Для багатьох організацій захист периметра є пріоритетом. Проте безпека периметра, хоч і важлива, як відомо, створює певні проблеми для користувачів. Одна з них — помилкові спрацьовування сигналізації, наприклад, прийняття тварин або дерев, що коливаються, за зловмисників. Тим часом, кінцевим користувачам також потрібні конкретні функції від систем безпеки для захисту периметра, наприклад, інтелектуальний пошук та можливості бізнес-аналітики. У цьому плані може стати в нагоді штучний інтелект.
Використання штучного інтелекту для виявлення та перевірки підозрілої активності може дати більш точні результати та зменшити кількість хибних спрацьовувань. Камери відеоспостереження з підтримкою штучного інтелекту можуть відфільтровувати безпечну активність, бувши навченими для конкретних випадків використання, таких як ідентифікація людей та транспортних засобів. Крім того, користувачі тепер отримують відеокамери з цими калібруванням, налаштованими "з коробки", що дає кінцевому користувачеві або інтегратору легко налаштувати рішення.
Переваги використання штучного інтелекту в охороні периметру
Безпека периметра — це виявлення вторгнень, вештання та інших підозрілих дій по периметру. Відеоаналітика на основі штучного інтелекту, яка здатна допомогти користувачам досягти цих цілей, може бути корисною. Найбільш поширені засоби відеоаналітики на основі ШІ, що використовуються для захисту периметра:
- оптимізоване для використання поза приміщеннями спостереження за людьми та транспортними засобами, яке генерує набагато менше помилкових тривог, ніж стандартне виявлення руху;
- автоматичне розпізнавання номерних знаків (ALPR), яке спрощує операції та створення записів/звітів;
- розпізнавання облич, яке може використовуватися як частина систем двофакторної аутентифікації для об'єктів з підвищеним ступенем захисту.
Зрозуміло, передбачені й інші засоби аналітики на основі штучного інтелекту, але вони, як правило, обслуговують нішеві або ті вимоги, що залежать від об'єкта, і тому менш поширені застосування для забезпечення безпеки периметра.
Хоча штучний інтелект в охороні периметра часто використовується із системами відеоспостереження, його також можна застосовувати до даних інших охоронних датчиків. ШІ може використовуватися для визначення ключових шаблонів, які зазвичай отримуються в результаті Deep learning та інших методів ШІ. Однак критично важливі системи, які використовуються у застосуваннях з підвищеним рівнем безпеки, повинні обробляти невидимі дані або нові ситуації передбачуваним та контрольованим чином. Тут у гру вступає досвід та ретельна розробка системи безпеки. Рішення з покращеним ШІ можуть досягати більш високих рівнів продуктивності в таких областях, як зменшення помилкових тривог, але повинні включати точно налаштовані резервні механізми, щоб гарантувати виявлення у всіх допустимих, але неперевірених сценаріях. Нижче наведені деякі переваги використання штучного інтелекту для захисту периметра.
Зменшення хибних спрацьовувань сигналізації
Як уже згадувалося, вагома проблема у забезпеченні безпеки периметра — це помилкові спрацьовування сигналізації, які можуть бути усунені за допомогою штучного інтелекту. Удосконалення датчиків охорони периметра за допомогою технологій штучного інтелекту може допомогти уникнути помилкових тривог, збільшуючи при цьому можливість виявлення. Наприклад, розглянемо периметр, що прилягає до суспільної зони з інтенсивним рухом. Технології штучного інтелекту можуть відрізняти наявність людей або транспортних засобів по периметру від тварин, сміття або впливу навколишнього середовища, тим самим усуваючи джерело помилкових сигналів тривоги; у той час як датчик руху продовжує виявляти порушення біля входу, уникаючи ризику помилкової сигналізації, породженої невинною діяльністю людини по периметру (наприклад, просте стояння або ходьба вздовж громадського паркану).
Розумний пошук
Штучний інтелект також прискорює інтелектуальний пошук, що є важливим під час розслідування. Можливість прискореного пошуку великих обсягів записів з вуличних камер, таких як конкретна особа, колір автомобіля або навіть капелюх, має потенціал як для вагомої економії коштів щодо ресурсів оператора, так і для виявлення подій, які можна легко пропустити. Крім того, зменшення кількості помилкових тривог також допоможе організаціям за рахунок зменшення загального обсягу подій, що явно не належать до справи.
Економія витрат
За правильної розробки рішення штучного інтелекту забезпечують вагому економію експлуатаційних витрат. На високому рівні автоматизація завдань, схильних до помилок, скорочує витрати на відправку офіцерів для розслідування та вирішення інцидентів — таким чином, ШІ вважається помножувачем сили. Непряма економія включає нижчі витрати на страхування та дотримання нормативних вимог на додаток до прямих витрат у зв'язку зі збитками чи відповідальністю, спричиненими вторгненням. Однак для реалізації цих вагомих економічних технологій запобігання вторгненням необхідно забезпечити точність зі зниженим рівнем помилкових спрацьовувань охоронної сигналізації.
Бізнес-аналітика
І, нарешті, штучний інтелект надає багато ідей для користувачів, які можуть краще спланувати безпеку свого периметра. З погляду бізнес-аналітики, високоякісна аналітика даних абсолютно необхідна, і ШІ може виконувати ці процеси швидко та у великому масштабі. Це дозволить підприємствам краще зрозуміти загрози, які зазвичай спостерігаються по периметру, спланувати стратегії безпеки для захисту приміщень і реалізувати правильні рішення для підтримки.
Технологія штучного інтелекту полягає в даних. Перша мета технології штучного інтелекту на основі відеоспостереження — зібрати інформацію з цих даних, щоб краще імітувати людські функції для операцій із забезпечення безпеки в режимі поточного часу. Однак ті самі дані можна використовувати протягом тривалих періодів часу для отримання аналітичних відомостей і тенденцій, які допоможуть експертам з безпеки оптимізувати операції. У торговому просторі штучний інтелект вже використовується для розуміння закономірностей руху, трафіку та покупок, що впливають на дизайн приміщення, щоб підвищити якість обслуговування клієнтів. Також у контексті периметра експерти з безпеки починають використовувати ШІ для проектування контрольно-пропускних пунктів, контролю доступу, фізичних бар'єрів та іншого, використовуючи зібрані штучним інтелектом дані про інциденти.