Портал по безопасности SEC.RU — короткий путь к информацииЧастный некоммерческий проект

Саммари материала · Предприятия · СКУД

Как снизить количество ложных тревог в системе видеонаблюдения периметра: 7 способов

Аудиоверсия ещё не подготовлена.

Снизить число ложных тревог на периметре можно семью способами. Когда камера за ночь присылает сотни уведомлений, охрана привыкает не реагировать на сигналы и пропускает настоящую угрозу. Чтобы исправить это, нужно разобраться, как работают детекторы, и применить подходящие инструменты фильтрации.

Пост охраны на въезде объекта — ИИ-иллюстрация с брендом КОДОС
Тематическая иллюстрация создана с помощью ИИ. Это не фотография реального объекта или оборудования конкретного производителя.

Коротко

Снизить число ложных тревог на периметре можно семью способами. Когда камера за ночь присылает сотни уведомлений, охрана привыкает не реагировать на сигналы и пропускает настоящую угрозу. Чтобы исправить это, нужно разобраться, как работают детекторы, и применить подходящие инструменты фильтрации.

Суть материала

По статистике, свыше 80% пользователей видеонаблюдения регулярно получают ложные тревоги, и это критическая уязвимость инфраструктуры. Оператор не в силах разбирать десятки сигналов в час и со временем воспринимает их как фон, пропуская реальное проникновение. Запись по движению от качающихся деревьев забивает диски серверов и нагружает каналы передачи данных. А выезды групп быстрого реагирования на каждую тень от облака обходятся в деньги.

Чаще всего ложные тревоги порождает устройство классического программного детектора движения: он не распознаёт объекты в кадре, а лишь сравнивает пиксели соседних кадров и считает тревогой резкое изменение цвета или контраста. Срабатывания вызывают снегопад, ливень или туман, меняющие картинку целиком, резкий свет из-за туч, фары дальнего автомобиля и блики от луж. В кадр попадают собаки, птицы и пауки у ИК-подсветки, а также ветки и кусты на ветру.

Начать стоит с ограничения области поиска движения: узкие зоны детекции только там, где нужна охрана, например вдоль забора, а фоновые участки исключить. Проезжую часть, тротуары за территорией и кроны деревьев закрывают масками приватности. Детектору задают минимальный и максимальный размер объекта в пикселях: если минимальный порог соответствует размеру человека на данном расстоянии, камера перестанет реагировать на мелких животных, листья и птиц. От кратковременных явлений помогает задержка подтверждения: тревога возникает, только если объект непрерывно остаётся в зоне дольше 1–3 секунд.

Пытаться выжать максимум из обычного пиксельного детектора часто бесполезно: снизив чувствительность, чтобы не реагировать на снег, можно пропустить злоумышленника в тёмной одежде. Если тревог много, а базовая калибровка не помогает, автор советует модернизацию: он и его компания проектируют системы с интегрированной нейросетевой видеоаналитикой, которая, по их словам, снижает ложные срабатывания на 86% и возвращает контроль над периметром. Рассчитать стоимость проекта для конкретного объекта предлагается при обращении.

Первоисточник

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы открыть оригинал

Нашли ошибку?

Напишите, какой фрагмент нужно проверить. Сообщение получит администрация сайта.

Указать на ошибку
Оставить замечание через сайт

Эта форма сохраняет замечание в админке сайта, без отправки письма.

Обсуждение статьи

Вопросы по материалу и опыт читателей — на форуме SEC.RU.

Открыть обсуждение в отдельном окне →

Консультант SEC.RU

Оставить запрос