How to reduce false alarms within perimeter detection: discover the role of AI

Today, organizations are increasingly active when it comes to securing their buildings, grounds, goods, vehicles and other essential assets. To protect these assets, perimeter security is growing in popularity. Meanwhile, the number of solutions in this field are diverse. Smart technologies such as Artificial Intelligence (AI) and Deep Learning are key drivers in developing the quality of these solutions. But what exactly is that about? You can read about it in this article.

That the popularity of perimeter security is growing is well illustrated in a survey by MarketsandMarkets. They concluded that global spending in this area was as high as $70.8 billion in 2022. This is expected to exceed 100 billion by 2027. An absurd amount.

What is perimeter security?

But before we delve further into the role of AI within perimeter security: what exactly is perimeter security? Perimeters are the boundaries that demarcate or protect a certain area. When we then talk about perimeter security, we mean the various means, techniques and technologies that can be used to protect a given area from intrusion. And this can be anything. Examples include fencing or barriers, complemented by digital means such as security cameras, access control systems or smart sensors that can detect movement or other things.

A good perimeter security system therefore provides a perimeter (closed environment surrounding a certain area) where security controls are implemented and where various procedures are applied that prevent unauthorised access. The larger this perimeter is, the greater the requirements in terms of infrastructure and security personnel.

How does a perimeter system work?

As mentioned, a perimeter system consists of a network of resources, tools and techniques that work together to protect a particular area. Individually, these resources all have a function within the whole. Fences keep out intruders, cameras record unwanted situations and smart sensors record movement, for example. They also all have their strengths and weaknesses. Yet together they support security personnel in different areas:

Prevention
A perimeter system helps security personnel secure areas or buildings remotely (digitally) and prevent intrusions. Security rounds take place remotely, saving an awful lot of time, allowing security staff to pay attention only to important matters.

Alerting
Mocht zich een situatie voordoen die ongewenst is, kan een perimetersysteem in een fractie van een seconde aangeven waar deze situatie zich voordoet. Hierdoor kan beveiligingspersoneel adequaat handelen.

Detection
Does the infrastructure of the perimeter system also consist of cameras? If so, footage can also be used afterwards in detecting intruders.

Smart technology leads to many false alerts

Nu dat duidelijk is, gaan we weer even terug naar het begin van dit artikel. Want daar beschreven we dat slimme technologieën als AI en Deep Learning belangrijke drijfveren zijn in de ontwikkeling van perimeterbeveiliging. Dat heeft te maken met een uitdaging die MarketsandMarkets ook in haar onderzoek beschrijft: het grote aantal valse meldingen die perimetersystemen genereren. Hoe zit dat precies?

Perimetersystemen bestaan steeds meer uit ‘slimme’ instrumenten (camera’s en sensoren) die zaken als beweging detecteren en een melding afgeven wanneer zij dat detecteren. Externe factoren als wind, regen, reflectie van licht of beweging van kleine of middelgrote dieren zijn hier echter wel een grote stoorzender. Veel van die slimme instrumenten zijn niet slim genoeg ontwikkeld om de beweging van een dier of regendruppels te onderscheiden van een persoon. Het gevolg? Ontzettend veel valse meldingen waar beveiligingspersoneel gefrustreerd van wordt en ook nog eens veel tijd aan kwijt is.

How AI helps prevent false alerts

En dat laatste wil je natuurlijk niet hebben. Beveiligingspersoneel is immers al schaars. Dit is echter wel het gebied waar AI en Deep Learning een ontzettend belangrijke rol spelen. Want deze technologieën zijn in staat betekenis te geven aan videobeelden. Door inzet van AI en Deep Learning zijn beveiligingssystemen (uitgerust met een cameranetwerk natuurlijk) in staat objecten, personen, voertuigen en patronen te detecteren, te herkennen en van elkaar te onderscheiden. Dit zorgt ervoor dat de systemen alleen een melding geeft wanneer dat écht nodig is en dus niet bij een kat die langsloopt of een vuilniszak die over het hek waait. De hoge nauwkeurigheid voorkomt daarbij valse meldingen en reduceert dat aantal drastisch, waardoor beveiligingspersoneel niet meer een groot deel van haar tijd kwijt is aan het behandelen van al die valse meldingen.

AI-driven perimeter detection as an extension to existing infrastructure

AI-driven perimeter detection based on video images can be deployed in two practical ways. Server Based or On Edge. In short: on a separate server or on a device (read camera) itself. Both have their advantages and disadvantages. Want to know more about that, then read this blog. When you choose Server-Based perimeter detection, the big advantage is that you can add it as an add-on to your current camera network, eliminating the need to invest in a new camera network. AI-driven perimeter detection is relatively simple to configure and therefore operable within a few hours.

Want to know more about what perimeter detection (intrusion detection) from VAIBS can do for your organisation? Then visit the product page or Contact one of our specialists. They will be happy to provide you all the information.