显示解决方案在安全运营中心(SOC)中扮演着关键角色，它为个人和团队提供了所需的显示屏幕，以可视化并共享当今SOC所需的多个数据源。
安全运营中心(SOC)
每个SOC都具有物理和虚拟的多个源和输入，所有这些源和输入都为操作员提供了许多数据点，以提供最高级别的物理和网络安全，包括监视摄像头、访问控制和物理安全警报系统，以及用于网络安全应用程序的仪表板和Web应用程序。
当今技术和计算能力的进步，不仅通过向SOC添加数百个(甚至数千个)更多的数据点，使安全系统具有更高的可伸缩性，而且数据输入的速度也大大提高了。
准确的监控
这使监视和监控变得更加准确和有效，但对操作员来说也更具挑战性，因为他们无法以反应性的方式实际监视数百甚至数千个摄像机、仪表板、呼叫等。
为了使SOC中的操作员能够以较少的被动方式缓解事件并采取有意义的行动，需要精简可操作的数据。这将确保SOC中的操作员真正具有态势感知。态势感知是有效决策的关键基础。最简单的形式是“它知道发生了什么”。
缺乏态势感知通常是决策不力和人为错误导致事故的主要因素之一。
实现“真实”的态势感知
态势感知不仅是已经发生的事情，而且是接下来可能发生的事情，并且要实现“真正的”态势感知，需要结合可行的数据以及在正确的时间将信息或数据传递给正确的人的能力。
在这里，可视化平台(称为可视化网络平台)既提供资产态势，又提供对计算机视觉和AI的支持，可以帮助SOC实现真正的态势感知
计算机视觉和AI技术的作用
主动态势感知是指实时分析进入SOC的数据，然后将其实时呈现给决策者和关键利益相关者的操作员，以进行可视化显示。
计算机视觉是人工智能的一个领域，它训练计算机解释和理解数字图像和视频。这是一种使人类视觉系统也可以执行的任务自动化的方法，即从单个图像或一系列图像中自动提取、分析和理解有用信息。
计算机视觉可以为各种类型的操作中心提供大量潜在的价值。这里有些例子：
- 人脸识别：人脸检测算法可用于过滤和识别个人。
- 生物特征识别系统：AI可以应用于生物特征描述，例如指纹、虹膜和面部匹配。
- 监控：计算机视觉支持物联网摄像头，摄像头用于监视可能与安全性和安全性有关的任何类型的活动和运动，无论是在工作安全还是物理安全方面。
- 智慧城市：基于CCTV数据的分析，可以通过定量、客观和自动管理资源使用情况(停车场、道路、公共广场等)来使用AI和计算机视觉来提高移动性。
- 事件识别：通过集成实时视频数据分析算法来了解拍摄场景的内容并从中提取相关信息，可以改善操作员或现有视频监控解决方案的可视化和决策过程。
- 监视：在许多不同的应用中，对特定任务进行连续监控和监视：改进了仓储仓库的物流管理、人员统计等等。
计算机视觉应用
在考虑计算机视觉应用时，重要的是要确保Operations Center中的其余基础结构(例如驱动显示器和视频墙的解决方案)能够与计算机视觉应用连接并正常工作。
当然，最好的方法是使用软件驱动的方法来显示信息和数据，而不是传统的AV硬件方法，后者可能会出现不兼容性。
软件定义的开放技术解决方案
软件定义的开放技术解决方案为SOC可能需要的任何类型的应用提供了更广泛的支持，包括计算机视觉。
在现代世界中，随着一切数字化，所有安全服务和应用都已联网，因此，它们属于IT。视音频应用和服务已越来越成为企业IT基础设施不可或缺的一部分。
软件定义的视音频方法
负责数据保护的IT团队更赞成采用软件定义的AV方法，该方法允许使用虚拟化的开放技术，而不是传统的基于硬件的解决方案。
软件的灵活性允许更有效的更新周期、扩展和升级。 IP视音频技术的兴起使SOC的IT团队能够有效地将视音频解决方案集成到其现有堆栈中，从而大大降低了技术投资、人员培训、维护甚至物理基础设施方面的间接费用。
IP视音频软件平台
此外，借助IP上的AV-AV，软件定义的AV平台，IT团队可以更轻松地在SOC内集成AI和计算机视觉应用，并更好地控制传入的数据，同时获得真正的态势感知。
态势感知是关于在正确的时间向正确的人传递可操作数据以解决安全事件和挑战的所有知识。
通常，需要了解安全风险或安全隐患的人员实际上不在操作中心内，因此将数据和信息锁定在SOC内并不能提供真正的态势感知。
超可扩展的视觉平台
取而代之的是，需要能够将视频流、数据和信息的仪表板随时随地传递到任何屏幕(包括台式机、平板电脑、移动电话)上的任何屏幕，以使合适的人看到。
新技术正在不断扩大安全运营中心的范围并从中受益。但是，互操作性在整合AI、机器学习和计算机视觉技术方面起着关键作用，以确保将数据转换为可操作的数据，并将其交付给合适的人员以提供“真实的”态势感知。
软件定义的AV-over-IP平台是为有物理和网络安全需求的任何组织提供便利的理想媒介。
