Computer vision per la prevenzione dei 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 utilizzati nella vendita al dettaglio e nella sicurezza. Sono progettati per rilevare gli 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 dotati di etichetta e spesso non rilevano 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 utilizzata per analizzare il comportamento dei clienti, monitorare l’inventario e persino riconoscere attività sospette in tempo reale. Invece di affidarsi esclusivamente agli articoli dotati di etichetta, i sistemi di visione artificiale possono rilevare schemi che indicano un potenziale furto, come una persona che si trattiene nelle aree riservate, nasconde articoli o aggira i punti cassa.

Gli insight forniti dai sistemi di sicurezza basati sulla visione possono aiutare i team di sicurezza a reagire immediatamente ai comportamenti sospetti, riducendo le perdite e migliorando la sicurezza del negozio. La visione artificiale può inoltre essere adattata a diversi ambienti di vendita al dettaglio, dai piccoli negozi ai grandi magazzini.

In questo articolo vedremo come la visione artificiale sta cambiando la prevenzione dei furti nella vendita al dettaglio e nella gestione dei magazzini. Iniziamo!

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.

Utilizzare il rilevamento e il tracciamento degli oggetti per migliorare la sicurezza#

Utilizzando modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLO11, i negozi al dettaglio possono migliorare significativamente le proprie attività di sicurezza attraverso il rilevamento degli oggetti e il 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 essere utilizzato per seguire questi oggetti identificati attraverso più fotogrammi, monitorandone gli spostamenti in tutto il negozio. Insieme, queste tecniche possono offrire 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 sezioni del negozio. I filmati di sorveglianza possono essere analizzati utilizzando il rilevamento degli oggetti per identificare la borsa e contrassegnarla come articolo di interesse. Mentre il cliente si sposta, il tracciamento degli oggetti può essere utilizzato per seguire continuamente sia la borsa sia la persona che la porta. In base a zone predefinite, come un’uscita, qualsiasi comportamento insolito, ad esempio dirigersi verso l’uscita senza passare dall’area delle casse, 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 degli schemi con l’AI per la visione#

L’analisi comportamentale e il riconoscimento degli schemi possono portare la prevenzione dei furti a un livello superiore, concentrandosi sul modo in cui i clienti si comportano nel negozio. Forniscono insight che vanno oltre gli spostamenti dei clienti o gli articoli che prendono. Mentre il rilevamento degli oggetti e il tracciamento sono utili per seguire specifici oggetti di interesse, l’analisi comportamentale può monitorare gli schemi nelle azioni dei clienti che potrebbero suggerire un intento sospetto.

Per esempio, l’AI per la visione può essere utilizzata per determinare se un cliente prende e ripone ripetutamente lo stesso articolo, si trattiene in una corsia specifica o si avvicina in modo insolito alle aree riservate. La ricerca in questo campo sta progredendo, con tecniche sempre più sofisticate per migliorare la precisione del rilevamento. Un approccio promettente combina due tipi di modelli di AI: le reti neurali convoluzionali (CNNs) e le reti con memoria a breve e lungo termine (LSTM).

Le CNNs, 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 LSTMs, al contrario, sono progettate per conservare le informazioni nel tempo, consentendo al sistema di rilevare gli schemi nelle azioni dei clienti. Ciò significa che le LSTMs possono tracciare comportamenti ripetuti, come un cliente che maneggia frequentemente lo stesso articolo.

Combinando CNNs e LSTMs, i sistemi di AI per la visione possono acquisire 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 sottili associati ai furti nei negozi.

Fig. 2. Utilizzare la visione artificiale per rilevare comportamenti sospetti.

Altre tecniche di visione artificiale comunemente utilizzate nella prevenzione dei furti#

Esistono altre tecniche di visione artificiale che possono integrare le innovazioni dell’AI per la visione progettate specificamente per la prevenzione dei furti. Il riconoscimento facciale è uno di questi strumenti e viene utilizzato per identificare le persone analizzandone i tratti del viso, il che può aiutare a rilevare soggetti già noti per i loro reati o 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 problematiche relative alla privacy.

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

Fig. 3. Comprendere la postura del corpo di un taccheggiatore.

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

L’AI può sembrare una tecnologia futuristica, ma oggi viene già utilizzata in molti modi pratici. In particolare, l’AI per la prevenzione dei 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 ottimo 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 proprietario del negozio, KJ Singh, subiva perdite quotidiane dovute ai 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 un avviso immediato sul telefono, insieme a una clip video dell’attività.

Le prove video gli consentono di intervenire prima che il cliente lasci il negozio. Questa risposta in tempo reale aiuta a prevenire i furti e rende più facile per Singh affrontare i taccheggiatori con sicurezza. Da quando ha aggiunto il sistema di AI, è riuscito a fermare con successo diversi furti, dimostrando l’efficacia della sorveglianza basata sull’AI nella prevenzione dei furti nei negozi.

Pro e contro dell’AI nella prevenzione dei furti#

L’AI offre numerosi vantaggi nella prevenzione dei furti, fornendo ai team della vendita 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 una sorveglianza umana costante, contribuendo a contenere i costi e a ridurre la fatica del personale di sicurezza.
• Dati significativi: Offre insight basati sui dati relativi alle tendenze dei furti, aiutando i negozi ad adeguare 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 la prevenzione dei furti comporta anche alcune limitazioni. Ecco alcune delle principali difficoltà:

• Problemi di privacy: Solleva interrogativi sul monitoraggio e sull’analisi del comportamento dei clienti, con possibili ripercussioni sulla loro fiducia.
• Manutenzione tecnica: I sistemi di AI richiedono aggiornamenti e manutenzione regolari per stare al passo con le nuove tattiche di furto.
• Elevati costi di implementazione: Il costo dell’installazione e della manutenzione dei sistemi di AI può rappresentare un ostacolo per le aziende più piccole.

Il futuro della visione artificiale nella prevenzione dei furti#

La comunità dell’AI e la società nel loro complesso incoraggiano innovazioni di AI responsabile ed etica. 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 attraverso la visione artificiale. I tratti del viso o altri dettagli personali possono essere sfocati automaticamente, consentendo al sistema di tracciare gli schemi comportamentali senza identificare le persone. Modelli come YOLO11 possono supportare queste pratiche di tutela della privacy rilevando e monitorando gli oggetti in tempo reale, concentrandosi sui comportamenti specifici anziché sull’identificazione delle persone. Ciò consente ai negozi di rilevare i furti in tempo reale proteggendo al contempo la privacy dei clienti.

Fig. 4. Utilizzare la sfocatura 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 al contempo la sicurezza del negozio.

Una prevenzione dei furti 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 i 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, l’AI per la visione consente il monitoraggio in tempo reale e offre insight basati sui dati, permettendo ai team di sicurezza di reagire rapidamente alle potenziali minacce. L’utilizzo dell’AI può aiutare a prevenire i furti prima che si verifichino e a creare un ambiente più sicuro sia per i clienti sia per il personale.

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