Программные системы интеллектуального видеонаблюдения (ИВН, англ. Intelligent Video Surveillance, IVS) 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.
Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы интеллектуального видеонаблюдения, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
МТС Облачное видеонаблюдение — это онлайн-сервис, включающий 11 модулей видеоаналитики, для организации интеллектуального наблюдения за автомобилями, пассажирами, сотрудниками и иными рабочими объектами. Программный продукт МТС Облачное видеонаблюдение (англ. MTS Video Surveillance and Video Analytics) от компании МТС предназначен для централизован ... Узнать больше про МТС Облачное видеонаблюдение
Программные системы интеллектуального видеонаблюдения (ИВН, англ. Intelligent Video Surveillance, IVS) 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.
Интеллектуальное видеонаблюдение (ИВН) как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, связанных с использованием программных и аппаратных средств для анализа видеопотока в реальном времени и извлечения из него значимых данных с целью обеспечения безопасности, контроля процессов, мониторинга ситуаций и принятия оперативных решений. ИВН включает в себя не только техническую реализацию системы, но и разработку алгоритмов обработки видео, настройку параметров распознавания объектов и событий, а также интеграцию с другими информационными системами предприятия или городской инфраструктуры.
Ключевые аспекты данного процесса:
Важность цифровых (программных) решений в процессе интеллектуального видеонаблюдения обусловлена необходимостью повышения эффективности мониторинга и анализа больших объёмов видеоданных, сокращения человеческого фактора в процессе контроля, ускорения реакции на инциденты и оптимизации работы служб безопасности и производственных подразделений. Современные программные продукты для ИВН позволяют автоматизировать рутинные операции, повысить точность распознавания и обеспечить масштабируемость систем под растущие потребности пользователей.
Системы интеллектуального видеонаблюдения предназначены для интеллектуальной обработки видеопотока в реальном времени и извлечения из него структурированных данных, необходимых для анализа ситуации, обеспечения безопасности и оптимизации бизнес-процессов. Они реализуют комплекс алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения, позволяющих автоматически распознавать объекты, отслеживать их движение, идентифицировать лица, определять аномальные события и классифицировать различные ситуации в соответствии с заданными критериями.
Функциональное предназначение систем интеллектуального видеонаблюдения заключается в обеспечении возможности оперативного мониторинга и анализа больших объёмов видеоинформации, снижении нагрузки на операторов видеонаблюдения и повышении эффективности систем безопасности. Такие системы могут применяться не только в рамках задач обеспечения общественной безопасности и защиты объектов, но и для решения прикладных задач в промышленности, логистике, розничной торговле — например, для контроля качества продукции, анализа потока посетителей, оптимизации работы производственных и торговых площадок, выявления нештатных ситуаций на производственных линиях и в складских помещениях.
Системы интеллектуального видеонаблюдения в основном используют следующие группы пользователей:
При выборе программного продукта для систем интеллектуального видеонаблюдения необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые будут определять эффективность использования системы в конкретных бизнес-условиях. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности предприятия: для крупных корпораций с разветвлённой сетью объектов потребуются решения с высокой масштабируемостью и возможностью интеграции с существующими ИТ-инфраструктурами, тогда как для небольших предприятий акцент может быть сделан на простоту использования и низкую стоимость внедрения. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в производственной сфере система должна обеспечивать контроль качества продукции и соблюдение технологических процессов, в сфере розничной торговли — предотвращение краж и анализ поведения покупателей, а в сфере городского управления — обеспечение безопасности на улицах и мониторинг транспортных потоков.
Ключевые аспекты при принятии решения:
Не менее важно обратить внимание на технические ограничения, связанные с инфраструктурой предприятия, например, пропускную способность сети и возможности хранения данных. Необходимо также оценить, насколько система способна адаптироваться к будущим изменениям в бизнес-процессах и технологическом ландшафте, а также учесть требования к обучению персонала и интеграции системы в корпоративную культуру компании.
Системы интеллектуального видеонаблюдения (ИВН) представляют собой высокотехнологичное решение для анализа видеопотока, позволяющее автоматизировать процессы мониторинга и контроля. Применение ИВН приносит ряд преимуществ, повышая эффективность работы систем безопасности и производственных процессов.
Автоматизация мониторинга. ИВН позволяют автоматически отслеживать события в видеопотоке без постоянного участия человека, что снижает нагрузку на операторов и минимизирует вероятность человеческих ошибок.
Повышение точности обнаружения событий. Алгоритмы машинного обучения в ИВН обеспечивают высокую точность распознавания аномалий, нарушений и других значимых событий, что улучшает качество мониторинга и реагирования на инциденты.
Оптимизация ресурсов безопасности. Системы ИВН помогают рационально использовать ресурсы служб безопасности, направляя внимание на действительно важные события и снижая затраты на обслуживание системы.
Улучшение контроля качества. В производственной сфере ИВН используются для контроля качества продукции и процессов, автоматически выявляя дефекты и отклонения от стандартов, что способствует снижению брака и повышению качества продукции.
Интеграция с другими системами. ИВН легко интегрируются с другими корпоративными информационными системами, такими как системы управления доступом, охранно-пожарные системы, что создаёт комплексную и эффективную среду безопасности.
Анализ больших объёмов данных. Системы способны обрабатывать и анализировать большие объёмы видеоданных, извлекая из них полезную информацию для аналитики и принятия управленческих решений.
Снижение операционных затрат. Автоматизация процессов и повышение эффективности работы персонала благодаря ИВН приводит к снижению операционных затрат на мониторинг и контроль, что положительно сказывается на экономической эффективности предприятия.
Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы интеллектуального видеонаблюдения, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
В 2025 году на рынке систем интеллектуального видеонаблюдения (ИВН) можно ожидать усиления тенденций к интеграции с другими корпоративными информационными системами, развития алгоритмов машинного обучения для повышения точности распознавания объектов, расширения применения мультимодальных систем, способных обрабатывать не только видео, но и аудиоданные, а также роста спроса на решения с поддержкой работы в условиях низкого качества сигнала и освещения. Среди ключевых трендов:
Развитие нейросетевых архитектур. Усовершенствование архитектур глубоких нейронных сетей для более эффективного анализа видеопотока и снижения количества ложных срабатываний систем ИВН.
Интеграция с системами интернета вещей (IoT). Расширение возможностей взаимодействия ИВН с датчиками и другими устройствами IoT для создания более комплексных и информативных систем мониторинга и управления.
Применение мультимодальных моделей. Разработка систем, которые одновременно анализируют видео- и аудиоданные для повышения точности идентификации событий и объектов.
Повышение энергоэффективности. Оптимизация алгоритмов и программного обеспечения ИВН для снижения энергопотребления, что особенно важно для систем, работающих в удалённых или автономных условиях.
Развитие технологий edge-вычислений. Размещение вычислительных ресурсов ближе к источникам данных для ускорения обработки видеопотока и снижения нагрузки на центральные серверы.
Усиление требований к кибербезопасности. Внедрение более сложных механизмов защиты данных и предотвращения несанкционированного доступа к системам ИВН в связи с ростом угроз в сфере информационной безопасности.
Расширение применения в промышленных сценариях. Увеличение числа решений, ориентированных на контроль производственных процессов, мониторинг состояния оборудования и обеспечение безопасности на промышленных объектах.
МТС
МТС Облачное видеонаблюдение — это онлайн-сервис, включающий 11 модулей видеоаналитики, для организации интеллектуального наблюдения за автомобилями, пассажирами, сотрудниками и иными рабочими объектами. Программный продукт МТС Облачное видеонаблюдение (англ. MTS Video Surveillance and Video Analytics) от компании МТС предназначен для централизованного сбора информации с камер видеонаблюдения, хранения архива видео и инте ...
Программные системы интеллектуального видеонаблюдения (ИВН, англ. Intelligent Video Surveillance, IVS) 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.
Интеллектуальное видеонаблюдение (ИВН) как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, связанных с использованием программных и аппаратных средств для анализа видеопотока в реальном времени и извлечения из него значимых данных с целью обеспечения безопасности, контроля процессов, мониторинга ситуаций и принятия оперативных решений. ИВН включает в себя не только техническую реализацию системы, но и разработку алгоритмов обработки видео, настройку параметров распознавания объектов и событий, а также интеграцию с другими информационными системами предприятия или городской инфраструктуры.
Ключевые аспекты данного процесса:
Важность цифровых (программных) решений в процессе интеллектуального видеонаблюдения обусловлена необходимостью повышения эффективности мониторинга и анализа больших объёмов видеоданных, сокращения человеческого фактора в процессе контроля, ускорения реакции на инциденты и оптимизации работы служб безопасности и производственных подразделений. Современные программные продукты для ИВН позволяют автоматизировать рутинные операции, повысить точность распознавания и обеспечить масштабируемость систем под растущие потребности пользователей.
Системы интеллектуального видеонаблюдения предназначены для интеллектуальной обработки видеопотока в реальном времени и извлечения из него структурированных данных, необходимых для анализа ситуации, обеспечения безопасности и оптимизации бизнес-процессов. Они реализуют комплекс алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения, позволяющих автоматически распознавать объекты, отслеживать их движение, идентифицировать лица, определять аномальные события и классифицировать различные ситуации в соответствии с заданными критериями.
Функциональное предназначение систем интеллектуального видеонаблюдения заключается в обеспечении возможности оперативного мониторинга и анализа больших объёмов видеоинформации, снижении нагрузки на операторов видеонаблюдения и повышении эффективности систем безопасности. Такие системы могут применяться не только в рамках задач обеспечения общественной безопасности и защиты объектов, но и для решения прикладных задач в промышленности, логистике, розничной торговле — например, для контроля качества продукции, анализа потока посетителей, оптимизации работы производственных и торговых площадок, выявления нештатных ситуаций на производственных линиях и в складских помещениях.
Системы интеллектуального видеонаблюдения в основном используют следующие группы пользователей:
При выборе программного продукта для систем интеллектуального видеонаблюдения необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые будут определять эффективность использования системы в конкретных бизнес-условиях. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности предприятия: для крупных корпораций с разветвлённой сетью объектов потребуются решения с высокой масштабируемостью и возможностью интеграции с существующими ИТ-инфраструктурами, тогда как для небольших предприятий акцент может быть сделан на простоту использования и низкую стоимость внедрения. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в производственной сфере система должна обеспечивать контроль качества продукции и соблюдение технологических процессов, в сфере розничной торговли — предотвращение краж и анализ поведения покупателей, а в сфере городского управления — обеспечение безопасности на улицах и мониторинг транспортных потоков.
Ключевые аспекты при принятии решения:
Не менее важно обратить внимание на технические ограничения, связанные с инфраструктурой предприятия, например, пропускную способность сети и возможности хранения данных. Необходимо также оценить, насколько система способна адаптироваться к будущим изменениям в бизнес-процессах и технологическом ландшафте, а также учесть требования к обучению персонала и интеграции системы в корпоративную культуру компании.
Системы интеллектуального видеонаблюдения (ИВН) представляют собой высокотехнологичное решение для анализа видеопотока, позволяющее автоматизировать процессы мониторинга и контроля. Применение ИВН приносит ряд преимуществ, повышая эффективность работы систем безопасности и производственных процессов.
Автоматизация мониторинга. ИВН позволяют автоматически отслеживать события в видеопотоке без постоянного участия человека, что снижает нагрузку на операторов и минимизирует вероятность человеческих ошибок.
Повышение точности обнаружения событий. Алгоритмы машинного обучения в ИВН обеспечивают высокую точность распознавания аномалий, нарушений и других значимых событий, что улучшает качество мониторинга и реагирования на инциденты.
Оптимизация ресурсов безопасности. Системы ИВН помогают рационально использовать ресурсы служб безопасности, направляя внимание на действительно важные события и снижая затраты на обслуживание системы.
Улучшение контроля качества. В производственной сфере ИВН используются для контроля качества продукции и процессов, автоматически выявляя дефекты и отклонения от стандартов, что способствует снижению брака и повышению качества продукции.
Интеграция с другими системами. ИВН легко интегрируются с другими корпоративными информационными системами, такими как системы управления доступом, охранно-пожарные системы, что создаёт комплексную и эффективную среду безопасности.
Анализ больших объёмов данных. Системы способны обрабатывать и анализировать большие объёмы видеоданных, извлекая из них полезную информацию для аналитики и принятия управленческих решений.
Снижение операционных затрат. Автоматизация процессов и повышение эффективности работы персонала благодаря ИВН приводит к снижению операционных затрат на мониторинг и контроль, что положительно сказывается на экономической эффективности предприятия.
Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы интеллектуального видеонаблюдения, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
В 2025 году на рынке систем интеллектуального видеонаблюдения (ИВН) можно ожидать усиления тенденций к интеграции с другими корпоративными информационными системами, развития алгоритмов машинного обучения для повышения точности распознавания объектов, расширения применения мультимодальных систем, способных обрабатывать не только видео, но и аудиоданные, а также роста спроса на решения с поддержкой работы в условиях низкого качества сигнала и освещения. Среди ключевых трендов:
Развитие нейросетевых архитектур. Усовершенствование архитектур глубоких нейронных сетей для более эффективного анализа видеопотока и снижения количества ложных срабатываний систем ИВН.
Интеграция с системами интернета вещей (IoT). Расширение возможностей взаимодействия ИВН с датчиками и другими устройствами IoT для создания более комплексных и информативных систем мониторинга и управления.
Применение мультимодальных моделей. Разработка систем, которые одновременно анализируют видео- и аудиоданные для повышения точности идентификации событий и объектов.
Повышение энергоэффективности. Оптимизация алгоритмов и программного обеспечения ИВН для снижения энергопотребления, что особенно важно для систем, работающих в удалённых или автономных условиях.
Развитие технологий edge-вычислений. Размещение вычислительных ресурсов ближе к источникам данных для ускорения обработки видеопотока и снижения нагрузки на центральные серверы.
Усиление требований к кибербезопасности. Внедрение более сложных механизмов защиты данных и предотвращения несанкционированного доступа к системам ИВН в связи с ростом угроз в сфере информационной безопасности.
Расширение применения в промышленных сценариях. Увеличение числа решений, ориентированных на контроль производственных процессов, мониторинг состояния оборудования и обеспечение безопасности на промышленных объектах.