Visão computacional para prevenção de roubos: Reforçar a segurança

If you've ever walked past tall gates at a store exit that beep when an unpaid item passes through, you’ve seen Electronic Article Surveillance (EAS) systems at work. These systems are commonly used in retail security. They are designed to detect items with security tags that haven’t been deactivated at checkout. While they’re useful for basic theft prevention, EAS systems are limited to catching tagged items and often miss other types of theft.

A inteligência artificial (IA) pode oferecer uma solução mais avançada sob a forma de visão computacional, um ramo da IA que permite às máquinas interpretar e analisar informações visuais do mundo que as rodeia. A visão computacional pode ser usada para analisar o comportamento do cliente, rastrear o inventário e até reconhecer atividades suspeitas em tempo real. Em vez de depender apenas de artigos etiquetados, os sistemas de visão computacional podem detetar padrões que indicam um potencial roubo, como alguém que permanece em áreas restritas, oculta artigos ou contorna os pontos de checkout.

As informações provenientes de sistemas de segurança com visão podem ajudar as equipas de segurança a responder instantaneamente a comportamentos suspeitos, reduzindo perdas e melhorando a segurança da loja. A visão computacional também pode ser adaptada a vários ambientes de retalho, desde pequenas lojas a grandes armazéns.

Neste artigo, veremos como a visão computacional está a mudar a prevenção de roubos no retalho e no armazenamento. Vamos começar!

Link to this sectionQue tarefas de visão computacional são adequadas para a prevenção de roubos?#

Primeiro, vamos explorar as diferentes técnicas de visão computacional que podem ser usadas para prevenir roubos e compreender como funcionam.

Link to this sectionUsar deteção e rastreio de objetos para reforçar a segurança#

Ao usar modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11, as lojas de retalho podem melhorar significativamente os seus esforços de segurança através de deteção de objetos e rastreio em tempo real. A deteção de objetos pode ajudar a identificar objetos, pessoas ou artigos específicos num feed de vídeo, enquanto o rastreio de objetos pode ser usado para seguir estes objetos identificados através de vários fotogramas, monitorizando o seu movimento por toda a loja. Juntas, estas técnicas podem proporcionar uma visão abrangente e em tempo real da atividade que acontece na loja.

Por exemplo, digamos que um cliente pega num artigo de alto valor, como uma mala de marca, e caminha por diferentes secções da loja. As filmagens de vigilância podem ser analisadas usando deteção de objetos para identificar a mala e marcá-la como um item de interesse. À medida que o cliente se desloca, o rastreio de objetos pode ser usado para seguir continuamente tanto a mala como o indivíduo que a transporta. Com base em zonas pré-definidas, como uma saída, qualquer comportamento invulgar, como mover-se em direção à saída sem passar pela área de checkout, pode acionar um alerta.

Fig 1. A deteção e o rastreio de objetos podem ajudar a monitorizar atividades dentro de uma loja. (Imagem do Autor).

Link to this sectionAnálise comportamental e reconhecimento de padrões com visão AI#

A análise comportamental e o reconhecimento de padrões podem levar a prevenção de roubos mais longe ao focar-se no modo como os clientes se comportam na loja. Isso dá informações que vão além de saber por onde os clientes se movem ou quais os itens que pegam. Embora a deteção de objetos e o rastreio sejam úteis para seguir objetos de interesse específicos, a análise comportamental pode monitorizar padrões nas ações dos clientes que podem sugerir intenções suspeitas.

Por exemplo, a Vision AI pode ser usada para identificar se um cliente pega e pousa repetidamente o mesmo artigo, permanece num corredor específico ou se desloca de forma invulgar perto de áreas restritas. A investigação nesta área está a avançar, com técnicas cada vez mais sofisticadas para melhorar a precisão da deteção. Uma abordagem promissora combina dois tipos de modelos de IA: Redes Neuronais Convolucionais (CNNs) e redes de Longa Memória de Curto Prazo (LSTM).

As CNNs, que formam a base da deteção de objetos, foram concebidas para analisar dados visuais como imagens e frames de vídeo, ajudando o sistema a reconhecer itens específicos ou áreas da loja. As LSTMs, por outro lado, são construídas para reter informação ao longo do tempo, permitindo que o sistema detete padrões nas ações dos clientes. Isto significa que as LSTMs podem rastrear comportamentos repetidos, como um cliente a manusear frequentemente o mesmo artigo.

Ao combinar CNNs e LSTMs, os sistemas de Vision AI podem capturar tanto o "quê" (os objetos ou pessoas envolvidas) como o "quando" (o timing e a sequência das ações). Esta abordagem integrada é muito útil para identificar comportamentos subtis de furto em lojas.

Fig 2. Usar visão computacional para detetar comportamentos suspeitos.

Link to this sectionOutras técnicas de visão computacional habitualmente usadas na prevenção de roubos#

Existem outras técnicas de visão computacional que podem complementar as inovações em Vision AI criadas especificamente para a prevenção de roubos. O reconhecimento facial é uma dessas ferramentas, usada para identificar indivíduos através da análise de traços faciais, o que pode ajudar a detetar infratores conhecidos ou pessoas que exibem comportamentos suspeitos. Algumas lojas usam esta tecnologia para alertar a segurança quando ladrões sinalizados entram no local. No entanto, os clientes teriam de ser informados desta utilização para lidar com questões de privacidade.

A estimativa de pose pode adicionar outra camada de segurança ao analisar o posicionamento corporal e o movimento para detetar ações como esconder artigos ou posturas invulgares ligadas ao roubo. Esta técnica ajuda o sistema a interpretar a linguagem corporal e a emitir alertas precoces para a segurança intervir, se necessário.

Fig 3. Compreender a postura corporal de um ladrão.

Link to this sectionOs sistemas de vigilância por IA podem detetar roubos em tempo real#

A IA pode parecer uma tecnologia futurista, mas já está a ser usada de muitas formas práticas hoje em dia. Em particular, a IA para a prevenção de roubos está agora a ser amplamente adotada em lojas de todo o mundo, ajudando os retalhistas a combater os furtos em tempo real.

Um caso de estudo na JJ Liquors em Washington, D.C., é um excelente exemplo de como os sistemas de vigilância por IA podem ajudar a detetar roubos em tempo real. Apesar de ter várias câmaras de segurança, o proprietário da loja, KJ Singh, enfrentava perdas diárias devido a furtos.

Para combater este problema, ele instalou um sistema de vigilância com IA que funciona com as suas câmaras existentes. A IA analisa a linguagem corporal e o movimento dos clientes, identificando ações suspeitas, como esconder artigos nos bolsos ou em sacos. Quando deteta algo invulgar, Singh recebe um alerta instantâneo no seu telemóvel, juntamente com um vídeo da atividade.

A prova em vídeo permite-lhe reagir antes que o cliente saia da loja. Esta resposta em tempo real ajuda a prevenir roubos e torna mais fácil para Singh confrontar os ladrões com confiança. Desde que adicionou o sistema de IA, ele conseguiu impedir com sucesso vários roubos, mostrando quão eficaz a vigilância por IA pode ser na prevenção de roubos no retalho.

Link to this sectionPrós e contras da IA na prevenção de roubos#

A IA traz muitas vantagens para a prevenção de roubos, proporcionando às equipas de retalho e segurança ferramentas fiáveis para detetar e reduzir perdas de forma mais eficaz. Eis alguns dos principais benefícios da IA na prevenção de roubos:

• Menor dependência dos funcionários: Reduz a necessidade de vigilância humana constante, o que ajuda a reduzir custos e a diminuir a fadiga das equipas de segurança.
• Dados esclarecedores: Oferece informações baseadas em dados sobre as tendências de roubo, ajudando as lojas a ajustar as suas estratégias de segurança com base em padrões reais.
• Precisão melhorada: Diminui o número de falsos alarmes e deteta padrões subtis que podem passar despercebidos às pessoas.

No entanto, também existem limitações quando se trata de confiar na IA para a prevenção de roubos. Eis alguns dos principais desafios:

• Questões de privacidade: Levanta questões sobre a monitorização e análise do comportamento do cliente, o que pode afetar a confiança do cliente.
• Manutenção técnica: Os sistemas de IA requerem atualizações e manutenção regulares para acompanhar as novas táticas de roubo.
• Custos de implementação elevados: A despesa de instalar e manter sistemas de IA pode ser uma barreira para as empresas mais pequenas.

Link to this sectionO futuro da visão computacional na prevenção de roubos#

Inovações de IA ética e responsável estão a ser encorajadas pela comunidade de IA e pela sociedade em geral. Portanto, é provável que o futuro da visão computacional na prevenção de roubos priorize tecnologias de preservação da privacidade. Estes avanços visam equilibrar uma segurança eficaz com o respeito pela privacidade do cliente, permitindo que as lojas monitorizem comportamentos suspeitos sem comprometer os direitos pessoais.

Um método relacionado é o esbatimento ou a anonimização de características identificadoras através de visão computacional. As características faciais ou outros detalhes pessoais podem ser esbatidos automaticamente, permitindo que o sistema rastreie padrões de comportamento sem identificar os indivíduos. Modelos como o YOLO11 podem suportar estas práticas de preservação da privacidade ao detetar e monitorizar objetos em tempo real, concentrando-se em comportamentos específicos em vez de identificar indivíduos. Isso permite que as lojas detetem roubos em tempo real enquanto protegem a privacidade do cliente.

Fig 4. Usar esbatimento para monitorizar padrões de comportamento sem revelar identidades individuais.

Da mesma forma, a edge computing ajuda a processar dados em dispositivos locais como câmaras dentro da loja, reduzindo a necessidade de enviar informações para a cloud e, por sua vez, minimizando os riscos de privacidade. Com estes métodos focados na privacidade, o futuro da prevenção de roubos pode ser seguro e respeitoso, construindo confiança enquanto melhora a segurança da loja.

Link to this sectionPrevenção de roubos mais inteligente para lojas mais seguras#

A IA e a visão computacional estão a mudar a forma como as lojas previnem roubos ao oferecer ferramentas inteligentes para detetar comportamentos suspeitos e reduzir perdas de uma forma mais simplificada.

Com capacidades como deteção de objetos, rastreio e análise comportamental avançada, a Vision AI permite uma monitorização em tempo real e fornece informações baseadas em dados que possibilitam às equipas de segurança responder rapidamente a potenciais ameaças. Usar IA pode ajudar a prevenir roubos antes que ocorram e criar um ambiente mais seguro tanto para clientes como para funcionários.

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