用于防盗的计算机视觉：增强安全水平
加入我们，通过实际案例、AI 驱动的检测以及对未来安全趋势的见解，深入了解视觉 AI 如何在防盗领域发挥作用。
如果你曾经过商店出口处那些在未付款商品通过时会发出哔哔声的高大闸门，你就见过电子商品防盗（EAS）系统的运行。这些系统常用于零售安全领域。它们旨在检测那些在结账时未被取消激活的带有安全标签的商品。虽然它们对于基本的防盗很有用，但EAS系统仅限于捕捉贴有标签的商品，且常常漏掉其他类型的盗窃。
人工智能 (AI) 可以提供一种更先进的解决方案，即计算机视觉，它是AI的一个分支，使机器能够解读和分析周围世界的视觉信息。计算机视觉可用于分析顾客行为、追踪库存，甚至实时识别可疑活动。不再仅仅依赖于贴标签的商品，计算机视觉系统可以检测出预示潜在盗窃的模式，例如某人在限制区域徘徊、藏匿物品或绕过结账点。
来自视觉赋能的安全系统的洞察可以帮助安全团队立即响应可疑行为，减少损失并增强商店安全。计算机视觉还可以适配各种零售环境，从小商店到大型仓库均可。
在本文中，我们将探讨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！
Link to this section哪些计算机视觉任务适用于防盗？#
首先，让我们探索可用于防盗的各种计算机视觉技术，并了解它们的工作原理。
Link to this section利用目标检测和追踪来加强安全#
By using computer vision models like Ultralytics YOLO11, retail stores can significantly improve their security efforts through real-time object detection and tracking. Object detection can help identify specific objects, people, or items in a video feed, while object tracking can be used to follow these identified objects across multiple frames, monitoring their movement throughout the store. Together, these techniques can give a comprehensive, real-time view of activity happening in the store.
例如，假设一位顾客拿起了某件高价值商品，比如设计师手提包，并在商店的不同区域走动。监控录像可以通过目标检测进行分析以识别该手提包，并将其标记为感兴趣的对象。随着顾客的移动，可以使用目标追踪持续跟随手提包和携带它的人。基于预定义的区域（如出口），任何异常行为（例如未经过结账区域就朝出口移动）都可能触发警报。
图 1. 目标检测和追踪可以帮助监控店内活动。（图片作者：作者）。
Link to this section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通过关注顾客在店内的行为方式，将防盗提升到了一个新的高度。它提供了超越顾客移动位置或拿起哪些商品之外的见解。虽然目标检测和追踪对于跟随特定感兴趣的物体非常有用，但行为分析可以监控顾客行动中可能暗示可疑意图的模式。
例如，视觉AI可用于识别顾客是否反复拿起又放下同一件商品、在特定过道徘徊或异常靠近限制区域。该领域的研究正在不断进步，日益复杂的技术提升了检测的准确性。一种有前景的方法结合了两种类型的AI模型：卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络。
CNN 构成了目标检测的基础，旨在分析诸如图像和视频帧之类的视觉数据，帮助系统识别特定商品或商店区域。相比之下，LSTM 被构建用于随时间保留信息，使系统能够检测顾客行动中的模式。这意味着 LSTM 可以追踪重复的行为，例如顾客频繁处理同一件商品。
通过结合 CNN 和 LSTM，视觉AI系统可以同时捕获“什么”（涉及的对象或人）和“何时”（动作的时序和顺序）。这种综合方法对于识别细微的商店行窃行为非常有用。
图 2. 使用计算机视觉检测可疑行为。
Link to this section其他常用的防盗计算机视觉技术#
还有其他计算机视觉技术可以补充专为防盗设计的视觉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，有助于检测已知的惯犯或表现出可疑行为的人。一些商店使用这种技术在被标记的行窃者进入时向安保人员发出警报。然而，为了解决隐私问题，需要让顾客意识到这种用途。
姿态估计可以通过分析身体姿势和动作来增加另一层安全性，以检测诸如藏匿物品或与盗窃相关的异常姿势等行为。该技术有助于系统解读肢体语言，并在必要时发出早期警报供安保人员介入。
图 3. 理解行窃者的身体姿势。
Link to this sectionAI监控系统可以实时检测盗窃#
AI看起来可能是一种未来科技，但它今天已经在许多实际方式中被使用。特别是，用于防盗的AI现在正被世界各地的商店广泛采用，帮助零售商实时应对商店行窃。
一个来自华盛顿特区 JJ Liquors 的案例研究是AI监控系统如何帮助实时检测盗窃的一个很好的例子。尽管拥有多个监控摄像头，店主 KJ Singh 每天仍面临因行窃带来的损失。
为了解决这个问题，他安装了一个与现有摄像头配合工作的AI驱动监控系统。该AI分析顾客的肢体语言和移动，识别诸如将物品藏在口袋或包里等可疑行为。当它发现异常情况时，Singh 会在他的手机上收到即时警报，以及该活动的视频剪辑。
视频证据使他能够在顾客离开商店之前做出响应。这种实时响应有助于预防盗窃，并使 Singh 更容易自信地面对行窃者。自从添加了AI系统，他已成功阻止了几次盗窃，展示了AI监控在零售防盗方面的有效性。
Link to this sectionAI在防盗中的优缺点#
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，能够更有效地检测和减少损失。以下是AI在防盗中的一些主要好处：
- 对员工的依赖减少：降低了对持续人工监控的需求，这有助于削减成本并减少安保人员的疲劳。
- 深入的洞察数据：提供关于盗窃趋势的数据驱动洞察，帮助商店根据真实模式调整其安全策略。
- 改进的准确性：降低误报次数，并发现人们可能未察觉的细微模式。
然而，在依赖AI进行防盗时也存在局限性。以下是一些主要挑战：
Link to this section计算机视觉在防盗领域的未来#
道德和负责任的AI创新正受到AI社区和整个社会的鼓励。因此，计算机视觉在防盗领域的未来很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对顾客隐私的尊重，允许商店在不损害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进行模糊处理或匿名化识别特征。面部特征或其他个人细节可以被自动模糊，使系统能够在不识别个人的情况下追踪行为模式。诸如 YOLO11 之类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，专注于特定行为而不是识别个人。这使得商店能够在保护顾客隐私的同时实时检测盗窃。
图 4. 使用模糊处理在不泄露个人身份的情况下监控行为模式。
同样，边缘计算有助于在本地设备（如店内摄像头）上处理数据，减少了将信息发送到云端的需求，进而最大限度地降低了隐私风险。通过这些关注隐私的方法，防盗的未来既可以安全又尊重隐私，在提升商店安全的同时建立信任。
Link to this section更智能的防盗，让商店更安全#
AI和计算机视觉正在改变商店防盗的方式，通过提供智能工具以更精简的方式检测可疑行为并减少损失。
凭借目标检测、追踪和高级行为分析等能力，视觉AI实现了实时监控并提供数据驱动的见解，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进行预防，并为顾客和员工创造一个更安全的环境。
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