15 novembre 2024
Rejoignez-nous pour découvrir comment la Vision AI fonctionne dans la prévention du vol avec des exemples concrets, la détection basée sur l'IA et des informations sur l'avenir de la sécurité.
Si vous êtes déjà passé devant de hautes portes à la sortie d'un magasin qui émettent un bip lorsqu'un article impayé passe, vous avez vu des systèmes de surveillance électronique d'articles (EAS) en action. Ces systèmes sont couramment utilisés dans la vente au détail et la sécurité. Ils sont conçus pour détecter les articles avec des étiquettes de sécurité qui n'ont pas été désactivées à la caisse. Bien qu'ils soient utiles pour la prévention de base du vol, les systèmes EAS sont limités à la capture des articles étiquetés et manquent souvent d'autres types de vol.
L'intelligence artificielle (IA) peut fournir une solution plus avancée sous la forme de la vision par ordinateur, une branche de l'IA qui permet aux machines d'interpréter et d'analyser les informations visuelles du monde qui les entoure. La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser le comportement des clients, suivre l'inventaire, et même reconnaître les activités suspectes en temps réel. Au lieu de se fier uniquement aux articles étiquetés, les systèmes de vision par ordinateur peuvent détecter des schémas qui indiquent un vol potentiel, comme une personne qui s'attarde dans des zones restreintes, qui dissimule des articles ou qui contourne les points de contrôle.
Les informations issues des systèmes de sécurité basés sur la vision peuvent aider les équipes de sécurité à réagir instantanément aux comportements suspects, réduisant ainsi les pertes et améliorant la sécurité des magasins. La vision par ordinateur peut également être adaptée à divers environnements de vente au détail, des petits magasins aux grands entrepôts.
Dans cet article, nous allons examiner comment la vision par ordinateur transforme la prévention du vol dans le commerce de détail et l'entreposage. Commençons !
Tout d'abord, explorons les différentes techniques de vision par ordinateur qui peuvent être utilisées pour prévenir le vol et comprenons comment elles fonctionnent.
En utilisant des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11, les magasins de détail peuvent améliorer considérablement leurs efforts de sécurité grâce à la détection d'objets et au suivi en temps réel. La détection d'objets peut aider à identifier des objets, des personnes ou des articles spécifiques dans un flux vidéo, tandis que le suivi d'objets peut être utilisé pour suivre ces objets identifiés à travers plusieurs images, en surveillant leur mouvement dans tout le magasin. Ensemble, ces techniques peuvent donner une vue complète et en temps réel de l'activité se déroulant dans le magasin.
Par exemple, supposons qu'un client prenne un article de grande valeur, comme un sac à main de créateur, et se promène dans différents rayons du magasin. Les images de surveillance peuvent être analysées à l'aide de la détection d'objets pour identifier le sac à main et le signaler comme un article d'intérêt. Au fur et à mesure que le client se déplace, le suivi d'objets peut être utilisé pour suivre en permanence à la fois le sac à main et la personne qui le porte. Sur la base de zones prédéfinies, comme une sortie, tout comportement inhabituel, tel qu'un déplacement vers la sortie sans passer par la zone de caisse, peut déclencher une alerte.
L'analyse comportementale et la reconnaissance de schémas peuvent faire progresser la prévention du vol en se concentrant sur la façon dont les clients se comportent dans le magasin. Elle donne des indications au-delà de l'endroit où les clients se déplacent ou des articles qu'ils ramassent. Bien que la détection d'objets et le suivi soient utiles pour suivre des objets d'intérêt spécifiques, l'analyse comportementale peut surveiller les schémas dans les actions des clients qui pourraient suggérer une intention suspecte.
Par exemple, la Vision IA peut être utilisée pour identifier si un client prend et repose plusieurs fois le même article, s'attarde dans une allée particulière ou s'approche de manière inhabituelle des zones réglementées. La recherche dans ce domaine progresse, avec des techniques de plus en plus sophistiquées pour une meilleure précision de la détection. Une approche prometteuse combine deux types de modèles d'IA : les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux LSTM (Long Short-Term Memory).
Les CNN, qui constituent la base de la détection d'objets, sont conçus pour analyser les données visuelles telles que les images et les trames vidéo, aidant ainsi le système à reconnaître des articles ou des zones de magasin spécifiques. Les LSTM, en revanche, sont conçus pour conserver les informations au fil du temps, ce qui permet au système de détecter des schémas dans les actions des clients. Cela signifie que les LSTM peuvent suivre les comportements répétés, comme un client manipulant fréquemment le même article.
En combinant les CNN et les LSTM, les systèmes de Vision IA peuvent capturer à la fois le « quoi » (les objets ou les personnes impliquées) et le « quand » (le moment et la séquence des actions). Cette approche intégrée est très utile pour identifier les comportements subtils de vol à l'étalage.
Il existe d'autres techniques de vision artificielle qui peuvent compléter les innovations de Vision AI conçues spécifiquement pour la prévention du vol. La reconnaissance faciale est l'un de ces outils, utilisé pour identifier les individus en analysant les traits du visage, ce qui peut aider à détecter les délinquants connus ou ceux qui présentent un comportement suspect. Certains magasins utilisent cette technologie pour alerter la sécurité lorsque des voleurs à l'étalage signalés entrent. Cependant, les clients devraient être informés de cette utilisation pour répondre aux préoccupations en matière de confidentialité.
L'estimation de pose peut ajouter une couche de sécurité supplémentaire en analysant le positionnement du corps et les mouvements pour détecter des actions telles que la dissimulation d'objets ou des postures inhabituelles liées au vol. Cette technique aide le système à interpréter le langage corporel et à émettre des alertes précoces pour que la sécurité intervienne si nécessaire.
L'IA peut sembler être une technologie futuriste, mais elle est déjà utilisée de nombreuses façons pratiques aujourd'hui. En particulier, l'IA pour la prévention du vol est maintenant largement adoptée dans les magasins du monde entier, aidant les détaillants à lutter contre le vol à l'étalage en temps réel.
Une étude de cas de JJ Liquors à Washington, D.C., est un excellent exemple de la façon dont les systèmes de surveillance par IA peuvent aider à détecter le vol en temps réel. Bien qu'il dispose de plusieurs caméras de sécurité, le propriétaire du magasin, KJ Singh, a subi des pertes quotidiennes dues au vol à l'étalage.
Pour résoudre ce problème, il a installé un système de surveillance alimenté par l'IA qui fonctionne avec ses caméras existantes. L'IA analyse le langage corporel et les mouvements des clients, identifiant les actions suspectes comme le fait de cacher des articles dans les poches ou les sacs. Lorsqu'elle détecte quelque chose d'inhabituel, Singh reçoit une alerte instantanée sur son téléphone, ainsi qu'un clip vidéo de l'activité.
La preuve vidéo lui permet de réagir avant que le client ne quitte le magasin. Cette réponse en temps réel aide à prévenir le vol et permet à Singh de confronter les voleurs à l'étalage avec confiance. Depuis l'ajout du système d'IA, il a pu arrêter avec succès plusieurs vols, ce qui montre l'efficacité de la surveillance par IA dans la prévention du vol au détail.
L'IA apporte de nombreux avantages à la prévention du vol, en fournissant aux équipes de vente au détail et de sécurité des outils fiables pour détecter et réduire les pertes plus efficacement. Voici quelques-uns des principaux avantages de l'IA dans la prévention du vol :
Cependant, il existe également des limites quant à la dépendance à l'IA pour la prévention du vol. Voici quelques-uns des principaux défis :
La communauté de l'IA et la société dans son ensemble encouragent les innovations éthiques et en matière d'IA responsable. Il est donc probable que l'avenir de la vision par ordinateur dans la prévention du vol privilégiera les technologies préservant la confidentialité. Ces avancées visent à équilibrer une sécurité efficace avec le respect de la vie privée des clients, permettant aux magasins de surveiller les comportements suspects sans compromettre les droits personnels.
Une méthode connexe consiste à flouter ou à anonymiser les éléments d'identification grâce à la vision par ordinateur. Les traits du visage ou d'autres informations personnelles peuvent être automatiquement floutés, ce qui permet au système de suivre les schémas de comportement sans identifier les individus. Des modèles tels que YOLO11 peuvent prendre en charge ces pratiques de protection de la vie privée en détectant et en surveillant les objets en temps réel, tout en se concentrant sur des comportements spécifiques plutôt que sur l'identification des individus. Cela permet aux magasins de détecter le vol en temps réel tout en protégeant la vie privée de leurs clients.
De même, l'edge computing permet de traiter les données sur des appareils locaux, comme les caméras en magasin, réduisant ainsi la nécessité d'envoyer des informations vers le cloud et, par conséquent, minimisant les risques liés à la confidentialité. Grâce à ces méthodes axées sur la protection de la vie privée, l'avenir de la prévention du vol peut être à la fois sûr et respectueux, instaurant la confiance tout en améliorant la sécurité des magasins.
L'IA et la vision par ordinateur transforment la façon dont les magasins préviennent le vol en offrant des outils intelligents pour détecter les comportements suspects et réduire les pertes de manière plus rationalisée.
Grâce à des fonctionnalités telles que la détection d'objets, le suivi et l'analyse comportementale avancée, la Vision IA permet une surveillance en temps réel et fournit des informations basées sur les données qui permettent aux équipes de sécurité de réagir rapidement aux menaces potentielles. L'utilisation de l'IA peut aider à prévenir le vol avant qu'il ne se produise et à créer un environnement plus sûr pour les clients et le personnel.
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