15 ноября 2024 г.
Присоединяйтесь к нам, и мы рассмотрим, как Vision AI работает в предотвращении краж с помощью реальных примеров, обнаружения на основе ИИ и анализа перспектив развития безопасности.
Если вы когда-либо проходили мимо высоких ворот на выходе из магазина, которые издают звуковой сигнал, когда через них проносят неоплаченный товар, вы видели в работе системы Electronic Article Surveillance (EAS). Эти системы обычно используются в розничной торговле для обеспечения безопасности. Они предназначены для обнаружения предметов с защитными метками, которые не были деактивированы при оформлении заказа. Хотя они полезны для базового предотвращения краж, системы EAS ограничены отловом помеченных предметов и часто пропускают другие виды краж.
Искусственный интеллект (ИИ) может предоставить более продвинутое решение в виде компьютерного зрения, отрасли 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 подозрительных действий в режиме реального времени. Вместо того чтобы полагаться исключительно на помеченные товары, системы компьютерного зрения могут обнаруживать закономерности, указывающие на потенциальную кражу, такие как задержка кого-либо в закрытых зонах, сокрытие предметов или обход пунктов оплаты.
Аналитика от систем безопасности с компьютерным зрением может помочь командам безопасности мгновенно реагировать на подозрительное поведение, снижая потери и повышая безопасность магазина. Компьютерное зрение также может быть адаптировано к различным торговым средам, от небольших магазинов до крупных складов.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение меняет методы предотвращения краж в розничной торговле и складском хозяйстве. Давайте начнем!
Для начала давайте рассмотрим различные методы компьютерного зрения, которые можно использовать для предотвращения краж, и разберемся, как они работают.
Используя модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, розничные магазины могут значительно повысить эффективность своих усилий по обеспечению безопасности благодаря обнаружению объектов и отслеживанию в реальном времени. Обнаружение объектов может помочь идентифицировать конкретные объекты, людей или предметы в видеопотоке, а отслеживание объектов можно использовать для отслеживания этих идентифицированных объектов по нескольким кадрам, отслеживая их перемещение по магазину. Вместе эти методы могут предоставить всестороннее представление в реальном времени о деятельности, происходящей в магазине.
Например, предположим, покупатель берет дорогой предмет, например дизайнерскую сумочку, и проходит через разные отделы магазина. Видеозаписи с камер наблюдения можно анализировать с помощью обнаружения объектов, чтобы идентифицировать сумочку и пометить ее как представляющую интерес. По мере того как покупатель перемещается, отслеживание объектов можно использовать для непрерывного слежения как за сумочкой, так и за человеком, несущим ее. На основе заранее определенных зон, таких как выход, любое необычное поведение, например движение к выходу, не проходя через кассу, может вызвать предупреждение.
Анализ поведения и распознавание закономерностей могут еще больше продвинуть предотвращение краж, сосредоточив внимание на том, как клиенты ведут себя в магазине. Это дает представление о том, куда движутся клиенты или какие товары они берут. В то время как обнаружение объектов и отслеживание полезны для отслеживания конкретных интересующих объектов, анализ поведения может отслеживать закономерности в действиях клиентов, которые могут указывать на подозрительные намерения.
Например, Vision AI можно использовать для определения, берет ли покупатель один и тот же товар несколько раз, задерживается ли в определенном ряду или необычно близко подходит к запрещенным зонам. Исследования в этой области продвигаются вперед, разрабатываются все более сложные методы для повышения точности обнаружения. Один из перспективных подходов сочетает в себе два типа моделей ИИ: сверточные нейронные сети (CNN) и сети долгой краткосрочной памяти (LSTM).
CNN, которые составляют основу обнаружения объектов, предназначены для анализа визуальных данных, таких как изображения и видеокадры, помогая системе распознавать определенные элементы или области хранения. LSTM, напротив, построены для сохранения информации во времени, что позволяет системе обнаруживать закономерности в действиях клиентов. Это означает, что LSTM могут отслеживать повторяющиеся действия, такие как частое взаимодействие клиента с одним и тем же товаром.
Благодаря сочетанию CNN и LSTM, системы Vision AI могут фиксировать как «что» (объекты или люди), так и «когда» (время и последовательность действий). Этот интегрированный подход очень полезен для выявления незаметных случаев воровства в магазинах.
Существуют и другие методы компьютерного зрения, которые могут дополнить инновации Vision AI, разработанные специально для предотвращения краж. Распознавание лиц — один из таких инструментов, используемый для идентификации людей путем анализа черт лица, что может помочь выявить известных преступников или тех, кто демонстрирует подозрительное поведение. Некоторые магазины используют эту технологию для оповещения службы безопасности, когда в магазин входят отмеченные магазинные воры. Однако покупатели должны быть осведомлены об этом использовании для решения проблем конфиденциальности.
Оценка позы может добавить еще один уровень безопасности, анализируя положение тела и движения для обнаружения таких действий, как сокрытие предметов или необычные позы, связанные с кражей. Этот метод помогает системе интерпретировать язык тела и выдавать ранние предупреждения для вмешательства службы безопасности, если это необходимо.
ИИ может показаться футуристической технологией, но он уже сегодня используется во многих практических областях. В частности, ИИ для предотвращения краж в настоящее время широко используется в магазинах по всему миру, помогая розничным торговцам бороться с кражами в режиме реального времени.
Практический пример из магазина JJ Liquors в Вашингтоне, округ Колумбия, является отличным примером того, как системы видеонаблюдения на основе ИИ могут помочь выявлять кражи в режиме реального времени. Несмотря на наличие нескольких камер видеонаблюдения, владелец магазина, KJ Singh, ежедневно сталкивался с убытками из-за краж в магазинах.
Чтобы решить эту проблему, он установил систему видеонаблюдения на базе ИИ, которая работает с его существующими камерами. ИИ анализирует язык тела и движения клиентов, выявляя подозрительные действия, такие как сокрытие предметов в карманах или сумках. Когда он замечает что-то необычное, Сингх получает мгновенное оповещение на свой телефон вместе с видео клипом этого действия.
Видео-доказательство позволяет ему отреагировать до того, как покупатель покинет магазин. Эта реакция в режиме реального времени помогает предотвратить кражу и облегчает Сингху уверенно противостоять магазинным ворам. С момента добавления системы ИИ он смог успешно остановить несколько краж, что показывает, насколько эффективным может быть наблюдение с помощью ИИ в предотвращении краж в розничной торговле.
ИИ предоставляет множество преимуществ в предотвращении краж, обеспечивая розничные и охранные команды надежными инструментами для более эффективного обнаружения и сокращения потерь. Вот некоторые из основных преимуществ ИИ в предотвращении краж:
Однако, существуют также ограничения, когда дело доходит до использования ИИ для предотвращения краж. Вот некоторые из ключевых проблем:
ИИ-сообщество и общество в целом поощряют этичные и ответственные инновации в области ИИ. Поэтому вполне вероятно, что в будущем компьютерное зрение в сфере предотвращения краж будет уделять приоритетное внимание технологиям, сохраняющим конфиденциальность. Эти достижения направлены на то, чтобы сбалансировать эффективную безопасность с уважением к конфиденциальности клиентов, позволяя магазинам отслеживать подозрительное поведение, не нарушая при этом личные права.
Одним из связанных методов является размытие или анонимизация идентифицирующих признаков с помощью компьютерного зрения. Черты лица или другие личные данные могут быть автоматически размыты, что позволяет системе отслеживать модели поведения без идентификации отдельных лиц. Модели, такие как YOLO11, могут поддерживать эти методы сохранения конфиденциальности, обнаруживая и отслеживая объекты в режиме реального времени, сосредотачиваясь на конкретных моделях поведения, а не на идентификации отдельных лиц. Это позволяет магазинам обнаруживать кражи в режиме реального времени, защищая при этом конфиденциальность клиентов.
Аналогично, периферийные вычисления помогают обрабатывать данные на локальных устройствах, таких как камеры в магазинах, уменьшая необходимость отправки информации в облако и, в свою очередь, сводя к минимуму риски для конфиденциальности. Благодаря этим методам, ориентированным на конфиденциальность, будущее предотвращения краж может быть одновременно безопасным и уважительным, укрепляя доверие и улучшая безопасность магазина.
ИИ и компьютерное зрение меняют способы предотвращения краж в магазинах, предлагая интеллектуальные инструменты для выявления подозрительного поведения и сокращения убытков более рациональным способом.
Благодаря таким возможностям, как обнаружение объектов, отслеживание и расширенный анализ поведения, Vision AI обеспечивает мониторинг в реальном времени и предоставляет аналитические данные на основе данных, которые позволяют командам безопасности быстро реагировать на потенциальные угрозы. Использование ИИ может помочь предотвратить кражи до того, как они произойдут, и создать более безопасную среду как для клиентов, так и для персонала.
Для получения дополнительной информации об AI посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите приложения AI в производстве и сельском хозяйстве на наших страницах решений. 🚀
.webp)