← Tillbaka till artiklar

Xeoma: Passerkontrollsystem med videobevakning och videoanalys

Programvaran Xeoma för videobevakning erbjuder över 100 olika funktioner, inklusive dussintals typer av smart videoanalys. En av Xeomas mest grundläggande och populära funktioner är dock passerkontroll. Denna artikel guidar dig genom grunderna i passerkontroll och den moderna, avancerade versionen med videoanalys som videobevakningssystem som Xeoma tillhandahåller.
 

Passerkontrollsystem är verktyg utformade för att begränsa tillträde eller passage till säkrade områden eller lokaler. Även om ett enkelt dörrlås i vid bemärkelse kan betraktas som ett passerkontrollsystem, syftar termen vanligtvis på ett komplex av hård- och mjukvara – med eller utan mänsklig inblandning – installerat vid ingångar och kontrollpunkter för olika företag eller territorier. Systemets främsta syfte är att filtrera inkommande och utgående personer och/eller fordon för att förhindra obehörigt tillträde, hålla koll på besökare och samla in analysdata — till exempel för att registrera anställdas närvaro på en snabbmatsrestaurang.

Videobevakning är ett utmärkt verktyg för passerkontroll. Computer vision i övervakningslösningar automatiserar processerna i ett passerkontrollsystem, vilket minskar fel orsakade av mänskliga faktorer, väderförhållanden och andra utmanande omständigheter. Dessutom levereras moderna videobevakningssystem med professionell videoanalys som kan utföra ytterligare åtgärder parallellt med passerkontrollen – ofta utan krav på speciella och kostsamma kameror. Ett videobevakningssystem kan alltså både fungera som ett verktyg för passerkontroll och hantera automatiseringsuppgifter. Vi fördjupar oss i detta nedan i avsnittet ”Passerkontroll som automatiseringsverktyg”.

 

Typiska passerkontrollsystem består vanligtvis av:
– En läsenhet,
– En styrenhet som hanterar spärranordningen,
– Själva spärranordningen (t.ex. en bom, svängdörr, fjärrstyrt elektroniskt lås etc.),
– Identifierare (t.ex. passerkort).

[14]. Passerkontrollsystem baserade på videobevakning erbjuder fördelen att vissa av dessa komponenter kan elimineras genom att delegera uppgifterna till kamerornas computer vision-kapacitet, utan behov av specialiserad hårdvara. Med Xeoma kan ditt passerkontrollsystem till exempel bestå av:

1) En dator, mikrodator, bärbar dator eller till och med en smartphone med tillräcklig prestanda för den valda videoanalysen.

2) En nätverkskamera (också med lämpliga specifikationer för videoanalys). Det krävs alltså ingen specialiserad IP-kamera med ovanliga funktioner och hög kostnad.

3) En version av Xeoma-mjukvaran som innehåller den videoanalysfunktion du behöver. Osäker på vad du ska välja? Kontakta oss – så hjälper vi dig! När ansiktsigenkänning är aktiverat kan Xeoma exempelvis ta över rollerna som både styrenhet – systemets "hjärna" – och identifierare.

4) En spärranordning såsom en bom, svängdörr, elektroniskt lås, motoriserad grindöppnare eller andra typer av mekaniska dörrar som styrs via nätverk, en integrerad Modbus-styrenhet eller via GPIO-stift.

En annan fördel med passerkontrollsystem baserade på videobevakning är att du sannolikt ändå behöver installera kameror vid in- och utgångar till det säkrade området, eftersom dessa är standardplatser för videoövervakning. Varför inte låta dem sköta passerkontrollen också?
 

När du har anskaffat alla fyra element som krävs för att organisera ett passerkontrollsystem baserat på videobevakning kan du följa denna guide:

1. Installera nätverkskameran: Placera en nätverkskamera vid kontrollpunkten och konfigurera den enligt instruktionerna. För maximal precision bör placeringen följa rekommendationerna för den videoanalysmodul som ska användas.
2. Starta Xeoma på din dator: Starta Xeoma på datorn och låt programmet hitta nätverkskameran – eller lägg till den manuellt.
3. Aktivera önskad Xeoma-licens: Aktivera licensen för den Xeoma-utgåva som krävs samt eventuella tilläggsmoduler som ska användas.
4. Konfigurera videoanalys: Ställ in vilken typ av videoanalys som ska ligga till grund för åtkomstkontrollen. Se exempel här.
Ställ in reaktioner: Konfigurera hur videoövervakningen ska reagera på en "händelse". Ställ exempelvis in att en signal skickas till spärrutrustningen när en anställd detekteras, eller att en avisering skickas till ledningen när en leverantör identifieras. Se exempel här.

Med en vanlig nätverkskamera och en enkel dator – i vissa fall även en mikrodator eller en Android-surfplatta – kan du använda Xeomas smarta videoanalys för åtkomstkontroll och interaktion med spärrutrustningar eller automationssystem. Denna videoanalys kan antingen helt baseras på datorseende och ersätta fysiska enheter som läsare och identifierare, eller fungera i kombination med dessa. Fler detaljer om dessa alternativ följer i nästa avsnitt.
 

Som nämnts i steg 4 i avsnittet "Hur du organiserar ett åtkomstkontrollsystem med videoövervakning" kan Xeoma använda videoanalys för att skilja mellan behöriga och obehöriga personer genom att analysera videoströmmen efter specifika mönster. Beroende på dina behov erbjuder Xeoma flera alternativ:

Åtkomstkontroll för personer: Ansiktsigenkänning. Xeoma har en funktion för ansiktsigenkänning som identifierar individer utifrån deras ansiktsdrag. Med några enkla steg tränar du systemet att känna igen de personer som ska registreras, så att det kan identifiera dem när de dyker upp i bild – och utlösa förinställda reaktioner. Denna biometriska metod används framgångsrikt för åtkomstkontroll vid passage för gående, till exempel entréer till gym, personalutrymmen på restauranger, fabriksgrindar och även i privata övervakningssystem för bostäder.

Fördelen med ett åtkomstkontrollsystem baserat på ansiktsigenkänning är att det ersätter kombinationen av identifierare och läsare, som i vanliga system utgörs av fysiska enheter. Här behöver en behörig person endast visa sitt ansikte, vilket fungerar som en virtuell identifierare. Xeomas videoövervakningsprogram tar då över rollen som läsare: det jämför ansiktet i bild med databasen som skapades under installationsprocessens träningsfas och skickar, vid träff, en signal till styrenheten för spärrutrustningen. Modulen för ansiktsigenkänning kan dessutom reagera inte bara på personer i en tillåten lista, utan även på personer i en spärrlista, vilka som helst personer i bild, eller enbart oigenkända personer.

För mer information om hur du konfigurerar modulen för ansiktsigenkänning och skapar databaser för godkända och blockerade listor, läs artikeln om modulen för ansiktsigenkänning.

 

Fordonskontroller: Automatisk registreringsskyltsigenkänning. Precis som vid ansiktsigenkänning identifierar modulen för registreringsskyltar in- och utpasserande fordon via deras skyltar, som fungerar som unika identifierare. I detta scenario ersätter Xeoma återigen en fysisk läsarenhet: programvaran jämför registreringsskylten i bild med en fördefinierad databas över godkända eller blockerade skyltar och skickar vid träff en signal till barriärens styrenhet. Precis som vid ansiktsigenkänning kan modulen för registreringsskyltar i Xeoma konfigureras att endast reagera på okända skyltar eller alla registreringsskyltar som syns i bild.

För mer information om hur du konfigurerar modulen för registreringsskyltar och skapar en vit- eller svartlista, läs artikeln om ANPR.

---

Utöver dessa två vanligaste typer av videoanalys för automatiserade passersystem erbjuder Xeoma även andra videoanalysfunktioner samt specialalternativ för integration med externa sensorer från hårdvarubaserade passersystem från tredjepart. Mer information finns i avsnittet 'Användning av hårdvarusystem från tredjepartstillverkare för identifiering' nedan.

För att hoppa över detta avsnitt och gå direkt till reaktioner, klicka här.

 

Xeoma stöder integration med flera externa passersystem och perimeterskyddssystem, varav två beskrivs nedan.

Xeomas RIF+-detektormodul är utformad för att integrera videobevakningssystemet med perimeterskyddssystemet "RIF Plus" från företaget "START-7". Integrationen baseras på signaler från sensorer placerade längs det skyddade områdets perimeter, vilket utlöser olika reaktioner när ett "Larm"-tillstånd detekteras. Systemet inkluderar även fjärrstyrda låsanordningar, bommar och taggtråd. Xeoma kan förlita sig helt på perimeterskyddets trigg-signaler för att initiera reaktioner, såsom styrning av lås eller bommar, eller kombinera extern information från "RIF+" med egen videoanalys – exempelvis om dubbel verifiering av ett larm krävs eller om "RIF+"-sensorerna inte fullt ut uppfyller kraven.

Senstar PTZ Tracking-modulen är en integrationsmodul som tar emot data från Senstar-sensorer (såsom FlexZone, OmniTrax, UltraWave etc.) och automatiskt roterar kameran för att granska området där sensorn detekterat en händelse närmare. Tack vare Xeomas flexibilitet kan destinationsmoduler användas för att konfigurera olika reaktioner efter behov. För att använda detta system krävs Senstar-sensorer, en PTZ-kamera med ONVIF-stöd, en dator eller mikrodator för att köra Xeoma samt en vald lås- eller bommanordning.

Om du behöver stöd för andra enheter eller system erbjuder vi ett betalt utvecklingsprogram där vi kan implementera önskad funktionalitet i Xeoma på begäran.
 

Den mest logiska reaktionen vid lyckad identifiering av ett objekt i bild är naturligtvis att tillåta in- eller utpassage. Detta kan hanteras via vårt videobevakningsprogram på olika sätt, beroende på vilken kommunikationsmetod den installerade barriärutrustningen stöder.

Med modulen HTTP Request Sender kan Xeoma skicka ett HTTP-kommando till en bom som stöder nätverksstyrning. Detta är ett av de vanligaste sätten att kommunicera med barriärenheter.
 

Om bommen styrs av en Modbus-kontroller har Xeoma en specialmodul för detta, kallad ”Modbus Controllers”. Modulen kan sända och ta emot kommandon till och från Modbus-kontroller, som ofta används i bommar såväl som i trafikljus och smarta hem-system. Den kan därmed skicka kommandon för att fälla upp bommen, låsa upp en spärrgrind eller öppna ett lås eller en automatisk grind.

Videoövervakningssystem som körs på Linux ARM-baserade mikrodatorer kan också reagera på en lyckad identifiering genom att skicka ett kommando till en GPIO-pinne via Xeomas GPIO-modul. Denna metod med "torrkontakt" kan även användas för att skicka en signal till bomutrustningen (eller ett automatiseringsverktyg – till exempel för att öppna en garageport).

Viktigt: även om sådana kompakta lösningar vanligtvis är för svaga för professionell smart videoanalys, använder Xeoma många optimeringar som gör att det ändå fungerar! Exempelvis har Xeomas registreringsskyltsigenkänning använts framgångsrikt med 1–2 kameror på en ARM-baserad single-board-enhet i ett av våra projekt för "safe city/vägövervakning" i ett CIS-land.

Om detta inte är rätt alternativ för dig har Xeomas programvara för videoövervakning möjlighet att köra egna skript via modulen ”Application Runner”. Ett sådant skript kan skapa det nödvändiga gränssnittet för att kommunicera med din befintliga infrastruktur eller dess API – oavsett vilken metod du använder för att skicka signalen till bommen.

Vid tidpunkten för denna artikel erbjuder Xeoma 18 olika unika destinationsmoduler och många andra inbyggda funktioner (till exempel ett API), vilket innebär en skräddarsydd reaktion för nästan alla system! Och om en specialanpassad reaktion behövs kan du alltid beställa utveckling av anpassade funktioner via vårt betalda utvecklingsprogram!

 

 

Tidigare nämnde vi en särskild metod som möjliggör förstärkt tvåfaktorsidentifiering med hjälp av FaceID-modulen i Xeoma. Denna metod bör behandlas separat eftersom ”FaceID”, till skillnad från ”ansiktsigenkänning”, använder en kombination av virtuell identifiering och bekräftelse via en fysisk identifierare. Metoden jämför nämligen ansiktet i bild inte med en virtuell databas – istället krävs en ytterligare identitetsbekräftelse med en fysisk identifierare, likt traditionella passagesystem, där identifieraren kan vara något av följande:

1. Ett Omnikey-passerkort parat med en läsare av detta märke.
eller
2. En QR-kod tryckt på ett id-kort eller kläder (exempelvis uniform eller hjälm).

I det första fallet kodar du kortet med innehavarens profilinformation, inklusive foto (som kan lagras lokalt eller hämtas från företagets LDAP-server), med hjälp av programvaran som medföljer läsaren och tomma kort. Personen som närmar sig kontrollpunkten håller Omnikey-passerkortet (sin identifierare) mot läsaren medan övervakningskameran fångar ansiktet. Läsaren avkodar sedan data från kortets chip och skickar kortinnehavarens foto till Xeoma, som jämför det med ansiktet i bild – allt på en bråkdel av en sekund. Om en matchning hittas skickas en behörighetssignal till reaktionsmodulen ((mer om reaktioner här).)

I det andra fallet kan QR-koder användas istället för passerkort, med användarens profilinformation och foto krypterade i koden. Denna QR-kod kan skrivas ut på ett pass, ett id-kort eller direkt på kläder – vilket är särskilt användbart för kontaktlös åtkomst i situationer där händerna ofta är upptagna, till exempel på byggarbetsplatser eller vid fångtransporter. Processen fungerar så här: en unik QR-kod med innehavarens information och foto skapas utanför Xeoma och ges till arbetaren eller den behöriga personen i utskriven form. När personen befinner sig inom kamerans räckvidd lokaliserar Xeoma och dess FaceID-modul personen i bildrutan och detekterar ansiktet, medan systemet väntar på data från modulen ”QR Code Recognition” för jämförelse. Samtidigt skannar modulen ”QR Code Recognition”, som kan använda videoströmmen från samma eller en annan kamera, av bildrutan efter en QR-kod. När koden hittas avkodas den, användarens foto hämtas och skickas för jämförelse till FaceID. Hela processen sker i realtid och tar endast bråkdelar av en sekund. Om FaceID hittar en matchning skickas en behörighetssignal till reaktionsmodulen (mer om reaktioner här).

Ett sådant system lämpar sig för åtkomstkontroll inom olika sektorer: kriminalvårdsanstalter, bankvalv eller medicinska förråd etc. – överallt där strikt åtkomstkontroll och flerstegsverifiering krävs för att förhindra obehörigt tillträde ifall en anställds identifierare hamnar i fel händer. Kombinationen av Xeoma FaceID och Omnikey-passerkort kan även ingå i helt automatiserade passersystem för universitetsområden – vilket var fallet i vårt projekt i Vietnam.
 

 

I denna artikel har vi upprepade gånger nämnt att passersystem som utnyttjar videoövervakning inte bara kan användas för att avgöra om en person eller ett fordon i kamerans vy får beträda ett skyddat område, utan även för ytterligare funktioner såsom insamling av statistik och annan information. I vår artikel ”Automatisk arbetstidsrapportering i Xeoma” beskriver vi exempelvis metoder för att spåra arbetstid (ankomst och avresa) på ett företag, baserat på den tidigare nämnda ansiktsigenkänningen för personer och registreringsskyltsigenkänningen för fordon. Utöver automatisk öppning av passage kan systemet därmed registrera tidpunkten för händelsen, och dessa data kan användas för att beräkna hur länge objektet befunnit sig på anläggningen.

Ett passersystem baserat på Xeoma inom bygg- eller logistiksektorn kan användas för automatisering av leveransrutter, där ett fordon dirigeras till rätt lossningssektor utan mänsklig tillsyn. Xeomas modul ”License Plate Recognition” kan identifiera registreringsnumren på ankommande fordon, inklusive lastbilar, jämföra dem med listor över väntade fordon och automatiskt utlösa en förinställd reaktion – som att öppna en bom eller visa lossningssektorn på en skärm.

Att skilja okända från kända personer/fordon används ofta för att utlösa andra automatiska reaktioner, vilka kan vara kopplade till eller oberoende av fysiska spärrar. Det är till exempel möjligt att integrera videoövervakningsbaserade passersystem med smarta hem-enheter: för att automatiskt öppna garageporten när husägarens bil känns igen på uppfarten, tända hallbelysningen när lägenhetsägarens ansikte känns igen vid videointercomen, samt påbörja justering av klimatanläggning, belysning med mera medan personen är på väg in i lägenheten. Mer om automatisering och integration med smarta hem beskrivs i vår artikel ”Användning av videoövervakning i smarta hem-system”.

Alternativt kan passersystemet kopplas direkt till intrångsdetektering i begränsade områden. Till exempel kan reaktionen vid detektering av en obehörig person i bild vara en omedelbar avisering till ansvarig person (via e-post, Telegram eller smartphone) eller ett larm. Läs mer om detta i vår artikel om intrångsdetektering i hemmasäkerhetssystem: ”Säkerhet för dina nära och kära med Xeoma videoövervakning”.

 

 

 

 

 

 

 

 

24 juli 2024

Läs även:
Videoövervakning av barn
Smart Home-integration med Xeoma: En praktisk guide
Videoövervakning av lager. Xeoma presenterar: Så skyddar du dina varor och organiserar arbetsprocessen