Компьютерное зрение для предотвращения краж: повышение безопасности

Если ты проходил мимо высоких ворот у выхода из магазина, которые подают сигнал, когда через них проносят неоплаченный товар, то видел систему электронной защиты товаров (EAS) в действии. Такие системы широко используются для охраны магазинов. Они обнаруживают товары с защитными метками, которые не были деактивированы на кассе. Хотя EAS помогают предотвращать простые случаи кражи, они обнаруживают только товары с метками и часто не замечают другие виды краж.

Искусственный интеллект (AI) предлагает более продвинутое решение — компьютерное зрение, направление AI, которое позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальную информацию об окружающем мире. Компьютерное зрение можно использовать для анализа поведения покупателей, отслеживания запасов и даже обнаружения подозрительных действий в реальном времени. Вместо того чтобы полагаться только на защитные метки, системы компьютерного зрения выявляют шаблоны, указывающие на возможную кражу, например когда кто-то задерживается в запретных зонах, прячет товары или обходит кассы.

Сведения от систем безопасности с компьютерным зрением помогают службам безопасности мгновенно реагировать на подозрительное поведение, сокращать потери и повышать уровень защиты магазина. Компьютерное зрение также можно адаптировать к разным торговым объектам — от небольших магазинов до крупных складов.

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение меняет подходы к предотвращению краж в розничной торговле и на складах.

Какие задачи компьютерного зрения подходят для предотвращения краж?#

Сначала рассмотрим разные методы компьютерного зрения, которые можно использовать для предотвращения краж, и разберёмся, как они работают.

Использование обнаружения и отслеживания объектов для повышения безопасности#

Используя модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, магазины могут значительно усилить безопасность благодаря детекции объектов и их отслеживанию в реальном времени. Детекция объектов помогает находить определенные объекты, людей или товары в видеопотоке, а отслеживание объектов позволяет следить за найденными объектами в нескольких кадрах и контролировать их перемещение по магазину. Вместе эти методы дают полное представление о происходящем в магазине в реальном времени.

Например, покупатель берет дорогой товар, допустим дизайнерскую сумку, и проходит с ней по разным отделам магазина. Запись с камер видеонаблюдения можно проанализировать с помощью детекции объектов, чтобы обнаружить сумку и отметить ее как объект интереса. Пока покупатель перемещается по магазину, отслеживание объектов позволяет непрерывно следить и за сумкой, и за человеком, который ее несет. Если покупатель движется к выходу, не проходя через кассовую зону, система может подать сигнал тревоги, опираясь на заранее заданные зоны.

Рис. 1. Обнаружение и отслеживание объектов помогают следить за происходящим в магазине. (Изображение автора).

Анализ поведения и распознавание закономерностей с помощью Vision AI#

Анализ поведения и распознавание шаблонов позволяют эффективнее предотвращать кражи, поскольку помогают изучать поведение покупателей в магазине. Благодаря им можно узнать не только, куда перемещаются покупатели и какие товары берут. Детекция и отслеживание объектов помогают следить за конкретными объектами интереса, а анализ поведения — находить шаблоны действий покупателей, которые могут указывать на подозрительные намерения.

Например, AI для компьютерного зрения можно использовать, чтобы определить, берет ли покупатель снова и снова один и тот же товар и кладет его обратно, задерживается в определенном проходе или подходит необычно близко к зонам с ограниченным доступом. Исследования в этой области развиваются, предлагая все более совершенные методы повышения точности обнаружения. Один из перспективных подходов сочетает два типа AI-моделей: сверточные нейронные сети (CNNs) и сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM).

CNN, лежащие в основе детекции объектов, предназначены для анализа визуальных данных, например изображений и видеокадров, и помогают системе распознавать конкретные товары или участки магазина. LSTM, напротив, сохраняют информацию с течением времени, позволяя системе обнаруживать шаблоны в действиях покупателей. Благодаря этому 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 одновременно учитывать и «что» происходит — какие объекты или люди участвуют, — и «когда» это происходит, то есть время и последовательность действий. Такой комплексный подход очень полезен для выявления малозаметных признаков магазинных краж.

Рис. 2. Использование компьютерного зрения для обнаружения подозрительного поведения.

Другие распространённые методы компьютерного зрения для предотвращения краж#

Существуют и другие методы компьютерного зрения, которые могут дополнить инновации Vision AI, разработанные специально для предотвращения краж. Один из таких инструментов — распознавание лиц: оно позволяет идентифицировать людей по чертам лица и выявлять известных нарушителей или тех, кто ведет себя подозрительно. Некоторые магазины используют эту технологию, чтобы оповещать службу безопасности о появлении замеченных ранее магазинных воров. Однако во избежание опасений по поводу конфиденциальности покупателей нужно информировать об использовании этой технологии.

Оценка позы добавляет еще один уровень безопасности: анализ положения и движений тела помогает выявлять такие действия, как попытки спрятать товар, или необычные позы, связанные с кражей. Этот метод помогает системе интерпретировать язык тела и заранее оповещать службу безопасности, чтобы та при необходимости могла вмешаться.

Рис. 3. Анализ позы магазинного вора.

Системы видеонаблюдения на основе ИИ обнаруживают кражи в реальном времени#

ИИ может казаться футуристической технологией, но сегодня его уже используют во многих практических целях. В частности, ИИ для предотвращения краж широко внедряют в магазинах по всему миру, помогая продавцам выявлять магазинные кражи в реальном времени.

История успеха магазина JJ Liquors в Вашингтоне, округ Колумбия, — пример того, как системы видеонаблюдения на базе AI помогают обнаруживать кражи в реальном времени. Несмотря на наличие нескольких камер видеонаблюдения, владелец магазина KJ Singh ежедневно сталкивался с потерями из-за магазинных краж.

Чтобы решить эту проблему, он установил систему видеонаблюдения на базе AI, которая работает с уже установленными камерами. AI анализирует язык тела и движения покупателей, выявляя подозрительные действия, например попытки спрятать товары в карманы или сумки. Заметив что-то необычное, система сразу отправляет Singh уведомление на телефон вместе с видеозаписью происходящего.

Видеозапись позволяет ему вмешаться до того, как покупатель покинет магазин. Такая реакция в реальном времени помогает предотвращать кражи и дает Singh возможность уверенно поговорить с подозреваемыми. После внедрения системы AI ему удалось пресечь несколько краж, что показывает эффективность видеонаблюдения на базе AI для предотвращения краж в магазинах.

Преимущества и недостатки ИИ для предотвращения краж#

ИИ даёт множество преимуществ для предотвращения краж и предоставляет розничным компаниям и службам безопасности надёжные инструменты для более эффективного обнаружения краж и сокращения убытков. Вот несколько основных преимуществ ИИ для предотвращения краж:

• Меньше зависимости от персонала: Снижает необходимость в постоянном наблюдении со стороны людей, сокращая расходы и утомляемость сотрудников службы безопасности.
• Полезные данные: Предоставляет основанные на данных сведения о тенденциях краж и помогает магазинам корректировать стратегию безопасности с учетом реальных закономерностей.
• Повышенная точность: Снижает количество ложных срабатываний и обнаруживает малозаметные закономерности, которые люди могут не заметить.

Однако использование ИИ для предотвращения краж имеет и свои ограничения. Вот несколько основных проблем:

• Вопросы конфиденциальности: Мониторинг и анализ поведения покупателей могут вызывать опасения и подрывать их доверие.
• Техническое обслуживание: Системы AI требуют регулярных обновлений и обслуживания, чтобы учитывать новые способы совершения краж.
• Высокая стоимость внедрения: Расходы на установку и обслуживание систем AI могут стать препятствием для небольших компаний.

Будущее компьютерного зрения в предотвращении краж#

Сообщество AI и общество в целом поддерживают этичные инновации в области ответственного AI. Поэтому, вероятно, в будущем компьютерное зрение для предотвращения краж будет ориентировано на защиту конфиденциальности. Эти разработки призваны уравновесить эффективную безопасность и уважение к частной жизни покупателей, позволяя магазинам отслеживать подозрительное поведение, не нарушая личных прав.

Один из связанных методов — размытие или анонимизация идентифицирующих признаков с помощью компьютерного зрения. Лицо и другие личные данные можно автоматически размывать, чтобы система отслеживала модели поведения, не устанавливая личности людей. Такие модели, как YOLO11, помогают сохранять конфиденциальность: они обнаруживают и отслеживают объекты в реальном времени, уделяя внимание определённым моделям поведения, а не установлению личностей. Благодаря этому магазины могут обнаруживать кражи в реальном времени, защищая при этом конфиденциальность покупателей.

Рис. 4. Использование размытия для отслеживания шаблонов поведения без раскрытия личности людей.

Аналогично, периферийные вычисления позволяют обрабатывать данные на локальных устройствах, например на камерах в магазине. Благодаря этому информацию не нужно отправлять в облако, что снижает риски для конфиденциальности. Эти методы защиты конфиденциальности помогут сделать предотвращение краж одновременно эффективным и бережным к частной жизни, укрепляя доверие и повышая безопасность магазинов.

Более эффективное предотвращение краж — более безопасные магазины#

ИИ и компьютерное зрение меняют подход магазинов к предотвращению краж, предоставляя интеллектуальные инструменты для обнаружения подозрительного поведения и более эффективного сокращения убытков.

Благодаря таким возможностям, как детекция объектов, отслеживание и продвинутый анализ поведения, Vision AI обеспечивает мониторинг в реальном времени и предоставляет основанные на данных сведения, которые помогают службам безопасности быстро реагировать на потенциальные угрозы. AI позволяет предотвращать кражи до того, как они произойдут, и создавать более безопасную среду для покупателей и сотрудников.

Больше материалов об AI ищи в нашем репозитории GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. На страницах наших решений изучай применение AI в производстве и сельском хозяйстве.