Hãy cùng chúng tôi xem xét cách Vision AI hoạt động trong việc phòng chống trộm cắp thông qua các ví dụ thực tế, tính năng phát hiện do AI điều khiển và thông tin chi tiết về tương lai của an ninh.
Nếu bạn đã từng đi qua những cánh cổng cao ở lối ra của một cửa hàng phát ra tiếng bíp khi có một mặt hàng chưa thanh toán đi qua, thì bạn đã thấy hệ thống Giám sát bài viết điện tử (EAS) đang hoạt động. Những hệ thống này thường được sử dụng trong an ninh bán lẻ . Chúng được thiết kế để phát hiện các mặt hàng có thẻ an ninh chưa được hủy kích hoạt khi thanh toán. Mặc dù chúng hữu ích cho việc phòng ngừa trộm cắp cơ bản, nhưng hệ thống EAS chỉ giới hạn ở việc phát hiện các mặt hàng có gắn thẻ và thường bỏ sót các loại trộm cắp khác.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cung cấp một giải pháp tiên tiến hơn dưới dạng thị giác máy tính , một nhánh của AI cho phép máy móc diễn giải và phân tích thông tin trực quan từ thế giới xung quanh chúng. Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích hành vi của khách hàng , theo dõi hàng tồn kho và thậm chí nhận ra các hoạt động đáng ngờ theo thời gian thực. Thay vì chỉ dựa vào các mặt hàng được gắn thẻ, hệ thống thị giác máy tính có thể phát hiện các mẫu cho thấy hành vi trộm cắp tiềm ẩn, chẳng hạn như ai đó nán lại ở các khu vực hạn chế , che giấu các mặt hàng hoặc bỏ qua các điểm thanh toán.
Thông tin chi tiết từ các hệ thống an ninh hỗ trợ tầm nhìn có thể giúp các nhóm an ninh phản ứng ngay lập tức với hành vi đáng ngờ, giảm tổn thất và tăng cường an ninh cửa hàng. Tầm nhìn máy tính cũng có thể được điều chỉnh cho nhiều môi trường bán lẻ khác nhau, từ các cửa hàng nhỏ đến các nhà kho lớn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách thị giác máy tính đang thay đổi hoạt động phòng chống trộm cắp trong bán lẻ và kho bãi . Hãy bắt đầu nào!
Trước tiên, chúng ta hãy cùng khám phá các kỹ thuật thị giác máy tính khác nhau có thể được sử dụng để ngăn chặn hành vi trộm cắp và hiểu cách chúng hoạt động.
Bằng cách sử dụng các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 , các cửa hàng bán lẻ có thể cải thiện đáng kể các nỗ lực bảo mật của mình thông qua phát hiện và theo dõi đối tượng theo thời gian thực. Phát hiện đối tượng có thể giúp xác định các đối tượng, người hoặc vật phẩm cụ thể trong nguồn cấp dữ liệu video, trong khi theo dõi đối tượng có thể được sử dụng để theo dõi các đối tượng đã xác định này trên nhiều khung hình, giám sát chuyển động của chúng trong toàn bộ cửa hàng. Cùng nhau, các kỹ thuật này có thể cung cấp chế độ xem toàn diện, theo thời gian thực về hoạt động diễn ra trong cửa hàng.
Ví dụ, giả sử, một khách hàng cầm một món đồ có giá trị cao, như một chiếc túi xách hàng hiệu, và đi qua các khu vực khác nhau của cửa hàng. Có thể phân tích cảnh quay giám sát bằng cách sử dụng phát hiện vật thể để xác định chiếc túi xách và đánh dấu nó là một vật phẩm đáng quan tâm. Khi khách hàng di chuyển xung quanh, có thể sử dụng theo dõi vật thể để liên tục theo dõi cả chiếc túi xách và cá nhân mang theo nó. Dựa trên các khu vực được xác định trước như lối ra, bất kỳ hành vi bất thường nào, chẳng hạn như di chuyển về phía lối ra mà không đi qua khu vực thanh toán, đều có thể kích hoạt cảnh báo.
Phân tích hành vi và nhận dạng mẫu có thể đưa việc phòng chống trộm cắp tiến xa hơn bằng cách tập trung vào cách khách hàng cư xử trong cửa hàng. Nó cung cấp thông tin chi tiết vượt ra ngoài nơi khách hàng đang di chuyển hoặc những mặt hàng họ nhặt được. Trong khi phát hiện và theo dõi đối tượng hữu ích để theo dõi các đối tượng cụ thể mà bạn quan tâm, phân tích hành vi có thể theo dõi các mẫu trong hành động của khách hàng có thể gợi ý ý định đáng ngờ.
Ví dụ, Vision AI có thể được sử dụng để xác định xem khách hàng có liên tục cầm lên và đặt xuống cùng một món đồ, nán lại ở một lối đi cụ thể hay di chuyển quá gần khu vực hạn chế hay không. Nghiên cứu trong lĩnh vực này đang tiến triển, với các kỹ thuật ngày càng tinh vi hơn để cải thiện độ chính xác phát hiện. Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn kết hợp hai loại mô hình AI: Mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng Bộ nhớ dài hạn ngắn hạn (LSTM) .
CNN , tạo thành cơ sở phát hiện đối tượng, được thiết kế để phân tích dữ liệu trực quan như hình ảnh và khung video, giúp hệ thống nhận dạng các mặt hàng cụ thể hoặc khu vực lưu trữ. Ngược lại, LSTM được xây dựng để lưu giữ thông tin theo thời gian, cho phép hệ thống phát hiện các mẫu trong hành động của khách hàng. Điều này có nghĩa là LSTM có thể theo dõi các hành vi lặp lại, chẳng hạn như khách hàng thường xuyên xử lý cùng một mặt hàng.
Bằng cách kết hợp CNN và LSTM, hệ thống Vision AI có thể nắm bắt cả "cái gì" (các đối tượng hoặc người liên quan) và "khi nào" (thời gian và trình tự hành động). Phương pháp tích hợp này rất hữu ích để xác định các hành vi trộm cắp vặt tinh vi.
Có những kỹ thuật thị giác máy tính khác có thể bổ sung cho các cải tiến của Vision AI được thiết kế riêng cho mục đích phòng chống trộm cắp. Nhận dạng khuôn mặt là một trong những công cụ này, được sử dụng để xác định cá nhân bằng cách phân tích các đặc điểm trên khuôn mặt, có thể giúp phát hiện những kẻ phạm tội đã biết hoặc những kẻ có hành vi đáng ngờ. Một số cửa hàng sử dụng công nghệ này để cảnh báo an ninh khi có kẻ trộm cắp vặt được gắn cờ vào. Tuy nhiên, khách hàng cần được thông báo về việc sử dụng này để giải quyết các mối lo ngại về quyền riêng tư.
Ước tính tư thế có thể thêm một lớp bảo mật khác bằng cách phân tích vị trí và chuyển động của cơ thể để phát hiện các hành động như che giấu đồ vật hoặc tư thế bất thường liên quan đến trộm cắp. Kỹ thuật này giúp hệ thống diễn giải ngôn ngữ cơ thể và đưa ra cảnh báo sớm để bảo mật can thiệp nếu cần.
AI có vẻ như là công nghệ tương lai, nhưng hiện nay nó đã được sử dụng theo nhiều cách thiết thực. Đặc biệt, AI để phòng chống trộm cắp hiện đang được áp dụng rộng rãi tại các cửa hàng trên toàn thế giới, giúp các nhà bán lẻ giải quyết tình trạng trộm cắp vặt theo thời gian thực.
Một nghiên cứu điển hình từ JJ Liquors ở Washington, DC, là một ví dụ tuyệt vời về cách hệ thống giám sát AI có thể giúp phát hiện hành vi trộm cắp theo thời gian thực. Mặc dù có nhiều camera an ninh, chủ cửa hàng, KJ Singh, vẫn phải đối mặt với tình trạng mất mát hàng ngày do trộm cắp vặt.
Để giải quyết vấn đề này, anh đã lắp đặt một hệ thống giám sát hỗ trợ AI hoạt động với các camera hiện có của mình. AI phân tích ngôn ngữ cơ thể và chuyển động của khách hàng, xác định các hành động đáng ngờ như giấu đồ trong túi hoặc ba lô. Khi phát hiện ra điều gì đó bất thường, Singh sẽ nhận được cảnh báo ngay lập tức trên điện thoại của mình, cùng với một đoạn video clip về hoạt động đó.
Bằng chứng video cho phép anh ta phản ứng trước khi khách hàng rời khỏi cửa hàng. Phản ứng theo thời gian thực này giúp ngăn chặn hành vi trộm cắp và giúp Singh dễ dàng đối mặt với những kẻ trộm vặt hơn. Kể từ khi thêm hệ thống AI, anh ta đã có thể ngăn chặn thành công một số vụ trộm, cho thấy giám sát AI có thể hiệu quả như thế nào trong việc ngăn chặn trộm cắp bán lẻ.
AI mang lại nhiều lợi ích cho việc phòng chống trộm cắp, cung cấp cho các nhóm bán lẻ và an ninh các công cụ đáng tin cậy để phát hiện và giảm thiểu tổn thất hiệu quả hơn. Sau đây là một số lợi ích chính của AI trong việc phòng chống trộm cắp:
Tuy nhiên, cũng có những hạn chế khi dựa vào AI để phòng chống trộm cắp. Sau đây là một số thách thức chính:
Những đổi mới AI có đạo đức và có trách nhiệm đang được cộng đồng AI và xã hội nói chung khuyến khích. Vì vậy, rất có thể tương lai của thị giác máy tính trong phòng chống trộm cắp sẽ ưu tiên các công nghệ bảo vệ quyền riêng tư . Những tiến bộ này nhằm mục đích cân bằng giữa bảo mật hiệu quả với việc tôn trọng quyền riêng tư của khách hàng, cho phép các cửa hàng theo dõi các hành vi đáng ngờ mà không ảnh hưởng đến quyền cá nhân.
Một phương pháp liên quan là làm mờ hoặc ẩn danh các đặc điểm nhận dạng thông qua thị giác máy tính. Các đặc điểm trên khuôn mặt hoặc các chi tiết cá nhân khác có thể được làm mờ tự động, cho phép hệ thống theo dõi các kiểu hành vi mà không cần xác định cá nhân. Các mô hình như YOLO11 có thể hỗ trợ các hoạt động bảo vệ quyền riêng tư này bằng cách phát hiện và giám sát các đối tượng theo thời gian thực trong khi tập trung vào các hành vi cụ thể thay vì xác định cá nhân. Điều này cho phép các cửa hàng phát hiện hành vi trộm cắp theo thời gian thực trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng.
Tương tự như vậy, điện toán biên giúp xử lý dữ liệu trên các thiết bị cục bộ như camera trong cửa hàng, giảm nhu cầu gửi thông tin lên đám mây và do đó, giảm thiểu rủi ro về quyền riêng tư. Với các phương pháp tập trung vào quyền riêng tư này, tương lai của việc phòng chống trộm cắp có thể vừa an toàn vừa tôn trọng, xây dựng lòng tin đồng thời cải thiện an ninh cửa hàng.
AI và thị giác máy tính đang thay đổi cách các cửa hàng ngăn ngừa trộm cắp bằng cách cung cấp các công cụ thông minh để phát hiện hành vi đáng ngờ và giảm thiểu tổn thất theo cách hợp lý hơn.
Với các khả năng như phát hiện đối tượng, theo dõi và phân tích hành vi nâng cao, Vision AI cho phép giám sát theo thời gian thực và cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu giúp nhóm an ninh có thể phản ứng nhanh với các mối đe dọa tiềm ẩn. Sử dụng AI có thể giúp ngăn chặn hành vi trộm cắp trước khi nó xảy ra và tạo ra môi trường an toàn hơn cho cả khách hàng và nhân viên.
Để biết thêm thông tin chi tiết về AI, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi . Khám phá các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
