Современные системы безопасности являются неотъемлемой частью обеспечения защиты как коммерческих, так и частных объектов. Однако, как показывают последние исследования, их эффективность может быть значительно подорвана из-за ложных срабатываний. Опрос, проведенный компанией Hikvision, одним из лидеров в области видеонаблюдения и безопасности, выявил масштаб проблемы: 83% пользователей систем безопасности сталкиваются с частыми ложными тревогами. Это вызывает не только дополнительные неудобства и затраты времени, но и негативно влияет на доверие к самим системам безопасности.
Ложные срабатывания в системах безопасности могут быть вызваны рядом факторов, включая неправильную установку оборудования, недостаточную настройку функций и внешние помехи, такие как движение животных, осадки или изменения окружающей среды. Как следствие, операторы систем безопасности вынуждены тратить время на обработку большого количества нерелевантных сигналов, что приводит к перегрузке сети и хранилищ данных.
Проблематика и статистика
Согласно результатам опроса, 40% респондентов указали, что половина всех сигналов, генерируемых их системами безопасности, являются ложными. Еще 25% оценили этот показатель как менее половины, а 18% признались, что практически все сигналы от их систем безопасности оказываются ложными. Только 17% опрошенных ответили, что сталкиваются с проблемой ложных срабатываний крайне редко.
Причины и решения
Основными причинами ложных срабатываний являются неправильная установка камер и недостаточная настройка их функций. Для решения этой проблемы специалисты прибегают к различным методам. Например, 57% респондентов используют функцию выделения зон мониторинга, чтобы сократить количество ложных тревог, а 52% снижают уровень чувствительности детекторов движения. Другие методы включают изменение угла обзора камер (12% респондентов) и применение видеоаналитики для детекции конкретных объектов или событий (29% респондентов). Также 17% опрошенных производят полную замену оборудования на новые устройства с поддержкой классификации объектов и специальных фильтров ложных тревог.
Фильтрация ложных тревог
Наиболее распространенным методом фильтрации ложных тревог является классификация объектов. Большинство пользователей (88%) заинтересованы в фильтрации сигналов, связанных с появлением людей, в то время как классификация событий, связанных с транспортными средствами, менее востребована (12% респондентов). Кроме того, с развитием технологий видеоаналитики на базе алгоритмов глубокого обучения возникает интерес к другим типам классификации, таким как детекция мелких животных (65% респондентов), птиц (23%) и крупных животных (19%).
Защита в условиях низкой освещенности
Эффективность систем безопасности также зависит от условий освещенности. Например, 70% респондентов положительно оценили камеры с технологиями AcuSense и ColorVu от Hikvision, которые обеспечивают цветное и информативное изображение даже в условиях низкой освещенности. Только 9% респондентов не испытывают проблем с освещением, устанавливая камеры в хорошо освещенных местах.
Мнение специалистов и будущее технологий
Несмотря на очевидные проблемы с ложными срабатываниями, многие специалисты еще не готовы полностью переходить на интеллектуальные решения для классификации объектов и фильтрации ложных срабатываний. Около 46% респондентов признались, что пока не могут порекомендовать такие технологии своим клиентам из-за отсутствия опыта работы с ними. В то же время, 14% специалистов положительно оценивают новые технологии и готовы с ними работать.
Проблема ложных срабатываний в системах безопасности остается актуальной и требует комплексного подхода в решении. Новые технологии, такие как видеоаналитика на базе алгоритмов глубокого обучения и усовершенствованные методы классификации объектов, предлагают обещающие решения. Однако для полной эффективности также необходимо обучение и адаптация специалистов, работающих с этими системами. В будущем можно ожидать дальнейшего развития и совершенствования технологий безопасности, направленных на уменьшение количества ложных тревог и повышение общей надежности системы.



