Analiza wideo i nadzór: wykrywanie porzuconych przedmiotów przy użyciu AI
Wykrywanie porzuconych przedmiotów w środowisku centrum handlowego zaczyna się od jasnej definicji. Odnosi się do oprogramowania, które wykrywa nieruchomy przedmiot pozostający w przestrzeni publicznej przez określony czas i który może być porzuconym przedmiotem lub po prostu zapomnianą rzeczą osobistą. W centrach handlowych środowisko jest złożone. Przez sklepy, pasaże i strefy gastronomiczne przemieszcza się wiele przedmiotów i osób. Analiza wideo pomaga personelowi monitorować aktywność i identyfikować pozostawione bez nadzoru przedmioty. Visionplatform.ai wykorzystuje analizę wideo opartą na AI działającą na istniejącym monitoringu CCTV, aby przekształcić kamery w operacyjne czujniki. To podejście służy zwiększeniu bezpieczeństwa i automatyzacji publikowania zdarzeń dla zespołów operacyjnych i ochrony.
Analiza wideo służąca do wykrywania pozostawionych przedmiotów opiera się zarówno na rozpoznawaniu na poziomie klatek, jak i na logice uwzględniającej czas. Najpierw system ustala, czy pojawił się obiekt, a następnie czy ten obiekt pozostaje nieruchomy dłużej niż dozwolony próg. Po drugie analizuje wskazówki kontekstowe, takie jak osoby w pobliżu, wzorce ruchu i znane ścieżki. Wykrywanie pozostawionych przedmiotów w czasie rzeczywistym ma znaczenie, ponieważ opóźniona reakcja w zatłoczonych centrach handlowych może stanowić potencjalne zagrożenie dla klientów i personelu. Dla autorytatywnego kontekstu Lalonde zauważa, że gotowość technologii poprawiła się dzięki szerokim testom i obserwacjom w rzeczywistych warunkach („Technologia wykrywania porzuconych i pozostawionych przedmiotów”). Badanie pokazuje, że dziedzina zmierza w kierunku użycia operacyjnego i dostarcza wskazówek projektowych dla przestrzeni publicznych, takich jak centra handlowe.
Zespoły ochrony zyskują szybkie rozeznanie w sytuacji, a zespoły operacyjne otrzymują dane dla systemów biznesowych. Na przykład strumienie z Visionplatform.ai mogą przesyłać zdarzenia do VMS lub potoków MQTT, dzięki czemu sklepy mogą reagować, rejestrować incydenty i usprawniać codzienne operacje. To połączenie nadzoru, bezpieczeństwa i analizy wideo skraca czas przeglądu ręcznego. Pomaga też zespołom ochrony skupić się na rzeczywistych incydentach, a nie na statycznym bałaganie czy przedmiotach powodujących uciążliwości. W rezultacie centra handlowe poprawiają szybkość reakcji i wzmacniają poziom bezpieczeństwa, zachowując jednocześnie lokalne przechowywanie wideo i modeli w celu zgodności.
System wykrywania obiektów z użyciem AI i uczenia głębokiego
Nowoczesne systemy wykrywania obiektów opierają się na uczeniu głębokim w celu identyfikacji i lokalizacji wielu obiektów w strumieniach wideo. W ich centrum znajdują się splotowe sieci neuronowe (CNN), które uczą się wyglądu, kształtu i kontekstu. Modele te pozwalają systemowi wykrywania obiektów rozpoznawać przedmioty takie jak bagaż, walizki czy plecaki oraz klasyfikować je jako przedmioty osobiste lub podejrzane. Algorytmy uczenia głębokiego wspierają fuzję cech przestrzennych i czasowych, dzięki czemu system potrafi wykrywać obiekty nawet gdy ludzie poruszają się wokół nich. Taka architektura wspiera klasyfikację wspomaganą AI i pomaga zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów poprzez lepsze rozumienie kontekstu.
W praktyce systemy łączą wygląd obiektu z sygnałami ruchu. Cechy przestrzenne odzwierciedlają wygląd i rozmiar obiektu. Cechy czasowe rejestrują, jak długo obiekt pozostaje statyczny i czy osoby w pobliżu opuszczają obszar. To połączenie wskazówek pozwala na precyzyjne wykrywanie i wspiera zaawansowaną analizę obiektów, taką jak śledzenie i re-identyfikacja między kamerami. Badania raportują dokładności wykrywania na poziomie 75–90% w centrach handlowych i obiektach o porównywalnym charakterze. Na przykład połączone podejście przestrzenno-czasowe osiągnęło około 80% dokładności dla podejrzanych zachowań, w tym pozostawionych przedmiotów, w badaniach w centrach handlowych (Ekspercki system nadzoru wideo do wykrywania podejrzanych zachowań w czasie rzeczywistym w centrach handlowych).
Poza dokładnością inne kluczowe metryki obejmują fałszywe pozytywy, fałszywe negatywy, opóźnienia oraz przepustowość na GPU lub urządzeniach brzegowych. Modele AI i komputerowego widzenia muszą także wspierać ponowne trenowanie na nagraniach specyficznych dla danego miejsca, aby identyfikować obiekty w zatłoczonych scenach i wykrywać obiekty przy słabym oświetleniu. Visionplatform.ai pozwala zespołom wybrać model z biblioteki lub zbudować nowy od podstaw przy użyciu lokalnych nagrań z VMS. Takie podejście zmniejsza zależność od dostawcy i chroni prywatność danych, jednocześnie poprawiając dopasowanie modelu do konkretnego miejsca. Gdy trzeba wykryć obiekty i podjąć działania, właściwe połączenie CNN-ów, fuzji czasowo-przestrzennej i lokalnego retreningu zapewnia solidną, skalowalną wydajność.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Wykrywanie w czasie rzeczywistym porzuconych i pozostawionych toreb z wykorzystaniem oprogramowania analitycznego
Analiza przestrzenno-czasowa definiuje sposób, w jaki oprogramowanie analityczne znajduje pozostawione torby. Najpierw oprogramowanie modeluje ruch obiektu w czasie. Następnie sygnalizuje przedmioty, które przestają się poruszać, podczas gdy najbliższe osoby odchodzą. Ta logika przestrzenno-czasowa pomaga rozróżnić sytuacje, gdy osoba odkłada torbę i szybko wraca, od sytuacji, gdy przedmiot pozostaje bez opieki dłużej niż skonfigurowane okno czasowe. W praktyce podejście to daje wykrywanie porzuconych przedmiotów w czasie rzeczywistym, które może uruchomić natychmiastowy przebieg działań ochrony.
Oprogramowanie analityczne może zgłosić pozostawioną torbę w ciągu sekund i opublikować powiadomienie w czasie rzeczywistym na pulpitach ochrony, radiostacjach i narzędziach zarządzania incydentami. Dobrze skalibrowany system wykrywa pozostawione paczki i podejrzane przedmioty oraz wysyła jasny alarm z informacją o kamerze, strefie i miniaturce. Obsługuje także łączenie z innymi systemami, dzięki czemu personel ochrony otrzymuje dokładny strumień wideo i lokalizację obiektu. Skraca to czas od wykrycia do reakcji i pomaga skupić się na incydentach potencjalnie zagrażających, zamiast ścigać nieszkodliwe, tymczasowe umieszczenia.
Realne wdrożenia w centrach handlowych i na stacjach kolejowych pokazują korzyści z integracji przepływów alarmowych z rutynowymi operacjami ochrony. Dla szerszego planowania warto zapoznać się z zasobami wyjaśniającymi analitykę dla handlu detalicznego i centrów handlowych, takimi jak strony Visionplatform.ai dotyczące Analityki wideo AI dla centrów handlowych oraz systemów wykrywania pozostawionych przedmiotów stosowanych w oddziałach banków wykrywanie porzuconych przedmiotów w oddziałach banku. Te integracje pokazują, jak system może przekazywać zdarzenia w ustrukturyzowanej postaci do VMS lub strumienia MQTT, aby zespoły ochrony mogły priorytetyzować, triage’ować i archiwizować incydenty.
Badania pokazują również wyzwanie skali: tysiące godzin nagrań dziennie czynią ręczny przegląd niepraktycznym, a automatyczne wykrywanie przy użyciu AI zmniejsza obciążenie poznawcze zespołów (badanie modelu RLCNN). Jednocześnie systemy muszą ograniczać fałszywe alarmy i dostarczać narzędzi do regulacji czułości. To strojenie jest kluczowe, ponieważ wysoki wskaźnik fałszywych pozytywów zalewa personel ochrony zadaniami o niskiej wartości. Dlatego skuteczna analiza przestrzenno-czasowa i przegląd z udziałem człowieka pozostają niezbędne.
Wykrywanie pozostawionych przedmiotów bez dodatkowej instalacji, wykorzystując istniejące kamery
Jednym z najbardziej praktycznych postępów jest możliwość wdrożenia wykrywania pozostawionych przedmiotów bez nowego, kosztownego sprzętu. Przetwarzanie na brzegu i analityka z dostępem do chmury działają na serwerach lub urządzeniach klasy Jetson i przyjmują strumienie RTSP z istniejących kamer bez konieczności gruntownych modernizacji. Podejście to oznacza, że centra handlowe mogą dodać wykrywanie, korzystając ze swojego obecnego CCTV i VMS, unikając kosztownych przewodów lub wymiany kamer. Visionplatform.ai podkreśla tę ścieżkę: platforma współpracuje z kamerami ONVIF/RTSP i integruje się z wiodącymi rozwiązaniami VMS, aby uprościć wdrożenie.
Kalibracja kamer i śledzenie wielokamerowe pozwalają systemowi podążać za przedmiotami w sąsiednich widokach. To śledzenie poprawia precyzję, gdy obiekt przechodzi z jednej kamery na drugą. Dobra kalibracja także zmniejsza liczbę zduplikowanych powiadomień, gdy ten sam statyczny przedmiot pojawia się w nakładających się polach widzenia. Prywatność i suwerenność danych mają znaczenie. Przetwarzanie lokalne utrzymuje wideo na miejscu i wspiera gotowość do przepisów takich jak AI Act UE, podczas gdy przejrzysta konfiguracja i audytowalne logi zdarzeń pomagają w zachowaniu zgodności operacyjnej. To równoważenie pomaga centrom handlowym przyjmować funkcje wykrywania, chroniąc jednocześnie prywatność klientów.
Płynne wdrożenie zwykle przebiega w trzech krokach: ocena pokrycia kamerami, konfiguracja stref wykrywania i timerów oraz strojenie czułości na przykładowych nagraniach. Wiele lokalizacji szybko zauważa mierzalne korzyści, ponieważ modele można dostosować do cech wizualnych miejsca i ponownie wytrenować na nagraniach z VMS. Dla przykładów analityki operacyjnej w kontekstach detalicznych zespoły mogą przeczytać o Analityce wideo AI dla handlu detalicznego. Pokazuje to, jak sensory wizyjne napędzają zarówno bezpieczeństwo, jak i cele biznesowe. Wreszcie, uruchomienie lokalne zmniejsza koszty przepustowości i wspiera audytowalność infrastruktury bezpieczeństwa oraz potrzeby zgodności.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Jak wykrywanie obiektów przez AI identyfikuje pozostawione torby i powiadamia o potencjalnych zagrożeniach
Modele napędzane AI łączą rozpoznawanie obiektów z ramami wykrywania anomalii, aby zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów i przyspieszyć reakcję. System najpierw identyfikuje przedmioty takie jak torby, plecaki, walizki i bagaż. Następnie stosuje reguły behawioralne, aby zdecydować, czy obiekt jest nieruchomy i czy pobliska osoba oddaliła się. W przypadkach dotyczących podejrzanych toreb lub porzuconych paczek analiza uruchamia powiadomienie w czasie rzeczywistym, aby ochrona mogła interweniować. Cel jest prosty: wykryć szybko i dostarczyć dokładny kontekst zespołowi reagującemu.
Wykrywanie anomalii pozwala systemowi uczyć się normalnych wzorców i oznaczać odchylenia. To zmniejsza liczbę fałszywych alarmów w porównaniu ze statycznym progowaniem. Gdy torba jest odłożona na ławce i usunięta przez właściciela po kilku chwilach, model uczy się unikać zbędnych powiadomień. Z drugiej strony, gdy przedmiot pozostanie dłużej niż ustawione okno czasowe lub właściciel oddali się z obszaru, system klasyfikuje go jako pozostawiony przedmiot i eskaluje. W wielu pilotażowych testach systemy przechwytują potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa i poprawiają odzyskiwanie zgubionych rzeczy, dostarczając strażom wyraźne obrazy i znaczniki czasu w czasie krótszym niż pięć sekund od wykrycia do powiadomienia. Dla odniesienia, systemy eksperymentalne w badaniach w centrach handlowych raportowały około 80% dokładności dla podejrzanych zachowań, w tym scenariuszy pozostawionych przedmiotów (Ekspercki system nadzoru wideo).
Ten proces przynosi wymierne korzyści: poprawia efektywność operatorów, skraca czas reakcji i zapewnia bezpieczniejsze środowisko dla klientów. Systemy muszą też integrować się z procedurami ludzkimi, aby personel ochrony potwierdzał incydenty przed wysłaniem patrolu, co obniża liczbę uciążliwych alarmów. Visionplatform.ai wspiera taką integrację, przesyłając ustrukturyzowane zdarzenia do stosów bezpieczeństwa i systemów biznesowych, a nie tylko wysyłając alarmy. To pozwala zespołom budować pulpity, ścieżki audytu i zautomatyzowane sekwencje reakcji zgodne z regułami miejsca i wymaganiami zgodności.
Przyszłość widzenia komputerowego i oprogramowania analitycznego do wykrywania podejrzanych przedmiotów
Przyszłe postępy poprawią odporność na zasłanianie i słabe oświetlenie. Nowe rodziny modeli i podejścia treningowe pomogą wykrywać statyczne przedmioty za tłumem, pod ławkami i w zacienionych korytarzach. Fuzja wielokamerowa, gdzie strumienie łączą się w bogatszy model przestrzenny, ułatwi śledzenie obiektów między strefami i w czasie. Analityka predykcyjna może również przewidywać ryzykowne umieszczenia poprzez analizę wzorców przepływu i gęstości zanim obiekt zostanie pozostawiony. W miarę rozwoju tych możliwości systemy będą lepiej priorytetyzować incydenty, które mogą stanowić zagrożenie dla bezpieczeństwa.
AI podniesie dokładność, pozostając jednocześnie wydajną na tyle, by działać na urządzeniach brzegowych. Badacze oczekują też większej liczby trenowań specyficznych dla danego miejsca, aby modele dopasowywały się do układów sklepów i zachowań klientów. Ten trend wspiera zarówno bezpieczeństwo w przestrzeniach publicznych, jak i szersze zastosowania operacyjne, które przekształcają kamery w sensory. W kontekstach transportowych oznacza to prawdziwe zastosowanie wielodomenowe: te same techniki działają na stacjach kolejowych i lotniskach, jak i w centrach handlowych. Przy starannym projektowaniu centra handlowe będą mogły zautomatyzować rutynowy nadzór, pozostawiając ludzi w pętli decyzyjnej do oceny.
Wreszcie przyszłość podkreśla integrację z istniejącą infrastrukturą bezpieczeństwa, audytowalne logi dla zgodności oraz elastyczne strategie modelowe, które pozwalają zespołom budować lub udoskonalać modele na ich nagraniach. Łącząc uczenie głębokie z przemyślanymi operacjami, wykrywanie obiektów napędzane AI będzie nadal redukować ryzyko, usprawniać reakcję i wspierać zarówno bezpieczeństwo fizyczne, jak i wywiad biznesowy w przestrzeniach publicznych. Dla zespołów szukających przykładów praktycznych, zobacz strony Visionplatform.ai dotyczące handlu detalicznego i integracji z Milestone dla banków i sklepów, aby dowiedzieć się, jak podejście „kamera jako sensor” skalowało się w rzeczywistych wdrożeniach Milestone XProtect dla sklepów detalicznych.
FAQ
Co to jest wykrywanie pozostawionych przedmiotów?
Wykrywanie pozostawionych przedmiotów to funkcja oparta na wideo, która wykrywa przedmioty pozostające nieruchomo w przestrzeni publicznej przez określony czas. Pomaga zespołom ochrony szybko zidentyfikować scenariusze porzuconych przedmiotów, aby mogły zareagować.
Jak AI poprawia wykrywanie obiektów w centrach handlowych?
AI dodaje rozpoznawanie wzorców i rozumowanie czasowe do strumieni kamer, dzięki czemu system może identyfikować obiekty i ich zachowanie w czasie. To zmniejsza potrzebę ręcznego monitorowania oraz zwiększa szybkość i dokładność powiadomień.
Czy te systemy mogą działać na istniejących kamerach?
Tak. Wiele rozwiązań działa na strumieniach RTSP/ONVIF z istniejących kamer i integruje się z platformami VMS, dzięki czemu sklepy unikają wymiany sprzętu. Umożliwia to szybkie i opłacalne wdrożenie.
Jak szybko generowane są powiadomienia w czasie rzeczywistym?
Powiadomienia mogą być generowane w ciągu sekund od momentu, gdy obiekt zostanie uznany za pozostawiony, w zależności od opóźnień i konfiguracji. Integracje mogą przesyłać zdarzenia do pulpitów, radiostacji i systemów incydentów, przyspieszając reakcję.
Czy systemy generują wiele fałszywych alarmów?
Modele „po wyjęciu z pudełka” mogą generować fałszywe alarmy, ale analiza przestrzenno-czasowa i wykrywanie anomalii znacząco je redukują. Strojenie specyficzne dla miejsca i ponowne trenowanie na lokalnych nagraniach dodatkowo ogranicza uciążliwe powiadomienia.
Czy te systemy są zgodne z przepisami dotyczącymi prywatności?
Tak — gdy są skonfigurowane do przetwarzania lokalnego, przechowują wideo i dane treningowe lokalnie, aby wspierać wymagania RODO i podobne. Audytowalne logi i przejrzysta konfiguracja również pomagają w gotowości regulacyjnej.
Czy system wykryje małe przedmioty, takie jak portfele?
Wydajność zależy od rozdzielczości i kąta kamery; duże przedmioty, takie jak plecaki i walizki, są łatwiejsze do wykrycia niż bardzo małe przedmioty. Lepsze pokrycie i wyższa rozdzielczość strumieni poprawiają wykrywalność mniejszych pozostawionych przedmiotów.
Jak zespoły ochrony reagują na powiadomienie?
Powiadomienia zawierają lokalizację kamery, miniaturki i znaczniki czasu, aby zespoły mogły zweryfikować zdarzenie i wysłać personel ochrony lub skontaktować się z personelem sklepu. System może także archiwizować incydent do analizy po zdarzeniu.
Czy konieczne jest ponowne trenowanie dla każdego centrum handlowego?
Ponowne trenowanie pomaga dopasować model do konkretnego oświetlenia, wyposażenia i zachowań klientów, ale wiele modeli działa dobrze po drobnej kalibracji. Platformy umożliwiające trenowanie na nagraniach lokalnych poprawiają dokładność w czasie.
Gdzie jeszcze stosuje się tę technologię?
Poza centrami handlowymi te same metody stosuje się na stacjach kolejowych i lotniskach, w sklepach detalicznych, bankach i innych miejscach publicznych, gdzie pozostawione przedmioty mogą stanowić ryzyko. Technologia wspiera zarówno zastosowania bezpieczeństwa, jak i operacyjne w tych środowiskach.
