Vision artificielle pour les centres d'opérations

Selon IDC, les données générées par les caméras et les capteurs IoT représenteront 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 utile plutôt que d'être noyés dans les données vidéo.

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

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Connaissance de la situation réactive et proactive.

Un centre de commandement donné dispose d'un large éventail de systèmes chargés de fournir des informations.

Si l'on prend l'exemple d'un centre d'opérations de sécurité, chaque SOC dispose de caméras, de systèmes et de solutions de contrôle d'accès, d'alarmes anti-intrusion, etc. Tous ces éléments fournissent de nombreux points de données aux opérateurs.

Une fois que ces données et ce contenu vidéo atteignent le centre d'opérations de sécurité, la façon dont celui-ci traite les données, les vidéos et les autres informations peut être réactive ou proactive, en fonction de nombreux facteurs tels que le flux de travail du centre et la technologie utilisée.

Lorsque des données volumineuses sans analyse sont envoyées au serveur ou au mur vidéo et qu'elles nécessitent l'analyse et l'intervention de l'opérateur pour découvrir des données critiques nécessitant une action, la conscience de la situation des équipes est 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 le logiciel d'IA et qui sont présentées lorsqu'une situation critique nécessite l'attention de l'opérateur pour qu'il prenne des mesures.

La connaissance proactive de la situation n'est possible que lorsque les informations sont analysées en temps réel par des logiciels d'IA et de vision par ordinateur et qu'elles sont transmises au poste de travail de l'opérateur concerné ou affichées sur l'image opérationnelle principale en temps quasi réel pour une visualisation exploitable. 

Pour passer d'une connaissance réactive à une connaissance proactive de la situation, il est nécessaire d'aller au-delà des tableaux de bord et du flux de données vidéo actuels. Les organisations doivent être en mesure de montrer des données exploitables en temps réel à partir de milliers de caméras et de flux de données. C'est ce que des technologies comme l'IA et la vision par ordinateur permettent de faire.

"Lorsque nous nous demandons comment l'IA ou la vision par ordinateur permet de prendre le virage d'une véritable connaissance de la situation, c'est en prenant des données massives et en les rendant exploitables."

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 toutes sortes. En voici quelques exemples :

• Reconnaissance des visages : Les algorithmes de détection des visages peuvent être appliqués pour filtrer et identifier un individu.
• Systèmes biométriques : L'IA peut être appliquée aux descriptions biométriques telles que la comparaison des empreintes digitales, de l'iris et du visage.
• Surveillance : la vision par ordinateur prend en charge les caméras IdO utilisées pour surveiller les activités et les mouvements de tout type qui pourraient être liés à la sécurité, qu'il s'agisse de la sécurité au travail ou de la sécurité physique.
• Villes intelligentes : L'IA et la vision par ordinateur peuvent être utilisées pour améliorer la mobilité par 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 : Améliorer la visualisation et le processus de décision des opérateurs humains ou des solutions de vidéosurveillance existantes en intégrant des algorithmes d'analyse des données vidéo en temps réel pour comprendre le contenu de la scène filmée et en extraire les informations pertinentes.
• Surveillance : Répondre à des tâches spécifiques en termes de suivi et de surveillance en continu dans de nombreux cadres applicatifs différents : meilleure gestion de la logistique dans les entrepôts de stockage, comptage des personnes lors de rassemblements événementiels, surveillance des stations de métro, des zones côtières, etc.

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

Deux défis pour tout centre d'opérations envisageant la vision par ordinateur : premièrement, identifier le bon produit et séparer le battage publicitaire de la réalité et, deuxièmement, s'assurer que toute solution de vision par ordinateur ajoutée aux centres d'opérations est réellement interopérable.

Si vous envisagez de construire un centre d'opérations ou de mettre à niveau votre centre d'opérations existant, programmez un appel de consultation gratuit avec l'un de nos experts en centres d'opérations et en salles de contrôle pour vous aider à comprendre comment atteindre vos objectifs et faire en sorte que votre organisation soit capable de s'adapter au volume toujours croissant de données vidéo.