15 ноября 2024 г.
Присоединяйтесь к нам, и мы рассмотрим, как искусственный интеллект работает в сфере предотвращения краж на примерах из реальной жизни, обнаружения, основанные на искусственном интеллекте, и взгляды на будущее безопасности.
Если вы когда-нибудь проходили мимо высоких ворот на выходе из магазина, которые издают звуковой сигнал, когда через них проходит неоплаченный товар, вы видели, как работают системы электронного контроля изделий (EAS). Эти системы широко используются для обеспечения безопасности в розничной торговле. Они предназначены для обнаружения товаров с метками безопасности, которые не были деактивированы на кассе. Хотя они полезны для базового предотвращения краж, системы EAS ограничиваются обнаружением товаров с метками и часто пропускают другие виды краж.
Искусственный интеллект (ИИ) может предложить более продвинутое решение в виде компьютерного зрения- направления ИИ, которое позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальную информацию из окружающего мира. Компьютерное зрение можно использовать для анализа поведения покупателей, отслеживания товарных запасов и даже распознавания подозрительных действий в режиме реального времени. Вместо того чтобы полагаться только на маркировку товаров, системы компьютерного зрения могут выявлять закономерности, указывающие на возможные кражи, например, задерживаться в запретных зонах, прятать товары или обходить кассы.
Данные, полученные с помощью систем безопасности с компьютерным зрением, могут помочь службам безопасности мгновенно реагировать на подозрительное поведение, сокращая потери и повышая безопасность магазинов. Компьютерное зрение также может быть адаптировано к различным условиям розничной торговли, от небольших магазинов до крупных складов.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение меняет систему предотвращения краж в розничной торговле и на складах. Давайте начнем!
Для начала давайте рассмотрим различные методы компьютерного зрения, которые можно использовать для предотвращения краж, и поймем, как они работают.
Используя модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, розничные магазины могут значительно повысить уровень безопасности за счет обнаружения и отслеживания объектов в режиме реального времени. Обнаружение объектов позволяет идентифицировать конкретные объекты, людей или предметы в видеопотоке, а отслеживание объектов - проследить их перемещение по магазину в нескольких кадрах. В совокупности эти методы позволяют получить полное представление о происходящем в магазине в режиме реального времени.
Допустим, покупатель берет дорогостоящий товар, например дизайнерскую сумочку, и проходит через разные секции магазина. Записи с камер наблюдения можно проанализировать с помощью функции обнаружения объектов, чтобы идентифицировать сумочку и отметить ее как предмет интереса. По мере того как покупатель перемещается по магазину, можно использовать функцию отслеживания объектов, чтобы непрерывно следить как за сумочкой, так и за человеком, который ее несет. В заранее определенных зонах, например у выхода, любое необычное поведение, например движение к выходу без прохождения через кассовую зону, может вызвать сигнал тревоги.
Поведенческий анализ и распознавание образов позволяют сделать еще один шаг вперед в предотвращении краж, обращая внимание на то, как ведут себя покупатели в магазине. Это позволяет понять не только, куда перемещаются покупатели или какие товары они берут. В то время как обнаружение и отслеживание объектов полезны для слежения за конкретными объектами, анализ поведения позволяет отслеживать закономерности в действиях покупателей, которые могут свидетельствовать о подозрительных намерениях.
Например, искусственный интеллект зрения может использоваться для определения того, что покупатель неоднократно берет и кладет один и тот же товар, задерживается в определенном проходе или перемещается необычно близко к запретным зонам. Исследования в этой области развиваются, предлагая все более сложные методы для повышения точности обнаружения. Один из перспективных подходов объединяет два типа моделей ИИ: Конволюционные нейронные сети (CNN) и сети с длинной кратковременной памятью (LSTM).
CNN, на которых основано обнаружение объектов, предназначены для анализа визуальных данных, таких как изображения и видеокадры, помогая системе распознавать конкретные товары или зоны магазина. LSTM, напротив, созданы для сохранения информации во времени, что позволяет системе обнаруживать закономерности в действиях покупателей. Это означает, что LSTM могут отслеживать повторяющиеся действия, например, покупатель часто берет в руки один и тот же товар.
Комбинируя CNN и LSTM, системы искусственного интеллекта Vision могут фиксировать как "что" (объекты или люди), так и "когда" (время и последовательность действий). Такой комплексный подход очень полезен для выявления тонких форм поведения воров 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 обнаружить известных преступников или тех, кто демонстрирует подозрительное поведение. Некоторые магазины используют эту технологию для оповещения службы безопасности о появлении в магазине воров. Однако покупатели должны быть поставлены в известность о таком использовании, чтобы избежать проблем с конфиденциальностью.
Оценка позы может добавить еще один уровень безопасности, анализируя положение тела и движения, чтобы обнаружить действия, например, сокрытие предметов или необычные позы, связанные с кражей. Эта техника помогает системе интерпретировать язык тела и выдавать ранние предупреждения, чтобы служба безопасности могла вмешаться в случае необходимости.
ИИ может показаться футуристической технологией, но уже сегодня он находит множество практических применений. В частности, ИИ для предотвращения краж широко применяется в магазинах по всему миру, помогая ритейлерам бороться с воровством в режиме реального времени.
Пример из практики компании JJ Liquors в Вашингтоне, округ Колумбия, является отличным примером того, как системы видеонаблюдения с искусственным интеллектом могут помочь обнаружить кражу в режиме реального времени. Несмотря на наличие множества камер видеонаблюдения, владелец магазина Кей Джей Сингх ежедневно сталкивался с проблемой краж в магазинах.
Чтобы решить эту проблему, он установил систему видеонаблюдения на основе искусственного интеллекта, которая работает с существующими камерами. ИИ анализирует язык тела и движения покупателей, выявляя подозрительные действия, например, прятание предметов в карманы или сумки. Когда он замечает что-то необычное, Сингх получает мгновенное оповещение на свой телефон вместе с видеозаписью действий.
Благодаря видеозаписи он может отреагировать на ситуацию до того, как покупатель покинет магазин. Такая реакция в режиме реального времени помогает предотвратить кражу и позволяет Сингху уверенно противостоять ворам. После внедрения системы искусственного интеллекта ему удалось успешно предотвратить несколько краж, что показывает, насколько эффективным может быть искусственное наблюдение в предотвращении краж в розничной торговле.
ИИ дает множество преимуществ в предотвращении краж, предоставляя командам ритейлеров и служб безопасности надежные инструменты для более эффективного обнаружения и сокращения потерь. Вот некоторые из основных преимуществ ИИ в предотвращении краж:
Однако существуют и ограничения, когда речь идет о том, чтобы полагаться на ИИ для предотвращения краж. Вот некоторые из основных проблем:
Этические и ответственные инновации в области ИИ поощряются сообществом ИИ и обществом в целом. Поэтому вполне вероятно, что будущее компьютерного зрения в предотвращении краж будет отдавать предпочтение технологиям, сохраняющим конфиденциальность. Эти разработки призваны обеспечить баланс между эффективной безопасностью и уважением к частной жизни покупателей, позволяя магазинам отслеживать подозрительное поведение без ущемления личных прав.
Один из связанных с этим методов - размывание или анонимизация идентифицирующих признаков с помощью компьютерного зрения. Черты лица или другие личные данные могут быть размыты автоматически, что позволяет системе отслеживать модели поведения без идентификации личности. Такие модели, как YOLO11, могут поддерживать эти методы сохранения конфиденциальности, обнаруживая и отслеживая объекты в режиме реального времени, фокусируясь на конкретном поведении, а не на идентификации личности. Это позволяет магазинам обнаруживать кражи в режиме реального времени, защищая конфиденциальность покупателей.
Аналогичным образом, вычисления на границе помогают обрабатывать данные на локальных устройствах, таких как камеры в магазине, снижая необходимость отправки информации в облако и, в свою очередь, минимизируя риски конфиденциальности. Благодаря этим методам, ориентированным на защиту частной жизни, будущее предотвращения краж может стать одновременно безопасным и уважительным, укрепляя доверие и повышая безопасность магазинов.
ИИ и компьютерное зрение меняют способы предотвращения краж в магазинах, предлагая интеллектуальные инструменты для обнаружения подозрительного поведения и сокращения потерь более рациональным способом.
Благодаря таким функциям, как обнаружение объектов, отслеживание и расширенный анализ поведения, Vision AI обеспечивает мониторинг в режиме реального времени и предоставляет данные, которые позволяют командам безопасности быстро реагировать на потенциальные угрозы. Использование искусственного интеллекта помогает предотвратить кражу до ее совершения и создать более безопасную среду как для клиентов, так и для персонала.
Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте, посетите наш репозиторий GitHub и присоединитесь к нашему сообществу. Изучите применение ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
.webp)