Vision AI'ın hırsızlığı önlemede nasıl çalıştığını gerçek hayattan örneklerle, AI odaklı tespitlerle ve güvenliğin geleceğine dair içgörülerle incelerken bize katılın.
Bir mağaza çıkışında, ödenmemiş bir ürün geçtiğinde bip sesi çıkaran uzun kapıların önünden geçtiyseniz, Elektronik Eşya Gözetleme (EAS) sistemlerinin çalıştığını görmüşsünüzdür. Bu sistemler perakende güvenliğinde yaygın olarak kullanılır. Kasada devre dışı bırakılmamış güvenlik etiketli ürünleri tespit etmek için tasarlanmışlardır. Temel hırsızlık önleme için faydalı olsalar da, EAS sistemleri etiketli ürünleri yakalamakla sınırlıdır ve genellikle diğer hırsızlık türlerini gözden kaçırır.
Yapay zeka (AI), makinelerin çevrelerindeki dünyadan görsel bilgileri yorumlamalarını ve analiz etmelerini sağlayan bir AI dalı olan bilgisayar görüşü şeklinde daha gelişmiş bir çözüm sağlayabilir. Bilgisayar görüşü, müşteri davranışlarını analiz etmek, envanteri izlemek ve hatta şüpheli faaliyetleri gerçek zamanlı olarak tanımak için kullanılabilir. Yalnızca etiketlenmiş öğelere güvenmek yerine, bilgisayarla görme sistemleri, bir kişinin kısıtlı alanlarda kalması, öğeleri gizlemesi veya ödeme noktalarını atlaması gibi potansiyel hırsızlığa işaret eden kalıpları tespit edebilir.
Görme özellikli güvenlik sistemlerinden elde edilen bilgiler, güvenlik ekiplerinin şüpheli davranışlara anında yanıt vermesine yardımcı olarak kayıpları azaltabilir ve mağaza güvenliğini artırabilir. Bilgisayarlı görü, küçük mağazalardan büyük depolara kadar çeşitli perakende ortamlarına da uyarlanabilir.
Bu makalede, bilgisayarla görmenin perakende ve depolamada hırsızlığı önlemeyi nasıl değiştirdiğine bakacağız. Hadi başlayalım!
İlk olarak, hırsızlığı önlemek için kullanılabilecek farklı bilgisayarla görme tekniklerini inceleyelim ve nasıl çalıştıklarını anlayalım.
gibi bilgisayarla görme modellerini kullanarak Ultralytics YOLO11perakende mağazaları, gerçek zamanlı nesne algılama ve izleme yoluyla güvenlik çabalarını önemli ölçüde geliştirebilir. Nesne algılama, bir video akışındaki belirli nesneleri, kişileri veya öğeleri tanımlamaya yardımcı olabilirken, nesne izleme, tanımlanan bu nesneleri birden fazla kare boyunca takip etmek ve mağaza boyunca hareketlerini izlemek için kullanılabilir. Bu teknikler birlikte, mağazada gerçekleşen faaliyetlerin kapsamlı ve gerçek zamanlı bir görünümünü sağlayabilir.
Örneğin, bir müşterinin tasarımcı el çantası gibi yüksek değerli bir ürünü aldığını ve mağazanın farklı bölümlerinde dolaştığını varsayalım. Güvenlik kamerası görüntüleri, el çantasını tanımlamak ve ilgilenilen bir öğe olarak işaretlemek için nesne algılama kullanılarak analiz edilebilir. Müşteri hareket ettikçe, nesne takibi hem el çantasını hem de onu taşıyan kişiyi sürekli olarak takip etmek için kullanılabilir. Çıkış gibi önceden tanımlanmış bölgelere bağlı olarak, ödeme alanından geçmeden çıkışa doğru hareket etmek gibi olağandışı davranışlar bir uyarıyı tetikleyebilir.
Davranış analizi ve örüntü tanıma, müşterilerin mağaza içinde nasıl davrandığına odaklanarak hırsızlığı önlemeyi bir adım öteye taşıyabilir. Müşterilerin nerede hareket ettiklerinin veya hangi ürünleri aldıklarının ötesinde bilgiler verir. Nesne algılama ve izleme, ilgilenilen belirli nesneleri takip etmek için yararlı olsa da davranış analizi, şüpheli niyete işaret edebilecek müşteri eylemlerindeki kalıpları izleyebilir.
Örneğin, Vision AI, bir müşterinin aynı ürünü tekrar tekrar alıp bırakıp bırakmadığını, belirli bir koridorda oyalanıp oyalanmadığını veya kısıtlı alanlara alışılmadık şekilde yaklaşıp yaklaşmadığını belirlemek için kullanılabilir. Bu alandaki araştırmalar, gelişmiş tespit doğruluğu için giderek daha sofistike tekniklerle ilerlemektedir. Umut verici bir yaklaşım, iki tür yapay zeka modelini birleştiriyor: Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları.
Nesne algılamanın temelini oluşturan CNN'ler, görüntüler ve video kareleri gibi görsel verileri analiz etmek için tasarlanmıştır ve sistemin belirli öğeleri veya mağaza alanlarını tanımasına yardımcı olur. Buna karşılık LSTM'ler, bilgileri zaman içinde saklamak için tasarlanmıştır ve sistemin müşteri eylemlerindeki kalıpları tespit etmesini sağlar. Bu, LSTM'lerin bir müşterinin aynı ürünü sık sık kullanması gibi tekrarlanan davranışları izleyebileceği anlamına gelir.
Vision AI sistemleri, CNN'leri ve LSTM'leri birleştirerek hem "ne" (ilgili nesneler veya kişiler) hem de "ne zaman" (eylemlerin zamanlaması ve sırası) yakalayabilir. Bu entegre yaklaşım, ince mağaza hırsızlığı davranışlarını tanımlamak için çok kullanışlıdır.
Hırsızlığın önlenmesi için özel olarak tasarlanmış Vision AI yeniliklerini tamamlayabilecek başka bilgisayarla görme teknikleri de vardır. Yüz tanıma, bilinen suçluları veya şüpheli davranış sergileyenleri tespit etmeye yardımcı olabilecek yüz özelliklerini analiz ederek bireyleri tanımlamak için kullanılan bu araçlardan biridir. Bazı mağazalar bu teknolojiyi, işaretlenmiş hırsızlar içeri girdiğinde güvenliği uyarmak için kullanıyor. Ancak, gizlilik endişelerini gidermek için müşterilerin bu kullanımdan haberdar edilmesi gerekecektir.
Poz tahmini, eşyaları gizleme veya hırsızlıkla bağlantılı olağandışı duruşlar gibi eylemleri tespit etmek için vücut konumunu ve hareketini analiz ederek başka bir güvenlik katmanı ekleyebilir. Bu teknik, sistemin vücut dilini yorumlamasına ve gerektiğinde güvenliğin devreye girmesi için erken uyarılar vermesine yardımcı olur.
Yapay zeka fütüristik bir teknoloji gibi görünebilir, ancak bugün zaten birçok pratik şekilde kullanılıyor. Özellikle, hırsızlığı önlemeye yönelik yapay zeka artık dünyanın dört bir yanındaki mağazalarda yaygın olarak kullanılıyor ve perakendecilerin mağaza hırsızlığıyla gerçek zamanlı olarak mücadele etmesine yardımcı oluyor.
Washington, D.C.'deki JJ Liquors'ta gerçekleştirilen bir vaka çalışması, yapay zeka gözetim sistemlerinin hırsızlığı gerçek zamanlı olarak tespit etmeye nasıl yardımcı olabileceğine dair harika bir örnektir. Mağaza sahibi KJ Singh, birden fazla güvenlik kamerasına sahip olmasına rağmen, mağaza hırsızlığı nedeniyle günlük kayıplarla karşı karşıya kalmıştır.
Bu sorunun üstesinden gelmek için, mevcut kameralarıyla birlikte çalışan yapay zeka destekli bir gözetim sistemi kurdu. Yapay zeka, müşterilerin vücut dilini ve hareketlerini analiz ederek ceplere veya çantalara eşya saklamak gibi şüpheli eylemleri tespit ediyor. Olağandışı bir şey tespit ettiğinde, Singh telefonuna etkinliğin video klibiyle birlikte anında bir uyarı alıyor.
Video kanıtı, müşteri mağazadan ayrılmadan önce yanıt vermesini sağlıyor. Bu gerçek zamanlı yanıt hırsızlığın önlenmesine yardımcı oluyor ve Singh'in hırsızlarla güvenle yüzleşmesini kolaylaştırıyor. Yapay zeka sistemini eklediğinden beri, birkaç hırsızlığı başarıyla durdurabildi ve yapay zeka gözetiminin perakende hırsızlığı önlemede ne kadar etkili olabileceğini gösterdi.
Yapay zeka, hırsızlığın önlenmesine birçok avantaj getirerek perakende ve güvenlik ekiplerine kayıpları daha etkili bir şekilde tespit etmek ve azaltmak için güvenilir araçlar sağlar. İşte yapay zekanın hırsızlığı önlemede sağladığı başlıca avantajlardan bazıları:
Bununla birlikte, hırsızlığın önlenmesi için yapay zekaya güvenmek söz konusu olduğunda sınırlamalar da vardır. İşte temel zorluklardan bazıları:
Etik ve sorumlu YZ inovasyonları, YZ topluluğu ve genel olarak toplum tarafından teşvik edilmektedir. Bu nedenle, hırsızlığı önlemede bilgisayarla görmenin geleceğinin gizliliği koruyan teknolojilere öncelik vermesi muhtemeldir. Bu gelişmeler, etkili güvenlik ile müşteri gizliliğine saygı arasında bir denge kurmayı ve mağazaların kişisel haklardan ödün vermeden şüpheli davranışları izlemesine olanak sağlamayı amaçlamaktadır.
İlgili yöntemlerden biri, bilgisayarla görme yoluyla tanımlayıcı özelliklerin bulanıklaştırılması veya anonimleştirilmesidir. Yüz özellikleri veya diğer kişisel ayrıntılar otomatik olarak bulanıklaştırılabilir ve böylece sistemin davranış kalıplarını kişilerin kimliğini belirlemeden takip etmesi sağlanabilir. YOLO11 gibi modeller, bireyleri tanımlamak yerine belirli davranışlara odaklanırken nesneleri gerçek zamanlı olarak tespit edip izleyerek bu gizliliği koruyan uygulamaları destekleyebilir . Bu, mağazaların müşteri gizliliğini korurken hırsızlığı gerçek zamanlı olarak tespit etmesini sağlar.
Benzer şekilde, uç bilişim mağaza içi kameralar gibi yerel cihazlardaki verilerin işlenmesine yardımcı olarak buluta bilgi gönderme ihtiyacını azaltır ve dolayısıyla gizlilik risklerini en aza indirir. Bu gizlilik odaklı yöntemlerle, hırsızlığı önlemenin geleceği hem güvenli hem de saygılı olabilir ve mağaza güvenliğini artırırken güven oluşturabilir.
Yapay zeka ve bilgisayar görüşü, şüpheli davranışları tespit etmek ve kayıpları daha kolay bir şekilde azaltmak için akıllı araçlar sunarak mağazaların hırsızlığı önleme yöntemini değiştiriyor.
Nesne algılama, izleme ve gelişmiş davranış analizi gibi özellikleriyle Vision AI, gerçek zamanlı izleme sağlar ve güvenlik ekiplerinin potansiyel tehditlere hızlı bir şekilde yanıt vermesini mümkün kılan veriye dayalı içgörüler sunar. Yapay zeka kullanımı, hırsızlığı gerçekleşmeden önce önlemeye yardımcı olabilir ve hem müşteriler hem de personel için daha güvenli bir ortam yaratabilir.
Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşime geçin. Çözüm sayfalarımızda üretim ve tarımdaki yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
