15 tháng 11, 2024
Hãy cùng chúng tôi xem xét cách Vision AI hoạt động trong việc ngăn chặn trộm cắp với các ví dụ thực tế, phát hiện dựa trên AI và những hiểu biết sâu sắc về tương lai của an ninh.
Nếu bạn đã từng đi qua những cánh cổng cao ở lối ra của một cửa hàng, nơi phát ra tiếng bíp khi có một món hàng chưa thanh toán đi qua, thì bạn đã thấy hệ thống Giám sát Vật phẩm Điện tử (EAS) đang hoạt động. Những hệ thống này thường được sử dụng trong an ninh bán lẻ . Chúng được thiết kế để detect Các mặt hàng có thẻ bảo mật chưa được vô hiệu hóa khi thanh toán. Mặc dù hữu ích trong việc phòng chống trộm cắp cơ bản, hệ thống EAS chỉ có thể phát hiện các mặt hàng có gắn thẻ và thường bỏ sót các loại trộm cắp khác.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cung cấp một giải pháp tiên tiến hơn dưới dạng thị giác máy tính , một nhánh của AI cho phép máy móc diễn giải và phân tích thông tin hình ảnh từ thế giới xung quanh. Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích hành vi khách hàng , track 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 được gắn thẻ, hệ thống thị giác máy tính có thể detect các kiểu mẫu cho thấy khả năng trộm cắp, chẳng hạn như có người nán lại ở khu vực hạn chế , giấu đồ hoặc bỏ qua điểm thanh toán.
Thông tin chi tiết từ hệ thống an ninh hỗ trợ thị giác có thể giúp các đội an ninh ứng phó ngay lập tức với hành vi đáng ngờ, giảm tổn thất và tăng cường an ninh cửa hàng. Thị giác máy tính cũng có thể được điều chỉnh cho các môi trường bán lẻ khác nhau, từ các cửa hàng nhỏ đến các nhà kho lớn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách thị giác máy tính đang thay đổi việc ngăn chặn trộm cắp trong bán lẻ và kho bãi. Hãy cùng bắt đầu!
Trước tiên, hãy khám phá các kỹ thuật thị giác máy tính khác nhau có thể được sử dụng để ngăn chặn hành vi trộm cắp và tìm hiểu cách chúng hoạt động.
Bằng cách sử dụng các mô hình 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 và theo dõi đối tượng theo thời gian thực. Phát hiện đối tượng có thể giúp xác định các đối tượng, người hoặc vật phẩm cụ thể trong nguồn cấp dữ liệu video, trong khi theo dõi đối tượng có thể được sử dụng để theo dõi các đối tượng đã được xác định này trên nhiều khung hình, giám sát chuyển động của chúng trong toàn bộ cửa hàng. Kết hợp với nhau, các kỹ thuật này có thể cung cấp cái nhìn toàn diện, theo thời gian thực về các hoạt động diễn ra trong cửa hàng.
Ví dụ: giả sử, một khách hàng chọn một món hàng có giá trị cao, như một chiếc túi xách hàng hiệu và đi qua các khu vực khác nhau của cửa hàng. Cảnh quay giám sát có thể được phân tích bằng cách sử dụng phát hiện đối tượng để xác định chiếc túi xách và gắn cờ nó là một mặt hàng được quan tâm. Khi khách hàng di chuyển xung quanh, theo dõi đối tượng có thể được sử dụng để liên tục theo dõi 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 đi qua khu vực thanh toán, có thể kích hoạt cảnh báo.
Phân tích hành vi và nhận dạng mẫu có thể giúp ngăn chặn trộm cắp hiệu quả hơn bằng cách tập trung vào hành vi của khách hàng trong cửa hàng. Nó cung cấp thông tin chi tiết vượt ra ngoài việc khách hàng đang di chuyển ở đâu hoặc chọn mặt hàng nào. Trong khi phát hiện đối tượng và theo dõi rất hữu ích để theo dõi các đối tượng cụ thể được quan tâm, thì phân tích hành vi có thể giám sát các mẫu trong hành động của khách hàng, từ đó gợi ý ý định đáng ngờ.
Ví dụ: Vision AI có thể được sử dụng để xác định xem khách hàng có liên tục nhặt và đặt cùng một mặt hàng xuống không, nán lại ở một lối đi cụ thể hoặc di chuyển đến gần các khu vực hạn chế một cách bất thường. Nghiên cứu trong lĩnh vực này đang tiến triển, với các kỹ thuật ngày càng tinh vi để cải thiện độ chính xác phát hiện. Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn kết hợp hai loại mô hình AI: Mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng bộ nhớ dài hạn (LSTM).
CNN , nền tảng của phát hiện đối tượng, được thiết kế để phân tích dữ liệu trực quan như hình ảnh và khung hình video, giúp hệ thống nhận dạng các vật phẩm cụ thể hoặc khu vực lưu trữ. Ngược lại, LSTM được xây dựng để lưu trữ thông tin theo thời gian, cho phép hệ thống detect các mô hình trong hành động của khách hàng. Điều này có nghĩa là LSTM có thể track hành vi lặp đi lặp lại, chẳng hạn như khách hàng thường xuyên cầm cùng một mặt hàng.
Bằng cách kết hợp CNN và LSTM, hệ thống Vision AI có thể nắm bắt cả "cái gì" (các đối tượng hoặc người liên quan) và "khi nào" (thời gian và trình tự hành động). Cách tiếp cận tích hợp này rất hữu ích để xác định các hành vi trộm cắp tinh vi.
Có những kỹ thuật thị giác máy tính khác có thể bổ sung cho các cải tiến của Vision AI được thiết kế đặc biệt cho mục đích phòng chống trộm cắp. Nhận dạng khuôn mặt là một trong những công cụ này, được sử dụng để nhận dạng cá nhân bằng cách phân tích các đặc điểm trên khuôn mặt, có thể giúp detect Những kẻ phạm tội đã biết hoặc có hành vi đáng ngờ. Một số cửa hàng sử dụng công nghệ này để cảnh báo an ninh khi có kẻ trộm đột nhập. Tuy nhiên, khách hàng cần được thông báo về việc sử dụng công nghệ này để giải quyết các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư.
Việc ước tính tư thế có thể bổ sung thêm một lớp bảo mật bằng cách phân tích vị trí và chuyển động của cơ thể để detect Các hành động như giấu đồ vật hoặc 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 bộ phận an ninh can thiệp nếu cần.
AI có vẻ là một công nghệ tương lai, nhưng nó đã được sử dụng theo nhiều cách thiết thực ngày nay. Đặc biệt, AI để ngăn chặn trộm cắp hiện đang được áp dụng rộng rãi trong các cửa hàng trên khắp thế giới, giúp các nhà bán lẻ giải quyết tình trạng trộm cắp ngay lập tức.
Một nghiên cứu điển hình từ JJ Liquors ở Washington, DC, là một ví dụ tuyệt vời về cách hệ thống giám sát AI có thể giúp ích detect trộm cắp theo thời gian thực. Mặc dù có nhiều camera an ninh, chủ cửa hàng, KJ Singh, vẫn phải đối mặt với tình trạng mất mát hàng ngày do trộm cắp vặt.
Để giải quyết vấn đề này, anh ấy đã cài 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 hoặc túi xách. Khi phát hiện điều gì đó bất thường, Singh sẽ nhận được cảnh báo ngay lập tức trên điện thoại của mình, cùng với một đoạn video về hoạt động đó.
Bằng chứng video cho phép anh ta phản hồi trước khi khách hàng rời khỏi cửa hàng. Phản hồi theo thời gian thực này giúp ngăn chặn hành vi trộm cắp và giúp Singh tự tin đối mặt với những kẻ trộm cắp. Kể từ khi thêm hệ thống AI, anh ấy đã có thể ngăn chặn thành công một số vụ trộm, cho thấy hiệu quả của giám sát AI trong việc ngăn chặn trộm cắp bán lẻ.
AI mang lại nhiều lợi ích cho việc phòng chống trộm cắp, cung cấp cho các nhóm bán lẻ và an ninh những công cụ đáng tin cậy để detect và giảm thiểu tổn thất hiệu quả hơn. Dưới đây là một số lợi ích chính của AI trong việc phòng chống trộm cắp:
Tuy nhiên, việc chỉ dựa vào AI để ngăn chặn trộm cắp cũng có những hạn chế nhất định. Dưới đây là một số thách thức chính:
Các cải tiến về AI có đạo đức và có trách nhiệm đang được cộng đồng AI và toàn xã hội khuyến khích. Vì vậy, rất có thể 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 an ninh hiệu quả với sự tôn trọng quyền riêng tư của khách hàng, cho phép các cửa hàng theo dõi các hành vi đáng ngờ mà không xâm phạm các quyền cá nhân.
Một phương pháp liên quan là làm mờ hoặc ẩn danh các đặc điểm nhận dạng thông qua thị giác máy tính. Các đặc điểm trên khuôn mặt hoặc các chi tiết cá nhân khác có thể được làm mờ tự động, cho phép hệ thống track Các mô hình như YOLO11 có thể hỗ trợ các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư này bằng cách phát hiện và giám sát các đối tượng theo thời gian thực, đồng thời tập trung vào các hành vi cụ thể thay vì xác định cá nhân. Điều này cho phép các cửa hàng detect chống trộm cắp theo thời gian thực đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng.
Tương tự, điện toán biên giúp xử lý dữ liệu trên các thiết bị cục bộ như camera trong cửa hàng, giảm nhu cầu gửi thông tin lên đám mây và do đó giảm thiểu rủi ro về quyền riêng tư. Với các phương pháp tập trung vào quyền riêng tư này, tương lai của việc ngăn chặn trộm cắp có thể vừa an toàn vừa tôn trọng, xây dựng lòng tin đồng thời cải thiện an ninh cửa hàng.
AI và tầm nhìn máy tính đang thay đổi cách các cửa hàng ngăn chặn hành vi trộm cắp bằng cách cung cấp các công cụ thông minh để detect hành vi đáng ngờ và giảm thiểu tổn thất theo cách hợp lý 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 thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu, giúp các đội an ninh có thể phản ứng nhanh chóng với các mối đe dọa tiềm ẩn. Sử dụng AI có thể giúp ngăn chặn hành vi 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 chi tiết về AI, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tương tác với 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. 🚀
