Русский
Машинное зрение с помощью камер в умных лифтах и системах контроля доступа: Переосмысление безопасности, эффективности и пользовательского опыта
Создано 01.07
Глобальный рынок умных зданий переживает бум, и к 2030 году его прогнозируемая стоимость составит 1,06 триллиона долларов США (Grand View Research). В основе этой трансформации лежит интеграция передовых технологий, которые делают здания более безопасными, эффективными и ориентированными на пользователя. Среди этих технологий видеонаблюдение с помощью камер стало революционным решением в двух критически важных областях: умные лифты и системы контроля доступа. В отличие от традиционных средств наблюдения, которые просто записывают видеоматериалы,современное видеонаблюдение с помощью камер —питаемое искусственным интеллектом (ИИ), машинным обучением (МО) и компьютерным зрением — обеспечивает принятие решений в реальном времени, предиктивное обслуживание и персонализированное взаимодействие с пользователем. В этом блоге мы рассмотрим, как видеонаблюдение с помощью камер революционизирует умные лифты и системы контроля доступа, инновационные сценарии использования, способствующие их внедрению, ключевые преимущества для управляющих зданий и пользователей, а также будущие тенденции, формирующие этот динамичный ландшафт.
Ограничения традиционных систем лифтов и контроля доступа
Прежде чем углубляться в роль машинного зрения, важно понять недостатки традиционных решений для управления лифтами и доступом. Традиционные системы доступа, такие как карты-ключи или PIN-коды, подвержены нарушениям безопасности: потерянные или украденные карты могут быть использованы не по назначению, а PIN-коды могут быть угаданы или переданы другим. Они также не обладают гибкостью, что затрудняет управление динамическими разрешениями доступа (например, для временных посетителей или посменных работников).
Аналогично, традиционные лифты работают по реактивной модели. Они реагируют на вызовы пользователей, но не имеют информации об объеме пассажиров, времени ожидания или потенциальных опасностях. Такая неэффективность приводит к длительному ожиданию в часы пик, пустой трате энергии (поскольку лифты совершают ненужные остановки) и задержкам в реагировании на чрезвычайные ситуации (например, падение или застревание пассажира). Кроме того, техническое обслуживание часто планируется по фиксированным интервалам, а не на основе фактического состояния оборудования, что приводит к неожиданным поломкам и дорогостоящему ремонту.
Эти ограничения подчеркивают необходимость более интеллектуального, проактивного подхода, и машинное зрение заполняет этот пробел.
Машинное зрение в интеллектуальных системах доступа: за пределами базовой безопасности
Современные системы контроля доступа — это уже не просто ограничение входа; они призваны обеспечить беспрепятственный и безопасный доступ для авторизованных пользователей, одновременно отражая угрозы. Видеоаналитика в сочетании с ИИ выводит эти системы на новый уровень, обеспечивая многофакторную аутентификацию (MFA), поведенческий анализ и обнаружение угроз в реальном времени.
1. Распознавание лиц на базе ИИ: безопасная и беспрепятственная аутентификация
Распознавание лиц является одним из наиболее широко используемых приложений компьютерного зрения в системах контроля доступа. В отличие от карт доступа или PIN-кодов, черты лица уникальны и их нелегко скопировать или передать. Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют лицевые ориентиры (например, расстояние между глазами, форму линии челюсти) для высокоточной проверки личности — часто с уровнем ложного срабатывания (FAR) менее 0,001%.
Эта технология обеспечивает беспрепятственный пользовательский опыт: сотрудники или жильцы могут получить доступ, просто взглянув на камеру, что устраняет необходимость возиться с ключами или картами. Для управляющих зданием она предлагает детальный контроль над разрешениями на доступ. Например, подрядчикам может быть предоставлен временный доступ на определенные этажи в установленные часы, а разрешения могут быть немедленно отозваны при необходимости. Некоторые передовые системы даже интегрируют обнаружение живости для предотвращения спуфинга (например, использования фотографии или видео для обмана системы), что еще больше повышает безопасность.
2. Поведенческий анализ: обнаружение аномалий до возникновения инцидентов
Помимо аутентификации, система видеонаблюдения может анализировать поведение пользователя для выявления потенциальных угроз безопасности или рисков для жизни. Алгоритмы ИИ обучены распознавать нормальные шаблоны поведения (например, ходьба в обычном темпе, проведение карты) и отмечать аномалии (например, пребывание в запретной зоне, паническое бегство или попытка силой открыть дверь).
Например, если человек задерживается у двери серверной более 10 минут, система может отправить оповещение сотрудникам службы безопасности. Аналогично, если кто-то пытается пройти за авторизованным пользователем через дверь без аутентификации (так называемый «хвостовой проход»), камера может обнаружить постороннего и поднять тревогу. Такой проактивный подход помогает предотвратить нарушения безопасности, кражи или вандализм до того, как они произойдут — чего не могут сделать традиционные системы контроля доступа.
3. Управление посетителями: Оптимизация процесса регистрации
Камеры также трансформируют управление посетителями в коммерческих и жилых зданиях. Вместо того чтобы требовать от посетителей подписывать бумажный журнал или ждать сотрудника, который их сопроводит, интеллектуальные системы доступа с использованием камер обеспечивают самостоятельную регистрацию. Посетители могут отсканировать QR-код (отправленный по электронной почте или в SMS) или предъявить удостоверение личности камере, которая проверяет их личность по предварительно утвержденному списку. После аутентификации система выдает временный пропуск (цифровой или физический) и уведомляет принимающую сторону.
Это не только экономит время посетителей и персонала, но и повышает безопасность, гарантируя, что на территорию попадут только авторизованные посетители. Кроме того, создается цифровой журнал всех посетителей, что упрощает отслеживание того, кто и когда находился в здании, — это критически важно для соблюдения нормативных требований и расследования инцидентов.
Визуальное распознавание в умных лифтах: от транспорта к интеллектуальной мобильности
Умные лифты — это уже не просто вертикальный транспорт, а интеллектуальные решения для мобильности, которые адаптируются к потребностям пользователей, оптимизируют эффективность и повышают безопасность. Визуальное распознавание в сочетании с искусственным интеллектом (ИИ) и датчиками Интернета вещей (IoT) является движущей силой этой трансформации. Ниже приведены ключевые области применения:
1. Обнаружение пассажиров и оптимизация потока
Одной из главных проблем традиционных лифтов являются длительные ожидания в часы пик (например, утренний час пик в офисных зданиях). Видеоаналитика решает эту проблему, определяя количество пассажиров в вестибюлях и кабинах лифтов в режиме реального времени. Алгоритмы ИИ анализируют видеопоток для прогнозирования закономерностей движения и соответствующей корректировки отправки лифтов.
Например, если камера обнаруживает большую толпу в вестибюле на 1-м этаже, она может одновременно отправить несколько лифтов на этот этаж. Если кабина заполнена, система может пропускать ненужные остановки, чтобы быстрее доставить пассажиров к месту назначения. Это не только сокращает время ожидания (до 30% по некоторым исследованиям), но и экономит энергию, минимизируя время простоя и ненужные перемещения.
2. Мониторинг безопасности и реагирование на чрезвычайные ситуации
Визуальный контроль с помощью камер повышает безопасность лифтов, отслеживая потенциальные опасности и обеспечивая быстрое реагирование на чрезвычайные ситуации. Камеры внутри кабин могут обнаруживать такие инциденты, как падение пассажиров, медицинские чрезвычайные ситуации (например, обморок) или неподобающее поведение. Алгоритмы искусственного интеллекта могут распознавать эти события в режиме реального времени и отправлять оповещения администрации здания или службам экстренного реагирования.
В случае отключения электроэнергии или поломки лифта камеры могут обеспечить видимость кабины, позволяя спасателям оценить ситуацию (например, количество пассажиров, есть ли пострадавшие) перед принятием мер. Некоторые системы даже интегрируют двустороннюю аудиосвязь, позволяя спасателям напрямую общаться с пассажирами, снижая беспокойство и повышая безопасность.
3. Предиктивное техническое обслуживание: Сокращение времени простоя
Поломки лифтов дорогостоящи и нарушают нормальную работу. Видеоаналитика с использованием камер в сочетании с ИИ обеспечивает предиктивное техническое обслуживание путем мониторинга состояния компонентов лифта (например, дверей, тросов, кнопок) в режиме реального времени. Камеры могут обнаруживать признаки износа (например, дверь, которая не закрывается должным образом, изношенный трос) или аномальные движения (например, чрезмерную вибрацию).
Алгоритмы ИИ анализируют эти данные, чтобы предсказать, когда компоненты, вероятно, выйдут из строя, и предупредить группы технического обслуживания до возникновения поломки. Это переводит техническое обслуживание из реактивной, основанной на интервалах модели в проактивную, основанную на состоянии, сокращая время простоя до 50% согласно отраслевым отчетам. Это также продлевает срок службы компонентов лифта и снижает затраты на техническое обслуживание с течением времени.
4. Бесконтактное управление: гигиена и удобство
Пандемия COVID-19 ускорила внедрение бесконтактных технологий, и машинное зрение сыграло ключевую роль в повышении гигиеничности лифтов. Системы машинного зрения могут распознавать жесты рук (например, взмахи, указания), позволяя пользователям выбирать этажи, не прикасаясь к кнопкам. Например, пользователь может взмахнуть рукой перед камерой, чтобы вызвать лифт, или указать на номер этажа на цифровом дисплее.
Это не только снижает распространение микробов, но и повышает удобство для пользователей, когда их руки заняты (например, при переноске продуктов или багажа). Некоторые передовые системы даже используют распознавание лиц для автоматического выбора часто посещаемого этажа пользователя — создавая полностью персонализированный бесконтактный опыт.
Ключевые преимущества машинного зрения для управляющих зданием и пользователей
Интеграция машинного зрения в интеллектуальные лифты и системы доступа предлагает широкий спектр преимуществ как для управляющих зданием, так и для пользователей:
Повышенная безопасность: Снижение риска несанкционированного доступа, краж и нарушений безопасности благодаря аутентификации на основе ИИ и обнаружению аномалий.
• Повышенная эффективность: Оптимизированное управление лифтами сокращает время ожидания и энергопотребление; упрощенный контроль доступа и управление посетителями экономят время персонала.
• Экономия затрат: Прогнозное техническое обслуживание снижает затраты на ремонт и время простоя; снижение энергопотребления сокращает счета за коммунальные услуги; автоматизированные процессы снижают затраты на рабочую силу.
• Улучшенный пользовательский опыт: Беспрепятственный доступ, бесконтактное управление и персонализированные услуги (например, автоматический выбор этажа) повышают удобство и удовлетворенность.
• Соответствие требованиям и подотчетность: Цифровые записи о доступе и активности посетителей помогают зданиям соответствовать нормативным требованиям (например, GDPR, HIPAA) и облегчают расследование инцидентов.
• Повышенная безопасность: Мониторинг лифтов и зон доступа в режиме реального времени обеспечивает быстрое реагирование на чрезвычайные ситуации и потенциальные опасности.
Решение проблем: Конфиденциальность и безопасность данных
Хотя видеонаблюдение предлагает значительные преимущества, оно также вызывает опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Руководители зданий должны предпринять упреждающие шаги для обеспечения соответствия нормам защиты данных (например, GDPR в ЕС, CCPA в Калифорнии) и сохранения доверия пользователей.
Основные меры конфиденциальности включают: Прозрачность: информирование пользователей об использовании видеонаблюдения (например, посредством вывесок, политик конфиденциальности) и типах собираемых данных; Минимизация данных: сбор только тех данных, которые необходимы для предполагаемой цели (например, данные распознавания лиц для аутентификации, а не для наблюдения); Анонимизация: анонимизация данных, когда это возможно (например, размытие лиц в общественных местах, где аутентификация не требуется); Безопасное хранение: хранение данных в зашифрованных базах данных и ограничение доступа только авторизованному персоналу; Ограничения срока хранения данных: удаление данных после того, как они больше не нужны (например, данные посетителей после окончания их визита).
Внедряя эти меры, управляющие зданиями могут использовать преимущества видеонаблюдения, одновременно защищая конфиденциальность пользователей.
Будущие тенденции: Что дальше для видеонаблюдения в умных зданиях?
Будущее видеонаблюдения в умных лифтах и системах контроля доступа выглядит многообещающим, с несколькими ключевыми тенденциями на горизонте:
1. Интеграция с другими технологиями умных зданий
Видеонаблюдение будет все больше интегрироваться с другими системами умных зданий, такими как ОВК (отопление, вентиляция и кондиционирование), освещение и пожарная безопасность. Например, если камера обнаружит, что конференц-зал полон, она может отрегулировать температуру и освещение для оптимизации комфорта. В случае обнаружения пожара видеонаблюдение может помочь направить лифты на безопасные этажи и указать пути эвакуации.
2. Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения
По мере совершенствования алгоритмов ИИ и МО системы видеонаблюдения станут еще более точными и универсальными. Они смогут распознавать более сложное поведение, с большей точностью прогнозировать закономерности движения и адаптироваться к меняющимся потребностям пользователей в режиме реального времени.
3. Периферийные вычисления для обработки в реальном времени
Граничные вычисления — обработка данных локально (на устройстве или на периферии сети), а не в облаке — станут более распространенными. Это снижает задержку, обеспечивая принятие решений в реальном времени (что критически важно для реагирования на чрезвычайные ситуации и диспетчеризации лифтов) и повышает безопасность данных, сохраняя конфиденциальную информацию на месте.
4. Фокус на устойчивое развитие
Камерное зрение будет играть ключевую роль в повышении устойчивости зданий. Оптимизируя трафик лифтов и снижая энергопотребление, оно поможет уменьшить углеродный след. Кроме того, камерное зрение может отслеживать энергопотребление в зонах доступа (например, освещение, отопление) и выявлять возможности для повышения эффективности.
Заключение
Камеры видеонаблюдения перестали быть просто инструментом для наблюдения — они стали основной технологией, которая переосмысливает наше взаимодействие с умными лифтами и системами доступа. Обеспечивая безопасную, бесшовную аутентификацию, оптимизируя эффективность работы лифтов, повышая безопасность и улучшая пользовательский опыт, они помогают создавать более умные, эффективные и безопасные здания. По мере развития технологий интеграция систем видеонаблюдения с другими системами умных зданий откроет еще больше возможностей, превращая здания из простых мест для работы или проживания в интеллектуальные среды, адаптирующиеся к нашим потребностям.
Для управляющих зданиями, стремящихся быть на шаг впереди, инвестиции в технологии компьютерного зрения являются разумным решением. Устраняя проблемы конфиденциальности и используя последние достижения, они могут раскрыть весь потенциал этой преобразующей технологии и создать здания, которые будут более безопасными, эффективными и ориентированными на пользователя.
Контакт
Оставьте свои контактные данные, и мы свяжемся с вами.
WhatsApp
WeChat