Real-time AI-gestützte Perimeter- und Schutz der kritischen Infrastruktur
Die traditionelle Perimeter-Sicherheit basiert auf der menschlichen Überwachung der Kameraaufnahmen. Betreiber verpassen Ereignisse. Die Aufnahmen werden erst nachher überprüft. Die Reaktion kommt zu spät.
Die AFSA-Plattform von MarshallAI überwacht gleichzeitig alle Sensor-Daten, erkennt Einbrüche und Anomalien in Echtzeit und löst automatisch Warnmeldungen oder physische Reaktionen aus. Keine Cloud. Keine Daten, die außerhalb des Rechenzentrums verbleiben. Keine Abhängigkeit von der Netzwerkverbindung.
Überwachung von Eindringern über Zäune, Tore und offene Bereiche
Erkennung von Drohnen und Hubschraubern anhand von EO-/IR-Videos, akustischen Sensoren und dem HF-Spektrum
Multisensorfusion – kombiniert Kamera-, Wärmebild-, Schall- und Radarsignale zu einer einzigen Erkennungsebene
Automatisierte Warnmeldungen und physische Maßnahmen: Barrieren, Beleuchtung, Alarme, Zugangskontrolle
Funktioniert mit bestehenden IP-Kameras und älteren analogen CCTV-Infrastrukturen
Vollständig luftgekühlter Betrieb – keine Abhängigkeit von Cloud-Diensten, keine externe Datenübertragung
Designkonform nach GDPR – keine biometrischen Daten, keine Gesichtserkennung, sofern nicht ausdrücklich konfiguriert
Beispiele für Anwendungsfälle
Nachmittagsüberwachung von Perimeter-Einbruchsdetektionssystemen
Erkennen Sie unbefugten Zugriff auf umzäunte Flächen, Industrieanlagen, Häfen und öffentliche Infrastrukturen außerhalb der Betriebszeiten.
Das System kann normale Grundaktivitäten – Wartungsfahrzeuge, Wildtiere, Lichtveränderungen – erkennen und nur bei tatsächlichen Abweichungen Alarm auslösen. Die Fehlalarmsraten sind deutlich niedriger als bei Bewegungssensoren.
Erkennung von Drohnen und Hubschraubern
Identifizieren und verfolgen Sie unbemannte Luftfahrzeuge in Echtzeit anhand verschiedener Sensordaten, einschließlich EO-/IR-Videos, akustischer Sensoren und RF-Spektrumdaten. Klassifiziert UAV-Typ und Position. Unsere Plattform kann Daten aus bestehenden Sensoren-Infrastrukturen erfassen.
Überwachung kritischer Infrastrukturen
Kontinuierliche Überwachung von Energieanlagen, Wasserinfrastruktur, Verkehrsknotenpunkten und Kommunikationsanlagen. Erkennen von Fahrzeugangriffen, Eindringversuchen und Verweilungen in der Nähe sensibler Ausrüstung.
Integration mit physischen Barriereaktuatoren für automatisierte oder personengeführte Reaktionen.
Fallstudien
-
Aktualisierung der Legacy-Infrastruktur: Crowd Analytics & Security ohne Cloud-AbhängigkeitErfahren Sie, wie wir die bestehende Kamerainfrastruktur des Themenparks Särkänniemi nutzten, um Live-Videos über ein lokales Netzwerk mit geschlossenem Kreislauf zu verarbeiten – was die Analyse von Sicherheit und Massenfluss ermöglicht, während gleichzeitig die Privatsphäre gewahrt bleibt.
Sicherheit Smart Cities
-
Von der Idee bis zur Implementierung in nur 1 Stunde und 40 Minuten: Der Sieg beim xTech Global AI ChallengeErfahren Sie, wie unsere Plattform den xTech Challenge des US-Verteidigungsministeriums mit Hilfe einer benutzerdefinierten, vollständig offline-basierten Objekterkennungsmethode in nur 1 Stunde und 40 Minuten gewann, wobei lediglich 77 Referenzbilder verwendet wurden.
Verteidigung Edge AI
-
Reibungslose Grenzen: Die Automatisierung des Frachtverkehrs durch die finnische ZollbehördeMarshallAI hat sich mit der finnischen Zollbehörde zusammengeschlossen und damit Pionierarbeit geleistet, um die Zukunft der automatisierten Grenzkontrolle zu gestalten. Erfahren Sie, wie unsere Edge-Vision-Technologie den Schwerlastverkehr umgehend für den Transit freigibt und so eine grenzüberschreitungsfreie Erfahrung ermöglicht.
Logistik & Lieferketten Sicherheit
Antworten zu Perimeter- und kritischer Infrastruktur-Schutz
Was ist KI-basierte Perimeter-Schutz?
Die per AI-Technologie betriebene Perimeter-Schutzlösung nutzt Kamera- und Sensor-Systeme in Kombination mit trainierten Erkennungsmodellen, um einen definierten Bereich automatisch auf unbefugten Zugriff, verdächtigen Verhalten oder Sicherheitsvorfälle zu überwachen. Im Gegensatz zu CCTV-Systemen mit Bewegungserkennung lernen die AI-basierenden Systeme, wie normale Aktivitäten aussehen, und warnen nur bei tatsächlichen Anomalien – wodurch falsche Alarme deutlich reduziert werden und gleichzeitig die Erkennungsgenauigkeit verbessert wird.
Welche Arten von Bedrohungen kann das System erkennen?
Das System erkennt eine breite Palette von Sicherheitsereignissen, darunter Eindringlinge am Umkreis, die zu Fuß oder mit Fahrzeugen eintreten, unbefugten Zugang über Tore oder Zäune, Drohnen- und Hubschrauberangriffe, Verweilungen in der Nähe sensibler Anlagen sowie ungewöhnliches Fahrzeugverhalten. Die Erkennung kann auf der Grundlage der Standort- und betrieblichen Umstände für bestimmte Bedrohungsprofile konfiguriert werden.
Erfordert das System neue Kameras oder Sensoren?
Nein. MarshallAI ist mit bestehenden IP-Kameras, älteren analogen Überwachungskameras, Wärmebildkameras und akustischen Sensoren integrierbar, die bereits an Ihrem Standort installiert sind. Für Standorte, die eine erweiterte Abdeckung benötigen, bietet MarshallAI ein komplettes, schlüsselfertiges Hardware-Paket mit Kameras, Beleuchtung, Sensoren, Verkabelung, Verarbeitungshardware und Installation.
Wie funktioniert die Drohnenerkennung ohne spezielle Gegenmaßnahmen gegen Drohnen?
Die AFSA-Plattform von MarshallAI verarbeitet Daten aus mehreren Sensortypen gleichzeitig – EO-/IR-Kameras, akustische Mikrofone und RF-Spektrumempfänger – und kombiniert diese zu einer einzigen Erkennungsstufe. Die Klassifizierung der UAV-Typen sowie Standortdaten sind möglich. Es ist keine spezielle Antennenanordnung für Drohnen oder proprietäre Hardware erforderlich.
Ist das System DSGVO-konform?
Ja. Alle Verarbeitungsvorgänge erfolgen vor Ort auf dem Hardware-Gerät von MarshallAI. Es muss keine Video- oder Sensordaten an externe Server oder Cloud-Plattformen übertragen werden. Das System arbeitet anhand anonymer Erkennungsvorgänge und speichert die Rohaufnahmen nicht in externen Systemen. Die biometrische Analyse ist standardmäßig nicht aktiviert.
Kann das System automatisierte körperliche Reaktionen auslösen?
Ja. MarshallAI ist über standardisierte Industrieprotokolle direkt mit Zugangskontrollsystemen, Barriere-Steuerungen, Alarmsystemen und Beleuchtungssystemen verbunden. Bei einem Erkennungsvorgang kann das System physikalische Reaktionen automatisch auslösen – beispielsweise die Verriegelung von Toren, die Beleuchtungsschaltung oder die Alarmierung – mit oder ohne Eingreifen eines Bedieners.
Für welche Umgebungen ist MarshallAI konzipiert?
Das System ist für die kontinuierliche Einsatz im Freien unter anspruchsvollen Bedingungen konzipiert. REID-4 Edge-Gerät Die IP-Schutzart beträgt IP68 und die Geräte erfüllen die MIL-STD-810H-Normen. Sie sind für Temperaturen von -40 °C bis +50 °C ausgelegt und verfügen über redundante Strommanagementfunktionen. Die Erkennungsleistung im Dunkeln, bei Regen, Nebel und Schnee kann mithilfe von thermischen und mehrkanaligen Sensoren verbessert werden.
