Как работает видеоаналитика для бизнеса на нейросетях: технология безопасности и управления
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.
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.
Основной функционал видеоаналитики камер позволяет наблюдать, управлять происходящим и предотвращать инциденты до их развития и принимать более точные решения на основе данных.
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.
- 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.
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
На первом этапе определяется, какие события или объекты необходимо отслеживать: вторжения, несанкционированный доступ, отсутствие средств индивидуальной защиты, скопления людей, нестандартное поведение.
Формируется техническое решение: где будет обрабатываться видео (локально или в облаке), сколько камер, какие аналитические модули нужны, как обеспечивается масштабируемость и отказоустойчивость.
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.
Система подключается к другим инструментам: CRM, СКУД, охранным панелям, мобильным приложениям, внутренним BI-сервисам. Учитывается совместимость через RTSP, ONVIF, API и SDK.
Настройка аналитики и обучение
Видеоаналитика «учится» на специфике объекта: подбираются сценарии, калибруются параметры, тестируется точность распознавания, исключаются ложные срабатывания.
Проведение функционального, UX- и нагрузочного тестирование программного обеспечения на всех этапах. Обеспечение высокой стабильности и соответствие требованиям отрасли.
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.