摄像头和人工智能技术开发“智能”周界

这种技术组合的优点, 米格尔·巴拉布里加分析, 西班牙 Dallmeier Electronic 销售经理, 得出准确的解决方案, 经济有效地保护任何设施的周边.

没有一个周边解决方案是独一无二的, 但几乎所有方法都有两个共同点: 不同技术的组合和交互实施和管理起来很复杂. 是, 除了, 大多数周界解决方案都存在大量误报的问题，需要大量监控人员并降低其可靠性。.

近年来的发展有望提供补救措施, 只要技术使用得当. 从这个意义上说, 两个领域被强调; 一方面, 分析, 其中人工智能 (IA) 视频分析取得进一步进展，并有望显着提高识别精度. 因此, 视频分析提供, 首次, 周界防护验证部分“自动化”的可能性.

另一方面, 相机系统领域: 结合现代分析能力, 某些相机技术越来越多地承担检测或, 这是相同的, 对事件的第一次认识.

技术组合

为了真正有效地用传统方法保护周界，需要结合不同的技术。. 没有理想的解决方案, 但, 取决于客户的环境, 需要选择相应的互补检测技术, 作为张紧线系统, 雷达或加速计技术.

大多数系统的购置成本很高, 执行 (通常需要在周边的每一米上安装基础设施组件，例如电线和传感器) y, 最后, 操作. 没有一个系统足够的事实再次使费用成倍增加.

所以, 摄像头系统不是很明显吗, 通常已经存在用于事件确认, 可以承担整个检测任务或, 至少, 她的一部分? 如果相机解决方案是为此设计的，这是可能的.

系统必须具备基本的VCA功能 (视频内容分析) 一旦检测到入侵就会激活警报, 例如, 入侵或越线检测.

然而, 有理由证明摄像头系统继续用于周界保护只是为了验证而不是为了识别事件。. 一个常见的原因是分辨率质量难以规划: 分析的质量取决于待分析数据的质量.

所以, 用户应该高度重视提供指定能力的提供商, 不费吹灰之力, 为成功识别物体或人而捕获的整个周边的精确最小分辨率密度.

这是在 DIN EN 标准中定义的 62676-4, 全球有效, 并且它是固定的 - 根据场景- 之间 125 y 250 每米像素用于识别和识别, 分别, 一个人的. 精确的定义, 已经在规划中, 这是分析的基本要求, 通过AI手段保存证据并进一步精细分析.

充足的照明

选择正确的照明同样重要。: 如果可能的话使用白光, 强大的摄像系统通常足以应对白天和夜间的雨天情况。. 好的系统能够确保主动红外聚光灯充分识别物体, 以及人员身份识别, 即使在光线较差的情况下.

对于光线不好或天气条件不好的情况, 建议使用热像仪来补充解决方案. 这些对于数据保护来说是无害的, 尽管他们不允许任何人员身份识别和证据保存, 所以你必须使用可连接的准时白光或监控人员.

PTZ摄像机在验证中的缺点

同样在验证中，通过选择适当的技术可以避免许多错误。. 现代“多焦点传感器”相机, 正如 Dallmeier 的 Panomera, 它们与经典的“单传感器摄像机加 PTZ 摄像机”组合的区别在于其恒定的最小分辨率密度。, 即使在长途旅行中, 因此需要更少的相机.

除此之外，还可以随意打开缩放视图以进行验证, 从而也可以控制复杂的情况，例如多人的入侵. 与传统解决方案相反, 实时和回放图像都可以高分辨率质量放大, 允许事后详细捕捉任何区域.

IA: 误报率接近于零

除了最少数量的周界保护系统之外, 最大的优化潜力在于任务的部分自动化, 眼下, 仍需要大量人员和时间.

人工智能在这方面发挥着核心作用。. 带着合理的怀疑, 它们已经存在，尤其是在周界防护领域, 具体的解决方案有望在人员和人员方面为客户带来巨大利益, 与它, 总运营成本.

Dallmeier 的解决方案解决了经典 VCA 生成的预警问题 - 包括常见的“错误源”, 就像移动的树枝, 动物或光照条件的快速变化- 使用神经网络进行第二级分析.

“AI引擎”中定义了一定的识别概率, 只有超过该值的警报才会传输到运营中心进行“人工”验证.

结果可见: 早期客户安装的经验表明，误报率几乎减少到零，并且, 所以, 验证或监控警报的工作明显减少.

这边走, 用户实现巨大的成本节省, 因为他们可以用相同的人员保护更大的边界, 除了, 操作员的注意力明显提高，从而提高了客观安全性. 毕竟, 他们现在知道，警报背后隐藏着, 很有可能, 相关事件而不是另一个误报.

米格尔·巴拉布里加

销售经理 西班牙 Dallmeier 电子公司