Computer vision cho phòng chống trộm cắp: Nâng cao an ninh

Nếu từng đi ngang qua những cổng cao ở lối ra cửa hàng phát tiếng bíp khi một món hàng chưa thanh toán đi qua, bạn đã thấy các hệ thống Giám sát Sản phẩm 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 tem an ninh chưa được vô hiệu hóa tại quầy thanh toán. Mặc dù hữu ích trong việc phòng chống trộm cắp cơ bản, các hệ thống EAS chỉ giới hạn ở việc phát hiện những mặt hàng có gắn tem và thường bỏ sót các hình thức 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, theo dõi hàng tồn kho, thậm chí nhận diện các hoạt động đáng ngờ theo thời gian thực. Thay vì chỉ dựa vào các mặt hàng có gắn tem, các hệ thống thị giác máy tính có thể phát hiện những mẫu hành vi cho thấy khả năng trộm cắp, chẳng hạn như một người nán lại trong khu vực hạn chế, che giấu hàng hóa hoặc tránh đi qua các điểm thanh toán.

Thông tin chuyên sâu từ các hệ thống an ninh tích hợp thị giác có thể giúp các đội ngũ an ninh phản ứng ngay lập tức trước hành vi đáng ngờ, giảm tổn thất và nâng cao an ninh cửa hàng. Thị giác máy tính cũng có thể được điều chỉnh cho nhiều môi trường bán lẻ khác nhau, từ cửa hàng nhỏ đến các kho hàng lớn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thị giác máy tính đang thay đổi hoạt động phòng chống trộm cắp trong bán lẻ và kho vận. Hãy bắt đầu!

Những 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 phòng chống trộm cắp và tìm hiểu cách chúng hoạt động.

Sử 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 hoạt động an ninh nhờ phát hiện đối tượng và theo dõi theo thời gian thực. Phát hiện đối tượng có thể giúp xác định các đối tượng, người hoặc mặt hàng cụ thể trong luồng video, trong khi theo dõi đối tượng có thể được sử dụng để bám theo các đối tượng đã xác định qua nhiều frame, giám sát chuyển động của chúng trong toàn bộ cửa hàng. Kết hợp lại, các kỹ thuật này có thể cung cấp một góc nhìn toàn diện, theo thời gian thực về các hoạt động diễn ra trong cửa hàng.

Ví dụ, giả sử một khách hàng lấy một mặt hàng có giá trị cao, chẳng hạn như túi xách hàng hiệu, rồi đi qua các khu vực khác nhau trong cửa hàng. Có thể phân tích video giám sát bằng phát hiện đối tượng để xác định chiếc túi xách và đánh dấu đó là mặt hàng cần quan tâm. Khi khách hàng di chuyển, theo dõi đối tượng có thể được sử dụng để liên tục bám theo cả chiếc túi xách lẫn người đang mang nó. Dựa trên các vùng được định nghĩa trước, chẳng hạn như lối ra, bất kỳ hành vi bất thường nào, chẳng hạn như đi về phía lối ra mà không đi 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).

Phân tích hành vi và nhận diện mẫu bằng Vision AI#

Phân tích hành vi và nhận diện mẫu có thể đưa hoạt động phòng chống trộm cắp tiến thêm một bước bằng cách tập trung vào cách khách hàng hành xử trong cửa hàng. Phương pháp này cung cấp thông tin chuyên sâu vượt ra ngoài việc khách hàng đang di chuyển ở đâu hoặc đang cầm mặt hàng nào. Trong khi phát hiện đối tượng và theo dõi hữu ích cho việc bám theo các đối tượng cụ thể cần quan tâm, phân tích hành vi có thể giám sát các mẫu trong hành động của khách hàng, vốn có thể cho thấy ý định đáng ngờ.

Chẳng hạn, Vision AI có thể được sử dụng để xác định xem một khách hàng có liên tục cầm lên rồi đặt xuống cùng một mặt hàng, nán lại ở một lối đi cụ thể hoặc di chuyển quá gần các khu vực hạn chế hay không. Nghiên cứu trong lĩnh vực này đang phát triển, với các kỹ thuật ngày càng tinh vi nhằm cải thiện độ chính xác phát hiện. Một phương pháp đầy hứa hẹn kết hợp hai loại model AI: Mạng nơ-ron tích chập (CNNs) và mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM).

CNNs, nền tảng của phát hiện đối tượng, được thiết kế để phân tích dữ liệu hình ảnh như ảnh và frame video, giúp hệ thống nhận diện các mặt hàng hoặc khu vực cụ thể trong cửa hàng. Ngược lại, LSTMs được xây dựng để lưu giữ thông tin theo thời gian, cho phép hệ thống phát hiện các mẫu trong hành động của khách hàng. Điều này có nghĩa là LSTMs có thể theo dõi các hành vi lặp lại, chẳng hạn như một khách hàng thường xuyên cầm cùng một mặt hàng.

Bằng cách kết hợp CNNs và LSTMs, các hệ thống Vision AI có thể nắm bắt cả "what" (các đối tượng hoặc người liên quan) lẫn "when" (thời điểm và trình tự hành động). Phương pháp tích hợp này rất hữu ích để xác định những hành vi trộm cắp tinh vi.

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

Các 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 trợ cho các cải tiến Vision AI được thiết kế riêng cho hoạt động phòng chống trộm cắp. Nhận diện 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, qua đó có thể phát hiện những người từng vi phạm hoặc có hành vi đáng ngờ. Một số cửa hàng sử dụng công nghệ này để cảnh báo nhân viên an ninh khi những người từng trộm cắp bước vào. Tuy nhiên, khách hàng cần được thông báo về việc sử dụng công nghệ này để giải quyết các mối lo ngại về quyền riêng tư.

Ước tính tư thế có thể bổ sung một lớp an ninh khác bằng cách phân tích tư thế cơ thể và chuyển động để phát hiện các hành động như che giấu hàng hóa hoặc những tư thế bất thường liên quan đến hành vi trộm cắp. Kỹ thuật này giúp hệ thống diễn giải ngôn ngữ cơ thể và đưa ra cảnh báo sớm để nhân viên an ninh can thiệp khi cần.

Hình 3. Tìm hiểu tư thế cơ thể của người trộm cắp.

Các hệ thống giám sát AI có thể phát hiện hành vi trộm cắp theo thời gian thực#

AI có thể giống như một công nghệ tương lai, nhưng hiện nay nó đã được sử dụng theo nhiều cách thiết thực. Đặc biệt, AI cho hoạt động phòng chống trộm cắp đang được áp dụng rộng rãi tại các cửa hàng trên khắp thế giới, giúp các nhà bán lẻ xử lý tình trạng trộm cắp theo thời gian thực.

Một nghiên cứu điển hình từ JJ Liquors ở Washington, D.C., là ví dụ điển hình cho cách các hệ thống giám sát AI có thể giúp phát hiện hành vi trộm cắp theo thời gian thực. Dù có nhiều camera an ninh, chủ cửa hàng KJ Singh vẫn phải đối mặt với tổn thất hằng ngày do trộm cắp.

Để giải quyết vấn đề này, ông đã lắp đặt một hệ thống giám sát tích hợp AI, hoạt động cùng với các camera hiện có. AI phân tích ngôn ngữ cơ thể và chuyển động của khách hàng, xác định những hành động đáng ngờ như giấu hàng vào túi quần hoặc túi xách. Khi phát hiện điều bất thường, Singh sẽ nhận được cảnh báo ngay lập tức trên điện thoại, kèm theo một đoạn video về hoạt động đó.

Bằng chứng từ video giúp ông có thể phản ứng trước khi khách hàng rời khỏi cửa hàng. Phản ứng theo thời gian thực này giúp ngăn chặn hành vi trộm cắp và giúp Singh dễ dàng tự tin đối chất với người trộm cắp hơn. Kể từ khi bổ sung hệ thống AI, ông đã ngăn chặn thành công một số vụ trộm, cho thấy hiệu quả của giám sát AI trong phòng chống trộm cắp tại các cửa hàng bán lẻ.

Ưu và nhược điểm của AI trong phòng chống trộm cắp#

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

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

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

• Mối lo ngại về quyền riêng tư: Làm dấy lên các câu hỏi xoay quanh việc giám sát và phân tích hành vi khách hàng, có thể ảnh hưởng đến niềm tin của khách hàng.
• Bảo trì kỹ thuật: Các hệ thống AI cần được cập nhật và bảo trì thường xuyên để theo kịp những thủ đoạn trộm cắp mới.
• Chi phí triển khai cao: Chi phí lắp đặt và duy trì các hệ thống AI có thể là rào cản đối với các doanh nghiệp nhỏ.

Tương lai của thị giác máy tính trong phòng chống trộm cắp#

Cộng đồng AI và toàn xã hội đang khuyến khích các cải tiến AI có tính đạo đức và AI có trách nhiệm. 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 hướng đến việc cân bằng an ninh hiệu quả với sự tôn trọng quyền riêng tư của khách hàng, cho phép các cửa hàng giám sát những 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 bằng thị giác máy tính. Các đặc điểm khuôn mặt hoặc thông tin cá nhân khác có thể được tự động làm mờ, cho phép hệ thống theo dõi các mẫu hành vi mà không xác định danh tính cá nhân. Các model như YOLO11 có thể hỗ trợ những biện pháp bảo vệ quyền riêng tư này bằng cách phát hiện và giám sát đối tượng theo thời gian thực, đồng thời tập trung vào các hành vi cụ thể thay vì xác định danh tính cá nhân. Điều này cho phép các cửa hàng phát hiện hành vi trộm cắp theo thời gian thực mà vẫn bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng.

Hình 4. Sử dụng tính năng làm mờ để giám sát các mẫu 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 trong cửa hàng, giảm nhu cầu gửi thông tin lên cloud và nhờ đó giảm thiểu rủi ro về quyền riêng tư. Với những phương pháp chú trọng quyền riêng tư này, tương lai của hoạt động phòng chống trộm cắp có thể vừa an toàn vừa tôn trọng người dùng, xây dựng niềm tin đồng thời cải thiện an ninh cửa hàng.

Phòng chống trộm cắp thông minh hơn cho cửa hàng an toàn hơn#

AI và thị giác máy tính đang thay đổi cách các cửa hàng phòng chống trộm cắp bằng cách cung cấp những 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 thông tin chuyên sâu dựa trên dữ liệu, giúp các đội ngũ an ninh có thể nhanh chóng phản ứng trước những mối đe dọa tiềm ẩn. Sử dụng AI có thể giúp ngăn chặn trộm cắp trước khi xảy ra và tạo ra một môi trường an toàn hơn cho cả khách hàng lẫn nhân viên.

Để tìm hiểu thêm về AI, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia 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. 🚀