15 Kasım 2024
Gerçek hayattan örneklerle, yapay zeka destekli algılama ve güvenliğin geleceğine dair içgörülerle Vision AI'nın hırsızlık önlemede nasıl çalıştığına bir göz atarken bize katılın.
Bir mağaza çıkışında ödenmemiş bir ürün geçtiğinde bip sesi çıkaran uzun kapılardan geçtiyseniz, Elektronik Eşya Gözetimi (EAS) sistemlerinin çalıştığını görmüşsünüzdür. Bu sistemler genellikle perakende güvenliğinde kullanılır. Güvenlik etiketleri olan ve kasada devre dışı bırakılmamış ürünleri tespit etmek için tasarlanmıştır. Temel hırsızlık önleme için yararlı olsalar da, EAS sistemleri etiketli ürünleri yakalamakla sınırlıdır ve genellikle diğer hırsızlık türlerini kaçırır.
Yapay zeka (AI), makinelerin çevrelerindeki dünyadan görsel bilgileri yorumlamasını ve analiz etmesini sağlayan bir yapay zeka dalı olan bilgisayarlı görü şeklinde daha gelişmiş bir çözüm sağlayabilir. Bilgisayarlı görü, müşteri davranışını analiz etmek, envanteri takip etmek ve hatta şüpheli faaliyetleri gerçek zamanlı olarak tanımak için kullanılabilir. Yalnızca etiketlenmiş öğelere güvenmek yerine, bilgisayarlı görü sistemleri, birinin kısıtlı alanlarda oyalanması, eşyaları saklaması veya ödeme noktalarını atlaması gibi potansiyel hırsızlığı gösteren kalıpları tespit edebilir.
Görüntü işlemeyle etkinleştirilmiş güvenlik sistemlerinden elde edilen içgörüler, güvenlik ekiplerinin şüpheli davranışlara anında yanıt vermesine, kayıpları azaltmasına ve mağaza güvenliğini artırmasına yardımcı olabilir. Bilgisayarla görü, küçük mağazalardan büyük depolara kadar çeşitli perakende ortamlarına da uyarlanabilir.
Bu makalede, bilgisayar görüşünün perakende ve depolamada hırsızlık önlemeyi nasıl değiştirdiğine bakacağız. Haydi başlayalım!
İlk olarak, hırsızlığı önlemek için kullanılabilecek farklı bilgisayarlı görü tekniklerini ve bunların nasıl çalıştığını inceleyelim.
Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modellerini kullanarak, perakende mağazaları gerçek zamanlı nesne tespiti ve takibi yoluyla güvenlik önlemlerini önemli ölçüde artırabilir. Nesne tespiti, bir video akışındaki belirli nesneleri, kişileri veya öğeleri tanımlamaya yardımcı olabilirken, nesne takibi bu tanımlanan nesneleri birden çok kare boyunca takip etmek, mağaza içindeki hareketlerini izlemek için kullanılabilir. Birlikte, bu teknikler mağazada meydana gelen faaliyetlerin kapsamlı, gerçek zamanlı bir görünümünü sağlayabilir.
Örneğin, diyelim ki bir müşteri tasarımcı çantası gibi değerli bir eşya alıyor ve mağazanın farklı bölümlerinde dolaşıyor. Gözetim görüntüleri, çantayı tanımlamak ve ilgi çekici bir öğe olarak işaretlemek için nesne tespiti kullanılarak analiz edilebilir. Müşteri hareket ettikçe, hem çantayı hem de onu taşıyan kişiyi sürekli olarak takip etmek için nesne takibi kullanılabilir. Bir çıkış gibi önceden tanımlanmış bölgelere dayanarak, ödeme alanından geçmeden çıkışa doğru hareket etmek gibi herhangi bir olağandışı davranış bir uyarıyı tetikleyebilir.
Davranış analizi ve örüntü tanıma, müşterilerin mağazada nasıl davrandıklarına odaklanarak hırsızlığı önlemede bir adım daha ileri gidebilir. Müşterilerin nereye hareket ettiğinin veya hangi ürünleri aldığının ötesinde bilgiler verir. Nesne tespiti ve takibi belirli ilgi nesnelerini takip etmek için faydalı olsa da, davranış analizi, müşteri eylemlerindeki şüpheli niyeti gösterebilecek kalıpları izleyebilir.
Örneğin, Görsel YZ, bir müşterinin aynı öğeyi tekrar tekrar alıp bırakıp bırakmadığını, belirli bir koridorda oyalanıp oyalanmadığını veya kısıtlı alanlara alışılmadık derecede yaklaşıp yaklaşmadığını belirlemek için kullanılabilir. Bu alandaki araştırmalar, gelişmiş tespit doğruluğu için giderek daha karmaşık tekniklerle ilerlemektedir. Umut vadeden bir yaklaşım, iki tür YZ modelini birleştirmektir: Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları.
CNN'ler, nesne tespitinin temelini oluşturur ve sistemin belirli öğeleri veya mağaza alanlarını tanımasına yardımcı olarak görüntüler ve video kareleri gibi görsel verileri analiz etmek için tasarlanmıştır. LSTM'ler ise zaman içindeki bilgileri saklamak için oluşturulmuştur ve sistemin müşteri davranışlarındaki kalıpları tespit etmesini sağlar. Bu, LSTM'lerin bir müşterinin sık sık aynı öğeyi ele alması gibi tekrarlanan davranışları izleyebileceği anlamına gelir.
CNN'leri ve LSTM'leri bir araya getiren Görüntü İşleme Sistemleri, hem "neyi" (ilgili nesneler veya kişiler) hem de "ne zamanı" (eylemlerin zamanlaması ve sırası) yakalayabilir. Bu entegre yaklaşım, ince hırsızlık davranışlarını belirlemek için çok kullanışlıdır.
Hırsızlığı önlemek için özel olarak tasarlanmış Vizyon AI yeniliklerini tamamlayabilecek başka bilgisayarlı görü teknikleri de vardır. Yüz tanıma, yüz özelliklerini analiz ederek bireyleri tanımlamak için kullanılan ve bilinen suçluları veya şüpheli davranışlar sergileyenleri tespit etmeye yardımcı olabilecek bu araçlardan biridir. Bazı mağazalar, işaretlenen mağaza hırsızları içeri girdiğinde güvenliği uyarmak için bu teknolojiyi kullanır. Ancak, gizlilik endişelerini gidermek için müşterilerin bu kullanımdan haberdar edilmesi gerekir.
Poz tahmini, eşyaları gizleme veya hırsızlıkla bağlantılı olağandışı duruşlar gibi eylemleri tespit etmek için vücut pozisyonunu ve hareketini analiz ederek başka bir güvenlik katmanı ekleyebilir. Bu teknik, sistemin vücut dilini yorumlamasına ve güvenlik personelinin müdahale etmesi için erken uyarılar vermesine yardımcı olur.
Yapay zeka fütüristik bir teknoloji gibi görünebilir, ancak günümüzde zaten birçok pratik şekilde kullanılıyor. Özellikle, hırsızlığı önlemeye yönelik yapay zeka, perakendecilerin mağaza hırsızlığıyla gerçek zamanlı olarak mücadele etmelerine yardımcı olarak dünya çapındaki mağazalarda yaygın olarak benimseniyor.
Washington, D.C.'deki JJ Liquors'dan alınan bir örnek olay, yapay zeka gözetim sistemlerinin hırsızlığı gerçek zamanlı olarak tespit etmeye nasıl yardımcı olabileceğinin harika bir örneğidir. Çok sayıda güvenlik kamerasına sahip olmasına rağmen, mağaza sahibi KJ Singh, dükkan hırsızlığından günlük kayıplar yaşamıştır.
Bu sorunu çözmek için, mevcut kameralarıyla çalışan yapay zeka destekli bir gözetim sistemi kurdu. Yapay zeka, müşterinin vücut dilini ve hareketini analiz ederek ceplere veya çantalara eşya saklamak gibi şüpheli eylemleri tanımlar. Alışılmadık bir şey tespit ettiğinde, Singh telefonunda anında bir uyarı ve etkinliğin bir video klibini alır.
Video kanıtı, müşterinin mağazadan ayrılmadan önce müdahale etmesini sağlıyor. Bu gerçek zamanlı müdahale, hırsızlığı önlemeye yardımcı olur ve Singh'in mağaza hırsızlarıyla güvenle yüzleşmesini kolaylaştırır. AI sistemini eklediğinden beri, perakende hırsızlığını önlemede AI gözetiminin ne kadar etkili olabileceğini göstererek, birçok hırsızlığı başarıyla durdurabildi.
Yapay zeka, hırsızlığı önlemeye birçok avantaj getirerek perakende ve güvenlik ekiplerine kayıpları daha etkili bir şekilde tespit etmek ve azaltmak için güvenilir araçlar sağlar. İşte yapay zekanın hırsızlığı önlemede sunduğu başlıca faydalar:
Ancak, hırsızlığı önleme konusunda yapay zekaya güvenmenin de bazı sınırlamaları vardır. İşte dikkate alınması gereken bazı önemli zorluklar:
Etik ve sorumlu yapay zeka yenilikleri, yapay zeka topluluğu ve genel olarak toplum tarafından teşvik edilmektedir. Bu nedenle, hırsızlığı önlemede bilgisayar görüşünün geleceğinin gizliliği koruyan teknolojilere öncelik vermesi muhtemeldir. Bu gelişmeler, etkili güvenliği müşteri gizliliğine saygı ile dengelemeyi, mağazaların kişisel haklardan ödün vermeden şüpheli davranışları izlemesine olanak tanımayı amaçlamaktadır.
İlgili bir diğer yöntem ise bilgisayarlı görü yoluyla tanımlayıcı özellikleri bulanıklaştırmak veya anonimleştirmektir. Yüz hatları veya diğer kişisel detaylar otomatik olarak bulanıklaştırılabilir, bu da sistemin bireyleri tanımlamadan davranış kalıplarını izlemesini sağlar. YOLO11 gibi modeller, bireyleri tanımlamak yerine belirli davranışlara odaklanarak nesneleri gerçek zamanlı olarak tespit edip izleyerek bu gizliliği koruma uygulamalarını destekleyebilir. Bu, mağazaların müşteri gizliliğini korurken hırsızlığı gerçek zamanlı olarak tespit etmesini sağlar.
Benzer şekilde, uç bilişim, mağaza içi kameralar gibi yerel cihazlarda verileri işlemeye yardımcı olarak, bilgilerin buluta gönderilme ihtiyacını azaltır ve dolayısıyla gizlilik risklerini en aza indirir. Gizliliğe odaklı bu yöntemlerle, hırsızlığı önlemenin geleceği hem güvenli hem de saygılı olabilir, mağaza güvenliğini iyileştirirken güven oluşturur.
Yapay zeka ve bilgisayarlı görü, şüpheli davranışları tespit etmek ve kayıpları daha akıcı bir şekilde azaltmak için akıllı araçlar sunarak mağazaların hırsızlığı önleme yöntemlerini değiştiriyor.
Nesne algılama, izleme ve gelişmiş davranış analizi gibi yeteneklerle Vision AI, gerçek zamanlı izleme sağlar ve güvenlik ekiplerinin potansiyel tehditlere hızla yanıt vermesini mümkün kılan veri odaklı içgörüler sunar. AI kullanmak, hırsızlığın meydana gelmeden önlenmesine yardımcı olabilir ve hem müşteriler hem de personel için daha güvenli bir ortam yaratabilir.
AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşim kurun. Çözüm sayfalarımızda üretim ve tarımda AI uygulamalarını keşfedin. 🚀
.webp)