Les cas d'usage ne sont pas encore traduits en français ; ils s'affichent en anglais.
Detect missed scans and theft at self-checkouts
Retailers detect theft and missed scans at self-checkouts
Convient pour : Sales · Legal & compliance
The camera above the checkout notices when an item has been put down but not scanned, and asks on screen for it to be scanned again. Fewer items go through unpaid, and the checkout supervisor helps where needed instead of watching every purchase.
Est-ce pour vous ?
- You have several self-checkouts and noticeable stocktaking differences for goods sold there.
- You want to correct mistakes by customers, who are mostly honest, in a friendly way, without facial recognition and without suspect lists.
- Your checkout provider offers camera-based recognition, or you can test it with them in one store.
Today, put six to eight items on the bagging area of a checkout, photograph them from above with no people in the picture and write down the list of scanned items, leaving one out on purpose. Use the template below to have the AI compare the two and see whether it finds the missing item. This shows on a small scale how the recognition works and where it fails.
Comment procéder
- Define the checkout situations to be detected
- Set up cameras above the scanner and bagging area
- Record and label test purchases
- Test the recognition and set the intervention threshold
- Build in the on-screen prompt and help from staff
- Review false alarms and missed cases monthly
Modèles à copier
Le mode d'emploi complet
- 6 étapes, avec l'explication de ce qu'il faut faire exactement
- 3 modèles éprouvés à copier dans votre propre IA
- Une mise en œuvre sûre : données, vérification, décision, information
- Pièges, effort nécessaire et comment reconnaître le succès
Avec la formation, les 430 modes d'emploi vous sont ouverts pendant toute la durée de votre accès.
Même démarche, autres cas d'usage
24 autres cas d'usage suivent le modèle « Inspecting by camera ».
EH-08 · État du droit 08.10.2026