In den dynamischen Umgebungen von heute, in denen sich Bedrohungen in Echtzeit entwickeln, Menschen sich unvorhersehbar bewegen und die Automatisierung sekundenschnelle Entscheidungen erfordert, ist das Verständnis von Bewegung alles.

Unter Quanergy, glauben wir, dass Bewegung ist kein Lärm, sie ist Intelligenz. Unser Ziel ist es Bewegung in Intelligenz umwandeln um Entscheidungsträger in die Lage zu versetzen, klare, umsetzbare Signale aus unserer chaotischen und dynamischen physischen Umgebung zu gewinnen.

Das Bewegungsproblem: Eine universelle Herausforderung

Ob es um den Schutz von Rechenzentren, das Management von Flughafenstaus oder die Steuerung autonomer Fahrzeuge geht, das Kernproblem ist dasselbe: Bewegungen sind schwer zu verfolgen, zu interpretieren und darauf zu reagieren, vor allem, wenn herkömmliche Technologien eingesetzt werden.

Physische Sicherheit - Wenn jeder schwankende Baum wie eine Bedrohung aussieht

Bei der Perimetersicherheit steht viel auf dem Spiel. Ob es sich um eine Datenzentrum, Umspannwerk, oder Eisenbahnkorridor, Eindringlinge können Millionen kosten und die Geschäftskontinuität gefährden.

Trotz umfangreicher Investitionen in die Videoanalytik Kameras wissen nicht, worauf es ankommt.

Sie reagieren auf jede Bewegung, egal ob es sich um eine ein vorbeilaufender Hund, ein Windstoß, der mit den Ästen raschelt, oder vorbeifahrende Autos. Dies führt zu:

• Falsche Alarme, die Ressourcen verschwenden
• Desensibilisierte Bediener, die nicht mehr reagieren
• Verpasste Drohungen, die vorbeigehen

Das grundsätzliche Problem ist die verwendete passive 2D-Technologie, die nicht dafür ausgelegt ist, Bewegungen in einer 3D-Welt genau zu erfassen, was die genaue Lokalisierung und Verfolgung von Eindringlingen erschwert.

Um eine sich bewegende Person auf dem Gelände zu verfolgen, müssen die Bediener mehrere Bildschirme mit Schatten, schlechten Lichtverhältnissen und Verdeckungen zusammenfügen und versuchen zu erahnen, wohin die Person als Nächstes gehen könnte - oft zu spät, um zu handeln.

Radar hat ein anderes Problem. Sie ist in der Regel optimiert für entweder langsame Bewegungen (Menschen) oder Hochgeschwindigkeitsverkehr (Fahrzeuge), aber nicht beides. In Umgebungen wie Versorgungsunternehmen wird dies zu einer gefährlichen Einschränkung.

Diese Einschränkungen wirken sich nicht nur auf die Sicherheit von Gebäuden und Menschen aus, sondern tragen ebenfalls zur Zunahme von Diebstahl und Diebstahl bei. Nach Angaben von Verkabelt, “Die Metallpreise explodieren. So Is Metal Theft.” Metalldiebstahl wird als “globale Epidemie” bezeichnet, wobei immer wieder Kupfer gestohlen wird, sogar von der Eisenbahninfrastruktur, weil die vorhandenen Sensoren die Diebe, die sich zwischen Fahrzeugen und Zügen bewegen, einfach nicht erfassen.

Smart Spaces - Flughäfen sind Menschenströme. Kameras können den Strom nicht sehen.

Flughäfen gehören zu den komplexesten Bewegungsumgebungen der Welt. Zu jedem beliebigen Zeitpunkt, Tausende von Passagieren gehen, pausieren, umdrehen, sich in Warteschlangen einreihen oder sich in der Nähe von Toren, Säulen, Zählern und anderen Hindernissen aufhalten.

Und die Flughafenbetreiber müssen die wichtigsten Fragen genau beantworten:

• Wo gibt es Engpässe?
• Wie lange warten die Passagiere an der Sicherheitskontrolle?
• Wie viele Mitarbeiter müssen wir entsenden?

Kameras können zwar Bilder aufnehmen, aber die Bewegung von Passagieren in großen Terminals nicht effektiv verfolgen. Aufgrund ihrer begrenzten Reichweite und der fehlenden Vernetzungsmöglichkeiten wären Hunderte, wenn nicht Tausende von Sensoren erforderlich, was die Kosten für die erforderliche Netzwerk-, Verkabelungs- und Installationsinfrastruktur unerschwinglich macht.

Der Mangel an skalierbarer Intelligenz der Kameras beeinträchtigt die Fähigkeit der Flughäfen,:

• Verkürzung der Warteschlangen und Wartezeiten
• Optimieren Sie Personalentscheidungen
• Steigerung der Einnahmen aus Einzelhandel und Konzessionen
• Effiziente Sicherheitskontrollen anbieten

Und weil sie identifizierbare Bilder sammeln, führen Kameras Herausforderungen im Bereich Datenschutz und Regulierung, insbesondere in internationalen Terminals. Dies führt häufig zu begrenzter Einsatz und unzureichend genutzte Daten.

Gartner sagt voraus, dass “80% der 3D-Bildsensoren für intelligente Räume werden bis 2030 LiDAR oder mm-Wellen-Radar als primären Bildsensor verwenden.”

Transport - Bewegungsüberlastung

In Bahnhöfen und Metrostationen wird die Bewegungserfassung sogar noch schwieriger. Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, eine scheinbar einfache Frage zu beantworten: “Wie viele Leute sind gerade in diesen Zug gestiegen?”

Fügen Sie nun diese Ebenen der Komplexität hinzu:

• Die Züge sind groß, schnell und reflektierend.
• Die Menschen sind klein und bewegen sich langsam.
• Es gibt Metallflächen, Glastüren und mehrere Eingänge.

Kameras haben es in dieser Umgebung schwer. Reflexionen von Zugfenstern verzerren die Bilder. Verdeckungen erschweren die Verfolgung von Personen. Die Lichtverhältnisse auf den Bahnsteigen und in den Tunneln sind sehr unterschiedlich. Und auch der Schutz der Privatsphäre schränkt ein, wo und wie die Kameras eingesetzt werden können.

Industrielle Automatisierung - Das AGV-Dilemma - Was steht mir im Weg?

In der Welt der Automatisierung, insbesondere bei Autonome Fahrerlose Transportsysteme (AGVs), Die Echtzeit-Wahrnehmung ist kein Luxus, sie ist geschäftskritisch.

In Lagerhäusern, Produktionsstätten und Fulfillment Centern sind FTS ständigen Bewegungen und Veränderungen ausgesetzt:

• A Palette müssen möglicherweise abgeholt und transportiert werden.
• A Arbeiter in den Weg des FTS laufen kann.
• A hängende Last aus einem Regal herausragen und eine Kollision verursachen könnte.

Mit 2D-LiDAR oder Kameras kann das AGV Folgendes erkennen etwas, aber nicht was es ist, und ohne diesen Kontext kann sie nicht entscheiden, wie sie handeln soll.

Die Folgen: Kosten, Chaos und Kompromisse

Wenn bestehende Systeme nicht in der Lage sind, zuverlässig Informationen aus Bewegungen zu extrahieren, sind die Ergebnisse messbar:

• Falsche Alarme vergeuden Zeit des Sicherheitsteams und verringern das Vertrauen in Warnmeldungen.
• Unentdeckte Einbrüche zu Diebstahl, Vandalismus und Sicherheitsrisiken führen.
• Überfüllte Terminals die Fluggäste frustrieren und die Einnahmen des Flughafens verringern.
• Ineffizienter AGV-Betrieb führt zu Verzögerungen und Unfällen.

In all diesen Umgebungen ist die größte technische Lücke Persistenz von Objekten im Laufe der Zeit, Die Fähigkeit, zu wissen, dass die in Zone A gesehene Person dieselbe Person in Zone B ist, trotz Verdeckung, Menschenansammlung oder wechselndem Kontext. Dies erfordert:

• Hochpräzise Clustering um zu definieren, was die einzelnen Objekte sind.
• Robuste Verfolgung um Objekte durch den 3D-Raum zu verfolgen.
• Präzise Verein um die Identität über Zeit und Übergänge hinweg zu bewahren.

Die Lösung: Quanergy 3D LiDAR - Bewegung in Intelligenz verwandeln

Unsere Aufgabe bei Quanergy ist es, 3D-LiDAR-basierte Lösungen zu entwickeln, die der Komplexität dynamischer physikalischer Umgebungen gerecht werden:

• 3D-Objektklassifizierung und -verfolgung in Echtzeit - über Personen, Fahrzeuge, Züge und Paletten.
• Event-to-Action für Sicherheit - einschließlich Herumlungern, unbefugtes Betreten, Drängeln.
• Persistenz der vollständigen Fahrtenobjekt-ID - die auf einer hohen Clustering-, Tracking- und Assoziationsgenauigkeit beruhen.
• Verfolgung von gemischten Objekten - in Umgebungen wie Bahnsteigen, wo Hunderte von Menschen mit massiven, sich bewegenden Fahrzeugen interagieren.
• Intelligenter AGV-Betrieb - helfen bei der Erkennung und Unterscheidung von Paletten, Menschen und hängenden Lasten und begrenzen gleichzeitig das Übersprechen der Sensoren und die Bewegungsunschärfe.

Es geht nicht nur um Bewegungserkennung. Es ist Bewegungsinterpretation.

Schlusswort: Die Bewegungsumwandlung ist eine $100B-Marktchance.

Der Umfang des Problems und die Größe der Chance beträgt über $100B.