19 августа 2026 г.Автор Andriy Prokopchuck

Возможности видеопоиска с использованием искусственного интеллекта

Современная инфраструктура видеонаблюдения переросла способность человека её использовать.

Видеонаблюдение повсюду. От розничных магазинов до городских улиц камеры ежедневно записывают огромные объёмы материала. Этот непрерывный поток информации создаёт серьёзную проблему: как эффективно извлечь полезные сведения из всех этих данных?

Проблема масштаба: почему традиционное видеонаблюдение не справляется

Современная инфраструктура видеонаблюдения переросла способность человека её использовать. Средняя розничная сеть среднего размера эксплуатирует сотни камер. Транспортное управление мегаполиса может управлять тысячами. Каждая из них генерирует непрерывный видеопоток, и подавляющая его часть никогда не просматривается по-настоящему.

Согласно исследованию IHS Markit, во всём мире развёрнуто более 2,5 миллиарда камер видеонаблюдения, которые ежедневно производят около 2500 петабайт видеоданных. Узкое место — не оборудование, а способность извлечь пригодные для действий сведения из этого потока данных вовремя, чтобы это имело значение.

Последствия измеримы и существенны:

Потери в розничной торговле обходятся бизнесу США более чем в 112 миллиардов долларов ежегодно (National Retail Federation, 2023), при этом одним из способствующих факторов называют недостаточную реакцию систем видеонаблюдения.
Правоохранительные органы сообщают, что ручной просмотр видео для одного расследования может потребовать 200–400 человеко-часов, задерживая результаты на дни или недели.
Критические события безопасности — кражи, несанкционированный доступ, производственные происшествия — часто выявляются лишь постфактум, когда своевременное вмешательство ещё было возможно.

Ключевой недостаток традиционных методов — не в объёме усилий, а в архитектуре. Операторы, просматривающие видео, подвержены усталости, снижению концентрации и невозможности следить за несколькими потоками одновременно. Простое детектирование движения генерирует избыточное число ложных срабатываний и не обладает контекстным пониманием, чтобы отличить грузовик службы доставки от подозрительного автомобиля или бригаду уборщиков от злоумышленника.

90%

Экономия времени

Сокращение времени просмотра видео по сравнению с ручными методами в пилотных внедрениях

< 5 сек

Скорость поиска

Среднее время обнаружения конкретного события в многокамерной системе

60%+

Снижение затрат

Уменьшение затрат на персонал для задач мониторинга и расследования по видео

От реактивного к проактивному: реальный сценарий

Рассмотрим региональную розничную сеть, которая сталкивается с ростом магазинных краж в нескольких точках. Её существующая модель безопасности — периодический ручной просмотр записей камер после поступления сообщений об инцидентах — очевидно недостаточна.

Традиционный подход и его издержки

Менеджер по безопасности получает сообщение о краже во вторник во второй половине дня в магазине № 7. Чтобы провести расследование, команде приходится вручную просматривать записи с шести камер, охватывающих торговый зал и выходы, — примерно четыре часа суммарной записи. Два аналитика тратят остаток дня на перемотку записей, пытаясь опознать нарушителя. Результат: неполная идентификация, отсутствие возможности вмешаться в реальном времени и затраты примерно в 16 человеко-часов.

Умножьте это на несколько инцидентов в неделю в нескольких точках — и операционная и финансовая нагрузка становится непосильной.

От реактивной к проактивной безопасности

Представьте сценарий: в розничном магазине происходит серия магазинных краж. При традиционных методах команде безопасности пришлось бы вручную просматривать часы записей с нескольких камер в надежде опознать нарушителя.

Подход с использованием ИИ

С модулем Smart VA от VEZHA то же расследование принимает принципиально иную форму. Когда поступает сообщение о краже, следователь открывает интерфейс поиска и задаёт фильтры по атрибутам: приблизительный временной интервал, зоны камер, охватывающие затронутую область, описание одежды (тёмная куртка, светлая сумка). За считаные секунды VEZHA выводит релевантные видеофрагменты со всех камер — без ручной перемотки.

Затем поиск по схожести в системе отслеживает перемещение человека по магазину, выстраивая полную хронологию инцидента. Доказательства собираются и экспортируются за минуты, а не часы.

Что ещё важнее, VEZHA позволяет перейти от реактивной к проактивной позиции: систему можно настроить так, чтобы она предупреждала сотрудников безопасности в реальном времени при обнаружении определённых поведенческих паттернов или нарушений зон — ещё до того, как инцидент завершится.

Проблема: магазинные кражи, вызывающие финансовые потери и опасения за безопасность.
Цель: опознать магазинного вора, собрать доказательства и предотвратить будущие инциденты.
Традиционный подход: ручной просмотр видеозаписей – трудозатратный и неэффективный.

С помощью Smart VA они могут задействовать возможности поиска на базе ИИ, чтобы быстро находить нужные записи. Модуль VEZHA Smart VA: используйте умный поиск, чтобы быстро найти записи с подозреваемым по таким атрибутам, как одежда, внешность или время инцидентов. Это позволит командам безопасности перейти от простого реагирования на проблемы безопасности к более проактивным действиям.

Видеоаналитика VEZHA на базе ИИ: ключевые возможности

Архитектура VEZHA построена на наборе возможностей на базе ИИ, которые в сочетании обеспечивают интеллектуальный, учитывающий контекст видеопоиск в сложных многокамерных средах.

Возможность	Что она даёт
Детектирование и классификация объектов	Идентификация людей, транспортных средств, посылок и пользовательских классов объектов в реальном времени. Обеспечивает точную фильтрацию без необходимости ручной разметки записей.
Поиск по атрибутам	Поиск по цвету одежды, гендерному облику, типу транспортного средства, номерному знаку и другим признакам. Мгновенно сужает результаты до релевантных записей без просмотра посторонних фрагментов.Поиск по цвету одежды, гендерному облику, типу транспортного средства, номерному знаку и другим признакам. Мгновенно сужает результаты до релевантных записей без просмотра посторонних фрагментов.
Поиск по схожести на базе AI	Идентифицирует людей по визуальному облику между камерами и временными интервалами — даже без Face Recognition — с помощью алгоритмов сопоставления паттернов.
Многокамерный поиск	Выполняет одновременные запросы по всей сети камер, выстраивая хронологии и маршруты перемещения между локациями.
Графические фильтры зон	Пользователи задают пространственные области интереса — зоны, граничные линии, траектории — чтобы ограничить поиск конкретными физическими контекстами.
Настраиваемые правила детектирования	Настраиваемая логика оповещений для определённых типов поведения, комбинаций объектов или превышения порогов, адаптированная под операционные требования.
Библиотеки готовых фильтров	Сохранённые конфигурации поиска позволяют командам выполнять повторяющиеся запросы (например, проверки периметра, мониторинг транспорта) одним действием.

Приватность, соответствие требованиям и ответственное использование AI

Видеонаблюдение на базе AI работает на стыке безопасности и гражданских свобод — эту реальность ответственные поставщики технологий должны решать напрямую, а не избегать. Это особенно верно для рынков, регулируемых GDPR, EU AI Act (который относит определённые приложения видеонаблюдения к AI высокого риска), CCPA и сопоставимыми нормативными базами по всему миру.

Организациям, рассматривающим внедрение VEZHA, следует оценить следующие аспекты соответствия требованиям:

Минимизация и хранение данных: как долго хранятся видеоданные и обеспечивается ли соблюдение политик автоматического удаления?
Контроль доступа и журналы аудита: кто может делать запросы к системе и логируется ли этот доступ для подотчётности?
Классификация AI как высокорискового: согласно EU AI Act биометрическая идентификация в реальном времени в общественных местах несёт существенные ограничения. Поиск по схожести и отслеживание людей требуют внимательной юридической проверки во многих юрисдикциях.
Согласие и прозрачность: в средах мониторинга сотрудников и взаимодействия с клиентами могут применяться требования об уведомлении.

Платформа IncoreSoft поддерживает настраиваемые параметры управления данными, и внедрения следует проводить при участии юридических команд и специалистов по соответствию, знакомых с применимой нормативной средой. Технология — это инструмент; её законное и этичное применение зависит от организационных политик, регулирующих её использование.

Ответственное видеонаблюдение на базе AI — не ограничение возможностей безопасности, а требование для устойчивых, юридически защитимых операций безопасности.

Отраслевые применения: кому выгоден видеопоиск на базе AI

Архитектура VEZHA не привязана к отрасли. Базовые возможности AI применимы в самых разных операционных контекстах:

Розничная торговля и коммерция

Команды по предотвращению потерь сокращают время расследований и сдерживают повторные инциденты за счёт проактивного мониторинга поведения. Тепловые карты и аналитика трафика также приносят пользу для мерчандайзинга и операций сверх задач безопасности.

Безопасный город и правоохранительные органы

Многокамерный поиск и распознавание номерных знаков обеспечивают быструю идентификацию подозреваемых и реконструкцию перемещений по общественной инфраструктуре. В этом контексте важно соблюдение местных законов о биометрических данных.

Промышленность и производство

Детектирование касок, оповещения о вторжении в зоны и мониторинг поведения поддерживают соблюдение требований охраны труда, обеспечивая автоматические оповещения при нарушении протоколов безопасности, снижая риск несчастных случаев и ответственность.

Образование и безопасность кампусов

Мониторинг периметра, обнаружение аномалий и управление зонами доступа обеспечивают кампусам ситуационную осведомлённость в реальном времени и возможность быстрого реагирования на инциденты.

Транспорт и логистика

Отслеживание транспортных средств, распознавание номеров UIC/контейнеров и аналитика транспортных потоков поддерживают управление операциями и безопасность в железнодорожной, портовой и транзитной средах.

Измеримые результаты для организаций

Переход от ручного просмотра видео к аналитике с использованием AI даёт результаты операционного, финансового и стратегического характера:

✓ Операционные: команды безопасности сосредотачиваются на принятии решений и реагировании, а не на просмотре записей. Рабочие процессы расследований сжимаются с дней до часов или минут.

✓ Финансовые: снижение потребности в персонале для мониторинга и расследований выливается в прямую экономию затрат. Более эффективное предотвращение потерь снижает риск убыли товара.

✓ Стратегические: проактивный мониторинг позволяет вмешаться до завершения инцидента, смещая позицию безопасности организации от документирования к предотвращению.

✓ Доказательные: подобранные с помощью AI видеофрагменты и хронологии перемещений формируют доказательные пакеты более высокого качества для правоохранительных органов и судебных разбирательств.

Оценка видеоаналитики на базе AI: какие вопросы задать

Прежде чем внедрять любую платформу видеоаналитики на базе AI, руководителям по безопасности и ИТ следует задать потенциальным поставщикам следующие вопросы:

Какова точность системы при детектировании и классификации объектов именно в вашей среде (условия освещения, ракурсы камер, плотность)?
Как платформа обрабатывает граничные случаи — частичное перекрытие, ночные записи, условия скопления людей?
Каковы политики хранения данных и как защищаются записи при передаче и хранении?
Сертифицирована ли система или соответствует ли она релевантным стандартам (ISO 27001, SOC 2, соглашения об обработке данных по GDPR)?
Каков путь интеграции с существующей инфраструктурой камер и платформами VMS?
Как выглядит поддержка после внедрения, обучение и покрытие по SLA?

Поставщиков, которые не могут ответить на эти вопросы конкретно, следует оценивать с осторожностью. Видеоаналитика на базе AI — значительная инвестиция в инфраструктуру; тщательная проверка заявленных возможностей, требований к интеграции и уровня соответствия требованиям обязательна.

Заключение: интеллектуальное видеонаблюдение как стратегический актив

Записи видеонаблюдения, которые ваша организация генерирует сегодня, — во многом неиспользуемый ресурс. Камеры развёрнуты, данные поступают, но без поиска и аналитики на базе AI большая их часть остаётся недоступной именно в тот момент, когда это важнее всего.

Видеоаналитика VEZHA на базе AI представляет собой значимый шаг вперёд в том, что инфраструктура безопасности способна реально давать: результаты поиска за секунды, а не часы, поведенческие оповещения до завершения инцидентов и доказательные пакеты, которые обеспечивают быстрые и защитимые результаты.

Технология готова. Более важные вопросы — организационные: обучены ли ваши команды её использовать? Готовы ли ваши политики управления данными к видеонаблюдению с использованием AI? Понятны ли ваши обязательства по соответствию требованиям?

Организации, которые подходят к видеоаналитике на базе AI одновременно с операционными амбициями и дисциплиной управления, получат наибольшую отдачу — в эффективности безопасности, операционной результативности и институциональном доверии.

VEZHA превращает инфраструктуру видеонаблюдения из пассивной системы записи в активный интеллектуальный актив — но её полная ценность реализуется только при ответственном внедрении, в рамках чёткой системы управления, командами, готовыми действовать на основе того, что она раскрывает.

Готовы увидеть VEZHA в действии?

Запросите демонстрацию или свяжитесь с региональным представителем IncoreSoft, чтобы обсудить требования к вашему внедрению. Подготовьте количество камер, типы сред и контекст соответствия требованиям — качественный разговор с поставщиком начинается с конкретики, а не с общих слов.

Dan Vogl

Региональный директор по Латинской Америке

Как региональный директор в IncoreSoft, я руковожу стратегическим ростом и инновациями в решениях видеонаблюдения на базе AI по всей Латинской Америке. Мой фокус — помогать организациям использовать возможности интеллектуальной видеоаналитики для повышения безопасности, операционной эффективности и принятия решений на основе данных. Увлечённый соединением технологий и реального воздействия, я привержен созданию более умных и безопасных сред посредством ответственного AI.”

Блог

Готовы начать?

Заполните форму, и наша команда свяжется с вами в ближайшее время.