CIS - Русский
Повышение уровня защиты периметра с помощью крупномасштабного ИИ и мультисенсорных решений
Защита периметра - это первая линия обороны в системе физической безопасности, которая защищает от несанкционированного доступа и охраняет ценные активы. Однако традиционные системы сталкиваются с такими проблемами, как ложные срабатывания, ограниченная адаптивность и высокая стоимость развертывания.
Передовые технологии, такие как крупномасштабный искусственный интеллект, объединение датчиков и AIoT, меняют систему безопасности периметра, предлагая более интеллектуальные, быстрые и надежные решения. Видеоаналитика на основе искусственного интеллекта, тепловидение, радар и оптоволоконные датчики обеспечивают большую точность, уменьшают количество ложных срабатываний и повышают адаптивность, делая защиту периметра более эффективной и действенной в различных условиях.
Появление крупномасштабных моделей искусственного интеллекта открывает новую эру интеллектуальной, контекстно-зависимой защиты периметра, обеспечивая более интеллектуальную, быструю и надежную безопасность. Например, Vision Language Models (VLMs) быстро расширили возможности ИИ по интерпретации входных данных с несколькими изображениями и видео для решения сложных задач, таких как визуальный ответ на вопрос, создание надписей, поиск и обобщение.
Вместо того чтобы просто фиксировать движение, камеры наблюдения за периметром на базе крупномасштабного искусственного интеллекта интерпретируют происходящее в реальном времени, распознавая разницу между человеком, автомобилем или неважными объектами, например, сдуваемыми листьями. Эти возможности привносят контекстную осведомленность в систему охраны периметра, делая системы видеонаблюдения не только более оперативными, но и гораздо более точными.
Одной из самых постоянных проблем в области охраны периметра является поток ложных тревог, вызванных нарушениями в окружающей среде, такими как мелкие животные, движущиеся тени или погодные явления. Эти ложные предупреждения часто приводят к напрасной трате ресурсов, усталости оператора и даже к пропуску реальных угроз. Например, в камере Hikvision серии DeepinViewX используются крупномасштабные модели искусственного интеллекта, что позволяет резко снизить количество ложных срабатываний на 90% по сравнению с традиционными камерами с искусственным интеллектом. Система интеллектуально отличает реальные вторжения от повседневного движения, позволяя службам безопасности сосредоточиться на том, что действительно важно.
В таких средах, как жилые кварталы, офисные парки или небольшие промышленные объекты, видео на основе искусственного интеллекта предлагает высокоэффективное и экономичное решение. Эти объекты, как правило, имеют протяженность менее 100 метров в каждую сторону и стабильный доступ к электропитанию и сетевой инфраструктуре - условия, при которых камеры с искусственным интеллектом работают оптимально. Они могут обеспечивать сдерживание в режиме реального времени благодаря встроенным стробоскопам и динамикам, а также позволяют сотрудникам службы безопасности мгновенно получать отснятый материал с помощью простого поиска на естественном языке. Например, в таких системах, как Hikvision AcuSeek NVRs, пользователи могут вводить такие термины, как "белый фургон" или "найти людей", и система быстро извлекает соответствующие записи, извлекая и сопоставляя характеристики объектов с текстовыми описаниями.
Хотя видео эффективно само по себе, оно становится еще более мощным в сочетании с другими датчиками. Например, радар может обнаружить движение на больших открытых пространствах, тепловизионные камеры - тепловые сигналы в условиях недостаточной освещенности, а волоконно-оптические датчики - тонкие вибрации. Видео на основе искусственного интеллекта выполняет важнейшую роль визуальной проверки и классификации, позволяя мультисенсорным системам периметра работать быстро, точно и уверенно.
Тепловизионные камеры не используют видимый свет, вместо этого они обнаруживают тепловые сигнатуры. Это позволяет им "видеть" в полной темноте и в сложных условиях окружающей среды, таких как туман, дождь или дым. Будь то человек, идущий в густом тумане, или автомобиль, движущийся ночью, тепловизионные камеры с легкостью определяют тепловой контраст, что делает их бесценным активом для охраны периметра.
Благодаря инфракрасному излучению тепловые системы не подвержены влиянию изменений в освещении или частичных препятствий, таких как кусты или заборы. При использовании крупномасштабного искусственного интеллекта эти камеры классифицируют такие цели, как люди и животные или двигатели и нагретые трубы, более точно, чем раньше, значительно снижая количество ложных срабатываний даже в сложных условиях.
Такие объекты, как логистические центры, индустриальные парки или солнечные электростанции, часто занимают несколько сотен метров и сталкиваются с проблемами видимости или инфраструктуры. Одна тепловизионная камера с улучшенным искусственным интеллектом может вести наблюдение на расстоянии до 450 метров, обеспечивая широкий охват территории с минимальной зависимостью от внешнего освещения. Эти камеры особенно полезны в отдаленных районах, где инфраструктура освещения ограничена или вообще отсутствует.
Тепловидение лучше всего работает в сочетании с другими датчиками. Например, радар может обнаружить движение на открытом пространстве и направить тепловизионную камеру для подтверждения. Кроме того, тепловидение может использоваться в качестве запасного варианта, когда видеоаналитика затруднена из-за темноты или бликов. Во всех случаях тепловидение добавляет надежный уровень обнаружения, обеспечивая бесперебойную защиту независимо от условий окружающей среды.
Радарные системы обеспечивают непревзойденную дальность и надежность обнаружения, используя радиоволны для обнаружения движущихся целей на больших открытых пространствах. Эти системы контролируют большие территории в режиме реального времени, отслеживая несколько целей одновременно и предоставляя информацию о местоположении и перемещении.
В отличие от традиционных видеокамер, требующих четкого обзора и благоприятного освещения, радар способен обнаружить несколько движущихся целей одновременно, даже сквозь дождь, туман или пыль. Он непрерывно сканирует большие площади, идентифицирует движение и определяет точное местоположение. При интеграции с искусственным интеллектом радарные системы могут классифицировать цели в режиме реального времени, отсеивая нерелевантные движения и выделяя реальные угрозы. При интеграции с камерами PTZ (поворот-наклон-зум), оснащенными крупномасштабным искусственным интеллектом, системы на основе радаров автоматически наводят камеры на цели для визуальной проверки, обеспечивая высокую точность классификации, отслеживания и проверки целей.
Такие объекты, как аэропорты, морские порты, нефтяные месторождения и заповедники, часто требуют обеспечения безопасности на открытых участках местности протяженностью в несколько километров. В таких случаях одних только камер может быть недостаточно или они нецелесообразны для масштабного развертывания. Радар обеспечивает широкую зону обнаружения при меньшем количестве устройств и меньших эксплуатационных расходах. В паре с PTZ-камерами он позволяет автоматически отслеживать и визуально проверять обнаруженные цели без необходимости ручного вмешательства.
Радар обычно используется в качестве первой линии обнаружения в многоуровневой системе. Обнаружив движение, радар может автоматически направить PTZ-камеру или тепловой датчик для проверки события. Такая бесшовная интеграция позволяет операторам реагировать быстро и уверенно, сводя к минимуму ложные срабатывания и "слепые зоны". Радар расширяет "зону осведомленности" периметра, обеспечивая раннее обнаружение и быстрое реагирование.
Волоконно-оптические датчики вибрации превращают стандартные волоконно-оптические кабели в средства обнаружения вторжений. Используя технологию распределенного акустического зондирования (DAS), система посылает световые импульсы по кабелю и слушает тонкие изменения, вызванные вибрацией или давлением. Это означает, что сам кабель становится датчиком, способным обнаруживать такие действия, как резка, подъем, копание или ходьба, по всей длине периметра.
Одним из ключевых преимуществ этой технологии является то, что она не требует наличия электропитания или сетевой инфраструктуры вдоль сенсорного кабеля. Это делает ее идеальным решением для удаленных или суровых условий, таких как нефтепроводы и коридоры инженерных коммуникаций, где установка питаемых камер или датчиков нецелесообразна или требует больших затрат. Оптоволоконный кабель можно проложить под землей или установить непосредственно на существующие ограждения, что делает развертывание быстрым, неинтрузивным и очень масштабируемым.
Одно оптоволоконное сенсорное устройство может протянуться на расстояние до 100 километров, точно определяя место вторжения с точностью ±5 метров, что делает его идеальным для сверхдальних периметров. Система устойчива к внешним воздействиям, не имеет движущихся частей и безопасна для использования в летучих и легковоспламеняющихся средах, обеспечивая точность и надежность.
Несмотря на высокую чувствительность, необработанные данные о вибрации иногда могут быть неоднозначными. Именно здесь на помощь приходит видеоверификация на основе искусственного интеллекта. При подключении к PTZ- или тепловизионным камерам волоконно-оптическая система обнаружения вибраций может автоматически направлять камеры на источник тревоги, обеспечивая визуальное подтверждение в режиме реального времени.
Загрузите последний технический документ от Hikvision и SourceSecurity.com, чтобы узнать, как новое поколение интеллектуальной защиты периметра на основе крупномасштабного искусственного интеллекта и технологий мультисенсинга устанавливает новые стандарты безопасности - системы становятся умнее, быстрее и надежнее, снижая количество ложных тревог и эксплуатационную нагрузку.
Hikvision.com uses strictly necessary cookies and related technologies to enable the website to function. With your consent, we would also like to use cookies to observe and analyse traffic levels and other metrics / show you targeted advertising / show you advertising on the basis of your location / tailor our website's content. For more information on cookie practices please refer to our cookie policy.
