Thị giác máy tính phòng chống trộm cắp: Nâng cao an ninh

Nếu từng đi qua những cổng cao ở lối ra cửa hàng phát tiếng bíp khi có món hàng chưa thanh toán đi qua, bạn đã thấy hệ thống giám sát hàng hóa điện tử (EAS) hoạt động. Các hệ thống này thường được dùng trong bảo mật bán lẻ. Chúng được thiết kế để phát hiện các mặt hàng gắn thẻ an ninh chưa được vô hiệu hóa tại quầy thanh toán. Dù hữu ích trong việc ngăn trộm cắp cơ bản, hệ thống EAS chỉ phát hiện được các mặt hàng có gắn thẻ và thường bỏ sót những hình thức trộm cắp khác.

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cung cấp 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 dùng để phân tích hành vi khách hàng, theo dõi hàng tồn kho và thậm chí nhận diện 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 phát hiện những mẫu hành vi cho thấy nguy cơ trộm cắp, chẳng hạn như ai đó nán lại trong khu vực hạn chế, giấu hàng hóa hoặc tránh đi qua quầy thanh toán.

Thông tin chuyên sâu từ hệ thống an ninh ứng dụng thị giác có thể giúp đội ngũ an ninh phản ứng ngay lập tức trước 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 nhiều môi trường bán lẻ khác nhau, từ cửa hàng nhỏ đến nhà kho lớn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thị giác máy tính đang thay đổi việc ngăn ngừa trộm cắp trong ngành bán lẻ và kho bãi.

Những tác vụ thị giác máy tính nào phù hợp để phòng chống trộm cắp?#

Trước tiên, hãy cùng khám phá các kỹ thuật thị giác máy tính có thể được sử dụng để ngăn chặn hành vi 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, cửa hàng bán lẻ có thể cải thiện đáng kể công tác 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 bám theo những đối tượng đã xác định qua nhiều khung hình, giám sát chuyển động của chúng trong 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 lấy một món hàng có giá trị cao, như túi xách hàng hiệu, rồi đi qua nhiều khu vực khác nhau trong cửa hàng. Có thể phân tích video giám sát bằng tính năng phát hiện đối tượng để nhận diện túi xách và đánh dấu đây là mặt hàng cần chú ý. Khi khách hàng di chuyển, tính năng theo dõi đối tượng có thể liên tục bám theo cả chiếc túi lẫn người mang túi. Dựa trên các khu vực được xác định trước như lối ra, mọi hành vi bất thường, chẳng hạn như đi 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 bên trong cửa hàng. (Ảnh của tác giả).

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

Phân tích hành vi và nhận diện mẫu có thể nâng cao hơn nữa công tác ngăn ngừa trộm cắp bằng cách tập trung vào cách khách hàng hành xử trong cửa hàng. Phương pháp này cung cấp thông tin vượt ra ngoài việc khách hàng di chuyển đến đâu hoặc lấy món hàng nào. Trong khi phát hiện và theo dõi đối tượng hữu ích để bám theo các đối tượng cụ thể cần chú ý, phân tích hành vi có thể giám sát các mẫu trong hành động của khách hàng để phát hiện dấu hiệu đáng ngờ.

Ví dụ, Vision AI có thể được dùng để xác định xem khách hàng có liên tục lấy cùng một món hàng lên rồi đặt xuống, nán lại tại một lối đi cụ thể hay di chuyển bất thường gần khu vực hạn chế hay không. Nghiên cứu trong lĩnh vực này đang phát triển, với các kỹ thuật ngày càng tinh vi giúp cải thiện độ chính xác phát hiện. Một hướng tiếp cận đầy hứa hẹn kết hợp hai loại model AI: Mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM).

CNN, nền tảng của phát hiện đối tượng, được thiết kế để phân tích dữ liệu hình ảnh như ảnh và khung hình video, giúp hệ thống nhận diện các mặt hàng hoặc khu vực cụ thể trong cửa hàng. Ngược lại, LSTM 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. Nhờ vậy, LSTM có thể theo dõi những hành vi lặp lại, chẳng hạn như khách hàng thường xuyên cầm cùng một món hàng.

Bằng cách kết hợp CNN và LSTM, hệ thống Vision AI có thể nắm bắt cả "điều gì" (các đối tượng hoặc người liên quan) lẫn "khi nào" (thời điểm và trình tự hành động). Cách tiếp cận tích hợp này rất hữu ích để nhận diện 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 dùng để phòng chống trộm cắp#

Có những kỹ thuật thị giác máy tính khác có thể bổ trợ cho các đổi mới Vision AI được thiết kế chuyên biệt để ngăn ngừa trộm cắp. Nhận diện khuôn mặt là một trong những công cụ này, được dùng để xác định cá nhân bằng cách phân tích đặc điểm khuôn mặt, qua đó giúp phát hiện người từng vi phạm hoặc có hành vi đáng ngờ. Một số cửa hàng dùng công nghệ này để cảnh báo nhân viên an ninh khi người bị đánh dấu là kẻ trộm bước vào. Tuy nhiên, cần thông báo cho khách hàng về việc sử dụng công nghệ này để giải quyết các lo ngại về quyền riêng tư.

Ước tính tư thế có thể bổ sung một lớp bảo mật khác bằng cách phân tích vị trí và chuyển động cơ thể để phát hiện hành động như giấu hàng hóa hoặc tư thế bất thường có liên quan đến 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 vặt.

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

AI có thể nghe như một công nghệ của tương lai, nhưng hiện nay công nghệ này đã được ứng dụng theo nhiều cách thiết thực. Đặc biệt, AI dùng để phòng chống trộm cắp đang được triển khai rộng rãi tại các cửa hàng trên khắp thế giới, giúp nhà bán lẻ xử lý tình trạng trộm cắp vặt theo thời gian thực.

Nghiên cứu tình huống tại JJ Liquors ở Washington, D.C. là một ví dụ về cách hệ thống giám sát ứng dụng AI có thể giúp phát hiện trộm cắp theo thời gian thực. Dù có nhiều camera an ninh, chủ cửa hàng KJ Singh vẫn chịu tổn thất hằng ngày do trộm cắp.

Để giải quyết vấn đề này, ông đã lắp đặt hệ thống giám sát ứng dụng AI hoạt động với các camera hiện có. AI phân tích ngôn ngữ cơ thể và chuyển động của khách hàng, nhận diện những hành động đáng ngờ như giấu hàng hóa trong túi quần hoặc túi xách. Khi phát hiện điều bất thường, Singh nhận được cảnh báo tức thì trên điện thoại kèm theo đoạn video ghi lại hoạt động đó.

Bằng chứng video giúp ông phản ứng trước khi khách hàng rời khỏi cửa hàng. Khả năng phản ứng theo thời gian thực này giúp ngăn chặn trộm cắp và giúp Singh tự tin đối chất với những người lấy trộm hàng. Kể từ khi bổ sung hệ thống AI, ông đã ngăn chặn thành công nhiều vụ trộm, cho thấy giám sát bằng AI hiệu quả như thế nào trong việc ngăn ngừa trộm cắp tại cửa hàng bán lẻ.

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

AI mang lại nhiều lợi ích cho công tác phòng chống trộm cắp, cung cấp cho đội ngũ bán lẻ và an ninh các 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 bằng con người, giúp cắt giảm chi phí và giảm tình trạng mệt mỏi cho nhân viên an ninh.
• Dữ liệu hữu ích: 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 hành vi 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:

• Lo ngại về quyền riêng tư: Làm dấy lên câu hỏi về 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: Hệ thống AI cần được cập nhật và bảo trì thường xuyên để theo kịp các thủ đoạn trộm cắp mới.
• Chi phí triển khai cao: Chi phí lắp đặt và bảo trì 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 những đổi mới về AI có đạo đức và AI có trách nhiệm. Vì vậy, nhiều khả năng tương lai của thị giác máy tính trong việc ngăn ngừa trộm cắp sẽ ưu tiên các công nghệ bảo vệ quyền riêng tư. Những tiến bộ này hướng đến việc cân bằng giữa an ninh hiệu quả và sự tôn trọng quyền riêng tư của khách hàng, cho phép cửa hàng giám sát hành vi đáng ngờ mà không xâm phạm 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 kiểu hành vi mà không nhận diện 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 nhận diện cá nhân. Nhờ đó, cửa hàng có thể phát hiện hành vi trộm cắp theo thời gian thực mà vẫn bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng.

Hình 4. Dùng 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 từ đó giảm thiểu rủi ro về quyền riêng tư. Với những phương pháp chú trọng quyền riêng tư này, tương lai của công tác phòng chống trộm cắp có thể vừa an toàn vừa tôn trọng quyền riêng tư, xây dựng lòng tin đồng thời cải thiện an ninh cửa hàng.

Phòng chống trộm cắp thông minh hơn để 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 công cụ thông minh để phát hiện hành vi đáng ngờ và giảm tổn thất hiệu quả hơn.

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

Để tìm hiểu thêm về AI, hãy truy cập kho GitHub và tham gia trao đổi 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.