Computer Vision per la prevenzione dei furti: Migliorare la sicurezza

Se ti è capitato di passare davanti a cancelli alti all'uscita di un negozio che emettono un segnale acustico quando passa un articolo non pagato, hai visto all'opera i sistemi di sorveglianza elettronica degli articoli (EAS). Questi sistemi sono comunemente utilizzati per la sicurezza dei negozi. Sono progettati per rilevare gli articoli con etichette di sicurezza che non sono state disattivate alla cassa. Sebbene siano utili per la prevenzione di base dei furti, i sistemi EAS si limitano a individuare gli articoli con etichetta e spesso non rilevano altri tipi di furto.

L'intelligenza artificiale (AI) può fornire una soluzione più avanzata sotto forma di computer vision, una branca dell'AI che consente alle macchine di interpretare e analizzare le informazioni visive del mondo circostante. La computer vision può essere utilizzata per analizzare il comportamento dei clienti, tracciare l'inventario e persino riconoscere attività sospette in tempo reale. Invece di basarsi esclusivamente sugli articoli etichettati, i sistemi di computer vision possono rilevare schemi che indicano un potenziale furto, come ad esempio la presenza di persone che si attardano in aree riservate, che nascondono articoli o che aggirano le casse.

Le intuizioni dei sistemi di sicurezza abilitati alla visione possono aiutare i team di sicurezza a rispondere istantaneamente a comportamenti sospetti, riducendo le perdite e migliorando la sicurezza del negozio. La computer vision può anche essere adattata a diversi ambienti di vendita al dettaglio, dai piccoli negozi ai grandi magazzini. 

In questo articolo vedremo come la computer vision sta cambiando la prevenzione dei furti nei negozi e nei magazzini. Iniziamo!

Quali compiti di computer vision sono adatti alla prevenzione dei furti?

Per prima cosa, esploriamo le diverse tecniche di computer vision che possono essere utilizzate per prevenire i furti e capiamo come funzionano.

Utilizzare il rilevamento e il tracciamento degli oggetti per aumentare la sicurezza

Utilizzando modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11, i negozi al dettaglio possono migliorare significativamente i loro sforzi di sicurezza attraverso il rilevamento e il tracciamento degli oggetti in tempo reale. Il rilevamento degli oggetti può aiutare a identificare oggetti, persone o articoli specifici in un flusso video, mentre il tracciamento degli oggetti può essere utilizzato per seguire questi oggetti identificati in più fotogrammi, monitorando il loro movimento all'interno del negozio. Insieme, queste tecniche possono fornire una visione completa e in tempo reale delle attività che si svolgono nel negozio. 

Ad esempio, supponiamo che un cliente prenda un articolo di alto valore, come una borsa firmata, e attraversi diverse sezioni del negozio. I filmati di sorveglianza possono essere analizzati utilizzando il rilevamento degli oggetti per identificare la borsa e segnalarla come oggetto di interesse. Mentre il cliente si muove, è possibile utilizzare il tracciamento degli oggetti per seguire costantemente sia la borsa che l'individuo che la trasporta. In base a zone predefinite, come un'uscita, qualsiasi comportamento insolito, come ad esempio muoversi verso l'uscita senza passare per la cassa, può far scattare un allarme.

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Analisi del comportamento e riconoscimento dei modelli con l'intelligenza artificiale della visione

L'analisi comportamentale e il riconoscimento dei modelli possono fare un ulteriore passo avanti nella prevenzione dei furti, concentrandosi sul comportamento dei clienti all'interno del negozio. Fornisce informazioni che vanno oltre il luogo in cui i clienti si muovono o gli articoli che prendono. Mentre il rilevamento e il tracciamento degli oggetti sono utili per seguire oggetti specifici di interesse, l'analisi comportamentale può monitorare gli schemi delle azioni dei clienti che potrebbero suggerire un intento sospetto.

Ad esempio, la Vision AI può essere utilizzata per identificare se un cliente prende e mette a terra ripetutamente lo stesso articolo, se si sofferma in un determinato corridoio o se si muove insolitamente vicino ad aree riservate. La ricerca in questo campo sta facendo progressi, con tecniche sempre più sofisticate per migliorare l'accuratezza del rilevamento. Un approccio promettente combina due tipi di modelli di intelligenza artificiale: Reti neurali convoluzionali (CNN) e reti con memoria a breve termine (LSTM).

Le CNN, che sono alla base del rilevamento degli oggetti, sono progettate per analizzare dati visivi come immagini e fotogrammi video, aiutando il sistema a riconoscere articoli specifici o aree del negozio. Le LSTM, invece, sono costruite per conservare le informazioni nel tempo, consentendo al sistema di rilevare gli schemi delle azioni dei clienti. Ciò significa che le LSTM sono in grado di rilevare comportamenti ripetuti, come ad esempio la manipolazione frequente dello stesso articolo da parte di un cliente. 

Combinando le CNN e le LSTM, i sistemi Vision AI possono catturare sia il "cosa" (gli oggetti o le persone coinvolte) sia il "quando" (i tempi e la sequenza delle azioni). Questo approccio integrato è molto utile per identificare i comportamenti di taccheggio più sottili.

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Altre tecniche di visione artificiale comunemente utilizzate nella prevenzione dei furti

Esistono altre tecniche di computer vision che possono integrare le innovazioni di Vision AI progettate specificamente per la prevenzione dei furti. Il riconoscimento facciale è uno di questi strumenti, utilizzato per identificare gli individui attraverso l'analisi dei tratti del viso, che può aiutare a individuare i trasgressori noti o quelli che mostrano un comportamento sospetto. Alcuni negozi utilizzano questa tecnologia per avvisare la sicurezza quando entrano i taccheggiatori segnalati. Tuttavia, i clienti dovrebbero essere informati di questo utilizzo per rispondere alle preoccupazioni sulla privacy.

La stima della posa può aggiungere un ulteriore livello di sicurezza analizzando il posizionamento e il movimento del corpo per rilevare azioni come l'occultamento di oggetti o posture insolite legate al furto. Questa tecnica aiuta il sistema a interpretare il linguaggio del corpo e ad emettere avvisi tempestivi per consentire alla sicurezza di intervenire se necessario. 

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I sistemi di sorveglianza AI possono rilevare i furti in tempo reale

L'intelligenza artificiale può sembrare una tecnologia futuristica, ma già oggi viene utilizzata in molti modi pratici. In particolare, l'intelligenza artificiale per la prevenzione dei furti è ora ampiamente adottata nei negozi di tutto il mondo, aiutando i rivenditori a contrastare il taccheggio in tempo reale.

Un caso di studio di JJ Liquors a Washington, D.C., è un ottimo esempio di come i sistemi di sorveglianza AI possano aiutare a rilevare i furti in tempo reale. Nonostante la presenza di diverse telecamere di sicurezza, il proprietario del negozio, KJ Singh, si trovava ad affrontare perdite quotidiane dovute a furti. 

Per affrontare questo problema, ha installato un sistema di sorveglianza alimentato dall'intelligenza artificiale che funziona con le telecamere esistenti. L'intelligenza artificiale analizza il linguaggio del corpo e i movimenti dei clienti, identificando azioni sospette come nascondere oggetti nelle tasche o nelle borse. Quando individua qualcosa di insolito, Singh riceve un avviso istantaneo sul suo telefono, insieme a un video dell'attività. 

Le prove video gli permettono di reagire prima che il cliente lasci il negozio. Questa risposta in tempo reale aiuta a prevenire i furti e rende più facile per Singh affrontare i taccheggiatori con sicurezza. Da quando ha aggiunto il sistema di intelligenza artificiale, è riuscito a fermare diversi furti, dimostrando l'efficacia della sorveglianza AI nella prevenzione dei furti al dettaglio.

Pro e contro dell'intelligenza artificiale nella prevenzione dei furti

L'Intelligenza Artificiale apporta molti vantaggi alla prevenzione dei furti, fornendo ai team di vendita al dettaglio e di sicurezza strumenti affidabili per individuare e ridurre le perdite in modo più efficace. Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'IA nella prevenzione dei furti:

• Minore dipendenza dal personale: Riduce la necessità di una sorveglianza umana costante, il che aiuta a tagliare i costi e a ridurre l'affaticamento del personale di sicurezza.
• Dati approfonditi: Offre approfondimenti basati sui dati relativi alle tendenze dei furti, aiutando i negozi a modificare le proprie strategie di sicurezza in base a modelli reali.
• Precisione migliorata: Riduce il numero di falsi allarmi e individua modelli sottili che potrebbero passare inosservati alle persone.

Tuttavia, ci sono anche dei limiti quando si tratta di affidarsi all'intelligenza artificiale per la prevenzione dei furti. Ecco alcune delle sfide principali:

• Privacy: Solleva questioni relative al monitoraggio e all'analisi del comportamento dei clienti, che possono avere un impatto sulla loro fiducia.
• Manutenzione tecnica: I sistemi di intelligenza artificiale richiedono aggiornamenti e manutenzione regolari per tenere il passo con le nuove tattiche di furto.
• Costi di implementazione elevati: I costi di installazione e manutenzione dei sistemi di intelligenza artificiale possono rappresentare un ostacolo per le aziende più piccole.

Il futuro della computer vision nella prevenzione dei furti

Le innovazioni etiche e responsabili dell'IA sono incoraggiate dalla comunità dell'IA e dalla società in generale. È quindi probabile che il futuro della computer vision nella prevenzione dei furti darà priorità alle tecnologie che preservano la privacy. Questi progressi mirano a bilanciare una sicurezza efficace con il rispetto della privacy dei clienti, consentendo ai negozi di monitorare i comportamenti sospetti senza compromettere i diritti personali.

Un metodo correlato è l'offuscamento o l'anonimizzazione dei tratti identificativi attraverso la computer vision. I tratti del viso o altri dettagli personali possono essere sfocati automaticamente, consentendo al sistema di tracciare modelli di comportamento senza identificare gli individui. Modelli come YOLO11 possono supportare queste pratiche di tutela della privacy, rilevando e monitorando gli oggetti in tempo reale e concentrandosi su comportamenti specifici piuttosto che sull'identificazione degli individui. In questo modo i negozi possono rilevare i furti in tempo reale proteggendo la privacy dei clienti.

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Allo stesso modo, l'edge computing aiuta a elaborare i dati sui dispositivi locali, come le telecamere dei negozi, riducendo la necessità di inviare le informazioni al cloud e, a sua volta, minimizzando i rischi per la privacy. Con questi metodi incentrati sulla privacy, il futuro della prevenzione dei furti può essere sicuro e rispettoso, creando fiducia e migliorando la sicurezza del negozio.

Prevenzione dei furti più intelligente per negozi più sicuri

L'intelligenza artificiale e la computer vision stanno cambiando il modo in cui i negozi prevengono i furti, offrendo strumenti intelligenti per rilevare comportamenti sospetti e ridurre le perdite in modo più efficiente. 

Grazie a funzionalità come il rilevamento di oggetti, il tracciamento e l'analisi comportamentale avanzata, Vision AI consente il monitoraggio in tempo reale e fornisce approfondimenti basati sui dati che consentono ai team di sicurezza di rispondere rapidamente alle potenziali minacce. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale può aiutare a prevenire i furti prima che si verifichino e a creare un ambiente più sicuro sia per i clienti che per il personale.

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