- Přehledy IS
- APS (20)
- BPM - procesní řízení (22)
- Cloud computing (IaaS) (10)
- Cloud computing (SaaS) (33)
- CRM (51)
- DMS/ECM - správa dokumentů (20)
- EAM (17)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (77)
- HRM (27)
- ITSM (6)
- MES (32)
- Řízení výroby (36)
- WMS (29)
- Dodavatelé IT slueb a řeení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (39)
- Dodavatelé CRM (33)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (71)
- Informační bezpečnost (50)
- IT řeení pro logistiku (45)
- IT řeení pro stavebnictví (26)
- Řeení pro veřejný a státní sektor (27)
ERP systémy
CRM systémy
Plánování a řízení výroby
AI a Business Intelligence
DMS/ECM - Správa dokumentů
HRM/HCM - Řízení lidských zdrojů
EAM/CMMS - Správa majetku a údrby
Účetní a ekonomické systémy
ITSM (ITIL) - Řízení IT
Cloud a virtualizace IT
IT Security
Logistika, řízení skladů, WMS
IT právo
GIS - geografické informační systémy
Projektové řízení
Trendy ICT
E-commerce B2B/B2C
CAD/CAM/CAE/PLM/3D tisk![]() | |
| Přihlaste se k odběru newsletteru SystemNEWS, který kadý týden přináí výběr článků z oblasti podnikové informatiky | |
![]() | |
est trendů bezpečnostních a dohledových systémů
Současné bezpečnostní a dohledové systémy se z pouhých statických kamer mění na chytré systémy, které dokáí analyzovat videozáznam v reálném čase při současném vyuití moností umělé inteligence (AI). Umělá inteligence a chytré video nyní dokáí získat mnohem více informací ze záznamů moderních bezpečnostních kamer. Navíc jsou tyto nové systémy schopné pracovat spolehlivě v nepřetritém reimu 24/7. Nově bude hrát důleitou roli také zpracování dat ji na periferiích a vzdáleně umístěných kamerách. Mezi dalí klíčové trendy, které můeme očekávat v důsledku tohoto vývoje, patří spolehlivé ukládání a analýza dat ve vysokém rozliení.

Odborníci společnosti Western Digital popsali následujících est trendů v oblasti chytrých bezpečnostních a dohledových systémů, které byste měli sledovat:
1. Za hranice běných bezpečnostních kamer
Jakmile se začne mluvit o zabezpečovacích technologiích, téma samotných kamer se probírá jen zřídka. Původní systémy se zaměřovaly na streamování videa ze stabilně umístěné kamery do nějakého centra, kde se záběry sledovaly v reálném čase nebo byly ukládány pro dalí pouití. To se stalo standardem, jaký od bezpečnostních dohledových kamerových systémů uivatelé očekávali. Dnes vak můeme pozorovat evoluci v technologiích chytrých kamer a nástup umělé inteligence.
Díky umělé inteligenci nejsou ji kamery jednoduchým statickým zařízením. Očekává se od nich víc. Porovnávání vzorů, chcete-li vzorců (pattern matching), nebo například detailní záběry vybraných zón či zachycení zvolených pohybů a situací. Kamery, které se vyuívají při zadrení zlodějů v obchodech, mohou nyní nejen odhalit kráde v reálném čase, ale také analyzovat chování spotřebitelů. Například jaký typ nakupujících vstupuje do monitorovaného prostoru a kterými nákupními uličkami zákazníci procházejí a kde se zastavují. Tyto informace poskytují hlubí vhled do zvyků nakupujících a pomáhají obchodníkům přijímat rozhodnutí, která vedou k pohodlnějímu způsobu nakupování a také ziskovějímu prodeji.
Chytré kamerové systémy přináejí nové nároky na zachycení a ukládání obrazového záznamu. Navíc se objevují dalí typy kamer, jako jsou palubní kamery v automobilech, kamery umístěné na těle nebo oděvu. Obdobný typ kamer je pak také pouíván v zařízeních pro IoT (Internet věcí) i jako senzor v dalích digitálně propojených zařízeních. Záznam je nyní doslova nadupán daty, je tedy moné provádět jejich analýzu a získávat mnoho cenných informací, a to díky moderní technice i v reálném čase, nejen při zpětném vyhodnocení, jak tomu bylo dosud.
2. Zpracování dat na periferiích a chytré bezpečnostní systémy
S rostoucím vyuíváním cloudových slueb vnímají firmy a organizace tuto platformu jako centralizované místo pro big data. Nedávno se vak objevil opačný trend. Stále častěji se data zpracovávají přímo na periferních zařízeních, tedy v první linii. Hlavním důvodem je latence ve zpracování dat.
Latence je důleitým faktorem například při aplikacích pro porovnávání vzorů (pattern matching). Pro kamery v nepřetritém provozu (24/7) s rozliením záznamu ve 4K je obtíné zpracovat a odesílat data a současně reagovat na výsledek analýzy, pokud se data zpracovávají ve vzdáleném datovém centru, které můe být třeba stovky kilometrů od monitorovaného místa. Tato datová analýza musí být provedena rychle, aby zvládala dynamické situace, jako je například bezpečnost ve veřejném prostoru. Díky tomu můe být vybraná lokalita nebo komunita lépe chráněna.
3. Chytrý dohled v chytré továrně
Výrobní závody jsou velmi runým místem. Dříve se pracovní proces skládal z jednotlivých částí a postupů prováděných odděleně. Nyní, díky automatizaci a nástupu technologií s umělou inteligencí jsou výrobní postupy propojeny a často prováděny současně. Od projektování a po výrobu se v chytré továrně vyuívá umělá inteligence a internet věcí. A to znamená i chytré zabezpečení a dohled.
Provoz moderní továrny vyaduje chytrý dohled ve vysokém rozliení, který můe komplexně monitorovat vekeré aktivity. Navíc k běnému vyuití pro zabezpečení mohou být chytré kamery nastaveny tak, aby například pomáhaly analyzovat efektivitu skladovacích procesů nebo provoz výrobní linky. Tyto nároky vak vyadují větí mnoství dat ke zpracování v nepřetritém reimu. Vrcholně důleitá je pak i kvalita úloitě pro záznam a archivaci dat.
4. UHD a datová úloitě
Aplikace vyuívající umělou inteligenci jako je například zmíněné rozpoznávání vzorů, závisí na záznamech ve vysokém rozliení jako je 4K, známé také jako UHD (Ultra High Definition). Toto detailní rozliení má velký vliv na ukládací zařízení, jak na jejich kapacitu, tak rychlost přístupu. Ve srovnání s rozliením HD má video záznam ve 4K vyí poadavky na ukládací a paměová zařízení. A to se na horizontu objevuje rozliení 8K!
Jak víme, video 4K má čtyřikrát více pixelů, ne záznam v HD. Navíc rozliení 4K podporuje přenos v rozsahu 8, 10 a 12 bitů na kanál. Tím se generuje 5,7krát více bitů (4K vs 1080). Větí kapacita video záznamů přináí nové poadavky na datovou strukturu, jak pro zpracování videa, tak pro účely kamerových dohledů. Pokud tedy zvaujete chytrý zabezpečovací systém, musíte počítat i s investicí do robustní datové struktury.

5. Nepřetritý provoz a připojení 24/7
A u navrhujete řeení, které má omezenou konektivitu, nebo naopak vyuíváte moností ultra rychlé sítě 5G, větina chytrých zabezpečovacích systémů musí být v reimu nepřetritého provozu 24/7 bez ohledu na operační prostředí. Proto je nutné vytvořit systém, který vyřeí případné selhání hardwaru nebo softwaru a zajistí nepřetritý provoz a ukládání dat.
Představme si situaci v nemocnici, kde jsou desítky nebo stovky kamer připojených do centrálního úloitě přes IP. Pokud sele Ethernetové propojení nebude pořízen ádný video záznam. Tato situace můe způsobit váné ohroení bezpečnosti jak pacientů, tak personálu nemocnice. Z těchto důvodů jsou například pouívány paměové karty microSD přímo v kamerách pro zajitění nepřetritého záznamu. Softwarové nástroje s vyuitím umělé inteligence pak dokáí poskytnout poadovanou část záznamu a doplnit ji z dat uloených na kartě kamery. Výsledný záznam pak bude chronologický, bez výpadků dat.

6. Analýza sofistikovanými zařízeními
Self-monitoring se stává důleitým nástrojem mnoha systémů. Chytrá továrna nebo výrobní závod či firemní centrála i zde celý systém můe selhat kvůli patně fungujícímu jedinému komponentu. Například pevný disk můe selhat kvůli nefunkčnímu ventilátoru chlazení a dramatickému nárůstu teploty. Při navrhování inteligentní platformy pro monitorování stavu systému můou být vyuity aplikace pro proaktivní přístup. S ohledem na tuto skutečnost musí firmy zváit například investice do pevných disků, které mohou sledovat iroké spektrum parametrů, včetně teploty proto, aby pomohly administrátorovi přijmout okamitá opatření před tím, ne dojde k ohroení spolehlivosti systému.
Tradiční pevně umístěná bezpečnostní kamera byla spolehlivým spolupracovníkem, má vak mnoho nedostatků. Dnení chytré zabezpečovací systémy jsou postaveny na vyuívání umělé inteligence a zpracování dat přímo na periferních zařízeních. Poskytují pak záznam ve vysokém rozliení, pracují nepřetritě a zajiují bezpečnost osob i majetku. Tyto trendy zvyují poadavky a význam bezpečnostního monitorování, co znamená poadavky na dostatečnou podpůrnou datovou infrastrukturu včetně monosti proaktivně řídit infrastrukturu pro zajitění spolehlivých operací. Společnosti a firmy si musí být jistí, e mají nezbytné ukládací kapacity, které to dokáí zajistit.



















