Компьютерное зрение для предотвращения краж: повышение уровня безопасности

Если ты когда-нибудь проходил мимо высоких рамок на выходе из магазина, которые пищат, если через них проносят неоплаченный товар, значит, ты видел в действии системы электронной защиты от краж (EAS). Эти системы обычно используются в розничной торговле для обеспечения безопасности. Они предназначены для обнаружения товаров с защитными метками, которые не были деактивированы на кассе. Хотя они полезны для базового предотвращения краж, системы EAS ограничены обнаружением только помеченных товаров и часто пропускают другие виды краж.

Искусственный интеллект (ИИ) может предложить более продвинутое решение в виде компьютерного зрения — области ИИ, которая позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальную информацию из окружающего мира. Компьютерное зрение можно использовать для анализа поведения покупателей, отслеживания запасов и даже распознавания подозрительной активности в режиме реального времени. Вместо того чтобы полагаться только на помеченные товары, системы компьютерного зрения могут обнаруживать закономерности, указывающие на потенциальную кражу, например, когда кто-то задерживается в ограниченных зонах, прячет товары или обходит кассы.

Аналитика с систем безопасности, использующих компьютерное зрение, помогает командам безопасности мгновенно реагировать на подозрительное поведение, снижая 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 процесс предотвращения краж в розничной торговле и складском хозяйстве. Начнем!

Link to this sectionКакие задачи компьютерного зрения подходят для предотвращения краж?#

Сначала давай изучим различные методы компьютерного зрения, которые можно использовать для предотвращения краж, и поймем, как они работают.

Link to this sectionИспользование обнаружения и отслеживания объектов для повышения безопасности#

Используя модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, розничные магазины могут значительно улучшить свои меры безопасности благодаря обнаружению объектов и отслеживанию в режиме реального времени. Обнаружение объектов помогает идентифицировать конкретные предметы, людей или товары в видеопотоке, а отслеживание объектов используется для сопровождения этих идентифицированных объектов через несколько кадров, контролируя их перемещение по магазину. Вместе эти методы дают комплексное представление о происходящем в магазине в режиме реального времени.

Например, допустим, покупатель берет дорогой товар, скажем, дизайнерскую сумку, и проходит через разные отделы магазина. Видеозапись с камер наблюдения можно проанализировать с помощью обнаружения объектов, чтобы выделить сумку и пометить ее как объект интереса. По мере передвижения покупателя отслеживание объектов поможет непрерывно сопровождать как сумку, так и человека, который ее несет. На основе заранее определенных зон, таких как выход, любое необычное поведение, например движение в сторону выхода в обход кассовой зоны, может вызвать оповещение.

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

Link to this sectionПоведенческий анализ и распознавание образов с помощью Vision AI#

Поведенческий анализ и распознавание образов могут вывести предотвращение краж на новый уровень, фокусируясь на том, как ведут себя покупатели в магазине. Это дает представление не только о том, куда движутся покупатели или какие товары они берут. В то время как обнаружение объектов и отслеживание полезны для слежения за конкретными объектами, поведенческий анализ может отслеживать закономерности в действиях покупателей, которые могут указывать на подозрительные намерения.

Например, Vision AI можно использовать для выявления того, что покупатель неоднократно берет и кладет на место один и тот же товар, задерживается в определенном проходе или необычно близко подходит к ограниченным зонам. Исследования в этой области развиваются, предлагая все более совершенные методы для повышения точности обнаружения. Один перспективный подход сочетает два типа ИИ-моделей: сверточные нейронные сети (CNN) и сети долгой краткосрочной памяти (LSTM).

CNN, составляющие основу обнаружения объектов, предназначены для анализа визуальных данных, таких как изображения и кадры видео, помогая системе распознавать конкретные товары или зоны магазина. LSTM, напротив, созданы для удержания информации во времени, что позволяет системе обнаруживать закономерности в действиях покупателей. Это означает, что LSTM могут отслеживать повторяющееся поведение, например, если покупатель часто трогает один и тот же товар.

Комбинируя CNN и LSTM, системы Vision AI могут фиксировать как «что» (объекты или люди, вовлеченные в ситуацию), так и «когда» (время и последовательность действий). Этот комплексный подход очень полезен для выявления тонких признаков магазинных краж.

Рис 2. Использование компьютерного зрения для обнаружения подозрительного поведения.

Link to this sectionДругие часто используемые методы компьютерного зрения для предотвращения краж#

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 нарушителей или тех, кто проявляет подозрительное поведение. Некоторые магазины используют эту технологию, чтобы оповестить службу безопасности, когда в поле зрения попадают внесенные в базу магазинные воры. Однако покупателей нужно предупреждать об этом использовании, чтобы решить вопросы конфиденциальности.

Оценка позы может добавить еще один уровень безопасности, анализируя положение тела и движение, чтобы обнаружить такие действия, как прятание товаров или необычные позы, связанные с кражей. Этот метод помогает системе интерпретировать язык тела и выдавать ранние предупреждения службе безопасности для вмешательства при необходимости.

Рис 3. Понимание положения тела магазинного вора.

Link to this sectionСистемы ИИ-наблюдения могут обнаруживать кражи в режиме реального времени#

ИИ может показаться футуристической технологией, но она уже сегодня находит множество практических применений. В частности, ИИ для предотвращения краж широко внедряется в магазинах по всему миру, помогая ритейлерам бороться с магазинными кражами в режиме реального времени.

Кейс JJ Liquors в Вашингтоне (округ Колумбия) — отличный пример того, как системы наблюдения на базе ИИ помогают выявлять кражи в реальном времени. Несмотря на наличие нескольких камер безопасности, владелец магазина Кей Джей Сингх сталкивался с ежедневными потерями от краж.

Чтобы решить эту проблему, он установил систему наблюдения с ИИ, которая работает с его существующими камерами. ИИ анализирует язык тела и движения покупателей, выявляя подозрительные действия, такие как прятание товаров в карманы или сумки. Когда система замечает что-то необычное, Сингх получает мгновенное оповещение на свой телефон, а также видеофрагмент активности.

Видеодоказательства позволяют ему отреагировать до того, как покупатель покинет магазин. Эта реакция в реальном времени помогает предотвратить кражу и позволяет Сингху с уверенностью противостоять ворам. С момента установки ИИ-системы он смог успешно остановить несколько краж, что доказывает эффективность ИИ-наблюдения в предотвращении розничных краж.

Link to this sectionПлюсы и минусы ИИ в предотвращении краж#

ИИ приносит много преимуществ в сферу предотвращения краж, предоставляя розничным сетям и службам безопасности надежные инструменты для более эффективного обнаружения и сокращения потерь. Вот некоторые из главных преимуществ ИИ в этой области:

• Меньшая зависимость от персонала: Снижает потребность в постоянном человеческом наблюдении, что помогает сократить расходы и уменьшить утомляемость сотрудников службы безопасности.
• Информативные данные: Предоставляет аналитику по тенденциям краж, помогая магазинам корректировать свои стратегии безопасности на основе реальных закономерностей.
• Повышенная точность: Снижает количество ложных тревог и позволяет заметить тонкие закономерности, которые могут быть пропущены людьми.

Однако при использовании ИИ для предотвращения краж существуют и ограничения. Вот некоторые из ключевых проблем:

• Вопросы конфиденциальности: Вызывает вопросы касательно отслеживания и анализа поведения клиентов, что может повлиять на их доверие.
• Техническое обслуживание: ИИ-системы требуют регулярных обновлений и обслуживания, чтобы не отставать от новых методов краж.
• Высокие затраты на внедрение: Стоимость установки и обслуживания ИИ-систем может стать барьером для малого бизнеса.

Link to this sectionБудущее компьютерного зрения в предотвращении краж#

Этичные и ответственные инновации в области ИИ поощряются ИИ-сообществом и обществом в целом. Поэтому вероятно, что будущее компьютерного зрения в предотвращении краж будет отдавать приоритет технологиям сохранения конфиденциальности. Эти достижения направлены на баланс между эффективной безопасностью и уважением к частной жизни клиентов, позволяя магазинам отслеживать подозрительное поведение без нарушения личных прав.

Один из смежных методов — размытие или анонимизация идентифицирующих признаков с помощью компьютерного зрения. Черты лица или другие персональные данные могут размываться автоматически, позволяя системе отслеживать поведенческие паттерны без идентификации личности. Модели, такие как YOLO11, могут поддерживать эти практики сохранения конфиденциальности, обнаруживая и мониторя объекты в реальном времени, фокусируясь на специфическом поведении, а не на идентификации людей. Это позволяет магазинам выявлять кражи в реальном времени, защищая конфиденциальность покупателей.

Рис 4. Использование размытия для контроля поведенческих паттернов без раскрытия личностей.

Аналогично, периферийные вычисления (edge computing) помогают обрабатывать данные на локальных устройствах, например на камерах в магазине, уменьшая необходимость отправки информации в облако и, как следствие, минимизируя риски для конфиденциальности. Благодаря таким методам, ориентированным на приватность, будущее предотвращения краж может быть одновременно надежным и уважительным, укрепляя доверие и улучшая безопасность магазинов.

Link to this sectionБолее разумное предотвращение краж для более безопасных магазинов#

ИИ и компьютерное зрение меняют то, как магазины предотвращают кражи, предлагая интеллектуальные инструменты для обнаружения подозрительного поведения и сокращения потерь более оптимизированным способом.

Обладая такими возможностями, как обнаружение объектов, отслеживание и расширенный поведенческий анализ, Vision AI обеспечивает мониторинг в реальном времени и предоставляет аналитику, позволяя командам безопасности быстро реагировать на потенциальные угрозы. Использование ИИ помогает предотвратить кражи до того, как они произойдут, и создать более безопасную среду как для клиентов, так и для персонала.

Чтобы узнать больше об ИИ, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Исследуй применение ИИ в производстве и сельском хозяйстве на наших страницах решений. 🚀