Рубрикатор |
Все новости | Новости отрасли |
83% пользователей систем безопасности сталкиваются с проблемой ложных тревог
25 февраля 2021 |
Большое количество ложных срабатываний подрывает доверие к системе безопасности. Операторы отвлекаются на незначительные события (например, птицы, осадки и т.п.), но каждое такое событие создает нагрузку на сеть передачи данных, занимает место в хранилище.
Компания Hikvision провела опрос среди представителей монтажных организаций, системных интеграторов, торговых домов и пользователей систем безопасности, чтобы выяснить, как часто они сталкиваются с проблемой ложных срабатываний и как ее решают.
Согласно результатам опроса, ложные тревоги в системах безопасности – явление очень распространенное. Подавляющее большинство респондентов (83%) отметили, что ложные срабатывания составляют значительную долю от всех сигналов, которые генерирует система. Из них 40% оценили это количество как «половина», 25% - «менее половины», а 18% признались, что практически все сигналы от их системы безопасности являются ложными. Только 17% опрошенных ответили, что встречаются с проблемой ложных срабатываний крайне редко.
Причин, почему срабатывает ложная тревога, достаточно много. Из них самые распространенные – неправильная установка камер видеонаблюдения и неправильная настройка функций. Существует большое количество способов борьбы с нерелевантными тревогами – их выбор зависит непосредственно от первопричины некорректной работы системы. Как показал опрос специалистов рынка безопасности, в большинстве случаев достаточно изменить положение камеры или произвести нужные настройки, чтобы сократить количество ложных тревог. Например, 57% респондентов ответили, что пользуются функцией выделения области (зоны) мониторинга, чтобы тревоги срабатывали только при появлении объектов на данной территории. В 52% случаев пользователи снижают уровень чувствительности детектора движения, что может сработать, но при этом есть вероятность упустить значимое происшествие. Еще 12% опрошенных ответили, что справляются с проблемой ложных тревог путем изменения угла обзора/ракурса камеры – такой способ действительно может помочь в тех случаях, когда рядом с охраняемой территорией есть участки с высокой активностью (движение автомобилей, людей), однако он применим далеко не всегда. Поэтому, когда более простые методы не справляются или не подходят, пользователи начинают применять видеоаналитику (29% респондентов) для детекции нужных им объектов или событий. Еще в 17% случаев клиенты производят полную замену оборудования на новые устройства с поддержкой классификации объектов и специальных фильтров ложных тревог, например камеры и регистраторы с технологией AcuSense.
Каждый из этих способов отличается разным уровнем эффективности, что в конечном счете влияет на скорость поиска события в архиве и реагирования. Если говорить о системах без специальной аналитики, то 41% респондентов признались, что могут быстро найти нужный фрагмент записи только тогда, когда знают точное или хотя бы примерное время инцидента. Чуть большее количество пользователей (44%) полагаются на «фактор везения» и на то, что нужная запись найдется быстро. В 15% случаев оператору приходится отсматривать/проматывать весь записанный архив, чтобы найти искомый фрагмент. Подобные ответы также показали, что пользователи постоянно сталкиваются с проблемой нерационального использования времени на поиск и необходимостью оптимизации работы с хранилищем, которое «забивается» ненужными записями.
Компания Hikvision провела опрос среди представителей монтажных организаций, системных интеграторов, торговых домов и пользователей систем безопасности, чтобы выяснить, как часто они сталкиваются с проблемой ложных срабатываний и как ее решают.
Самый распространенный тип фильтра ложных тревог – это классификация объектов. Обычно пользователей интересует два типа объектов, при появлении которых система должна сгенерировать тревожный сигнал: человек и транспорт. При этом первый вариант фильтрации наиболее актуален для пользователей (88% респондентов), тогда как выборка фрагментов архива, где присутствует транспорт, является скорее специализированным решением, чем массовым – за этот вариант проголосовали всего 12% участников.
Интересен тот факт, что с развитием видеоаналитики на базе алгоритмов глубокого обучения пользователи систем безопасности начинают интересоваться и другими типами классификации объектов, по которым они бы хотели настраивать срабатывание уведомлений. Например, 65% респондентов заинтересованы в целенаправленной детекции небольших и мелких животных (собаки, кошки, мелкие грызуны и т.д.). Для 23% интересна детекция птиц, а для 19% - крупных животных (например, медведей, лосей и других). Немалое количество пользователей (41%) хотят не просто находить в архиве записи с участием человека, но фиксировать события с участием детей и, соответственно, своевременно получать тревожные сигналы при их приближении к опасным для них зонам. Четверть участников опроса (25%) проявила интерес к детекции дронов и роботов в кадре.
Защита даже в темноте
Для того, чтобы система безопасности точно идентифицировала объект и классифицировала событие, в месте мониторинга должно быть достаточно света, чтобы камера могла «видеть» все, что происходит. Или устройство должно поддерживать специальные технологии, предназначенные для условий низкой освещенности. Например, в прошлом году компания Hikvision выпустила камеры, в которых присутствуют технологии AcuSense для фильтрации ложных тревог и ColorVu для получения цветного и информативного изображения даже ночью. По результатам опроса, 70% респондентов положительно оценили такой технологический тандем, отметив актуальность решения, поскольку большинство инцидентов происходит именно в темное время суток или в местах, где отсутствует внешнее освещение. Существенно меньшее количество пользователей (21%) полагаются на черно-белое изображение, которое камеры формируют с помощью ИК/EXIR-подсветки. И только 9% респондентов ответили, что для них подобной проблемы не существует, так как устанавливают камеры в хорошо освещенных местах.
Мнение «из первых рук»
Несмотря на то, что проблема ложных срабатываний встречается практически в каждом проекте, пользователи не спешат переходить на новые интеллектуальные решения для классификации объектов и фильтрации ложных срабатываний в системах безопасности. Почти половина опрошенных специалистов рынка (46%) ответили, что пока не могут порекомендовать такие технологии своим клиентам из-за отсутствия достаточного опыта по работе с подобными системами и их настройке. Треть респондентов (33%) считает, что системы с фильтром ложных тревог нужны только для решения определенных и узкоспециализированных запросов. Положительно оценивают новые технологии и готовы с ними работать 14%, и только 7% участников ответили отрицательно.
На примере технологии AcuSense, 46% респондентов ответили, что знают и понимают ее отличие от других вышеперечисленных способов сокращения ложных тревог. Чуть меньшее количество пользователей (41%) признались, что еще не разобрались до конца в сути разработки. Еще 13% не увидели для себя преимуществ в новых решениях для классификации объектов и фильтрации ложных срабатываний в системах безопасности.
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!
Читайте также:
Новая цифровая платформа повысит скорость реагирования экстренных служб
Запатентована первая российская технология цифрового мониторинга зимников
На базе новосибирского комплекса «Безопасный город» будет внедрен сервис по поиску пропавших людей
Оставить свой комментарий:
Комментарии по материалу
Данный материал еще не комментировался.