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-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 detect 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, track товарных запасов и даже распознавания подозрительных действий в режиме реального времени. Вместо того чтобы полагаться только на маркировку товаров, системы компьютерного зрения могут detect закономерности, указывающие на возможные кражи, например, задерживаться в запретных зонах, прятать товары или обходить кассы.
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 YOLO11розничные 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 - следить за этими идентифицированными объектами на протяжении нескольких кадров, отслеживая их перемещение по магазину. В совокупности эти методы позволяют получить полное представление о происходящем в магазине в режиме реального времени.
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, 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 detect закономерности в действиях покупателей. Это означает, что LSTM могут track повторяющиеся действия, например, покупатель часто берет в руки один и тот же товар.
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 detect 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 detect 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 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.
Пример из практики компании JJ Liquors в Вашингтоне, округ Колумбия, является отличным примером того, как системы видеонаблюдения с искусственным интеллектом могут помочь detect 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 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 дает множество преимуществ в предотвращении краж, предоставляя командам ритейлеров и служб безопасности надежные инструменты для более эффективного detect 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.
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 track 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 detect кражи в режиме реального времени, защищая конфиденциальность покупателей.
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 detect подозрительного поведения и сокращения потерь 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. 🚀
