表わすことができるここでは、カメライベントが楕円により、POSイベントが矩形により、AC/RFIDイベントがプラス記号により、顔認識イベントがスマイリーフェイスにより、所在図/ヒートマップイベントが地球マークによりそれぞれ示されている。同様に、下位イベントをリンクするリンクラインLを色コード化するか、又はそのほかの形で各複合イベントの一意の識別を可能にすることができる。エリアD4は、現場のカメラビューを示し、これをビデオ又は静止画のいずれとすることもできる。カメラビューは、現場のライブフィード、又は複合イベントもしくは下位イベントに関連付けされた記録済み画像のいずれとすることもできる。またカメラビューは、画像に関係するデータ、たとえば下位イベント、商品のタイプ、キャッシャのID、及びこれらの類を用いて註釈付けできる。エリアD5は、ユーザによるすばやい参照のために最も最近の複合イベントE5、E14、E23のリストを示す。エリアD6は、相関済み下位イベントを含む最も最近の下位イベントのリストを示す。これについても注意されるものとするが、ユーザは、ダッシュボードの1つのエリア内に示されている下位イベント又は複合イベントをクリックするか、マウスオーバーするか、又はそのほかの形で作用を及ぼし、そのイベント又は下位イベントに関係する追加の情報をダッシュボードのほかのエリア内において獲得することが可能である。たとえば、複合イベントE14に作用を及ぼすことにより、ユーザは、エリアD4内においてその複合イベントの画像及びそのほかの、限定ではないが、サウンド、ジオロケーション、POSデータ、現場アクセスデータ、顧客情報、及びこれらの類を含むマルチメディア情報を得ること、かつ/又はエリアD6内において相関済みのイベント詳細を得ることができる。図19は、イベント及びトランザクションマルチメディアジャーナルサーバ72内に格納されている複合イベントE14の概略図を複合イベントジャーナル又は記録の形式で示している。複合イベントE14は、下位イベントC5、C6、P2、A1、及びL2、及び鍵となる下位イベントC7、P3を含み、通常それらは鍵でない下位イベントより高い異常スコア値を有する。システムは、鍵となる下位イベントに対する相関すなわち、より後になって鍵となる下位イベントが検出されるまで鍵でない下位イベントの重要度が決定されないことがあるのバックトラッキングに基づいて鍵でない下位イベントC5、C6、P2、A1、及びL2を複合イベントの部品として含むことができる。上記のシステムを伴って、BIダッシュボード232は、ビデオ及び関係する鍵となる下位イベント及び鍵でない下位イベントに関連付けされた情報を、ダッシュボードとして統一されたビューの形又はコンピュータ100及びモバイルデバイス76へのレポートの形で表示することができる。システムは、経営者が注目活動を観察するためのジャーナルを、出来事に基づいて、又は業務インテリジェンスコンテキストで自動的に生成することが可能であり、それによって長々しい記録を見る必要をなくして経営者/ユーザの時間が節約される。図20は、この開示の態様に従ったイベントジャーナルサーバデータモデルの図解であり、図21は、この開示の態様に従ったイベントジャーナルインターフェイスデータスキーマの図解であり、次に示すサンプルのXMLコードを用いてそれを表わすことができる。例として述べるが、ファーストフードレストランの調理場で従業員同士が喧嘩しているという状況においては、この間に食物が作られることがない。また、ドライブスルーの顧客が食物を注文し、その喧嘩の直前にキャッシャがレジスタを開けたとする。食物が調理場から出てこないことから、キャッシャはレジスタから離れ、調理場で何が起こっているのかを確かめに行く。この遅延に起因して、ドライブスルーレーン内にはますます多くのドライブスルー顧客が待ち行列を作ることになる。POSレジスタの抽斗は、特定時間期間にわたって閉じられることなく開けられたままであり、そのシーン内にはキャッシャがいない。最終的に数人の顧客は、注文することなくドライブスルーを離れることを決心する離脱又は立ち去りという。後述するとおり、ジャーナル又は記録としてキャッシャ不在で開けられたままのレジスタ及びドライブスルー離脱の複合イベントE14が作られる図19参照。例として述べるが、システムが最初にPOSレジスタが、学習されたしきい値を超える特定時間期間にわたってオープンモードにあること鍵となる下位イベントP3を検出すると、システムは、相関済みのイベントたとえば、セキュリティカメラ等を自動的にチェックし、時間及び空間的場所的な近さ要因に関して相関させることができるイベントのバックトラッキングを行なう。システムは、これらの相関済みイベントを見つけるとイベントジャーナルからPOS正面にキャッシャがいないこと人の動きがないことC6を取り入れ、手前の動き警報まで遡ってキャッシャがレジスタを開けたままいつそこを離れたかを明らかにする。またシステムは、鍵となる下位イベントであるドライブスルー顧客離脱の下位イベントC7を見つける。調理場のカメラもまた、異常な歩き回り及びエリア内の人数C5を検出する。鍵でない下位イベントは、カメラの異常な人数及び歩き回りイベントC5、POS販売イベントP2、人の動きなしキャッシャ不在下位イベントC6である。システムは、これら全てのイベントを系統化し、関係する鍵でない下位イベントの詳細及び媒体ビデオ、スナップショット、及びこれらの類へのリンクを伴う鍵となるオープンPOS異常出来事の下位イベント及び鍵となる離脱の下位イベントとしてリンクする。キャッシャ不在の検出は、ビデオから動いている物体が検出されないこと、POS端末のキャッシャに面するカメラのビデオから顔が検出されないこと、又は無線から従業員タグの読み取りがないこと等からシステムによる推論が可能である。キャッシャ不在の状態は、追加として、又は代替として、生データたとえば、無線、処理済みデータビデオからのメタデータ、又はいくつかの組合せ移動物体ためのビデオからのメタデータ及び顔検出、又は移動物体の色ヒストグラムをチェックして販売要員がいるかいないかを見分けること、又は移動物体の上半身のロゴをチェックして物体が販売要員/従業員であるか否かを見分けること等から直接、単一入力によって、又はほかの入力とともに推論が可能である。システムは、BIダッシュボードスクリーン232のエリアD2内の所在図上のビデオ画像を用いて警報を示し、UC通知を商店経営者のPC100及びモバイルデバイス76に自動的に送信する。統一されたビューへのデータの統合は、ユーザが事例の証拠及び処理を効率的に消化することを可能にする。複合イベントのハイパーリンク付きビューは複合イベントフォルダとも呼ばれる一意のクエリ結果表現をユーザに提供し、これらのリンクは、ユーザが関連性に基づいて複合イベントフォルダの間を移動することを可能にし、かつユーザ保全幹部又は警備員が与えられた状況を容易に理解することを可能にする。同一又は別の商店からの以前のマルチメディアLP記録がリンクできることは、ユーザが即座にこれらのイベントの間の関連性を見ることを可能にする。これは、ユーザが即座に、直前のデータとともに進行中の状況を評価することを可能にする。LP事例を利用して共通の軌跡を抽出し、特に目をかける無防備な通路を見つけ出すことも可能である。これがシステムにキューを与え、a動きが検出されるか、又は類似した顔が検出されたときに特定エリアのための分解能を向上させること、及び/又はb観察中のユーザの正面のモニタしているビデオを変更し、出来事をそれが生じている間に捕らえる機会を増加させることによってシステムの気付きLP予測の一種を向上/増加させることができる。したがって、システムは、日々の業務においてより順向性になり、よりユーザに役立つものとなる。たとえば、複合イベントフォルダは、POS記録からのデータ、各スキャンと相関される1つの下向きカメラからの画像、別のカメラからの顔画像、POS端末からのキャッシャの名前、及びこれらの類を含むことができる。組織化された小売犯罪の場合において、複合イベントフォルダが、これらの利用可能な属性をはじめ類似性ベースの関連性を使用することによってリンクされるときたとえば、顔の類似性が複合イベントフォルダの間にリンクを生じさせる、損失防止幹部が、これらのリンクされた複合イベントフォルダに効率的にアクセスし、調査することができる。複合イベントは、下位イベントセンサによって取り込まれた追加のデータを含む原始的なイベントに基づく。プレゼンタは、従属イベントデータを、データがXMLフォーマットされたドキュメントで表現される統一されたビューに集める。この表現は、レンダリング又は処理が可能である。別の例においては、この開示の非限定的な特徴によるシステムを使用して遅いドライブスルー及び離脱を識別することができる。ドライブスルーの注文として特別に大量の食物の注文があるとき、この状況が調理場のリソースたとえば、電子レンジを占有し、ほかのドライブスルー顧客のための特定タイプの食物たとえば、マフィンの生産を遅くする可能性がある。この単一の顧客の遅延は、待ち行列の先頭で全体のドライブスルーレーンの閉塞を生じさせ得る。その結果として、長く遅いドライブスルーレーンから顧客が離脱する。この開示の非限定的な特徴によるシステムは、ドライブスルーレーン内の長い待ち行列下位イベントを伴う自動車離脱下位イベント及び長いPOSトランザクション間隔下位イベントを検出する。システムは、容易にこの状況を理解し、時間的に近い異常な大量注文下位イベントまで遡ることができる。したがって、システムは、商店経営者又はオーナーに、異常の高い出来事がいつ生じたかを、相関された下位イベントの要約情報及び詳細とともに異常複合イベントジャーナルの形式で通知し、その後その情報を経営者に提供して大量注文を行なった顧客を待ち行列から外し、待ち行列から外れることと引き換えにその顧客が無料の注文品を受け取ることができるようにする。追加の例においては、この開示の非限定的な特徴によるシステムを使用してキャッシャの業務効率が通常より遅い状況を識別することができる。動き及びPOSイベントを、各キャッシャについて集計し、メモリ120内に記録することができる。遅いキャッシャは、個々のキャッシャの集計済みイベントからシステムのイベントマイニング結果と比較して検出し、フィルタアウトすることが可能である。したがって、遅い業務は容易に検出できる。さらに別の例においては、この開示の非限定的な特徴によるシステムを使用して返金エリアの正面に顧客を伴うことなくキャッシャがキャッシュレジスタを開ける状況を識別することができ、この状況は幽霊返金の疑いについてアラームをトリガする必要がある。システムは、POS開イベントとビデオ挙動イベント及びバイオメトリックイベント顔検出/認識を相関させて、この返品トランザクションのための顧客の不在を明らかにする。システムは、可能性のある返品詐欺イベントの通知を作成する。またさらなる例においては、この開示の非限定的な特徴によるシステムを使用してアクセス制御アラームがトリガされる状況を識別することができ、システムは、アラームの確認及び相応じた呼び出しの取り扱いを行なう警備員への呼び出しを生成する。過去のたとえば、警備員の能力が奪われているか、又は犯罪要素と連盟しているかのいずれかに起因する応答時間経験から学習される特定の時間期間内に警備員からの応答がない場合には、システムが、スキル及び場所データに基づいてほかの警備員に対する別の呼び出しを行なって急派することができる。本発明は、次に示す仮定の下に動作できる。a.それぞれの個別のシステムたとえば、POS、セキュリティ、ドライブスルーサービス、及びこれらの類が合理的に最適化された固定リソースプランニング。経験を積んだ商店経営者又は労働者は、通常のポリシーに従って負荷を平衡させて一過性の過負荷を取り扱うことができる。b.各個人のサービスレートは変動し得る繁忙時、ほかの皆がすばやく動くとき、又は経営者がいるとき等。c.サービスのスループット及びサービスの待ち時間は、顧客によって注文されたアイテムが異なることに起因した一様でないサービス時間及び注文品の到着のバースト性に依存する。本発明は、いくつかの例示的な実施態様を参照して説明されているが、この中で使用されている文言が、限定の文言ではなく、説明及び例証の文言であることが理解されるものとする。変更は、目下の陳述及び補正によるとおりの付随する特許請求の範囲内において、本発明の態様範囲ならびに精神から、それの態様において逸脱することなくなされ得る。本発明は、特定の意味、材料、及び実施態様を参照して説明されているが、本発明が特定の開示に限定されることは意図されてなく、むしろ本発明は、付随する特許請求の範囲内に含まれるような機能的に等価の構造、方法、及び用途全てに拡張される。コンピュータ可読媒体は、単一の媒体として示されているが、用語コンピュータ可読媒体は、集中型又は分散型データベース、及び/又はインストラクションの1つ又は複数のセットを格納する関連付けされたキャッシュ及びサーバといった単一の媒体又は複数の媒体を含む。用語コンピュータ可読媒体は、また、プロセッサによる実行のため、又はこの中に開示されている方法又は動作のうちの任意の1つ又は複数をコンピュータシステムにさせるインストラクションのセットを格納し、エンコードし、又は担持する能力を有する任意の媒体を含む。特定の非限定的かつ例示的な実施態様においては、コンピュータ可読媒体が、メモリカード又はそのほかの、1つ又は複数の不揮発性読出し専用メモリを収容しているパッケージ等のソリッドステートメモリを含むことができる。さらに、コンピュータ可読媒体をランダムアクセスメモリ又はそのほかの揮発性の再書き込み可能なメモリとすることも可能である。それに加えて、コンピュータ可読媒体は、ディスク又はテープ又はそのほかの、伝送媒体にわたって通信される信号等の搬送波信号を取り込むストレージデバイス等の光磁気又は光媒体を含むことができる。したがってこの開示は、データ又はインストラクションを格納することができる任意のコンピュータ可読媒体又はそのほかの等価又は後継の媒体を含むものと見なされる。この明細書は、特定の標準及びプロトコルを参照する特定の実施態様の中で実装され得る構成要素ならびに機能を述べているが、この開示がその種の標準及びプロトコルに限定されることはない。たとえば、インターネット及びそのほかのパケット交換網送信たとえば、WiFi、ブルートゥース、フェムトセル、マイクロセル、及びこの類のための標準は、最先端技術の例を表わしている。その種の標準は、定期的に、より高速であるか又はより効率的であるが本質的に同一機能を有する等価標準に取って代わられる。したがって、同一もしくは類似の機能を有する置換標準及びプロトコルは、それと等価であると見なされる。この中で説明した実施態様の例証には、多様な実施態様の構造の一般的な理解を提供することが意図されている。これらの例証が、この中に述べられている構造又は方法を利用する装置及びシステムの全ての要素及び特徴の完全な記述として働くことは意図されていない。この開示を検討すれば、当業者には多くのこのほかの実施態様が明らかとなり得る。このほかの実施態様が、この開示の範囲から逸脱することなく構造的及び論理的な代用及び変更が行なわれるようにしてこの開示を利用し、それから演繹されることはあり得る。それに加えて図解は、単なる表現に過ぎず、変倍するべく描かれていないことがある。図解中の特定の比率が誇張されていることもあり、ほかの比率が最小化されていることもある。したがって、開示及び図面は、限定ではなく例証として考えられるものとする。開示の1つ又は複数の実施態様が、この中で個別にかつ/又は集合的に、用語本発明によって参照されているところがあるが、それは単に便宜的なものであり、この出願の範囲を任意の特定の発明又は発明概念に自発的に限定する意図は伴わない。さらにまた、この中では特定の実施態様が図解され、説明されているが、この後に続いて同一もしくは類似の目的を達成するために設計される任意の装置が、ここに示された特定の実施態様に代用され得ることは認識される必要がある。この開示は、いずれか又は全てのこの後に続く多様な実施態様の変形又は適合を保護するべく意図されている。前述の実施態様の組合せ及びそのほかのこの中に特に記述されていない実施態様は、この説明を検討したときに当業者には明らかなものとなるであろう。開示の要約が、37CFR§172の規定に従って特許請求の範囲又は意味の解釈又は限定に使用されないとの理解の下に準備され、提出される。それに加えて以上の詳細な説明においては、開示の効率化の目的で多様な特徴がグループ化されているか、又は単一実施態様の中で記述されている。この開示は、請求の範囲に記載された実施態様が、各請求項の中で明確に具陳されているより多くの特徴を必要とする意図を反映しているとして解釈されるべきでない。むしろ、以下の請求項が映し出すとおり、発明の内容は、開示された実施態様のうちのいずれかの全ての特徴より少ないことに向けられることがある。したがって以下の請求項は、各請求項が別々に請求される発明の内容を定義することからほかとは独立しているとして詳細な説明に組み込まれる。上で開示された発明の内容は、限定ではなく例証と考えるべきであり、付随する特許請求の範囲には全てのその種の修正、強化、及びそのほかの、この開示の真の精神ならびに範囲内に入る実施態様を保護することが意図されている。したがってこの開示の範囲は、法律によって許容される最大範囲まで以下の特許請求の範囲及びそれらの均等の最も広い許容可能な解釈によって決定されるべきであって以上の詳細な説明によって制限もしくは限定されるものではない。"