物联网和计算机视觉如何提高工业安全

在我们的日常生活中随处都有计算机视觉技术，从手机游戏机可以识别您的手势，可以自动将焦点放在人身上等。计算机视觉正在影响我们生活的许多领域。

事实上，计算机视觉在商业和国防中使用方面有悠久的历史。可以在各种光谱范围内感测光波的光学传感器被部署在许多应用中：如制造中的质量检测，环境管理的遥感或在战场上收集智能的高分辨率相机。这些传感器中的一些是静止的，而其它传感器连接到诸如卫星，无人机和车辆是在移动物体上。

在过去，许多计算机视觉应用程序仅限于某些封闭平台。当与IP连接技术相结合时，他们创建了一组新的应用程序计算机视觉，加上IP连接，高级数据分析和人工智能，将成为彼此的催化剂，从而在物联网(IoT)创新和应用方面带来革命性的飞跃。

推动计算机视觉的多领域的进步

视觉环境设计

视觉或视力是五种人类感觉中最发达的。我们每天都用它来识别我们的朋友，在我们的路上发现障碍，完成任务和学习新事物。我们通过我们的视觉来识别我们周围的环境。有路牌和信号灯帮助我们从一个地方到另一个地方。通过识别环境标识找到我们所要到达的地方。鉴于视觉的重要性，将其扩展到计算机和自动化系统，实现了视觉应用大飞跃。

什么是计算机视觉

计算机视觉从捕获和存储图像或一组图像的技术开始，然后将这些图像转换成可以进一步执行的信息。它由多种技术组合(图1)组成。计算机视觉工程是一个跨学科领域，需要在许多这些技术中跨职能和系统专长。

例如，Microsoft Kinect使用3D计算机图形算法来实现计算机视觉来分析和理解三维场景。它允许游戏开发人员将实时全身运动捕捉与人造3D环境进行合并。除了游戏，这在机器人，虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用等领域开辟了新的可能性。

传感器技术的进步也在传统摄像机传感器以外的许多层面迅速发展。 最近的一些例子包括：

•红外传感器和激光器结合起来感测深度和距离，这是自驾车和3D地图应用的关键推动因素之一

•非侵入式传感器，可跟踪医疗患者的生命体征，无需身体接触

•高频摄像机可以捕捉人眼不能察觉的微妙动作，以帮助运动员分析其步态

•超低功耗和低成本的视觉传感器，可长期部署在任何地方

图1由多个领域的进步驱动的计算机视觉

计算机视觉获得智能

早期应用

监控行业是图像处理技术和视频分析的早期采用者之一。视频分析是计算机视觉的一个特殊用例，重点是从小时的视频中找到模式。在现实情况下自动检测和识别预定义模式的能力代表了数百种用例的巨大市场机会。

第一个视频分析工具使用手工算法来识别图像和视频中的特定功能。它们在实验室设置和模拟环境中都是准确的。然而，当输入数据(如照明条件和摄像机视图)偏离设计假设时，性能迅速下降。

研究人员和工程师花费了多年的开发和调优算法，或者用新的方法来处理不同的条件。然而，使用这些算法的相机或录像机仍然不够稳健。尽管多年来取得了一些进步，但现实世界的糟糕表现限制了技术的有用性和应用。

深入学习突破

近年来，深度学习算法的出现激发了计算机视觉。深入学习使用人造神经网络(ANN)算法，模拟人脑神经元。

从2010年初开始，由图形处理单元(GPU)加速的计算机性能已经越来越强大，足以使研究人员实现复杂ANN的功能。此外，部分由视频站点和普遍的IoT设备驱动，研究人员拥有大量不同的视频和图像数据库来训练其神经网络。

在2012年，称为卷积神经网络(CNN)的深层神经网络(DNN)的版本显示了精确度的巨大飞跃。这一发展推动了计算机视觉工程领域的兴趣和兴奋。现在，在需要图像分类和面部识别的应用中，深度学习算法甚至超过了人类对应物。更重要的是，就像人类一样，这些算法具有学习和适应不同条件的能力。

场景的语义表示

图2场景的语义表示

深入学习，我们正在进入一个认知技术的时代，电脑视觉和深度学习融合在一起，解决人脑大脑层面的高层次，复杂问题(图2)。我们正在抓住可能的表面。这些系统将继续改进，使用更快的处理器，更先进的机器学习算法和更深入的集成到边缘设备。计算机视野将改变物联网。

计算机视觉应用案例：

•监测作物健康的农业无人机(图3)

•交通基础设施管理

•无人机无人机检查

•下一代家庭安全摄像机

图3无人机收集图像的植被指数

这些只是计算机视觉如何大大提高许多领域的生产力的一些小例子。我们正在进入物联网进化的下一个阶段。在第一阶段，我们专注于连接设备，聚合数据和建立大型数据平台。在第二阶段，重点将转移到通过计算机视觉和深度学习等技术使“事物”更加智能，从而产生更多可 *** 作的数据。

挑战

使技术更加实用，经济的问题需要克服许多问题：

嵌入式平台需要集成深层神经设计。围绕电力消耗，成本，准确性和灵活性制定困难的设计决策。

行业需要标准化，以允许智能设备和系统相互通信并共享元数据。

系统不再是被动的数据收集器。他们需要以最少的人为干预对数据采取行动。他们需要自己学习和即兴。整个软件/固件更新过程在机器学习时代具有新的意义。

黑客可能会利用计算机视觉和AI中的新安全漏洞。设计人员需要考虑到这一点。

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根据我了解到的情况，F5亚太区安全解决方案架构师曾经总结过这个问题，即：万物互联时代已经来临，各类物联网设备的数量正在成倍增长。随之而来的，是越来越棘手的安全问题，物联网安全问题主要涉及第一个就是，攻击源由于lOT设备的加入，会成为一个非常巨大的这个敌人，而且这种巨大性是会越来越刚性的发展的，就是TB级的对抗会成为一种常态，第二个企业级数据中心作为一种有限资源的目标一定要把Securityas Service 就是运营商层面的安全服务纳入到你的防御架构当中，这是唯一可应对TB级流量的一个防御架构。第三个就是实体数据中心里面一定要走混合的架构，不能再像原来单一的以盒子的堆砌，作为这个防御架构的运维模式，一定要考虑用这个虚拟化的资源应对那些突发的，上百倍的这种流量的变化。这三个趋势是未来F5可能遇到的一些挑战,所以F5已经在加强准备了，等到危机来临的那一天，F5早就出方案了，直接找F5就好了。

全国各地监狱视频监控、报警、应急指挥系统建设大体情况可以参阅司法部吴爱英部长向第十一届全国人大常委会第二十六次会议作的关于监狱法实施和监狱工作情况的报告——截至2012年4月底，司法部已完成了15项业务标准的制定工作，28个省(区、市)监狱管理局完成了省级网络联通，全国70%以上的监狱建立了应急指挥中心、智能报警系统和综合门禁系统，80%以上的监狱建立了视频监控系统。同时，全国监狱基本完成了AB门建设，建立完善了狱墙周界隔离、多层报警设施和智能化监管系统。
当前监狱安防建设依旧存在的问题
监狱信息化的本质就是把矫正管理全面彻底地纳入规范化、标准化的轨道，实现管理模式的转变和创新，大幅提升监狱工作的法律效益与社会效益，降低行刑成本。其中，尤其是监狱教育矫正的中心地位必须得到加强，因此就监狱“以人为本”的理念而言，必须把信息化建设的重点从传统的“管牢”迈向“改好”。当前，监狱信息化的投入主要还是在“管牢”(也即监管安全)这一领域，“改好”领域涉足较少(例如：矫正个案标准化专家库系统)。此外，就人才队伍而言，民警队伍专业化分工的建立亟待加强。
监狱信息化建设的进程当中，物联网技术能否在未来起主导作用？
2007年5月司法部在南京召开全国监狱信息化建设工作会议，正式发布了《全国监狱信息化建设规划》，由此拉开了全国监狱信息化建设的序幕。自2010年国家发展改革委批复了司法部全国监狱信息化一期工程项目以来，据了解，经过这几年的建设，全国监狱信息化一期工程预计将在今年年底验收完工。后期(二期)推进方面，物联网技术的应用可以说是备受关注的，也有的省份提出智能化概念，认为智能化也必然是以物联网技术为核心，监狱
物联网的发展将为大数据应用提供有效全面的数据支撑
2012年6月，司法部副部长张苏军在全国监狱信息化建设应用工作座谈会上的讲话中强调“推广物联网等新技术的应用”。2012年8月，司法部监狱管理局下发“关于组织开展物联网应用示范研究论证工作的通知”，要求“进一步加强监狱系统物联网技术应用推广，并制定物联网应用示范实施方案”。2013年2月，受邀作为评审专家组长参加司法部监狱管理局的“全国监狱系统物联网应用示范论证会”时，就曾针对监狱物联网发展分几步走在会上提出过的建议。
简单说，智慧监狱或者监狱物联网应用可以分三个阶段，可以用对M2M(M：Man或Machine)的“歪解”来诠释：第一阶段是MachinetoMachine，即主要解决物与物之间的联网联动问题；第二阶段是MachinetoMan或MantoMachine，即主要解决物与人之间的交流，也可称之为半智能化阶段；第三阶段是MantoMan，也即是所有联网的物与物之间都接近或达到类人智能的水平，这可称之为智能化阶段。
物联网技术在社区矫正领域是否有所应用？
社区矫正信息化建设目前正如火如荼的开展，司法部在2013年发布了《社区矫正管理信息系统技术规范》和《社区矫正人员定位系统技术规范》。但由于前期顶层设计不足，司法行政系统的基础网络尚未健全，司法行政数据标准缺乏统一，各地自行试点在事实上造成了信息孤岛化现象，导致了信息化部署实施的困难。
对社区矫正信息化发展之路有兴趣的话可以关注下写的《社区矫正信息化》一书，内容主要立足物联网、大数据、云计算、虚拟化等新概念、新技术的应用，分析了社区矫正信息化的需求、架构、现状和建设思路，论述了数字司法到智慧司法的转型之路，探索了以大数据为核心的智慧司法的整体架构。
尽管可预见物联网大发展的时代即将到来，但无可否认目前其仍处于应用初级阶段这一事实，我们也无法回避当前物联网发展中存在一些问题，包括在技术上、标准上或者产业应用上，还有隐私、安全等等，以及物联网企业过多是中小企业等的担忧。物联网技术在监狱中的应用最具代表性的就是无线定位，包括罪犯、民警的人员定位系统、劳动工具和危险品定位系统等。无线定位技术是国际上最热门的技术之一，但在具体实践上仍有待完善。们在《监狱物联网》书中就着重探索了以无线定位为核心重新架构监狱安防体系的可能，目标正是为了更好的“以人为本”，实现监狱的精细化管理，促进监管安全。们在国内率先开展了针对监管场所RFID技术应用价值评估研究，事实上目前监狱应用中碰到最大的瓶颈并非是无线定位标签的价格过高，而是预期与部署的效益无法被精准的评估。
此外，作为监狱物联网的核心组成部分，传感网络在监狱基础网络设施建设中的地位目前看起来有些缺失，在对监狱的传感感知这一领域，商业界方面基本上只有摄像头(智能视频分析)和拾音器的应用。
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1、找到您企业网络上的所有物联网设备并关闭。这是最简单的：您无法保护您根本不知道其存在的东西。找到所有连接到您企业网络的设备，这不仅包括传统的IT设备，而且还包括智能电视，恒温器，员工的可穿戴设备，等等。
2、如果您企业没有能力这样做，有许多公司能够提供这方面的服务。OpenDNS可以帮助您企业跟踪网络活动及网络与这些网络活动相关的个人设备上。SysAid公司能够提供网络发现工具，帮助您找到网络上的所有设备。Pwnie Express和Bastille还能够帮助您发现在办公室的所有有线和无线设备，以及这些设备是否连接到网络。
3、检查网络身份验证和访问权限。哪些规则控制怎样的设备可以连接到您企业的网络，以及他们有什么样的访问权限此前，在制定这些规则和访问权限时，并为考虑到物联网设备的因素，那么，现在是将眼光扩展到物联网领域，针对这些规则进行审视的一个很好的机会。例如，员工的智能手表是否被允许连接到企业网络，如果有，他们有什么样的访问权限温控器呢电灯泡呢暖通空调设备呢
4、锁定外部连接到您的网络。什么样的外部服务，网络和承包商能够连接到您的网络您企业的暖通空调承包商是否有权限连接到您企业网络您企业的设施部门与制造车间的连接状况如何他们有很多的设备可能会导致问题。思科安全解决方案的安全实践经理马克·哈蒙德说，“一套全面的安全计划的一部分是对第三方风险和供应商风险的管理。了解企业所有的供应商，毕竟，您企业的相关数据是在这些企业之间传输，并且要让您企业的安全控制到位。” 因此企业必须进行详细的审查，加强网络安全连接，建立相关的规则，规定承包商是否可以访问您企业的网络，以及如何访问。
5、对所有物联网设备制定安全标准。SANS研究所的约翰·佩斯卡托建议说，从采购周期开始，您企业就需要考虑网络安全了。这适用于任何连接到企业网络的设备，而并不仅仅意味着IT设备。现在，除了有智能恒温器，已经有智能冰箱和智能灯泡了。因此，安全标准需要针对一切会进入企业的设备来设置。除非相关设备符合这些标准，否则就不应该被允许访问企业网络。
6、重新反思IT在安全中的作用。专家认为，在物联网世界中，企业需要做的最重要的事情之一是重新思考安全在整个企业的角色作用。一家企业通常都是按照职能所组织架构起来的，如设备部门负责采购和维护采暖和空调系统等设备;而生产部门则负责处理生产相关的设备，包括控制设备;而IT部门则负责电脑，BYOD设备以及网络。但在物联网的世界中，这可能会导致问题。

物联网呢基本上在我们的日常生活中无处不在，因此如何确保物联网的安全也是亟待解决的话题。未来信息安全的几个重要的发展方向：第1个就是，攻击源由于lOT设备的加入，会成为一个非常巨大的这个敌人，而且这种巨大性是会越来越刚性的发展的，就是TB级的对抗会成为一种常态，第二个企业级数据中心作为一种有限资源的目标一定要把Securityas Service 就是运营商层面的安全服务纳入到你的防御架构当中，这是唯1可应对TB级流量的一个防御架构。第三个就是实体数据中心里面一定要走混合的架构，不能再像原来单一的以盒子的堆砌，作为这个防御架构的运维模式，一定要考虑用这个虚拟化的资源应对那些突发的，上百倍的这种流量的变化。这三个趋势实在是未来我们可能，非常快会遇到的一些挑战和事故，所以说我们必须从现在这个着手来应对这些风险。

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