Компании, которые управляют торговыми центрами, должны заранее готовиться к грядущим праздникам. По оценкам Национального фонда розничной торговли, для некоторых торговых предприятий, 30% годовой выручки приходится на период зимних каникул. Большие скопления людей и перегрузка покупателей, в сочетании с ростом количества краж (что могут совершаться потребителями или персоналом) требуют, чтобы менеджеры по безопасности активизировали усилия. Лучшая безопасность в торговом центре полезна для всех: владельцев, продавцов и покупателей.

Одним из способов обеспечения лучшей защиты ТЦ и отслеживания запасов товара в праздничные дни, считается улучшение существующей инфраструктуры безопасности, желательно до наступления праздников. Здесь стоит учитывать профессиональную подготовку сотрудников службы безопасности, их достаточное количество, а также производительность камер видеонаблюдения.

Оптимизация видеонаблюдения для повышения безопасности

Как и магазины розничной торговли, многие торговые центры используют сети камер видеонаблюдения. Понятно, что ТЦ гораздо сложнее отслеживать, поскольку они охватывают большую территорию и характерны сложными строительными конструкциями, в сравнении с розничными магазинами. В торговых центрах есть несколько входов и выходов, площадей, лобби, фуд-кортов, парковок, служебных офисов и коридоров. Сотрудники службы безопасности не могут эффективно контролировать каждую камеру в режиме реального времени, и персоналу требуется много времени, чтобы просмотреть отснятый материал после инцидента, когда необходимо выполнить так много дополнительной следственной работы. Количество отснятого видео может быть огромным для ручного просмотра и эффективного сканирования. Кроме того, человеческие наблюдения могут быть подвержены ошибкам, и, как следствие, большинство видеоматериалов не используется должным образом.

Торговые центры обращаются к технологии анализа видеоконтента (VCA), чтобы продуктивнее использовать комплексы видеонаблюдения. VCA, основанная на технологиях Deep Learning и искусственного интеллекта, обрабатывает видео, идентифицирует объекты в видеоряде (люди, транспортные средства и другие предметы) и индексирует их, для легкого поиска и анализа.

Увеличение времени отклика с оповещениями в реальном времени

Видеоаналитика повышает ситуационную осведомленность в плане безопасности, уведомляя менеджеров в режиме реального времени об обнаружении аномальных происшествий или подозрительных лиц, объектов или поведения. Когда группы безопасности знают, какой нормативной деятельности ожидать, они могут настроить оповещения, чтобы получать их при обнаружении нерегулярной активности, которая может требовать ответа. Например, оповещения на основе подсчета запустятся, когда конкретное количество людей выявляется в заранее установленной области, в течение определенного периода времени. Служба безопасности может ссылаться на данные о типичном движении в ТЦ для определения этих предупреждений, с учетом ожидаемых пиков активности. Когда в зоне образуется больше людей, чем ожидалось, операторы получат уведомление и смогут должным образом оценить ситуацию, чтобы быстро предпринять соответствующие меры.

Предотвращение убытков от краж

Большие потоки людей или подозрительное слоняние без дела, могут указывать на намерение совершить преступление, особенно когда люди задерживаются в местах, где хранится ценный инвентарь. ПО для видеонаблюдения и оповещения в режиме реального времени помогают торговым центрам выявлять признаки кражи, зафиксировать преступление и вора после происшествия, определять кражу сотрудниками и предотвращать это.

Когда в розничных магазинах пропадают товарные запасы, операторы могут использовать технологию видеоаналитики для быстрого поиска видео по неделям, уделяя особое внимание конкретным зонам, для выявления подозреваемых. Традиционно, исследователи видео должны были расставлять приоритеты для просмотра видео вручную, но с анализом видеоконтента большие количества записанных данных просматриваются меньшим количеством людей за минимальное время, что позволяет раскрывать преступления и улучшать логику оповещения для активной профилактики.

Отслеживание активности в нерабочее время

Также можно настроить оповещения для обнаружения активности и отслеживания движения в нерабочее время на парковках или в самом торговом центре. Деятельность в нерабочее время в помещении может быть безвредной, но с помощью предупреждений служба безопасности может тщательно отслеживать ситуацию и определять, происходит ли что-то подозрительное.

Быстрый поиск пропавших детей

Когда ребенок теряется в торговом центре, сотрудники службы безопасности могут обработать массу видеозаписей с IP-камер в считанные минуты, используя расширенные возможности фильтрации технологии анализа видеоконтента, чтобы найти ребенка и вернуть его родителям.

Распознавание лиц для предотвращения краж, расследования и проверки безопасности

В местах, где это разрешено, технология распознавания лиц считается мощным инструментом для обеспечения безопасности торгового центра. Основанная на искусственном интеллекте, эта технология сопоставляет лица, обнаруженные в видео, со списком изображений (извлеченных из видео или собранных из внешних источников), чтобы идентифицировать конкретных людей в видео.

Запуск оповещений в реальном времени

Сотрудники службы безопасности могут извлекать изображения подозреваемых из различных инцидентов, связанных с кражами в магазинах, и формировать список воров на основе записи видеонаблюдения. Когда подозреваемый из этого списка появляется у входа в торговый центр, служба безопасности будет в состоянии повышенной готовности и следить за подозреваемым, вмешиваясь в случае выявления повторного нарушения.

Биометрическая идентификация и контроль доступа

Распознавание лиц может использоваться для предоставления сотрудникам разрешения и запрета доступа посторонним лицам, что пытаются войти в помещение. Это можно применять в контролируемых зонах торгового центра, таких как погрузочные места, склады или рабочие офисы.

Управление бизнес-аналитикой с помощью агрегированных видеоданных

Используя технологию видеоаналитики, отснятые данные могут быть агрегированы с течением времени для выявления количественных данных и тенденций. Агрегированные данные могут быть представлены в виде визуальных отчетов, информационных панелей и тепловых карт, которые не только помогают службе безопасности снизить уровень преступности, но и позволяют менеджерам лучше понять поведение и потребности клиентов. Сопоставляя общие пути потребителей, взаимодействие с объектами и время ожидания, сотрудники ТЦ могут выполнить следующие действия:

  • Выявить горячие точки преступления;
  • Оптимизировать потоки движения на основных транспортных развязках или в местах расположения магазинов;
  • Продемонстрировать ценность различных свойств магазинов, арендующих торговые площади;

Сотрудникам службы безопасности сложно защищать здания ТЦ, складские помещения и людей, которые делают покупки или работают в центрах. Но их работа может быть намного проще с программным обеспечением для анализа видеоконтента. Поскольку праздничный сезон не за горами, ставки становятся все выше, и руководителям торговых центров имеет смысл рассмотреть преимущества использования технологии VCA, чтобы извлечь больше пользы из видеонаблюдения.