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水面下: 車下検査技術を活用して隠れた危険を検出
セキュリティ専門家の間でよく言われることわざに、「セキュリティはドアから始まる」というものがあります。これは、施設がさまざまなリスクを適切に軽減できるようにするためには、何よりもまず明確に定義されたアクセス制御プロトコルを備えていなければならないことを意味します。
この記述は明らかに真実ですが、多くの場合保護する必要がある完全な動作環境を実際にカプセル化したものではありません。実際には、セキュリティは境界から始まり、技術リソースを活用してさまざまな脅威について事前に警告を発する人員が配置されます。
今日の多くの高度なセキュリティ環境では、施設に出入りする人員と車両の流れを監視および制御できるように、包括的な車両検査が必要です。このプロセスには、従業員、ベンダー、ゲストの到着時に資格情報を確認する以外に、通常、爆発物、武器、その他の密輸品が敷地内に持ち込まれないことを確認するための、ある種の車両下検査が含まれます。
歴史的に、セキュリティの専門家は、車載即席爆発装置 (IED) の被害を軽減するために、ポールに取り付けられた鏡や爆弾探知犬に頼ってきましたが、これらの方法論には限界がないわけではありません。
たとえば、ポールに取り付けられたミラーを使用するには、法執行官や警備員が実際に車両の近くにいる必要があり、爆発が起きた場合に車両に危険を及ぼすことになります。このアプローチでは、脅威をある程度の精度で特定するプロセスに人的エラーも導入されます。そしてその間爆弾探知犬爆発物禁止令の存在を確実に検出できる可能性がありますが、確実ではなく、専任のハンドラーに支払うコストが一部の組織にとって維持するには高すぎる可能性があります。
幸いなことに、人工知能 (AI) と機械学習の最近の進歩により、新世代の車載監視システムが開発され、これらの従来の形式の車両検査が急速に置き換えられています。幅広い車両タイプを区別する機能を備えた何千時間ものビデオ映像でトレーニングされたアルゴリズムを活用することで、エンドユーザーは爆発物やその他の脅威がないか車両をより迅速かつ効率的に検査できるようになりました。
異なる施設や地域であっても、オペレーターがチェックポイントから安全に離れた位置に配置されているため、プロセス中も車両は動き続けることができます。ナンバー プレート認識 (LPR) または自動ナンバー プレート認識 (ANPR) ソリューションとの統合により、セキュリティ チームは、車両が検問所に再び現れた場合に比較スキャンを実行できます。これらのソリューションは、X 線スキャナー、車両バリア、信号機、情報ディスプレイなどのさまざまな交通およびセキュリティ システムと併用することもできます。
効率向上のための合理化されたスクリーニング
車載検査ソリューションの使用に関するもう 1 つの重要な、しかし見落とされがちな側面は、検査プロセスを迅速化する能力です。これにより、組織の効率が向上し、結果として環境に優しいものになります。
米国では、自家用車のアイドリングは年間約 30 億ガロンの燃料を浪費し、約 3,000 万トンの二酸化炭素を発生すると、
手動から自動化された車載スクリーニングプロセスに切り替えることで、エンドユーザーは検査の待ち時間を数分から数秒に短縮できます。これは、高解像度のスキャンを迅速に確認し、参照画像と比較して、車台が何らかの方法で改ざんされていないかどうかを判断できるためです。また、自動車台検査ソリューションにより車両が車台の上を最高時速 20 マイルで走行できるため、ドライバーは検査プロセス中に停止することを心配する必要がありません。
実際、今年初め、ニューヨークの地方交通機関は、と呼ばれる取り組みの一環として、ISS の車載監視ソリューションをテストしました。この地域の交通インフラ全体の気候変動に対する回復力を向上させることを目的としています。
具体的には、ニューヨークとニュージャージーの港湾局は、5 月の 3 週間にわたって SecurOS UVSS (車両下部監視システム) を使用して、世界貿易センターに入場する 2,000 台以上の車両の足回りにさまざまな異常がないか検査し、同時に車両の種類、流れ、検問所の通過時間に関するデータを受信しました。その結果、港湾局は、車両の下の監視が車両の検査プロセスをどのように補完し、効率を向上させることができるかを認識しました。
セキュリティを超えた拡張
車両下部検査ツールは、セキュリティに加えて、車両下部構造に潜む損傷やその他の異常を検出することで、一部の組織内の業務を改善するためにも使用されています。
たとえば、自動車業界の一部の企業は、車両下部に見えるシステムの大きな問題を示す可能性のある変化を検出するために、車両下部検査を活用しています。
新車製造の場合、これは、車両をディーラーに送る前に、対処する必要がある漏れやその他の問題を特定することを意味する可能性があります。同様に、物流会社は車両下検査システムを使用して車両の定期検査を実施し、コストのかかるダウンタイムにつながる可能性のある重大な問題になる前に、機械的な問題を確実に検出して解決します。
今日、多くのレンタカー会社も自社の資産を保護するためにこれらのシステムを活用しています。これらの企業は、返却プロセスに車下の監視を組み込むことで、レンタル期間中に発生する可能性のある損害を文書化できます。
車両由来の脅威の軽減、車両検査の効率化、文書の損傷、業務効率の最適化など、より良い方法を探している場合でも、今日の AI を活用した車両下検査システムは、昔の初歩的な方法論よりも徹底的でコスト効率の高いソリューションを提供します。
マット パウエルは、 の北米担当マネージング ディレクターです。 (Intelligent Security Systems) は、ビデオ インテリジェンスおよびデータ認識ソリューションの開発における先駆者でありリーダーです。彼は、セキュリティおよび輸送技術において 20 年以上の経験があり、以前はシステム インテグレーターである Convergint Technologies で主要インフラストラクチャ市場を務め、それ以前は Videolarm と Moog の ITS/DoT 市場戦略の開発者として働いていました。彼への連絡先は[email protected].
©マット・パウエル
