周界防护采用智能分层的安全方法
早在古代，古人就在边界上筑起高墙和屏障，抵御外敌入侵。而现如今采用的是智慧安防系统，那么如何使用基于传感器的尖端技术，以帮助企业在造成入侵危害之前提供防范措施。
智慧安防的多技术方法许多成功的智慧安防解决方案结合了物理屏障、高级检测设备、视频监控技术和分析。该策略允许每一层为解决方案提供独特的保护。物理障碍：这些障碍可能是栅栏或水泥板。您可以使用带刺铁丝网或高压电流等防攀爬设备来增强它们。虽然他们可能无法阻止入侵，但他们当然可以延迟入侵。基于电缆的传感器：这些传感器通常被埋在地下，或安装在围栏上。因为您不必将它们部署在一条直线上，它们可以覆盖角落和死角区域。虽然可以提醒可能的入侵，但提供不了关于入侵者数量的可操作信息。此外，动物、移动的植物和树木，以及恶劣的天气条件往往会触发假警报。其他入侵检测传感器：这些可能是雷达等设备。不仅可以捕捉物体或人的GPS位置，还可以确定速度和运动方向，这使得精确计算接触点成为可能。它们全天候运转，几乎不受常见诱因的影响，比如移动的阴影或光束、小动物或昆虫，以及恶劣的天气条件。为了减少对环境中其他电子设备的干扰，需要改变雷达的频率或降低其功率，这会妨碍设备的有效范围。基于视频的技术：将摄像机加到周界防御中，与策略性放置的传感器集成时，具有平移/倾斜/变焦功能的摄像机可以自动旋转到事件地点、跟踪目标。根据当地法律，可以使用摄像机来监视物理边界以外的情况，提供额外的监视缓冲区，并为安全团队提供更多的时间作出响应。
可见光和热成像仪：不是非此即彼的解决方案选择正确的摄像头对于全天候的周界防御至关重要。虽然传统的可见光监控摄像机在自然或增强光照条件下运行得当，但在恶劣天气下其有效性急剧下降，在完全黑暗中几乎为零。这就是为什么将热成像仪集成到周边防护解决方案的原因。在最佳光线下，可见光相机在捕捉取证细节和跟踪目标方面做得很好。热成像仪带来的是在完全黑暗中，可以在极端天气条件下探测到入侵者。一些热成像仪还可以区分入侵目标的类型，并根据预先设定的条件(如人或车辆的方向和速度)向安全部门发出警报。
基于边缘的视频分析的优势将视频分析添加到周边安全进一步增强了入侵者检测。除了基本的运动检测以外，还有一些分析可以识别移动的物体，统计人数，读取车牌，监控进入特定区域人和物体等等。除了提高意识，视频分析还可以在其他方面为企业带来好处。例如，通过允许摄像头处理视频，也就是智能边缘，可以显著减少网络负载，因为摄像头只会传输相关视频，保留关键的取证细节。依靠摄像头提取相关数据提高了安检人员的效率，因为这减少了在收到警报时需要查看的视频数量。消除了对专用分析服务器的需求，显著降低了存储成本。通过减少每台服务器的处理负载来优化服务器资源，使它们能够处理更多的视频流。
深度学习和人工智能的影响嵌入在新网络摄像机中的深度学习处理单元，进一步加速了边缘分析性能的飞跃。我们已经看到开发人员利用人工智能和机器学习为基础，训练深度学习算法，以准确地检测、识别和分类物体和人。这对智慧安防解决方案意味着什么?一旦技术完善，将能够部署基于摄像头的分析，能够区分服装颜色的差异，入侵者可能携带的物体，以及其他高精度的颗粒细节。先进的深度学习分析可能会导致具有高度针对性的检测系统，能够识别和区分员工、客户或潜在威胁，甚至可以设置特定对象和条件的入侵检测解决方案。从安全的角度来看，将这些先进的深度学习分析应用到多层安全防护解决方案中，将不可避免地产生更高效、更准确的探测和威慑系统。
自动化对入侵者序作出响应在许多情况下，集成自动响应解决方案可以避免在入侵警报中进行人工干预。例如，警报可能会触发泛光灯，表明该区域正在被监视。只有当其中任何一个动作未能达到预期的响应时，安全人员才需要亲自进行干预。这一战略减轻了安全人员的负担，使他们能够把资源集中在更紧急的事件上。
最好的防御是综合防御随着威胁的不断演变，企业必须采取相应的对策来减轻这些威胁。部署集成的多技术方法来进行安全防护，使企业能够灵活地优化对其业务、人员和财产的保护。
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