物联网技术重新定义安防周界 - 安防知识网

周界安防，在安防领域中似乎是一个不起眼的领域。红外对射、电子围栏等技术盛行的今天，人们已经认为周界安防技术达到了一个顶峰，但物联网技术的应用，却告诉了人们：周界安防，还没达到顶端！

　　文/沈杰无锡物联网产业研究院副院长

　　一、周界安防技术演进史

　　1、周界安防产品溯源

　　随着人们对周界防范的意识逐渐增加，越来越多的公司或企业会在重要区域与重要设施范围内周界防范产品。从传统的红外对射、视频、电子围栏到物联网综合解决方案，到目前为止，市场上还未出现一种周几探测技术可以满足任何环境应用。单一的传感模式、简单的触发判断不能满足日益增长的用户需求，周界安防产品与其他安防系统(门禁、监控等)或业务系统的集成整合能力越来越重要。

　　但是，周界安防产品对于用户而言，“一堵墙的代替品”的观念任然根深蒂固，很多用户认为周界安防产品只是一个代替品，不必在上面花费太多的资金，而且对产品隐性附加值并不了解。

　　2、周界安防技术演进

　　大体上来说，周界安防技术发展过程大致可以分为三个阶段。

　　第一代周界安防系统：主要是视频监控为主，通过视频画面实时播放录像起到周界监控，主要的设备是模拟/数字监控系统，系统缺陷相对明显，比如仅能事后取证，而且人员监控易产生视觉疲劳，目前仅能作为辅助手段之一。

　　第二代周界安防系统：相对第一代周界安防系统，可以及时报告到监控人员，系统原理是基于信号有无、大小的判读算法。目前使用的产品是震动光纤、张力围栏，不过虚警、漏警概率较高，而且没有自主知识产权。

　　第三代周界安防系统：第三代周界安防系统是以物联网技术作为支撑，系统原理是多传感器协同感知，通过类似“蜘蛛网”布局的传感器相互联动，但是这种新兴技术，造价相对较高，系统规模较大。

　　二、新一代防入侵技术——物联网周界

　　物联网防入侵技术可以准确检测目标是什么、什么地方、做什么。将事后追踪调查改为事情预警，改变传统安防模式。

　　利用物联网技术进行协同感知的新一代防入侵系统，采用“目标驱动”型的前端探测系统，实现对入侵目标的探测、定位、分类识别、轨迹跟踪等功能，并可通过前端探测设备与声光电联动机制，对攀爬翻越、掘地入侵、低空抛物、围栏破坏等行为发布警报信息，准确、及时报告入侵异常事件，记录报警时间、位置、图像等信息，并支持详细查询、打印，实现全天候、全天时的主动防护。

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　　物联网防入侵技术的主要特点是：

　　（1）多手段协同感知，无漏警、低虚警;

　　（2）自适应机制抑制环境干扰;

　　（3）设备状态实时监控，远程维护与故障自检;

　　（4）负载均衡实现无故障运行;

　　（5）定制化开发与用户业务的高度耦合。

　　1、多传感手段协同处理

　　在物联网安防传感中，不仅有视频传感节点，还有声音传感节点和震动传感节点。通过它们产生相关的信号波形，不仅具有环境自我学习能力，还可以通过设定的不同目标大小、类型及行为等动态，调整特征信息提取及分析算法，实现目标驱动下的特定分析与联动(如图3)。

　　（1）前端(控制箱之前)

　　进行“自动复核” ，以链式节点探测作为前端值守手段，当其检测到异常时，将触发智能视频等辅助探测手段的启动，在前端完成多种传感手段的综合决策 ;组合气象信息作为阈值分段自适应调节的输入，抑制恶劣天气带来的影响

　　（2）后端(指控中心)

　　得到的将是更具可靠性的探测结果，如有必要，再经过人工复核，进入最终的报警分级处理流程。

　　2、组合气象融合

　　工作原理：气象站系统通过风速传感器、风向传感器和雨量传感器采集并上传现场气象数据至中控单元，经过时间窗口融合后，对干扰水平评级并跳转到对应阈值水平，以过滤由强风、暴雨等自然因素引起的围界报警探测器虚报。

　　3、与其他设备的兼容与结合

　　对于一些重点区域、关口可采用一些征对象强的辅助探测手段，比如激光扫描、红外幕帘、微博雷达或激光雷达等设备。

　　激光入侵探测器具备范围广、灵敏度高、性价比高的优点。激光入侵探测器在发射激光脉冲碰到测量对象物后，测定接受反射光束所需时间，由此换算成距离的方式，因为是通过GHz单位的晶体时钟计算时间，因此能够得到准确的测量结果。根据物体的大小、移动速度、移动距离这三个参数，通过独特的算法探测人体和车辆。能够排除因小动物、职务摇曳等因素引起的误报，并且在雨、雪、雾等室外自然环境中也能稳定使用。

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　　三、6大核心关键技术

　　1、多源异构信息的融合处理

　　由于前端采用大量不同类型的探测器，所产生不同的信号数据，就会导致传感网络系网络的一些问题，例如感知节点数量多、节点数据复杂多样、信息数据冗余庞杂。在这种情况下，就得标准化方式传输数据，把“孤岛”信息数据整合、共享，提高信息综合使用效率，增强系统对入侵行为判断的智能化能力。

　　2、样本库建设与数据挖掘研究

　　大量样本库与算法库的积累使得系统对于各种环境与各种入侵行为有猪狗的判断依据积累。

　　3、自学习机制的设计应用

　　根据前端探测器收集到的入侵信号或干扰信号进行信号特性分析，并与样本库内的入侵行为识别中的信号进行融合，再根据用户决定是否输入入侵行为，归纳到样本库中。为之后探测器探测到的数据进行对比，分析是否输入入侵。这个过程是就是自适应学习机制。

　　4、鲁棒性入侵行为检测算法研究

　　根据探测节点多方位感知的信息进行入侵检测，一旦检测到有入侵目标出现，即可对入侵目标精确的探测识别、定位和分类(如图4)。

　　5、报警分级及并发处理设计

　　系统综合考虑入侵行为、周界类型、防护等级对报警分级处理。并可以同时响应并处理多个报警，并对报警进行优先级比较处理。

　　6、防入侵应用重构研究