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但将商品锁定在有机玻璃后面并安装更多摄像头存在三个主要问题：

当消费者在尝试购买锁定和存放的产品时遇到不可避免的摩擦时，客户体验就会受到影响。

商店员工在应对越来越多需要帮助取货的购物者时承受了更大的压力。

更多的摄像头本身并不能阻止犯罪。摄像头通常会记录犯罪和其他破坏性行为，并在事发很久之后报告他们的发现。即使是配备计算机视觉的智能相机——人工智能 (AI) 的一种形式，可以让计算机记录图片和视频等视觉数据——也需要人为判断来分析记录的数据。

一种称为行为异常检测的技术可以发挥重要作用。行为异常检测包括使用计算机视觉和模式识别来确保商店安全、打击盗窃和改善客户服务。

关键部件：

计算机视觉使商店经理能够实时洞察商店 马来西亚电话号码数据 中发生的一切，其细节程度是典型的安全摄像头所忽略的。这是一项智能技术，可以观察和报告比普通安全摄像头更多的信息，例如产品何时从货架上取下以及产品数量。

模式识别始终如一地检测行为异常，例如商店里行为可疑的人（例如，有人试图偷窃，有人只是拿起产品仔细检查）。



行为异常检测建立在计算机视觉之上，但这不是一回事。计算机视觉仅描述正在发生的事情，而没有对事件进行有意义的解释。单靠计算机视觉无法捕捉到人们行为的无数种微妙方式。怀有恶意的人，例如商店扒手，不断寻找新的犯罪方式，单靠计算机视觉并不能跟上他们的步伐。对于传统上仅针对非常特定的应用程序使用单点解决方案的零售商而言，计算机视觉也无法扩展。计算机视觉需要模式识别来始终如一地检测行为异常，例如商店里行为可疑的人。计算机视觉描述正在发生的事情；模式识别解释正在发生的事情。

行为异常检测可通过三种主要方式帮助员工保护商店：

打击盗窃。行为异常检测会观察可疑行为，例如有人试图在结账通道分散员工的注意力、进行多次购买、花太多时间检查商店库存，或者将产品塞进他们的钱包或大衣中。