文章目录
- 保安机器人的基本状况
- 安保机器人类别
- 技术困难
保安业是随着现代社会安全的需要而产生的 。可以说,只要社会存在犯罪和不稳定因素,保安行业就会存在和发展 。事实证明,社会犯罪率往往不会因为社会的发展和经济的繁荣而降低 。
纵观安防行业的发展历程 , 视频监控不断改革升级 , 至今经历了五次变革 。“看得见、看得远、看得清”一直是推动行业进步的主要因素 。
自2015年AI技术产品化引入以来,行业从被动监控转向主动识别,“懂”成为视频监控产品的主旋律;2016、2017年,通过国家大力建设和企业积极创新的共同努力,2018年,智能安防行业进入快速落地阶段,科技开始真正为行业赋能 。随着自动驾驶技术相关产业链的发展,安防行业的机器人产品开始在市场上崭露头角 。
整体安防产业链如图所示:
保安机器人的基本状况 【巡逻机器人 智能安保机器人】从2013年开始,中国已经成为全球最大的机器人市?。蠢?0-15年大概还会保持这个位置 。在R&D投资上 , 中国也做了很多努力 。据IDC预测 , 2018年全球机器人和无人机解决方案支出将达到1031亿美元 , 其中机器人技术支出将达到940亿美元,占2017-2021年预测总支出的90%以上 。
其中,工业机器人解决方案将占机器人支出的最大份额 , 超过70%,其次是服务机器人和消费机器人 。同时,中国拥有完整的机器人产业产业链 。因此,守护上亿的安防市场蛋糕,在国家天网工程和雪亮工程的大环境下,结合中国机器人完善的产业链,安防机器人可以说是站在了工业和实业两个风口上 。
需求缺口巨大的安防行业似乎正在成为服务机器人的新方向 。安保机器人在一定程度上取代了视频监控和安保人员,成为无人安保领域的一个选项 。
在一些特殊的作业领域,借助智能机器人的移动特性,可以有效地监测环境中的异常情况 。
比如,电力巡线机器人可以配备红外感温摄像头,对整个作业区域的电力设备进行监控,一旦出现异常情况,会向监控平台报警 。
人工测量电力设备温度或在线路各处铺设大量监测装置都不是很好的解决办法:人工巡检存在管理风险,运行过程中存在漏检、漏检、巡检中的人身安全问题 。全线铺设成本太高,站点变更不够灵活 。
智能巡视机器人可以灵活投入运行 , 机器人按照设定的巡视路线运行,不存在漏检或漏检的风险 。同时,该机器人可以全天候工作,并根据巡视任务对线路进行监测 。
安保机器人类别 智能安防机器人根据使用场景可以分为两种主要场景:封闭环境和开放环境 。
封闭环境的应用领域主要有:机房(数据中心、电信机房等)的巡检 。)、电商仓、电力巡检(变电站、输配电线路、核电站等 。).
开放环境的应用领域主要有:轨道交通、景区、工业园区、住宅小区等 。
巡逻机器人在开放环境中的应用需要更高的导航精度和专业的探测报警能力 。利用机器人进行智能探测的基本能力包括:烟花探测、高温报警、异响报警等 。巡线机器人由于使用场景丰富,需要更多空 , 而且需要暴露在空旷的室外,所以对导航的稳定性、流畅性、本体鲁棒性要求很大 。
巡逻机器人完成的任务主要包括人脸识别、人体检测、车辆检测与识别、烟花检测、异常行为分析和目击者验证、语音交互和语义分析等 。
技术困难 智能安防机器人是实现主动安防的新突破 。有了智能机器人的技术特点 , 巡逻、巡查、监控可以相辅相成 。
智能安防机器人的核心技术包括本体低速无人驾驶技术(由底盘技术、传感器组合和自主导航SLAM技术组成)、基于计算机视觉的VSLAM技术、人工智能视频分析技术和网络传输、云平台管控相关技术 。特别是5G应用正在逐步商用,未来智能巡检机器人可以借助5G特性完成更多任务 。
安防智能机器人落地应用有两个技术难点 。一个是如何保证SLAM技术在动态导航中的稳定性和准确性;第二,如何保证机器智能技术在不同光照强度、恶劣天气条件、多个移动目标等复杂场景下的可用性 。
目前智能安防机器人还不能实现自主学习、自理和自主等完全智能化的能力 , 但已经具备了目标检测、物体识别、环境感知、多模态交互等基本的分析判断功能 。未来相关技术的突破有赖于学术成果的落地和实际市场需求的推动 。
智能安防机器人系统由机器人硬件、网络系统、机器人云平台、可扩展设备和充电装置组成 。其中,机器人本体近年来一直在增加边缘计算能力 , 多采用CPU+GPU的芯片模式;视频传输和指挥控制大多需要网络,使用包括WiFi、移动互联网(4G、5G)、BLE通信和LoRA在内的多渠道传输 。
云平台主要用于多机器人管理与调度、应急控制、业务处理、视频分析、数据上报、安全态势分析、接入第三方数据平台等 。它是开放合作的重要载体 。智能安防机器人的落地部署主要包括机器人运行环境调查、网络部署方案、机器人巡逻方案、机器人地图绘制以及机器人巡逻路径和工作目标设定 。
目前智能安防机系统还不完善:前期部署需要更多的成本投入,实际交付对技术支持团队要求更高,需要技术支持人员熟悉机器人的各种功能、各种网络特性、工程实现 。
根据不同行业的特点,需要知道不同的部署方式,这就需要机器人公司有很深的行业洞察力 。未来随着整体机器人系统的完善和稳定,部署过程会越来越简单 。
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