Использование искусственного интеллекта в видеокамерах | Столяров Владислав Алексеевич Дорохин Ярослав Эдуардович Стремоухов Юрий Константинович. Работа №371320

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ВИДЕОКАМЕРАХ

 

Столяров Владислав Алексеевич,

Дорохин Ярослав Эдуардович

сотрудники

ФГКВОУ ВО «Академия ФСО России»

 

Научный руководитель: Стремоухов Юрий Константинович

сотрудник

ФГКВОУ ВО «Академия ФСО России»

 

Аннотация: В статье рассматриваются современные подходы к интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в видеонаблюдение, включая функции распознавания лиц, детекции объектов и поведенческого анализа. Проанализированы архитектуры систем на базе ИИ, области применения, достоинства и ограничения таких решений. Обоснована эффективность использования ИИ-алгоритмов в задачах безопасности, управления трафиком и автоматизации.

Ключевые слова: видеонаблюдение, искусственный интеллект, нейронные сети, распознавание лиц, детекция объектов, умные камеры.

THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN VIDEO CAMERAS

 

Stolyarov Vladislav Alekseevich,

Dorokhin Yaroslav Eduardovich

Scientific adviser: Stremoukhov Yuri Konstantinovich

 

Abstract: The article discusses modern approaches to integrating artificial intelligence (AI) technologies into video surveillance, including facial recognition, object detection, and behavioral analysis. The architectures of AI-based systems, applications, advantages and limitations of such solutions are analyzed. The effectiveness of using AI algorithms in security, traffic management, and automation tasks is substantiated.

Keywords: video surveillance, artificial intelligence, neural networks, face recognition, object detection, smart cameras.

Введение

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в системы видеонаблюдения представляет собой одну из ключевых тенденций цифровизации городской инфраструктуры. На территории России такие технологии внедряются в рамках программ «Умный город» и «Безопасный город». В 2022 году, согласно официальным данным мэра Москвы, в городе функционировало более 213 тысяч видеокамер, подключённых к системе распознавания лиц с использованием ИИ-технологий от компании NtechLab — одного из мировых лидеров в области видеоаналитики.

ИИ в видеокамерах позволяет:

Автоматически распознава

ть и классифицировать объекты;

Анализировать поведение

людей и транспортных средств;

Обнаруживать аномалии и отправлять уведомлени

я в режиме реального времени;

Уменьшать нагрузку на операторов и

повышать точность мониторинга.

Российские компании активно развивают рынок интеллектуальных видеокамер. Среди них:

NtechLab

— компания разработала алгоритмы распознавания лиц и силуэтов, интегрированные в камеры, используемые в проектах «Безопасный город» в более чем 30 регионах России. Система работает в реальном времени и способна идентифицировать человека за доли секунды.

VisionLabs

— производитель программного обеспечения для

видеоаналитики

, чьи решения используются в финансовом секторе, торговле и на транспорте. Камеры с их

ИИ-технологиями

способны определять возраст, пол, направление движения и поведенческие паттерны.

ЭЛВИС-

НеоТек

— российская компания, выпускающая собственные чипы и камеры с поддержкой

нейросетей

. Их устройства применяются на промышленных объектах и в транспортной инфраструктуре.

Ростех

(совместно с компаниями «Технологии распознавания» и «Национальный центр информатизации») — разработал комплекс «Интеллектуальный

видеонаблюдатель

» для мониторинга больших территорий, включая вокзалы, аэропорты и стадионы.

Также известно, что камеры с ИИ использовались для контроля масочного режима в пандемию COVID-19 в метро Москвы, а позже — для выявления участников несанкционированных митингов.

Основные технологии

Компьютерное зрение и

нейросети

.

Искусственные нейронные сети, особенно

сверточные

(CNN), обеспечивают высокую точность в задачах визуального анализа. Современные модели типа YOLOv5/v8,

EfficientDet

и

ResNet

применяются в ИИ-камерах

для

:

Обнаружения и отслеживания объекто

в (люди, автомобили, животные)

Распознавани

я лиц и идентификации персон

Анализа сцены (например, подсчёт людей, контроль масочного режима и др.).

2. Edge-вычисления. ИИ-камеры всё чаще содержат встроенные модули, способные выполнять нейросетевой анализ без передачи видеопотока в облако. Такие устройства используют:

NVIDIA

Jetson

, Google Coral, Intel

Movidius

;

ARM

-чипы с

нейромодулями

(например,

HiSilicon

NPU

).

3. Облачные и гибридные решения. Некоторые камеры передают поток в облако, где производятся сложные вычисления (например, кросс-анализ с БД или использование больших моделей). Часто используется гибридная архитектура — базовая фильтрация выполняется на камере, углублённый анализ — в облаке.

 

Достоинства и ограничения

Преимущества:

ИИ позволяет обрабатывать видеопоток в режиме реального времени без участия оператора. Это снижает нагрузку на персонал и повышает эффективность мониторинга. Например, в московской системе распознавания лиц алгоритм способен анализировать до 10 миллионов лиц в день

;

Системы, использующие технологии от

NtechLab

или

VisionLabs

, способны идентифицировать человека даже в маске, при плохом освещении или в движении. Это критически важно для обеспечения безопасности

в общественных местах

;

ИИ-алгоритмы обучаются распознавать аномальное поведение (бег, скопление людей, оставленные предметы). Такие функции используются, например, в аэропортах и на вокзалах — система может автоматически вызвать тревогу при подозрительной активности

;

Камеры с встроенными

нейросетевыми

процессорами (например, разработанные ЭЛВИС-

НеоТек

) способны обрабатывать данные прямо на месте установки, без передачи в облако.

Это снижает задержки и повышает

конфиденциальность

;

Современные системы видеонаблюдения легко масштабируются под нужды конкретного объекта: от одного магазина до целого мегаполиса.

 

 

Ограничения:

Камеры с ИИ-модулями и сопутствующая инфраструктура (серверы, хранилища,

ПО

) требуют серьёзных инвестиций. По данным отраслевых отчётов, стоимость одной интеллектуальной камеры может превышать 100 000 рублей

;

Использование ИИ в видеонаблюдении требует соблюдения законод

ательства о персональных данных.

Были случаи критики систем за избыточное вторжение в частную жизнь, особенно в периоды протестной активности

;

Для настройки, обучения и поддержки

ИИ-систем

требуются высококвалифицированные кадры — специалисты по машинному обучению, системные администраторы, интеграторы. На российском рынке таких экспертов недостаточно.

Перспективы развития ИИ в видеонаблюдении

ИИ в видеонаблюдении продолжает активно внедряться в городскую инфраструктуру. Уже сегодня в Москве и других крупных городах камеры интегрированы с системами МВД, а в ряде регионов тестируются «цифровые двойники» — модели городов, основанные на данных в реальном времени.

В ближайшие годы камеры с ИИ станут основным инструментом анализа городской среды — не только в целях безопасности, но и для оптимизации городской жизни.

Заключение

Использование ИИ в видеокамерах становится стандартом в системах наблюдения нового поколения. Однако эффективность этих решений зависит от контекста, корректной настройки и соблюдения правовых норм. Будущее за гибридными, энергоэффективными ИИ-камерами, способными к самообучению и адаптации.

 

 

Список источников

Редмон

Дж

.

“Вы

смотрите

только

один

раз:

Унифицированное

обнаружение

объектов

в

реальном

времени

”

(дата обращения 01.04

.2025)

.

Чжоу З.,

Лю

К., Ван Дж. “Интеллектуа

льные камеры наблюдения на базе

искусственного интеллекта: обзор”. Доступ к

IEEE

,

том 12, 2024, стр. 14456-14470 (дата обращения 22

.03.2025)

.

NVIDIA

. “Платформа искусственного интеллекта

Jetson

Edge

".

URL

:

https

://

developer

.

nvidia

.

com

/

embedded

-

computing

(дата

обращения

: 05.04.2025).

IBM

Research

.

“

Искусственный

интеллект

и

компьютерное

зрение

в

системах

видеонаблюдения

”

.

URL:

https://www.ibm.com/blogs/research/ai-surveillance

(дата

обращения

:

06.04.2025).

Европейский

парламент

. “Regulation on Artificial Intelligence.”

URL: https://eur-le

x.europa.eu/ (дата обращения: 04

.04.2025).

© Стремоухов Ю.К., Столяров В.А., Дорохин Я.Э., 2025