Как видеоаналитика помогает снизить кражи в ритейле?

Сегмент ритейла очень большой — это и продуктовые магазины, и сети одежды, и много чего еще. А проблемы у всех плюс-минус одинаковые - кражи и порча имущества. Для решения этих проблем мы разработали коробочные кейсы - о них я и расскажу в статье. 

С развитием торговых сетей, увеличением их площадей и огромным потоком посетителей тема предотвращения краж для владельца бизнеса становиться актуальна как никогда.

Воровство наряду с рыбной ловлей является одним из древнейших занятий, и также как сфера безопасности не стоит на месте, так и опытные воришки придумывают разные изысканные лазейки для обогащения. 

Выделяют несколько основных групп людей, совершающих кражи:

1. Организация со стажем – это люди, которые строят целый криминальный бизнес и налаживают свои рынки сбыта. Обычно это группа людей, которая окучивают одну и ту же сеть магазинов с момента первого открытия, следят за тенденциями развития и в сфере безопасности;

2. Малолетние преступники – для такой группы людей абсолютно неинтересно нажиться на воровстве, зачастую ими движет азарт, адреналин от совершения противоправных действий или спор в кругу товарищей. Часто такие группировки портят товар в пределах магазина, например, открывают бутылки с водой, делают глоток и ставят обратно на полку;

3. Мамочки с колясками – как ни грустно, но мамы с маленькими детьми в колясках являются одними из тех, на кого стоит обращать более тщательное внимание. Пользуясь прикрытием ребенка, такие особы прячут в отделениях коляски все, что им захочется. Зачастую они не нуждаются в воровстве с целью прокормить семью и совершают такие поступки для отвлечения от насущных проблем;

4. Пенсионеры – такую группу людей можно разделить 50 на 50. Первая половина действительно вынуждена идти на преступление с целью прокормить семью, вторая за имением уймы свободного времени совершает кражи ради развлечения, «чтобы не просиживать штаны дома или на даче». Такие люди хватают мелкие предметы или продукты, которые легко можно спрятать в карман или сумку.

Итак, описав основные воровские направления в ритейле, подытожим цели:

1. Воровство с целью наживы;

2. Воровство ради азарта;

3. Вынужденное воровство исходя из жизненных ситуаций.

Несмотря на душераздирающие истории при поимке преступников, владелец бизнеса ориентирован на развитие своих торговых сетей и прирост прибыли, им принимаются действия, направленные на открытие новых точек продаж и организацию новых рабочих мест, поэтому одной из главных задач является сокращение убытков.

Для предупреждения краж существует множество систем, направленных на предотвращение потерь, но практически все эти системы требуют «обучения» и создания базы данных нарушителей на старте внедрения той или иной системы.

Несмотря на минусы на нулевой отметке, системы безопасности достаточно быстро окупают их внедрение, а учитывая колоссальные темпы развития безопасности и IT сферы в целом, многие эксклюзивные продукты становятся все более доступны в сегменте малого и среднего бизнеса.

Основные интеллектуальные системы безопасности.

Система распознавания лиц

Крайне востребованная в наше время система не только в обеспечении безопасности людей, используемая федеральными органами безопасности, но и активно используется и развивается в сфере ритейла.

Как было сказано ранее на нулевой отметке, в момент внедрения система распознавания лиц работает в основном на пост обработку и начинает активно приносить плоды по мере расширения базы данных с лицами нарушителей. При правильной организации система распознавания лиц в первый месяц работы способна предотвратить потери магазина от 30-40% и до 85% за первый год.

Состав системы. Систему распознавания лиц нельзя назвать бюджетным вариантом защиты своих активов, но эта система безусловно окупает себя после года использования.

В стандартном варианте для организации системы распознавания лиц потребуется сервер, рабочее место администратора, программное обеспечение с аналитикой распознавания лиц и, конечно же, видеокамера высокого разрешения.

Но это не панацея, в быстро развивающемся мире уже сейчас есть возможность обойтись без серверной и клиентской части, а также исключить программное обеспечение, так как существуют видеокамеры высокого разрешения с готовой видеоаналитикой на «борту» самой камеры.

Как работает? Мы определили возможный состав системы, теперь рассмотрим как это работает при варианте установки сервера со специализированным программным обеспечением.

Предположим, что на объекте установлен сервер со специализированным программным обеспечением распознавания лиц. У оператора систем безопасности имеется рабочее место для администрирования и мониторинга системы распознавания лиц. Теперь следует определиться с местами для установки видеокамер для сбора данных по лицам и дальнейшего их анализа в системе распознавания лиц.

Видеокамеры, используемые в системе распознавания лиц обычно применяются отдельно от общей системы видеонаблюдения на объекте, так как имеют правила по их установке для более эффективного получения результата.

Итак, согласно рекомендованным правилам камеры монтируются на входе/выходе торговой площади.

Рекомендованные параметры установки видеокамер: 

С первой установки камер система начинает собирать базу данных с лицами посетителей. Изначально предполагаем, что такой базы у магазина еще нет. Хотя в некоторых крупных сетях, например, в Ашан, Глобус, Леруа Мерлен, Спортмастер и т.д. до внедрения системы сотрудники при поимке воров вели электронную или бумажную фотобазу и вручную сравнивали по камерам и задержанным. Таким образом, первоначальная база в каком-то виде уже была – используя внутренние инструменты программного обеспечения системы распознавания лиц ее можно также оцифровать и экспортировать в базу данных на сервер. С системой распознавания лиц конечный пользователь (клиент) набирает собственную базу данных и потом вправе распространять ее по всей своей сети магазинов.

Для повышения уровня распознавания лиц существуют рекомендованные параметры качества фотографии для занесения в базу данных.

Рекомендации к изображениям при ведении базы данных лиц:

• положение лица должно быть фронтальным;

• при съемке глаза человека должны быть открыты и направлены в объектив камеры или фотоаппарата;

• если человек в очках, то нужно обратить внимание, чтобы оправа не закрывала часть глаз;

• на изображении человек должен быть без головного убора, волосы не должны скрывать часть лица;

• разрешение фотографии лица должно быть не менее 256х256 пикселей

Как только пойманный злоумышленник будет добавлен в систему, программа автоматически начинает проводить сравнительный анализ лиц, попавших в объектив камеры, и лиц из базы данных, в случае совпадения оператор или ответственное лицо клиента получит сигнал на монитор рабочей станции или смс/e-mail оповещение.

Погрешность. На отечественном рынке появляется все больше перспективных и активно развивающихся организаций в сфере безопасности, в том числе и в направлении видеоаналитики. Используя похожие алгоритмы, заложенные в сложном коде распознавания лиц, разработчики конкурируют между собой доводя до совершенства свои программные продукты, предлагая пользователям высокий уровень распознавания лиц, но по факту каждая установленная система часто является эксклюзивом и периодически требует вмешательства разработчиков для ее доработки. 

Таким образом, уровень распознавания лиц у разных производителей разный, но близкий к идеальному решению. У отечественного ПО уровень распознавания достигает до 90-95% при условии выполнения рекомендаций по установке видеокамер и выдерживания требований к качеству эталонной фотографии. У зарубежных разработчиков есть системы с распознаванием до 99%.

Варианты комплектации. Последнее время стало популярным иметь аналитику распознавания лиц без сервера, на самой камере ввиду меньших затрат на оборудование при относительно высоком уровне распознавания. 

В случае с сервером за качество распознавания лиц отвечает программа, установленная на сервере. 

К плюсам можно отнести развертку модуля распознавания лиц уже в действующей системе видеонаблюдения, централизацию баз данных среди всех филиалов и высокий уровень распознавания. Недостатком такой схемы является высокая стоимость сервера и ограничения по добавлению видеокамер на этот сервер.

Данный вариант применим и эффективен в крупных точках продаж со множеством входов и выходов, с уже установленными видеокамерами общего обзора.

Если обратиться за помощью в аналитике к видеокамере, на борту которой имеется видеоаналитика с распознаванием лиц, то данная история будет эффективна и экономически целесообразна в небольших магазинах или предприятиях с одним или двумя входами.

Стоимость решений, конечно же, может варьироваться все зависит от ожидаемого результата и величины магазина/торговой площадки.

Система чеконаложения “Контроль кассовых операций”

Согласно законодательству РФ, все торговые точки должны быть оборудованы кассовыми терминалами. А так как кассы являются последним рубежом для покупателей за этой зоной, требуется тщательное наблюдение со стороны специалистов по безопасности.

Безусловно, установленная система видеонаблюдения очень помогает выявлять нарушителей на всей территории торговых площадей, но человеческий глаз не может охватить всё множество камер выводимых на видеостену, а значит, процессы выявления нарушителей требуют автоматизации и вывода тревожных сообщений операторам безопасности.

Средние и крупные супермаркеты все больше начинают устанавливать кассы самообслуживания. Хитрые воры активизируются и пытаются украсть разными способами: пронести товар мимо сканера, например. Особенно умные берут бутылку дорогого алкоголя, наклеивают сверху штрихкод от жвачки, сканируют на кассе и благополучно выносят бутылку. Охранник стоит рядом, слышит, что пикнуло — значит проблем нет. Чтобы сократить количество таких ситуаций, мы предлагаем ознакомиться с еще одной аналитической видеосистемой - система чеконаложения.

Как работает? В общем, принцип довольно простой, в каждом магазине есть кассы или терминалы оплаты, дополнительно к ним устанавливается совместимое оборудование и специализированное программное обеспечение, которое позволяет сохранять на отдельный сервер операции, проведенные по каждой кассе. В таком виде сотрудники касс или административный персонал может отслеживать в онлайн или оффлайн режимах состояние касс или проверить действия определенного кассира. Но зачастую сложно сделать определенный вывод о каком-либо нарушении, опираясь только на цифры, выведенные на экран, куда проще поймать негодяя за руку, предоставив видеодоказательство с его действиями на кассе. Именно для этого была разработана и активно развивается интеграция кассовых аппаратов с системой видеонаблюдения. С точки зрения физики интеграция происходит на программном уровне между двумя системами. Для реализации такой схемы потребуется приобретение дополнительных лицензий и установка модулей на сервера видеонаблюдения.

По большому счету интеграция между серверами касс и видеонаблюдения для конечного пользователя, оператора, выглядит, как картинка с видеокамеры с наложенным на нее текстом:

Как мы видим на картинке, оператору доступно изображение со штатной камеры, установленной над кассой, на камере с левой стороны наложен текст с кассового аппарата. Текст состоит из информации, которую передает сервер касс, и она идентична информации, напечатанной на бумажном чеке. Данный вид доступен не только при онлайн просмотре, но и в архиве.

Так как текст является метаданными, они автоматически попадают в базу данных сервера и хранятся там, что позволяет вывести статистический отчет за какой-либо период по кассе, кассиру, включить фильтр по словам в чеке и вывести информацию с нужной камеры и нужным чеком из архива в том месте, где произошло совпадение по искомому слову.

Определив, что наложенный текст - это данные, хранимые на сервере видеонаблюдения, мы можем использовать данную возможность для настройки оповещения в автоматическом режиме. В случае выявления подозрительных действий, например, оповестить оператора или администратора системы выводом изображения и подачей звукового сигнала при появлении в чеке таких слов, как «отмена чека», «отмена товара» или настроить оповещение при сканировании любого артикула, занесенного в систему касс магазина. Данные оповещения помогают в онлайн режиме предотвратить кражу товара.

Не секрет, что рабочий персонал на кассах время от времени пытается придумать разного рода схемы, чтобы обогатиться на своем работодателе. К таким схемам можно отнести, например, сговор с покупателем и пробить за определенную сумму товар меньшей цены, чем его фактическая стоимость, просто отсканировав другой товар. Такие махинации обычно определяются уже постфактум и в качестве доказательной базы для правоохранительных органов помогает видеофрагмент с наложенным на него чеком с кассы.

Учитывая популярность касс самообслуживания, появляется дополнительная лазейка для воровства. Так, например, можно пронести товар, не отсканировав его, или переклеить на дорогой товар штрих-код от дешевого и пробить его, тем самым нанеся убытки магазину.

Для минимизации подобных краж существует несколько решений от отечественных производителей программного обеспечения видеонаблюдения.

Рассмотрим ряд решений:

1. Не отсканированный товар – модуль видеоаналитики позволяет произвести сравнительный анализ с изображения, полученного с камеры и сравнить с чеком на кассе. Например, человек на кассе самообслуживания пробивает ряд товаров и решил совершить кражу одного из них, сделав вид, что пронес товар перед сканером штрихкода не пробивая товар. В такой ситуации при помощи видеоаналитики система подаст тревожный сигнал оператору и включит лампочку над кассой для привлечения внимания охранника на выходе с касс. 

2. Переклеенные этикетки – модуль позволяет предотвратить потери сигнализируя охраннику включенной лампочкой над кассой. Система разработана для предотвращения потерь на кассах самообслуживания от переклеенных штрихкодов. Например, злоумышленник пробивает дорогую кастрюлю по штрихкоду от апельсина. В таком сценарии система обращает внимание на минимальный чек (до 100 рублей) и минимальный вес товара, в случае выявления нарушения загорается лампочка и охранник должен проверить соответствие пробитого товара в чеке фактически купленному.