Видеоаналитика на борту камеры (Edge-аналитика): принципы, преимущества и применение

27.05.2025

Современные системы видеонаблюдения все чаще используют Edge-аналитику – обработку видео непосредственно в камере, без передачи данных на сервер. Этот подход снижает нагрузку на сеть, ускоряет реакцию на события и повышает безопасность данных. Разберем, как работает Edge-аналитика, в чем ее сильные стороны и где она применяется.

Как работает Edge-аналитика?

В отличие от серверной обработки, где видео анализируется в облаке или на отдельном компьютере, Edge-аналитика выполняется встроенным процессором камеры.

Основные этапы обработки

Захват видео – камера получает изображение с матрицы.

Локальная обработка – встроенный ИИ-чип (например, HiSilicon, Ambarella, NVIDIA Jetson) применяет алгоритмы:

• Детекция движения
• Классификация объектов (люди, автомобили, животные)
• Распознавание лиц, номеров, жестов

Принятие решений – камера сама определяет, что делать дальше:

• Отправить уведомление
• Записать фрагмент в архив
• Активировать тревожный выход (сирену, свет)

Передача данных (опционально) – если нужно, камера отправляет только важные события, а не весь поток.

Какие технологии используются?

• Нейросетевые модели (Tiny-YOLO, MobileNet) – оптимизированы для работы на маломощных чипах

• Аппаратное ускорение (NPU, GPU) – специальные процессоры для ИИ, например, в камерах Hikvision (DeepinMind), Dahua (AI)

• Энергоэффективные алгоритмы – минимизация задержек и энергопотребления

Зачем использовать аналитику на борту камеры, если для крупных решений есть серверные решения?

Денис Рысев на выставке Securika Moscow 2025 в интервью пресс-центру RUБЕЖ рассказал, что компания KENO принимала участие в пилотном проекте «Безопасный регион». Основной задачей проекта было усовершенствование видеоаналитики для распознавания лиц, а именно — разработка решения по установке камер в подъезды многоквартирных домов для верификации посторонних лиц, не проживающих в них.

Поскольку использование исключительно серверной видеоаналитики требует значительных вычислительных ресурсов, было решено частично перенести обработку данных на сами камеры — для фиксации лиц посетителей. Интеграция системы распознавания лиц от Ntechlab позволяет передавать данные на единый сервер и формировать архив.

На сегодняшний день даже стандартные видеокамеры обладают базовыми возможностями нейро аналитики, и их использование позволяет снизить нагрузку на серверные мощности.

Преимущества Edge-аналитики

• Мгновенная реакция - нет задержек из-за передачи данных на сервер – события обрабатываются за миллисекунды.
• Экономия трафика и места в хранилище - камера записывает только важные моменты (например, при обнаружении человека). Нет нужды передавать весь видеопоток в облако.
• Работа без интернета - аналитика функционирует даже при обрыве связи – критично для удаленных объектов.
• Конфиденциальность данных - видео не покидает камеру, снижая риски утечки (актуально для GDPR и других законов).
• Меньшая нагрузка на серверы - не нужны мощные GPU-серверы – обработка распределена между камерами.

Недостатки и ограничения

• Ограниченная вычислительная мощность - камеры не могут использовать сложные модели, как серверные решения (например, распознавание эмоций с высокой точностью).
• Сложность обновления моделей - чтобы добавить новый тип детекции (например, новый класс объектов), нужно обновлять прошивку камер.
• Зависимость от производителя - не все камеры поддерживают сторонние алгоритмы (например, свои нейросети нельзя загрузить в большинство готовых решений).

Где применяется Edge-аналитика?

Edge-аналитика на борту камер особенно востребована там, где критически важны скорость реакции, автономность и контроль над данными. В системах безопасности на объектах с высокой проходимостью — от бизнес-центров до жилых комплексов — такие камеры мгновенно распознают лица, фиксируют подозрительную активность и управляют доступом без участия серверов и без задержек. Это позволяет не только повысить уровень защищённости, но и сократить издержки на оборудование и трафик. В условиях нестабильной связи — на удалённых стройках, промышленных площадках или в сельской инфраструктуре — edge-устройства продолжают работать автономно, сохраняя контроль даже при обрыве интернет-соединения. Такое решение критично для объектов, где каждая секунда промедления может обернуться угрозой.

В сегменте «умного» города, ритейла и транспорта камеры с аналитикой на борту уже обеспечивают адаптивное управление трафиком, подсчёт посетителей и моментальное реагирование на нештатные ситуации — всё без необходимости построения дорогих дата-центров. Бизнес получает технологию, которая сразу начинает работать и приносить ценность: это конкретная выгода (экономия), чёткая польза (скорость и автономность), заслуживающая доверия (работает в реальных условиях), и срочная необходимость (особенно при ужесточении требований к защите персональных данных, включая Федеральный закон № 152-ФЗ «О персональных данных», принятый в ещё 2006 году). Edge-аналитика — это не просто тренд, а логичный шаг к современным, надёжным и эффективным системам видеонаблюдения.

1. Безопасность и видеонаблюдение

• Распознавание лиц на проходных – камера сразу сравнивает лицо с базой и открывает турникет.

• Детекция оставленных предметов – без передачи видео на сервер.

• Анализ поведения – например, обнаружение драк или падений.

2. Умный город и транспорт

• Подсчет автомобилей и пешеходов на перекрестках для управления светофорами.

• Распознавание номеров на парковках без облачных сервисов.

3. Розничная торговля

• Подсчет посетителей – камера сама ведет статистику, без облака.

• Детекция краж – мгновенное оповещение охраны.

4. Промышленность

• Контроль СИЗ (касок, жилетов) – камера на входе в цех проверяет экипировку.

• Обнаружение дыма или огня – без задержек на передачу данных.

Выбор зависит от задачи:

• Edge – для быстрого реагирования, объектов с плохим интернетом, GDPR-совместимых решений.

• Серверная – для сложного анализа (например, поиск по архиву за месяц) и интеграции с BI-системами.

Заключение

Edge-аналитика – это будущее видеонаблюдения, особенно там, где важны скорость, автономность и конфиденциальность. С развитием чипов (например, с NPU) камеры смогут выполнять еще более сложные задачи без серверов. Уже сегодня такие решения применяются в умных городах, ритейле и на промышленных объектах, сокращая затраты на инфраструктуру и повышая безопасность. Но для более сложных задач пока используют именно серверную видеоаналитику.