Diebstahlerkennung

KI-Ladendiebstahlerkennung

Erkennen Sie Verbergungsgesten und Diebstahlverhalten in Echtzeit — bevor der Täter den Laden verlässt. Ohne Gesichtserkennung, DSGVO-konform.

Das Problem

49 Mrd. €
Jährliche Inventurdifferenz in Europa — ECR Europe

Ein 49-Mrd.-€-Problem, das traditionelle Sicherheit nicht löst

Inventurdifferenzen kosten europäische Händler jährlich 49 Mrd. €, doch Warensicherungsanlagen und menschliche CCTV-Überwachung erfassen weniger als 5% der Diebstähle. Professionelle Ladendiebe wissen, wie man etikettenbasierte Systeme umgeht, und Wachpersonal kann nicht jede Kamera beobachten.

So erkennt es Argos

1

Bewegungsverfolgung

Die Verhaltensanalyse verfolgt Körperbahn, Geschwindigkeit und Verweildauer bei hochwertigen Auslagen — und markiert Muster, die Diebstahl vorausgehen.

2

Hand-Objekt-Interaktion

Computer Vision analysiert Hand-Objekt-Interaktionsvektoren: Aufnehmen von Ware, Verbergungsgesten in Richtung Taschen oder Kleidung.

3

Echtzeit-Alarm

Innerhalb von 200ms erhält die Sicherheit einen Alarm mit Videoclip und Standort — Eingreifen ist vor dem Verlassen des Ladens möglich.

Kennzahlen

<200ms
Erkennungslatenz
85%
Potenzielle Schwund-Reduktion
24/7
Abdeckung aller Kameras

Relevante Branchen

Häufige Fragen

Benötigt die Diebstahlerkennung Gesichtserkennung?

Nein. Argos analysiert Verhalten — Gesten, Bewegungsmuster und Hand-Objekt-Interaktionen — niemals Identität. Das macht das System per Design DSGVO-konform und wirksam gegen Ersttäter, die listenbasierte Systeme übersehen.

Wie reduziert Argos Fehlalarme in belebten Geschäften?

Die Engine unterscheidet normales Einkaufsverhalten (Stöbern, Vergleichen) von Diebstahlindikatoren (Verbergungsgesten, Manipulation der Sicherung). Kontextbewusste Klassifizierung hält die Fehlalarmquote weit unter bewegungsbasierten Systemen.

Was passiert, wenn ein Diebstahl erkannt wird?

Das Sicherheitspersonal erhält sofort einen Alarm mit kurzem Videoclip, Kameraposition und Schweregrad. Teams können diskret eingreifen, bevor die Person den Laden verlässt — Erkennung wird zu Prävention statt nachträglicher Beweissicherung.

Erleben Sie es auf Ihren eigenen Kameras

Fordern Sie eine Demo an und testen Sie die Erkennung auf Ihrer bestehenden Infrastruktur.