一、具体需求：
1、姿势与行为异常识别：检测顾客的异常行为，例如夹带物品、将商品从货架放入包中等动作。
2、异常行为检测：监控顾客长时间逗留、异常交互（如反复拿取同一物品）或藏匿商品的行为。
3、出口防盗系统：在出口通过商品结算记录与实时视频信息进行比对，确保商品全部结算，未支付商品能够被迅速发现。
二、解决方案概述
1、目标检测与姿态识别系统：利用YOLO、OpenPose等技术，实时监控商品从货架移除、藏匿等行为，判断顾客是否存在潜在的偷窃行为。
2、行为模式分析与异常检测：通过AI模型分析顾客的行为路径和交互模式，结合场景数据识别异常行为，必要时触发报警或通知安保。
三、挑战与解决方法
1、环境遮挡或非正常路径行为导致误报：
挑战：部分顾客行为可能因遮挡或异常路径（如绕行货架）导致系统误判。
解决方法：引入多角度摄像头进行监控，避免单一视角引发的识别盲区；同时结合数据交叉验证（如结合结算数据和实时监控数据），降低误报率。
2、隐私保护与顾客体验：
挑战：防盗监控系统需要平衡顾客隐私与安全需求，避免顾客感到被监视而产生不适。
解决方法：系统设计中注重数据匿名化处理，仅针对异常行为记录和分析，同时强化安保工作人员的服务意识。
四、技术实现
1、姿势与行为检测：采用深度学习目标检测模型（如YOLO、Faster R-CNN）实时检测顾客与商品的交互动作，分析是否存在将商品藏匿于衣物或包中的行为。使用姿态检测技术（如OpenPose）分析行为轨迹，判断是否存在夹带或其他异常动作。
2、异常行为检测：通过行为模式分析模型（如LSTM、Transformer）对顾客长时间逗留、异常路径行为进行监控，例如在高价值商品区域反复徘徊。将行为数据与场景分析结合，判断是否需要触发安保通知。
3、出口防盗验证：在出口处设置商品结算验证系统，通过计算机视觉技术，将结算记录与摄像头抓拍到的商品信息进行对比。若发现未支付商品，则实时触发报警，并通知相关工作人员进行处理。
五、核心技术
1、目标检测：通过YOLO、Faster R-CNN等模型，实时跟踪商品离架动作。
2、姿态检测：利用OpenPose等技术分析顾客行为，判断是否存在夹带或藏匿物品动作。
3、行为模式分析：使用时间序列分析模型（如LSTM）分析顾客在特定区域的行为轨迹和模式，识别异常情况。
4、结算验证：通过计算机视觉和商品结算记录比对，快速定位未支付商品。
六、效益分析
1、降低商品损失率：通过实时防盗系统，显著减少商品因偷窃行为导致的损失，提升商场运营效益。
2、提高安保效率：系统化的防盗方案减少安保人员的工作压力，使其能够将精力集中于关键问题处理上。
3、提升顾客信任：通过保障商场物资安全，增强顾客对商场管理和服务质量的信任，间接提升顾客忠诚度。
