Настоящая группа изобретений относится к области компьютерного зрения, а более конкретно к системам и способам обработки видеоданных, полученных от камер видеонаблюдения, расположенных в области считывания штрих кодов кассиром, а также к области автоматического выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Кассовые системы - это программно-аппаратные комплексы, обеспечивающие продажи товаров и услуг с использованием, как наличных, так и безналичных денежных средств. Товар должен быть зарегистрирован и эта информация должна быть занесена в торговую систему и отражена в чеке, а магазин (точка продажи POS) должен получить деньги в соответствии с суммой чека.
Однако все чаще в процессе оформления транзакций на кассе возникает множество схем мошенничества, причем не только со стороны покупателей, но и со стороны кассиров. Например, кассир может умышленно или непреднамеренно переместить товар в зону выдачи товара, не выполняя при этом регистрацию товара (сканирование штрих кода) или же кассир может закрыть штрих код в процессе поднесения товара к считывателю штрих кодов, за счет чего товар не будет зарегистрирован. Такие виды мошенничества могут выполнять по сговору кассира с покупателем.
Технические меры борьбы с подобным мошенничеством на кассах основываются на работе алгоритмов анализа транзакций, поступающих от кассовой системы, а также на работе систем видеонаблюдения.
Под системами видеонаблюдения подразумеваются программно-аппаратные средства, использующие методы компьютерного зрения для автоматизированного сбора данных на основании анализа потокового видео (видеоанализа). Системы видеонаблюдения опираются на алгоритмы обработки изображений и распознавания образов (объектов), позволяющие анализировать видео без прямого участия человека.
Стандартное видеонаблюдение за работой кассира позволяет избежать некоторых проблем и предотвратить мошенничество. Эффект от установки системы видеонаблюдения в области кассовой системы можно разделить на две группы:
1. психологический фактор (установка видеокамеры, направленной на кассу, значительным образом влияет на поведение кассира и покупателя);
2. возможность проведения обоснованного расследования (то есть все, что происходит на кассе, а именно: действия кассира, покупателя, сканирование товара, проверка товара и упаковка, передача денег - все будет записано видеокамерой).
Видеонаблюдение хорошо подходит для анализа любых происшествий на кассе и реакций на жалобы покупателей, но проводить системный анализ действий кассира и анализировать причины возникновения большого числа подозрительных транзакций с кассового терминала, просто просматривая подряд все действия на кассе, крайне трудоемко и часто абсолютно не результативно за счет большой погрешности. Следовательно, для предотвращения краж и выявления мошеннических действий необходимы более современные системы, позволяющие автоматически анализировать видеоданные с камер видеонаблюдения и сопоставлять указанные данные с сигналами от кассовых терминалов.
Из уровня техники известно решение, раскрытое в заявке US 2007/0058040 A1, H04N 7/18, опубл. 15.03.2007, в котором описаны способ и система видеонаблюдения, содержащая камеру видеонаблюдения, кассовую систему и устройство, принимающее и анализирующее сигналы от камеры и от кассовой системы для обнаружения нарушений в точке продажи. Основным недостатком данного решения является то, что выявление нарушений основано на анализе движений кассира, причем на анализе, по меньшей мере, двух состояний движения кассира. Такой способ является неточным и имеет достаточно большую вероятность ошибки, поскольку движения кассира могут быть связаны не только с поднесением товара к считывателю штрих кодов, но и с передачей денег или прочими не относящимся к транзакции действиями кассира.
Наиболее близким по технической сущности является решение, описанное в патенте RU 2323475 С2, G06K 9/62, опубл. 27.04.2008, раскрывающее способ автоматизированного обнаружения отклонения от корректного выполнения технологической операции, характеризующийся использованием видеоданных, использованием сигнала о завершении технологической операции и отличающийся тем, что выполняют следующие действия: выявляют типичные последовательности и маршруты движений рабочих органов машин, и/или рук оператора, и/или изделия, осуществляемые в процессе корректного выполнения технологической операции, организуют получение видеоданных о действиях машин и/или оператора, связанных с выполнением технологической операции, обозначают, по крайней мере, одну область обнаружения присутствия и/или область обнаружения движения рабочих органов машин и/или рук оператора, выявленные типичные последовательности и маршруты движений рабочих органов машин, и/или рук оператора, и/или изделия в процессе выполнения технологической операции выражают как, по крайней мере, один сценарий, описывающий последовательность и временные соотношения движений рабочих органов машин, и/или рук оператора, и/или изделия по крайней мере в одной области контроля движения и/или событий появления рабочих органов машин и/или рук оператора и/или изделия по крайней мере в одной области контроля присутствия; в процессе наблюдения выполняют следующие действия: на основе цветового и/или яркостного и временного анализа изображений области наблюдения проверяют наличие движения рабочих органов машин и/или рук оператора по крайней мере в одной области контроля движения, на основе цветового и/или яркостного и временного анализа изображений области наблюдения проверяют присутствие рабочих органов машин и/или рук оператора по крайней мере в одной области контроля присутствия, проверяют последовательность обнаруженных событий и временные соотношения между ними на соответствие сценариям, в случае установления соответствия, по крайней мере, одному сценарию, проверяют поступление сигнала о завершении технологической операции в соответствии с этим сценарием, при отсутствии сигнала о завершении операции выполнение технологической операции классифицируют как некорректное. Данное решение взято за прототип.
К недостаткам данного решения можно отнести тот факт, что во время анализа видеоданных выявляют именно маршруты движения рук или изделий. Такой способ сложно считать надежным, поскольку система распознавания будет иметь большую погрешность за счет детектирования не относящихся к транзакции движений. Кроме того данный способ характеризуется высокой вычислительной сложностью из-за наличия предварительных этапов по выявлению типичных последовательностей и маршрутов движений.
РАСКРЫТИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Заявляемое техническое решение направлено на устранение недостатков, присущих предшествующему уровню техники и на развитие уже известных решений.
Техническим результатом заявленной группы изобретений является повышение точности выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира.
Данный технический результат достигается тем, что компьютерная система для выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира содержит: устройство считывания штрих кодов; устройство захвата изображений, сконфигурированное для получения видеоданных из области считывания штрих кодов кассиром; память, сконфигурированную для хранения данных; по меньшей мере, одно устройство обработки данных, сконфигурированное для получения и анализа видеоданных от устройства захвата изображений и для получения и анализа сигналов от устройства считывания штрих кодов, при этом во время анализа видеоданных, по меньшей мере, одно устройство обработки данных выявляет, по меньшей мере, одно событие поднесения товара к устройству считывания штрих кодов и автоматически сравнивает по времени события поступления сигнала от устройства считывания штрих кодов и выявленные события поднесения товара к устройству считывания штрих кодов, причем если соответствия между указанными событиями не выявлено, то, по меньшей мере, одно устройство обработки данных определяет факт потенциального мошенничества со стороны кассира.
В одном частном варианте заявленного решения анализ видеоданных от устройства захвата изображений и анализ сигналов от устройства считывания штрих кодов выполняется в режиме реального времени.
В другом частном варианте заявленного решения анализ видеоданных от устройства захвата изображений и анализ сигналов от устройства считывания штрих кодов выполняется по архивным данным, сохраненным в памяти.
Еще в одном частном варианте заявленного решения при определении факта потенциального мошенничества со стороны кассира выполняется отправка уведомления предварительно определенному пользователю компьютерной системы.
В другом частном варианте заявленного решения штрих код является QR-кодом.
Указанный технический результат также достигается и за счет выполнения способа выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира, выполняемого компьютерной системой, содержащей, по меньшей мере, одно устройство обработки данных, причем способ содержит этапы, на которых: получают и анализируют сигналы от устройства считывания штрих кодов; получают и анализируют видеоданные от устройства захвата изображений, сконфигурированного для получения видеоданных из области считывания штрих кодов кассиром; при этом во время анализа видеоданных, по меньшей мере, одно устройство обработки данных выявляет, по меньшей мере, одно событие поднесения товара к устройству считывания штрих кодов и автоматически сравнивает по времени события поступления сигнала от устройства считывания штрих кодов и выявленные события поднесения товара к устройству считывания штрих кодов, причем если соответствия между указанными событиями не выявлено, то, по меньшей мере, одно устройство обработки данных определяет факт потенциального мошенничества со стороны кассира.
А также, данный технический результат достигается за счет считываемого компьютером носителя данных, содержащего исполняемые процессором компьютера инструкции для осуществления вариантов способов выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Фиг. 1 - блок-схема компьютерной системы для выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира;
Фиг. 2 - блок-схема способа выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Ниже будет приведено описание примерных вариантов осуществления заявленной группы изобретений. Однако заявленная группа изобретений не ограничивается только этими вариантами осуществления. Специалистам будет очевидно, что под объем заявленной группы изобретений, описанной в формуле, могут попадать и другие варианты реализаций.
Заявляемое техническое решение в различных своих вариантах осуществления может быть выполнено в виде компьютерных систем и способов, реализуемых различными компьютерными средствами, а также в виде считываемого компьютером носителя данных, хранящего исполняемые процессором компьютера инструкции.
На фиг. 1 представлена блок-схема компьютерной системы для выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира. Компьютерная система включает в себя: устройство считывания штрих кодов (10), устройство захвата изображений (20), память (30) и, по меньшей мере, одно устройство обработки данных (40, …, 4n).
В данном контексте под компьютерными системами понимаются любые вычислительные системы, построенные на базе программно-аппаратных технических средств.
В качестве устройства считывания штрих кодов может выступать сканер любого известного производителя (любого общеизвестного типа, например: светодиодный, лазерный, фотосканер). Штрих код - это графическая информация, наносимая на поверхность или упаковку изделий, предоставляющая возможность ее считывания техническими средствами, такими как сканер. Штрих код может являться QR-кодом, который в последнее время достаточно распространен в торговле.
Под устройством захвата изображений в контексте данной заявки подразумевается видеокамера.
В качестве устройства обработки данных может выступать процессор, микропроцессор, ЭВМ (электронно-вычислительная машина), ПЛК (программируемый логический контроллер) или интегральная схема, сконфигурированные для исполнения определенных команд (инструкций, программ) по обработке данных.
В роли устройства памяти, сконфигурированного для хранения данных, могут выступать, но, не ограничиваясь, жесткие диски (HDD), флеш-память, ПЗУ (постоянное запоминающее устройство), твердотельные накопители (SSD) и т.д.
Следует отметить, что в указанную компьютерную систему могут входить и любые другие известные в данном уровне техники устройства, например, такие как датчики, устройства ввода/вывода, устройства отображения и т.п.
Далее будет подробно описан пример работы вышеупомянутой компьютерной системы для выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира. Все нижеописанные этапы работы системы также применимы и к реализации заявляемого способа выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира.
Рассмотрим принцип работы в режиме реального времени. Предположим, покупатель пришел на кассу с товаром, который собирается приобрести.
Устройство захвата изображений, в данном случае видеокамера, расположена таким образом, чтобы получать видеоданные из области считывания штрих кодов кассиром. Следует отметить, что компьютерная система может включать в себя несколько дополнительных камер видеонаблюдения для контроля других зон в радиусе кассы, например в зоне получения товара от покупателя или в зоне выдачи оплаченного товара.
Устройство обработки данных сконфигурировано для непрерывного получения и анализа видеоданных от устройства захвата изображений, а также для получения и анализа сигналов от устройства считывания штрих кодов.
Когда кассир подносит товар к устройству считывания штрих кодов устройство обработки данных, посредством анализа видеоданных, выявляет событие поднесения товара к указанному устройству считывания штрих кодов. Как пример, для этого на кадре видео заранее задана (настроена) область, при попадании товара в которую устройство обработки данных будет генерировать событие поднесения товара к устройству считывания штрих кодов. Указанная область заранее настраивается оператором компьютерной системы, например, из расчета расстояния от товара до устройства считывания штрих кодов, достаточного для распознавания штрих кода.
Далее устройство обработки данных автоматически выполняет сравнение по времени выявленного события поднесения товара к устройству считывания штрих кодов и события поступления сигнала от устройства считывания штрих кодов. Если выявлено соответствие по времени сигналов событий, то регистрация товара считается выполненной успешно и без ошибок. При этом если соответствия между указанными событиями не выявлено, то устройство обработки данных определяет факт потенциального мошенничества со стороны кассира.
Описанная компьютерная система для выявления факта потенциального мошенничества является более точной, по сравнению с известными из уровня техники, за счет распознавания именно события поднесения товара к устройству считывания штрих кодов, а не распознавания движений объектов в области кассы. Преимуществом данного решения является уменьшение частоты ложных срабатываний и повышение точности выявления фактов потенциального мошенничества со стороны кассира.
Вышеизложенное описание компьютерной системы характеризует ее применение в режиме реального времени, однако возможно ее применение для анализа видеоданных от устройства захвата изображений и для анализа сигналов от устройства считывания штрих кодов по архивным данным. В такой реализации данные от устройства считывания штрих кодов и от устройства захвата изображений автоматически поступают в память компьютерной системы. Таким образом, сотрудник службы безопасности, имеющий доступ к данным, может просмотреть их и запустить алгоритм анализа и сопоставления полученных данных в любое удобное для него время. Например, в целях экономии ресурсов устройства обработки данных сотрудник службы безопасности может запускать проверку раз в день или раз в неделю. Такая проверка займет гораздо меньше времени, а в случае редких случаев мошенничества будет более эффективной. Результат указанной проверки может быть представлен в виде отчета на устройстве отображения или же сохранен в памяти компьютерной системы или в базе данных системы безопасности.
Дополнительно, указанная компьютерная система сконфигурирована таким образом, чтобы при определении факта потенциального мошенничества со стороны кассира выполнять отправку уведомления предварительно определенному пользователю компьютерной системы, например сотруднику службы безопасности. Уведомление пользователя может быть в виде SMS или MMS или письма на электронную почту, с приложенным отчетом о проведенном анализе. Данная конфигурация позволяет оперативно среагировать на выявление факта потенциального мошенничества, а также задержать и привлечь к ответственности нарушителей.
Далее будет описан пример конкретной реализации способа выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира. На фиг. 2 представлена блок-схема одного из вариантов реализации способа выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира.
Указанный способ выполняется компьютерной системой, содержащей, по меньшей мере, одно устройство обработки данных. Способ содержит этапы, на которых:
(100) получают и анализируют сигналы от устройства считывания штрих кодов;
(200) получают и анализируют видеоданные от устройства захвата изображений, сконфигурированного для получения видеоданных из области считывания штрих кодов кассиром;
(300) при этом во время анализа видеоданных, по меньшей мере, одно устройство обработки данных выявляет, по меньшей мере, одно событие поднесения товара к устройству считывания штрих кодов и
(400) автоматически сравнивает по времени события поступления сигнала от устройства считывания штрих кодов и выявленные события поднесения товара к устройству считывания штрих кодов,
(500) причем если соответствия между указанными событиями не выявлено, то, по меньшей мере, одно устройство обработки данных определяет факт потенциального мошенничества со стороны кассира.
Следует отметить, что данный способ может быть реализован посредством использования компьютерной системы и, следовательно, может быть расширен и уточнен всеми теми же частными вариантами исполнения, которые уже были описаны выше для реализации компьютерной системы для выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира.
Кроме того, варианты осуществления настоящей группы изобретений могут быть реализованы с использованием программного обеспечения, аппаратных средств, программной логики или их комбинации. В данном примере осуществления программная логика, программное обеспечение или набор инструкций хранятся на одном из различных традиционных считываемых компьютером носителе данных.
В контексте данного описания «считываемым компьютером носителем данных» может быть любая среда или средства, которые могут содержать, хранить, передавать, распространять или транспортировать инструкции (команды) для их использования (исполнения) компьютерной системой, например, такой как компьютер. При этом носитель данных может являться энергонезависимым машиночитаемым носителем данных.
При необходимости, по меньшей мере, часть различных операций, рассмотренных в описании данного решения, может быть выполнена в отличном от представленного порядке и/или одновременно друг с другом.
Хотя данное техническое решение было описано подробно в целях иллюстрации наиболее необходимых в настоящее время и предпочтительных вариантов осуществления, следует понимать, что данное изобретение не ограничивается раскрытыми вариантами осуществления и более того, предназначено для модификации и различных других комбинаций признаков из описанных вариантов осуществления. Например, следует понимать, что настоящее изобретение предполагает, что в возможной степени, один или более признаков любого варианта осуществления могут быть объединены с другим одним или более признаками любого другого варианта осуществления.
название | год | авторы | номер документа |
---|---|---|---|
СИСТЕМА И СПОСОБ ВЫЯВЛЕНИЯ ФАКТА ПОТЕНЦИАЛЬНОГО МОШЕННИЧЕСТВА СО СТОРОНЫ КАССИРА, А ТАКЖЕ СПОСОБ ФОРМИРОВАНИЯ ВЫБОРКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ТОВАРОВ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ | 2018 |
|
RU2695056C1 |
Способ сбора размеченного набора данных | 2020 |
|
RU2737600C1 |
КАССОВАЯ СИСТЕМА И СПОСОБ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ БЛЮД НА ПОДНОСЕ | 2020 |
|
RU2724797C1 |
СИСТЕМА И СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ В СОСТАВНОМ ОБЪЕКТЕ | 2020 |
|
RU2730112C1 |
СИСТЕМА И СПОСОБ ФОРМИРОВАНИЯ ОТЧЕТОВ НА ОСНОВАНИИ АНАЛИЗА МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ И ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ СОТРУДНИКОВ И ПОСЕТИТЕЛЕЙ | 2020 |
|
RU2756780C1 |
ИНТЕРНЕТ-ТЕРМИНАЛ РОЗЫГРЫША СКИДОК | 2010 |
|
RU2414752C1 |
Способ автоматизированного учета и выдачи купона (варианты) | 2016 |
|
RU2626340C2 |
СИСТЕМА КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ В РИТЕЙЛЕ | 2022 |
|
RU2785327C1 |
СПОСОБ (ВАРИАНТЫ) СИСТЕМАТИЗАЦИИ ВИДЕОДАННЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРОЦЕССА И СИСТЕМА (ВАРИАНТЫ) | 2013 |
|
RU2672307C2 |
МОДУЛЬ ВИДЕОАНАЛИЗА И СПОСОБ ФОРМИРОВАНИЯ МАТЕРИАЛОВ РАССЛЕДОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ | 2014 |
|
RU2753959C2 |
Изобретение относится к области автоматического выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира. Технический результат заключается в повышении точности выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира. Такой результат достигается тем, что компьютерная система для выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира содержит устройство считывания штрихкодов, устройство захвата изображений, сконфигурированное для получения видеоданных из области считывания штрихкодов кассиром, память, сконфигурированную для хранения данных, устройство обработки данных, сконфигурированное для получения и анализа видеоданных от устройства захвата изображений и для получения и анализа сигналов от устройства считывания штрихкодов. Во время анализа видеоданных устройство обработки данных выявляет событие поднесения товара к устройству считывания штрихкодов и автоматически сравнивает по времени события поступления сигнала от устройства считывания штрихкодов и выявленные события поднесения товара к устройству считывания штрихкодов. Если соответствия между указанными событиями не выявлено, то устройство обработки данных определяет факт потенциального мошенничества со стороны кассира. 3 н. и 8 з.п. ф-лы, 2 ил.
1. Компьютерная система для выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира, содержащая:
устройство считывания штрихкодов;
устройство захвата изображений, сконфигурированное для получения видеоданных из области считывания штрихкодов кассиром;
память, сконфигурированную для хранения данных;
по меньшей мере, одно устройство обработки данных, сконфигурированное для получения и анализа видеоданных от устройства захвата изображений и для получения и анализа сигналов от устройства считывания штрихкодов,
при этом во время анализа видеоданных, по меньшей мере, одно устройство обработки данных выявляет, по меньшей мере, одно событие поднесения товара к устройству считывания штрихкодов, которое генерируется при попадании товара в заданную область на кадре видео, причем упомянутая область заранее настраивается из расчета расстояния от товара до устройства считывания штрихкодов, и автоматически сравнивает по времени события поступления сигнала от устройства считывания штрихкодов и выявленные события поднесения товара к устройству считывания штрихкодов,
причем если соответствия между указанными событиями не выявлено, то, по меньшей мере, одно устройство обработки данных определяет факт потенциального мошенничества со стороны кассира.
2. Компьютерная система по п. 1, в которой анализ видеоданных от устройства захвата изображений и анализ сигналов от устройства считывания штрихкодов выполняется в режиме реального времени.
3. Компьютерная система по п. 1, в которой анализ видеоданных от устройства захвата изображений и анализ сигналов от устройства считывания штрихкодов выполняется по архивным данным, сохраненным в памяти.
4. Компьютерная система по п. 1, в которой при определении факта потенциального мошенничества со стороны кассира выполняется отправка уведомления предварительно определенному пользователю компьютерной системы.
5. Компьютерная система по п. 1, в которой штрихкод является QR-кодом.
6. Способ выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира, выполняемый компьютерной системой, содержащей, по меньшей мере, одно устройство обработки данных, причем способ содержит этапы, на которых:
получают и анализируют сигналы от устройства считывания штрихкодов;
получают и анализируют видеоданные от устройства захвата изображений, сконфигурированного для получения видеоданных из области считывания штрихкодов кассиром;
при этом во время анализа видеоданных, по меньшей мере, одно устройство обработки данных выявляет, по меньшей мере, одно событие поднесения товара к устройству считывания штрихкодов, которое генерируется при попадании товара в заданную область на кадре видео, причем упомянутая область заранее настраивается из расчета расстояния от товара до устройства считывания штрихкодов, и автоматически сравнивает по времени события поступления сигнала от устройства считывания штрихкодов и выявленные события поднесения товара к устройству считывания штрихкодов,
причем если соответствия между указанными событиями не выявлено, то, по меньшей мере, одно устройство обработки данных определяет факт потенциального мошенничества со стороны кассира.
7. Способ по п. 1, в котором анализ видеоданных от устройства захвата изображений и анализ сигналов от устройства считывания штрихкодов выполняется в режиме реального времени.
8. Способ по п. 1, в котором анализ видеоданных от устройства захвата изображений и анализ сигналов от устройства считывания штрихкодов выполняется по архивным данным, сохраненным в памяти.
9. Способ по п. 1, в котором при определении факта потенциального мошенничества со стороны кассира выполняется отправка уведомления предварительно определенному пользователю компьютерной системы.
10. Способ по п. 1, в котором штрихкод является QR-кодом.
11. Считываемый компьютером носитель данных, содержащий исполняемые процессором компьютера инструкции для осуществления способов выявления факта потенциального мошенничества со стороны кассира по любому из пп. 6-10.
US 20130250115 A1, 26.09.2013 | |||
US 20160078300 A1, 17.03.2016 | |||
US 20170091579 A1, 30.03.2017 | |||
US 8462212 B1, 11.06.2013 | |||
СПОСОБ (ВАРИАНТЫ) И УСТРОЙСТВО (ВАРИАНТЫ) АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБНАРУЖЕНИЯ УМЫШЛЕННЫХ ЛИБО СЛУЧАЙНЫХ НАРУШЕНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПРОЦЕДУРЫ ОПЕРАТОРОМ | 2004 |
|
RU2323475C2 |
US 20090272801 A1, 05.11.2009. |
Авторы
Даты
2019-07-08—Публикация
2018-06-06—Подача