Podnoszenie bezpieczeństwa perymetrycznego za pomocą dużej skali AI i rozwiązań wielosensorowych

Ochrona perymetryczna jest pierwszą linią obrony w bezpieczeństwie fizycznym, chroniącą przed nieautoryzowanym dostępem i chroniącą cenne aktywa. Tradycyjne systemy jednak napotykają na wyzwania, takie jak fałszywe alarmy, ograniczona adaptacyjność i wysokie koszty wdrożenia.

Zaawansowane technologie, takie jak duża skala AI, fuzja sensorów i AIoT, przekształcają bezpieczeństwo perymetryczne, oferując inteligentniejsze, szybsze i bardziej niezawodne rozwiązania. Analiza wideo wspomagana AI, obrazowanie termalne, radar i czujniki światłowodowe oferują większą dokładność, redukują fałszywe alarmy i poprawiają adaptacyjność, czyniąc ochronę perymetryczną bardziej efektywną i skuteczną w różnych środowiskach.

Pojawienie się modeli sztucznej inteligencji o dużej skali wprowadza nową erę inteligentnej ochrony perymetrycznej, oferując mądrzejsze, szybsze i bardziej niezawodne zabezpieczenia. Na przykład,  modele językowe wizji (VLM) szybko zwiększyły zdolność AI  do interpretacji multimedialnych i wideo wejść w złożonych zadaniach, takich jak odpowiadanie na pytania wizualne, podpisywanie, wyszukiwanie i streszczanie.

Zamiast jedynie rejestrować ruch, kamery zabezpieczające perymetry, wspierane przez AI o dużej skali, interpretują, co się dzieje w czasie rzeczywistym, rozpoznając różnicę między osobą, pojazdem a nieistotnymi obiektami, takimi jak spadające liście. Te możliwości przynoszą świadomość kontekstu do zabezpieczeń perymetrycznych, sprawiając, że systemy wideo zabezpieczeń są nie tylko bardziej reagujące, ale także znacznie dokładniejsze.

Jak rozwiązanie wideo oparte na AI o dużej skali radzi sobie z problemem fałszywych alarmów?

Jednym z najbardziej uporczywych wyzwań w zabezpieczeniach perymetrycznych jest zalew fałszywych alarmów spowodowanych zakłóceniami środowiskowymi, takimi jak małe zwierzęta, poruszające się cienie czy zjawiska pogodowe. Te fałszywe powiadomienia często prowadzą do marnotrawstwa zasobów, zmęczenia operatorów, a nawet przeoczenia rzeczywistych zagrożeń. Na przykład seria DeepinViewX firmy Hikvision korzysta z modeli AI o dużej skali, aby drastycznie zredukować fałszywe alarmy o 90% w porównaniu do tradycyjnych kamer AI. System inteligentnie odróżnia prawdziwe intruzje od codziennego ruchu, pozwalając zespołom ochrony skupić się na tym, co naprawdę ma znaczenie.

Dlaczego rozwiązanie wideo jest ważne dla zabezpieczeń w krótkich zasięgach?

W środowiskach takich jak wspólnoty mieszkaniowe, parki biurowe czy małe tereny przemysłowe, rozwiązanie wideo zasilane sztuczną inteligencją oferuje wysoce efektywne i opłacalne rozwiązanie. Te miejsca zazwyczaj mają mniej niż 100 metrów po stronie i mają stabilny dostęp do zasilania oraz infrastruktury sieciowej, warunki, w których kamery AI działają optymalnie. Mogą dostarczać skuteczną prewencję w czasie rzeczywistym dzięki wbudowanym światłom stroboskopowym i głośnikom, a personel ochrony może natychmiast uzyskać nagranie, korzystając z prostych wyszukiwań w naturalnym języku. Na przykład, w systemach takich jak NVR-y Hikvision AcuSeek, użytkownicy mogą wprowadzać terminy takie jak „biała furgonetka” lub „znajdź ludzi”, a system szybko odzyskuje odpowiednie nagrania, ekstraktując i porównując cechy obiektów z opisami tekstowymi.

Jak rozwiązanie wideo zasilane AI zwiększa efektywność zintegrowanych systemów ochrony perymetrycznej?

Chociaż skuteczne samo w sobie, wideo staje się jeszcze bardziej potężne, gdy jest połączone z innymi czujnikami. Na przykład, radar może wykrywać ruch na dużych otwartych przestrzeniach, kamery termalne mogą identyfikować sygnatury cieplne w warunkach słabego oświetlenia, a czujniki światłowodowe mogą wykrywać subtelne wibracje. Wideo zasilane AI wypełnia kluczową rolę w weryfikacji wizualnej i klasyfikacji, umożliwiając systemom ochrony perymetrycznej z wieloma czujnikami działanie z szybkością, precyzją i pewnością.

Kamery termalne nie opierają się na widzialnym świetle, zamiast tego wykrywają sygnały ciepła. Pozwala to im „widzieć” w całkowitej ciemności i w trudnych warunkach środowiskowych, takich jak mgła, deszcz czy dym. Niezależnie od tego, czy to osoba idąca przez gęstą mgłę, czy pojazd poruszający się w nocy, kamery termalne łatwo wykrywają kontrast termalny, co czyni je cennym elementem bezpieczeństwa perymetrycznego.

Jak kamery termalne utrzymują dokładność w trudnych warunkach?

Wykrywając promieniowanie podczerwone, systemy termalne pozostają niezmienione przez zmiany w oświetleniu otoczenia lub częściowe przeszkody, takie jak krzaki czy ogrodzenia. Zasilane przez dużą sztuczną inteligencję, te kamery klasyfikują cele, takie jak ludzie vs. zwierzęta czy silniki vs. gorące rury, z większą dokładnością niż wcześniej, znacznie redukując fałszywe alarmy, nawet w złożonych warunkach.

Dlaczego rozwiązania termalne są idealne do zabezpieczania średnich i długich obszarów?

Obiekty takie jak centra logistyczne, parki przemysłowe czy farmy słoneczne często rozciągają się na kilkaset metrów i napotykają wyzwania związane z widocznością lub infrastrukturą. Jedna kamera termalna wzbogacona o AI może monitorować do 450 metrów, zapewniając szerokie pokrycie z minimalnym poleganiem na oświetleniu zewnętrznym. Kamery te są szczególnie przydatne w odległych miejscach, gdzie infrastruktura oświetleniowa jest ograniczona lub nie istnieje.

Jak integruje się termowizja z innymi technologiami perymetralnymi?

Termowizja działa najlepiej, gdy jest warstwowo połączona z innymi czujnikami. Na przykład radar może wykrywać ruch w otwartych przestrzeniach i uruchamiać kamerę termalną w celu potwierdzenia. Alternatywnie, termowizja może działać jako plan B, gdy analiza wideo jest zakłócona przez ciemność lub oślepiające światło. Wszystkie przypadki pokazują, że termowizja dodaje niezawodną warstwę detekcji, zapewniając nieprzerwaną ochronę niezależnie od warunków środowiskowych.

Systemy radarowe zapewniają niezrównany zasięg detekcji i niezawodność, korzystając z fal radiowych do wykrywania poruszających się obiektów w szerokich otwartych przestrzeniach. Te systemy monitorują duże obszary w czasie rzeczywistym, śledząc wiele celów jednocześnie i dostarczając informacji o lokalizacji i ruchu. 

Jak rozwiązanie radarowe poprawia pokrycie i śledzenie?

W przeciwieństwie do tradycyjnych kamer wideo, które wymagają wyraźnych linii widzenia i sprzyjającego oświetlenia, radar może jednocześnie wykrywać wiele poruszających się celów, nawet przez deszcz, mgłę czy pył. Ciągle skanuje duże obszary, identyfikuje ruch i dostarcza precyzyjne lokalizacje. Po zintegrowaniu z AI systemy radarowe mogą również klasyfikować cele w czasie rzeczywistym, filtrując nieistotny ruch i wyróżniając prawdziwe zagrożenia. Po zintegrowaniu z kamerami PTZ (pan-tilt-zoom) zasilanymi przez dużą skalę AI, systemy oparte na radarze automatycznie wskazują kamery, aby skupiły się na celach w celu weryfikacji wizualnej, co umożliwia wysoką dokładność w klasyfikacji, śledzeniu i weryfikacji celów.

Dlaczego radar jest szczególnie cenny dla dużych lub skomplikowanych obwodów?

Obiekty takie jak lotniska, porty morskie, pola naftowe i rezerwaty przyrody często wymagają zabezpieczenia na przestrzeni kilku kilometrów otwartego terenu. W takich przypadkach same kamery mogą być niewystarczające lub niepraktyczne do wdrożenia na dużą skalę. Radar zapewnia szerokie pokrycie detekcyjne przy mniejszej liczbie urządzeń i niższych kosztach operacyjnych. W połączeniu z kamerami PTZ umożliwia automatyczne śledzenie i weryfikację wizualną wykrytych celów, bez potrzeby interwencji ręcznej.

W jaki sposób radar przyczynia się do warstwowego podejścia do bezpieczeństwa?

Radar jest zazwyczaj wykorzystywany jako pierwsza linia detekcji w wielowarstwowym systemie. Gdy tylko zostanie wykryty ruch, radar może automatycznie skierować kamerę PTZ lub czujnik termalny, aby potwierdzić zdarzenie. Ta płynna integracja umożliwia operatorom szybką i pewną reakcję, minimalizując fałszywe alarmy i martwe strefy. Radar rozszerza "strefę świadomości" na obrzeżach, umożliwiając wczesne wykrywanie i szybszą reakcję.

Światłowodowe czujniki drgań przekształcają standardowe kable światłowodowe w narzędzia do wykrywania intruzów. Dzięki technologii rozproszonego wykrywania akustycznego (DAS) system wysyła impulsy świetlne przez kabel i nasłuchuje subtelnych zmian spowodowanych wibracjami lub naciskiem. To oznacza, że sam kabel staje się czujnikiem, zdolnym do wykrywania działań takich jak cięcie, wspinanie, kopanie czy chodzenie wzdłuż całej długości obwodu.

Jak działa czujnik światłowodowy bez zasilania?

Jedną z kluczowych zalet tej technologii jest to, że nie wymaga zasilania ani infrastruktury sieciowej wzdłuż kabla sensorycznego. To czyni ją idealną do zdalnych lub trudnych środowisk—takich jak rurociągi naftowe i korytarze użyteczności publicznej—gdzie instalacja zasilanych kamer lub czujników jest niepraktyczna lub zbyt kosztowna. Kabel światłowodowy może być zakopany pod ziemią lub zamontowany bezpośrednio na istniejących ogrodzeniach, co sprawia, że wdrożenie jest szybkie, nieinwazyjne i wysoce skalowalne.

Dlaczego czujniki światłowodowe są idealne do długich i liniowych obwodów?

Jedno urządzenie czujnika światłowodowego może rozciągać się na odległość do 100 kilometrów, dokładnie wskazując lokalizacje włamań w promieniu ±5 metrów,  co czyni je idealnym rozwiązaniem dla ultra-długich obwodów. System jest odporny na zakłócenia środowiskowe, nie ma ruchomych części i jest bezpieczny w użyciu w niestabilnych lub łatwopalnych środowiskach, oferując zarówno precyzję, jak i niezawodność.

Jak czujniki światłowodowe integrują się z weryfikacją wizualną?

Mimo że są bardzo wrażliwe, surowe dane wibracyjne mogą czasami być niejednoznaczne. W tym miejscu wkracza weryfikacja wideo oparta na AI. Gdy jest połączony z kamerami PTZ lub termalnymi, system wykrywania wibracji światłowodowej może automatycznie kierować kamery na źródło alarmu, zapewniając potwierdzenie wizualne w czasie rzeczywistym.

Pobierz najnowszy dokument techniczny od Hikvision i SourceSecurity.com, aby poznać, jak nowa generacja inteligentnej ochrony obwodowej napędzana dużymi danymi AI i technologiami wielosensorycznymi wyznacza nowy standard bezpieczeństwa – czyniąc systemy mądrzejszymi, szybszymi i bardziej niezawodnymi, jednocześnie redukując fałszywe alarmy i obciążenia operacyjne.