Scan-Sentry è un sistema di intelligenza artificiale sviluppato in collaborazione con Datalogic SpA, leader mondiale nel settore dell'acquisizione automatica dei dati e dei mercati di automazione industriale, per contrastare il fenomeno dei furti nei supermercati, con particolare attenzione alle postazioni di self-checkout. Il sistema utilizza tecniche avanzate di Computer Vision e Deep Learning per monitorare il comportamento dei clienti e rilevare tentativi di frode in tempo reale, fornendo un supporto efficace al personale di sicurezza.
Scan-Sentry analizza i flussi video provenienti da più telecamere per individuare azioni sospette, come la mancata scansione dei prodotti. Inoltre, il sistema è progettato per rispettare le normative sulla privacy e per garantire un monitoraggio efficace senza violare i diritti dei clienti. L’obiettivo principale è offrire un modello scalabile e adattabile a diversi contesti commerciali, migliorando la sicurezza e riducendo le perdite economiche.
Illustrazione del sistema Scan-Sentry
Scan-Sentry è un sistema modulare composto da diversi componenti, ognuno con un ruolo specifico nell’analisi del comportamento dei clienti.
I principali moduli:
- Modulo di rilevamento delle mani e degli oggetti: identifica la posizione delle mani dei clienti e il loro movimento durante il processo di scansione, consentendo di rilevare eventuali azioni sospette.
- Modulo di riconoscimento delle azioni: utilizza tecniche di Action Recognition per analizzare le micro-azioni compiute dai clienti e individuare schemi di comportamento anomali.
- Modulo di riconoscimento degli oggetti: verifica che l’oggetto scansionato corrisponda effettivamente a quello visualizzato dalle telecamere.
- Monitoraggio in tempo reale: il sistema analizza le operazioni di self-checkout in tempo reale, garantendo un rilevamento immediato di eventuali tentativi di frode.
- Multi-camera tracking: utilizza più telecamere per migliorare la precisione dell’analisi e ridurre i falsi positivi.
- Conformità alle normative sulla privacy: il sistema è progettato per rispettare le linee guida europee sull’IA, garantendo trasparenza, affidabilità e protezione dei dati personali.
- Modello adattabile: il sistema può essere personalizzato per diversi contesti di vendita al dettaglio, migliorando la sicurezza senza compromettere l’esperienza del cliente.
- Rilevamento automatico dei furti nei self-checkout dei supermercati.
- Monitoraggio e analisi del comportamento dei clienti per migliorare la sicurezza.
- Ottimizzazione della gestione del personale di sicurezza nei punti vendita.
Spazio di classificazione di oggetti diversi: la separazione tra i punti che rappresentano i due prodotti, grazie ad un appropriato allenamento di Scan-Sentry, ne permette la corretta classificazione
Scan-Sentry è stato testato con successo attraverso l’uso di dati provenienti dal dominio di interesse, dimostrando la sua efficacia nel monitorare le casse automatiche. Il sistema permette di individuare e segnalare in tempo reale un comportamento non conforme, consentendo al personale del supermercato di intervenire a supporto della corretta esecuzione della procedura di acquisto.
Durante le fasi di test, Scan-Sentry ha mostrato un’elevata precisione nel rilevare i diversi schemi di comportamento anomalo, riducendo significativamente il numero di falsi positivi.
Questo permette di migliorare la gestione della sicurezza nei supermercati e ottimizzare le strategie di prevenzione dei furti.
Grazie a Scan-Sentry, i punti vendita possono implementare una sorveglianza intelligente ed efficiente, riducendo le perdite e garantendo un’esperienza di acquisto sicura e trasparente per tutti i clienti.
Questo progetto è un esempio perfetto di come la collaborazione tra industria e università possa portare allo sviluppo di soluzioni innovative a beneficio dell'intera società. Il Centro AIRI e DataLogic si impegnano a continuare la loro collaborazione per sviluppare tecnologie all'avanguardia che possano migliorare l'esperienza di acquisto dei clienti e aiutare i supermercati ad affrontare l'annoso problema del taccheggio.
DataLogic SpA
In fase di brevettazione
Visualizzazione dell'output del rilevatore di oggetti e mani. Il quadrato rosso circonda la mano destra, quello blu la mano sinistra. Il cerchio verde indica il rilevamento dell'oggetto manipolato