По мере того как умные города по всему миру расширяются и стремятся к большей безопасности и защищенности, мониторинг на основе IoT становится неотъемлемой частью этой сложной экосистемы.
С точки зрения городской эволюции появление умных городов является поворотным моментом. Благодаря цифровым технологиям и аналитике больших данных такие города нацелены на улучшение качества жизни, что включает повышение эффективности, устойчивости и, что наиболее важно, безопасности. В этом контексте безопасность включает в себя не только предупреждение правонарушений, но и управление дорожным движением, готовность к чрезвычайным ситуациям и обеспечение безопасности массовых мероприятий.
Наблюдение на основе IoT основано на сложном наборе современных технологий. В различные устройства встраиваются сложные датчики, выполняющие основную функцию сбора данных. Эти датчики могут обнаруживать и собирать огромное количество данных из окружающих точек сбора, что делает их глазами и слухом системы.
Истинная трансформирующая сила данных систем заключается в их "мозгах" – облачных платформах и алгоритмах искусственного интеллекта, анализирующих поступающие данные. Эти платформы способны просеивать через себя огромные массивы данных и выявлять закономерности и связи, которые операторы-люди не смогли бы распознать.
Машинное обучение – подтип ИИ, обучающий модели на массивах данных, позволяет системам учиться на собственном опыте, что играет ключевую роль. Эта способность к обучению и адаптации отличает системы наблюдения на основе IoT от традиционных аналогов, позволяя применять упреждающий и продуманный подход к обеспечению безопасности в городе.
Архитектура системы наблюдения на основе IoT состоит из обширной сети взаимосвязанных устройств, надежного облачного хранилища и мощных центров обработки данных с поддержкой ИИ. Специальные гаджеты – обычно это камеры, датчики и автоматические системы сигнализации – установлены в различных местах города, образуя сложную паутину "глаз на земле".
Умные системы видеонаблюдения включают в себя различные расширенные функции, наиболее заметными из которых являются прогнозная аналитика и обнаружение аномалий. Предиктивная аналитика прогнозирует возможные нарушения безопасности, используя исторические данные и машинное обучение, что позволяет принимать превентивные меры. Обнаружение аномалий позволяет системам обнаруживать аномальную активность и быстро уведомлять соответствующие органы.
Кроме того, интеграция IoT-видеонаблюдения с другими городскими системами обеспечивает целостное управление безопасностью. Города могут обеспечить скоординированное и эффективное реагирование на различные происшествия, интегрировав систему мониторинга в процедуры управления дорожным движением или реагирования на чрезвычайные ситуации.
Путь к развертыванию видеонаблюдения на основе IoT в умных городах не обходится без препятствий. Две самые серьезные проблемы – это нарушение конфиденциальности и безопасности данных. К счастью, развитие технологий позволяет шаг за шагом преодолевать эти трудности.
Пограничные вычисления, например, позволяют обрабатывать данные на локальных устройствах, устраняя проблемы с конфиденциальностью и снижая опасность утечки данных. Мощные механизмы шифрования и соблюдение нормативных требований способны защитить целостность и конфиденциальность данных.
Перспективы развития видеомониторинга на основе IoT впечатляющие. Благодаря растущей скорости и улучшенным возможностям обработки данных технология 5G повлияет на дальнейшее развитие систем умного видеонаблюдения. Квантовые вычисления также имеют огромные перспективы, поскольку они обеспечивают более быструю и эффективную обработку данных, а также превосходные методы шифрования.
По мере того как мы движемся к более цифровому будущему, городам по всему миру необходимо будет использовать мощную комбинацию IoT и ИИ в городском видеонаблюдении. Своевременное решение возникающих трудностей на пути внедрения позволит обеспечить максимальные преимущества технологии в обеспечении комфорта для жителей города.
При правильном подходе властей данный сектор готов к устойчивому росту.
По материалам https://www.asmag.com