Idag finns en djungel av märken av kameror som använder intelligent videoanalys (IVA) och artificiell intelligens. Här inbegrips också plattformar och system samt lösningar för lagring och hantering av bilder. Leverantörernas beskrivningar som ska påvisa hur bra alla dessa lösningar är och hur de filtrerar bort falsklarm, känner igen kriminella och så vidare. Alla lösningar är helt enkelt fantastiska – om leverantörerna får säga det själv. Eftersom jag arbetat i verkligheten i över 23 år och Rapids larmcentral har hanterat olika kameralösningar i över 30 år så hoppas jag att jag med denna artikel kunna bidra med lite klarhet i hur kameror i ett perimeterskydd i utomhusmiljö – ur ett larmcentralsperspektiv – egentligen fungerar.
På en larmcentral måste fokus hela tiden vara att arbeta mot händelser som kräver en riktig åtgärd. Insatstider vid inbrott, brand eller överfall är oerhört viktiga. De kan begränsa skadornas omfattning och i bästa fall även rädda liv. Att då arbeta med onödiga larm medför att dessa tar tid från de händelser som verkligen kräver sin insats.
Intelligens tar bort falsklarm?
Allt fler kameror har IVA (intelligent videoanalys) och AI. Men vad innebär det att man filtrerar bort 90 - 99 procent av alla falsklarm? Är det falsklarm eller fellarm?
En kamera med IVA eller AI bygger i grunden på samma principer. Analysen sker i kameran, i VMS-plattformen eller i molnet, det vill säga i en server i en datahall eller på larmcentralen.
IVA och AI bygger på förändringar i bilden som analyseras och filtreras. Resultaten uppges vanligen 90 - 99 procent, men för att förstå vad det innebär måste man också veta vilken volym som avses och under vilket tidsspann.
Falsklarm eller fellarm
För oss på Rapid är falsklarm ett larm som inte kräver några åtgärdsinsatser då det finns person(er) på plats. Handhavandefel är ett typiskt exempel på falsklarm. En annan kategori är fellarm, det vill säga ett larm som inkommer till larmcentraler, men som inte borde ha gått iväg alls, vanligen beroende på någon form av tekniskt fel.
Allt för många onödiga larm
Är det 90-99 % av 100 larm eller av 100.000 eller flera miljoner larm? Är dessa volymer per dygn, månad eller år? Svaret här ligger faktiskt, enligt Rapids erfarenhet, att en kamera med någon from av IVA i sin grundinställning, utan extern konfigurering eller påverkan får larmcentralens håll ligger på allt från tusentals genererade larm till över en miljon larm per månad. Då är det endast under bevakningstid. Vanligen är bevakningstiden 19.00-06.00 och 24/7 på helgen.
Det är sålunda extrema volymer av larm som kommer in. De flesta IVA och AI-leverantörer har tagit fram olika konfigureringsmöjligheter som medför att inkomna larm minskar radikalt, men volymerna är ändå höga för en larmcentral om man inte vidtar andra åtgärder som förbättrar filtreringen.
På Rapid har vi begränsat vilka lösningar som får använda IVA och larma direkt till vår larmcentral. Vi anser nämligen att en volym på exempelvis femton larm per kamera och dygn inte är tillräckligt bra. Här pratar vi om fellarm, inte falsklarm där personal eller andra personer, fordon som genom handhavande fel larmar – de ska inte nå larmcentralen.
Dyr hanteringskostnad
Femton larm kan låta bra, men med cirka 500 kameror anslutna så blir det 7500 inkomna larm per bevakningsdygn (11h) som ska hanteras på samma sätt som skarpa larm. De ska uppmärksammas av operatören som ska fastställa vad som har utlöst larmet, kanske också titta på live-bilderna i samma kamera och eventuellt andra kameror. Kalkylerad tidsåtgång ligger på 45 sekunder. Det betyder att operatörstiden för att hantera 500 kameror uppgår till cirka 93 timmar per bevakningsdygn. Grovt räknat blir operatörskostnaden för detta på ca 83 kr per kamera och dygn vilket per månad blir 2547 i månaden.
Självklart är detta en ohållbar situation. Med återkommande fellarm ökar risken för att larmen inte blir hanterade fullt ut. Men de kommer säkert ändå att ligga en insatstid på 15 sekunder per larm och då är kostnaden cirka 850 kr per månad. Men framförallt så tar det tid från operatören att hantera verkliga larm.
Kan förbättras rejält
Men visst går det att göra larmhanteringen betydligt effektivare. På Rapid har vi idag kommit ner i 0,67 larm per kamera och dygn – vanligen handlar det om skarpa larm eller larm som utlöses på grund av handhavandefel. Fellarmen är sällsynta.
Någon kvickfix har det inte varit. För att få bort fellarmen och effektivisera hanteringen av kameralarm har vi satsat stenhårt på utbildning av våra operatörer, haft nära dialog och samverkan med produktägare, både vad gäller hårdvara och mjukvaruutveckling. Vi hoppas andra aktörer tar efter vårt exempel eftersom det skulle gynna hela branschen, från leverantörer till slutkund.
Kräv svar på viktiga frågor
Marknadens systemleverantörer kan här bidra till kvalitetsförbättringar genom att ha en dialog med larmcentralen och få svar på frågor innan man fattar beslut om vilken teknisk säkerhetslösning som ska väljas. Kan larmcentralen ta emot larm från den lösning som man tänker införskaffa? Kan alla funktioner och möjligheter tillämpas? Vilken är larmcentralens erfarenheter av den tilltänkta lösningens olika intelligenta funktioner? Är det så stora volymer av fellarm att larmcentralen gång på gång kommer att tvingas stänga ned larmfunktionen? Har larmcentralen plattformar som i sin tur kan åtgärda och minimera fellarm som medför att en lösning med fellarm ändå kommer att fungera bra? Finns annan support som kan avhjälpa problem vid stora larmvolymer?
Acceptera inte fellarm
För slutkunden är det viktigt att kontrollera att antingen systemets installatör eller larmcentralen verkligen kan konfigurera larmet så att det inte blir för stora flöden av fellarm. Femton larm per dygn och kamera är inte ett bra resultat för en larmcentral. Tänk efter, hur ofta larmar ett inbrottslarm eller ett brandlarm? Ett larm per kamera och dygn är hanterbart.
Som kund vill man ha en lösning som förstärker säkerheten och inte underminerar den. När det gäller säkerhetskameror med IVA, AI eller andra kopplade till larmcentral så kostar det förstås lite mer än ett inbrottslarm, men det dyra blir när det flödar in larm och man inte kan hantera volymen eller tvingas stänga av anläggningen.
Problemen måste tas på allvar
Säkerhetsbranschen måste ta problematiken med fellarm på allvar och vi måste hjälpas åt att lösa dem. Det är först när kamerornas data kan hanteras effektivt som de intelligenta kamerabevakningssystemen kan nå sin fulla potential.
Mats B. Adman
vd, Rapid Säkerhet