Visión artificial para prevenir robos: más seguridad

Si alguna vez has pasado junto a unos arcos altos en la salida de una tienda que pitan cuando pasa un artículo sin pagar, has visto en funcionamiento sistemas de vigilancia electrónica de artículos (EAS). Estos sistemas se utilizan habitualmente en la seguridad del comercio minorista. Están diseñados para detectar artículos con etiquetas de seguridad que no se han desactivado en la caja. Aunque son útiles para prevenir robos básicos, los sistemas EAS se limitan a detectar artículos etiquetados y a menudo no detectan otros tipos de robo.

La inteligencia artificial (IA) puede ofrecer una solución más avanzada mediante la visión artificial, una rama de la IA que permite a las máquinas interpretar y analizar la información visual del mundo que las rodea. La visión artificial se puede utilizar para analizar el comportamiento de los clientes, seguir el inventario e incluso reconocer actividades sospechosas en tiempo real. En lugar de depender únicamente de artículos etiquetados, los sistemas de visión artificial pueden detectar patrones que indican posibles robos, como alguien que merodea por zonas restringidas, esconde artículos o evita las cajas.

La información obtenida de los sistemas de seguridad basados en visión puede ayudar a los equipos de seguridad a responder al instante ante comportamientos sospechosos, reducir las pérdidas y reforzar la seguridad de las tiendas. La visión artificial también se puede adaptar a distintos entornos comerciales, desde pequeñas tiendas hasta grandes almacenes.

En este artículo veremos cómo la visión artificial está cambiando la prevención de robos en comercios y almacenes.

¿Qué tareas de visión artificial son adecuadas para prevenir robos?#

Primero, exploremos las distintas técnicas de visión artificial que pueden utilizarse para prevenir robos y entender cómo funcionan.

Uso de la detección y el seguimiento de objetos para reforzar la seguridad#

Con modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11, las tiendas pueden mejorar considerablemente sus medidas 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 concretos en una secuencia de vídeo, mientras que el seguimiento de objetos permite seguirlos a través de varios fotogramas y vigilar sus movimientos por toda la tienda. Juntas, estas técnicas ofrecen una visión completa y en tiempo real de la actividad que se desarrolla en la tienda.

Por ejemplo, imagina que un cliente coge un artículo de gran valor, como un bolso de diseño, y recorre distintas secciones de la tienda. Se pueden analizar las grabaciones de vigilancia mediante la detección de objetos para identificar el bolso y marcarlo como objeto de interés. A medida que el cliente se desplaza, se puede utilizar el seguimiento de objetos para seguir continuamente tanto el bolso como a la persona que lo lleva. En función de zonas predefinidas, como una salida, cualquier comportamiento inusual, por ejemplo, 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 la actividad dentro de una tienda. (Imagen del autor).

Análisis del comportamiento y reconocimiento de patrones con IA de visión#

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

Por ejemplo, Vision AI puede detectar si un cliente coge y deja repetidamente el mismo artículo, se queda merodeando 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 IA: las redes neuronales convolucionales (CNNs) y las redes de memoria a corto y largo plazo (LSTM).

Las CNN, 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 concretas de la tienda. En cambio, las LSTM están diseñadas para retener información a lo largo del tiempo, lo que permite al sistema detectar patrones en las acciones de los clientes. Esto significa que las LSTM pueden seguir comportamientos repetidos, como que un cliente manipule con frecuencia el mismo artículo.

Al combinar CNN y LSTM, los sistemas de Vision AI 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. Uso de la visión artificial para detectar comportamientos sospechosos.

Otras técnicas de visión artificial habituales en la prevención de robos#

Existen otras técnicas de visión artificial que pueden complementar las innovaciones de Vision AI diseñadas específicamente para prevenir robos. El reconocimiento facial es una de estas herramientas: identifica a las personas analizando sus rasgos faciales, lo que puede ayudar a detectar a infractores conocidos o a quienes muestran un comportamiento sospechoso. Algunas tiendas utilizan esta tecnología para avisar al personal de seguridad cuando entran personas señaladas por hurtos. Sin embargo, habría que informar a los clientes de este uso para abordar las cuestiones de privacidad.

La estimación de pose puede añadir otra capa de seguridad al analizar la posición y los movimientos del cuerpo para detectar acciones como esconder artículos o adoptar posturas inusuales relacionadas con el robo. Esta técnica ayuda al sistema a interpretar el lenguaje corporal y emitir alertas tempranas para que el personal de seguridad intervenga cuando sea necesario.

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

Los sistemas de vigilancia con IA pueden detectar robos en tiempo real#

La IA puede parecer una tecnología futurista, pero ya se utiliza hoy en muchas aplicaciones prácticas. En concreto, la IA para prevenir robos se está adoptando ampliamente en tiendas de todo el mundo y ayuda a los minoristas a hacer frente a los hurtos en tiempo real.

Un estudio de caso de JJ Liquors, en Washington D. C., es un ejemplo de cómo los sistemas de vigilancia basados en IA pueden ayudar a detectar robos 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 solucionar este problema, instaló un sistema de vigilancia basado en IA que funciona con sus cámaras existentes. La IA analiza el lenguaje corporal y los movimientos de los clientes e identifica acciones sospechosas, como esconder artículos en los bolsillos o en las bolsas. Cuando detecta algo inusual, Singh recibe una alerta al instante en el móvil, junto con un clip de vídeo de lo ocurrido.

Las pruebas en vídeo le permiten intervenir antes de que el cliente salga de la tienda. Esta respuesta en tiempo real ayuda a prevenir robos y facilita que Singh se enfrente a los ladrones con confianza. Desde que añadió el sistema de IA, ha conseguido evitar varios robos, lo que demuestra la eficacia de la vigilancia mediante IA para prevenir hurtos en comercios.

Ventajas e inconvenientes de la IA en la prevención de robos#

La IA ofrece muchas ventajas para prevenir robos, ya que proporciona a los equipos de venta y seguridad herramientas fiables para detectar y reducir las pérdidas con mayor eficacia. Estas son algunas de las principales ventajas de la IA en la prevención de robos:

• Menor dependencia del personal: Reduce la necesidad de vigilancia humana constante, lo que ayuda a recortar costes y a reducir el cansancio del personal de seguridad.
• Datos útiles: Ofrece información basada en datos sobre las tendencias de los robos 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, recurrir a la IA para prevenir robos también tiene limitaciones. Estos son algunos de los principales retos:

• Cuestiones de privacidad: Plantea dudas sobre la vigilancia y el análisis del comportamiento de los clientes, lo que puede afectar a su confianza.
• Mantenimiento técnico: Los sistemas de IA requieren actualizaciones y mantenimiento periódicos para adaptarse a las nuevas tácticas de robo.
• Elevados costes de implementación: El coste de instalar y mantener sistemas de IA puede ser un obstáculo para las pequeñas empresas.

El futuro de la visión artificial en la prevención de robos#

La comunidad de IA y la sociedad en general promueven las innovaciones éticas y de IA responsable. Por eso, es probable que el futuro de la visión artificial aplicada a la prevención de robos dé prioridad a las tecnologías que protegen la privacidad. Estos avances buscan equilibrar una seguridad eficaz con el respeto a la privacidad de los clientes, para que las tiendas puedan vigilar comportamientos sospechosos sin vulnerar los derechos personales.

Un método relacionado consiste en desenfocar u ocultar mediante visión artificial los rasgos que permiten identificar a alguien. Los rasgos faciales u otros datos personales se pueden desenfocar automáticamente, lo que permite al sistema seguir patrones de comportamiento sin identificar a las personas. Modelos como YOLO11 pueden contribuir a estas prácticas de protección de la privacidad detectando y supervisando objetos en tiempo real, centrándose en comportamientos concretos en lugar de identificar a las personas. Esto permite a las tiendas detectar robos en tiempo real y proteger la privacidad de los clientes.

Fig. 4. Uso del difuminado para vigilar patrones de comportamiento sin revelar la identidad de las personas.

Del mismo modo, la computación en el borde ayuda a procesar 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 robos puede ser seguro y respetuoso, generar confianza y mejorar la seguridad de las tiendas.

Prevención de robos más inteligente para tiendas más seguras#

La IA y la visión artificial están cambiando la forma en que las tiendas previenen los robos, al ofrecer herramientas inteligentes para detectar comportamientos sospechosos y reducir las pérdidas de forma más eficiente.

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

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