Многие детекторы объединяют информацию, полученную от разных сенсоров, однако одновременное использование сенсоров не повышает эффективности работы детектора. Взаимная верификация сенсоров позволяет повысить устойчивость системы сигнализации к ложным тревогам, однако при этом она снижает показатели обнаружения. Принципиальный момент состоит в том, каким образом производится обработка данных, поступающих от сенсоров.
Слияние данных, поступающих от сенсоров, в отличие от простого объединения, производится на основе обработки данных микропроцессором с использованием сложных специально созданных алгоритмов. Такая обработка позволяет детектору оценивать показания сенсоров и подстраивать их чувствительность таким образом, чтобы для объявления тревоги появились максимально реальные основания.
Ниже следует ряд примеров того, как слияние данных от различных сенсоров используется на практике в таких условиях, при которых применение традиционных технологий привело бы к высокой вероятности ложных тревог.
Попадание на детектор лучей света от автомобильных фар
При въезде автомобиля на парковку в ночное время неизбежно попадание лучей света от фар на рабочую поверхность сенсора. Поскольку эти сенсоры способны улавливать малейшие изменения температуры, при попадании на них прямых лучей света детекторы срабатывают как на больших, так и на малых расстояниях от автомобиля. При этом датчик освещённости также срабатывает от фар.
Чтобы исключить ложную тревогу в данной ситуации, необходимо синхронизировать данные, поступающие от пассивных сенсоров на инфракрасных лучах и датчика освещённости. Если изменение показаний происходит синхронно, то это означает, что датчики оказались в пятне света от автомобильных фар. Алгоритм анализа данных, выполняемый микропроцессором, «в курсе» этой ситуации и потому не определяет её как тревожную. Соответственно, в данном случае ложная тревога будет исключена.
Злоумышленник пытается обмануть детекторы движения при помощи карманного фонарика
Зная о том, что на объекте могут использоваться датчики освещённости в качестве защиты от ложных тревог, злоумышленники могут попытаться обмануть детектор, направляя на датчики свет карманного фонаря.
Поскольку нарушитель приближается к датчикам, вначале его обнаруживает инфракрасный детектор движения дальнего действия. Тогда алгоритм автоматически повышает уровень чувствительности микроволнового датчика и, соответственно, порог его срабатывания. Обнаружив, что данные датчика движения на ИК-лучах, датчика освещённости и микроволнового сенсора не синхронизированы, программа определяет данную ситуацию как тревожную.
Мышь бежит по полу помещения в 4,5 метрах от детектора
Когда животное находится в 4,5 метрах от детектора, на его перемещения реагирует только инфракрасный датчик движения ближнего радиуса действия. Если бы на таком расстоянии от прибора находился человек, то он был бы «виден» и микроволновому сенсору; поэтому, как только «ближний» ИК-датчик находит объект, микропроцессор повышает порог срабатывания микроволнового сенсора. На основании анализа данных о расстоянии до объекта, полученных при анализе информации от двух ИК-сенсоров, происходит дальнейшая регулировка порога микроволнового сенсора. И, поскольку пятно отражённых от мыши микроволновых лучей весьма невелико, порог срабатывания в данном случае не будет превышен, и тревожное событие не будет зарегистрировано системой.
Помимо технологии обработки сенсорных данных, описанной выше, важную роль в работе систем охранной сигнализации играют и сами сенсоры. Ниже следует несколько примеров современных решений датчиков.
Детекторы, не реагирующие на животных
Для того, чтобы отличать животных от людей, детекторы используют высокоточную оптику и специализированную обработку сигнала. Интеллектуальный анализ данных, выполняемый на уровне самого устройства, позволяет обоснованно игнорировать сигналы, формируемые при обнаружении одного либо нескольких животных общей массой до 40-45 килограммов, а также сигналы, генерируемые при появлении стаи грызунов.
Сенсоры температуры
Некоторые модели детекторов, основанных на сенсорах температуры, автоматически увеличивают чувствительность при повышении температуры окружающей среды в помещении. Степень повышения чувствительности при этом пропорциональна степени повышения температуры, приближаясь к принятой в такого рода датчиках температуре поверхности объекта-нарушителя (33,3°C). Соответственно, по мере роста температуры воздуха в помещении растёт и вероятность ложных тревог.
В более продвинутых моделях детекторов чувствительность увеличивается лишь до того момента, как температура воздуха сравняется с ожидаемой температурой поверхности нарушителя. По достижении температурного уровня 33,3°С обнаружение производится двумя сенсорами на пассивных инфракрасных лучах; в сенсорах используется сложная высококачественная оптика, позволяющая существенно повысить отношение полезного сигнала к шуму. По мере дальнейшего повышения температуры в помещении чувствительность детекторов снижается, чтобы исключить повышенную вероятность ложных срабатываний.
