L’intelligenza artificiale fa ormai parte della nostra vita quotidiana, con l’uso di agenti di conversazione, la previsione della scrittura nelle nostre caselle di posta elettronica o nei software di videoscrittura, il riconoscimento facciale per sbloccare i nostri dispositivi e le raccomandazioni fornite da negozi online, social network, applicazioni musicali, GPS, ecc. Anche i professionisti hanno compreso il valore di questo strumento e lo stanno utilizzando in un’ampia gamma di applicazioni: l’apprendimento personalizzato nell’istruzione, l’analisi predittiva del comportamento dei clienti nel marketing, il targeting della pubblicità, l’ottimizzazione dei viaggi nella logistica o persino il rilevamento di gesti sospetti nella sicurezza.

È quest’ultima applicazione che ci interessa, in quanto migliora il lavoro dei commercianti che vogliono combattere efficacemente il taccheggio. Come è possibile? Principalmente grazie al Machine Learning. Ma cosa significa questa tecnica di apprendimento e come ha rivoluzionato il settore della sicurezza? Ecco cosa scoprirete in questo articolo.

Qual è lo scopo del Machine Learning?

Il Machine Learning appartiene al campo dell’intelligenza artificiale (IA). Il concetto è il seguente: programmare un sistema informatico per eseguire un compito specifico è troppo complesso e richiede molto tempo. Di conseguenza, è necessario insegnargli ad apprendere, in modo che possa adattarsi a situazioni diverse dalla propria.

Approcci di apprendimento automatico

A tal fine, una serie di dati qualitativi viene fornita alla macchina da esperti del settore. Esistono diversi approcci:

• Apprendimento automatico supervisionato, che crea il proprio modello utilizzando algoritmi di classificazione parametrizzati dall’uomo. Questi ultimi assegnano etichette agli esempi forniti per fare una previsione.
• L’apprendimento automatico non supervisionato non si basa sull’etichettatura. Raggruppa i dati di addestramento in cluster in base alle caratteristiche che riesce a evidenziare.

La differenza con il Deep Learning

Per risolvere in modo più efficiente problemi più complessi, negli ultimi anni si è sviluppata una sottocategoria del Machine Learning: il Deep Learning. In cosa si differenzia dall’apprendimento automatico? La quantità di dati è molto maggiore. Inoltre, si ispira al cervello umano, soprattutto ai neuroni: viene creata una rete neurale artificiale che viene raggruppata in diversi strati, ognuno dei quali affina l’elaborazione dei dati.

Inoltre, queste reti neurali sono convoluzionali, cioè sono in grado di filtrare i dati, in particolare quelli visivi e vocali, per riconoscere gli elementi da analizzare.

Il Deep Learning è molto utile e potente, ma richiede un grande volume di dati e quindi una grande capacità di archiviazione, oltre a molte risorse di calcolo ed energetiche.

Quali sono i vantaggi del Machine Learning nella videosorveglianza?

Il settore della videosorveglianza ha sfruttato i progressi tecnologici legati al Machine Learning e continua a seguire da vicino tutti gli sviluppi per soddisfare le esigenze dei responsabili della sicurezza nel retail.

Gli usi del Machine Learning nel settore retail

Con l’aumento dei furti nei negozi, i rivenditori hanno aspettative molto elevate nei confronti della videosorveglianza. Quali soluzioni può offrire il Machine Learning ai loro problemi?

• Avvisare i rivenditori di comportamenti sospetti. Analizzando i dati delle telecamere, se l’intelligenza artificiale ritiene che un gesto sia sospetto, invia un video al tablet, al computer o allo smartphone della guardia giurata. Il rivenditore può quindi fornire assistenza al cliente per dissuaderlo dal commettere il furto o individuarlo per fugare ogni dubbio quando esce dal negozio.
• Rilevare altri problemi. L’intelligenza artificiale può anche essere addestrata per avvisare i negozianti in caso di caduta, malore o aggressione, in modo che possano reagire rapidamente per proteggere le persone. Lo stesso vale per le merci danneggiate.
• L’apprendimento automatico viene utilizzato anche per prevedere il comportamento dei clienti, in particolare continuando a imparare dai video che studia. Di conseguenza, le scorte possono essere gestite meglio e i dipartimenti di marketing possono ottimizzare le loro campagne di comunicazione.

Come funziona l’IA di Veesion

Presso Veesion utilizziamo l’apprendimento automatico nei seguenti modi:

• Rilevamento del movimento. La macchina viene addestrata su grandi serie di dati per individuare i gesti tipici che sembrano sospetti nelle immagini prodotte dalle telecamere di sorveglianza.
• Identificazione degli oggetti. Infine, il Machine Learning è necessario per riconoscere zaini, carrelli della spesa, passeggini, ecc. ma anche ciò che appartiene al negozio (scaffali e articoli).

Gesti e oggetti sono poi collegati tra loro: se un oggetto identificato come tale segue il movimento di una parte del corpo e finisce in un altro oggetto, ad esempio un casco da moto, scatta un allarme, poiché ciò corrisponde a un gesto sospetto.

Altri elementi, tra cui il Deep Learning, completano questa soluzione per migliorare il riconoscimento e ridurre i falsi allarmi.

Limiti all’uso del Machine Learning nella videosorveglianza

L’ uso dell’IA nei negozi e nei luoghi di lavoro è strettamente regolamentato dalla legge. L’IA, e quindi il Machine Learning, deve essere utilizzata solo per la sicurezza e la sorveglianza dei prodotti. In nessun caso deve essere utilizzata per monitorare i dipendenti o per il riconoscimento visivo, vocale o biometrico per identificare le persone.

Le nostre soluzioni Veesion sono state progettate tenendo conto di queste best practice. Sono conformi al RGPD (Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati) e al Codice di Sicurezza Interno francese.

In definitiva, il Machine Learning è un tipo di intelligenza artificiale che progetta sistemi informatici in grado di imparare da soli. Grazie a questo apprendimento automatico, i sistemi di videosorveglianza offrono ai negozianti la possibilità di individuare gesti sospetti senza stare costantemente dietro al computer. Infine, il Machine Learning offre a tutti la possibilità di beneficiare della protezione contro i furti, anche ai negozi che non hanno le risorse finanziarie per assumere un agente. Scegliendo la soluzione Veesion, potrete beneficiare di tutti questi vantaggi, con una riduzione delle perdite fino al 60%, avendo la certezza di rispettare le norme del quadro giuridico.