Winkeliers hebben altijd al te maken gehad met diefstal, maar het afgelopen jaar spande de kroon. In 2023 werd bijna 45.000 keer aangifte gedaan bij de politie. Dat is het hoogste aantal in tien jaar tijd. Om diefstal tegen te gaan, wordt steeds vaker slimme technologie ingezet, zoals AI-driven videoanalyse. Op welk gebied deze technologie kan ondersteunen, wordt in dit artikel beschreven door VAIBS.

Eerst even terug naar die explosieve groei van afgelopen jaar. Want de toename van het aantal diefstallen, brengt een aanzienlijke financiële schade met zich mee voor ondernemers. Volgens Branche-organisatie INretail verdwijnt ongeveer 1 procent van de omzet door diefstal. Om dat percentage in perspectief te zetten: een gemiddelde supermarkt heeft een jaarlijkse omzet van 7 miljoen euro. Dat betekent een gemiddelde schade van maar liefst 120.000 euro per supermarkt, per jaar. Wat de oorzaak is van die explosieve toename van het aantal diefstallen, is volgens de politie nog onbekend. Wel wordt het in verband gebracht met de dure tijden waarin we op dit moment leven.

Videobewaking alléén schiet te kort
Om diefstal terug te dringen, worden al jarenlang verschillende technieken ingezet. Videobewaking is misschien wel de bekendste. Helaas is deze technologie lang niet altijd waterdicht. In de praktijk blijkt het namelijk onmogelijk om gedurende de hele dag videobeelden te monitoren. Het is arbeidsintensief, daardoor zeer kostbaar en de kans op fouten is aanzienlijk. Gelukkig heeft de ontwikkeling van Video AI Analytics mogelijkheden gebracht om de problematiek rondom winkeldiefstal aan te pakken. Maar wat is Video AI Analytics precies?
Video AI Analytics is het proces waarbij slimme algoritmen worden ingezet om betekenis te geven aan videobeelden. Hierdoor is het systeem in staat om automatisch te herkennen wat er binnen een bepaald gezichtsveld plaatsvindt. Videoanalyse-software maakt onderscheid tussen verschillende objecten en herkent bepaalde activiteiten of gedragingen die een gebruikersreactie of een melding triggeren. Simpel gezegd zet de software videobeelden dus om in data, waar betekenis aan gegeven kan worden. Bijvoorbeeld: iemand steekt een artikel uit de winkel in zijn of haar zak, alarmeer winkelpersoneel.

Diefstal detecteren met bestaand camerasysteem
Een Video AI Analyticssysteem opereert als onafhankelijk systeem en analyseert dus real-time en/of historisch beeldmateriaal. Dit betekent dat het in te zetten is in combinatie met een bestaand cameranetwerk. Het maakt het CCTV-systeem als het ware slim. De technologie stelt winkeliers in staat om diefstalgedragingen gemakkelijker en geautomatiseerd te identificeren, snel te reageren en uiteindelijke diefstal te voorkomen. Door gebruik te maken van slimme zoekfilters, is het zoeken in uren aan beeldmateriaal ook gemakkelijk mogelijk wanneer dit wenselijk is. En dat alles, terwijl de privacy van klanten wordt beschermd via privacyfilters. Naast het verminderen van diefstal en de bijbehorende kosten voor winkeliers, draagt het gebruik van AI-video-analyse in winkelruimtes bij aan het verbeteren van de veiligheid en het garanderen van gemoedsrust voor klanten en medewerkers.
Het open karakter van een Video AI Analyticssysteem maakt het mogelijk om realtime meldingen te ontvangen op ieder gewenste manier. Denk aan meldingen via e-mail, sms en app of via een VMS- of PSIM-systeem. Hierdoor is de winkelier vrij om te bepalen op welk device winkelpersoneel gealarmeerd kan worden. Wel zo handig als dat op de werkvloer staat. Ook kan een externe meldkamer betrokken worden bij de verificatie van de detecties.

Meer dan diefstaldetectie alleen
Video AI Analytics gaat verder dan diefstal alleen. Zoals bovenstaand benoemd is de techniek in staat te begrijpen wat er op beeld gebeurt. Dit kan natuurlijk zeer breed toegepast worden. De meest voorkomende toepassingen van Video AI Analytics in de detailhandel, naast diefstaldetectie, hebben betrekking op onder meer inzicht op de winkelvloer.
Videobeelden bevatten enorm veel data die goud waard is voor optimalisering van de winkelvloer. Personen en genereer heatmaps kunnen worden gegenereerd om inzicht te krijgen in bijvoorbeeld winkelend verkeer. Waar stoppen klanten wel in de winkel om te kijken en waar niét? De winkelier kan daarnaast de demografie van het winkelend publiek analyseren en daar promoties op afstemmen.

Tracking
Voorkomen is beter dan genezen. Ook op het gebied van diefstal natuurlijk. Met Video AI Analytics is het mogelijk om personen te tracken op basis van uiterlijke kenmerken zoals kleding of bijvoorbeeld een rugtas. Zo ontstaat inzicht in waar een persoon op welk moment is (geweest).
Een andere interessante functie is Video Search. Deze maakt het mogelijk om via slimme zoekfilters binnen enkele seconden bepaalde personen of situaties terug te vinden in uren aan beeldmateriaal. Dit scheelt veel tijd en helpt bij de zoektocht naar een mogelijke dief of bijvoorbeeld een weggelopen kind.
Zoals wel duidelijk, zijn de mogelijkheden van Video AI Analytics voor de retail dus eindeloos.

Na het lezen van dit artikel benieuwd wat Video AI Analytics voor uw winkel kan betekenen in de strijd tegen winkeldiefstal? Neem contact op met één van de specialisten van VAIBS of bekijk de overzichtspagina met oplossingen voor de retailsector.