Các hệ thống an ninh đang vượt xa khả năng phát hiện đơn thuần để cung cấp nhận thức phong phú và có tính ngữ cảnh hơn về các sự kiện. LiDAR và các công nghệ cảm biến tiên tiến khác đang nổi lên ở vị trí trung tâm của sự thay đổi này, cung cấp dữ liệu ba chiều chính xác giúp tăng cường khả năng theo dõi, giảm báo động sai và cho phép phản ứng nhanh hơn.
Trên khắp các cơ sở hạ tầng quan trọng, các trung tâm giao thông và khu thương mại, các nhà khai thác an ninh ngày càng tìm kiếm các công cụ kết hợp độ chính xác với khả năng tích hợp. Giám sát video, kiểm soát ra vào và cảm biến chu vi vẫn là nền tảng, nhưng ngành công nghiệp đang bắt đầu chấp nhận các công nghệ có thể đặt các dữ liệu đầu vào này vào một chế độ xem không gian chung.
Bản sao kỹ thuật số (digital twins), hợp nhất dữ liệu thời gian thực và phân tích dựa trên AI đang giúp các nhà khai thác hiểu không chỉ vị trí xảy ra sự kiện mà còn cả quy mô, quỹ đạo và rủi ro tiềm ẩn của nó.
Một lĩnh vực đang đạt được động lực đặc biệt là LiDAR. Từng chủ yếu được sử dụng trong các ứng dụng ô tô và công nghiệp, LiDAR đang được áp dụng như một thành phần đáng tin cậy của các giải pháp an ninh, có khả năng phát hiện và phân loại các đối tượng một cách nhất quán ngay cả trong môi trường đầy thách thức.
Đối với các nhà tích hợp hệ thống, công nghệ này đang mở ra những cơ hội mới để thiết kế các giải pháp vượt xa khả năng bảo vệ chu vi truyền thống và mang lại một bức tranh hoạt động thống nhất hơn.
LiDAR để phát hiện và theo dõi chính xác
Theo Martin Vojtek, giám đốc kinh doanh giám sát 3D tại bộ phận An toàn, Cơ sở hạ tầng và Không gian địa lý của Hexagon, “LiDAR là một công nghệ quan trọng để đạt được khả năng theo dõi đối tượng theo thời gian thực một cách chính xác, đáng tin cậy và nhất quán”.
Nền tảng LidarVision của Hexagon sử dụng tính năng phát hiện thể tích để cung cấp dữ liệu 3D chính xác về vị trí, kích thước và tốc độ của các đối tượng chuyển động. Cách tiếp cận này cho phép các nhà khai thác theo dõi các xâm nhập và chuyển động với độ chính xác khó có thể đạt được với các cảm biến truyền thống.
Vì các thiết bị LiDAR được lắp đặt ở các vị trí cố định nên việc lập kế hoạch vùng phủ sóng là rất cần thiết. Vojtek giải thích: “Điều quan trọng là chúng tôi phải hiểu chính xác vùng phủ sóng và xác định bất kỳ khoảng trống nào giữa các cảm biến”.
Để đạt được điều này, công ty sử dụng công cụ lập kế hoạch HxGN dC3 Designer, cho phép các thiết bị LiDAR ảo được đặt trong bản sao kỹ thuật số của môi trường. Hình ảnh trực quan này giúp đảm bảo rằng các triển khai cung cấp vùng phủ sóng hoàn chỉnh trước khi phần cứng được cài đặt tại chỗ.
Không giống như nhiều nhà sản xuất phần cứng thường chỉ liệt kê phạm vi chùm tia tối đa trong bảng dữ liệu, Vojtek lưu ý rằng nhóm của ông cung cấp “thông tin về phạm vi thực tế liên quan đến các triển khai an ninh, tập trung vào độ phân giải điểm có thể đạt được ở một khoảng cách nhất định cho các cài đặt tĩnh”.
Một phương pháp độc quyền có tên là Grid-Validated Target Detection (GVT) được áp dụng để xác định mật độ điểm tối thiểu cần thiết để phát hiện một hình người, cung cấp cho các nhà tích hợp một sự hiểu biết thực tế hơn về hiệu suất hệ thống trong các tình huống thực tế.
Giảm báo động sai vẫn là một trọng tâm chính. Vojtek cho biết: “LidarVision cũng bao gồm các cơ chế tích hợp để giảm thiểu báo động sai, chẳng hạn như chụp nhanh thích ứng, tự động điều chỉnh theo các thay đổi của môi trường và đảm bảo rằng chỉ các đối tượng mới hoặc đang di chuyển mới được phát hiện”.
Điều quan trọng là hệ thống được thiết kế để mở, hỗ trợ hơn 50 loại thiết bị LiDAR từ các nhà sản xuất hàng đầu toàn cầu, cho phép các nhà tích hợp chọn mô hình phù hợp nhất cho từng dự án.
Đối với các nhà tích hợp, khả năng kết hợp các lựa chọn cảm biến linh hoạt với dữ liệu hiệu suất chính xác giúp đảm bảo rằng các triển khai có thể mở rộng và thích ứng. Tính linh hoạt này có thể đặc biệt hữu ích trong các dự án quy mô lớn như sân bay, cảng biển hoặc khu công nghiệp, nơi các khu vực khác nhau có thể yêu cầu các kiểu cảm biến khác nhau để đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất và môi trường.
Tích hợp giữa các hệ thống an ninh
Đối với các chuyên gia an ninh vật lý, tích hợp giữa các hệ thống thường là nền tảng của nhận thức tình huống. Vojtek nhấn mạnh rằng các tích hợp quan trọng khác nhau tùy theo trường hợp sử dụng, nhưng thường bao gồm giám sát video, kiểm soát ra vào và các hệ thống an ninh chu vi như LiDAR.
Các công nghệ này thường được thống nhất thông qua hệ thống điều khiển hoạt động hoặc nền tảng Quản lý thông tin an ninh vật lý (PSIM).
Vojtek cho biết: “Trong trường hợp của HxGN dC3 LidarVision, chúng tôi tích hợp trực tiếp các cảm biến cung cấp thông tin vị trí chính xác cho các đối tượng được phát hiện, chẳng hạn như các thiết bị LiDAR 3D và radar”.
Mặc dù radar không phải lúc nào cũng cung cấp dữ liệu độ cao, nhưng nó đóng góp thông tin có giá trị. Ví dụ, những kẻ xâm nhập có thể được hiển thị trên bản đồ bằng biểu diễn chùm tia. Các cảm biến an ninh thông thường khác, chẳng hạn như máy dò rung hàng rào, cũng có thể được tích hợp.
Vojtek giải thích, mục tiêu là đưa tất cả các sự kiện vào một chế độ xem hoạt động duy nhất. “Điều đặc biệt quan trọng là đảm bảo rằng tất cả các sự kiện, cho dù từ máy dò khói, cảm biến hồng ngoại thụ động (PIR), loa, đầu đọc kiểm soát ra vào, tiếp điểm từ tính hoặc các thiết bị khác, đều được hiển thị trong bản sao kỹ thuật số”.
Trong thực tế, điều này có nghĩa là các nhà khai thác không chỉ giám sát báo động mà còn nhìn thấy chúng được biểu diễn theo cách không gian, có tính ngữ cảnh.
Vojtek cho biết: “LidarVision vượt trội với tư cách là lớp hình ảnh hóa cho các hệ thống PSIM, cho phép kết nối liền mạch thông qua một trình kết nối có thể định cấu hình. Sau khi được liên kết, LidarVision hiển thị các báo động và sự kiện trên bản đồ 3D, cho phép các nhà khai thác nhận biết không gian ngay lập tức và hiểu rõ về tình huống trong môi trường rộng lớn hơn”.
Khả năng này được thiết kế để hỗ trợ việc ra quyết định nhanh hơn, sáng suốt hơn và cung cấp chế độ xem hoạt động thực sự thống nhất.
Đối với các nhà tư vấn và tích hợp hệ thống, điều này nhấn mạnh sự cần thiết ngày càng tăng trong việc xem xét không chỉ tích hợp cấp thiết bị mà còn cả hình ảnh hóa và trải nghiệm của nhà khai thác. Người dùng cuối ngày càng mong đợi một bức tranh hoạt động chung cung cấp ngữ cảnh, giảm khối lượng công việc của nhà khai thác và giảm thiểu khả năng bỏ lỡ thông tin quan trọng trong các sự kiện áp lực cao.
Giai đoạn tiếp theo của nhận thức tình huống
Nhìn về phía trước, Vojtek thấy nhận thức tình huống phát triển đáng kể trong ba đến năm năm tới. Ông nói: “Những gì LidarVision đã đạt được là một bước tiến đáng kể cho ngành an ninh, nhưng chúng tôi coi đó chỉ là sự khởi đầu”.
Trọng tâm ban đầu của các hệ thống LiDAR là thu thập và hình ảnh hóa dữ liệu: phát hiện các sự kiện, kích hoạt báo động và hiển thị cho các nhà khai thác chính xác những gì đang xảy ra trong khu vực được bảo vệ. Vojtek lập luận rằng điều này mang tính đột phá so với các hệ thống truyền thống chỉ tập trung vào giám sát chu vi. Nhưng tương lai, ông nói, là hướng tới các hệ thống thông minh và có tính ngữ cảnh hơn.
Vojtek giải thích: “Chúng tôi hình dung nhận thức tình huống sẽ phát triển để bao gồm nhận thức ngữ cảnh nhiều hơn, công nghệ bản sao kỹ thuật số, thông tin 3D và hỗ trợ ra quyết định dựa trên AI”.
Một ví dụ là công cụ phát hiện AI của công ty, DeepTection, phân loại các đối tượng chuyển động bằng cách sử dụng đám mây điểm LiDAR. Bằng cách kết hợp phân loại này với điều khiển camera thông minh và truy vấn các hệ thống quản lý video, các nhà khai thác có thể hiểu toàn diện hơn về các sự kiện đang diễn ra.
Tiềm năng nằm ở việc cho phép hệ thống học tập liên tục. Vojtek nói: “Mục tiêu của chúng tôi là để các mạng nơ-ron tự học liên tục, cho phép LiDAR và camera hoạt động cùng nhau một cách liền mạch”. Với điều này, các hệ thống sẽ có khả năng không chỉ phát hiện và phân loại các đối tượng mà còn nhận ra các hành vi và kiểu mẫu bất thường.
Bằng cách tích hợp các khả năng này với bản sao kỹ thuật số và hình ảnh trực quan 3D, các nhà khai thác có thể được hưởng lợi từ “mức độ nhận thức tình huống chưa từng có, với tất cả dữ liệu liên quan được trình bày trong ngữ cảnh”.
Đối với các nhà tích hợp an ninh, sự tiến triển này làm nổi bật những cơ hội để vượt ra ngoài các biện pháp phòng thủ chu vi truyền thống và hướng tới các hệ thống chủ động, dự đoán phân tích cách mọi người và phương tiện hoạt động trong một trang web. Các hệ thống như vậy có thể tự động leo thang cảnh báo khi hành vi đi lệch khỏi các chuẩn mực, giảm sự phụ thuộc vào các nhà khai thác con người để phát hiện các kiểu mẫu tinh tế hoặc phức tạp.
Hệ thống thông minh hơn, nhanh hơn và đáng tin cậy hơn
Theo Vojtek, sự phát triển hướng tới các hệ thống thông minh hơn sẽ thay đổi cách các nhà khai thác phản ứng với các sự cố. Ông nói: “Cuối cùng, sự phát triển này sẽ làm cho các hệ thống an ninh thông minh hơn, nhanh hơn và đáng tin cậy hơn bao giờ hết, cung cấp hỗ trợ ra quyết định vượt trội so với khả năng của con người và đảm bảo phản ứng an toàn hơn, hiệu quả hơn đối với các sự cố”.
Đối với các nhà tư vấn và tích hợp an ninh vật lý, những phát triển này làm nổi bật tầm quan trọng ngày càng tăng của LiDAR như một phần của phương pháp an ninh nhiều lớp. Từ khả năng phát hiện chính xác hơn và giảm báo động sai đến tích hợp liền mạch với kiểm soát ra vào, giám sát video và các hệ thống IoT, LiDAR đang vượt ra ngoài một công nghệ thích hợp để trở thành một yếu tố quan trọng cho phép nhận thức tình huống thế hệ tiếp theo.
Khi AI, điện toán biên và hợp nhất dữ liệu trên các miền tiếp tục phát triển, các chuyên gia an ninh có thể sớm thấy mình làm việc với các công cụ không chỉ phát hiện các mối đe dọa mà còn diễn giải hành vi và dự đoán rủi ro trong thời gian thực.
Đối với các nhà tích hợp, cơ hội nằm ở việc hiểu cách các công nghệ này có thể được triển khai trong các môi trường đa dạng, từ cơ sở hạ tầng quan trọng và cơ sở công nghiệp đến các khu thương mại và trung tâm giao thông, đồng thời đảm bảo rằng người dùng cuối được chuẩn bị cho sự thay đổi hướng tới các hệ thống an ninh thông minh hơn, dựa trên dữ liệu.
Đối với các nhà tư vấn tư vấn cho người dùng cuối, thông điệp rất rõ ràng: đầu tư vào LiDAR và tích hợp cảm biến tiên tiến không còn là thử nghiệm mà ngày càng mang tính chiến lược.
Như những nhận xét của Vojtek cho thấy, tương lai của nhận thức tình huống không chỉ là về nhiều dữ liệu hơn mà là về những hiểu biết tốt hơn, có tính ngữ cảnh hơn, giúp đưa ra quyết định nhanh hơn và hiệu quả hơn. Thách thức đối với ngành công nghiệp sẽ là đảm bảo rằng các triển khai vẫn thiết thực, hiệu quả về chi phí và có thể mở rộng, đồng thời theo kịp sự phát triển nhanh chóng của công nghệ cảm biến và phân tích dựa trên AI.