计算机视觉在防盗中的应用：增强安全性

如果您曾经走过商店出口处的高大闸门，当未付款的商品通过时会发出哔哔声，那么您就已经看到了电子商品防盗 (EAS) 系统在工作。这些系统通常用于零售安全领域。它们旨在检测带有在结账时未停用的安全标签的商品。虽然它们对于基本的防盗很有用，但 EAS 系统仅限于捕捉带有标签的商品，并且经常遗漏其他类型的盗窃。

人工智能 (AI) 可以提供更高级的解决方案，即计算机视觉，它是 AI 的一个分支，使机器能够解释和分析来自周围世界的视觉信息。计算机视觉可用于分析客户行为、跟踪库存，甚至实时识别可疑活动。 计算机视觉系统 不仅仅依赖于标记的物品，还可以检测表明潜在盗窃行为的模式，例如有人在限制区域徘徊、隐藏物品或绕过结账点。

来自支持视觉功能的安全系统的洞察可以帮助安保团队立即对可疑行为做出反应，从而减少损失并加强商店安全。计算机视觉还可以适应各种零售环境，从小型商店到大型仓库。 

在本文中，我们将了解 计算机视觉 如何改变 零售 和 仓储 领域的防盗措施。让我们开始吧！

哪些计算机视觉任务适合用于防盗？

首先，让我们探讨可用于防止盗窃的各种计算机视觉技术，并了解它们的工作原理。

使用目标检测和跟踪来提高安全性

通过使用像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型，零售商店可以通过实时的目标检测和跟踪显著提高其安全保障工作。目标检测可以帮助识别视频源中的特定物体、人员或物品，而目标跟踪可用于跟踪这些已识别的物体在多个帧中的移动，从而监控它们在整个商店中的活动。总之，这些技术可以全面、实时地了解商店中发生的活动。 

例如，假设客户拿起一件高价值商品（如名牌手提包），然后在商店的不同区域走动。可以使用目标检测来分析监控录像，以识别手提包并将其标记为感兴趣的商品。当客户四处走动时，可以使用目标跟踪来持续跟踪手提包和携带它的人。根据预定义的区域（如出口），任何异常行为（如在未通过收银区的情况下朝出口移动）都可能触发警报。

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利用视觉 AI 进行行为分析和模式识别

行为分析和模式识别可以通过关注顾客在商店中的行为方式，进一步防止盗窃。它提供的见解超出了顾客的移动位置或他们拿起的物品。虽然对象检测和跟踪对于跟踪特定感兴趣的对象很有用，但行为分析可以监控顾客行为中的模式，这些模式可能表明可疑意图。

例如，视觉人工智能可用于识别顾客是否反复拿起并放下同一商品、在特定通道徘徊或异常靠近限制区域。该领域的研究正在不断发展，采用越来越复杂的技术来提高检测准确性。一种有前途的方法是将两种类型的人工智能模型结合起来：卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络。

CNN 是对象检测的基础，旨在分析图像和视频帧等视觉数据，帮助系统识别特定物品或商店区域。相比之下，LSTM 的构建是为了随着时间的推移保留信息，使系统能够检测顾客行为中的模式。这意味着 LSTM 可以跟踪重复的行为，例如顾客经常处理同一物品。 

通过结合CNN和LSTM，视觉AI系统可以捕捉“什么”（涉及的物体或人）和“何时”（行动的时间和顺序）。这种集成方法对于识别细微的盗窃行为非常有用。

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其他常用于防盗的计算机视觉技术

还有其他计算机视觉技术可以补充专门为防盗设计的视觉AI创新。面部识别是其中一种工具，用于通过分析面部特征来识别个人，这可以帮助检测已知的罪犯或表现出可疑行为的人。一些商店使用这项技术在被标记的扒手进入时提醒保安。但是，需要让客户了解这种使用情况，以解决隐私问题。

姿势估计 可以通过分析 身体定位 和运动来检测隐藏物品或与盗窃相关的异常姿势等行为，从而增加另一层安全性。 这项技术有助于系统解释肢体语言，并在需要时发出早期警报，以便安全人员介入。 

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人工智能监控系统可以实时检测盗窃行为

人工智能可能看起来像是一种未来技术，但它已经在当今的许多实际应用中使用。特别是，人工智能防盗技术现在已在世界各地的商店中得到广泛应用，帮助零售商实时应对入店行窃。

华盛顿特区 JJ Liquors 的一个案例研究就是一个很好的例子，说明了 AI 监控系统如何帮助实时检测盗窃行为。 尽管拥有多个安全摄像头，但店主 KJ Singh 每天都面临着入店行窃造成的损失。 

为了解决这个问题，他安装了一个 AI 驱动的监控系统，该系统与他现有的摄像头配合使用。该 AI 分析顾客的 肢体语言和动作，识别可疑行为，例如将物品藏在口袋或包里。当它发现异常情况时，Singh 会在他的 手机上收到即时警报，以及该活动的视频片段。 

该视频证据使他能够在顾客离开商店之前做出回应。这种实时响应有助于防止盗窃，并使 Singh 能够更有信心地与入店行窃者对质。自从添加了 AI 系统以来，他已经成功阻止了几起盗窃案，这表明 AI 监控在零售防盗方面的有效性。

人工智能在防盗方面的优缺点

人工智能为防盗带来了许多优势，为零售和安全团队提供了可靠的工具，可以更有效地检测和减少损失。以下是人工智能在防盗方面的一些主要优势：

• 减少对员工的依赖: 减少了对持续人工监控的需求，这有助于降低成本并减轻安保人员的疲劳。
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• 有洞察力的数据：提供关于盗窃趋势的数据驱动型洞察，帮助商店根据实际模式调整其安全策略。
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• 提高准确性：降低误报的数量，并发现可能被人忽略的细微模式。

然而，在依靠人工智能预防盗窃方面也存在局限性。以下是一些主要挑战：

• 隐私问题：引发了关于监控和分析客户行为的问题，这可能会影响客户的信任。
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• 技术维护：AI 系统需要定期更新和维护，以跟上新的盗窃策略。
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• 高实施成本：安装和维护AI系统的费用对于小型企业来说可能是一个障碍。

计算机视觉在防盗领域的未来

AI 社区和整个社会都在鼓励符合伦理和负责任的 AI 创新。因此，在盗窃预防领域，计算机视觉的未来可能会优先考虑保护隐私的技术。这些进步旨在平衡有效的安全与尊重客户隐私，使商店能够在不侵犯个人权利的情况下监控可疑行为。

一种相关的方法是通过计算机视觉模糊或匿名化识别特征。面部特征或其他个人详细信息可以自动模糊，使系统能够在不识别个人的情况下跟踪行为模式。像YOLO11这样的模型可以支持这些保护隐私的做法，通过实时检测和监控对象，同时专注于特定行为而不是识别个人。这使商店能够实时检测盗窃行为，同时保护客户隐私。

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同样，边缘计算有助于在店内摄像头等本地设备上处理数据，从而减少了将信息发送到云端的需要，进而最大限度地降低了隐私风险。通过这些以隐私为中心的方法，盗窃预防的未来可以兼顾安全和尊重，在提高商店安全性的同时建立信任。

更智能的防盗措施，让商店更安全

人工智能和计算机视觉正在通过提供智能工具来检测可疑行为并以更简化的方式减少损失，从而改变商店防止盗窃的方式。 

凭借诸如目标检测、跟踪和高级行为分析等功能，视觉人工智能能够实现实时监控，并提供数据驱动的洞察，使安全团队能够快速响应潜在威胁。使用人工智能有助于在盗窃发生之前预防盗窃，并为客户和员工创造更安全的环境。

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