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物聯網防入侵技術可以準確檢測到什么

責任編輯:editor03 |來源:企業網D1Net  2014-09-17 13:45:54 本文摘自:安防知識網

隨著人們對周界防范的意識逐漸增加,越來越多的公司或企業會在重要區域與重要設施范圍內周界防范產品。從傳統的紅外對射、視頻、電子圍欄到物聯網綜合解決方案,到目前為止,市場上還未出現一種周幾探測技術可以滿足任何環境應用。單一的傳感模式、簡單的觸發判斷不能滿足日益增長的用戶需求,周界安防產品與其他安防系統(門禁、監控等)或業務系統的集成整合能力越來越重要。

但是,周界安防產品對于用戶而言,“一堵墻的代替品”的觀念任然根深蒂固,很多用戶認為周界安防產品只是一個代替品,不必在上面花費太多的資金,而且對產品隱性附加值并不了解。

2、周界安防技術演進

大體上來說,周界安防技術發展過程大致可以分為三個階段。

第一代周界安防系統:主要是視頻監控為主,通過視頻畫面實時播放錄像起到周界監控,主要的設備是模擬/數字監控系統,系統缺陷相對明顯,比如僅能事后取證,而且人員監控易產生視覺疲勞,目前僅能作為輔助手段之一。

第二代周界安防系統:相對第一代周界安防系統,可以及時報告到監控人員,系統原理是基于信號有無、大小的判讀算法。目前使用的產品是震動光纖、張力圍欄,不過虛警、漏警概率較高,而且沒有自主知識產權。

第三代周界安防系統:第三代周界安防系統是以物聯網技術作為支撐,系統原理是多傳感器協同感知,通過類似“蜘蛛網”布局的傳感器相互聯動,但是這種新興技術,造價相對較高,系統規模較大。

二、新一代防入侵技術——物聯網周界

物聯網防入侵技術可以準確檢測目標是什么、什么地方、做什么。將事后追蹤調查改為事情預警,改變傳統安防模式。

利用物聯網技術進行協同感知的新一代防入侵系統,采用“目標驅動”型的前端探測系統,實現對入侵目標的探測、定位、分類識別、軌跡跟蹤等功能,并可通過前端探測設備與聲光電聯動機制,對攀爬翻越、掘地入侵、低空拋物、圍欄破壞等行為發布警報信息,準確、及時報告入侵異常事件,記錄報警時間、位置、圖像等信息,并支持詳細查詢、打印,實現全天候、全天時的主動防護。

物聯網防入侵技術的主要特點是:

(1)多手段協同感知,無漏警、低虛警;

(2)自適應機制抑制環境干擾;

(3)設備狀態實時監控,遠程維護與故障自檢;

(4)負載均衡實現無故障運行;

(5)定制化開發與用戶業務的高度耦合。

1、多傳感手段協同處理

在物聯網安防傳感中,不僅有視頻傳感節點,還有聲音傳感節點和震動傳感節點。通過它們產生相關的信號波形,不僅具有環境自我學習能力,還可以通過設定的不同目標大小、類型及行為等動態,調整特征信息提取及分析算法,實現目標驅動下的特定分析與聯動(如圖3)。

(1)前端(控制箱之前)

進行“自動復核”,以鏈式節點探測作為前端值守手段,當其檢測到異常時,將觸發智能視頻等輔助探測手段的啟動,在前端完成多種傳感手段的綜合決策;組合氣象信息作為閾值分段自適應調節的輸入,抑制惡劣天氣帶來的影響

(2)后端(指控中心)

得到的將是更具可靠性的探測結果,如有必要,再經過人工復核,進入最終的報警分級處理流程。

2、組合氣象融合

工作原理:氣象站系統通過風速傳感器、風向傳感器和雨量傳感器采集并上傳現場氣象數據至中控單元,經過時間窗口融合后,對干擾水平評級并跳轉到對應閾值水平,以過濾由強風、暴雨等自然因素引起的圍界報警探測器虛報。

3、與其他設備的兼容與結合

對于一些重點區域、關口可采用一些征對象強的輔助探測手段,比如激光掃描、紅外幕簾、微博雷達或激光雷達等設備。

激光入侵探測器具備范圍廣、靈敏度高、性價比高的優點。激光入侵探測器在發射激光脈沖碰到測量對象物后,測定接受反射光束所需時間,由此換算成距離的方式,因為是通過GHz單位的晶體時鐘計算時間,因此能夠得到準確的測量結果。根據物體的大小、移動速度、移動距離這三個參數,通過獨特的算法探測人體和車輛。能夠排除因小動物、職務搖曳等因素引起的誤報,并且在雨、雪、霧等室外自然環境中也能穩定使用。

三、6大核心關鍵技術

1、多源異構信息的融合處理

由于前端采用大量不同類型的探測器,所產生不同的信號數據,就會導致傳感網絡系網絡的一些問題,例如感知節點數量多、節點數據復雜多樣、信息數據冗余龐雜。在這種情況下,就得標準化方式傳輸數據,把“孤島”信息數據整合、共享,提高信息綜合使用效率,增強系統對入侵行為判斷的智能化能力。

2、樣本庫建設與數據挖掘研究

大量樣本庫與算法庫的積累使得系統對于各種環境與各種入侵行為有豬狗的判斷依據積累。

3、自學習機制的設計應用

根據前端探測器收集到的入侵信號或干擾信號進行信號特性分析,并與樣本庫內的入侵行為識別中的信號進行融合,再根據用戶決定是否輸入入侵行為,歸納到樣本庫中。為之后探測器探測到的數據進行對比,分析是否輸入入侵。這個過程是就是自適應學習機制。

4、魯棒性入侵行為檢測算法研究

根據探測節點多方位感知的信息進行入侵檢測,一旦檢測到有入侵目標出現,即可對入侵目標精確的探測識別、定位和分類(如圖4)。

5、報警分級及并發處理設計

系統綜合考慮入侵行為、周界類型、防護等級對報警分級處理。

關鍵字:入侵物聯網

本文摘自:安防知識網

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物聯網防入侵技術可以準確檢測到什么

責任編輯:editor03 |來源:企業網D1Net  2014-09-17 13:45:54 本文摘自:安防知識網

隨著人們對周界防范的意識逐漸增加,越來越多的公司或企業會在重要區域與重要設施范圍內周界防范產品。從傳統的紅外對射、視頻、電子圍欄到物聯網綜合解決方案,到目前為止,市場上還未出現一種周幾探測技術可以滿足任何環境應用。單一的傳感模式、簡單的觸發判斷不能滿足日益增長的用戶需求,周界安防產品與其他安防系統(門禁、監控等)或業務系統的集成整合能力越來越重要。

但是,周界安防產品對于用戶而言,“一堵墻的代替品”的觀念任然根深蒂固,很多用戶認為周界安防產品只是一個代替品,不必在上面花費太多的資金,而且對產品隱性附加值并不了解。

2、周界安防技術演進

大體上來說,周界安防技術發展過程大致可以分為三個階段。

第一代周界安防系統:主要是視頻監控為主,通過視頻畫面實時播放錄像起到周界監控,主要的設備是模擬/數字監控系統,系統缺陷相對明顯,比如僅能事后取證,而且人員監控易產生視覺疲勞,目前僅能作為輔助手段之一。

第二代周界安防系統:相對第一代周界安防系統,可以及時報告到監控人員,系統原理是基于信號有無、大小的判讀算法。目前使用的產品是震動光纖、張力圍欄,不過虛警、漏警概率較高,而且沒有自主知識產權。

第三代周界安防系統:第三代周界安防系統是以物聯網技術作為支撐,系統原理是多傳感器協同感知,通過類似“蜘蛛網”布局的傳感器相互聯動,但是這種新興技術,造價相對較高,系統規模較大。

二、新一代防入侵技術——物聯網周界

物聯網防入侵技術可以準確檢測目標是什么、什么地方、做什么。將事后追蹤調查改為事情預警,改變傳統安防模式。

利用物聯網技術進行協同感知的新一代防入侵系統,采用“目標驅動”型的前端探測系統,實現對入侵目標的探測、定位、分類識別、軌跡跟蹤等功能,并可通過前端探測設備與聲光電聯動機制,對攀爬翻越、掘地入侵、低空拋物、圍欄破壞等行為發布警報信息,準確、及時報告入侵異常事件,記錄報警時間、位置、圖像等信息,并支持詳細查詢、打印,實現全天候、全天時的主動防護。

物聯網防入侵技術的主要特點是:

(1)多手段協同感知,無漏警、低虛警;

(2)自適應機制抑制環境干擾;

(3)設備狀態實時監控,遠程維護與故障自檢;

(4)負載均衡實現無故障運行;

(5)定制化開發與用戶業務的高度耦合。

1、多傳感手段協同處理

在物聯網安防傳感中,不僅有視頻傳感節點,還有聲音傳感節點和震動傳感節點。通過它們產生相關的信號波形,不僅具有環境自我學習能力,還可以通過設定的不同目標大小、類型及行為等動態,調整特征信息提取及分析算法,實現目標驅動下的特定分析與聯動(如圖3)。

(1)前端(控制箱之前)

進行“自動復核”,以鏈式節點探測作為前端值守手段,當其檢測到異常時,將觸發智能視頻等輔助探測手段的啟動,在前端完成多種傳感手段的綜合決策;組合氣象信息作為閾值分段自適應調節的輸入,抑制惡劣天氣帶來的影響

(2)后端(指控中心)

得到的將是更具可靠性的探測結果,如有必要,再經過人工復核,進入最終的報警分級處理流程。

2、組合氣象融合

工作原理:氣象站系統通過風速傳感器、風向傳感器和雨量傳感器采集并上傳現場氣象數據至中控單元,經過時間窗口融合后,對干擾水平評級并跳轉到對應閾值水平,以過濾由強風、暴雨等自然因素引起的圍界報警探測器虛報。

3、與其他設備的兼容與結合

對于一些重點區域、關口可采用一些征對象強的輔助探測手段,比如激光掃描、紅外幕簾、微博雷達或激光雷達等設備。

激光入侵探測器具備范圍廣、靈敏度高、性價比高的優點。激光入侵探測器在發射激光脈沖碰到測量對象物后,測定接受反射光束所需時間,由此換算成距離的方式,因為是通過GHz單位的晶體時鐘計算時間,因此能夠得到準確的測量結果。根據物體的大小、移動速度、移動距離這三個參數,通過獨特的算法探測人體和車輛。能夠排除因小動物、職務搖曳等因素引起的誤報,并且在雨、雪、霧等室外自然環境中也能穩定使用。

三、6大核心關鍵技術

1、多源異構信息的融合處理

由于前端采用大量不同類型的探測器,所產生不同的信號數據,就會導致傳感網絡系網絡的一些問題,例如感知節點數量多、節點數據復雜多樣、信息數據冗余龐雜。在這種情況下,就得標準化方式傳輸數據,把“孤島”信息數據整合、共享,提高信息綜合使用效率,增強系統對入侵行為判斷的智能化能力。

2、樣本庫建設與數據挖掘研究

大量樣本庫與算法庫的積累使得系統對于各種環境與各種入侵行為有豬狗的判斷依據積累。

3、自學習機制的設計應用

根據前端探測器收集到的入侵信號或干擾信號進行信號特性分析,并與樣本庫內的入侵行為識別中的信號進行融合,再根據用戶決定是否輸入入侵行為,歸納到樣本庫中。為之后探測器探測到的數據進行對比,分析是否輸入入侵。這個過程是就是自適應學習機制。

4、魯棒性入侵行為檢測算法研究

根據探測節點多方位感知的信息進行入侵檢測,一旦檢測到有入侵目標出現,即可對入侵目標精確的探測識別、定位和分類(如圖4)。

5、報警分級及并發處理設計

系統綜合考慮入侵行為、周界類型、防護等級對報警分級處理。

關鍵字:入侵物聯網

本文摘自:安防知識網

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