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AI Computer Vision für Operations Center: Übergang vom reaktiven zum proaktiven Situationsbewusstsein

Laut IDC werden die von IoT-Kameras und -Sensoren generierten Daten im Jahr 80 fast 2025 Zettabyte betragen, gegenüber 13.6 Zettabyte im Jahr 2019.

Die Herausforderung für Kontrollräume und Betriebszentren besteht darin, all diese Big Data in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, damit die Bediener rechtzeitig sinnvolle Maßnahmen ergreifen können, anstatt in Videodaten zu ertrinken.

Da der Einsatz von Computer-Vision-Technologien exponentiell zunimmt, müssen die Operations Center damit beginnen, ihre Infrastruktur vom Endpunkt bis zur visuellen Anzeige zu optimieren, um das Beste aus dieser Technologie herauszuholen.


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Reaktives oder proaktives Situationsbewusstsein.

Jede Kommandozentrale verfügt über eine Vielzahl von Systemen, die für die Bereitstellung von Informationen verantwortlich sind.

Am Beispiel eines Sicherheits-Operations-Centers verfügt jeder SOC über Kameras, Zugangskontrollsysteme und -lösungen, Einbruchalarme usw. Alle bieten den Bedienern zahlreiche Datenpunkte.

Sobald diese Daten und Videoinhalte das Security Operations Center erreichen, kann die Art und Weise, wie der SOC mit Daten, Videos und anderen Informationen umgeht, abhängig von vielen Faktoren wie dem Workflow des Centers und der beteiligten Technologie entweder reaktiv oder proaktiv sein.

Wenn Big Data ohne Analyse an den Server oder die Videowand gesendet wird und die Analyse und Eingabe des Bedieners erforderlich ist, um kritische Daten aufzudecken, die Maßnahmen erfordern, wird das Situationsbewusstsein des Teams am besten als reaktiv beschrieben.

Kein Bediener kann die Hunderte von Kameraansichten, Zugangskontrollsystemen, Alarmen und Tausenden von Datenpunkten im Auge behalten, die jede Sekunde erfasst und auf den vielen Dashboards und Video-Feeds angezeigt werden, die auf einer Videowand des Operationszentrums angezeigt werden.

Hier kommt AI & Computer Vision ins Spiel, um ein proaktives Situationsbewusstsein zu ermöglichen, indem Informationen und Videos bereitgestellt werden, die bereits von der AI-Software analysiert und vorgebracht wurden, wenn eine kritische Situation die Aufmerksamkeit des Bedieners erfordert, um Maßnahmen zu ergreifen.

Proaktives Situationsbewusstsein ist nur möglich, wenn Informationen in Echtzeit von der AI & Computer Vision-Software analysiert und auf die erforderliche Arbeitsstation des Bedieners übertragen oder nahezu in Echtzeit auf dem Hauptbetriebsbild zur umsetzbaren Visualisierung angezeigt werden. 

Um von einem reaktiven zu einem proaktiven Situationsbewusstsein zu gelangen, müssen Sie über den aktuellen Workflow für Dashboards und Video-Feeds hinausgehen. Unternehmen müssen in der Lage sein, verwertbare Daten aus Tausenden von Kameras und Datenfeeds in Echtzeit anzuzeigen. Dies ist es, was Technologien wie KI und Computer Vision dazu beitragen, dies zum Leben zu erwecken.

"Wenn wir uns fragen, wie KI oder Computer Vision den Wandel für echtes Situationsbewusstsein bewirken, müssen wir Big Data nutzen und umsetzbar machen."

Anwendungen in Operations Centern:

Es gibt zahlreiche potenzielle Vorteile, die Computer Vision für Operationszentren unterschiedlicher Art bieten kann. Hier sind einige Beispiele:

  • Gesichtserkennung: Gesichtserkennungsalgorithmen können angewendet werden, um eine Person zu filtern und zu identifizieren.
  • Biometrische Systeme: AI kann angewendet werden biometrische Beschreibungen wie Fingerabdruck, Iris und Gesichtsanpassung.
  • Überwachung: Computer Vision unterstützt IoT-Kameras, mit denen Aktivitäten und Bewegungen nahezu aller Art überwacht werden, die sich auf Sicherheit und Schutz beziehen können, unabhängig davon, ob es sich um Arbeitssicherheit oder physische Sicherheit handelt.
  • Smart Cities: KI und Computer Vision können verwendet werden, um die Mobilität durch quantitatives, objektives und automatisiertes Management der Ressourcennutzung (Parkplätze, Straßen, öffentliche Plätze usw.) auf der Grundlage der Analyse von CCTV-Daten zu verbessern.
  • Ereigniserkennung: Verbessern Sie die Visualisierung und den Entscheidungsprozess von menschlichen Bedienern oder vorhandenen Videoüberwachungslösungen, indem Sie Echtzeit-Algorithmen zur Analyse von Videodaten integrieren, um den Inhalt der gefilmten Szene zu verstehen und die relevanten Informationen daraus zu extrahieren.
  • Überwachung: Reaktion auf bestimmte Aufgaben im Hinblick auf kontinuierliche Überwachung und Überwachung in vielen verschiedenen Anwendungsrahmen: Verbessertes Logistikmanagement in Lagerhäusern, Zählung von Personen bei Veranstaltungen, Überwachung von U-Bahn-Stationen, Küstengebieten usw.

Jedes Operations Center, das heute Videodaten verwendet, muss die Hinzufügung einer Computer Vision-Lösung in Betracht ziehen. Angesichts des raschen Anstiegs der Videodaten ist dies der einzige skalierbare Weg, um sicherzustellen, dass die Bediener ein echtes, proaktives Situationsbewusstsein haben.

Zwei Herausforderungen für jedes Operations Center, das Computer Vision in Betracht zieht: Erstens das richtige Produkt zu identifizieren und den Hype von der Realität zu trennen und zweitens sicherzustellen, dass alle den Operation Centern hinzugefügten Computer Vision-Lösungen wirklich interoperabel sind.

Wenn Sie vorhaben, ein Operations Center zu errichten oder Ihr bestehendes Operations Center zu aktualisieren, vereinbaren Sie einen kostenlosen Beratungsgespräch mit einem unserer Experten für Operations Center und Kontrollräume, um zu verstehen, wie Sie Ihre Ziele erreichen und sicherstellen können, dass Ihr Unternehmen mit dem skalieren kann Immer mehr Videodaten. 

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