Vision par ordinateur pour la prévention des vols : Renforcer la sécurité

Si tu es déjà passé devant de grandes barrières à la sortie d'un magasin qui émettent un signal sonore lorsqu'un article non payé passe, tu as vu les systèmes de surveillance électronique des articles (EAS) à l'œuvre. Ces systèmes sont couramment utilisés pour la sécurité des commerces de détail. Ils sont conçus pour détecter les articles munis d'étiquettes de sécurité qui n'ont pas été désactivées à la caisse. Bien qu'ils soient utiles pour la prévention de base des vols, les systèmes EAS sont limités à la détection des articles étiquetés et passent souvent à côté d'autres types de vols.

L'intelligence artificielle (IA) peut fournir une solution plus avancée sous la forme de la vision par ordinateur, une branche de l'IA qui permet aux machines d'interpréter et d'analyser les informations visuelles du monde qui les entoure. La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser le comportement des clients, suivre les stocks et même reconnaître les activités suspectes en temps réel. Au lieu de se fier uniquement aux articles étiquetés, les systèmes de vision par ordinateur peuvent détecter des modèles qui indiquent un vol potentiel, comme une personne qui s'attarde dans des zones restreintes, qui dissimule des articles ou qui contourne les points de passage en caisse.

Les informations fournies par les systèmes de sécurité à vision peuvent aider les équipes de sécurité à réagir instantanément aux comportements suspects, ce qui permet de réduire les pertes et d'améliorer la sécurité des magasins. La vision par ordinateur peut également être adaptée à divers environnements de vente au détail, des petits magasins aux grands entrepôts. 

Dans cet article, nous allons voir comment la vision par ordinateur change la prévention du vol dans le commerce de détail et l'entreposage. Commençons !

Quelles sont les tâches de vision par ordinateur qui conviennent à la prévention des vols ?

Tout d'abord, explorons les différentes techniques de vision par ordinateur qui peuvent être utilisées pour prévenir le vol et comprenons comment elles fonctionnent.

Utiliser la détection et le suivi d'objets pour renforcer la sécurité

En utilisant des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11les magasins de détail peuvent améliorer de façon significative leurs efforts en matière de sécurité grâce à la détection et au suivi d' objets en temps réel. La détection d'objets peut aider à identifier des objets, des personnes ou des articles spécifiques dans un flux vidéo, tandis que le suivi d'objets peut être utilisé pour suivre ces objets identifiés sur plusieurs images, en surveillant leurs mouvements dans le magasin. Ensemble, ces techniques permettent d'obtenir une vue complète et en temps réel de l'activité qui se déroule dans le magasin. 

Par exemple, disons qu'un client prend un article de grande valeur, comme un sac à main de marque, et traverse différentes sections du magasin. Les vidéos de surveillance peuvent être analysées à l'aide de la détection d'objets pour identifier le sac à main et le signaler comme un objet d'intérêt. Au fur et à mesure que le client se déplace, le suivi des objets peut être utilisé pour suivre en permanence le sac à main et la personne qui le porte. En se basant sur des zones prédéfinies comme une sortie, tout comportement inhabituel, comme le fait de se déplacer vers la sortie sans passer par la zone de caisse, peut déclencher une alerte.

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Analyse comportementale et reconnaissance des formes avec Vision AI

L'analyse comportementale et la reconnaissance des formes peuvent faire progresser la prévention des vols en se concentrant sur la façon dont les clients se comportent dans le magasin. Cela donne des indications qui vont au-delà de l'endroit où les clients se déplacent ou des articles qu'ils prennent. Alors que la détection et le suivi d'objets sont utiles pour suivre des objets spécifiques d'intérêt, l'analyse comportementale peut surveiller les schémas dans les actions des clients qui pourraient suggérer une intention suspecte.

Par exemple, l'IA de vision peut être utilisée pour identifier si un client prend et pose de façon répétée le même article, s 'attarde dans un rayon particulier ou se rapproche de façon inhabituelle de zones restreintes. La recherche dans ce domaine progresse, avec des techniques de plus en plus sophistiquées pour améliorer la précision de la détection. Une approche prometteuse combine deux types de modèles d'intelligence artificielle : Les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) et les réseaux à mémoire à long terme (LSTM).

Les CNN, qui constituent la base de la détection d'objets, sont conçus pour analyser des données visuelles telles que des images et des trames vidéo, aidant le système à reconnaître des articles spécifiques ou des zones de magasin. Les LSTM, en revanche, sont conçues pour conserver les informations au fil du temps, ce qui permet au système de détecter des schémas dans les actions des clients. Cela signifie que les LSTM peuvent suivre des comportements répétés, par exemple lorsqu'un client manipule fréquemment le même article. 

En combinant les CNN et les LSTM, les systèmes Vision AI peuvent saisir à la fois le "quoi" (les objets ou les personnes concernés) et le "quand" (le moment et la séquence des actions). Cette approche intégrée est très utile pour identifier les comportements subtils de vol à l'étalage.

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Autres techniques de vision par ordinateur couramment utilisées dans la prévention des vols

Il existe d'autres techniques de vision par ordinateur qui peuvent compléter les innovations de Vision AI conçues spécifiquement pour la prévention des vols. La reconnaissance faciale est l'un de ces outils, utilisé pour identifier les individus en analysant les traits du visage, ce qui peut aider à détecter les délinquants connus ou ceux qui présentent un comportement suspect. Certains magasins utilisent cette technologie pour alerter la sécurité lorsque des voleurs à l'étalage signalés entrent. Cependant, les clients devraient être informés de cette utilisation pour répondre aux préoccupations en matière de protection de la vie privée.

L'estimation de la pose peut ajouter une autre couche de sécurité en analysant le positionnement et les mouvements du corps pour détecter des actions telles que la dissimulation d'objets ou des postures inhabituelles liées au vol. Cette technique aide le système à interpréter le langage corporel et à émettre des alertes précoces pour que la sécurité intervienne si nécessaire. 

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Les systèmes de surveillance par IA peuvent détecter les vols en temps réel

L'IA peut sembler être une technologie futuriste, mais elle est déjà utilisée de nombreuses façons pratiques aujourd'hui. En particulier, l'IA pour la prévention des vols est désormais largement adoptée dans les magasins du monde entier, aidant les commerçants à lutter contre le vol à l'étalage en temps réel.

Une étude de cas de JJ Liquors, à Washington, est un excellent exemple de la façon dont les systèmes de surveillance par IA peuvent aider à détecter les vols en temps réel. Malgré la présence de plusieurs caméras de sécurité, le propriétaire du magasin, KJ Singh, était confronté à des pertes quotidiennes dues au vol à l'étalage. 

Pour s'attaquer à ce problème, il a installé un système de surveillance alimenté par l'IA qui fonctionne avec ses caméras existantes. L'IA analyse le langage corporel et les mouvements des clients, et identifie les actions suspectes comme le fait de cacher des objets dans les poches ou les sacs. Lorsqu'elle repère quelque chose d'inhabituel, Singh reçoit une alerte instantanée sur son téléphone, ainsi qu'un clip vidéo de l'activité. 

La preuve vidéo lui permet de réagir avant que le client ne quitte le magasin. Cette réponse en temps réel aide à prévenir les vols et permet à Singh d'affronter plus facilement les voleurs à l'étalage en toute confiance. Depuis qu'il a ajouté le système d'IA, il a pu arrêter avec succès plusieurs vols, ce qui montre à quel point la surveillance par IA peut être efficace dans la prévention des vols dans le commerce de détail.

Avantages et inconvénients de l'IA dans la prévention des vols

L'IA apporte de nombreux avantages à la prévention des vols, en fournissant aux équipes de vente au détail et de sécurité des outils fiables pour détecter et réduire les pertes plus efficacement. Voici quelques-uns des principaux avantages de l'IA dans la prévention des vols :

• Moins de dépendance à l'égard du personnel: Réduit la nécessité d'une surveillance humaine constante, ce qui permet de réduire les coûts et la fatigue du personnel de sécurité.
• Des données perspicaces: Offre des perspectives basées sur les données concernant les tendances en matière de vol, ce qui aide les magasins à ajuster leurs stratégies de sécurité en fonction de modèles réels.
• Précision améliorée: Réduit le nombre de fausses alarmes et repère les modèles subtils qui peuvent passer inaperçus aux yeux des gens.

Cependant, il y a aussi des limites lorsqu'il s'agit de s'appuyer sur l'IA pour la prévention des vols. Voici quelques-uns des principaux défis à relever :

• Questions relatives à la protection de la vie privée: Soulève des questions concernant la surveillance et l'analyse du comportement des clients, ce qui peut avoir un impact sur la confiance des clients.
• Maintenance technique: Les systèmes d'IA nécessitent des mises à jour et une maintenance régulières pour s'adapter aux nouvelles tactiques de vol.
• Coûts de mise en œuvre élevés: Les dépenses liées à l'installation et à la maintenance des systèmes d'IA peuvent constituer un obstacle pour les petites entreprises.

L'avenir de la vision par ordinateur dans la prévention des vols

Les innovations éthiques et responsables en matière d'IA sont encouragées par la communauté de l'IA et la société en général. Il est donc probable que l'avenir de la vision par ordinateur dans la prévention des vols donne la priorité aux technologies de préservation de la vie privée. Ces avancées visent à trouver un équilibre entre une sécurité efficace et le respect de la vie privée des clients, en permettant aux magasins de surveiller les comportements suspects sans compromettre les droits des personnes.

Une méthode connexe consiste à rendre floues ou anonymes les caractéristiques d'identification par le biais de la vision par ordinateur. Les traits du visage ou d'autres détails personnels peuvent être brouillés automatiquement, ce qui permet au système de suivre les modèles de comportement sans identifier les individus. Les modèles tels que YOLO11 peuvent soutenir ces pratiques de préservation de la vie privée en détectant et en surveillant les objets en temps réel tout en se concentrant sur des comportements spécifiques plutôt que sur l'identification des individus. Cela permet aux magasins de détecter les vols en temps réel tout en protégeant la vie privée des clients.

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De même, l'informatique périphérique aide à traiter les données sur les appareils locaux comme les caméras en magasin, ce qui réduit la nécessité d'envoyer des informations dans le nuage et, par conséquent, minimise les risques pour la vie privée. Grâce à ces méthodes axées sur la protection de la vie privée, l'avenir de la prévention des vols peut être à la fois sûr et respectueux, ce qui permet d'instaurer la confiance tout en améliorant la sécurité des magasins.

Une prévention des vols plus intelligente pour des magasins plus sûrs

L'IA et la vision par ordinateur changent la façon dont les magasins préviennent les vols en proposant des outils intelligents pour détecter les comportements suspects et réduire les pertes de façon plus rationnelle. 

Avec des capacités telles que la détection d'objets, le suivi et l'analyse comportementale avancée, Vision AI permet une surveillance en temps réel et fournit des informations basées sur des données qui permettent aux équipes de sécurité de réagir rapidement aux menaces potentielles. L'utilisation de l'IA peut aider à prévenir les vols avant qu'ils ne se produisent et à créer un environnement plus sûr pour les clients et le personnel.

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