Visión artificial para prevenir robos: mejora de la seguridad

Si alguna vez has pasado junto a unos arcos altos en la salida de una tienda que pitan cuando pasa un artículo no pagado, has visto en funcionamiento sistemas de vigilancia electrónica de artículos (EAS). Estos sistemas se utilizan habitualmente en comercios minoristas y para la seguridad. Están diseñados para detectar artículos con etiquetas de seguridad que no se han desactivado al pasar por caja. Aunque resultan útiles para prevenir hurtos básicos, los sistemas EAS se limitan a detectar artículos etiquetados y a menudo no detectan otros tipos de hurto.

La inteligencia artificial (AI) puede ofrecer una solución más avanzada en forma de visión por ordenador, una rama de la AI que permite a las máquinas interpretar y analizar la información visual del mundo que las rodea. La visión por ordenador puede utilizarse para analizar el comportamiento de los clientes, hacer un seguimiento del inventario e incluso reconocer actividades sospechosas en tiempo real. En lugar de depender únicamente de artículos etiquetados, los sistemas de visión por ordenador pueden detectar patrones que indican un posible hurto, como que alguien permanezca demasiado tiempo en zonas restringidas, oculte artículos o evite los puntos de pago.

La información obtenida de los [sistemas de seguridad](https://ultralytics-translation-0.invalid con visión) puede ayudar a los equipos de seguridad a responder al instante ante comportamientos sospechosos, reduciendo las pérdidas y mejorando la seguridad de la tienda. La visión por ordenador también puede adaptarse a distintos entornos minoristas, desde pequeñas tiendas hasta grandes almacenes.

En este artículo veremos cómo la visión por ordenador está cambiando la prevención de hurtos en el comercio minorista y el almacenamiento. ¡Empecemos!

¿Qué tareas de visión por ordenador son adecuadas para prevenir hurtos?#

Primero, exploremos las distintas técnicas de visión por ordenador que pueden utilizarse para prevenir hurtos y entendamos cómo funcionan.

Usar la detección y el seguimiento de objetos para mejorar la seguridad#

Al utilizar modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11, las tiendas minoristas pueden mejorar significativamente sus esfuerzos de seguridad mediante la detección de objetos y el seguimiento en tiempo real. La detección de objetos puede ayudar a identificar objetos, personas o artículos específicos en una señal de vídeo, mientras que el seguimiento de objetos permite seguir esos objetos identificados a través de varios fotogramas y supervisar su movimiento por toda la tienda. Juntas, estas técnicas pueden ofrecer una visión completa y en tiempo real de la actividad que tiene lugar en la tienda.

Por ejemplo, supongamos que un cliente coge un artículo de gran valor, como un bolso de diseño, y camina por distintas zonas de la tienda. Las imágenes de videovigilancia pueden analizarse mediante la detección de objetos para identificar el bolso y marcarlo como un artículo de interés. A medida que el cliente se desplaza, el seguimiento de objetos puede utilizarse para seguir continuamente tanto el bolso como a la persona que lo lleva. En función de zonas predefinidas, como una salida, cualquier comportamiento inusual, como dirigirse a la salida sin pasar por la zona de cajas, puede activar una alerta.

Fig. 1. La detección y el seguimiento de objetos pueden ayudar a supervisar actividades dentro de una tienda. (Imagen del autor).

Análisis del comportamiento y reconocimiento de patrones con AI visual#

El análisis del comportamiento y el reconocimiento de patrones pueden llevar la prevención de hurtos un paso más allá al centrarse en cómo se comportan los clientes en la tienda. Ofrecen información más allá de saber por dónde se desplazan los clientes o qué artículos cogen. Aunque la detección de objetos y el seguimiento son útiles para seguir objetos específicos de interés, el análisis del comportamiento puede supervisar patrones en las acciones de los clientes que podrían sugerir una intención sospechosa.

Por ejemplo, la AI visual puede utilizarse para identificar si un cliente coge y deja repetidamente el mismo artículo, permanece demasiado tiempo en un pasillo concreto o se acerca de forma inusual a zonas restringidas. La investigación en este campo avanza con técnicas cada vez más sofisticadas para mejorar la precisión de la detección. Un enfoque prometedor combina dos tipos de modelos de AI: redes neuronales convolucionales (CNNs) y redes de memoria a corto y largo plazo (LSTM).

Las CNNs, que constituyen la base de la detección de objetos, están diseñadas para analizar datos visuales, como imágenes y fotogramas de vídeo, y ayudan al sistema a reconocer artículos o zonas específicas de la tienda. En cambio, las LSTMs están diseñadas para conservar información a lo largo del tiempo, lo que permite al sistema detectar patrones en las acciones de los clientes. Esto significa que las LSTMs pueden seguir comportamientos repetidos, como que un cliente manipule con frecuencia el mismo artículo.

Al combinar CNNs y LSTMs, los sistemas de AI visual pueden captar tanto el «qué» (los objetos o personas implicados) como el «cuándo» (el momento y la secuencia de las acciones). Este enfoque integrado resulta muy útil para identificar comportamientos sutiles de hurto en tiendas.

Fig. 2. Usar la visión por ordenador para detectar comportamientos sospechosos.

Otras técnicas de visión por ordenador utilizadas habitualmente para prevenir hurtos#

Existen otras técnicas de visión por ordenador que pueden complementar las innovaciones de AI visual diseñadas específicamente para prevenir hurtos. El reconocimiento facial es una de estas herramientas y se utiliza para identificar a personas mediante el análisis de sus rasgos faciales, lo que puede ayudar a detectar a infractores conocidos o a personas que muestran un comportamiento sospechoso. Algunas tiendas utilizan esta tecnología para alertar a seguridad cuando entran personas identificadas como autoras de hurtos. Sin embargo, habría que informar a los clientes de este uso para abordar las cuestiones de privacidad.

La estimación de la pose puede añadir otra capa de seguridad mediante el análisis de la posición corporal y el movimiento para detectar acciones como ocultar artículos o posturas inusuales relacionadas con hurtos. Esta técnica ayuda al sistema a interpretar el lenguaje corporal y emitir alertas tempranas para que seguridad intervenga si es necesario.

Fig. 3. Comprender la postura corporal de una persona que hurta en una tienda.

Los sistemas de videovigilancia con AI pueden detectar hurtos en tiempo real#

La AI puede parecer una tecnología futurista, pero ya se utiliza hoy de muchas formas prácticas. En particular, la AI para prevenir hurtos se está adoptando ampliamente en tiendas de todo el mundo y ayuda a los comercios a combatir los hurtos en tiempo real.

Un caso práctico de JJ Liquors, en Washington D. C., es un excelente ejemplo de cómo los sistemas de videovigilancia con AI pueden ayudar a detectar hurtos en tiempo real. A pesar de contar con varias cámaras de seguridad, el propietario de la tienda, KJ Singh, sufría pérdidas diarias por hurtos.

Para abordar este problema, instaló un sistema de videovigilancia con AI que funciona con sus cámaras existentes. La AI analiza el lenguaje corporal y los movimientos de los clientes, e identifica acciones sospechosas como esconder artículos en bolsillos o bolsas. Cuando detecta algo inusual, Singh recibe una alerta instantánea en su teléfono, junto con un fragmento de vídeo de la actividad.

Las pruebas en vídeo le permiten responder antes de que el cliente salga de la tienda. Esta respuesta en tiempo real ayuda a prevenir hurtos y facilita que Singh se enfrente a los autores con confianza. Desde que añadió el sistema de AI, ha podido detener con éxito varios hurtos, lo que demuestra la eficacia de la videovigilancia con AI para prevenir hurtos en el comercio minorista.

Ventajas y desventajas de la AI en la prevención de hurtos#

La AI aporta muchas ventajas a la prevención de hurtos, ya que proporciona a los equipos de comercio minorista y seguridad herramientas fiables para detectar y reducir las pérdidas de forma más eficaz. Estas son algunas de las principales ventajas de la AI en la prevención de hurtos:

• Menor dependencia del personal: Reduce la necesidad de una vigilancia humana constante, lo que ayuda a recortar costes y disminuye la fatiga del personal de seguridad.
• Datos útiles: Ofrece información basada en datos sobre las tendencias de los hurtos y ayuda a las tiendas a ajustar sus estrategias de seguridad en función de patrones reales.
• Mayor precisión: Reduce el número de falsas alarmas y detecta patrones sutiles que podrían pasar desapercibidos para las personas.

Sin embargo, también existen limitaciones a la hora de depender de la AI para prevenir hurtos. Estos son algunos de los principales desafíos:

• Problemas de privacidad: Plantea dudas sobre la supervisión y el análisis del comportamiento de los clientes, lo que puede afectar a su confianza.
• Mantenimiento técnico: Los sistemas de AI requieren actualizaciones y mantenimiento periódicos para adaptarse a las nuevas tácticas de hurto.
• Costes elevados de implementación: El coste de instalar y mantener sistemas de AI puede ser un obstáculo para las empresas pequeñas.

El futuro de la visión por ordenador en la prevención de hurtos#

La comunidad de AI y la sociedad en general están fomentando las innovaciones de AI responsable y ética. Por ello, es probable que el futuro de la visión por ordenador en la prevención de hurtos dé prioridad a las tecnologías que protegen la privacidad. Estos avances pretenden equilibrar una seguridad eficaz con el respeto por la privacidad de los clientes, permitiendo a las tiendas supervisar comportamientos sospechosos sin comprometer los derechos personales.

Un método relacionado consiste en difuminar o anonimizar los rasgos identificativos mediante visión por ordenador. Los rasgos faciales u otros datos personales pueden difuminarse automáticamente, lo que permite al sistema seguir patrones de comportamiento sin identificar a las personas. Los modelos como YOLO11 pueden ayudar a aplicar estas prácticas de protección de la privacidad al detectar y supervisar objetos en tiempo real, centrándose en comportamientos específicos en lugar de identificar a las personas. Esto permite a las tiendas detectar hurtos en tiempo real y proteger la privacidad de los clientes.

Fig. 4. Usar el difuminado para supervisar patrones de comportamiento sin revelar las identidades de las personas.

Del mismo modo, la computación perimetral ayuda a procesar los datos en dispositivos locales, como las cámaras de la tienda, lo que reduce la necesidad de enviar información a la nube y, a su vez, minimiza los riesgos para la privacidad. Con estos métodos centrados en la privacidad, el futuro de la prevención de hurtos puede ser seguro y respetuoso, generar confianza y mejorar la seguridad de la tienda.

Una prevención de hurtos más inteligente para tiendas más seguras#

La AI y la visión por ordenador están cambiando la forma en que las tiendas previenen los hurtos al ofrecer herramientas inteligentes para detectar comportamientos sospechosos y reducir las pérdidas de manera más eficiente.

Con capacidades como la detección de objetos, el seguimiento y el análisis avanzado del comportamiento, la AI visual permite supervisar en tiempo real y proporciona información basada en datos que permite a los equipos de seguridad responder rápidamente ante posibles amenazas. El uso de AI puede ayudar a prevenir los hurtos antes de que ocurran y crear un entorno más seguro tanto para los clientes como para el personal.

Para obtener más información sobre AI, visita nuestro repositorio de GitHub y participa en nuestra comunidad. Descubre aplicaciones de AI en fabricación y agricultura en nuestras páginas de soluciones. 🚀