Tương lai của đổi mới giám sát và kiểm soát truy cập

11 tháng 8 Whitepaper

Với những tiến bộ của trí tuệ nhân tạo, các thiết bị tiên tiến và mạng 5G, công nghệ giám sát truyền thống đang bị phá vỡ với các giải pháp bảo mật video được hỗ trợ bởi AI được quản lý bằng đám mây. Công nghệ này đã trở nên mạnh mẽ và khả thi về mặt thương mại đến mức các bộ tính năng gốc như phân tích con người, nhận dạng khuôn mặt và phân tích bán lẻ đã được tích hợp trực tiếp vào máy ảnh bằng cách sử dụng chipset hỗ trợ AI, cho phép triển khai nhanh chóng và khả năng mở rộng không giới hạn trên các trang web của doanh nghiệp.

Khi xử lý AI trở thành tiêu chuẩn mới cho các giải pháp giám sát, cơ hội kết hợp các tính năng như nhận dạng khuôn mặt để tăng cường điều tra, giám sát và an ninh công cộng để kết hợp phân tích con người tiên tiến được xây dựng trên các thuật toán học sâu và dữ liệu liên quan sẽ trở thành hiện thực. Từ việc sử dụng trong môi trường y tế công cộng, an toàn công cộng, an toàn tư nhân - các doanh nghiệp và tổ chức chính phủ như nhau đều có thể khai thác công nghệ này trong khi xoay vòng từ mô hình CCTV truyền thống.

Hệ thống giám sát được quản lý trên nền tảng đám mây

Khi chúng ta thảo luận về giám sát được quản lý bằng đám mây và công nghệ cạnh liên quan cho  ghi âm trên đám mây , câu hỏi làm cách nào để bạn lưu trữ các cảnh quay CCTV trên đám mây là chủ yếu. Xem xét tương lai của giám sát dựa trên đám mây, điều này có thể bị nhầm lẫn với việc phát trực tuyến và lưu trữ dữ liệu video liên quan trong đám mây. Đương nhiên các câu hỏi được đặt ra liên quan đến việc sử dụng băng thông trên mạng. Cuộc thảo luận về công nghệ tiên tiến hiện có liên quan như một giải pháp đám mây lai, chẳng hạn như   giám sát thông minh sử dụng kiến trúc lưu trữ biên và tính toán biên để đạt được lưu trữ ghi âm cục bộ trong khi sử dụng đám mây để xử lý siêu dữ liệu (các tính năng như nhận dạng khuôn mặt, phân tích, lệnh và điều khiển). Các máy ảnh tính toán cạnh sau đó có khả năng thực hiện các phép tính và lưu trữ AI cục bộ mà không cần sức mạnh xử lý từ máy chủ gắn liền cục bộ hoặc NVR - trong khi vẫn duy trì mức tiêu thụ băng thông thấp trên cơ sở mỗi thiết bị. Các bộ chip như ambarella, trao quyền cho các thiết bị hiện đại thực hiện các yêu cầu tính toán đó. Các mô hình camera quan sát truyền thống sẽ sử dụng mô hình dựa trên máy ảnh với đầu ghi video (NVR), trong khi các hệ thống hiện đại sẽ triển khai mà không cần NVR hoặc máy chủ vì khối lượng công việc được thực hiện ở rìa (trên máy ảnh).

Ưu điểm của việc xem xét các camera video an ninh với các khả năng vượt trội mở ra cơ hội triển khai trong các khu vực khó lắp đặt, chẳng hạn như các môi trường khu vực có truy cập internet hạn chế. Liệu 5G sẽ giảm bớt vấn đề băng thông hay thay đổi cách thức triển khai giám sát đám mây? Các hệ thống dựa trên đám mây lai đã có thể được triển khai trên mạng dựa trên độ trễ thấp (chẳng hạn như LTE), sự ra đời của mạng 5G sẽ tạo cơ hội lớn hơn cho khả năng mở rộng và quản lý thiết bị từ một kết nối duy nhất mà không cần hỗ trợ các vấn đề về phần cứng hoặc bảo mật thường kèm theo Hệ thống camera quan sát dựa trên NVR. Với việc tăng băng thông và tính khả dụng của mạng di động, các thiết bị dựa trên biên chạy phân tích video phong phú (bao gồm phân tích người và phương tiện) để thực hiện các hoạt động giám sát video sẽ trở thành lựa chọn hợp lý nhất về mặt thương mại, đặc biệt khi xem xét bảo mật cạnh có thể được triển khai trên các kết nối 5G thông qua các tháp năng lượng mặt trời .

Camera quan sát được hỗ trợ bởi AI

Không có máy chủ hoặc NVR, đây là lợi thế tức thì của việc triển khai các dịch vụ giám sát dựa trên nền tảng được quản lý bằng đám mây trong toàn doanh nghiệp. Từ việc bảo trì và giảm chi phí, đến đơn giản hóa các hoạt động ICT để hỗ trợ lập kế hoạch di chuyển qua đám mây, thị trường CCTV và các nhà cung cấp dịch vụ liên quan hiện đang phải xoay vòng từ các kiến ​​trúc triển khai dựa trên truyền thống để hỗ trợ chiến lược doanh nghiệp trong không gian hệ thống giám sát video đã được triển khai và quản lý. bởi các chuyên gia không phải là chuyên gia CNTT-TT hoặc lãnh đạo kỹ thuật.

Sự mất kết nối giữa các bên liên quan có trách nhiệm trong doanh nghiệp là rõ ràng, làm thế nào một bộ phận CNTT-TT có thể nắm quyền sở hữu một hệ thống được chỉ định và cài đặt bởi một nhóm không có kinh nghiệm về an ninh mạng, kỹ thuật mạng và khối lượng công việc liên quan đến CNTT-TT?

Với tính năng xử lý AI được bản địa hóa được tích hợp sẵn cho mỗi camera, camera IP hiện có thể khai thác khả năng máy học để hỗ trợ nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng biển số và phân tích con người để di chuyển hệ thống ra ngoài các hệ thống bảo mật dựa trên NVR truyền thống. Với AI, trao quyền cho các tính năng hỗ trợ tuân thủ, phân tích ICT và bán lẻ từ đám mây cải thiện quản lý bảo mật tổng thể và chuyển giải pháp sang trạng thái chủ động - nghĩa là các tổ chức có thể tận dụng lợi thế của việc quay video ngay khi nó xảy ra, không phải sau khi nó xảy ra. Một camera giám sát truyền thống sẽ không chứa sức mạnh xử lý, mà dựa vào một NVR được bản địa hóa hoặc các cụm máy chủ có yêu cầu lưu trữ lớn để hỗ trợ các nhóm máy ảnh kỹ thuật số. Với AI và lưu trữ biên, các vấn đề về tính toán lưu trữ, khả năng mở rộng và quản lý phần cứng liên quan đã được loại bỏ - giảm rủi ro hoạt động đối với các hệ thống bị lỗi và trích xuất các sự kiện cụ thể.

Cũng như tất cả các triển khai CCTV mới, nên lập kế hoạch được coi là các yêu cầu chính xác và các tính năng cần thiết - thường được gọi là đặc điểm kỹ thuật chức năng. Đối với việc tổ chức đang triển khai các nhóm máy ảnh lớn trên không gian rộng lớn (ví dụ: sân bay hoặc sân vận động) một số yếu tố cần được xem xét như chính sách bảo quản lưu trữ, yêu cầu về độ che phủ, yêu cầu trong nhà và ngoài trời. Với các hệ thống truyền thống, càng nhiều camera được thêm vào việc triển khai thì yêu cầu tính toán và lưu trữ máy chủ càng cao. Với các hệ thống giám sát hàng loạt được hỗ trợ bởi AI, các vấn đề liên quan đến việc lập kế hoạch dung lượng máy tính và lưu trữ có thể được loại bỏ và vượt qua ranh giới. Các cân nhắc về băng thông được xem xét, tuy nhiên khi xem xét các camera có thể không hoạt động với mức tiêu thụ băng thông thấp chỉ ở mức 20 Kbps, việc triển khai hơn 200 camera trên một sơ đồ tầng có thể dễ dàng đạt được.

Đây là nơi giám sát được hỗ trợ bởi AI như Verkada thông minh hệ thống giám sát có thể tạo ra tác động tích cực thực sự đến hoạt động giám sát, mở ra cơ hội để thực thi cách xa xã hội, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng biển số, đếm người và cảnh báo chủ động mà không cần cài đặt khách hàng nặng hoặc khách hàng dày, nhưng phải di chuyển quản lý hoặc điều hành thành phần của các hệ thống đó vào tay các bên liên quan của bộ phận và nhân viên tuyến đầu bằng các ứng dụng dễ sử dụng trên máy tính để bàn (trình duyệt), thiết bị di động và máy tính bảng.

Phân tích con người

Với việc sử dụng AI có thể xác định con người so với các đối tượng không phải con người, các tập dữ liệu có thể được tạo để cung cấp khả năng báo cáo phân tích và cảnh báo chủ động mà nếu không sẽ khó hoặc không thể với các hệ thống truyền thống (trong hầu hết các trường hợp yêu cầu máy chủ tính toán AI hoạt động cùng với NVR). Máy ảnh hiện có thể xác định hành vi của con người, chẳng hạn như nhận dạng một khung hình đi qua riêng lẻ, con người được nhìn thấy trong một khu vực áp dụng hoặc phân tích hành vi phức tạp hơn như ánh xạ nhiệt chuyển động, mô hình giao thông bằng chân, đếm người, lảng vảng, đối tượng không được giám sát và hành vi bất thường. Nhận dạng khuôn mặt có thể dễ dàng được triển khai trong các môi trường thương mại để nhận dạng VIP hoặc cảnh báo người quan tâm (chẳng hạn như kẻ trộm hoặc nghi phạm đã biết) trực tiếp cho người quản lý sàn - cho phép đưa ra quyết định nhanh chóng khi sự kiện xảy ra. Phân tích video được hỗ trợ bởi AI thường được triển khai ở cấp độ NVR hoặc máy chủ trong các hệ thống truyền thống, nhưng với các hệ thống dựa trên đám mây kết hợp, DANATEQ thấy các khả năng được tích hợp trực tiếp vào chính camera IP.

Các hoạt động tuân thủ nhận thấy lợi ích lớn hơn của sử dụng phân tích con người do AI cung cấp vì các hoạt động điều tra thường được sắp xếp hợp lý, giúp lọc qua hàng giờ các cảnh quay chết chóc để tìm kiếm các sự kiện có thể hành động hiệu quả hơn. Việc lọc các cá nhân từ ngoại hình và thậm chí cả khuôn mặt cho phép tìm kiếm hàng loạt trên một nhóm máy ảnh và trang web - đây là kho lưu trữ siêu dữ liệu của nền tảng lệnh và điều khiển giúp giải phóng tài nguyên cục bộ hoặc nhu cầu về môi trường máy chủ tại chỗ. Phân tích video ngay lập tức có sẵn trực tiếp từ nền tảng đám mây hoặc thiết bị di động, giúp việc triển khai cho người dùng và các nhóm bên ngoài được sắp xếp hợp lý và an toàn mà không cần  thay đổi tường lửa hoặc cấu hình phức tạp. Trí tuệ nhân tạo được tích hợp trực tiếp vào hệ thống camera quan sát được hỗ trợ bởi AI thể hiện sự thay đổi trong thị trường camera quan sát và các tùy chọn giám sát video.

Từ góc độ phân tích bán lẻ, hành vi của con người có thể được theo dõi ở cấp độ chi tiết để cho phép tiếp thị, sắp xếp Dịch vụ thông minh sáng kiến và lập kế hoạch chiến lược cho vị trí thương hiệu. Nâng cao nhận thức của nhân viên và dịch vụ khách hàng có thể đạt được bằng cách đo lường mật độ và hoạt động trên một sơ đồ mặt bằng bằng cách sử dụng các công cụ như bản đồ nhiệt, biểu đồ chuyển động và luồng khách hàng. Tương lai của giám sát cho phép các doanh nghiệp đang sử dụng khả năng giám sát quản lý đám mây trên nhiều cửa hàng hợp nhất dữ liệu liên quan trong một nền tảng duy nhất. Thị trường CCTV cung cấp rất nhiều lựa chọn khác nhau xung quanh việc triển khai các giải pháp phân tích bán lẻ, một số phức tạp hơn những giải pháp khác. Không có máy chủ hoặc môi trường NVR nào cho phép phân tích bán lẻ được mở rộng trên toàn doanh nghiệp trong khi hợp nhất các hoạt động trong đám mây để phân tích nhanh trên các trang web và máy ảnh không giới hạn.

Nhận dạng khuôn mặt

Có thể đánh lừa nhận dạng khuôn mặt không? Làm thế nào đáng tin cậy là nhận dạng khuôn mặt? Các câu hỏi phổ biến thường được hỏi khi thảo luận về các khía cạnh kỹ thuật của các hệ thống như vậy. Câu trả lời ngắn gọn là có - nhận dạng khuôn mặt có thể bị đánh lừa nhưng trong hầu hết các trường hợp là rất đáng tin cậy, nó phụ thuộc vào thiết kế và phương pháp được sử dụng để chụp và nhận dạng khuôn mặt bao gồm cả việc lập chỉ mục các dữ liệu đó. Lấy ví dụ câu hỏi về việc kính râm có dừng nhận dạng khuôn mặt không? Trong hầu hết các tình huống, kính râm sẽ không nhất thiết ngăn chặn nhận dạng của một người, nhưng tùy thuộc vào độ nhạy của hệ thống cảnh báo, một số dương tính giả có thể được tạo ra. Để thực hiện  hệ thống nhận dạng khuôn mặt & nbsp; có thể triển khai một số phương pháp, tuy nhiên, phổ biến nhất là các thuật toán học sâu trong đó hồ sơ khuôn mặt được lập chỉ mục và tính toán các phép đo chính xác trên các điểm chính khác nhau trên khuôn mặt . Các phương pháp thay thế bao gồm so sánh hình ảnh đạt được bằng cách xác định một con người, chụp ảnh nhanh khuôn mặt của các cá nhân, lập chỉ mục hình ảnh và sau đó thực hiện đối sánh hình ảnh trên cơ sở dữ liệu. Đương nhiên, nhận dạng khuôn mặt học sâu chính xác hơn nhưng thường phức tạp hơn để triển khai và liên quan đến các cân nhắc bổ sung như lưu trữ cơ sở dữ liệu. sức mạnh xử lý và bảo mật.

Đối với cơ quan thực thi pháp luật, khả năng xác định và tìm người quan tâm có thể đạt được trên quy mô lớn mà không cần cài đặt phần mềm hoặc ứng dụng khách phức tạp. Từ đám mây, các nền tảng giám sát được quản lý bằng đám mây hiện đại bao gồm trí thông minh nhân tạo sẽ có khả năng thể hiện tìm kiếm trên các nhóm máy ảnh và trang web để tìm các sự kiện và POI có liên quan để sau đó chia sẻ trong các điều kiện nghiêm ngặt - chẳng hạn như không tải xuống video bị mất quyền và hạn chế truy cập dựa trên lịch trình.

Không có Máy chủ hoặc NVR

NVR có phải là một máy chủ không? Bạn có cần NVR cho camera IP? Máy ghi video mạng, còn được gọi là NVRs có trong hầu hết các máy chủ. Hầu như không thể định cấu hình về hệ điều hành cốt lõi và tính linh hoạt của phần mềm khi so sánh với một máy chủ doanh nghiệp tiêu chuẩn. Trong các hệ thống truyền thống, bạn luôn cần một NVR hoặc máy chủ nếu bạn muốn ghi và quản lý camera. Nói chung, NVR hoặc trực tiếp kết nối với camera để cung cấp năng lượng hoặc chúng có thể dựa trên IP và coi mỗi camera IP là một kênh. Đây là cách thiết lập rất truyền thống và trong thời gian gần đây, NVR đang được coi là phần cứng có thể khai thác rủi ro cao về mặt an ninh mạng. Các vấn đề khác với NVR bao gồm phạm vi lưu giữ video, bảo trì liên tục, giám sát thời gian hoạt động và thiếu khả năng mở rộng trên nhiều trang web. Theo nghĩa truyền thống, càng cần nhiều camera và khả năng lưu trữ, thì việc tăng chi phí sẽ là tương đối trong những lần triển khai ban đầu. Đối với một hệ thống chạy hơn 200 camera yêu cầu lưu giữ 60-90 ngày, DANATEQ có thể mong đợi thấy một ngân hàng máy chủ được cài đặt với bảo hành hạn chế và cấu hình phần cứng không đáng tin cậy (thường dễ bị hỏng sau 3-5 năm). Khi phần mềm mới được phát hành, máy ảnh và máy chủ đều yêu cầu nâng cấp được cài đặt thủ công và chương trình cơ sở mới sẽ thu hút chi phí bảo trì và cấu hình phần mềm, điều này trong một số trường hợp có thể dẫn đến lỗi hệ thống hoặc các vấn đề tích hợp đang diễn ra nếu không được lên kế hoạch chính xác.

< p> Giám sát được quản lý bằng đám mây được xây dựng trên các công nghệ tiên tiến về cơ bản đã xây dựng phần mềm trực tiếp trong máy ảnh và loại bỏ nhu cầu về NVR và máy chủ. Điều này dẫn đến giảm chi phí chung, yêu cầu bảo trì, giảm bàn dịch vụ ICT và giảm chi phí dài hạn, đặc biệt khi được xem xét trong khoảng thời gian 10 năm. Một lợi thế thương mại hấp dẫn của việc loại bỏ NVR và mô hình máy chủ là bản thân phần cứng có thể bao gồm các bảo hành mở rộng vì phần sụn được tích hợp bên trong máy ảnh có thể dễ dàng thay thế bằng thiết bị mới nếu xảy ra lỗi - mà không ảnh hưởng đến hệ thống tổng thể (phần cứng bị cô lập và môi trường rủi ro cô đặc ).

Tương lai của Giám sát

Những quốc gia nào đang áp dụng công nghệ giám sát AI? Hệ thống giám sát thông minh Verkada đang triển khai công nghệ camera của họ trên toàn thế giới nhờ các đối tác chiến lược như AWS cung cấp dịch vụ dữ liệu đám mây trên toàn cầu, cho phép một nền tảng tích hợp duy nhất có thể lưu trữ và phân phối giải pháp trên internet mà không cần thiết lập hệ thống phức tạp hoặc yêu cầu tích hợp. Các tổ chức doanh nghiệp lớn như Heinemann Australia  đã nâng cấp hệ thống an ninh của họ lên nền tảng giám sát thông minh Verkada & nbsp; để giới thiệu hệ thống camera quan sát hỗ trợ bởi AI để tuân thủ, phân tích công nghệ thông tin và bán lẻ, giúp tiết kiệm chi phí tức thì 30% so với các nhà cung cấp truyền thống. thời hạn 10 năm (Verkada cung cấp bảo hành 10 năm hàng đầu trong ngành cho tất cả phần cứng). Một giải pháp với hơn 200 máy ảnh được quản lý bằng đám mây với một loạt các khả năng phân tích sẽ nâng cao hoạt động bán lẻ và dịch vụ của họ phù hợp với kế hoạch chiến lược của công ty, bao gồm phân tích con người để nâng cao trải nghiệm khách hàng và vị trí Dịch vụ.

Tóm lại, các mô hình triển khai CCTV truyền thống đã được thực hiện trên cơ sở đặt và quên, dẫn đến hệ thống bị lỗi, chi phí bảo trì cao và liên tục mất quản lý. Lỗi hệ thống rủi ro cao được nhận biết khi các sự kiện ưu tiên được yêu cầu chỉ để truy xuất không khả dụng. Các hệ thống được quản lý bằng đám mây kết hợp đại diện cho sự đổi mới trên mặt trận giám sát, dẫn đến một quan điểm mới trong việc quản lý không gian vật lý thông qua cơ sở hạ tầng hiện đại đồng thời trao quyền cho các nhóm CNTT-TT giành lại quyền kiểm soát bảo mật vật lý từ đám mây.