智慧安防的多技术方法

许多成功的智慧安防解决方案结合了物理屏障、高级检测设备、视频监控技术和分析。该策略允许每一层为解决方案提供独特的保护。

物理障碍：这些障碍可能是栅栏或水泥板。您可以使用带刺铁丝网或高压电流等防攀爬设备来增强它们。虽然他们可能无法阻止入侵，但他们当然可以延迟入侵。

基于电缆的传感器：这些传感器通常被埋在地下，或安装在围栏上。因为您不必将它们部署在一条直线上，它们可以覆盖角落和死角区域。虽然可以提醒可能的入侵，但提供不了关于入侵者数量的可操作信息。此外，动物、移动的植物和树木，以及恶劣的天气条件往往会触发假警报。

其他入侵检测传感器：这些可能是雷达等设备。不仅可以捕捉物体或人的GPS位置，还可以确定速度和运动方向，这使得精确计算接触点成为可能。它们全天候运转，几乎不受常见诱因的影响，比如移动的阴影或光束、小动物或昆虫，以及恶劣的天气条件。为了减少对环境中其他电子设备的干扰，需要改变雷达的频率或降低其功率，这会妨碍设备的有效范围。

基于视频的技术：将摄像机加到周界防御中，与策略性放置的传感器集成时，具有平移/倾斜/变焦功能的摄像机可以自动旋转到事件地点、跟踪目标。根据当地法律，可以使用摄像机来监视物理边界以外的情况，提供额外的监视缓冲区，并为安全团队提供更多的时间作出响应。

可见光和热成像仪：不是非此即彼的解决方案

选择正确的摄像头对于全天候的周界防御至关重要。虽然传统的可见光监控摄像机在自然或增强光照条件下运行得当，但在恶劣天气下其有效性急剧下降，在完全黑暗中几乎为零。这就是为什么将热成像仪集成到周边防护解决方案的原因。在最佳光线下，可见光相机在捕捉取证细节和跟踪目标方面做得很好。热成像仪带来的是在完全黑暗中，可以在极端天气条件下探测到入侵者。一些热成像仪还可以区分入侵目标的类型，并根据预先设定的条件(如人或车辆的方向和速度)向安全部门发出警报。

基于边缘的视频分析的优势

将视频分析添加到周边安全进一步增强了入侵者检测。除了基本的运动检测以外，还有一些分析可以识别移动的物体，统计人数，读取车牌，监控进入特定区域人和物体等等。

除了提高意识，视频分析还可以在其他方面为企业带来好处。例如，通过允许摄像头处理视频，也就是智能边缘，可以显著减少网络负载，因为摄像头只会传输相关视频，保留关键的取证细节。

依靠摄像头提取相关数据提高了安检人员的效率，因为这减少了在收到警报时需要查看的视频数量。消除了对专用分析服务器的需求，显著降低了存储成本。通过减少每台服务器的处理负载来优化服务器资源，使它们能够处理更多的视频流。

深度学习和人工智能的影响

嵌入在新网络摄像机中的深度学习处理单元，进一步加速了边缘分析性能的飞跃。我们已经看到开发人员利用人工智能和机器学习为基础，训练深度学习算法，以准确地检测、识别和分类物体和人。

这对智慧安防解决方案意味着什么?一旦技术完善，将能够部署基于摄像头的分析，能够区分服装颜色的差异，入侵者可能携带的物体，以及其他高精度的颗粒细节。先进的深度学习分析可能会导致具有高度针对性的检测系统，能够识别和区分员工、客户或潜在威胁，甚至可以设置特定对象和条件的入侵检测解决方案。

从安全的角度来看，将这些先进的深度学习分析应用到多层安全防护解决方案中，将不可避免地产生更高效、更准确的探测和威慑系统。

自动化对入侵者序作出响应

在许多情况下，集成自动响应解决方案可以避免在入侵警报中进行人工干预。例如，警报可能会触发泛光灯，表明该区域正在被监视。只有当其中任何一个动作未能达到预期的响应时，安全人员才需要亲自进行干预。这一战略减轻了安全人员的负担，使他们能够把资源集中在更紧急的事件上。

最好的防御是综合防御

随着威胁的不断演变，企业必须采取相应的对策来减轻这些威胁。部署集成的多技术方法来进行安全防护，使企业能够灵活地优化对其业务、人员和财产的保护。