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Anwendungsbeispiele

von infsoft

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Aufklärung und Prävention von Straftaten an Bankautomaten

Mit einer Tracking Lösung und Machine Learning können Straftaten im Zusammenhang mit Bankautomaten aufgeklärt und verhindert werden.


Auf einen Blick
  • Tracking von Tätern
  • Prognosen mit Machine Learning
  • automatische Generierung von Warnungen

Problemstellung

Es kommt immer häufiger vor, dass Geldautomaten aufgebrochen oder komplett entwendet werden. Vor allem die Zahl an Sprengungen von Geldautomaten stieg in den letzten Jahren. Die Folge dieser Straftaten sind große Schadenssummen, da sich neben dem erbeuteten Geld meist auch Schäden an umliegenden Gebäuden ergeben.

Lösung

Eine Tracking Lösung und die Anwendung von Machine Learning können bei der Aufklärung und der Prävention dieser Straftaten helfen.

Da es sich bei den Tätern oftmals um Wiederholungstäter handelt, können diese mit Hilfe ihrer Smartphones wiedererkannt werden. Dafür wird ihre MAC-Adresse beim ersten Delikt gespeichert. Wird das Smartphone eines Verdächtigen später erneut in der Nähe eines Bankautomaten detektiert, kann automatisch ein Alarm ausgelöst werden und zum Beispiel eine Polizeistreife zu dem Bankautomaten geschickt werden. Dadurch ist die Polizei rechtzeitig vor Ort um die Tat zu verhindern und den Täter zu fassen.

Technische Umsetzung

Aufklärung und Prävention von Straftaten an Bankautomaten

infsoft Locator Nodes werden in der Nähe der Bankautomaten beziehungsweise in ihnen versteckt installiert. Durch die Erfassung von Probe Requests dokumentieren sie die Anwesenheit von jedem mobilen Gerät, bei dem die WLAN Funktion aktiviert ist. Dabei werden auch die MAC-Adressen der Geräte registriert.

Die auf diesem Wege von den Locator Nodes empfangenen Daten werden an die infsoft LocAware platform® übermittelt. Dort werden sie in Echtzeit verarbeitet und dem infsoft Machine Learning Tool zur Verfügung gestellt. Dieses kann durch das Erkennen von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in vorliegenden Datenbeständen verlässliche Prognosen und Annahmen treffen. So kann es zum Beispiel auf Basis auffälliger Verhaltensmuster oder der Anwesenheit eines Gerätes bei vorangegangenen Taten einschätzen, ob es sich bei einem detektierten Gerät um einen Täter handelt.

Entscheidet das Machine Learning Tool, dass eine Straftat kurz bevorsteht, kann mit Hilfe der infsoft Automation Engine automatisch eine Aktion gestartet werden. So kann zum Beispiel eine Warnung an die Polizei geschickt werden.

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