Centros de operações: Consciência situacional reativa versus proativa

De acordo com a IDC, os dados gerados por câmeras e sensores de IoT chegarão a quase 80 zettabytes em 2025, em comparação com 13,6 zettabytes em 2019.

O desafio das salas de controle e dos centros de operação é transformar todo esse big data 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 computacional crescendo exponencialmente, os centros de operação precisam começar a otimizar sua infraestrutura, desde o endpoint até a exibição visual, para obter o melhor dessa tecnologia.

Estamos fazendo uma parceria com a S&ST para oferecer um webinar exclusivo: Alcançando a verdadeira consciência situacional com visão computacional e IA onde abordaremos os crescentes recursos e casos de uso de visão computacional e IA nos centros de operações e além. Registre-se agora para o webinar de 29 de abril.

Conscientização situacional reativa versus proativa.

Qualquer centro de comando possui uma ampla gama de sistemas responsáveis por fornecer informações.

Usando 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 vários pontos de dados aos operadores.

Quando esses dados e o conteúdo de vídeo chegam ao centro de operações de segurança, a maneira como o SOC lida com os dados, o vídeo e outras informações pode ser reativa ou proativa, dependendo de muitos fatores envolvidos, como o fluxo de trabalho do centro e a tecnologia envolvida.

Quando o big data sem análise é enviado ao servidor ou ao mural de vídeos e requer a análise e a entrada do operador para descobrir dados críticos que exijam ação, a consciência situacional das equipes é melhor descrita como reativa.

Nenhum operador pode ficar de olho nas centenas de visualizações de câmeras, nos sistemas de controle de acesso, nos alarmes e nos milhares de pontos de dados capturados a cada segundo e exibidos nos diversos painéis e feeds de vídeo exibidos no mural de vídeo de um centro de operações.

É nesse ponto que a IA e a Visão Computacional entram em ação para permitir a conscientização situacional proativa, fornecendo informações e vídeos que já foram analisados pelo software de IA e apresentados quando uma situação crítica exige a atenção do operador para agir.

A consciência situacional proativa só é possível quando as informações são analisadas em tempo real pelo software de IA e visão computacional e são levadas à estação de trabalho do operador necessário ou mostradas na imagem operacional principal quase em tempo real para visualização acionável. 

Para passar da conscientização situacional reativa para a proativa, é necessário ir além do fluxo de trabalho atual de painéis e feeds de vídeo. As organizações precisam ser capazes de mostrar dados acionáveis em tempo real a partir de milhares de câmeras e feeds de dados. É para isso que tecnologias como IA e Visão Computacional ajudam a dar vida a isso.

"Quando nos perguntamos como a IA ou a visão computacional está fazendo a mudança para a verdadeira consciência situacional, é pegando o big data e tornando-o acionável."

Aplicativos em centros de operação:

Há inúmeros valores agregados em potencial que a visão computacional pode oferecer a centros de operação de diferentes tipos. Aqui estão alguns exemplos:

• Reconhecimento de faces: Os algoritmos de detecção de faces podem ser aplicados para filtrar e identificar um indivíduo.
• Sistemas biométricos: A IA pode ser aplicada a descrições biométricas, como impressão digital, íris e correspondência facial.
• Vigilância: a visão computacional oferece suporte a câmeras de IoT usadas para monitorar atividades e movimentos de praticamente qualquer tipo que possam estar relacionados à segurança e proteção, seja no trabalho ou física.
• Cidades inteligentes: A IA e a visão computacional podem ser usadas para melhorar a mobilidade por meio do gerenciamento quantitativo, objetivo e automatizado do uso de recursos (estacionamentos, estradas, praças públicas etc.) com base na análise de dados de CCTV.
• Reconhecimento de eventos: Melhore a visualização e o processo de tomada de decisão dos operadores humanos ou das 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.
• Monitoramento: Resposta a tarefas específicas em termos de monitoramento e vigilância contínuos em muitas estruturas de aplicativos diferentes: gerenciamento aprimorado de logística em armazéns, 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 atualmente precisa considerar a adição de uma solução de visão computacional. Dado o rápido aumento dos dados de vídeo, essa é a única maneira escalável de garantir que os operadores tenham uma consciência situacional verdadeira e proativa.

Dois desafios para qualquer centro de operações que esteja considerando a visão computacional: primeiro, identificar o produto certo e separar a propaganda da realidade e, segundo, certificar-se de que todas as soluções de visão computacional adicionadas aos centros de operações sejam realmente interoperáveis.

Se estiver planejando construir um centro de operações ou atualizar o centro de operações existente, agende uma chamada de consulta gratuita com um de nossos especialistas em centros de operações e salas de controle para ajudá-lo a entender como atingir suas metas e garantir que sua organização seja capaz de escalar com o volume cada vez maior de dados de vídeo.