Deep Learning e suas aplicações no monitoramento por vídeo

A segurança é uma grande preocupação para todos em nossa sociedade, tanto no setor público quanto no privado. A revolução do deep learning na inteligência artificial está fornecendo soluções extremamente eficazes no setor de vigilância por vídeo. Ao oferecer uma melhor análise dos dados capturados pelas câmeras, essa tecnologia avançada tem recursos incomparáveis de detecção e reconhecimento em tempo real. Descubra como esse ramo da inteligência artificial (IA) está revolucionando o monitoramento por vídeo e melhorando a proteção de pessoas e propriedades, especialmente para os varejistas.

A História do Deep Learning

A aprendizagem profunda ou deep learning é um subcampo da inteligência artificial. Historicamente, a primeira tentativa de reproduzir o funcionamento de um cérebro humano no setor de TI data de 1943, e a primeira rede neural, o perceptron de camada única, surgiu em 1957.

O objetivo de Frank Rosenblatt, o psicólogo americano que desenvolveu esse modelo, era permitir que um computador aprendesse com novos dados e um algoritmo que os analisasse: se trata do aprendizado de máquina, ou Machine learning. Depois veio o perceptron de múltiplas camadas na década de 1980, no qual os neurônios são divididos em várias camadas conectadas, seguido pelas redes neurais convolucionais desenvolvidas para processar imagens.

Para entender melhor, vamos pegar o exemplo de um programa cuja função é reconhecer um gato. Começamos alimentando a máquina com imagens de gatos, que ela usa para identificar o animal em novas imagens por meio de aprendizado de máquina e comparação.

Se quisermos ir além, usaremos o processo de deep learning. Esse processo funciona em camadas: milhares de neurônios realizam cálculos (ângulos, linhas) em um primeiro nível, que servem de base para outras combinações e cálculos em um segundo nível etc., até que se obtenha um resultado muito fino e relevante. Consequentemente, quanto maior o número de camadas, mais convincente será o resultado.

O deep learning existe desde a década de 1980, mas esta particularmente popular nos dias atuais. Isso se deve ao fato de a potência dos computadores ter aumentado constantemente ao longo dos anos, assim como os volumes de dados, abrindo um mundo totalmente novo de possibilidades. Por exemplo, a aprendizagem profunda está crescendo nas áreas de transporte, medicina, robótica e segurança.

Aplicações do deep learning na área da segurança

Os profissionais de segurança estão atentos aos avanços tecnológicos, especialmente ao deep learning, com objetivo de aprimorar seus sistemas. Atualmente, as expectativas nessa área são muito altas, pois os clientes - sejam eles pessoas físicas, varejistas ou órgãos públicos - estão ansiosos para combater o aumento de roubos e garantir a segurança de clientes de forma eficaz.

Como resultado, as câmeras de segurança por vídeo e de proteção por vídeo, bem como outros dispositivos, como câmeras de bordo e drones, estão incorporando novas funcionalidades baseadas em deep learning.

Identificação de veículos

A aprendizagem profunda também pode ser usada para identificar veículos e, em particular, suas placas de identificação, uma funcionalidade muito procurada no gerenciamento do fluxo de tráfego (entrada e saída, tráfego rodoviário), segurança rodoviária e detecção de infrações (veículos suspeitos, veículos sem placas de identificação, veículos que não trafegam na faixa correta etc.). Essa ferramenta também pode ser usada para gerenciar vagas de estacionamento em uma cidade ou área de estacionamento, por exemplo.

Detecção de objetos

A detecção de objetos pela inteligência artificial tem muitos usos. Os sistemas de carros autônomos, por exemplo, precisam ser capazes de identificar veículos e obstáculos de todos os tipos para garantir que a condução ocorra sem problemas e para poder reagir em caso de acidentes. A aprendizagem profunda ou deep learning é um recurso importante porque, ao contrário da aprendizagem automática, oferece maior velocidade e melhor desempenho.

A detecção de objetos também é benéfica para as empresas, especialmente em armazéns e lojas, para detectar itens ausentes ou monitorar seus movimentos.

Contagem de fluxos de clientes

Além disso, o treinamento de redes de aprendizagem profunda vinculadas a softwares específicos leva a recursos de contagem automática e inteligente. Isso economiza uma enorme quantidade de tempo e é muito mais eficiente do que a contagem manual ou a contagem por meio de portais. As câmeras de vigilância por vídeo podem, portanto, ter uma função dupla, produzindo estatísticas ou prevendo o tráfego humano ou rodoviário, por exemplo.

Além do aspecto de segurança, elas podem ser úteis para departamentos de marketing e diretores de empresas. Elas podem ser usadas para descobrir se uma campanha de comunicação foi bem-sucedida, se é necessário fechar ou abrir uma loja em um determinado horário, se o horário de trabalho dos funcionários precisa ser reorganizado ou até mesmo recrutado, ou se a exposição dos produtos é eficiente. Eles também podem fornecer uma análise preditiva do comportamento do cliente.

Deep Learning: uma necessidade para o monitoramento por vídeo em lojas de varejo

As novas funções inteligentes também facilitam o trabalho dos varejistas, gerentes e guardas de segurança. Os furtos estão explodindo em todos os tipos de lojas: supermercados, farmácias, mercearias, lojas de cosméticos, lojas de roupas e nos mais diversos comércios.

Por causa da inflação, a maioria dos estabelecimentos já percebeu essa tendência e o fato de que ela afeta todas as populações: de menores a idosos. Não existe um perfil típico entre os ladrões de lojas. É por isso que a demanda por monitoramento inteligente por vídeo é tão forte. Ela ajuda a reduzir as perdas e, ao mesmo tempo, cumpre as regras rígidas de uso ditadas pela lei.

Os algoritmos nos quais o software de segurança de varejo, como a Veesion se baseia, usam aprendizado de máquina (Machine Learning) e aprendizado profundo (Deep Learning) para :

• Detectar gestos suspeitos: Movimentação de itens em bolsos, mangas, capacetes de motocicletas, carrinhos de bebê, etc.;
• Rastrear movimentos de produtos: detectar a remoção de grandes quantidades de itens das prateleiras;
• Reduzir alarmes falsos: Os dispositivos de segurança baseados em aprendizagem profunda aprendem com seus erros. Ao fornecer informações sobre esses erros, eles modificam sua análise para que não cometam o mesmo erro novamente.

Embora a aprendizagem profunda seja o resultado de um trabalho complexo e produza resultados igualmente complexos, ela também é extremamente fácil de aprender. A Veesion, por exemplo, pode ser implementada usando os sistemas de segurança existentes. Além disso, os alertas podem ser facilmente recebidos no smartphone ou tablet do gerente ou agente de segurança, levando em conta as necessidades e os recursos específicos de cada empresa.

Além disso, o monitoramento por vídeo é altamente regulamentado por lei. O uso da aprendizagem profunda para a segurança na loja deve atender aos desafios da proteção de dados. Por exemplo, o reconhecimento de indivíduos e a gravação de clientes são proibidos. Além disso, a tecnologia em questão não deve ser usada para monitorar o trabalho dos funcionários. Por fim, os dispositivos não tomam nenhuma decisão: é sempre o ser humano que faz o julgamento final. Essa é a base sobre a qual nosso software Veesion funciona.

Em conclusão, a aprendizagem profunda abre novos horizontes graças ao seu poder de computação e à sua análise avançada de imagens de vigilância por vídeo. Situações complexas são processadas em tempo real, permitindo uma resposta imediata a um incidente. As aplicações vão além da simples vigilância, contribuindo paralelamente para a segurança pessoal, a organização de espaços e até mesmo campanhas de marketing. Portanto, a aprendizagem profunda é um desenvolvimento tecnológico que não pode ser ignorado atualmente na maneira como abordamos e gerenciamos a segurança hoje em dia.