Šest trendů u chytrých bezpečnostních a dohledových systémů
Za hranice běžných bezpečnostních kamer
Jakmile se začne mluvit o zabezpečovacích technologiích, téma samotných kamer se probírá jen zřídka. Původní systémy se zaměřovaly na streamování videa ze stabilně umístěné kamery do nějakého centra, kde se záběry sledovaly v reálném čase nebo byly ukládány pro další použití. To se stalo standardem, jaký od bezpečnostních dohledových kamerových systémů uživatelé očekávali. Dnes však můžeme pozorovat evoluci v technologiích chytrých kamer a nástup umělé inteligence.
Díky umělé inteligenci nejsou již kamery jednoduchým statickým zařízením. Očekává se od nich víc. Porovnávání vzorů, chcete-li vzorců (pattern matching), nebo například detailní záběry vybraných zón či zachycení zvolených pohybů a situací. Kamery, které se využívají při zadržení zlodějů v obchodech, mohou nyní nejen odhalit krádež v reálném čase, ale také analyzovat chování spotřebitelů. Například jaký typ nakupujících vstupuje do monitorovaného prostoru a kterými nákupními uličkami zákazníci procházejí a kde se zastavují. Tyto informace poskytují hlubší vhled do zvyků nakupujících a pomáhají obchodníkům přijímat rozhodnutí, která vedou k pohodlnějšímu způsobu nakupování a také ziskovějšímu prodeji.
Chytré kamerové systémy přinášejí nové nároky na zachycení a ukládání obrazového záznamu. Navíc se objevují další typy kamer, jako jsou palubní kamery v automobilech, kamery umístěné na těle nebo oděvu. Obdobný typ kamer je používán v zařízeních pro IoT (internet věcí) i jako senzor v dalších digitálně propojených zařízeních. Záznam je nyní doslova nadupán daty, lze tedy provádět jejich analýzu a získávat mnoho informací, a to díky moderní technice i v reálném čase, nejen při zpětném vyhodnocení, jak tomu bylo dosud.
Zpracování dat na periferiích a chytré bezpečnostní systémy
S rostoucím využíváním cloudových služeb vnímají firmy a organizace tuto platformu jako centralizované místo pro big data. Nedávno se však objevil opačný trend. Stále častěji se data zpracovávají přímo na periferních zařízeních, tedy v první linii. Hlavním důvodem je latence ve zpracování dat.
Latence je důležitým faktorem například při aplikacích pro porovnávání vzorů (pattern matching). Pro kamery v nepřetržitém provozu (24/7) s rozlišením záznamu ve 4K je obtížné zpracovat a odesílat data a současně reagovat na výsledek analýzy, pokud se data zpracovávají ve vzdáleném datovém centru, které může být třeba stovky kilometrů od monitorovaného místa. Tato datová analýza musí být provedena rychle, aby zvládala dynamické situace, jako je například bezpečnost ve veřejném prostoru. Díky tomu může být vybraná lokalita nebo komunita lépe chráněna.
Chytrý dohled v chytré továrně
Výrobní závody jsou velmi rušným místem. Dříve se pracovní proces skládal z jednotlivých částí a postupů prováděných odděleně. Nyní, díky automatizaci a nástupu technologií s umělou inteligencí, jsou výrobní postupy propojeny a často prováděny současně. Od projektování až po výrobu se v chytré továrně využívá umělá inteligence a internet věcí. A to znamená i chytré zabezpečení a dohled.
Provoz moderní továrny vyžaduje chytrý dohled ve vysokém rozlišení, který může komplexně monitorovat veškeré aktivity. Navíc k běžnému využití pro zabezpečení mohou být chytré kamery nastaveny tak, aby například pomáhaly analyzovat efektivitu skladovacích procesů nebo provoz výrobní linky. Tyto nároky však vyžadují větší množství dat ke zpracování v nepřetržitém režimu. Vrcholně důležitá je pak i kvalita úložiště pro záznam a archivaci dat.
UHD a datová úložiště
Aplikace využívající umělou inteligenci, jako je například zmíněné rozpoznávání vzorů, závisí na záznamech ve vysokém rozlišení (4K, UHD). Toto detailní rozlišení má velký vliv na ukládací zařízení, jak na jejich kapacitu, tak rychlost přístupu. Ve srovnání s rozlišením HD má video záznam ve 4K vyšší požadavky na ukládací a paměťová zařízení. A to se na horizontu objevuje rozlišení 8K!
Jak víme, video 4K má čtyřikrát více pixelů, než záznam v HD. Navíc rozlišení 4K podporuje přenos v rozsahu 8, 10 a 12 bitů na kanál. Tím se generuje 5,7× více bitů (4K vs 1 080p). Větší kapacita videozáznamů přináší nové požadavky na datovou strukturu, jak pro zpracování videa, tak pro účely kamerových dohledů. Pokud tedy zvažujete chytrý zabezpečovací systém, je nutné počítat i s investicí do datové struktury.
Nepřetržitý provoz a připojení 24/7
Ať už navrhujete řešení, které má omezenou konektivitu, nebo naopak využívá možností rychlé sítě 5G, většina chytrých zabezpečovacích systémů musí být v režimu nepřetržitého provozu 24/7 bez ohledu na operační prostředí. Proto je nutné vytvořit systém, který vyřeší případné selhání hardwaru nebo softwaru a zajistí nepřetržitý provoz a ukládání dat.
Představme si situaci v nemocnici, kde jsou desítky nebo stovky kamer připojených do centrálního úložiště přes IP. Pokud selže Ethernetové propojení, nebude pořízen žádný záznam. Tato situace může způsobit vážné ohrožení bezpečnosti jak pacientů, tak personálu nemocnice. Z těchto důvodů jsou například používány paměťové karty microSD přímo v kamerách pro zajištění nepřetržitého záznamu. Softwarové nástroje s využitím umělé inteligence pak dokáží poskytnout požadovanou část záznamu a doplnit ji z dat uložených na kartě. Výsledný záznam pak bude chronologický, bez výpadků dat.
Analýza sofistikovanými zařízeními
Self-monitoring se stává důležitým nástrojem mnoha systémů. Chytrá továrna nebo výrobní závod či firemní centrála… I zde může celý systém selhat kvůli jedinému špatně fungujícímu komponentu. Například pevný disk může selhat kvůli nefunkčnímu ventilátoru chlazení a dramatickému nárůstu teploty. Při navrhování inteligentní platformy pro monitorování stavu systému můžou být využity aplikace pro proaktivní přístup. S ohledem na tuto skutečnost musí firmy zvážit například investice do pevných disků, které mohou sledovat široké spektrum parametrů, včetně teploty proto, aby pomohly administrátorovi přijmout okamžitá opatření před tím, než dojde k ohrožení spolehlivosti systému.
Tradiční pevně umístěná bezpečnostní kamera byla spolehlivým spolupracovníkem, má však mnoho nedostatků. Dnešní chytré zabezpečovací systémy jsou postaveny na využívání umělé inteligence a zpracování dat přímo na periferních zařízeních. Poskytují pak záznam ve vysokém rozlišení, pracují nepřetržitě a zajišťují bezpečnost osob i majetku. Tyto trendy zvyšují požadavky a význam bezpečnostního monitorování, což znamená požadavky na dostatečnou podpůrnou datovou infrastrukturu včetně možnosti proaktivně řídit infrastrukturu pro zajištění spolehlivých operací. Společnosti a firmy si musí být jistí, že mají nezbytné ukládací kapacity, které to dokáží zajistit.