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Vision par ordinateur de l'IA pour les centres d'opérations: passer de la connaissance de la situation réactive à la connaissance de la situation proactive

Selon IDC, les données générées à partir de caméras et de capteurs IoT s'élèveront à près de 80 zettaoctets en 2025, contre 13.6 zettaoctets en 2019.

Le défi pour les salles de contrôle et les centres d'exploitation est de transformer toutes ces données volumineuses en informations exploitables afin que les opérateurs puissent prendre des mesures significatives en temps opportun plutôt que de se noyer dans les données vidéo.

Avec l'utilisation des technologies de vision par ordinateur en croissance exponentielle, les centres d'opérations doivent commencer à optimiser leur infrastructure, du point final à l'affichage visuel, afin de tirer le meilleur parti de cette technologie.


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Conscience situationnelle réactive vs proactive.

Tout centre de commande donné dispose d'un large éventail de systèmes chargés de fournir des informations.

Prenant comme exemple un centre d'opérations de sécurité, chaque SOC disposera de caméras, de systèmes et de solutions de contrôle d'accès, d'alarmes d'intrusion, etc. qui fournissent tous de nombreux points de données aux opérateurs.

Une fois que ces données et ce contenu vidéo atteignent le centre des opérations de sécurité, la façon dont le SOC gère les données, la vidéo et d'autres informations peut être réactive ou proactive, en fonction de nombreux facteurs impliqués, tels que le flux de travail du centre et la technologie impliquée.

Lorsque des données volumineuses sans analyse sont envoyées au serveur ou au mur vidéo et nécessitent l'analyse et la saisie de l'opérateur pour découvrir des données critiques nécessitant une action, la connaissance de la situation des équipes est mieux décrite comme réactive.

Aucun opérateur ne peut garder un œil sur les centaines de vues de caméras, les systèmes de contrôle d'accès, les alarmes et les milliers de points de données capturés chaque seconde et affichés sur les nombreux tableaux de bord et flux vidéo affichés sur un mur vidéo du centre d'opérations.

C'est là que l'IA et la vision par ordinateur entrent en jeu pour permettre une connaissance proactive de la situation en fournissant des informations et des vidéos qui ont déjà été analysées par un logiciel d'IA et mises en avant lorsqu'une situation critique nécessite l'attention de l'opérateur pour agir.

La connaissance proactive de la situation n'est possible que lorsque les informations sont analysées en temps réel par un logiciel d'intelligence artificielle et de vision par ordinateur et sont transmises au poste de travail de l'opérateur nécessaire ou affichées sur l'image opérationnelle principale en temps quasi réel pour une visualisation exploitable. 

Pour passer d'une conscience situationnelle réactive à proactive, il est nécessaire d'aller au-delà du flux de travail actuel des tableaux de bord et des flux vidéo. Les organisations doivent pouvoir afficher des données exploitables en temps réel parmi des milliers de caméras et de flux de données. C'est ce que des technologies comme l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur contribuent à concrétiser.

«Lorsque nous nous demandons comment l'IA ou la vision par ordinateur fait le changement vers une véritable conscience de la situation, c'est en prenant le big data et en le rendant exploitable.

Applications dans les centres d'opérations:

Il existe de nombreuses valeurs ajoutées potentielles que la vision par ordinateur peut apporter aux centres d'exploitation de différents types. Voici quelques exemples:

  • Reconnaissance de visage: des algorithmes de détection de visage peuvent être appliqués pour filtrer et identifier un individu.
  • Systèmes biométriques: l'IA peut être appliquée à descriptions biométriques comme les empreintes digitales, l'iris et la correspondance des visages.
  • Surveillance: la vision par ordinateur prend en charge les caméras IoT utilisées pour surveiller les activités et les mouvements de n'importe quel type pouvant être liés à la sécurité et à la sûreté, qu'il s'agisse de sécurité au travail ou de sécurité physique.
  • Villes intelligentes: l'IA et la vision par ordinateur peuvent être utilisées pour améliorer la mobilité grâce à une gestion quantitative, objective et automatisée de l'utilisation des ressources (parkings, routes, places publiques, etc.) basée sur l'analyse des données de vidéosurveillance.
  • Reconnaissance d'événements: Améliorez la visualisation et le processus de prise de décision des opérateurs humains ou des solutions de vidéosurveillance existantes en intégrant des algorithmes d'analyse de données vidéo en temps réel pour comprendre le contenu de la scène filmée et en extraire les informations pertinentes.
  • Suivi: Répondre à des tâches spécifiques en termes de suivi et de surveillance continus dans de nombreux cadres applicatifs: amélioration de la gestion de la logistique dans les entrepôts de stockage, comptage des personnes lors des rassemblements événementiels, surveillance des stations de métro, des zones côtières, etc.

Tout centre d'opérations qui utilise aujourd'hui des données vidéo doit envisager l'ajout d'une solution de vision par ordinateur. Compte tenu de l'augmentation rapide des données vidéo, il s'agit du seul moyen évolutif de garantir aux opérateurs une véritable conscience proactive de la situation.

Deux défis pour tout centre d'opérations envisageant la vision par ordinateur: d'abord identifier le bon produit et séparer le battage médiatique de la réalité et ensuite s'assurer que toutes les solutions de vision par ordinateur ajoutées aux centres d'opérations sont vraiment interopérables.

Si vous prévoyez de construire un centre d'opérations ou de mettre à niveau votre centre d'opérations existant, planifiez un appel de consultation gratuit avec l'un de nos experts du centre d'opérations et de la salle de contrôle pour vous aider à comprendre comment atteindre vos objectifs et vous assurer que votre organisation est capable d'évoluer avec le volume sans cesse croissant de données vidéo. 

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