AI Computer Vision para Centros de Operação

De acordo com a IDC, os dados gerados pelas câmeras e sensores IoT totalizarão quase 80 zettabytes em 2025, contra 13,6 zettabytes em 2019.

O desafio para as salas de controle e centros de operação é transformar todos esses grandes dados em insights acionáveis para que os operadores possam tomar medidas significativas em tempo hábil, em vez de se afogarem em dados de vídeo.

Com o uso de tecnologias de visão por computador crescendo exponencialmente, os Centros de Operação precisam começar a otimizar sua infra-estrutura, desde o ponto final até a exibição visual, a fim de obter o melhor desta tecnologia.

Estamos em parceria com a S&ST para ministrar um webinar exclusivo: Atingir a verdadeira consciência situacional com a Computer Vision & AI onde mergulharemos nas capacidades crescentes e usaremos casos de Computer Vision e AI em Centros de Operação e mais além. Registre-se agora para este webinar de 29 de abril.

Reativa versus Proativa Conscientização Situacional.

Qualquer centro de comando tem uma ampla gama de sistemas que são responsáveis pelo fornecimento de informações.

Utilizando um centro de operações de segurança como exemplo, cada SOC terá câmeras, sistemas e soluções de controle de acesso, alarmes de intrusão, etc. Todos eles fornecem inúmeros pontos de dados aos operadores.

Uma vez que os dados e o conteúdo de vídeo chegam ao centro de operações de segurança, a forma como o SOC lida com os dados, vídeo e outras informações pode ser reativa ou pró-ativa, dependendo de muitos fatores envolvidos, como o fluxo de trabalho do centro e a tecnologia envolvida.

Quando grandes dados sem análise são enviados ao servidor ou à parede de vídeo e requerem a análise e a entrada do operador para desvendar dados críticos que requerem ação, a consciência situacional das equipes é melhor descrita como reativa.

Nenhum operador pode ficar de olho nas centenas de vistas de câmeras, sistemas de controle de acesso, alarmes e os milhares de pontos de dados capturados a cada segundo e mostrados nos muitos painéis de controle e vídeos exibidos em uma parede de vídeo do centro de operação.

É aqui que a AI & Computer Vision entra em jogo para permitir uma consciência situacional proativa, fornecendo informações e vídeos que já foram analisados pelo software de AI e apresentados quando uma situação crítica requer a atenção do operador para tomar medidas.

O conhecimento proativo da situação só é possível quando a informação é analisada em tempo real pelo software AI & Computer Vision e é levada para a estação de trabalho do operador necessário ou mostrada na imagem operacional principal em tempo quase real para visualização acionável. 

Para passar da consciência situacional reativa a proativa é necessário ir além dos painéis de controle atuais e do fluxo de trabalho de alimentação de vídeo. As organizações têm que ser capazes de mostrar dados acionáveis em tempo real de entre milhares de câmeras e feeds de dados. Isto é o que tecnologias como IA e Computer Vision ajudam a dar vida a isso.

"Quando nos perguntamos como a IA ou a visão do computador está fazendo a mudança para uma verdadeira consciência situacional, ela está em tomar grandes dados e torná-los acionáveis".

Aplicações em Centros de Operação:

Há inúmeras mais-valias potenciais que a visão computadorizada pode proporcionar aos centros de operação de diferentes tipos. Aqui estão alguns exemplos:

• Reconhecimento facial: Algoritmos de detecção facial podem ser aplicados para filtrar e identificar um indivíduo.
• Sistemas Biométricos: AI pode ser aplicada a descrições biométricas como impressão digital, íris e correspondência facial.
• Vigilância: a visão computadorizada suporta câmeras IoT usadas para monitorar atividades e movimentos de praticamente qualquer tipo que possam estar relacionados à segurança e proteção, seja na segurança do trabalho ou na segurança física.
• Cidades Inteligentes: AI e visão computadorizada podem ser usadas para melhorar a mobilidade através da gestão quantitativa, objetiva e automatizada do uso de recursos (estacionamentos, estradas, praças públicas, etc.) com base na análise de dados de CFTV.
• Reconhecimento de eventos: Melhorar a visualização e o processo de tomada de decisão dos operadores humanos ou soluções de vigilância por vídeo existentes, integrando algoritmos de análise de dados de vídeo em tempo real para entender o conteúdo da cena filmada e extrair as informações relevantes da mesma.
• Monitoramento: Respondendo a tarefas específicas em termos de monitoramento e vigilância contínua em muitas estruturas de aplicação diferentes: melhor gerenciamento da logística em armazéns de armazenamento, contagem de pessoas durante reuniões de eventos, monitoramento de estações de metrô, áreas costeiras, etc.

Qualquer centro de operações que esteja usando dados de vídeo hoje precisa considerar a adição de uma solução de visão por computador. Dado o rápido aumento dos dados de vídeo, esta é a única forma escalável de garantir que os operadores tenham uma consciência situacional verdadeira e pró-ativa.

Dois desafios para qualquer centro de operações considerando a visão computacional: primeiro identificar o produto certo e separar o hype da realidade e segundo garantir que qualquer solução de visão computacional adicionada aos centros de operações seja verdadeiramente interoperável.

Se você está planejando construir um centro de operações ou atualizar seu centro de operações existente, agende uma consulta gratuita com um de nossos especialistas em Centro de Operações e Sala de Controle para ajudá-lo a entender como atingir seus objetivos e garantir que sua organização seja capaz de escalar com o volume cada vez maior de dados de vídeo.