Visione artificiale per prevenire i furti: migliorare la sicurezza

Se ti è mai capitato di passare davanti alle alte barriere all'uscita di un negozio che emettono un segnale acustico quando passa un articolo non pagato, hai visto in azione i sistemi di sorveglianza elettronica degli articoli (EAS). Questi sistemi sono comunemente usati nella sicurezza dei negozi. Sono progettati per rilevare gli articoli con etichette di sicurezza che non sono state disattivate alla cassa. Sono utili per prevenire i furti più semplici, ma i sistemi EAS si limitano a rilevare gli articoli etichettati e spesso non individuano altri tipi di furto.

L'intelligenza artificiale (AI) può offrire una soluzione più avanzata sotto forma di visione artificiale, un ramo dell'AI che consente alle macchine di interpretare e analizzare le informazioni visive del mondo circostante. La visione artificiale può essere usata per analizzare il comportamento dei clienti, monitorare l'inventario e persino riconoscere attività sospette in tempo reale. Invece di affidarsi esclusivamente agli articoli etichettati, i sistemi di visione artificiale possono rilevare schemi che indicano potenziali furti, come qualcuno che si attarda in aree riservate, nasconde articoli o evita le casse.

Le informazioni ricavate dai sistemi di sicurezza dotati di visione possono aiutare i team di sicurezza a reagire subito ai comportamenti sospetti, riducendo le perdite e migliorando la sicurezza dei negozi. La visione artificiale può inoltre essere adattata a diversi ambienti commerciali, dai piccoli negozi ai grandi magazzini.

In questo articolo vedremo come la visione artificiale sta cambiando la prevenzione dei furti nei negozi e nei magazzini.

Quali attività di visione artificiale sono adatte alla prevenzione dei furti?#

Per prima cosa, esploriamo le diverse tecniche di visione artificiale che possono essere utilizzate per prevenire i furti e capiamo come funzionano.

Usare il rilevamento e il tracciamento degli oggetti per aumentare la sicurezza#

Usando modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLO11, i negozi possono migliorare notevolmente la sicurezza grazie al rilevamento degli oggetti e al tracciamento in tempo reale. Il rilevamento degli oggetti può aiutare a identificare oggetti, persone o articoli specifici in un flusso video, mentre il tracciamento degli oggetti può seguire questi elementi identificati in più fotogrammi e monitorarne gli spostamenti all'interno del negozio. Insieme, queste tecniche possono fornire una visione completa e in tempo reale delle attività che si svolgono nel negozio.

Per esempio, supponiamo che un cliente prenda un articolo di valore elevato, come una borsa firmata, e attraversi diverse aree del negozio. Le riprese di sorveglianza possono essere analizzate con il rilevamento degli oggetti per identificare la borsa e segnalarla come elemento di interesse. Mentre il cliente si sposta, il tracciamento degli oggetti può seguire continuamente sia la borsa sia la persona che la porta. Usando zone predefinite, come un'uscita, qualsiasi comportamento insolito, per esempio dirigersi verso l'uscita senza passare dalla cassa, può attivare un avviso.

Fig. 1. Il rilevamento e il tracciamento degli oggetti possono aiutare a monitorare le attività all'interno di un negozio. (Immagine dell'autore).

Analisi comportamentale e riconoscimento di pattern con la Vision AI#

L'analisi comportamentale e il riconoscimento degli schemi possono migliorare ulteriormente la prevenzione dei furti concentrandosi sul comportamento dei clienti nel negozio. Forniscono informazioni che vanno oltre gli spostamenti dei clienti o gli articoli che prendono. Mentre il rilevamento e il tracciamento degli oggetti sono utili per seguire specifici elementi di interesse, l'analisi comportamentale può monitorare gli schemi nelle azioni dei clienti che potrebbero indicare intenzioni sospette.

Per esempio, la Vision AI può rilevare se un cliente prende e rimette ripetutamente lo stesso articolo, si attarda in una determinata corsia o si avvicina in modo insolito alle aree riservate. La ricerca in questo campo è in continua evoluzione, con tecniche sempre più sofisticate per migliorare la precisione del rilevamento. Un approccio promettente combina due tipi di modelli AI: le reti neurali convoluzionali (CNNs) e le reti Long Short-Term Memory (LSTM).

Le CNN, alla base del rilevamento degli oggetti, sono progettate per analizzare dati visivi come immagini e fotogrammi video, aiutando il sistema a riconoscere articoli specifici o aree del negozio. Le LSTM, invece, sono progettate per conservare informazioni nel tempo, permettendo al sistema di rilevare schemi nelle azioni dei clienti. Ciò significa che le LSTM possono tracciare comportamenti ripetuti, come quando un cliente maneggia spesso lo stesso articolo.

Combinando CNN e LSTM, i sistemi di Vision AI possono acquisire sia il «cosa» (gli oggetti o le persone coinvolti) sia il «quando» (la tempistica e la sequenza delle azioni). Questo approccio integrato è molto utile per identificare comportamenti sottili associati ai furti in negozio.

Fig. 2. Uso della visione artificiale per rilevare comportamenti sospetti.

Altre tecniche di visione artificiale comunemente usate per prevenire i furti#

Altre tecniche di visione artificiale possono affiancare le innovazioni di Vision AI progettate appositamente per prevenire i furti. Il riconoscimento facciale è uno di questi strumenti e serve a identificare le persone analizzandone i tratti del viso; può quindi aiutare a individuare autori di furti già noti o persone che mostrano comportamenti sospetti. Alcuni negozi usano questa tecnologia per avvisare il personale di sicurezza quando entrano persone segnalate come taccheggiatori. Tuttavia, i clienti dovrebbero essere informati di questo utilizzo per affrontare i problemi legati alla privacy.

La stima della posa può aggiungere un ulteriore livello di sicurezza analizzando la posizione e i movimenti del corpo per rilevare azioni come nascondere articoli o assumere posture insolite associate ai furti. Questa tecnica aiuta il sistema a interpretare il linguaggio del corpo e a inviare avvisi tempestivi, così che il personale di sicurezza possa intervenire se necessario.

Fig. 3. Analisi della postura di una persona che taccheggia.

I sistemi di sorveglianza basati sull'AI possono rilevare i furti in tempo reale#

L'AI può sembrare una tecnologia futuristica, ma oggi è già utilizzata in molti modi pratici. In particolare, l'AI per prevenire i furti è ormai ampiamente adottata nei negozi di tutto il mondo e aiuta i rivenditori a contrastare i taccheggi in tempo reale.

Un caso di studio di JJ Liquors a Washington, D.C., è un esempio di come i sistemi di sorveglianza basati sull'AI possano aiutare a rilevare i furti in tempo reale. Nonostante disponesse di diverse telecamere di sicurezza, il titolare del negozio, KJ Singh, subiva perdite quotidiane a causa dei taccheggi.

Per affrontare il problema, ha installato un sistema di sorveglianza basato sull'AI che funziona con le telecamere già presenti. L'AI analizza il linguaggio del corpo e i movimenti dei clienti, identificando azioni sospette come nascondere articoli nelle tasche o nelle borse. Quando rileva qualcosa di insolito, Singh riceve subito un avviso sul telefono, insieme a un filmato dell'attività.

Le prove video gli permettono di intervenire prima che il cliente lasci il negozio. Questa risposta in tempo reale aiuta a prevenire i furti e consente a Singh di affrontare con sicurezza chi taccheggia. Da quando ha installato il sistema AI, è riuscito a fermare diversi furti, dimostrando l'efficacia della sorveglianza AI nella prevenzione dei furti nei negozi.

Vantaggi e svantaggi dell'AI nella prevenzione dei furti#

L'AI offre molti vantaggi nella prevenzione dei furti, fornendo ai team del commercio al dettaglio e della sicurezza strumenti affidabili per rilevare e ridurre le perdite in modo più efficace. Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'AI nella prevenzione dei furti:

• Minore dipendenza dal personale: riduce la necessità di sorveglianza umana costante, contribuendo a contenere i costi e ad alleviare la fatica del personale di sicurezza.
• Dati informativi: fornisce informazioni basate sui dati sulle tendenze dei furti, aiutando i negozi ad adattare le proprie strategie di sicurezza sulla base di schemi reali.
• Maggiore precisione: riduce il numero di falsi allarmi e individua schemi sottili che potrebbero passare inosservati alle persone.

Tuttavia, affidarsi all'AI per prevenire i furti comporta anche alcune limitazioni. Ecco alcune delle principali difficoltà:

• Problemi di privacy: solleva questioni legate al monitoraggio e all'analisi del comportamento dei clienti, che possono influire sulla loro fiducia.
• Manutenzione tecnica: i sistemi AI richiedono aggiornamenti e manutenzione regolari per stare al passo con le nuove tattiche di furto.
• Costi di implementazione elevati: le spese di installazione e manutenzione dei sistemi AI possono rappresentare un ostacolo per le piccole imprese.

Il futuro della visione artificiale nella prevenzione dei furti#

La community AI e la società nel loro complesso promuovono innovazioni etiche e di AI responsabile. È quindi probabile che il futuro della visione artificiale nella prevenzione dei furti dia priorità alle tecnologie che tutelano la privacy. Questi progressi mirano a bilanciare una sicurezza efficace con il rispetto della privacy dei clienti, consentendo ai negozi di monitorare i comportamenti sospetti senza compromettere i diritti personali.

Un metodo correlato consiste nel sfocare o anonimizzare i tratti identificativi tramite la visione artificiale. I tratti del viso o altri dati personali possono essere sfocati automaticamente, consentendo al sistema di monitorare gli schemi comportamentali senza identificare le persone. Modelli come YOLO11 possono supportare queste pratiche a tutela della privacy rilevando e monitorando gli oggetti in tempo reale, concentrandosi su comportamenti specifici anziché sull'identificazione delle persone. Ciò consente ai negozi di rilevare i furti in tempo reale tutelando la privacy dei clienti.

Fig. 4. Uso dell'offuscamento per monitorare gli schemi comportamentali senza rivelare l'identità delle persone.

Allo stesso modo, l'edge computing aiuta a elaborare i dati su dispositivi locali, come le telecamere del negozio, riducendo la necessità di inviare informazioni al cloud e, di conseguenza, minimizzando i rischi per la privacy. Con questi metodi incentrati sulla privacy, il futuro della prevenzione dei furti può essere sicuro e rispettoso, rafforzando la fiducia e migliorando la sicurezza dei negozi.

Prevenire i furti in modo più intelligente per negozi più sicuri#

L'AI e la visione artificiale stanno cambiando il modo in cui i negozi prevengono i furti, offrendo strumenti intelligenti per rilevare comportamenti sospetti e ridurre le perdite in modo più efficiente.

Grazie a funzionalità come il rilevamento degli oggetti, il tracciamento e l'analisi comportamentale avanzata, la Vision AI consente il monitoraggio in tempo reale e fornisce informazioni basate sui dati, permettendo ai team di sicurezza di reagire rapidamente alle potenziali minacce. L'AI può aiutare a prevenire i furti prima che avvengano e a creare un ambiente più sicuro sia per i clienti sia per il personale.

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