Dirbtinis intelektas tobulina radarų technologijas, kad sustiprintų perimetro saugumą

Perimetro apsaugos sprendimuose naudojami kelių rūšių jutikliai ir įrenginiai, įskaitant radarus. Aptikimo našumu radarai pranašesni už kitus lauko jutiklius, tačiau naudojami atskirai jie turi tam tikrų trūkumų. Naudojant dirbtinį intelektą radaras iš gero detektoriaus tampa puikia apsaugos sistema, ypač skirta perimetro apsaugai.

Neseniai kalbėdamas su portalu asmag.com, "Magos Systems" tyrimų ir plėtros viceprezidentas Amitas Isseroffas paaiškino, kad radarai yra atsparūs oro sąlygoms ir apšvietimui, todėl jie idealiai tinka visą parą veikiančiai apsaugai. Tačiau radarų technologijai būdinga palyginti "maža" raiška, palyginti su vaizdo stebėjimu. Dėl to jie mažiau tinkami aptiktam objektui atskirti ir klasifikuoti, todėl padidėja klaidingų pavojaus signalų skaičius.

"Paprastai tariant, dirbtinis intelektas padidina radaro aptikimo kokybę, filtruodamas nepageidaujamus pavojaus signalus pagal stebėjimo kamerų duomenis", - sakė Isseroffas. "Nors tai skamba paprastai, tinkamai jį panaudoti yra sudėtinga užduotis. Tikroji sinergija pasiekiama naudojantis geriausiais abiejų pasaulių privalumais, nesumažinant radaro aptikimo kokybės."

Kaip dirbtinis intelektas veikia su radarais

Užuot pasikliovus vien radaro įvestimi, kad būtų paskelbta apie aptikimą, PTZ kamera pirmiausia siunčiama ištirti potencialios grėsmės. Kadangi radaras gali tiksliai nustatyti grėsmės vietą, gautas PTZ vaizdas centruojamas ir priartinamas prie taikinio (priešingai nei bendrame vaizdo analizės sprendime, kai kamera priartinama siekiant maksimalios aprėpties).

"Tada šis vaizdas apdorojamas naudojant neuroninio tinklo technologiją, kad būtų galima tiksliai aptikti ir klasifikuoti objektus", - sakė Isseroffas. "Dirbtinio intelekto variklio duomenys sujungiami su radaro įvesties duomenimis, kad būtų galima pateikti bendrą tikslią grėsmės klasifikaciją ir vietą."

Radarų su dirbtiniu intelektu privalumai

Akivaizdus ir ryškiausias privalumas - puiki aptikimo kokybė bet kokiu oru su minimaliu klaidingų pavojaus signalų skaičiumi, todėl sumažėja reikalingų stebėjimo darbuotojų skaičius, o jie išlieka budrūs, nes gauna tikslią informaciją apie įsibrovėlius.

"Pavyzdžiui, daug energetikos įmonių turi nutolusių pastočių ir įrenginių kaimo vietovėse", - pridūrė Isseroffas. "Įprastinis tokiuose objektuose naudojamas apsaugos sprendimas buvo pagrįstas tik vaizdo analitika arba derinta analitika su orientaciniais perimetro tvoros produktais. Tokie sprendimai paprastai sukelia klaidingus pavojaus signalus atšiauriomis oro sąlygomis ir neužtikrina idealios aprėpties bei aptikimo naktį ar esant prastam apšvietimui."

Siekiant susidoroti su prastu aptikimo efektyvumu, sistemos sureguliuojamos taip, kad būtų padidintas jautrumas, o tai dar labiau padidina klaidingų pavojaus signalų dažnį ir padidina darbo jėgos poreikį, reikalingą nuotoliniu ir vietiniu būdu stebėti teritoriją (naudojant nuotolinį vaizdo įrašą arba fiziškai pasiekiant ir patruliuojant teritorijoje, kad būtų galima patikrinti pavojaus signalus).

"Sprendimas, paremtas vien radaru, nėra idealus, nes tokio tipo objektus dažnai supa laukinė gamta", - tęsė Isseroffas. "Pavyzdžiui, viename tokiame objekte per vieną savaitgalį buvo užregistruota daugiau kaip 100 trikdančių pavojaus signalų, kuriuos sukėlė meškėnas, voverė, varna ir net elnias. Net jei šiuos signalus galima stebėti ir patvirtinti nuotoliniu būdu, vienas toks objektas - tai beveik visą darbo dieną trunkantis darbas stebinčiam asmeniui, kuris ilgainiui praras pasitikėjimą sistema ir dėl sumažėjusio budrumo tikriausiai nepastebės tikro įsibrovėlio."

Perimetro radarų našumo didinimas

Pirmiau pateiktame Isseroffo pavyzdyje svetainėje pritaikytas dirbtinio intelekto sprendimas sumažino trikdančių pavojaus signalų skaičių iki mažiau nei vieno per dieną. PTZ kameros buvo automatiškai nukreipiamos į potencialias grėsmes, o dirbtinio intelekto variklis filtravo visus laukinius gyvūnus.

"Tikslus kameros padėties nustatymas, remiantis radarų įvesties duomenimis, leidžia pasiekti geresnių vaizdo aptikimo ir klasifikavimo rezultatų, palyginti su įprastine vaizdo analize, kuri remiasi priartintais vaizdais ir vaizdo judesio aptikimu (VMD)", - sakė Isseroffas.

Kadangi radaras užtikrina aptikimo sluoksnį, kiekvienas atskiras vaizdo kadras yra naudingas aptikti objektą, todėl klasifikavimui reikia mažiau laiko. Kita vertus, naudojant tik VMD, vieną objektą reikia stebėti kelis kadrus, kol jis atpažįstamas kaip judantis. Taigi blogos apšvietimo sąlygos ar nepalankios oro sąlygos turi minimalų poveikį sistemos aptikimo našumui.

Optimali integruota sistema

Trumpai tariant, radaras, integruotas su vaizdo analize, yra puikus perimetro apsaugos variantas, ypač siekiant apsaugoti dideles teritorijas. Jie puikiai papildo apsaugos sistemas, veikdami kartu su kitais sprendimais, pavyzdžiui, prieigos kontrole ir įprastu vaizdo stebėjimu.