Yapay Zekâ ile Perakende Güvenliği: Obase’nin Entegre Hırsızlık Tespit Modeli
Perakende hırsızlığı (shoplifting), dünya genelinde sektöre milyarlarca dolara mal olan en kritik sorunlardan biri olmaya devam ediyor. Mevcut güvenlik sistemlerinin yaygınlaşmasına rağmen, çoğu yöntem hâlâ manuel izlemeye dayanıyor ve bu da insan hatasına ve operasyonel zorluklara yol açıyor.
Obase Ar-Ge Merkezi olarak, Özyeğin Üniversitesi iş birliğiyle, gerçek zamanlı olarak hırsızlık tespitini yeniden tanımlayan derin öğrenme tabanlı bir çerçeve geliştirdik. TÜBİTAK tarafından yürütülen TEYDEB 1501 programınca desteklenen hırsızlık (fraud) tespiti projemiz kapsamında yürütülen bu çalışmamız, Springer tarafından yanınlanan Signal, Image and Video Processing adlı prestijli dergisinde yayımlandı.
Çalışmamız, dört bileşenden oluşan entegre bir sistem sunuyor:
- Kişi Tespiti: Müşterilerin raflara yaklaştığını belirliyor.
- Aktivite Tanıma: Müşteri hareketlerini analiz ederek şüpheli davranışları saptıyor.
- Ürün Tespiti: Raflardan alınan ürünleri takip ediyor.
- Kişi Yeniden Tanımlama: Şüpheli müşterileri kasada eşleştirerek ürünlerin ödenip ödenmediğini doğruluyor.
Önceki tek model yaklaşımlardan farklı olarak, bu uçtan uca sistem çok katmanlı bir doğrulama süreci sunuyor; yanlış pozitifleri azaltıyor ve gerçek dünyada uygulanabilirliği artırıyor. Hem demo hem de gerçek perakende ortamlarından toplanan 1.200’den fazla video üzerinde test edilen sistem, %95 genel doğruluk oranına ulaştı ve perakende güvenliğinde yeni bir standart belirledi.
Bu araştırma, yapay zekânın perakendedeki uzun süredir devam eden zorlukları nasıl çözdüğünü gösterirken, Obase’nin uygulanabilir, ölçeklenebilir ve etik yapay zekâ çözümleri geliştirme vizyonunu da ortaya koyuyor.
👉 Makaleye buradan ulaşabilirsiniz: Springer Link
