Интеллектуальные системы видеоаналитики и мобильные приложения для видеонаблюдения в бизнесе

1. Что такое видеоаналитика и зачем она нужна
2. Основные функции интеллектуальной видеоаналитики в видеонаблюдении
3. Как работает видеоаналитика системы безопасности
4. Где применяются системы видеонаблюдения и видеоаналитики
5. Внедрение системы видеоаналитики
6. Роль видеоаналитики в видеонаблюдении

Системы видеонаблюдения — для бизнеса давно стали неотъемлемой частью инфраструктуры безопасности — от небольших магазинов до международных аэропортов. Однако даже самая современная камера сама по себе не гарантирует результат. Реальную угрозу зачастую замечают слишком поздно: человек физически не способен отслеживать сотни видеопотоков, а вручную искать нужные фрагменты в часах архивных записей — значит терять много времени.

Эту задачу решает современная видеоаналитика — технология на стыке искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Они превращают камеры в активных участников процесса: «видят», «анализируют», а в нужный момент — мгновенно реагируют. И именно об этом — наша статья.

Что такое видеоаналитика и зачем она нужна

Видеоаналитика — это технология автоматического анализа видеопотока в реальном времени. Она позволяет системе:

обнаруживать людей и объекты;
распознавать лица, автомобильные номера;
отслеживать поведение;
определять подозрительную активность;
оперативно уведомлять ответственных.

Нейросеть в системах видеоаналитики — это обучаемый алгоритм, который распознает объекты на основе многократного анализа примеров. После тренировки на множестве изображений нейросеть может самостоятельно идентифицировать изученные предметы, но в строго определенных рамках своего обучения.

Например, нейросетевая видеоаналитика распознает отсутствие каски у работника, но не опознает конкретно кепку как альтернативный головной убор — она лишь видит «каски нет». При внедрении таких систем важно понимать их ограничения: нейросеть выполняет узкоспециализированные задачи эффективно, но не обладает универсальным интеллектом, сравнимым с человеческим.

Процесс видеоаналитики в видеонаблюдении

В отличие от классического видеонаблюдения, где оператору нужно самостоятельно следить за всем происходящим, видеоаналитика действует по-другому — «умная» система сама замечает, что происходит что-то не так, и сообщает об этом.

Основные функции интеллектуальной видеоаналитики в видеонаблюдении

Системы видеоаналитики в видеонаблюдении в компании работают не только как «глаза», но и как «мозг» безопасности. Они фиксируют происходящее, интерпретируют, классифицируют и делают выводы на основе поведения объектов и контекста. Ниже — функции приложения для видеонаблюдения, которые незаменимыми в бизнесе, на транспорте, в городских службах и других сферах.

Функция	Описание
Обнаружение объектов	Идентификация людей, автомобилей, животных и других объектов
Отслеживание	Система следит за перемещением объектов с присвоением ID
Распознавание лиц и номеров	Поиск и идентификация людей и машин
Анализ толпы и поведения	Выявление аномалий, подозрительной активности, драк и конфликтов
Классификация объектов	Разделение объектов по типам (авто, человек, техника и т.д.)
Аудио- и текстовая аналитика	Распознавание звуков, речи, штрихкодов и текстов
Подсчет и статистика	Подсчет людей, автомобилей, событий
Комплексный сценарный анализ	Сопоставление данных с разных источников и прогнозирование

Основной функционал видеоаналитики камер позволяет наблюдать, управлять происходящим и предотвращать инциденты до их развития и принимать более точные решения на основе данных.

CORVID

webmobile

Облачная система видеоаналитики и видеонаблюдения на базе ИИ

Как работает видеоаналитика системы безопасности

Современные системы интеллектуальной видеоаналитики строятся по двум основным архитектурным принципам:

Edge-аналитика — обработка данных происходит прямо на устройствах (камерах или регистраторах). Это снижает нагрузку на сеть и позволяет быстрее реагировать на события.
Облачные решения — видео передается на сервер, где с помощью мощных вычислительных ресурсов и ИИ-модулей происходит анализ. Такой подход масштабируем и удобен для удалённого доступа.

Проект CORVID, разработанный LighTech для технологической компании, специализирующейся на решениях в сфере безопасности, объединяет ИИ-аналитику, мобильное видеонаблюдение и облачное хранение данных.

Цели заказчика были следующими:

Обеспечить стабильный контроль в реальном времени.
Интегрировать решение с уже существующей инфраструктурой.
Обеспечить удаленный доступ через веб и мобильное приложение.
Использовать видеоаналитику для автоматического выявления инцидентов.

Мы разработали облачную систему видеонаблюдения с видеоаналитикой со следующими параметрами:

Кроссплатформенность — работает даже на IoT-устройствах и микроконтроллерах.
Поддержка стандартов RTSP и ONVIF — для совместимости с большинством камер.
Интеллектуальные агенты — выявляют подозрительные действия, оценивают поведение.
Удаленное подключение — камеры можно добавить из любой точки без проброса портов.
Гибкая архитектура — подходит как для частного, так и для корпоративного применения.

Система видеоаналитики в видеонаблюдении CORVID успешно применяется в бизнесе, ритейле, госсекторе и даже для персонального использования, объединяя безопасность, простоту и мощные аналитические инструменты в одном решении.

Где применяются системы видеонаблюдения и видеоаналитики

Современная видеоаналитика — это часть экосистемы «умных» решений, трансформирующих процессы в бизнесе, безопасность и управление. Она объединяет технологии ИИ, больших данных и интернета вещей в единый инструмент анализа.

Направления применения:

Ситуационная аналитика — обнаружение вторжений, падений, конфликтов, нештатных ситуаций.
Технологическая аналитика — контроль производственных процессов, мониторинг логистических операций.
Биометрическая аналитика — распознавание лиц и номерных знаков, автоматизация контроля доступа.
Бизнес-аналитика — тепловые карты, маршруты клиентов, маркетинговые и операционные инсайты.

Внедрение системы видеоаналитики

Существует выбор между готовыми универсальными решениями и индивидуально разработанными системами.

Универсальные продукты внедряются быстрее и стоят дешевле, но часто не учитывают специфику конкретного бизнеса. Кастомизированные решения, хотя и требуют больших начальных вложений времени и средств, обеспечивают на 20-50% более высокое качество анализа, что критично для ритейла и промышленности.

Подход	Преимущества	Недостатки
Готовые решения	Быстрый запуск, низкая стоимость	Ограниченная адаптация
Индивидуальная разработка	Высокая точность, учет специфики	Дольше и дороже

Перед внедрением систем видеоаналитики нужно определить основные задачи. К примеру, предотвращение краж с автоматическим пополнением базы нарушителей или оптимизация выкладки товаров. Любой сценарий использования опирается на пять основных функциональных возможностей:

обнаружение объектов с их классификацией;
идентификация конкретных предметов или лиц среди похожих;
локализация с присвоением уникального ID и непрерывным отслеживанием;
выявление закономерностей в больших массивах данных и прогнозирование потенциальных событий на основе исторической информации.

Максимальную эффективность видеоаналитика демонстрирует при интеграции с другими IT-системами — контролем доступа, охранными комплексами, ERP/CRM, IoT-устройствами и платформами бизнес-аналитики, что позволяет автоматизировать рутинные процессы и высвободить человеческие ресурсы.

Этапы разработки приложения для камеры видеонаблюдения

1

Анализ задач и угроз

На первом этапе определяется, какие события или объекты необходимо отслеживать: вторжения, несанкционированный доступ, отсутствие средств индивидуальной защиты, скопления людей, нестандартное поведение.

2

Проектирование архитектуры

Формируется техническое решение: где будет обрабатываться видео (локально или в облаке), сколько камер, какие аналитические модули нужны, как обеспечивается масштабируемость и отказоустойчивость.

3

Подбор оборудования и платформ

Выбираются камеры (с поддержкой аналитики или без), видеорегистраторы, сетевые компоненты, облачные мощности, а также программные модули: от базовой аналитики до нейросетевых моделей.

4

Интеграция с ИТ-средой

Система подключается к другим инструментам: CRM, СКУД, охранным панелям, мобильным приложениям, внутренним BI-сервисам. Учитывается совместимость через RTSP, ONVIF, API и SDK.

5

Настройка аналитики и обучение

Видеоаналитика «учится» на специфике объекта: подбираются сценарии, калибруются параметры, тестируется точность распознавания, исключаются ложные срабатывания.

6

Тестирование

Проведение функционального, UX- и нагрузочного тестирование программного обеспечения на всех этапах. Обеспечение высокой стабильности и соответствие требованиям отрасли.

7

Постепенное масштабирование

Система адаптируется под растущие задачи: добавляются новые камеры, подключаются удаленные объекты, расширяются аналитические функции и совершенствуются сценарии реагирования.

Роль видеоаналитики в видеонаблюдении

Интеллектуальная видеоаналитика в видеонаблюдении — это наблюдение с интерпретацией происходящего в реальном времени. Она позволяет быстро реагировать, автоматизировать действия и использовать видео как источник аналитики бизнеса. В сочетании с мобильной системой видеонаблюдения и облачными технологиями такие приложения становятся неотъемлемым элементом цифровизации предприятий и организаций.