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 ti è mai capitato di passare davanti ai varchi antitaccheggio all'uscita di un negozio che emettono un segnale acustico quando passa un articolo non pagato, hai visto i sistemi di sorveglianza elettronica degli articoli (EAS) in azione. Questi sistemi sono comunemente usati nella sicurezza al dettaglio. Sono progettati per rilevare articoli con etichette di sicurezza che non sono state disattivate alla cassa. Sebbene siano utili per la prevenzione di base dei furti, i sistemi EAS si limitano a intercettare gli articoli etichettati e spesso non rilevano altri tipi di furto.
L'intelligenza artificiale (IA) può fornire una soluzione più avanzata sotto forma di computer vision, una branca dell'IA che consente alle macchine di interpretare e analizzare le informazioni visive del mondo che le circonda. La computer vision può essere utilizzata per analizzare il comportamento dei clienti, monitorare l'inventario e persino riconoscere attività sospette in tempo reale. Invece di fare affidamento esclusivamente su articoli etichettati, i sistemi di computer vision possono rilevare schemi che indicano un potenziale furto, come qualcuno che si attarda in aree riservate, nasconde oggetti o aggira i punti di controllo.
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 computer vision come Ultralytics YOLO11, i negozi al dettaglio possono migliorare significativamente i propri sforzi di sicurezza attraverso l'object detection e il tracking in tempo reale. L'object detection può aiutare a identificare oggetti, persone o articoli specifici in un feed video, mentre l'object tracking può essere utilizzato per seguire questi oggetti identificati attraverso più frame, monitorando il loro movimento in tutto il negozio. Insieme, queste tecniche possono fornire una visione completa e in tempo reale dell'attività che si svolge 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 dell'object detection, sono progettate per analizzare i dati visivi come immagini e fotogrammi video, aiutando il sistema a riconoscere elementi specifici o aree del negozio. Le LSTM, al contrario, sono costruite per conservare le informazioni nel tempo, consentendo al sistema di rilevare modelli nelle azioni dei clienti. Ciò significa che le LSTM possono tracciare comportamenti ripetuti, come ad esempio un cliente che maneggia frequentemente lo stesso articolo.
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 analizzando i tratti del viso, il che può aiutare a individuare i trasgressori noti o coloro che mostrano comportamenti sospetti. Alcuni negozi utilizzano questa tecnologia per avvisare la sicurezza quando entrano taccheggiatori segnalati. Tuttavia, i clienti dovrebbero essere informati di questo utilizzo per affrontare le preoccupazioni relative alla privacy.
La stima della posa può aggiungere un ulteriore livello di sicurezza analizzando il posizionamento del corpo e il movimento per rilevare azioni come nascondere oggetti o posture insolite collegate al furto. Questa tecnica aiuta il sistema a interpretare il linguaggio del corpo ed emettere avvisi precoci per consentire alla sicurezza di intervenire 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 case study di JJ Liquors a Washington, D.C., è un ottimo esempio di come i sistemi di sorveglianza AI possono aiutare a rilevare i furti in tempo reale. Nonostante avesse diverse telecamere di sicurezza, il proprietario del negozio, KJ Singh, ha subito perdite giornaliere a causa di taccheggio.
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'IA offre molti vantaggi nella prevenzione dei furti, fornendo ai team di vendita al dettaglio e di sicurezza strumenti affidabili per rilevare 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 la sfocatura o l'anonimizzazione delle caratteristiche identificative tramite computer vision. Le caratteristiche facciali o altri dettagli personali possono essere sfocati automaticamente, consentendo al sistema di tracciare i 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, concentrandosi sui comportamenti specifici piuttosto che sull'identificazione degli individui. Ciò consente ai negozi di rilevare i 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'IA e la computer vision 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.
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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