15 novembre 2024
Unisciti a noi mentre esaminiamo come funziona la Vision AI nella prevenzione dei furti con esempi reali, il rilevamento basato sull'AI e approfondimenti sul futuro della sicurezza.
Se vi è capitato di passare davanti a cancelli alti all'uscita di un negozio che emettono un segnale acustico al passaggio di un articolo non pagato, avete visto all'opera i sistemi di sorveglianza elettronica degli articoli (EAS). Questi sistemi sono comunemente utilizzati per la sicurezza dei negozi. Sono progettati per detect articoli con etichette di sicurezza che non sono state disattivate alla cassa. Pur essendo utili per la prevenzione di base dei furti, i sistemi EAS si limitano a individuare gli articoli con etichetta e spesso non rilevano altri tipi di furto.
L'intelligenza artificiale (AI) può fornire una soluzione più avanzata sotto forma di computer vision, una branca dell'AI che consente alle macchine di interpretare e analizzare le informazioni visive del mondo circostante. La computer vision può essere utilizzata per analizzare il comportamento dei clienti, track inventario e persino riconoscere attività sospette in tempo reale. Invece di basarsi esclusivamente sugli articoli etichettati, i sistemi di computer vision possono detect schemi che indicano un potenziale furto, come ad esempio la presenza di persone che si attardano in aree riservate, che nascondono articoli o che aggirano le casse.
Le informazioni provenienti dai sistemi di sicurezza con visione artificiale possono aiutare i team di sicurezza a rispondere immediatamente a comportamenti sospetti, riducendo le perdite e migliorando la sicurezza del negozio. La computer vision può anche essere adattata a vari ambienti di vendita al dettaglio, dai piccoli negozi ai grandi magazzini.
In questo articolo, esamineremo come la computer vision sta cambiando la prevenzione dei furti nel retail e nel warehousing. Iniziamo!
Innanzitutto, esploriamo le diverse tecniche di computer vision che possono essere utilizzate per prevenire il furto e capiamo come funzionano.
Utilizzando modelli di visione computerizzata come Ultralytics YOLO11i negozi al dettaglio possono migliorare significativamente i loro sforzi di sicurezza attraverso il rilevamento e il tracciamento degli oggetti 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 essere utilizzato per seguire questi oggetti identificati in più fotogrammi, monitorando il loro movimento all'interno del negozio. Insieme, queste tecniche possono fornire una visione completa e in tempo reale delle attività che si svolgono nel negozio.
Ad esempio, supponiamo che un cliente prenda un articolo di valore, come una borsa di marca, e si sposti tra le diverse sezioni del negozio. Le riprese di sorveglianza possono essere analizzate utilizzando l'object detection per identificare la borsa e contrassegnarla come elemento di interesse. Mentre il cliente si sposta, l'object tracking può essere utilizzato per seguire continuamente sia la borsa che la persona che la trasporta. Sulla base di zone predefinite come un'uscita, qualsiasi comportamento insolito, come lo spostamento verso l'uscita senza passare per la cassa, può attivare un avviso.
L'analisi comportamentale e il riconoscimento di schemi possono portare la prevenzione dei furti un ulteriore passo avanti concentrandosi su come i clienti si comportano nel negozio. Fornisce informazioni che vanno oltre dove si muovono i clienti o quali articoli prendono. Mentre il rilevamento di oggetti e il tracciamento sono utili per seguire oggetti specifici di interesse, l'analisi comportamentale può monitorare schemi nelle azioni dei clienti che potrebbero suggerire intenti sospetti.
Ad esempio, la Vision AI può essere utilizzata per identificare se un cliente prende e ripone ripetutamente lo stesso articolo, si attarda in una particolare corsia o si avvicina in modo insolito ad aree riservate. La ricerca in questo campo sta avanzando, con tecniche sempre più sofisticate per una maggiore accuratezza del rilevamento. Un approccio promettente combina due tipi di modelli di IA: le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti Long Short-Term Memory (LSTM).
Le CNN, che costituiscono la 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 costruite per conservare le informazioni nel tempo, consentendo al sistema di detect gli schemi delle azioni dei clienti. Ciò significa che le LSTM sono in grado di track comportamenti ripetuti, come ad esempio la manipolazione frequente dello stesso articolo da parte di un cliente.
Combinando CNN e LSTM, i sistemi di Vision AI possono catturare sia il "cosa" (gli oggetti o le persone coinvolte) sia il "quando" (la tempistica e la sequenza delle azioni). Questo approccio integrato è molto utile per identificare comportamenti di taccheggio sottili.
Esistono altre tecniche di computer vision che possono integrare le innovazioni di Vision AI progettate specificamente per la prevenzione dei furti. Il riconoscimento facciale è uno di questi strumenti, utilizzato per identificare gli individui attraverso l'analisi dei tratti del viso, che può aiutare a detect i trasgressori noti o quelli che mostrano un comportamento sospetto. Alcuni negozi utilizzano questa tecnologia per avvisare la sicurezza quando entrano i taccheggiatori segnalati. Tuttavia, i clienti dovrebbero essere informati di questo uso per rispondere alle preoccupazioni sulla privacy.
La stima della posa può aggiungere un ulteriore livello di sicurezza analizzando il posizionamento e il movimento del corpo per detect azioni come l'occultamento di oggetti o posture insolite legate al furto. Questa tecnica aiuta il sistema a interpretare il linguaggio del corpo e a emettere avvisi tempestivi per l'intervento della sicurezza, se necessario.
L'IA può sembrare una tecnologia futuristica, ma è già utilizzata in molti modi pratici oggi. In particolare, l'IA per la prevenzione dei furti è ora ampiamente adottata nei negozi di tutto il mondo, aiutando i rivenditori ad affrontare il taccheggio in tempo reale.
Un caso di studio di JJ Liquors a Washington, D.C., è un ottimo esempio di come i sistemi di sorveglianza AI possano aiutare a detect furti in tempo reale. Nonostante la presenza di più telecamere di sicurezza, il proprietario del negozio, KJ Singh, si trovava ad affrontare perdite quotidiane dovute a furti.
Per affrontare questo problema, ha installato un sistema di sorveglianza basato sull'intelligenza artificiale che funziona con le sue telecamere esistenti. L'IA analizza il linguaggio del corpo e i movimenti dei clienti, identificando azioni sospette come nascondere oggetti nelle tasche o nelle borse. Quando rileva qualcosa di insolito, Singh riceve un avviso immediato sul suo telefono, insieme a una clip video dell'attività.
La prova video gli consente 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 i taccheggiatori con sicurezza. Dall'aggiunta del sistema di IA, è stato in grado di fermare con successo diversi furti, dimostrando l'efficacia della sorveglianza basata sull'IA nella prevenzione dei furti al dettaglio.
L'intelligenza artificiale apporta numerosi vantaggi alla prevenzione dei furti, fornendo ai team di vendita al dettaglio e di sicurezza strumenti affidabili per detect e ridurre le perdite in modo più efficace. Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'IA nella prevenzione dei furti:
Tuttavia, ci sono anche limitazioni quando si tratta di fare affidamento sull'IA per la prevenzione dei furti. Ecco alcune delle sfide principali:
L'innovazione etica e responsabile dell'IA è incoraggiata dalla comunità dell'IA e dalla società nel suo complesso. Quindi, è probabile che il futuro della computer vision nella prevenzione dei furti darà la priorità alle tecnologie di tutela della privacy. Questi progressi mirano a bilanciare un'efficace sicurezza con il rispetto della privacy dei clienti, consentendo ai negozi di monitorare comportamenti sospetti senza compromettere i diritti personali.
Un metodo correlato è l'offuscamento o l'anonimizzazione dei tratti identificativi attraverso la computer vision. I tratti del viso o altri dettagli personali possono essere sfocati automaticamente, consentendo al sistema di track modelli di comportamento senza identificare gli individui. Modelli come YOLO11 possono supportare queste pratiche di tutela della privacy, rilevando e monitorando gli oggetti in tempo reale e concentrandosi su comportamenti specifici piuttosto che sull'identificazione delle persone. Ciò consente ai negozi di detect furti in tempo reale, proteggendo al contempo la privacy dei clienti.
Allo stesso modo, l'edge computing aiuta a elaborare i dati su dispositivi locali come le telecamere dei negozi, riducendo la necessità di inviare informazioni al cloud e, a sua volta, minimizzando i rischi per la privacy. Con questi metodi incentrati sulla privacy, il futuro della prevenzione dei furti può essere sia sicuro che rispettoso, costruendo fiducia e migliorando al contempo la sicurezza del negozio.
L'intelligenza artificiale e la computer vision stanno cambiando il modo in cui i negozi prevengono i furti, offrendo strumenti intelligenti per detect comportamenti sospetti e ridurre le perdite in modo più efficiente.
Con funzionalità come il rilevamento di oggetti, il tracking e l'analisi comportamentale avanzata, Vision AI consente il monitoraggio in tempo reale e fornisce informazioni basate sui dati che consentono ai team di sicurezza di rispondere rapidamente alle potenziali minacce. L'utilizzo dell'IA può aiutare a prevenire il furto prima che si verifichi e a creare un ambiente più sicuro sia per i clienti che per il personale.
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