Vitbok: Hur Edge AI + Cloud förändrar säkerhetssystem

Edge Computing + AI = Edge AI

AI i smarta säkerhetsterminaler
Edge AI i åtkomstkontroll
Edge AI i videoövervakning

En molnplattform för Edge-datalagring och -bearbetning är ett måste

Molnbaserat åtkomstkontrollsystem
Molnbaserat videoövervakningssystem
Fördelar med molnbaserat säkerhetssystem för lösningsintegratören och installatören

Vanliga utmaningar Moderna företag står inför när de installerar en Edge AI + Cloud-plattform i videoövervakningslösning

Lösningen

• Bakgrund

De senaste tekniska framstegen har gjort det lättare att minska risker och skydda din arbetsplats. Fler företag har anammat innovation och hittat lösningar på arbetskraftens tidshantering och rymdhanteringsproblem. Speciellt för små moderna företag kan det att ha rätt smarta säkerhetssystem göra stor skillnad för att hålla din arbetsplats och dina tillgångar säkra. Det hjälper också till att kontrollera och förbättra kundservicen och övervaka de anställdas prestationer.

Åtkomstkontroll & Videoövervakning är två viktiga delar av smart säkerhet. Många människor är nu vana vid att gå in på kontoret med ansiktsigenkänning och kontrollera arbetsplatssäkerheten med videoövervakning.

Enligt ResearchAndMarkets.coms rapport beräknas den globala videoövervakningsmarknaden uppgå till 42.7 miljarder USD 2021 och förväntas nå 69.4 miljarder USD 2026, och växa med en CAGR på 10.2 %. Den globala marknaden för åtkomstkontroll nådde ett värde av 8.5 miljarder USD 2021. Framöver förväntas marknaden nå 13.5 miljarder USD år 2027, med en CAGR på 8.01 % (2022-2027).

Dagens moderna företag har en oöverträffad möjlighet att uppleva fördelarna med smarta säkerhetslösningar. De som kan ta till sig nya utvecklingar inom säkerhetssystemsarkitekturer kan ta itu med säkerhetsrisker vid varje tur och dra större fördelar av sina investeringar i säkerhetssystem. Denna vitbok delar anledningarna till varför en Edge AI + Cloud-baserad plattform borde vara förstahandsvalet för moderna företag.

Edge Computing + AI = Edge AI

Till skillnad från cloud computing, Edge computing är en decentraliserad datortjänst som inkluderar lagring, bearbetning och applikationer. Edge hänvisar till servrar som är lokaliserade regionalt och är närmare slutpunkter, som övervakningskameror och sensorer, där data först fångas in. Den här metoden minskar mängden data som måste färdas över nätverket, vilket orsakar minimala förseningar. Edge computing tros förbättra molnberäkningen genom att utföra Data Analytics så nära datakällan som möjligt.

I en idealisk implementering skulle alla arbetsbelastningar centraliseras i molnet för att dra nytta av fördelarna med skalning och enkelhet från moln-AI. Bekymmer från moderna företag om latens, säkerhet, bandbredd och autonomi kräver dock en artificiell intelligens (AI)-modellinstallation vid Edge. Det gör komplexa analyser som t.ex ANPR eller AI-baserad detektering överkomligt för kunder som inte tänker köpa en sofistikerad lokal AI-server och lägga tid på att konfigurera den.

Edge AI är i huvudsak AI som använder Edge computing för att köra data lokalt, vilket drar fördel av fördelarna Edge computing erbjuder. Med andra ord, AI-beräkningen görs på enheter nära användaren i kanten av nätverket, nära där data finns, snarare än centralt i en molnberäkningsanläggning eller privat datacenter. Enheterna har lämpliga sensorer och processorer och kräver ingen nätverksanslutning för att bearbeta data och vidta åtgärder. Därför tillhandahåller Edge AI en lösning på bristerna med molnberoende AI.

Många ledande fysiska säkerhetsleverantörer har redan använt edge AI i åtkomstkontroll och videoövervakning för att förbättra effektiviteten och minska den totala kostnaden för produktion/service. Här kommer edge AI att spela en nyckelroll.

AI i smarta säkerhetsterminaler

När neuronala nätverksalgoritmer och relaterad AI-infrastruktur utvecklas, introduceras Edge AI i kommersiella säkerhetssystem.

Många moderna företag använder objektigenkänning AI inbäddad i smarta terminaler för säkerhet och säkerhet på arbetsplatsen. Objektigenkänning AI med en stark neural nätverksalgoritm kan enkelt upptäcka element i vilken video eller bild som helst, såsom människor, fordon, föremål och mer. Sedan kan den analysera och ta fram delar av en bild. Till exempel kan den upptäcka närvaron av misstänkta personer eller fordon i ett känsligt område.

Edge ansiktsigenkänning är en teknik som förlitar sig på både Edge computing och Edge AI, vilket dramatiskt förbättrar hastigheten, säkerheten och tillförlitligheten hos åtkomstkontrollenheter. När den används för åtkomstkontroll jämför Edge ansiktsigenkänning ansiktet som presenteras vid åtkomstpunkten med en databas med auktoriserade personer för att avgöra om det finns en matchning. Om det finns en matchning beviljas åtkomst, och om det inte finns någon matchning nekas åtkomst och en säkerhetsvarning kan utlösas.

Ansiktsigenkänning som bygger på Edge computing och Edge AI kan bearbeta data lokalt (utan att skicka den till molnet). Eftersom data är mycket mer sårbara för attacker under överföring, minskar risken för informationsstöld dramatiskt att hålla den vid källan där den genereras.

Edge AI kan skilja mellan verkliga människor och icke-levande parodier. Liveness-detektering på Edge förhindrar ansiktsförfalskningsattacker med 2D och 3D (statiska eller dynamiska bilder och videofilmer).

Färre tekniska fel

Edge ansiktsigenkänning är en teknik som förlitar sig på både Edge computing och Edge AI, vilket dramatiskt förbättrar hastigheten, säkerheten och tillförlitligheten hos åtkomstkontrollenheter. När den används för åtkomstkontroll jämför Edge ansiktsigenkänning ansiktet som presenteras vid åtkomstpunkten med en databas med auktoriserade personer för att avgöra om det finns en matchning. Om det finns en matchning beviljas åtkomst, och om det inte finns någon matchning nekas åtkomst och en säkerhetsvarning kan utlösas.

Minskad risk för informationsstöld

Att tillämpa ansiktsigenkänning på passerkontrolllösningar är också trendigt, särskilt i den nuvarande moderna affärsvärlden, där det finns en utbredd oro för effektivitet och kostnader. På grund av vad vi har lärt oss under pandemin, finns det en ökad efterfrågan på att ta bort "friktion" från användarupplevelsen.

Förbättrad hotdetektering genom livenessdetektering

Ansiktsigenkänning AI inbäddad i modern passerkontroll och övervakningskameror är den vanliga användningen av denna teknik inom säkerhet.

Den identifierar en persons ansiktsdrag och omvandlar dem till en datamatris. Dessa datamatriser lagras i Edge-terminalerna eller molnet för analys, datadrivna affärsbeslut och förbättringar av säkerhetspolicyn.

Edge AI i videoövervakning

I huvudsak lägger Edge AI-lösningen en hjärna i varje kamera som är ansluten till systemet, som snabbt kan analysera och överföra endast relevant information till molnet för lagring.

I motsats till ett traditionellt videosäkerhetssystem som flyttar all data från varje kamera till en enda centraliserad databas för analys, gör Edge AI kamerorna smartare – den analyserar data direkt vid källan (kameran) och flyttar bara relevant och viktig data till molnet, vilket eliminerar betydande kostnader för dataservrar, extra bandbredd och infrastrukturkostnader som vanligtvis är förknippade med videoinsamling och analys av stora volymer.

Lägre bandbreddsförbrukning

En stor fördel med Edge AI är minskning av bandbreddsanvändningen. I många installationer är nätverkets bandbredd en begränsning och därför är videon kraftigt komprimerad. Att göra avancerad videoanalys på en kraftigt komprimerad video minskar analysens noggrannhet, och därför har bearbetning av originaldata vid Edge klara fördelar.

Snabbare svar

En annan stor fördel med datoranvändning i kameran är latensminskning. Istället för att skicka videon till backend för bearbetning och analys kan en kamera med ansiktsigenkänning, fordonsdetektering eller objektdetektering känna igen en oönskad eller misstänkt person och omedelbart automatiskt varna säkerhetspersonal.

Minskad arbetskostnad

Samtidigt gör det att säkerhetspersonalen kan fokusera på viktigare saker/incidenter. Verktyg som persondetektering, fordonsdetektering eller objektdetektering kan automatiskt varna säkerhetspersonalen om händelser. Där liveövervakning används kan personalen göra mer med mindre människor genom att filtrera kameraflöden utan specifik aktivitet och utnyttja anpassade vyer för att bara se vissa platser eller kameror.

•En molnplattform för Edge-datalagring och -bearbetning är ett måste

Eftersom antalet inspelningar från övervakningskameror växer för varje dag, blir problemet med att lagra så storskaliga dataarkiv viktigt. Ett alternativ till lokal lagring skulle vara att överföra video till en molnbaserad mjukvaruplattform.

Kunder blir nu mer och mer krävande på sina säkerhetssystem och förväntar sig nästan omedelbara svar på sina problem. Samtidigt förväntar de sig också att systemet har typiska fördelar förknippade med all digital transformation - centraliserad hantering, skalbara lösningar, tillgång till verktyg som kräver kraftfull bearbetning och sänkta kostnader.

Ett molnbaserat fysiskt säkerhetssystem blir snabbt det favoritalternativ eftersom det blir möjligt för organisationer att bearbeta en stor mängd data i molnet med låg kostnad och hög hanteringseffektivitet. Genom att flytta kostsam infrastruktur till molnet kan organisationer vanligtvis se en minskning av den totala kostnaden för säkerhet med 20 till 30 procent.

Med den snabba tillväxten av cloud computing förändras marknaden och sätten på hur säkerhetslösningar hanteras, installeras och köps snabbt.

• Molnbaserade åtkomstkontrollsystem

En konsol för att hantera flera webbplatser

Cloud tillåter organisationer att centralt hantera sin videoövervakning och åtkomstkontroll över flera platser från en glasruta. Detta gör det enkelt att kontrollera kameror, dörrar, varningar och tillstånd för deras byggnader, lager och butiker från var som helst i världen. Eftersom data enkelt kan delas via molnet, kan information nås snabbt.

Flexibel användarhantering för ökad säkerhet

Administratörer kan återkalla åtkomsten när som helst, från vilken plats som helst, vilket ger sinnesfrid i händelse av att ett märke tappas bort eller blir stulet eller vid det sällsynta tillfället att en anställd blir skurk. På samma sätt kan administratörer tillfälligt ge åtkomst till säkra områden efter behov, vilket effektiviserar leverantörs- och entreprenörsbesök. Många system har också gruppbaserad åtkomstkontroll, med möjlighet att ange behörigheter per avdelning eller våning, eller ställa in en hierarki som tillåter vissa användare att komma in i begränsade områden.

Skalbar verksamhet

Säkerheten kan enkelt skalas genom att centralisera allt via molnet. Ett obegränsat antal kameror och åtkomstkontrollpunkter kan läggas till en molnplattform. Dashboards hjälper till att hålla data organiserad. Det finns en lösning för varje scenario när du skalar, såsom grindar, parkeringsplatser, lager och områden utan nätverksåtkomst.

Användarbekvämlighet

Ett molnbaserat system är också utformat för bekvämlighet, eftersom det ger anställda och besökare tillgång till sina mobila enheter. Detta är bekvämt för anställda eftersom deras nyckel är sömlös, bärbar och redan med dem hela tiden. Det är också bekvämt för företag, eftersom de slipper krånglet och kostnaderna för att skriva ut nya "nycklar" för anställda och besökare.

• Molnbaserade videoövervakningssystem

Ett molnbaserat videosäkerhetssystem är en typ av säkerhetssystem som spelar in videor över Internet istället för att spela in dem på en lokal lagringsenhet. De består av AI-videokameraslutpunkter som ansluter till din molnsäkerhetsleverantör via Internet. Denna molnleverantör är ansvarig för att lagra din videodata och kan konfigureras för att skicka varningar, aviseringar eller till och med spela in bilder när rörelsehändelser upptäcks.

Principen om molnlagring har gjort det lättare att skapa ett videoövervakningssystem för kommersiella ändamål. Det är nu möjligt att lagra en obegränsad mängd bilder utan att behöva ytterligare hårdvara eller oroa sig för att få slut på fysiskt utrymme.

Fjärranslutning

Tidigare behövde man ofta fysisk tillgång till säkerhetssystemet. Genom att ansluta dina CCTV-system till molnet kan auktoriserade användare komma åt och dela bilder när som helst och var som helst. Den största fördelen med denna typ av system är att det ger ditt företag tillgång till alla inspelningar 24/7 var som helst - även när du inte är på kontoret!

Enkelt underhåll och kostnadseffektivt

Dessutom uppdateras molnvideoövervakningstjänster som inspelningens lagring och distribution automatiskt, utan användarinblandning, vilket är betydligt enklare för användarna. Molnvideolagring är lätt att konfigurera; det kräver inte hårdvara eller IT- och säkerhetsspecialister för att hålla systemet igång.

• Fördelar med molnbaserat säkerhetssystem för lösningsintegratör och installatör

Installation och infrastruktur

Både de fysiska produkterna och arbetskostnaderna för att installera en IP-baserad åtkomstkontrolllösning som är värd för molnet är betydligt billigare. Ingen fysisk server eller virtuell server krävs, vilket resulterar i kostnadsbesparingar på $1,000 30,000 till $XNUMX XNUMX beroende på storleken på systemet.

Installatören behöver inte installera programvara på den fysiska servern, konfigurera servern i kundens lokaler eller bekymra sig om att den nya hårdvaran och operativsystemet överensstämmer med kundens IT-policyer.

I molnåtkomstkontroll kan åtkomstkontrollhårdvaran installeras och pekas direkt till molnet, testas och konfigureras. Genom att använda en molntjänst blir installationen kortare, mindre störande och kräver mindre infrastruktur.

Lägre löpande underhållskostnader
När ett passersystem väl är installerat finns det löpande kostnader för att underhålla det. Detta inkluderar mjukvaruuppgraderingar och patchar, som säkerställer att hårdvaran fungerar korrekt, och snart. Med ett molnbaserat åtkomstkontrollsystem kan nästan alla dessa underhållsuppgifter utföras från vilken enhet som helst när som helst. Åtkomstkontroll Software as a Service (SaaS)-leverantörer inkluderar vanligtvis alla funktionsuppgraderingar och mjukvaruuppdateringar i sina årliga programvarukostnader.

Dessutom backas kundens information vanligtvis på flera fysiska servrar i hela molninfrastrukturen, så det finns inget behov för integratören att gå på plats, tillhandahålla säkerhetskopior, installera uppgraderingar och sedan konfigurera lämpliga uppdateringar av tjänsterna. Integratörer som har implementerat molnsystem som ett resultat ser ökade vinster, större kundnöjdhet, lägre omkostnader och större kundbehållning.

Integration

Öppna applikationsprogrammeringsgränssnitt (API) gör det möjligt för ett kombinerat åtkomstkontroll- och intrångssystem att integreras med video, hissar och andra system; fler system kan integreras med intrång än någonsin tidigare.

All integration med tredjepartsteknologier är enklare i en molnbaserad plattform! Öppna system (med API:er) gör det enkelt och intuitivt att integrera med tredje parts system och produkter, såsom vanliga affärskommunikationsverktyg, som CRM, ICT och ERP.

• Vanliga utmaningar som moderna företag står inför när de installerar Edge AI + Cloud-plattformen i videoövervakningssäkerhet

Dålig flexibilitet

Inom AI-videoövervakningssektorn är algoritmer och enheter ofta i ett starkt bundet tillstånd. Men i praktiska tillämpningar kräver ett videoövervakningssystem en viss grad av flexibilitet, vilket gör att samma kamera ofta används i olika scenarier med olika algoritmer.

Med de flesta nuvarande AI-kameror är det svårt att ersätta algoritmer när de är bundna till en specifik algoritm. Företag måste alltså spendera mer på ny utrustning för att lösa problem.

AI-noggrannhetsproblem

AI-implementering i ett videoövervakningssystem påverkas i hög grad av både beräkningar och bilder. På grund av hårdvarubegränsningarna och den verkliga miljöns inflytande är bildnoggrannheten hos AI-övervakningssystem ofta inte lika idealisk som i labbet. Det kommer att ha en negativ effekt på användarupplevelsen och den faktiska användningen av data.

Målenheterna för edge AI är ofta varken kraftfulla eller tillräckligt snabba för att fullt ut uppfylla kraven på minne, prestanda, storlek och strömförbrukning för Edge. Den begränsade storleken och minneskapaciteten skulle också påverka valet av maskininlärningsalgoritmer.

Datasäkerhetsproblem

Hur man tillhandahåller tillräckliga säkerhetsmekanismer för att skydda användarinformation och uppfylla efterlevnadskrav är det primära problemet som ett molnbaserat säkerhetssystem behöver lösa. Pålitlig hårdvara med pålitlig programvara är bra, men många människor kan vara oroliga för dataförlust eller avslöjande när terminalen laddar upp data till molnet.

• Lösningen

Anviz IntelliSight lösningen kan realisera en mängd olika standard-front-end AI-applikationer med den kraftfulla Qualcomms senaste 11nm, 2T datorkraft NPU. Samtidigt klarar den också av att genomföra snabbare, effektiv professionell dataapplikation pga Anvizs molnbaserade mjukvaruplattform. smart övervakningslösning

Denna metod är kostnadseffektiv och enkel, eftersom den inte kräver någon extra utrustning. Den enda fysiska hårdvaran som är involverad är Anviz smarta IP-kameror, spelar in och skickar data till molnet. Videoinspelningar lagras på en fjärrserver som kan nås via internet.

Hög flexibilitet

Smakämnen Anviz videoövervakningslösning - IntelliSight antar en separationsmodell för mjukvara och hårdvara, som kan realisera flexibel ersättning av olika AI-algoritmer. Anviz terminaler är förinstallerade med en mängd olika algoritmuppsättningar, och olika algoritmapplikationer kan aktiveras efter behov. Det förbättrar avsevärt hanteringseffektiviteten och användningstiden för AI-kameror och minskar den totala investeringskostnaden.

Stabil noggrannhet

Det neurala nätverkets AI-algoritm baserad på bildigenkänning kan effektivt förbättra djupinlärningsförmågan och algoritmens noggrannhet. Anviz AI-teknik i kameror kombinerar bildigenkänningsteknik. Den bestämmer först bildens dynamiska status, justerar bildparametrarna för optimering för att möjliggöra AI-beräkning och utför sedan AI-analys. Därför utförs återkopplingen av AI-dataresultat alltid under en enhetlig bildstandard, vilket avsevärt förbättrar AI:ns noggrannhet.

Tillförlitlig dataöverföring

Anviz avancerad molnlösning är cybersäker med end-to-end-kryptering, med hjälp av AES255 och HTTPS-krypteringsalgoritmer för att skydda datasäkerheten när Edge-terminalen kommunicerar med molnet. Vidare är hela processen för molnkommunikation baserad på Anviz-ägt Control Protocol, vilket också förbättrar effektiviteten i dataöverföringen.