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        緊跟需求 推進安防運營服務產品技術自主創新

        發布日期:2024-02-04 瀏覽:663

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        一、報警產品的技術現狀

        當年視頻監控市場曾幾乎是日本品牌一統天下,但后來國內視頻企業發展非常迅速,從模擬到數字、從看得見到看得清以及再到看得懂,視頻產品在技術方面實現了質的飛躍,讓視頻產品有了非常豐富的應用場景。反觀報警產品,現在銀行、商鋪、博物館等場所使用的報警探測產品大部分還是過去的磁開關、被動紅外、主動紅外、微波等探測技術,沒有大的突破,由于這些傳統技術探測器的一些局限性,很大程度上制約了報警市場的發展。

        報警產品的技術創新為什么沒有視頻產品那樣的快速發展?

        首先,報警市場的規模遠小于視頻監控市場,尤其是隨著我國經濟的發展和安全程度的提升,傳統防盜報警市場嚴重下滑,大的企業不愿在小市場的產品上投入太多的研發,小企業又沒有相應的研發能力。

        其次,攝像機研發的效果很容易顯現,用戶很容易感受到性能的改善和提升(如:從標清到高清),愿意用更高的價格購買更新產品。而報警探測器將探測可靠性從95%提升到99%可能要花一年三年甚至更長時間,用戶可能三年也不一定能感受到性能的提升,所以用戶不愿花更多的錢去購買性能可能更好的探測器。

        第三,報警產品尤其是探測器種類太多,研發工作量太大,很難聚焦,也就很難將產品做精做細。同時報警產品的性能很大程度上受制于傳感器本身的性能,在傳感器本身沒有大的突破前,報警探測產品很難有大的突破。

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        二、如何實現報警產品的技術突破

        雖然報警探測產品突破的難度較大,但報警產品的技術也是可以突破的,突破的路徑是“傳感器+算法”。由于報警探測需要對不同對象進行感知探測,必須使用不同的傳感器,不像攝像機那樣僅僅使用圖像傳感器。這些傳感器采集的信號中都會有干擾信號,或受到多種因素的影響,會導致探測器的誤報警或漏報警,如果不過濾掉這些干擾信號,將嚴重影響探測器的可靠性。這就需要采用AI算法技術對這些信號進行分析處理,從大量復雜的信號中提取出有效信號以確保探測的可靠性。一方面,通過對多維度信息進行AI算法分析,而不是單一維度信息進行分析,可以有效提升探測的可靠性。另一方面,采用深度學習技術,不斷采集現場環境相關信息進行分析計算,生成個性化算法,可以讓探測器適應不同場景的實際環境,以滿足更多市場的應用需求。

        從表面上看,報警產品的算法比視頻產品較為簡單,但報警產品的算法技術相比視頻產品的算法技術有很大不同。

        首先,報警系統都要求交流電停電后要能繼續工作,報警產品應確保在電池供電的情況下能正常工作。報警探測器要求低功耗甚至微功耗,在設計上只能選用低功耗的芯片,而算法所需要的高性能芯片一般耗電量較大。

        其次,報警探測器一般價格不高,成本控制要求很嚴,一般采用價格較低的單片機系統,程序空間和內存空間非常有限,很難容納常用算法,必須用盡可能少的芯片程序空間、存儲空間等資源對信息進行分析處理。

        第三,報警探測器需要感知不同的物理信息,傳感器種類很多,而攝像機只有圖像傳感器,所以很難有攝像機那樣的通用算法植入不同的報警探測器。報警探測器設計時只能根據具體的傳感器、具體的應用場景,采集大量數據樣本進行分析提煉,設計非常精簡但很麻煩的專用算法。所有的算法都需要從底層進行設計、編寫、調試、驗證。

        為什么通過傳感器+AI技術可以解決傳統技術很難解決的問題?

        首先,傳統探測器一般只對信號幅度進行判斷,幅度達到設定值即報警,干擾信號很容易產生誤報警。而算法技術可以對信號波形、幅度、寬度、間隔、頻率、變化態勢等多參數進行分析計算,很容易區分有效信號和干擾信號,降低誤報率的同時提高探測靈敏度。

        其次,算法技術可以同時對紅外、溫度、光照、震動、加速度、角度、電壓、電流、時間等多維度信息進行分析,解決單一維度信息探測可靠性差的問題。更重要的是算法技術具有自學習、自適應的特點,可以自動不斷采集、存儲、分析探測器使用現場的多維度信息,根據現場采集的信息自動優化算法,自動適應不同的應用場景。

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        三、AI算法將創新更多更好的報警產品拓展更廣闊的應用市場

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        報警探測器使用算法技術后其性能將大為提升

        傳統的被動紅外探測器很容易受冷熱氣流干擾和強光干擾導致探測器誤報警,從硬件、結構等方面入手很難解決問題。通過對人體紅外信息、環境溫度信息、光照信息、時間信息等多維度進行綜合算法分析,有效提升了探測器的可靠性。第一,降低了環境溫度變化對探測距離的影響。普通紅外探測器在環境溫度30-35度左右(接近人體表面溫度)時,探測距離明顯縮短,甚至幾乎不報警,而使用AI算法技術后,溫度影響明顯降低。第二,減少了冷熱氣流產生的誤報警。普通紅外探測器在遇到冷熱氣流時,會出現誤報警,而使用AI算法技術后,冷熱氣流引起的誤報警明顯減少。第三,減少了汽車大燈等強光的干擾。一方面,解決了強光變化引起的誤報警。另一方面,解決了強光照射時的漏報警問題。這是傳統紅外探測器不可能做到的。

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        運用AI算法技術可以開發出很多新型探測器

        由于能從大量復雜信號中分析提煉出所需要的有效信息,同時又可以通過深度學習讓探測器自動適應不同環境,所以運用AI算法技術可以開發出過去沒有或性能達不到的探測器。下面幾種探測器就是典型的案例。

        ?新型地埋隱蔽震動探測器

        過去金庫等使用的震動探測器一般只有幾米的探測距離,且如果附近有較大的震動干擾,很容易產生誤報警。而使用AI算法技術開發的地埋隱蔽震動探測技術實現了很多突破。

        (1)可實現距離100米的人員走動和距離200米車輛行駛的探測;

        (2)可以區分人、車、動物,報警時產生不同的報警類別輸出;

        (3)無需外接電源,完全電池供電,特殊微功耗設計,待機時間長達5年;

        (4)無需數據線,無線傳輸報警信息,埋在地下時報警信息傳輸距離可達1公里。這種地埋隱蔽震動探測器可以非常方便用于文物古墓、野外工地、名木古樹、邊防等野外環境報警探測。

        ?新型被動人體跌倒探測器

        人體跌倒探測器采用攝像機AI分析可能有隱私風險,用雷達技術可能有微波輻射的風險,而采用陣列紅外傳感+AI算法技術開發的人體跌倒探測器具有幾個明顯不同的特點。

        (1)不采集圖像信息,通過紅外陣列傳感器分析人體的跌倒狀態,沒有任何隱私風險;

        (2)由于該技術只感應前方區域溫度的分布情況,沒有微波、超聲波、光波(包括紅外)等任何輻射,不會對人體(尤其是老人等體弱人體)產生任何可能的不良影響。

        (3)通過AI算法技術自動跟隨環境溫度的變化,自動調整算法降低環境溫度的影響,自動適應不同的環境。

        這種人體跌倒探測器可以廣泛用于養老院、獨居老人家庭等場景,不會有任何負面擔憂。

        ?非穿戴人體心跳呼吸監測帶

        一般的人體心跳等檢測都需要穿戴相應設備,并與人體皮膚接觸。而采用傳感器+AI算法技術的心跳呼吸監測帶不需要穿戴在身上,更不用接觸人體皮膚,只需要鋪在床單下就可以檢測到人睡覺時的心跳呼吸數據。具有以下一些特點:

        (1)無需穿戴,無感監測,無輻射,不會影響人的正常生活習慣;

        (2)可以監測人睡覺時的心跳、呼吸、翻身、睡眠質量等;

        (3)采用深度學習技術,根據不同人平時的心跳呼吸情況自動設定每個人心跳呼吸異常報警值;

        (4)從多種多樣的復雜信號中提取心跳呼吸信息,避免電熱毯工頻信號、手機無線信號等的干擾。這種非穿戴、無感、無輻射的人體心跳、呼吸安全報警探測器用于老人安全監測報警非常方便,不用擔心老人忘記穿戴或者忘記充電。

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        四、新技術將推動報警運營服務新發展

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        從“財產安全”向“人身安全”發展

        過去財產被盜較多,財產防盜的需求強烈?,F在財產被盜很少,防盜需求弱化。隨著人們生活水平的提升,尤其是新冠疫情的影響,人們對身體健康更為重視,加上中國老齡化的加速,人的安全(特別是老人的安全)需求逐步強烈,預計報警運營服務市場將從“財產安全”向“人身安全”發展,未來“財產防盜”+“人員安全”的綜合安全服務將成為安防運營服務的常態業務。實際上現在很多報警服務公司開展的校園應急報警就已經是人身的安全服務,而不是財產安全服務了。

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        從“室內”走向“室外”發展

        過去很多報警服務的場景都是室內場景,例如銀行、商店、家庭、機關單位等報警應用都是室內。

        一方面,過去的需求主要是防盜,而需要防盜的財物主要在室內。另一方面,室外環境非常復雜,有一定的技術難度。未來隨著“探測器+AI技術”的發展,室外探測技術不斷優化和豐富,報警運營服務除了繼續深化和優化室內報警市場,還可以去拓展文物古墓、名木古樹、野外工地、高端種植等野外環境的安全服務市場。預計未來報警運營服務將從“室內”走向“室外”,市場將更為廣闊。

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        從“事中”到“事前”發展

        過去的監控對事后破案起到了非常重要的作用,現在的監控開始有了“事中”的報警。在未來萬物互聯的時代,物聯網感知設備加入AI算法,實現預測、預判、預警,通過在物聯網的“端”上進行分布式算法,云邊端協同實現物聯網前端感知預警功能,可以將報警提前到“事前”,這將大大拓展安全報警的應用場景。未來報警服務市場將從“事中”提前到“事前”,除了事中的及時報警,還要提前進行預測、預判、預警。

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        五、結語

        有了傳感器+AI算法技術,將會有更多更好的報警探測產品,將能滿足更多報警場景的需求,報警服務市場的空間將會越來越大。作為報警產品制造企業應緊跟需求,運用傳感器+AI算法技術不斷提升現有探測器的性能,開發更多的新型探測器,滿足市場的更多需求。作為報警運營服務企業也應緊跟需求,將各種新型報警探測設備運用于各種不同場景,拓展更廣闊的安防運營服務市場。


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