用于防盗的计算机视觉：提升安全性
和我们一起了解视觉 AI 如何通过真实案例、AI 驱动的检测和对安全未来的洞察，应用于防盗。
如果你曾经在商店出口处走过高高的闸机，看到未付款商品通过时闸机发出蜂鸣声，那么你就见过电子商品防盗系统 (EAS) 的运作。这些系统通常用于零售安全防护。它们旨在检测结账时尚未解除激活的带有防盗标签的商品。虽然 EAS 系统对基础防盗很有用，但它们只能拦截带标签的商品，而且经常会漏掉其他类型的盗窃行为。
人工智能 (AI)可以通过计算机视觉提供更先进的解决方案。计算机视觉是 AI 的一个分支，能够让机器解读和分析周围世界中的视觉信息。计算机视觉可用于分析顾客行为、跟踪库存，甚至实时识别可疑活动。不同于完全依赖商品标签，计算机视觉系统可以检测出可能预示盗窃的行为模式，例如有人在限制区域逗留、藏匿商品，或绕过结账通道。
视觉赋能的安全系统所提供的洞察，可以帮助安保团队即时应对可疑行为，减少损失并提升商店安全性。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都能应用。
本文将介绍计算机视觉如何改变零售和仓储领域的防盗方式。让我们开始吧！
哪些计算机视觉任务适合用于防盗？#
首先，让我们探索可用于防盗的不同计算机视觉技术，并了解它们的工作原理。
利用目标检测和跟踪提升安全性#
借助Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型，零售商店可以通过实时目标检测和跟踪显著提升安全防护能力。目标检测可以帮助识别视频流中的特定物体、人员或商品，而目标跟踪则可以在多帧画面中持续跟踪这些已识别的目标，监控它们在商店内的移动情况。结合使用这两种技术，可以全面、实时地了解商店内发生的活动。
例如，假设一位顾客拿起一件高价值商品，比如名牌手提包，然后走过商店的不同区域。可以使用目标检测分析监控录像，识别出手提包并将其标记为关注商品。当顾客四处移动时，可以使用目标跟踪持续跟踪手提包及携带它的顾客。根据预先定义的区域（例如出口），如果顾客未经过结账区域却向出口移动等异常行为，就可以触发警报。
图 1. 目标检测和跟踪可以帮助监控商店内的活动。（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通过关注顾客在商店内的行为，进一步提升防盗能力。它提供的洞察不局限于顾客的移动位置或拿起了哪些商品。虽然目标检测和跟踪有助于追踪特定的关注目标，但行为分析可以监测顾客行为中的模式，从而发现可能暗示可疑意图的活动。
例如，Vision AI可以用于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发展，检测精度也在通过日益先进的技术得到提升。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。
作为目标检测基础的CNNs专门用于分析图像和视频帧等视觉数据，帮助系统识别特定商品或商店区域。相比之下，LSTMs旨在保留一段时间内的信息，使系统能够检测顾客行为中的模式。这意味着 LSTMs 可以跟踪重复行为，例如顾客频繁接触同一件商品。
通过结合 CNNs 和 LSTMs，Vision AI 系统可以同时捕捉“什么”（涉及哪些物体或人员）和“何时”（行为发生的时间及顺序）。这种集成方法对于识别细微的商店盗窃行为非常有用。
图 2. 使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Vision AI创新方案。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，有助于检测已知的违法者或表现出可疑行为的人。一些商店会在被标记的惯偷进入时使用这项技术向安保人员发出警报。不过，商店需要告知顾客正在使用这项技术，以解决隐私方面的担忧。
姿态估计可以通过分析身体姿势和动作，检测藏匿商品或与盗窃相关的异常姿势等行为，从而增加另一层安全防护。这项技术有助于系统解读肢体语言，并在需要时提前发出警报，以便安保人员介入。
图 3。了解商店窃贼的身体姿势。
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，但如今已经被用于许多实际场景。特别是，用于防盗的 AI 正在世界各地的商店中得到广泛采用，帮助零售商实时应对商店盗窃。
华盛顿特区 JJ Liquors 的一项案例研究很好地展示了 AI 监控系统如何帮助实时检测盗窃行为。尽管店内安装了多个安全摄像头，店主 KJ Singh 仍然每天因商店盗窃而遭受损失。
为了解决这个问题，他安装了一套由 AI 驱动的监控系统，并与现有摄像头配合使用。AI 会分析顾客的肢体语言和动作，识别将商品藏入口袋或包中的可疑行为。一旦发现异常，Singh 的手机会立即收到警报，并附带相关活动的视频片段。
视频证据让他能够在顾客离开商店前采取行动。这种实时响应有助于防止盗窃，也让 Singh 能够更有把握地当面制止窃贼。添加 AI 系统后，他已经成功阻止了数起盗窃事件，展现了 AI 监控在零售防盗中的有效性。
AI 用于防盗的优缺点#
AI 为防盗带来了许多优势，为零售和安保团队提供了可靠的工具，从而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：
- 减少对工作人员的依赖：降低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。
- 有价值的数据洞察：提供基于数据的盗窃趋势洞察，帮助商店根据真实模式调整安全策略。
- 提高准确性：减少误报数量，并发现人们可能忽略的细微模式。
不过，依赖 AI 进行防盗也存在局限。以下是其中一些主要挑战：
计算机视觉在防盗领域的未来#
AI 社区和整个社会都在推动合乎伦理且负责任的 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。这些进步旨在平衡有效的安全防护与对顾客隐私的尊重，让商店能够监测可疑行为，同时不侵犯个人权利。
一种相关方法是通过计算机视觉对身份特征进行模糊处理或匿名化。系统可以自动模糊面部特征或其他个人细节，从而在不识别个人身份的情况下跟踪行为模式。像YOLO11 可以支持这类保护隐私的实践：它能够实时检测和监控目标，同时关注特定行为，而不是识别个人。这样，商店就能实时检测盗窃行为，同时保护顾客隐私。
图 4。使用模糊处理监测行为模式，同时不暴露个人身份。
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，减少将信息发送到云端的需求，进而降低隐私风险。借助这些注重隐私的方法，未来的防盗方案可以兼顾安全性与对个人隐私的尊重，在提升商店安全性的同时建立信任。
更智能的防盗方案，让商店更安全#
AI 和计算机视觉正在改变商店的防盗方式，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、跟踪和先进的行为分析等能力，Vision AI 可以实现实时监控，并提供基于数据的洞察，使安保团队能够快速响应潜在威胁。使用 AI 有助于在盗窃发生前予以预防，并为顾客和工作人员营造更安全的环境。
如需了解更多 AI 洞察，请访问我们的GitHub 代码库，并参与我们的社区交流。你还可以在我们的解决方案页面探索 AI 在制造业和农业中的应用。🚀
