Il mondo deve sfamare un numero crescente di bocche. Gli studi indicano che la popolazione mondiale salirà a oltre nove miliardi entro il 2050. In risposta, Bayer AG sta ricercando varietà di cereali resistenti e una migliore protezione delle colture. Un nuovo sistema di monitoraggio 24 ore su 24 dell'Istituto Fraunhofer per la comunicazione, Elaborazione delle informazioni ed ergonomia FKIE aiuterà a proteggere i campi in cui vengono coltivate queste colture di prova e quindi a salvaguardare questa ricerca che richiede tempo e denaro.

Non è un compito facile nutrire la popolazione mondiale in crescita, specialmente con le sfide poste dal cambiamento climatico. Bayer AG sta quindi conducendo ricerche su varietà di cereali resistenti e una migliore protezione delle colture. Queste prove sono condotte su terreni e campi in locazione accessibili al pubblico. Come tale, c'è sempre il rischio che persone non autorizzate si intromettano e causino danni, distruggendo le piante, Per esempio, o introducendo altre specie. Se non rilevata immediatamente, questo può riportare indietro un progetto e comportare perdite finanziarie significative. È quindi fondamentale che qualsiasi attività sospetta venga scoperta il più rapidamente possibile, in modo che eventuali danni possano essere immediatamente verificati. Eppure i sistemi di monitoraggio convenzionali non sono adatti. Questo perché i campi di prova sono distanti tra loro, fuori mano e ruotare dopo un anno. In modo cruciale, pure, di solito c'è una mancanza di infrastrutture di comunicazione.

Basso costo, monitoraggio flessibile 24 ore su 24

Lavorando dalla sua sede a Wachtberg, vicino a Bonn, l'Istituto Fraunhofer per la comunicazione, Elaborazione delle informazioni ed ergonomia FKIE ha sviluppato un sistema che risolve questo problema:SensFArM (Sensor-Based Flexible Area Monitoring). "Il nostro sistema è flessibile, scalabile, robusto e facile da usare, " spiega Arne Schwarze, responsabile del gruppo di ricerca presso Fraunhofer FKIE. "È anche il primo ad abilitare il monitoraggio 24 ore su 24". Il sistema deve soddisfare tre requisiti principali. Prima di tutto, deve essere in grado di distinguere tra veicoli, persone e animali. È una persona nel campo o solo un cervo? Secondo, il sistema deve essere in grado di localizzare il disturbo. Dov'è esattamente la persona? Terzo, deve essere in grado di seguire i movimenti di un intruso attraverso il campo. Questo rivela se l'intero campo è interessato o solo alcune aree.

Il sistema include una telecamera elettro-ottica, una telecamera a infrarossi e sensori sismici che vengono sepolti nel terreno e creano una rete per rilevare eventuali vibrazioni. "Possiamo collegare anche altri tipi di sensori, compresi i sensori mobili montati su un drone, " Spiega Schwarze. Le informazioni provenienti da questi sensori vengono quindi combinate tramite un algoritmo di fusione dei dati. Questo riunisce i punti di forza dei diversi tipi di dati dei sensori ed evita così falsi allarmi. Ad esempio, il sensore di movimento nella fotocamera ottica reagirà semplicemente all'ombra di una nuvola che si muove attraverso il campo. Ma aggiungendo i dati dalla termocamera a infrarossi, che reagisce solo alle fonti di calore, si può formare un quadro più completo. L'algoritmo tiene conto anche delle condizioni in cui sensori specifici forniscono risultati affidabili. "Quando è buio, Per esempio, i dati a infrarossi sono più importanti dei dati ottici, " dice Schwarze. Il tempo è un'altra considerazione chiave quando si tratta di valutare il rischio:se una persona si precipita in un campo per prendere un cane che ha scoperto un coniglio morto, questa è una situazione completamente diversa da quando un intruso cammina deliberatamente attraverso un raccolto e non mostra alcun segno di andarsene.

Flusso di lavoro end-to-end:rilevamento, classificazione, documentazione

Il sistema fornisce il rilevamento, classificazione e documentazione. Il personale di sicurezza che controlla i monitor riceve una notifica sullo schermo di qualsiasi evento sospetto. Il sistema li informa chi o cosa c'è nel campo e valuta il livello di rischio. In primo luogo, il personale addetto alla sicurezza può prendere visione della situazione da solo ispezionando le immagini video dal campo. Dopo aver analizzato tutte le informazioni disponibili, possono quindi avviare misure appropriate, come informare alcuni dipendenti dell'azienda, inviare una pattuglia per intervenire, o avvisare la polizia. Infine, il personale di sicurezza registra l'incidente nel sistema e valuta il grado di rischio:alto, medio o trascurabile. Questa documentazione consente ai membri del servizio di sicurezza dell'azienda di valutare l'incidente in un secondo momento.

Prove di successo

Il sistema ha già completato due prove, ciascuno della durata di una settimana, in una sede Bayer. La dimostrazione finale della dimostrazione del concetto ha coinvolto una serie di scenari, compresa l'intrusione di persone non autorizzate sul campo di prova. Di ritorno al centro operativo di sicurezza, personale di sicurezza della Securitas, il fornitore di servizi di sicurezza incaricato da Bayer, sono stati in grado di mettere in atto l'intera procedura di risposta. Nel futuro, Securitas intende offrire servizi di sicurezza costruiti attorno a questo nuovo sistema. Questo perché la tecnologia dei sensori può essere combinata per soddisfare molti tipi diversi di sfide che di solito superano i sistemi di monitoraggio convenzionali. Per esempio, il sistema potrebbe essere utilizzato per migliorare la protezione delle sottostazioni, che in futuro dovranno essere aggiornati con tecnologia aggiuntiva.