Компьютерное зрение для предотвращения краж: повышение уровня безопасности

Если тебе доводилось проходить мимо высоких турникетов на выходе из магазина, которые издают звуковой сигнал при проходе неоплаченного товара, ты видел в действии системы электронной защиты товаров (EAS). Эти системы широко используются в розничной безопасности. Они предназначены для обнаружения товаров с охранными метками, которые не были деактивированы на кассе. Хотя они полезны для базовой профилактики краж, системы EAS способны фиксировать только меченые товары и часто пропускают другие виды хищений.

Искусственный интеллект (ИИ) может предложить более продвинутое решение в виде компьютерного зрения — ветви ИИ, которая позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальную информацию из окружающего мира. Компьютерное зрение можно использовать для анализа поведения клиентов, отслеживания запасов и даже распознавания подозрительной активности в реальном времени. Вместо того чтобы полагаться исключительно на товары с метками, системы компьютерного зрения могут обнаруживать паттерны, указывающие на потенциальную кражу, такие как долгое нахождение в запретных зонах, сокрытие товаров или обход кассовых зон.

Инсайты от систем безопасности с поддержкой визуального анализа помогают командам безопасности мгновенно реагировать на подозрительное поведение, снижая убытки и повышая безопасность магазина. Компьютерное зрение также может адаптироваться к различным условиям розничной торговли, от небольших магазинов до крупных складов.

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение меняет предотвращение краж в розничной торговле и на складах. Давай начнем!

Какие задачи компьютерного зрения подходят для предотвращения краж?#

Сначала давай изучим различные методы компьютерного зрения, которые можно использовать для предотвращения краж, и разберемся, как они работают.

Использование обнаружения и отслеживания объектов для повышения безопасности#

Используя модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, розничные магазины могут значительно улучшить меры безопасности за счет обнаружения объектов и отслеживания в реальном времени. Обнаружение объектов помогает идентифицировать конкретные объекты, людей или товары в видеопотоке, в то время как отслеживание объектов используется для сопровождения этих распознанных объектов по нескольким кадрам и мониторинга их перемещений по магазину. Вместе эти методы дают полную картину происходящей в магазине активности в реальном времени.

Например, допустим, покупатель берет дорогой товар, такой как дизайнерская сумка, и ходит по разным отделам магазина. Кадры с камер наблюдения можно проанализировать с помощью обнаружения объектов, чтобы распознать сумку и пометить ее как объект интереса. По мере перемещения покупателя отслеживание объектов позволяет непрерывно сопровождать как саму сумку, так и несущего ее человека. Основываясь на заранее заданных зонах, таких как выход, любое необычное поведение — например, движение к выходу в обход кассовой зоны — может вызвать срабатывание оповещения.

Рис 1. Обнаружение и отслеживание объектов могут помочь контролировать активность в магазине. (Изображение автора).

Поведенческий анализ и распознавание образов с помощью Vision AI#

Поведенческий анализ и распознавание паттернов могут вывести предотвращение краж на новый уровень, сосредоточившись на поведении покупателей в магазине. Это дает инсайты, выходящие за рамки того, куда перемещаются клиенты или какие товары они берут. Хотя обнаружение объектов и отслеживание полезны для сопровождения конкретных интересующих объектов, поведенческий анализ позволяет отслеживать закономерности в действиях покупателей, которые могут указывать на подозрительные намерения.

Например, Vision AI можно использовать для определения того, подбирает ли покупатель и кладет ли обратно один и тот же товар несколько раз, задерживается в определенном проходе или подходит слишком близко к запретным зонам. Исследования в этой области активно развиваются, предлагая все более сложные методы для повышения точности обнаружения. Один из перспективных подходов объединяет два типа моделей ИИ: сверточные нейросети (CNN) и сети долговременной краткосрочной памяти (LSTM).

CNN, составляющие основу обнаружения объектов, предназначены для анализа визуальных данных, таких как изображения и кадры видео, помогая системе распознавать конкретные товары или зоны магазина. LSTM, напротив, созданы для сохранения информации во времени, позволяя системе выявлять закономерности в действиях покупателей. Это означает, что сети LSTM могут отслеживать повторяющееся поведение, например, когда покупатель часто берет в руки один и тот же товар.

Объединяя CNN и LSTM, системы Vision AI могут фиксировать как «что» (участвующие объекты или люди), так и «когда» (время и последовательность действий). Такой комплексный подход очень полезен для выявления скрытых признаков магазинных краж.

Рис 2. Использование компьютерного зрения для обнаружения подозрительного поведения.

Другие часто используемые методы компьютерного зрения для предотвращения краж#

Существуют и другие методы компьютерного зрения, дополняющие инновации Vision AI, созданные специально для предотвращения краж. Распознавание лиц — один из таких инструментов, который используется для идентификации людей путем анализа черт лица, что помогает выявлять известных нарушителей или лиц с подозрительным поведением. Некоторые магазины используют эту технологию, чтобы оповещать службу безопасности при входе отмеченных магазинных воров. Тем не менее, для соблюдения конфиденциальности покупателей необходимо заранее предупреждать об использовании такой технологии.

Оценка позы может добавить еще один уровень безопасности, анализируя положение тела и движения для выявления таких действий, как сокрытие предметов или необычные позы, связанные с кражей. Этот метод помогает системе интерпретировать язык тела и выдавать ранние предупреждения для оперативного вмешательства службы безопасности при необходимости.

Рис. 3. Понимание позы тела магазинного вора.

Системы ИИ-наблюдения могут обнаруживать кражи в режиме реального времени#

ИИ может показаться футуристической технологией, но она уже сегодня находит множество практических применений. В частности, ИИ для предотвращения краж широко внедряется в магазинах по всему миру, помогая ритейлерам бороться с магазинными кражами в режиме реального времени.

Кейс компании JJ Liquors в Вашингтоне (округ Колумбия) — отличный пример того, как системы видеонаблюдения на базе ИИ могут помочь обнаруживать кражи в реальном времени. Несмотря на наличие нескольких камер видеонаблюдения, владелец магазина КД Сингх ежедневно нес убытки из-за магазинных краж.

Чтобы решить эту проблему, он установил систему наблюдения на базе ИИ, которая работает с его существующими камерами. ИИ анализирует язык тела и движения покупателей, выявляя подозрительные действия, такие как прятание вещей в карманы или сумки. Когда система замечает что-то необычное, Сингх получает мгновенное уведомление на свой телефон вместе с видеоклипом происходящего.

Видео доказательства дают ему возможность среагировать до того, как покупатель покинет магазин. Такая реакция в реальном времени помогает предотвратить кражу и позволяет Сингху более уверенно пресекать действия воров. После внедрения системы ИИ он смог успешно остановить несколько краж, продемонстрировав всю эффективность систем видеонаблюдения с ИИ в предотвращении розничных краж.

Плюсы и минусы ИИ в предотвращении краж#

ИИ приносит много преимуществ в сферу предотвращения краж, предоставляя розничным сетям и службам безопасности надежные инструменты для более эффективного обнаружения и сокращения потерь. Вот некоторые из главных преимуществ ИИ в этой области:

• Меньшая зависимость от персонала: Снижает потребность в постоянном человеческом наблюдении, что помогает сократить расходы и уменьшить утомляемость сотрудников службы безопасности.
• Информативные данные: Предоставляет аналитику по тенденциям краж, помогая магазинам корректировать свои стратегии безопасности на основе реальных закономерностей.
• Повышенная точность: снижает количество ложных тревог и замечает тонкие паттерны, которые люди могут не заметить.

Однако при использовании ИИ для предотвращения краж существуют и ограничения. Вот некоторые из ключевых проблем:

• Проблемы конфиденциальности: поднимают вопросы вокруг мониторинга и анализа поведения клиентов, что может повлиять на их доверие.
• Техническое обслуживание: системы ИИ требуют регулярных обновлений и техобслуживания, чтобы успевать за новыми тактиками краж.
• Высокие затраты на внедрение: расходы на установку и обслуживание систем ИИ могут стать преградой для малого бизнеса.

Будущее компьютерного зрения в предотвращении краж#

Этические и ответственные инновации в сфере ИИ активно поощряются сообществом ИИ и обществом в целом. Поэтому будущее компьютерного зрения в предотвращении краж, скорее всего, будет отдавать приоритет технологиям сохранения конфиденциальности. Эти достижения направлены на то, чтобы сбалансировать эффективную безопасность с уважением к частной жизни клиентов, позволяя магазинам отслеживать подозрительное поведение без ущерба для личных прав.

Один из смежных методов — размытие или анонимизация идентифицирующих признаков с помощью компьютерного зрения. Черты лица или другие личные данные могут размываться автоматически, позволяя системе отслеживать поведенческие паттерны без идентификации конкретных людей. Модели вроде YOLO11 могут поддерживать такие практики обеспечения конфиденциальности, обнаруживая и отслеживая объекты в реальном времени с упором на конкретные действия, а не на личности людей. Это позволяет магазинам выявлять кражи в реальном времени, защищая частную жизнь покупателей.

Рис. 4. Использование размытия для мониторинга паттернов поведения без раскрытия личностей.

Аналогичным образом периферийные вычисления (edge computing) помогают обрабатывать данные на локальных устройствах, таких как камеры в магазине, уменьшая необходимость отправки информации в облако и, в свою очередь, сводя к минимуму риски для конфиденциальности. Благодаря таким методам защиты данных будущее предотвращения краж может быть одновременно надежным и уважительным, укрепляя доверие и повышая уровень безопасности в магазинах.

Более разумное предотвращение краж для более безопасных магазинов#

ИИ и компьютерное зрение меняют то, как магазины предотвращают кражи, предлагая интеллектуальные инструменты для обнаружения подозрительного поведения и сокращения потерь более оптимизированным способом.

Обладая такими возможностями, как обнаружение объектов, отслеживание и расширенный поведенческий анализ, Vision AI обеспечивает мониторинг в реальном времени и предоставляет аналитику, позволяя командам безопасности быстро реагировать на потенциальные угрозы. Использование ИИ помогает предотвратить кражи до того, как они произойдут, и создать более безопасную среду как для клиентов, так и для персонала.

Чтобы узнать больше об ИИ, посети наш репозиторий на GitHub и пообщайся с нашим сообществом. Изучай возможности применения ИИ в промышленности и сельском хозяйстве на наших страницах решений. 🚀