29% пользователей систем безопасности используют видеоаналитику для фильтрации ложных срабатываний оборудования

Компания Hikvision опубликовала результаты исследования, посвященного проблеме ложного срабатывания систем безопасности. Отчёт подготовлен на основе опроса, проведенного среди представителей монтажных организаций, системных интеграторов, торговых домов и пользователей систем безопасности, сообщает CRN.

При этом 83% опрошенных заявил, что ложные оповещения оборудования составляют большую долю от всех сигналов, которые генерируют системы безопасности. Из них 40% оценили это количество как «половина», 25% — «менее половины», а 18% отметили - практически все сигналы от их системы безопасности являются ложными. Лишь 17% респондентов встречались с проблемой ложных срабатываний очень редко.

Основные причины срабатывания оборудования - некорректная установка камер видеонаблюдения и неверная настройка функций устройств.

По мнению разработчиков систем безопасности, устранить вышеперечисленные недостатки можно несколькими способами: изменить положение камеры или произвести нужные настройки для уменьшения числа ложных тревог.

57% респондентов ответили, что пользуются функцией выделения области (зоны) мониторинга, чтобы оборудование срабатывало лишь при появлении объектов на данной территории. В 52% случаев пользователи снижают уровень чувствительности детектора движения. Однако в этом случае можно пропустить значимый инцидент. Еще 12% респондентов считают, что отличный способ справиться с проблемой ложных оповещений - изменение угла обзора либо ракурса камеры. Но таким методом можно воспользоваться, когда рядом с охраняемой территорией есть участки с высокой проходимостью людей или оживленным движением транспорта.

Когда простые методы не дают результата, на помощь приходит видеоаналитика. Так, 29% опрошенных пользователей успешно ее применяют для идентификации нужных объектов или событий. А вот в 17% случаев клиенты вынуждены заменить оборудование с функцией классификации объектов и специальных фильтров ложных тревог.

Если говорить о системах без специальной аналитики, то 41% респондентов сказали, что могут оперативно найти нужный фрагмент видеозаписи из архива, если точно знают время инцидента. 44% полагаются на «фактор везения» и на то, что нужная запись найдется быстро. 15% респондентов признались, что они вынуждены просматривать весь видеоархив для поиска нужного фрагмента.

С развитием видеоаналитики на базе алгоритмов глубокого обучения пользователи систем безопасности интересуются различными типами классификации объектов, по которым возможна настройка срабатываний уведомлений.

Опрос показал, что 65% респондентов заинтересованы в целенаправленной детекции небольших и мелких животных (собаки, кошки, мелкие грызуны). Для 23% интересна детекция птиц, а для 19% — крупных животных (например, медведей, лосей).  Еще 41% респондентов намерены фиксировать события с участием детей и, соответственно, своевременно получать тревожные сигналы при их приближении к опасным для них зонам. 25% опрошенных заинтересованы в распознавании дронов и роботов в кадре.

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 участников опроса ответили, что пока не могут порекомендовать такие технологии своим заказчикам из-за отсутствия достаточного опыта по работе с подобными системами и их настройке. 33% заявили, что системы с фильтром ложных тревог нужны только для решения определенных и узкоспециализированных запросов. Положительно оценивают новые технологии и готовы с ними работать только 14%, и лишь 7% участников ответили отрицательно.

Фото — pixabay.com