yebilir fakat gelişmiş sayısal yazılımlarla renk değerlerinin bu akışları çok zengin içerikli bilgileri almak için işlenebi lir. Bu bilgiler güvenlik sistemleri tarafından, korunan herhangi bir bölgede durum değerlendirmesi yapmak için kullanılabilecekleri için çok değerlidir. Daha da fazla ilginç olan bilgiler CCTVI davranış şablonları oluşturmak için kullanılabiliyor. Etkin olarak yazılımdaki parçalar kareden kareye değişir ve istisna olarak vurgulanmış yollar arar. Böyle bir şey gerçekleştiğinde sistem aktivitenin şüpheli olup olmadığını anlamak için depolanmış şablonları kontrol eder. Böyle şablonlar basit şeyler olabilirler, yasaklanmış bölgeye giren bir kişide tutalı olabilecek değerlerde değişim ya da görüntüde uzun süre kalan durağan bir obje olabilir. Bu şablonlar ayrıca belirli büyüklüklerde, belirli renklerde, belirli bir yöne doğru giden ya da belirli bir hızda hareket eden cisimler olabilirler. Şablonlar yalnız başlarına ku llanılabileceği gibi daha güvenli bir yaklaşım sunmak için kademelendirilmiş de olabilirler. A kriteri ve B kriteri şablonlara uyarsa o zaman bu alarm durumu anlamına gelir. Gerçekte kullanıcı; alarm sinyalini vermeden önce bir tip aktivite arar ya da sistemin olay kombinasyonları aradığı zamanlarda hikayeler üretir. Eğer en doğru duygular zekaya eklenirse o zaman sistem verimli olarak aradığı veri hakkında daha çok şey öğrenebilir ve belli bir zaman sonra gereksiz aktiviteleri ayı rt edebilir. Görüntü analizini hareket algılaması gibi temel teknolojilerden ayrı tutan şey görüntü içerisindeki aktivitelerin çoklu yüzeyini hesaba katabilmek için şablonlar oluşturmasıdır. Hareket algılaması karar verme adımında gerekli olduğunda görüntü analizi ilgisiz olayları filtrelemede daha karmaşık yaklaşımlar kullanabiliyor. Örneğin hareket algılama algoritması kaçınılmaz bir şekilde bir aracın yolda gittiğ i ni bildirir. Fakat görüntü analizi belirli bir büyüklükte ve belirli bir renkteki araçlar yoldan geçtiğinde sizi bilgilendirir. Ayrıca belirli bir renk ya da büyüklükte olmayan bir araç yolu ku llan ırsa hatta belirli bir hızın üzerine çıkmış ya da durmuş bir aracı da haber verir. Eninde sonunda görüntü analiziyle risk yöneticileri hangi davranış özellikleri kabul edilebilir olduğunu ya da ve CCTV sistemi operatörlerinin ne zaman bilgilendirileceğini tanımlamışlardır. En son kararlar güvenlik takımı tarafından verilir; sistem bu kararları öğrenir, takımın önemsemediği olayları görmezden gelirken alarm olaylarını da daha çabuk haber verir. Özet Görüntü analizi araçları daha karmaşık algoritmalı ve risk yöneticileri tarafından gerçek güçlerinin kullanılması gereklidir. Terörizmden korunmadaki yükselen önemle birlikte görüntülenen terkedilmiş paketleri ya da çantaları, yasak bölgelere giren insanları algılamada ya da felaketlere yakın insanları uyarmada kullanılabilir. Görüntü analiziyle CCTV sistemleri risk yönetimi alanında çok önemli bir konuma geldiler ve ağ bağlantısı da eklenince CCTV sistemini görmezden gelecek çok az kişi olacak.■ YANGIN ve GÜVENLİK SAYI 91 125 - r,.J· f".) t 'J r:J ı\ ,..J r1 , r, - ,.. ";"" ı -----~~.... --' .-- ........ """"'.1!'!' iŞ GÜVENLiĞi EKİPMANLARI ;;J SAN. TIC. LTD .ŞTI. Yalnız Selvi Cad. Timurlenk Sok. No:6 Soğanlık 34880 Kartal/İs Tel: +90 (216) 377 31 31 pbx Faks: +90 (216) 309 95 98 info@eratas.com.tr www.eratas.com.tr
RkJQdWJsaXNoZXIy MTcyMTY=