Компьютерное зрение для предотвращения краж: повышение безопасности

Если ты когда-либо проходил мимо высоких ворот на выходе из магазина, которые издают сигнал, когда через них проходит неоплаченный товар, ты видел систему электронной защиты товаров (EAS) в действии. Такие системы часто используются в розничной торговле и для обеспечения безопасности. Они предназначены для обнаружения товаров с защитными метками, которые не были деактивированы на кассе. Хотя системы EAS полезны для базового предотвращения краж, они ограничиваются обнаружением товаров с метками и часто не замечают другие виды краж.

Искусственный интеллект (AI) может предложить более продвинутое решение в виде компьютерного зрения — области AI, которая позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальную информацию об окружающем мире. Компьютерное зрение можно использовать для анализа поведения покупателей, отслеживания запасов и даже распознавания подозрительной активности в реальном времени. Вместо того чтобы полагаться только на товары с метками, системы компьютерного зрения могут обнаруживать закономерности, указывающие на потенциальную кражу, например задержку человека в зонах ограниченного доступа, сокрытие товаров или обход кассовых зон.

Данные от систем безопасности с поддержкой компьютерного зрения помогают командам безопасности мгновенно реагировать на подозрительное поведение, сокращая потери и повышая безопасность магазина. Компьютерное зрение также можно адаптировать к различным условиям розничной торговли — 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. Давай начнем!

Какие задачи компьютерного зрения подходят для предотвращения краж?#

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

Повышение безопасности с помощью обнаружения и отслеживания объектов#

Используя модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, розничные магазины могут значительно повысить эффективность мер безопасности благодаря обнаружению объектов и отслеживанию в реальном времени. Обнаружение объектов помогает распознавать конкретные объекты, людей или товары в видеопотоке, а отслеживание объектов — следить за этими обнаруженными объектами на нескольких кадрах и контролировать их перемещение по магазину. Вместе эти методы дают комплексное представление в реальном времени о происходящем в магазине.

Например, покупатель берет дорогостоящий товар, скажем дизайнерскую сумку, и проходит через разные отделы магазина. Записи с камер наблюдения можно проанализировать с помощью обнаружения объектов, чтобы найти сумку и отметить ее как представляющий интерес предмет. По мере перемещения покупателя отслеживание объектов позволяет непрерывно следить и за сумкой, и за человеком, который ее несет. На основе заранее заданных зон, например выхода, необычное поведение — такое как движение к выходу без прохождения через кассовую зону — может вызвать оповещение.

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

Анализ поведения и распознавание закономерностей с помощью Vision AI#

Анализ поведения и распознавание закономерностей позволяют вывести предотвращение краж на новый уровень, сосредоточившись на поведении покупателей в магазине. Этот подход дает больше информации, чем просто данные о перемещении покупателей или выбранных ими товарах. Если обнаружение объектов и отслеживание полезны для наблюдения за конкретными интересующими объектами, то анализ поведения позволяет отслеживать закономерности в действиях покупателей, которые могут указывать на подозрительные намерения.

Например, Vision AI можно использовать, чтобы определить, берет ли покупатель один и тот же товар, а затем неоднократно кладет его обратно, задерживается в определенном проходе или необычно приближается к зонам ограниченного доступа. Исследования в этой области продолжаются, а все более сложные методы повышают точность обнаружения. Один из перспективных подходов объединяет два типа моделей AI: сверточные нейронные сети (CNN) и сети с долгой кратковременной памятью (LSTM).

CNN, лежащие в основе обнаружения объектов, предназначены для анализа визуальных данных, таких как изображения и кадры видео, помогая системе распознавать конкретные товары или зоны магазина. LSTM, напротив, способны сохранять информацию с течением времени, позволяя системе обнаруживать закономерности в действиях покупателей. Это означает, что 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 и «что» (какие объекты или люди участвуют), и «когда» (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 распространенные методы компьютерного зрения для предотвращения краж#

Существуют и другие методы компьютерного зрения, которые могут дополнять инновации Vision AI, разработанные специально для предотвращения краж. Один из таких инструментов — распознавание лиц, которое идентифицирует людей по чертам лица и может помочь обнаружить известных нарушителей или людей с подозрительным поведением. Некоторые магазины используют эту технологию, чтобы предупреждать службу безопасности о появлении известных магазинных воров. Однако покупателей необходимо информировать о таком использовании технологии, чтобы учесть вопросы конфиденциальности.

Оценка позы может добавить еще один уровень безопасности: анализируя положение тела и движения, система обнаруживает такие действия, как сокрытие товаров, или необычные позы, связанные с кражей. Этот метод помогает системе интерпретировать язык тела и заблаговременно отправлять предупреждения, чтобы служба безопасности при необходимости могла вмешаться.

Рис. 3. Анализ позы магазинного вора.

Системы видеонаблюдения на базе AI могут обнаруживать кражи в реальном времени#

AI может казаться футуристической технологией, но уже сегодня он используется на практике во многих сферах. В частности, AI для предотвращения краж сейчас широко внедряется в магазинах по всему миру, помогая розничным продавцам бороться с магазинными кражами в реальном времени.

Практический пример из JJ Liquors в Вашингтоне, округ Колумбия, отлично показывает, как системы видеонаблюдения на базе AI помогают обнаруживать кражи в реальном времени. Несмотря на наличие нескольких камер безопасности, 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 имеющимися камерами. AI анализирует язык тела и движения покупателей, выявляя подозрительные действия, например попытки спрятать товары в карманы или сумки. Когда система замечает что-то необычное, Singh получает мгновенное оповещение на телефон вместе с видеофрагментом этого действия.

Видео доказательство позволяет ему отреагировать до того, как покупатель покинет магазин. Такая реакция в реальном времени помогает предотвращать кражи и позволяет Singh увереннее противостоять магазинным ворам. После добавления системы AI ему удалось успешно предотвратить несколько краж, что демонстрирует эффективность видеонаблюдения на базе AI для предотвращения краж в розничной торговле.

Преимущества и недостатки AI для предотвращения краж#

AI дает множество преимуществ для предотвращения краж, обеспечивая команды розничных магазинов и службы безопасности надежными инструментами для более эффективного обнаружения краж и сокращения потерь. Вот некоторые из основных преимуществ AI для предотвращения краж:

• Меньшая зависимость от персонала: Снижает потребность в постоянном наблюдении со стороны людей, что помогает сократить расходы и уменьшить усталость сотрудников службы безопасности.
• Информативные данные: Предоставляет основанные на данных сведения о тенденциях краж, помогая магазинам корректировать стратегии безопасности на основе реальных закономерностей.
• Повышенная точность: Снижает количество ложных тревог и выявляет малозаметные закономерности, которые люди могут не заметить.

Однако reliance на AI для предотвращения краж также имеет ограничения. Вот некоторые из ключевых проблем:

• Вопросы конфиденциальности: Вызывает вопросы, связанные с наблюдением за поведением покупателей и его анализом, что может повлиять на доверие клиентов.
• Техническое обслуживание: Системы AI требуют регулярных обновлений и обслуживания, чтобы адаптироваться к новым тактикам воровства.
• Высокие затраты на внедрение: 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 и ответственные инновации в сфере AI. Поэтому, вероятно, в будущем компьютерное зрение для предотвращения краж будет уделять приоритетное внимание технологиям, защищающим конфиденциальность. Эти разработки призваны сочетать эффективную безопасность с уважением к конфиденциальности покупателей, позволяя магазинам отслеживать подозрительное поведение без нарушения личных прав.

Один из связанных методов — размытие или обезличивание идентифицирующих признаков с помощью компьютерного зрения. Черты лица и другие персональные данные можно автоматически размывать, чтобы система отслеживала закономерности поведения, не идентифицируя людей. Модели, такие как YOLO11, могут поддерживать эти методы защиты конфиденциальности, обнаруживая и отслеживая объекты в реальном времени и концентрируясь на конкретных моделях поведения, а не на идентификации людей. Это позволяет магазинам обнаруживать кражи в реальном времени и одновременно защищать конфиденциальность покупателей.

Рис. 4. Использование размытия для отслеживания закономерностей поведения без раскрытия личности.

Аналогичным образом, периферийные вычисления помогают обрабатывать данные на локальных устройствах, например на камерах в магазине, сокращая необходимость отправлять информацию в облако и тем самым минимизируя риски для конфиденциальности. Благодаря этим методам, ориентированным на защиту конфиденциальности, будущее предотвращения краж может быть одновременно безопасным и уважительным, укрепляя доверие и повышая безопасность магазина.

Более эффективное предотвращение краж для повышения безопасности магазинов#

AI и компьютерное зрение меняют подходы магазинов к предотвращению краж, предлагая интеллектуальные инструменты для обнаружения подозрительного поведения и более эффективного сокращения потерь.

Благодаря таким возможностям, как обнаружение объектов, отслеживание и расширенный анализ поведения, Vision AI обеспечивает мониторинг в реальном времени и предоставляет основанные на данных сведения, позволяющие командам безопасности быстро реагировать на потенциальные угрозы. Использование AI помогает предотвращать кражи до их совершения и создавать более безопасную среду для покупателей и сотрудников.

Чтобы узнать больше об AI, посети наш репозиторий GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применения AI в сферах производства и сельского хозяйства на страницах наших решений. 🚀