Visão computacional para prevenção de roubos: Reforçar a segurança

Se já passaste por portas altas na saída de uma loja que apitam quando um artigo não pago passa, já viste sistemas de Vigilância Eletrónica de Artigos (EAS) em ação. Estes sistemas são vulgarmente utilizados na segurança do retalho. Foram concebidos para detetar artigos com etiquetas de segurança que não foram desativadas na caixa. Embora sejam úteis para a prevenção básica de furtos, os sistemas EAS limitam-se a detetar artigos etiquetados e muitas vezes deixam escapar outros tipos de furto.

A Inteligência Artificial (IA) pode fornecer uma solução mais avançada sob a forma de visão computacional, um ramo da IA que permite às máquinas interpretar e analisar informação visual do mundo à sua volta. A visão computacional pode ser utilizada para analisar o comportamento do cliente, monitorizar o inventário e até reconhecer atividades suspeitas em tempo real. Em vez de depender apenas de artigos etiquetados, os sistemas de visão computacional conseguem detetar padrões que indicam potenciais furtos, tais como alguém a demorar-se em áreas restritas, a esconder artigos ou a contornar os pontos de pagamento.

Os dados de sistemas de segurança com capacidades visuais podem ajudar as equipas de segurança a responder instantaneamente a comportamentos suspeitos, reduzindo perdas e reforçando a segurança da loja. A visão computacional também pode ser adaptada a vários ambientes de retalho, desde pequenas lojas até grandes armazéns.

Neste artigo, vamos ver como a visão computacional está a transformar a prevenção de furtos no retalho e na gestão de armazéns. Vamos começar!

Que tarefas de visão computacional são adequadas para a prevenção de roubos?#

Primeiro, vamos explorar as diferentes técnicas de visão computacional que podem ser utilizadas para prevenir furtos e perceber como funcionam.

Usar deteção e rastreio de objetos para reforçar a segurança#

Ao utilizar 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 ajuda a identificar objetos, pessoas ou artigos específicos num feed de vídeo, enquanto o rastreio de objetos pode ser utilizado para acompanhar esses objetos identificados através de vários fotogramas, monitorizando o seu movimento por toda a loja. Juntas, estas técnicas proporcionam uma visão abrangente e em tempo real da atividade que ocorre na loja.

Por exemplo, imagine que um cliente pega num artigo de alto valor, como uma mala de marca, e percorre diferentes secções da loja. As imagens de vigilância podem ser analisadas com deteção de objetos para identificar a mala e assinalá-la como um item de interesse. À medida que o cliente se desloca, o rastreio de objetos pode ser utilizado para seguir continuamente tanto a mala como a pessoa que a transporta. Com base em zonas pré-definidas, como uma saída, qualquer comportamento invulgar — como caminhar em direção à saída sem passar pela zona de pagamento — 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).

Análise comportamental e reconhecimento de padrões com visão AI#

A análise comportamental e o reconhecimento de padrões podem levar a prevenção de furtos mais além, focando-se no comportamento dos clientes na loja. Isto fornece dados que vão além de saber para onde os clientes se deslocam ou que artigos escolhem. Embora a deteção de objetos e o rastreio sejam úteis para seguir objetos específicos de interesse, a análise comportamental consegue monitorizar padrões nas ações dos clientes que possam sugerir intenções suspeitas.

Por exemplo, a Vision AI pode ser utilizada para identificar se um cliente pega e pousa repetidamente no mesmo artigo, se demora num corredor específico ou se aproxima invulgarmente de zonas restritas. A investigação nesta área está a evoluir, 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 Memória de Longo Curto Prazo (LSTM).

As CNNs, que formam a base da deteção de objetos, foram concebidas para analisar dados visuais como imagens e fotogramas de vídeo, ajudando o sistema a reconhecer artigos ou áreas específicas da loja. As LSTM, em contrapartida, são construídas para reter informação ao longo do tempo, permitindo que o sistema detete padrões nas ações dos clientes. Isto significa que as LSTM conseguem monitorizar comportamentos repetidos, como um cliente a manusear frequentemente o mesmo artigo.

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

Fig 2. Usar visão computacional para detetar comportamentos suspeitos.

Outras técnicas de visão computacional habitualmente usadas na prevenção de roubos#

Existem outras técnicas de visão computacional que podem complementar as inovações da Vision AI concebidas especificamente para a prevenção de furtos. O reconhecimento facial é uma dessas ferramentas, utilizada para identificar indivíduos através da análise de traços faciais, o que pode ajudar a detetar infratores conhecidos ou pessoas com comportamento suspeito. Algumas lojas utilizam esta tecnologia para alertar a segurança quando ladrões conhecidos entram. No entanto, os clientes teriam de ser informados desta utilização para salvaguardar as preocupações de privacidade.

A estimativa de pose pode adicionar outra camada de segurança ao analisar a posição corporal e o movimento para detetar ações como esconder artigos ou posturas invulgares associadas a furtos. 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 de lojas.

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

Para resolver este problema, instalou um sistema de vigilância alimentado por 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 clipe de vídeo da atividade.

As provas em vídeo dão-lhe o poder de reagir antes de o cliente sair da loja. Esta resposta em tempo real ajuda a prevenir furtos e torna mais fácil para Singh confrontar os ladrões com confiança. Desde que adicionou o sistema de IA, conseguiu impedir com sucesso vários furtos, demonstrando a eficácia da vigilância por IA na prevenção de furtos no retalho.

Prós 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: Reduz o número de falsos alarmes e deteta padrões subtis que podem passar despercebidos aos humanos.

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

• Preocupações com a privacidade: Levanta questões em torno da monitorização e análise do comportamento do cliente, o que pode afetar a confiança dos consumidores.
• Manutenção técnica: Os sistemas de IA exigem atualizações regulares e manutenção para acompanhar novas táticas de furto.
• Custos de implementação elevados: A despesa de instalar e manter sistemas de IA pode ser uma barreira para empresas mais pequenas.

O futuro da visão computacional na prevenção de roubos#

Inovações éticas e de IA responsável são incentivadas pela comunidade de IA e pela sociedade em geral. Por conseguinte, é provável que o futuro da visão computacional na prevenção de furtos dê prioridade a tecnologias respeitadoras 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 desfocamento ou a anonimização de características de identificação através de visão computacional. As caraterísticas faciais ou outros detalhes pessoais podem ser desnofocados automaticamente, permitindo que o sistema acompanhe padrões de comportamento sem identificar indivíduos. Modelos como o YOLO11 podem apoiar estas práticas de preservação da privacidade ao detetar e monitorizar objetos em tempo real, focando-se em comportamentos específicos em vez de identificar indivíduos. Isto permite que as lojas detetem furtos em tempo real enquanto protegem a privacidade dos clientes.

Fig 4. Utilização de desfocamento para monitorizar padrões de comportamento sem revelar identidades individuais.

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

Prevenção 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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