用于防盗的计算机视觉：提升安全性

如果你曾经过商店出口处的高高门架，看到未付款商品经过时门架发出警报，那么你就见过电子商品防盗系统 (EAS) 的工作方式。这些系统常用于零售安防，旨在检测结账时未被解除的防盗标签商品。虽然 EAS 系统有助于预防基本的盗窃行为，但它只能检测带标签的商品，往往会漏掉其他类型的盗窃。

人工智能 (AI) 可以提供更先进的解决方案，例如计算机视觉。计算机视觉是 AI 的一个分支，能够让机器解读并分析周围世界的视觉信息。计算机视觉可以用于分析顾客行为、追踪库存，甚至实时识别可疑活动。计算机视觉系统不再单纯依赖商品标签，而是可以检测潜在盗窃迹象，例如有人在限制区域逗留、藏匿商品或绕过收银点。

视觉智能安防系统提供的洞见有助于安保团队立即应对可疑行为，减少损失并提升商店安全。计算机视觉还可以适配各种零售环境，从小型商店到大型仓库。

本文将介绍计算机视觉如何改变零售商店和仓储环境中的防盗方式。

哪些计算机视觉任务适用于预防盗窃？#

首先，我们来看看可用于防盗的不同计算机视觉技术，并了解这些技术的工作原理。

利用目标检测和跟踪提升安全性#

通过使用 Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型，零售商店可以利用实时目标检测和追踪显著加强安保工作。目标检测有助于识别视频流中的特定对象、人员或商品，而目标追踪可以跨多个帧跟随这些已识别目标，监控它们在店内的移动情况。结合使用这两种技术，可以全面、实时地了解店内活动。

例如，假设一位顾客拿起一件高价值商品（如名牌手袋），并在店内不同区域走动。可以使用目标检测分析监控录像，识别手袋并将其标记为重点关注对象。随着顾客在店内移动，目标追踪可以持续跟随手袋和携带手袋的人。根据预先设定的区域（例如出口），如果出现未经过收银区就朝出口走去等异常行为，系统便可以触发警报。

图 1. 目标检测和跟踪有助于监控店内活动。（图片由作者提供）。

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进一步提升防盗能力，重点分析顾客在店内的行为。它们提供的信息不仅限于顾客的移动位置或拿起了哪些商品。目标检测和追踪有助于跟踪特定的关注对象，而行为分析则可以监测顾客行为模式，发现可能暗示可疑意图的迹象。

例如，视觉 AI 可以识别顾客是否反复拿起又放下同一件商品、在某个过道逗留，或异常靠近限制区域。该领域的研究正在不断进步，检测准确性也在持续提升。一种有前景的方法是结合两类 AI 模型：卷积神经网络 (CNNs)和长短期记忆 (LSTM) 网络。

CNN 是目标检测的基础，旨在分析图像和视频帧等视觉数据，帮助系统识别特定商品或店内区域。相比之下，LSTM 能够保留一段时间内的信息，从而让系统检测顾客行为模式。这意味着 LSTM 可以追踪重复行为，例如顾客频繁拿起同一件商品。

通过结合 CNN 和 LSTM，视觉 AI 系统可以同时捕捉“什么”（涉及的对象或人员）和“何时”（动作的时间和顺序）。这种集成方法对于识别不易察觉的商店行窃行为非常有用。

图 2. 利用计算机视觉检测可疑行为。

防盗中其他常用的计算机视觉技术#

还有其他计算机视觉技术，可以补充专门用于防盗的视觉 AI 创新。人脸识别就是其中一种工具，它通过分析面部特征来识别个人，从而帮助发现已知惯犯或行为可疑的人。一些商店会使用这项技术，在被标记的扒手进入时提醒安保人员。不过，为了回应隐私方面的担忧，商店需要让顾客知晓这一用途。

姿势估计还可以通过分析身体位置和动作来检测藏匿商品或与盗窃相关的异常姿势，从而增加一道安全保障。这项技术有助于系统解读肢体语言，并在有需要时及早发出警报，让安保人员及时介入。

图 3. 了解行窃者的身体姿势。

AI 监控系统可以实时检测盗窃行为#

AI 可能看起来像一种未来科技，但如今已经应用于许多实际场景。尤其是，全球各地的商店正在广泛采用用于防盗的 AI，帮助零售商实时应对店内行窃。

华盛顿特区 JJ Liquors 的一个案例研究展示了 AI 监控系统如何帮助实时检测盗窃。尽管店内安装了多台安防摄像头，店主 KJ Singh 仍每天因入店行窃而蒙受损失。

为了解决这一问题，他安装了一套可与现有摄像头配合使用的 AI 监控系统。AI 会分析顾客的肢体语言和动作，识别将商品藏进衣袋或包中等可疑行为。一旦发现异常情况，Singh 的手机就会立即收到警报，并附上相关活动的视频片段。

这些视频证据使他能够在顾客离开商店前采取行动。实时响应有助于防止盗窃，也让 Singh 更有把握地应对扒手。安装 AI 系统后，他已成功制止了多起盗窃，展现了 AI 监控在零售防盗方面的有效性。

AI 用于防盗的优缺点#

AI 为防盗带来了诸多优势，为零售和安保团队提供可靠的工具，更有效地检测并减少损失。以下是 AI 用于防盗的一些主要优势：

• 减少对员工的依赖：减少持续人工监控的需求，有助于削减成本并减轻安保人员的疲劳。
• 提供有价值的数据：基于数据提供盗窃趋势洞见，帮助商店根据实际规律调整安保策略。
• 提升准确性：减少误报，并发现人们可能忽视的细微模式。

不过，依赖 AI 防盗也有一些局限。以下是其中几个主要挑战：

• 隐私问题：对顾客行为进行监控和分析会引发疑问，并可能影响顾客信任。
• 技术维护：AI 系统需要定期更新和维护，以跟上新的盗窃手段。
• 实施成本高：安装和维护 AI 系统的费用可能成为小型企业采用这类系统的障碍。

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规范的负责任 AI创新。因此，计算机视觉在防盗领域的未来很可能会优先采用保护隐私的技术。这些进展旨在平衡安保效果与对顾客隐私的尊重，让商店能够监控可疑行为，同时不侵犯个人权利。

一种相关方法是通过计算机视觉进行模糊处理，或将可识别个人身份的特征匿名化。系统可以自动模糊面部特征或其他个人信息，从而在不识别个人身份的情况下追踪行为模式。YOLO11 等模型可以通过实时检测和监控目标来支持这些保护隐私的做法，同时聚焦特定行为，而非识别个人身份。这使商店能够实时发现盗窃行为，同时保护顾客隐私。

图 4. 使用模糊处理监测行为模式，同时不泄露个人身份。

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，减少向云端发送信息的需求，从而降低隐私风险。采用这些注重隐私的方法，未来的防盗方案既能保障安全，又能尊重隐私，在提升商店安全性的同时建立信任。

让商店更安全的智能防盗方案#

AI 和计算机视觉正在改变商店防盗的方式，通过提供智能工具来检测可疑行为，并以更高效的方式减少损失。

借助目标检测、追踪和高级行为分析等能力，视觉 AI 可以实现实时监控，并提供数据驱动的洞见，让安保团队能够快速应对潜在威胁。使用 AI 有助于在盗窃发生前加以防范，为顾客和员工营造更安全的环境。

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