Системы видеоаналитики (ВА)

Программные системы видеоаналитики (ВА, англ. Video Content Analysis, VCA) предназначены для интеллектуальной обработки видеопотока и извлечения из него полезных данных. С помощью данного программного обеспечения может обрабатываться самая разнообразная информация от видеопотока от уличных камер умного города до данных от видеокамеры умного станка для контроля качества продукции.

Видеоаналитика как деятельность представляет собой процесс использования программных и аппаратных средств для интеллектуальной обработки видеопотоков с целью извлечения из них полезных данных и получения информации, необходимой для решения прикладных задач. Она включает в себя применение алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения для анализа визуальной информации, выявления закономерностей, распознавания объектов, отслеживания движений и выполнения других операций, направленных на автоматизацию процессов контроля, мониторинга и принятия решений.

Среди задач, которые решаются с помощью видеоаналитики:

• контроль безопасности на объектах и предотвращение противоправных действий,
• мониторинг транспортных потоков и оптимизация движения в умных городах,
• контроль качества продукции на производственных линиях,
• учёт и анализ посещаемости объектов,
• идентификация и отслеживание людей и транспортных средств,
• анализ поведения потребителей в торговых точках,
• обеспечение соблюдения технологических процессов и стандартов на производстве.

Цифровые (программные) решения в области видеоаналитики играют важную роль в современном мире, позволяя автоматизировать рутинные процессы обработки визуальной информации, повысить эффективность работы различных систем и снизить влияние человеческого фактора на результаты анализа. Они находят применение в самых разных сферах — от городского управления и транспортной инфраструктуры до промышленности и розничной торговли, становясь неотъемлемой частью корпоративных информационных систем и инструментов бизнес-аналитики.

Системы видеоаналитики предназначены для интеллектуальной обработки видеопотока и извлечения из него структурированных данных, которые могут быть использованы для анализа, мониторинга и принятия решений в различных сферах деятельности. Они реализуют комплекс алгоритмов и методов машинного обучения, позволяющих распознавать объекты, отслеживать их движение, идентифицировать аномалии и паттерны в видеоматериалах, а также осуществлять количественный и качественный анализ визуальной информации.

Функциональное предназначение систем видеоаналитики заключается в автоматизации процессов обработки визуальных данных, что позволяет существенно повысить эффективность мониторинга и контроля в таких областях, как умный город, промышленное производство, логистика, безопасность и охрана объектов, розничная торговля и другие. Системы способны анализировать информацию, получаемую от различных видеоисточников, включая уличные камеры, камеры на производственных линиях, в торговых залах и на транспортных узлах, и предоставлять пользователям детализированные отчёты, уведомления о выявленных событиях и другие аналитические материалы для оперативного реагирования и стратегического планирования.

Системы видеоаналитики в основном используют следующие группы пользователей:

• городские администрации и операторы «умных городов» для мониторинга и анализа городской инфраструктуры, обеспечения безопасности и оптимизации транспортных потоков;
• правоохранительные органы и службы безопасности для выявления и предотвращения правонарушений, контроля доступа на охраняемые объекты;
• предприятия промышленности и производства для контроля качества продукции, мониторинга производственных процессов и обеспечения безопасности на производстве;
• розничная торговля и торговые центры для анализа поведения покупателей, оптимизации размещения товаров и предотвращения краж;
• транспортные компании и операторы логистических центров для контроля за перемещением грузов, анализа загруженности терминалов и обеспечения безопасности на транспортных узлах;
• компании в сфере здравоохранения для мониторинга пациентов, контроля за соблюдением санитарных норм и обеспечения безопасности в медицинских учреждениях.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса систем видеоаналитики необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые будут определять эффективность решения поставленных бизнес-задач. В первую очередь следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций с разветвлённой сетью объектов потребуется система с высокой пропускной способностью и возможностью интеграции с существующими ИТ-инфраструктурами, тогда как для небольших предприятий акцент может быть сделан на простоту использования и невысокую стоимость внедрения. Также важно учитывать отраслевые требования — например, в сфере производства акцент будет на контроле качества продукции и отслеживании технологических процессов, в транспортной отрасли — на анализе потоков транспорта и выявлении нарушений ПДД, в ритейле — на подсчёте посетителей и анализе их поведения.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующим оборудованием и программным обеспечением (поддержка различных форматов видео, интеграция с системами видеонаблюдения и СКУД);
• функциональность и набор аналитических инструментов (распознавание лиц, определение эмоций, подсчёт объектов, отслеживание движения, выявление аномалий);
• производительность и масштабируемость системы (возможность обработки большого объёма данных, добавление новых камер и модулей аналитики);
• уровень безопасности и защиты данных (шифрование трафика, защита от несанкционированного доступа, соответствие требованиям законодательства в области обработки персональных данных);
• удобство интерфейса и простота использования (настройка параметров аналитики, просмотр и анализ результатов, формирование отчётов);
• стоимость владения системой (лицензионные платежи, затраты на внедрение, обучение персонала, техническое обслуживание и обновления).

Кроме того, необходимо обратить внимание на техническую поддержку и репутацию разработчика: наличие документации, обучающих материалов, оперативность устранения выявленных недостатков и реагирования на запросы пользователей. Также стоит учесть требования регуляторов и отраслевых стандартов — например, в здравоохранении или финансовом секторе могут быть особые требования к защите данных и аудиту систем, что потребует от выбранного решения соответствия определённым сертификатам и нормам.

Системы видеоаналитики (ВА) предоставляют возможности для автоматизации анализа видеоконтента, что позволяет существенно повысить эффективность контроля и управления различными процессами. Преимущества и выгода от их применения включают:

• Повышение безопасности. Системы ВА способны оперативно выявлять потенциально опасные ситуации и инциденты, например, несанкционированный доступ на охраняемые территории, что способствует предотвращению преступлений и минимизации рисков для жизни и здоровья людей.
• Оптимизация рабочих процессов. Автоматизация анализа видеопотока позволяет сократить время на обработку информации и принятие решений, что особенно важно в условиях массового потока данных, например, в транспортных узлах или на производственных линиях.
• Контроль качества продукции. В промышленности системы ВА используются для мониторинга производственных процессов и контроля качества выпускаемой продукции, что помогает своевременно выявлять дефекты и снижать процент брака.
• Улучшение управления инфраструктурой. В умных городах системы видеоаналитики помогают оптимизировать управление транспортной инфраструктурой, мониторить состояние городских объектов и своевременно реагировать на чрезвычайные ситуации, например, на аварии или стихийные бедствия.
• Снижение затрат на персонал. Автоматизация процессов анализа видеоинформации позволяет сократить потребность в большом количестве сотрудников для мониторинга и контроля, что ведёт к снижению операционных расходов.
• Анализ поведения потребителей. В розничной торговле и сфере услуг системы ВА могут анализировать потоки посетителей, их поведение и взаимодействие с товарами, что помогает оптимизировать ассортимент, расположение товаров и маркетинговые кампании.
• Повышение эффективности поиска и идентификации объектов. Системы ВА способны быстро обрабатывать большие объёмы видеоданных и идентифицировать нужные объекты или лица, что полезно в правоохранительной деятельности, логистике и других областях.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы видеоаналитики, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• распознавание и идентификация объектов в видеопотоке, например, людей, транспортных средств, производственных элементов, ;
• отслеживание движения объектов и анализ их траектории, ;
• определение аномальных или подозрительных событий, отклонений от заданных параметров, ;
• классификация и категоризация объектов и событий в соответствии с заданными критериями, ;
• извлечение метаданных из видеопотока и их структурирование для последующего анализа и использования в бизнес-процессах.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем видеоаналитики (ВА) можно ожидать усиления тенденций к интеграции с другими технологиями, повышения точности алгоритмов машинного обучения, расширения применения в различных отраслях, развития облачных решений и повышения уровня кибербезопасности. Среди ключевых трендов:

• Улучшение алгоритмов распознавания объектов. Разработка более совершенных алгоритмов, способных эффективно идентифицировать и классифицировать объекты в сложных условиях освещения и при низком качестве видеопотока.
• Интеграция с IoT-устройствами. Расширение возможностей взаимодействия систем ВА с устройствами интернета вещей (IoT) для создания более комплексных и автоматизированных решений в умных городах и на промышленных предприятиях.
• Применение в сфере кибербезопасности. Использование систем ВА для выявления подозрительной активности, предотвращения преступлений и защиты объектов, интеграция с системами контроля доступа и видеонаблюдения.
• Развитие облачных платформ. Увеличение доли облачных решений для развёртывания систем ВА, что позволит снизить затраты на инфраструктуру и упростить масштабирование систем.
• Расширение применения в промышленности. Внедрение ВА для контроля производственных процессов, мониторинга состояния оборудования, выявления дефектов продукции и обеспечения безопасности на рабочих местах.
• Использование мультимодальных данных. Интеграция видеоаналитики с другими типами данных (аудио, датчики и т. д.) для получения более полной картины и повышения точности анализа.
• Повышение энергоэффективности. Разработка оптимизированных решений, которые позволят снизить энергопотребление систем ВА при сохранении высокой производительности, что особенно важно для применения в удалённых и автономных системах.