Присоединяйся к нам, ведь мы рассмотрим, как Vision AI работает в сфере предотвращения краж на реальных примерах, обнаружении, основанном на ИИ, и заглянем в будущее безопасности.
Если ты когда-нибудь проходил мимо высоких ворот на выходе из магазина, которые издают звуковой сигнал, когда через них проходит неоплаченный товар, то ты видел, как работают системы наблюдения за электронными предметами (EAS). Эти системы широко используются в сфере безопасности розничной торговли. Они предназначены для обнаружения товаров с защитными метками, которые не были деактивированы на кассе. Хотя они полезны для базового предотвращения краж, системы EAS ограничены отловом товаров с метками и часто пропускают другие виды краж.
Искусственный интеллект (ИИ) может предложить более продвинутое решение в виде компьютерного зрения- направления ИИ, которое позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальную информацию из окружающего мира. Компьютерное зрение можно использовать для анализа поведения покупателей, отслеживания товарных запасов и даже распознавания подозрительных действий в режиме реального времени. Вместо того чтобы полагаться исключительно на маркировку товаров, системы компьютерного зрения могут выявлять закономерности, указывающие на потенциальную кражу, например, кто-то задерживается в запретных зонах, прячет товары или обходит кассы.
Информация, полученная от систем безопасности с поддержкой компьютерного зрения, может помочь командам охраны мгновенно реагировать на подозрительное поведение, снижая потери и повышая безопасность магазинов. Компьютерное зрение также можно адаптировать к различным условиям розничной торговли, от небольших магазинов до крупных складов.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение меняет систему предотвращения краж в розничной торговле и на складах. Давай начнем!
Для начала давай изучим различные техники компьютерного зрения, которые можно использовать для предотвращения краж, и поймем, как они работают.
Используя такие модели компьютерного зрения, как Ultralytics YOLO11, розничные магазины могут значительно повысить уровень безопасности за счет обнаружения и отслеживания объектов в режиме реального времени. Обнаружение объектов помогает идентифицировать конкретные объекты, людей или предметы в видеопотоке, а отслеживание объектов позволяет проследить за этими идентифицированными объектами по нескольким кадрам, отслеживая их перемещение по магазину. В совокупности эти методы позволяют получить полное представление о происходящем в магазине в режиме реального времени.
Допустим, покупатель берет дорогостоящий товар, например дизайнерскую сумочку, и проходит по разным секциям магазина. Записи с камер наблюдения можно проанализировать с помощью функции обнаружения объектов, чтобы идентифицировать сумочку и пометить ее как предмет интереса. По мере того как покупатель перемещается по магазину, можно использовать функцию отслеживания объектов, чтобы непрерывно следить как за сумочкой, так и за человеком, который ее несет. В заранее заданных зонах, например у выхода, любое необычное поведение, например движение к выходу без прохождения зоны касс, может вызвать тревогу.
Поведенческий анализ и распознавание образов позволяют сделать еще один шаг вперед в предотвращении краж, обращая внимание на то, как покупатели ведут себя в магазине. Он позволяет понять не только то, куда перемещаются покупатели или какие товары они берут. В то время как обнаружение и отслеживание объектов полезны для слежения за конкретными объектами, представляющими интерес, поведенческий анализ позволяет отслеживать закономерности в действиях покупателей, которые могут свидетельствовать о подозрительных намерениях.
Например, искусственный интеллект зрения можно использовать для определения того, что покупатель неоднократно берет и кладет один и тот же товар, задерживается в определенном проходе или перемещается необычно близко к запретным зонам. Исследования в этой области развиваются, предлагая все более сложные методы для повышения точности обнаружения. Один из перспективных подходов сочетает в себе два типа моделей ИИ: Конволюционные нейронные сети (CNN) и сети с длинной кратковременной памятью (LSTM).
CNN, которые лежат в основе обнаружения объектов, предназначены для анализа визуальных данных, таких как изображения и видеокадры, помогая системе распознавать конкретные товары или зоны магазина. LSTM, напротив, построены таким образом, чтобы сохранять информацию в течение долгого времени, позволяя системе обнаруживать закономерности в действиях покупателей. Это означает, что LSTM могут отслеживать повторяющееся поведение, например, покупатель часто берет в руки один и тот же товар.
Комбинируя CNN и LSTM, системы Vision AI могут фиксировать как "что" (объекты или людей, участвующих в процессе), так и "когда" (время и последовательность действий). Такой комплексный подход очень полезен для выявления тонких форм поведения воров в магазине.
Существуют и другие методы компьютерного зрения, которые могут дополнить инновации Vision AI, разработанные специально для предотвращения краж. Распознавание лиц - один из таких инструментов, используемый для идентификации людей путем анализа черт лица, что может помочь обнаружить известных преступников или тех, кто демонстрирует подозрительное поведение. Некоторые магазины используют эту технологию для оповещения охраны, когда в магазин заходят замеченные воры. Однако покупателей нужно будет ставить в известность о таком использовании, чтобы решить проблему конфиденциальности.
Оценка позы может добавить еще один уровень безопасности, анализируя положение и движение тела, чтобы обнаружить такие действия, как сокрытие предметов или необычные позы, связанные с кражей. Эта техника помогает системе интерпретировать язык тела и выдавать ранние предупреждения, чтобы служба безопасности при необходимости вмешалась.
ИИ может показаться футуристической технологией, но уже сегодня он находит множество практических применений. В частности, ИИ для предотвращения краж сейчас широко применяется в магазинах по всему миру, помогая ритейлерам бороться с воровством в режиме реального времени.
Случай из практики магазина JJ Liquors в Вашингтоне, округ Колумбия, - отличный пример того, как системы видеонаблюдения с искусственным интеллектом могут помочь обнаружить кражу в режиме реального времени. Несмотря на наличие множества камер наблюдения, владелец магазина, Кей Джей Сингх, ежедневно сталкивался с убытками от магазинных краж.
Чтобы решить эту проблему, он установил систему видеонаблюдения на основе искусственного интеллекта, которая работает с уже имеющимися камерами. ИИ анализирует язык тела и движения покупателей, выявляя подозрительные действия, например, пряча предметы в карманы или сумки. Когда он замечает что-то необычное, Сингх получает мгновенное оповещение на свой телефон, а также видеоролик с этой активностью.
Видеодоказательства дают ему возможность отреагировать на ситуацию до того, как покупатель покинет магазин. Такая реакция в реальном времени помогает предотвратить кражи и позволяет Сингху уверенно противостоять магазинным ворам. После добавления системы искусственного интеллекта он смог успешно остановить несколько краж, показав, насколько эффективным может быть видеонаблюдение с искусственным интеллектом в предотвращении краж в розничной торговле.
ИИ дает множество преимуществ в предотвращении краж, предоставляя командам ритейлеров и служб безопасности надежные инструменты для более эффективного обнаружения и сокращения потерь. Вот несколько основных преимуществ ИИ в предотвращении краж:
Однако есть и ограничения, когда речь заходит о том, чтобы полагаться на ИИ для предотвращения краж. Вот некоторые из ключевых проблем:
Этические и ответственные инновации в области ИИ поощряются сообществом ИИ и обществом в целом. Поэтому вполне вероятно, что будущее компьютерного зрения в предотвращении краж будет отдавать предпочтение технологиям, сохраняющим приватность. Эти разработки направлены на то, чтобы сбалансировать эффективную безопасность и уважение к частной жизни покупателей, позволяя магазинам отслеживать подозрительное поведение без ущемления личных прав.
Один из смежных методов - размывание или анонимизация идентифицирующих признаков с помощью компьютерного зрения. Черты лица или другие личные данные могут быть размыты автоматически, что позволяет системе отслеживать модели поведения без идентификации личности. Такие модели, как YOLO11 , могут поддерживать эти методы сохранения приватности, обнаруживая и отслеживая объекты в режиме реального времени, фокусируясь на конкретном поведении, а не на идентификации личности. Это позволяет магазинам обнаруживать кражи в режиме реального времени, защищая при этом конфиденциальность покупателей.
Аналогично, пограничные вычисления помогают обрабатывать данные на локальных устройствах, таких как камеры в магазине, снижая необходимость отправлять информацию в облако и, в свою очередь, минимизируя риски конфиденциальности. Благодаря этим методам, ориентированным на приватность, будущее предотвращения краж может стать одновременно безопасным и уважительным, укрепляя доверие и одновременно повышая безопасность магазинов.
ИИ и компьютерное зрение меняют способы предотвращения краж в магазинах, предлагая интеллектуальные инструменты для обнаружения подозрительного поведения и более рационального сокращения потерь.
Благодаря таким возможностям, как обнаружение объектов, отслеживание и продвинутый анализ поведения, Vision AI обеспечивает мониторинг в реальном времени и предоставляет данные, которые позволяют командам безопасности быстро реагировать на потенциальные угрозы. Использование ИИ может помочь предотвратить кражу до ее совершения и создать более безопасную среду как для клиентов, так и для персонала.
Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте, посети наш репозиторий на GitHub и пообщайся с нашим сообществом. Изучи применение ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
