Многие организации конечных пользователей придают большое значение безопасности периметра, которая, как известно, создает определенные проблемы, например, ложные тревоги. В этом отношении на помощь может прийти искусственный интеллект.
Для многих организаций конечных пользователей защита периметра является одним из главных приоритетов. Однако безопасность периметра, несмотря на свою важность, как известно, создает определенные проблемы для пользователей. Одна из них - ложные тревоги: например, за нарушителей принимаются животные или колышущаяся трава. Между тем, конечные пользователи также требуют определенных функций от своих решений по обеспечению безопасности периметра, например, интеллектуального поиска и возможностей бизнес-аналитики.
В этом отношении ИИ может пригодиться. "Использование ИИ для идентификации и проверки подозрительной активности может дать более точные результаты и сократить количество ложных срабатываний, а значит, и количество ложных тревог, чего очень хотят избежать те, кто следит за большими периметрами. Камеры с поддержкой ИИ могут отфильтровывать доброкачественную активность, будучи обученными для конкретных случаев использования, таких как идентификация людей и транспортных средств. Кроме того, теперь клиенты получают камеры с настроенными калибровками из коробки, что позволяет конечному пользователю или системному интегратору легко настроить решение", - сказал Никлас Розелл, глобальный менеджер по продукции Smart Camera Features компании Axis Communications.
Безопасность периметра - это обнаружение вторжения, бродяжничества и других подозрительных действий на периметре. Любая аналитика на основе ИИ, которая может помочь пользователям достичь этих целей, может быть полезной. "Наиболее распространенными видеоаналитическими средствами на основе ИИ, используемыми для обеспечения безопасности периметра, являются: оптимизированное для наружных условий отслеживание людей и транспортных средств, которое генерирует гораздо меньше ложных тревог, чем простое обнаружение движения или изменения пикселей; автоматическое распознавание номерных знаков (ALPR), которое упрощает работу и создание записей/отчетов; и распознавание лиц, которое может использоваться как часть систем двухфакторной аутентификации на объектах повышенной безопасности. Конечно, существуют и другие аналитические системы на основе ИИ, но они обычно служат для удовлетворения нишевых или специфических требований объекта и поэтому менее распространены в системах охраны периметра, - говорит Брэд Мартин, директор по управлению продуктами компании Senstar.
Хотя ИИ в системах охраны периметра часто используется при работе с видео, его можно применять и к данным с других датчиков. "ИИ можно применить к любому сложному сигналу и использовать для выявления ключевых закономерностей, обычно получаемых с помощью глубокого обучения и других методов ИИ. Однако критически важные системы, такие как системы повышенной безопасности, должны обрабатывать невидимые данные или новые ситуации предсказуемым, контролируемым образом. Именно здесь на помощь приходит опыт и тщательное проектирование систем. Системы с улучшенным ИИ могут достичь более высоких уровней производительности в таких областях, как снижение уровня неприятных/ложных тревог, но они должны включать в себя тонко настроенные механизмы резервного копирования, чтобы гарантировать обнаружение во всех действительных, но потенциально непроверенных сценариях", - сказал Мартин.
В связи с этим ниже перечислены некоторые преимущества использования ИИ в системе охраны периметра.
Как уже упоминалось, одной из самых больших проблем в области безопасности периметра являются ложные тревоги, которые могут быть решены с помощью ИИ. "Для систем безопасности периметра усовершенствование датчиков вторжения с помощью технологий искусственного интеллекта способно устранить ложные или неприятные сигналы тревоги, одновременно максимизируя вероятность обнаружения (PD). Например, рассмотрим периметр, примыкающий к общественному месту с высокой проходимостью. Технологии искусственного интеллекта могут отличить присутствие людей или транспортных средств вблизи периметра от мелких животных, мусора или воздействия окружающей среды, устраняя тем самым распространенный источник неприятных тревог, в то время как датчик ограждения продолжает обнаруживать фактические нарушения на ограждении, избегая возможности ложных тревог, вызванных безобидной деятельностью людей вблизи периметра, например, просто стоящих или идущих вдоль ограждения, обращенного к общественности", - сказал Мартин.
"Двумя основными задачами любых решений по охране периметра всегда будут обеспечение высокой вероятности обнаружения при одновременном достижении очень низкого уровня ложных тревог. И то, и другое необходимо для сохранения доверия оператора", - сказал Марк Хортон, вице-президент Bandweaver Technology. "Bandweaver использует искусственный интеллект в наших решениях по охране периметра, чтобы отфильтровать шум окружающей среды, вызванный движением транспорта, погодой и т.д., и при этом обнаружить любого нарушителя. Мы используем алгоритмы последнего поколения, DNN, RNN и другие методы машинного обучения, чтобы добиться лидирующего на рынке обнаружения при минимальном количестве тревожных сигналов".
ИИ также ускоряет интеллектуальный поиск, что крайне важно в ходе расследования. "Возможность быстрого поиска в больших объемах видеозаписей определенных деталей, таких как конкретное лицо, цвет автомобиля или даже шляпа, позволяет добиться значительной экономии средств за счет ресурсов оператора, а также выявить события, которые человек может просто пропустить. Кроме того, сокращение числа неприятных и ложных тревог также поможет организациям за счет снижения общего объема явно не относящихся к делу событий", - сказал Мартин.
При правильном проектировании решения на основе ИИ обеспечивают значительную экономию эксплуатационных расходов. "На высоком уровне автоматизация задач, связанных с ошибками, экономит расходы на отправку сотрудников для расследования и устранения инцидентов - таким образом, ИИ является мультипликатором силы. Косвенная экономия затрат включает в себя снижение расходов на страхование и соблюдение нормативных требований в дополнение к прямым затратам, связанным с убытками или ответственностью, вызванными вторжениями. Однако для достижения значительной экономии средств технологии предотвращения вторжений должны быть точными и иметь низкий уровень ложных срабатываний", - говорит Сринат Каллури, генеральный директор Oyla.
Наконец, искусственный интеллект позволяет пользователям получить множество полезных сведений, которые помогут им лучше планировать безопасность периметра. "С точки зрения бизнес-аналитики, высокое качество анализа данных абсолютно необходимо, и ИИ может выполнять эти процессы быстро и в масштабе. Это позволит предприятиям лучше понять угрозы, которые обычно встречаются на периметре, спланировать стратегии безопасности для защиты помещений и внедрить правильные решения для поддержки", - сказал Розелл.
"Технология искусственного интеллекта основана на данных. Основная цель технологии ИИ для периметра на основе видео - извлечь из этих данных информацию, чтобы лучше имитировать человеческие функции для операций по обеспечению безопасности в режиме реального времени. Однако те же данные можно использовать и в течение более длительного периода времени, чтобы получить представление о тенденциях, которые помогут специалистам по безопасности оптимизировать работу. В сфере розничной торговли ИИ уже используется для понимания моделей движения, трафика и покупок, что влияет на дизайн помещений для повышения удобства клиентов. Аналогичным образом в контексте периметра специалисты по безопасности начинают использовать ИИ для проектирования контрольно-пропускных пунктов, точек входа и выхода, физических барьеров и т.д., используя собранные ИИ данные об инцидентах", - сказал Каллури.
« Hазад
Оборудование для зарядки электромобилей
Все продуктыЭлектрическая
инсталяция
Солнечная энергия
Все продукты
Pусский
Lietuviškai
English