O mundo está tendo que alimentar um número cada vez maior de bocas. Estudos indicam que a população global aumentará para mais de nove bilhões até o ano 2050. Em resposta, A Bayer AG está pesquisando variedades de cereais resistentes e proteção aprimorada de lavouras. Um novo sistema de monitoramento 24 horas do Fraunhofer Institute for Communication, Processamento de informações e ergonomia O FKIE ajudará a proteger os campos onde essas safras de teste são cultivadas e, assim, salvaguardar essa pesquisa demorada e de alto custo.

Não é uma tarefa fácil alimentar a crescente população mundial - especialmente com os desafios impostos pelas mudanças climáticas. A Bayer AG está, portanto, conduzindo pesquisas sobre variedades de cereais resistentes e proteção aprimorada de cultivos. Esses testes são conduzidos em propriedades arrendadas e campos que são acessíveis ao público. Como tal, há sempre o risco de que pessoas não autorizadas se intrometam e causem danos, destruindo plantas, por exemplo, ou introdução de outras espécies. Se não for detectado imediatamente, isso pode atrasar um projeto e resultar em perdas financeiras significativas. Portanto, é vital que qualquer atividade suspeita seja descoberta o mais rápido possível, para que qualquer dano possa ser verificado imediatamente. No entanto, os sistemas de monitoramento convencionais são inadequados. Isso ocorre porque os campos de teste estão distantes, fora do caminho e girar após um ano. Crucialmente, também, geralmente há falta de infraestrutura de comunicação.

Baixo custo, monitoramento flexível 24 horas por dia

Trabalhando em sua sede em Wachtberg, perto de Bonn, o Instituto Fraunhofer de Comunicação, Processamento de Informação e Ergonomia A FKIE desenvolveu um sistema que resolve este problema:SensFArM (Sensor-Based Flexible Area Monitoring). "Nosso sistema é flexível, escalável, robusto e fácil de usar, "explica Arne Schwarze, gerente do grupo de pesquisa na Fraunhofer FKIE. "É também o primeiro a habilitar o monitoramento ininterrupto." O sistema deve atender a três requisitos principais. Em primeiro lugar, deve ser capaz de distinguir entre veículos, pessoas e animais. É uma pessoa no campo ou apenas um cervo? Segundo, o sistema deve ser capaz de localizar a perturbação. Onde exatamente está a pessoa? Terceiro, deve ser capaz de rastrear os movimentos de uma pessoa intrusa no campo. Isso revela se todo o campo é afetado ou apenas algumas áreas.

O sistema inclui uma câmera eletro-óptica, uma câmera infravermelha e sensores sísmicos que estão enterrados no solo e criam uma rede para detectar quaisquer vibrações. "Também podemos conectar outros tipos de sensor, incluindo sensores móveis instalados em um drone, "Schwarze explica. As informações desses sensores são então combinadas por meio de um algoritmo de fusão de dados. Isso agrupa as intensidades de diferentes tipos de dados do sensor e, assim, evita alarmes falsos. Por exemplo, o sensor de movimento na câmera ótica reagirá meramente à sombra de uma nuvem se movendo pelo campo. Mas, ao adicionar dados da câmera infravermelha, que só reage a fontes de calor, um quadro mais completo pode ser formado. O algoritmo também leva em consideração as condições sob as quais sensores específicos fornecem resultados confiáveis. "Quando está escuro, por exemplo, dados infravermelhos são mais importantes do que dados ópticos, ", diz Schwarze. O tempo é outra consideração importante quando se trata de avaliar o risco:se uma pessoa se precipita em um campo para buscar um cachorro que descobriu um coelho morto, esta é uma situação completamente diferente de quando um intruso deliberadamente caminha por uma plantação e não mostra nenhum sinal de ir embora.

Fluxo de trabalho ponta a ponta:detecção, classificação, documentação

O sistema fornece detecção, classificação e documentação. O pessoal de segurança que observa os monitores recebe notificação na tela de qualquer evento suspeito. O sistema informa quem ou o que está em campo e avalia o nível de risco. Na primeira instância, o pessoal de segurança pode dar uma olhada na situação por conta própria inspecionando imagens de vídeo em campo. Depois de analisar todas as informações disponíveis, eles podem então iniciar as medidas adequadas, como informar certos funcionários da empresa, despachando uma unidade de patrulha para intervir, ou notificando a polícia. Último de todos, o pessoal de segurança registra o incidente no sistema e avalia o grau de risco:alto, médio ou insignificante. Essa documentação permite que os membros do serviço de segurança da própria empresa avaliem o incidente posteriormente.

Provas de sucesso

O sistema já completou dois testes, cada um com duração de uma semana, em um local da Bayer. A demonstração final de prova de conceito envolveu uma série de cenários, incluindo a intrusão de pessoas não autorizadas no campo de teste. De volta ao centro de operação de segurança, pessoal de segurança da Securitas, o provedor de serviços de segurança encomendado pela Bayer, foram capazes de decretar todo o procedimento de resposta. No futuro, A Securitas pretende oferecer serviços de segurança baseados neste novo sistema. Isso ocorre porque a tecnologia do sensor pode ser combinada para acomodar muitos tipos diferentes de desafios que geralmente derrotam os sistemas de monitoramento convencionais. Por exemplo, o sistema pode ser usado para aumentar a proteção das subestações, que no futuro serão atualizados com tecnologia adicional.