Thị giác máy tính trong phòng chống trộm cắp: Nâng cao bảo mật

Nếu bạn từng đi qua những cánh cổng cao tại lối ra của cửa hàng và nghe thấy tiếng bíp khi có món hàng chưa thanh toán đi qua, nghĩa là bạn đã thấy hệ thống Giám sát Hàng hóa Điện tử (EAS) đang hoạt động. Các hệ thống này thường được sử dụng trong bán lẻ và an ninh. Chúng được thiết kế để phát hiện các mặt hàng có gắn thẻ an ninh chưa được khử từ tại quầy thanh toán. Mặc dù hữu ích cho việc ngăn chặn trộm cắp cơ bản, hệ thống EAS bị hạn chế ở việc chỉ phát hiện các mặt hàng có gắn thẻ và thường bỏ sót các hình thức trộm cắp khác.

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cung cấp một giải pháp nâng cao hơn dưới dạng thị giác máy tính, một nhánh của AI cho phép máy móc diễn giải và phân tích thông tin thị giác từ thế giới xung quanh. Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích hành vi khách hàng, theo dõi hàng tồn kho và thậm chí nhận diện các hoạt động đáng ngờ theo thời gian thực. Thay vì chỉ dựa vào các mặt hàng gắn thẻ, hệ thống thị giác máy tính có thể phát hiện các mô hình cho thấy nguy cơ trộm cắp, chẳng hạn như ai đó lảng vảng trong khu vực hạn chế, giấu đồ hoặc bỏ qua các điểm thanh toán.

Thông tin chi tiết từ các hệ thống an ninh hỗ trợ thị giác có thể giúp các đội ngũ an ninh phản ứng ngay lập tức với các hành vi đáng ngờ, giảm thiểu tổn thất và tăng cường an ninh cửa hàng. Thị giác máy tính cũng có thể được điều chỉnh cho phù hợp với nhiều môi trường bán lẻ khác nhau, từ các cửa hàng nhỏ đến các kho hàng lớn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách thị giác máy tính đang thay đổi việc phòng chống trộm cắp trong bán lẻ và kho vận. Hãy bắt đầu nào!

Link to this sectionNhững tác vụ thị giác máy tính nào phù hợp cho việc phòng chống trộm cắp?#

Trước tiên, hãy khám phá các kỹ thuật thị giác máy tính khác nhau có thể được sử dụng để ngăn chặn trộm cắp và tìm hiểu cách chúng hoạt động.

Link to this sectionSử dụng phát hiện và theo dõi đối tượng để tăng cường an ninh#

Bằng cách sử dụng các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11, các cửa hàng bán lẻ có thể cải thiện đáng kể nỗ lực an ninh thông qua phát hiện đối tượng và theo dõi theo thời gian thực. Phát hiện đối tượng có thể giúp xác định các đối tượng, con người hoặc mặt hàng cụ thể trong luồng video, trong khi theo dõi đối tượng có thể được sử dụng để theo sát các đối tượng đã nhận diện qua nhiều khung hình, giám sát chuyển động của chúng trong toàn bộ cửa hàng. Kết hợp lại, các kỹ thuật này có thể cung cấp cái nhìn toàn diện, theo thời gian thực về hoạt động diễn ra trong cửa hàng.

Ví dụ, giả sử một khách hàng cầm một món đồ giá trị cao, như một chiếc túi xách hàng hiệu, và đi qua các khu vực khác nhau của cửa hàng. Đoạn phim giám sát có thể được phân tích bằng phát hiện đối tượng để xác định chiếc túi xách và đánh dấu nó là mặt hàng cần chú ý. Khi khách hàng di chuyển, theo dõi đối tượng có thể được sử dụng để liên tục bám theo cả chiếc túi xách và cá nhân mang nó. Dựa trên các khu vực được xác định trước như lối ra, bất kỳ hành vi bất thường nào, chẳng hạn như di chuyển về phía lối ra mà không qua khu vực thanh toán, đều có thể kích hoạt cảnh báo.

Hình 1. Phát hiện và theo dõi đối tượng có thể giúp giám sát các hoạt động trong cửa hàng. (Ảnh của tác giả).

Link to this sectionPhân tích hành vi và nhận dạng mô hình bằng Vision AI#

Phân tích hành vi và nhận dạng mô hình có thể đưa việc phòng chống trộm cắp tiến thêm một bước bằng cách tập trung vào cách khách hàng hành xử trong cửa hàng. Nó cung cấp thông tin chi tiết ngoài việc khách hàng đang di chuyển ở đâu hoặc họ chọn những món đồ nào. Mặc dù phát hiện đối tượng và theo dõi rất hữu ích để bám sát các đối tượng quan tâm cụ thể, phân tích hành vi có thể giám sát các mô hình trong hành động của khách hàng vốn có thể gợi ý ý đồ đáng ngờ.

Ví dụ, Vision AI có thể được sử dụng để xác định xem một khách hàng có liên tục cầm lên và đặt xuống cùng một món đồ, lảng vảng trong một lối đi cụ thể, hoặc di chuyển bất thường đến gần các khu vực hạn chế hay không. Nghiên cứu trong lĩnh vực này đang tiến bộ với các kỹ thuật ngày càng tinh vi để cải thiện độ chính xác trong phát hiện. Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn kết hợp hai loại model AI: Mạng thần kinh tích chập (CNN) và mạng Long Short-Term Memory (LSTM).

CNN, vốn hình thành cơ sở của phát hiện đối tượng, được thiết kế để phân tích dữ liệu thị giác như hình ảnh và khung hình video, giúp hệ thống nhận diện các mặt hàng hoặc khu vực cửa hàng cụ thể. Ngược lại, LSTM được xây dựng để lưu giữ thông tin theo thời gian, cho phép hệ thống phát hiện các mô hình trong hành động của khách hàng. Điều này có nghĩa là LSTM có thể theo dõi các hành vi lặp đi lặp lại, chẳng hạn như khách hàng thường xuyên đụng chạm cùng một món đồ.

Bằng cách kết hợp CNN và LSTM, hệ thống Vision AI có thể ghi nhận cả "cái gì" (đối tượng hoặc người liên quan) và "khi nào" (thời điểm và trình tự hành động). Cách tiếp cận tích hợp này rất hữu ích để nhận diện các hành vi ăn cắp vặt tinh vi.

Hình 2. Sử dụng thị giác máy tính để phát hiện hành vi đáng ngờ.

Link to this sectionCác kỹ thuật thị giác máy tính khác thường được sử dụng trong phòng chống trộm cắp#

Có những kỹ thuật thị giác máy tính khác có thể bổ sung cho các đổi mới Vision AI được thiết kế đặc biệt để phòng chống trộm cắp. Nhận dạng khuôn mặt là một trong những công cụ này, được sử dụng để xác định cá nhân bằng cách phân tích các đặc điểm khuôn mặt, giúp phát hiện những đối tượng phạm tội đã biết hoặc những người có hành vi đáng ngờ. Một số cửa hàng sử dụng công nghệ này để cảnh báo đội an ninh khi những kẻ trộm vặt đã bị gắn cờ bước vào. Tuy nhiên, khách hàng cần được thông báo về việc sử dụng này để giải quyết các mối quan ngại về quyền riêng tư.

Ước tính tư thế có thể thêm một lớp an ninh khác bằng cách phân tích tư thế cơ thể và chuyển động để phát hiện các hành động như giấu đồ hoặc các tư thế bất thường liên quan đến trộm cắp. Kỹ thuật này giúp hệ thống diễn giải ngôn ngữ cơ thể và đưa ra cảnh báo sớm để đội an ninh can thiệp nếu cần thiết.

Hình 3. Hiểu tư thế cơ thể của một kẻ trộm vặt.

Link to this sectionHệ thống giám sát AI có thể phát hiện trộm cắp theo thời gian thực#

AI có vẻ giống như một công nghệ viễn tưởng, nhưng nó đã được sử dụng theo nhiều cách thực tế ngày nay. Đặc biệt, AI để phòng chống trộm cắp hiện đang được áp dụng rộng rãi tại các cửa hàng trên khắp thế giới, giúp các nhà bán lẻ xử lý nạn trộm cắp theo thời gian thực.

Một nghiên cứu tình huống từ JJ Liquors ở Washington, D.C. là một ví dụ tuyệt vời về cách các hệ thống giám sát AI có thể giúp phát hiện trộm cắp theo thời gian thực. Mặc dù có nhiều camera an ninh, chủ cửa hàng, KJ Singh, vẫn phải đối mặt với tổn thất hàng ngày do trộm cắp.

Để giải quyết vấn đề này, anh ấy đã lắp đặt một hệ thống giám sát hỗ trợ AI hoạt động với các camera hiện có của mình. AI phân tích ngôn ngữ cơ thể và chuyển động của khách hàng, xác định các hành động đáng ngờ như giấu đồ trong túi quần hoặc túi xách. Khi phát hiện điều gì đó bất thường, Singh nhận được thông báo ngay lập tức trên điện thoại, kèm theo một đoạn video ghi lại hoạt động đó.

Bằng chứng video cho phép anh ấy phản ứng trước khi khách hàng rời cửa hàng. Phản ứng theo thời gian thực này giúp ngăn chặn trộm cắp và giúp Singh đối đầu với những kẻ trộm vặt một cách tự tin hơn. Kể từ khi thêm hệ thống AI, anh ấy đã ngăn chặn thành công nhiều vụ trộm, cho thấy hệ thống giám sát AI có thể hiệu quả như thế nào trong việc phòng chống trộm cắp tại cửa hàng.

Link to this sectionƯu điểm và nhược điểm của AI trong phòng chống trộm cắp#

AI mang lại nhiều lợi thế cho việc phòng chống trộm cắp, cung cấp cho đội ngũ bán lẻ và an ninh những công cụ đáng tin cậy để phát hiện và giảm thiểu tổn thất hiệu quả hơn. Dưới đây là một số lợi ích chính của AI trong phòng chống trộm cắp:

• Giảm sự phụ thuộc vào nhân viên: Giảm nhu cầu giám sát liên tục bởi con người, giúp cắt giảm chi phí và giảm mệt mỏi cho đội ngũ an ninh.
• Dữ liệu sâu sắc: Cung cấp những thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu về xu hướng trộm cắp, giúp các cửa hàng điều chỉnh chiến lược an ninh dựa trên các mô hình thực tế.
• Cải thiện độ chính xác: Giảm số lượng báo động giả và phát hiện các mô hình tinh vi mà con người có thể bỏ sót.

Tuy nhiên, cũng có những hạn chế khi dựa vào AI để phòng chống trộm cắp. Dưới đây là một số thách thức chính:

• Mối quan ngại về quyền riêng tư: Gây ra các câu hỏi xung quanh việc giám sát và phân tích hành vi khách hàng, điều có thể ảnh hưởng đến niềm tin của khách hàng.
• Bảo trì kỹ thuật: Các hệ thống AI yêu cầu cập nhật và bảo trì thường xuyên để theo kịp các chiến thuật trộm cắp mới.
• Chi phí triển khai cao: Chi phí lắp đặt và duy trì các hệ thống AI có thể là một rào cản đối với các doanh nghiệp nhỏ.

Link to this sectionTương lai của thị giác máy tính trong phòng chống trộm cắp#

Các đổi mới AI có trách nhiệm và đạo đức đang được khuyến khích bởi cộng đồng AI và xã hội nói chung. Vì vậy, nhiều khả năng tương lai của thị giác máy tính trong phòng chống trộm cắp sẽ ưu tiên các công nghệ bảo vệ quyền riêng tư. Những tiến bộ này nhằm mục đích cân bằng giữa an ninh hiệu quả và sự tôn trọng quyền riêng tư của khách hàng, cho phép cửa hàng giám sát các hành vi đáng ngờ mà không ảnh hưởng đến quyền cá nhân.

Một phương pháp liên quan là làm mờ hoặc ẩn danh hóa các đặc điểm nhận dạng thông qua thị giác máy tính. Các đặc điểm khuôn mặt hoặc thông tin cá nhân khác có thể được làm mờ tự động, cho phép hệ thống theo dõi các mô hình hành vi mà không xác định danh tính cá nhân. Các model như YOLO11 có thể hỗ trợ những thực hành bảo vệ quyền riêng tư này bằng cách phát hiện và giám sát đối tượng theo thời gian thực trong khi tập trung vào các hành vi cụ thể thay vì xác định cá nhân. Điều này cho phép cửa hàng phát hiện trộm cắp theo thời gian thực trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng.

Hình 4. Sử dụng làm mờ để giám sát các mô hình hành vi mà không tiết lộ danh tính cá nhân.

Tương tự, điện toán biên giúp xử lý dữ liệu trên các thiết bị cục bộ như camera tại cửa hàng, giảm nhu cầu gửi thông tin lên đám mây và từ đó, giảm thiểu rủi ro quyền riêng tư. Với các phương pháp tập trung vào quyền riêng tư này, tương lai của phòng chống trộm cắp có thể vừa an toàn vừa tôn trọng, xây dựng niềm tin đồng thời cải thiện an ninh cửa hàng.

Link to this sectionPhòng chống trộm cắp thông minh hơn cho các cửa hàng an toàn hơn#

AI và thị giác máy tính đang thay đổi cách các cửa hàng ngăn chặn trộm cắp bằng cách cung cấp các công cụ thông minh để phát hiện hành vi đáng ngờ và giảm tổn thất theo cách tinh gọn hơn.

Với các khả năng như phát hiện đối tượng, theo dõi và phân tích hành vi nâng cao, Vision AI cho phép giám sát theo thời gian thực và cung cấp những thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu giúp đội ngũ an ninh có thể phản ứng nhanh chóng với các mối đe dọa tiềm tàng. Việc sử dụng AI có thể giúp ngăn chặn trộm cắp trước khi nó xảy ra và tạo ra một môi trường an toàn hơn cho cả khách hàng và nhân viên.

Để biết thêm thông tin về AI, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cùng cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀