Журнал "Системы Безопасности" № 1‘2026

В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е И В И Д Е О А Н А Л И Т И К А 34 февраль – март 2026 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ СЕТЕВЫЕ ВИДЕОРЕГИСТРАТОРЫ ВЫСОКОЙ ЕМКОСТИ Наиболее востребованные направления: 1. СКУД. Это, пожалуй, самая востребованная интеграция. Объединение видео с данными о проходах позволяет не просто видеть, кто и когда приложил карту, но и верифицировать личность по видео, расследовать инциденты (например, проход без карты или "хвостирование") и опера- тивно реагировать на тревоги. NVR может полу- чать событие от СКУД и автоматически выводить на экран оператора видео с нужной камеры. 2. Охранно-пожарная сигнализация. Здесь тренд в сторону "антивандальных" и интеллек- туальных решений. Физическая интеграция: NVR могут напрямую подключать внешние датчики (дымовые, тепло- вые, охранные извещатели) через свои тревож- ные входы и выходы. При срабатывании датчи- ка регистратор может начать запись, включить сирену или отправить уведомление. 3. Логическая интеграция. Специализирован- ные камеры с функцией обнаружения огня и дыма передают видеопоток на NVR, который анализирует его с помощью встроенной анали- тики. При обнаружении признаков возгорания система мгновенно отправляет тревогу с видео- подтверждением. 4. Аналитика POS-терминалов. NVR получает данные с кассовых аппаратов (чеки, суммы, скидки) и накладывает их на видеозапись. Это позволяет расследовать спорные ситуации, предотвращать мошенничество кассиров и ана- лизировать эффективность работы. Поиск по чеку или сумме покупки мгновенно находит нужный фрагмент видео. Константин Бурлаков, Macroscop NVR NVR, даже самые мощные, сегодня не становят- ся центральными узлами в концепции Интерне- та вещей или умного здания. Эти сферы суще- ствуют рядом, но пересекаются незначительно. Видеонаблюдение исторически является частью комплекса систем безопасности и живет своей собственной жизнью отдельно от управления климатом, освещением или другими инженер- ными системами здания. Однако интеграция со смежными системами безопасности остается востребованной зада- чей. Прежде всего речь идет о СКУД, охран- но-пожарной сигнализации и аналитике POS- терминалов, особенно актуальной для ритей- ла. Выделить что-то одно сложно, все эти интеграции важны и востребованы для построения комплексной системы объектов разных отраслей. Важно понимать, что эти запросы решаются преимущественно на программном уровне, а не на уровне железа. Вопрос интеграции – это вопрос возможностей софта, а не конкретной модели NVR. Каких-то непреодолимых технологических сложностей здесь я выделить не могу. Разве что возможная "закрытость" сторонних систем: не все вендоры с готовностью предоставляют доступ для интеграции. Однако это скорее исключения – своего рода "бутылочные гор- лышки", которые просто требуют дополнитель- ных усилий при создании бесшовных решений для заказчика. Евгений Гуменюк, НВП "Болид" Массовое внедрение новых процессоров с под- держкой нейросетей вызвало рост встроенного функционала видеокамер и видеорегистрато- ров. На борту NVR эффективны, например, локаль- ные задачи с низкой задержкой, такие как обна- ружение движения, пересечение линии, втор- жение в зону. Это требует мгновенной реакции, и облако тут не подходит. Агрегация и постоб- работка, когда NVR получает "умные" метадан- ные от камер (например, "мужчина в синем халате") и индексирует их для быстрого поиска по архиву без просмотра всего видео. Хранение потокового видео в облаке стоит дорого, поэто- му архив логично писать локально. Серверные/облачные решения больше подхо- дят для больших распределенных кросс-объ- ектных систем. В таком случае возможно использовать видеоаналитику, работающую со всей системой в комплексе, например поиск человека по всем филиалам сети магазинов за месяц. Использование специально обученных нейросетей для специфических задач возможно только в серверных решениях. Олег Рубаненко, АРМО-Системы Облачные сервисы – веяние мирового рынка, которое если и влияет на наш рынок в настоя- щий момент, то существенно не меняет баланс. Уровень доверия к Интернету в целом не столь велик, чтобы на него полагались в процессе создания систем видеонаблюдения и безопас- ности серьезных и ответственных объектов. А если объект небольшой, решение бюджетное, задачи видеонаблюдения несложные и есть ста- бильный Интернет, то почему бы и нет. Что касается обработки аналитики, то здесь первый и извечный вопрос: что лучше, анали- тика на борту камеры или на сервере? Одно- значного ответа нет, у каждого решения есть плюсы и минусы. Как правило, с аналитикой на борту видеокамеры хорошо справляются NVR в рамках одного вендора или стороннего ПО, которые обучены работать с метаданными от камеры. В этом варианте камеры выйдут доро- же, а в регистраторе не будет своей аналитики, что позволит сэкономить на его производитель- ности и цене. В NVR на базе серверной платформы с ПО, в котором уже заложены аналитические функ- ции, нет необходимости использовать камеры с аналитикой, так как вся обработка ведется на сервере. Но здесь нужно понимать, что все потоки для обработки должны поступать в сервер и вычислительные мощности задей- ствуются существенные. В качестве примеров аналитических задач могу назвать охранную видеоаналитику – такие задачи сейчас хорошо решаются на борту регистраторов Standalone и ритейл-аналитику – лучше, когда она сер- верная и задачи решаются программными средствами. Выбор за заказчиком, важно, чтобы он понимал основные нюансы. Роман Петров, Тахион Сегодня мы наблюдаем переход к гибридной модели, где "тяжелая" аналитика остается в облаке, а задачи, требующие мгновенной реакции, решаются прямо на борту NVR или IP-камеры. На выбор архитектуры влияют три ключевых фактора: 1. Требования к скорости реакции. Для систем безопасности критически важно реагировать на инцидент (например, пересечение периметра или возгорание) за доли секунды. Отправка видео в облако, его обработка и получение ответа обратно вносят недопустимые задержки. 2. Стоимость и пропускная способность каналов связи. Пересылка 24/7 нескольких видеопото- ков высокого разрешения (2 Мпк и выше, как того требуют новые стандарты) в облако требу- ет огромных инвестиций в интернет-каналы и оплату трафика. Локальная обработка позво- ляет отправлять в облако только метаданные (кто прошел, когда, номер машины) или корот- кие видеоклипы по событиям, экономя до 99% трафика. 3. Конфиденциальность и соответствие регуля- торам. Хранение и обработка биометрических данных или видеозаписей с объектов транс- портной инфраструктуры часто требуют их раз- мещения на серверах на территории страны и строгого контроля доступа. Локальное хране- ние в этом смысле обеспечивает гораздо более высокий уровень безопасности и соответствия законодательству. Что эффективно решается на борту NVR Stand- alone? Благодаря появлению специализирован- ных NPU-чипов в современных NVR и IP-каме- рах класс задач для локального решения посто- янно расширяется. Сюда относятся задачи, тре- бующие высокой скорости и предсказуемости: 1. Обнаружение событий в реальном времени. Детекция движения в охраняемой зоне, пере- сечение линии, появление оставленного пред- мета, скопление людей (толпа). Эти сценарии должны срабатывать мгновенно для оповеще- ния охраны. Как меняется баланс между локальной обработкой видеоаналитики непосредственно на NVR и облачными сервисами? Какие классы аналитических задач уже эффективно решаются на борту регистратора Standalone, а какие по-прежнему требуют серверных решений?