города завтрашние: Являются ли ваши ботинки раздавать данные?

Магазини і роздрібні торгівці беруть на себе, де вуличні камери зупинилися, спостерігаючи покупець кожен крок.

За даними опитування 2015 року 150 роздрібних керівників ІТ-послуг фірми Computer Services Corporation, чверть всіх британських магазинів і 59% модою роздрібної торгівлі використовують програмне забезпечення розпізнавання особи.

Така технологія має життєво важливе значення, як оффлайн магазини намагаються не відставати від інтернет-магазинів, сказав Дункан Манн, головний операційний директор в роздріб аналіз фірми Hoxton Analytics.

«Інтернет-магазини зібрати всі види інформації про покупців і фізичних магазинах також хоче, щоб зрозуміти, як люди поводяться в магазині,» сказав він.

Але, він зізнається: «Багато з цих технологій є своїм родом інвазивними.»

Хокстон придумав новий спосіб вимірювання прохідністю — буквально знімаючи взуття людей.

Шерлок Холмс, як його система може вивести значну кількість інформації, такі як вік, стать і соціальний клас покупців від їх взуття.

«У нас є камери приблизно в 50 см від землі, і це вказує вниз, так що менш агресивна, ніж розпізнавання осіб», пояснює він.

Це дивно точно. Він бачить Правильний гендерно 80% часу, краще, ніж деякі особи технології розпізнавання, за словами Манна.

Міська ефективність
Міста стають більш повними — 70% населення світу житиме в містах до 2050 року, — але не думаю, що на хвилину, що означає, що ви зможете загубитися в натовпі.

Оскільки ці міста, швидше за все, спостерігає за вами. Вставляються в мережі за допомогою смарт-камер відеоспостереження, які харчуються в центральні операційних центри або смарт вуличних ліхтарів, які перетворюють яскравіше, коли хтось ходить під ними — міста все частіше збирають дані про їхніх мешканців.

Мета полягає в тому, щоб тримати людей в безпеці, забезпечити більш ефективне обслуговування та запобігання перенаселення або інших стихійних лих, але хто-небудь запитав своїх громадян, хочуть вони бути частиною експерименту ефективності міського або запропонував їм способи відмовитися від мережевого міста?

«Дуже небагато з нас є яка-небудь реальна концепція того, що дані розумні міста збираються,» сказав Їй Самсон сторожового конфіденційності Big Brother Watch.

«Деякі з них можуть бути повністю болезаспокійливий і просто реакція на фізичний рух, але із збільшенням пристроїв, підключених до Інтернету, то є ймовірність, що вуличний ліхтар, камера відеоспостереження, підключення Wi-Fi, електронна клавіатура, сенсорний і йти платіж пристрій записує дані про вас, ваших рухів, даних пристрою і особистої інформації «.

Починає витік даних, як тільки ви прокинетеся. Може бути, ви перевіряєте Twitter, перш ніж покинути будинок, щоб дізнатися, якщо ваш поїзд біжить — що чірікать відразу стає суспільним надбанням — або, можливо, ви записались до навігації додатків, таких як Waze, що краудсорсингу в режимі реального часу інформацію про проблеми на дорогах.

Програми збору та обміну багато особистої інформації, і в її керівництві конфіденційності, Waze стверджує, що вона буде збирати періодично «всі телефонні номери, які зберігаються в телефонній книзі вашого пристрою», а частина функції для підключення до вашим друзям.

І як тільки ви входите в транспортну систему ви роздавати ще більше інформації про себе. Ворота квиток чекає, щоб проковтнути свої дані, з допомогою серветки з смарт-картки, мобільного телефону або кредитної карти.

Транспорт для Лондона (TfL) тепер має вид з висотою пташиного польоту з передбачуваних 4,1 мільйона поїздок, прийнятих у своїй мережі кожен день.

Він знає, де люди і вимикатися, і він може почати бачити закономірності в даних, наприклад, хтось, хто використовує систему протягом дня, але не в години пік, імовірно, буде студент чи пенсіонер, хтось, хто має один день у тижні, коли вони не використовують мережа може працювати з дому в той день, хтось бере короткий відволікання за їх звичайним маршрутом може бути перериває дитина в дитячому саду.

«Ці дані можуть бути використані для інформування майбутнього розширення, чи нам потрібно додати маршрут автобуса або збільшити частоту руху поїздів, щоб полегшити проблеми пропускної здатності шляхом інформування людей про самих людних часи і місця, і в цілому допомагає нам зрозуміти клієнтів краще,» сказав Габріель Гулі Ланглуа, вчений дані на TfL.

Він може запропонувати автоматичні повернення якщо люди випадково витрусити їх Oyster карти і можуть бути використані для попередження клієнтів, коли станції закриті або переповнені.

Дані TFL зіграли важливу роль у вирішенні однієї з найвідоміших злочинів десятиліття — Хаттон Гардно прикраса грабежу — коли Oyster прохід був знайдений в одному з гаманця підозрюваного, який проливає світло на те, як було заплановано пограбування.

Р-н Ланглуа прагне підкреслити, що, у той час як поліція може знадобитися відстежувати індивідуальні подорожі, TFL не робить.

«Ми тільки хочемо, щоб побачити агреговані моделі,» сказав він.

Він працював над проектом, який може класифікувати мандрівників, плямистість пасажирів, відвідувачів і навіть студентів від їх моделей подорожей.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *