Computer Vision

Insights in tempo reale sulla Loss Prevention grazie a intelligenza artificiale e Machine Learning

La tecnologia di Computer Vision di Sensormatic Solutions offre insights operativi basati sui migliori modelli di intelligenza artificiale (IA) e Deep Learning.

Le nostre soluzioni di Computer Vision sono create in collaborazione con Intel e Google e ottimizzate specificamente per il retail utilizzando gli algoritmi IA proprietari di Sensormatic IQ. Ogni analisi è sviluppata tenendo conto dei principi che consideriamo fondamentali per il successo: incremento delle vendite, riduzione dei rischi, ottimizzazione della manodopera e miglioramento dell'esperienza d'acquisto.

Gli insights in tempo reale su casi d'uso specifici del retail consentono di prendere decisioni informate e adottare un approccio più proattivo alla risoluzione dei problemi.
I modelli di analisi possono essere facilmente aggiunti e rimossi per concentrarsi di volta in volta su ciò che è più importante per soddisfare le esigenze aziendali. Vengono costantemente sviluppate nuove analisi per rispondere alle principali problematiche del retail.
È possibile utilizzare il sistema di telecamere esistente e un dispositivo smart hub per adottare soluzioni economicamente vantaggiose e facili da distribuire.

Risultati di Loss Prevention misurabili

Differenze inventariali e criminalità organizzata nel retail (ORC) obbligano gli operatori del settore a cercare soluzioni per contrastare queste minacce, senza sovraccarica il personale nel punto vendita. La nostra suite completa Computer Vision Analytics può svolgere un ruolo importante nella Loss Prevention e nel mantenimento di un ambiente sicuro e protetto, in quanto le analisi offerte sono sviluppate in modo specifico per risolvere alcuni dei problemi più critici della Loss Prevention.

computer vision shelf sweep animation frame

Shelf Sweep Detection

Molti retailer stanno rilevando un aumento delle perdite dovute ad attività di taccheggio dagli scaffali. Con questo modello di analisi, è possibile monitorare l'attività sugli scaffali per rilevare quando un numero prestabilito di articoli viene rimosso tutto in una volta dallo scaffale e consentire al personale del punto vendita di adottare misure idonee a prevenire i furti.

È anche possibile configurare il modello per essere avvisati della necessità di rifornire articoli specifici su uno scaffale o quando un articolo di alto valore viene prelevato da uno scaffale. Questo per consentire al personale di monitorare meglio gli articoli ed offrire ai clienti un'assistenza maggiore, se necessario..

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computer vision group detection animation frame

Allarme in caso di rilevamento di gruppi

Sapere quando gruppi di persone si affollano in un'area specifica o all'entrata di un punto vendita può essere d'importanza critica per individuare ed eventualmente impedire potenziali attività criminali o furti. Questi spostamenti di gruppi sospetti vengono segnalati in tempo reale per un approccio più preventivo alla Loss Prevention.

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computer vision vehicle alert animation frame

Avviso veicoli

Garantire che l'area di parcheggio sia sicura e che non si verifichino attività criminali in quest'area è di fondamentale importanza per la Loss Prevention. Con la funzionalità di Avviso veicoli è possibile individuare le auto parcheggiate per un periodo di tempo più lungo di quello prestabilito o in un'area non autorizzata. Questa analisi può inoltre fornire i tempi medi di permanenza dei veicoli, dati utili per le metriche BOPIS (Buy Online, Pickup In Store, Acquisto online, ritiro nel punto vendita).

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computer vision loitering monitoring animation frame

Monitoraggio della permanenza in determinate aree

Le attività criminali spesso si verificano dopo il normale orario di lavoro, rendendo più difficile per i retailer individuarle e reagire. Con questo modello di analisi è possibile monitorare la presenza di persone in aree a basso traffico e dopo l'orario di lavoro, e ricevere notifiche quando viene rilevato un traffico anomalo di persone.

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merchandise display wall holding multiple brands and varieties of video surveillance cameras

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