计算机视觉防盗：增强安全性

如果你曾走过商店出口处的高大闸门，当有未付款物品通过时，闸门就会发出哔哔声，那么你就见过电子物品监视（EAS）系统在工作。这些系统通常用于零售 安全。它们旨在检测带有安全标签但在结账时尚未停用的物品。虽然它们对基本的防盗很有用，但 EAS 系统仅限于捕捉贴有标签的物品，往往会漏掉其他类型的盗窃。

人工智能（AI）可以通过计算机视觉的形式提供更先进的解决方案，计算机视觉是人工智能的一个分支，它使机器能够解释和分析周围世界的视觉信息。计算机视觉可用于分析客户行为、跟踪库存，甚至实时识别可疑活动。计算机视觉系统并不完全依赖于贴有标签的物品，而是可以检测出表明潜在盗窃行为的模式，例如有人在禁区逗留、藏匿物品或绕过结账点。

借助视觉功能的安防系统可帮助安防团队对可疑行为做出即时反应，从而减少损失并提高商店的安全性。计算机视觉还可适用于从小型商店到大型仓库的各种零售环境。 

在本文中，我们将探讨计算机视觉如何改变零售和仓储行业的防盗工作。让我们开始吧！

哪些计算机视觉任务适合用于防盗？

首先，让我们探讨一下可用于防盗的各种计算机视觉技术，并了解它们的工作原理。

利用物体检测和跟踪提高安全性

通过使用计算机视觉模型，例如 Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型，零售商店就能通过实时物体检测和跟踪大大提高其安保工作。物体检测可帮助识别视频画面中的特定物体、人或物品，而物体跟踪则可用于在多个画面中跟踪这些已识别的物体，监控它们在整个商店内的移动。这些技术结合在一起，可以全面、实时地查看店内发生的活动。 

例如，假设一位顾客拿起一个高价值的物品（如名牌手提包），然后穿过商店的不同区域。可以使用对象检测对监控录像进行分析，以识别手提包并将其标记为感兴趣的物品。当顾客走动时，可使用目标跟踪功能持续跟踪手提包和手提包的携带者。根据预定义区域（如出口），任何异常行为（如不经过结账区而向出口移动）都会触发警报。

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利用视觉人工智能进行行为分析和模式识别

行为分析和模式识别可以通过关注顾客在店内的行为，将防盗工作向前推进一步。它所提供的洞察力不仅仅局限于顾客在哪里走动或拿起哪些物品。物体检测和跟踪对于跟踪特定的感兴趣物体非常有用，而行为分析则可以监控可能暗示可疑意图的顾客行为模式。

例如，视觉人工智能可用于识别顾客是否重复拿起放下同一件商品、在特定过道逗留或异常靠近禁区。这一领域的研究正在取得进展，用于提高检测准确性的技术也日趋成熟。一种很有前景的方法是将两种人工智能模型结合起来：卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络。

CNN 是物体检测的基础，旨在分析图像和视频帧等视觉数据，帮助系统识别特定物品或商店区域。相比之下，LSTM 是为长期保留信息而设计的，使系统能够检测顾客行为的模式。这意味着 LSTM 可以跟踪重复行为，如顾客频繁处理同一商品。 

通过结合 CNN 和 LSTM，视觉人工智能系统可以捕捉 "什么"（涉及的物体或人员）和 "何时"（行动的时间和顺序）。这种综合方法对于识别细微的商店行窃行为非常有用。

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其他常用的计算机视觉防盗技术

还有其他计算机视觉技术可以补充专为防盗而设计的视觉人工智能创新技术。人脸识别就是其中的一种工具，它通过分析面部特征来识别个人身份，有助于发现已知的罪犯或有可疑行为的人。一些商店利用这项技术，在发现有偷窃者进入时向保安发出警报。不过，需要让顾客了解这种用途，以解决隐私问题。

姿势估计可以通过分析身体定位和运动来检测隐藏物品或与盗窃有关的异常姿势等行为，从而增加另一层安全性。这项技术有助于系统解读肢体语言，并在必要时发出早期警报，以便安全人员介入。 

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人工智能监控系统可实时检测盗窃行为

人工智能看似是一项未来技术，但如今已被广泛应用于许多实际领域。特别是，人工智能防盗技术目前已在世界各地的商店中得到广泛应用，帮助零售商实时解决商店行窃问题。

华盛顿特区 JJ Liquors 的案例研究是一个很好的例子，说明了人工智能监控系统如何帮助实时检测盗窃行为。尽管店里有多个监控摄像头，但店主 KJ Singh 每天都要面对店铺盗窃带来的损失。 

为了解决这个问题，他安装了一套人工智能监控系统，与现有的摄像头配合使用。人工智能分析顾客的肢体语言和动作，识别可疑行为，如将物品藏在口袋或包里。一旦发现异常，辛格的手机就会立即收到警报，同时还会收到活动的视频剪辑。 

视频证据使他能够在顾客离开商店之前做出反应。这种实时反应有助于防止盗窃，使 Singh 更容易自信地面对偷窃者。自从添加了人工智能系统后，他已经成功阻止了多起盗窃案，显示了人工智能监控在零售防盗方面的有效性。

人工智能在防盗方面的利弊

人工智能为防盗带来了许多优势，为零售和安保团队提供了可靠的工具，以更有效地检测和减少损失。以下是人工智能在防盗方面的一些主要优势：

• 减少对工作人员的依赖：减少对持续人工监控的需求，有助于降低成本，减轻安保人员的疲劳。
• 富有洞察力的数据：提供数据驱动的盗窃趋势洞察，帮助商店根据实际模式调整安全策略。
• 提高精确度:降低误报率，发现可能被人们忽视的细微模式。

不过，依靠人工智能防盗也有局限性。以下是一些主要挑战：

• 隐私问题:引发有关监控和分析客户行为的问题，这可能会影响客户的信任。
• 技术维护:人工智能系统需要定期更新和维护，以跟上新的盗窃策略。
• 实施成本高:安装和维护人工智能系统的费用可能会成为小型企业的障碍。

计算机视觉在防盗领域的未来

人工智能界和整个社会都在鼓励有道德和负责任的人工智能创新。因此，未来计算机视觉在防盗领域的应用很可能会优先考虑隐私保护技术。这些进步旨在平衡有效安全与尊重客户隐私之间的关系，使商店能够在不损害个人权利的情况下监控可疑行为。

一种相关的方法是通过计算机视觉模糊或匿名识别特征。面部特征或其他个人细节可以自动模糊，从而使系统能够在不识别个人身份的情况下跟踪行为模式。YOLO11 等模型可以 通过实时检测和监控对象来支持 这些保护隐私的做法，同时关注特定行为而不是识别个人。这样，商店就能在保护顾客隐私的同时实时检测盗窃行为。

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同样，边缘计算有助于处理店内摄像头等本地设备上的数据，从而减少将信息发送到云端的需要，进而将隐私风险降至最低。有了这些注重隐私的方法，未来的防盗工作可以既安全又受到尊重，在提高商店安全性的同时建立信任。

更智能的防盗技术让商店更安全

人工智能和计算机视觉正在改变商店的防盗方式，提供智能工具来检测可疑行为，以更简便的方式减少损失。 

Vision AI 具有物体检测、跟踪和高级行为分析等功能，可实现实时监控并提供数据驱动的洞察力，使安防团队能够对潜在威胁做出快速反应。使用人工智能有助于防患于未然，为客户和员工创造更安全的环境。

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