Журнал "Системы Безопасности" № 2‘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 50 З а несколько лет работы мы реализовали десятки проектов с видеоаналитикой, от небольших объектов до крупных производ- ственных и спортивных комплексов. Главное наблюдение: там, где система стабильно и кор- ректно работает, заказчик и исполнитель дей- ствовали в унисон, точно понимая и слыша друг друга еще на уровне предварительного техзадания (ТЗ). Ведь именно на этапе ТЗ, а далее проектных работ, важно зафиксировать необходимую программно-аппаратную осна- стку, минимально достаточное количество функций будущей системы, детали интеграции с другими системами. В ряде случаев дополни- тельно нужно проработать и согласовать ФОМ – финансово-экономическую модель, например в случае платных паркингов с распо- знаванием лиц. Когда эти условия взаимодей- ствия не выполнялись, результат был соответ- ствующим. Видеоаналитика без жаргона Классическое видеонаблюдение – это фактиче- ски дорогостоящий архив происходящих собы- тий. Инцидент произошел, вы пришли, нашли запись, посмотрели. Полезно, но реакции нет. Машинное зрение меняет этот сценарий: систе- ма не просто пишет, она распознает, анализи- рует и реагирует. Технически это программные алгоритмы, пре- имущественно нейронные сети, которые обра- батывают видеопоток в режиме реального вре- мени. Они умеют три базовые вещи: 1. Фиксировать события – человек вошел в запретную зону, автомобиль пересек периметр, сотрудник снял каску на производственном участке. 2. Анализировать поведение – человек задер- жался дольше нормы, скопилась очередь, сотрудник отклонился от маршрута. 3. Выявлять отклонения – посторонний предмет на конвейере, нарушение схемы движения, несоответствие требованиям безопасности. Конкретный инструментарий: l распознавание лиц; l периметральная охрана; l подсчет людей; l анализ очередей; l контроль средств индивидуальной защиты (СИЗ); l идентификация номеров; l выявление правонарушений и иных ЧП и др. Ключевая мысль: аналитика не принимает решения за вас. Это инструмент, который либо работает на выполнение конкретных задач, выявленных исходя из потребностей и запросов заказчика, либо является системой видеона- блюдения с избыточным функционалом, кото- рый в некоторых случаях может выливаться в миллионные затраты. Где видеоаналитика реально работает Есть четыре сценария, где видеоаналитика ста- бильно дает измеримый результат. И это не абстрактное "улучшение безопасности". 1. Контроль доступа и биометрическая идентификация Распознавание лиц работает хорошо, когда соблюдены три условия: l управляемый поток людей; l нормальное освещение; l правильный угол установки камеры. В таких условиях ведущие системы (TRASSIR Face, Macroscop, Tevian, VisionLabs) дают точ- ность 95–99% при времени идентификации менее секунды. Практика. На производственном предприятии с пятью проходными и 1 200 сотрудниками полностью заменили пластиковые пропуска на биометрический контроль доступа. Статистиче- ски время прохода через КПП сократилось на несколько секунд из-за того, что люди не ищут пластиковую карточку в карманах или сумке, а сразу идентифицируются. При очереди из сотрудников на входе это ускоряет весь поток. Дополнительный эффект – автоматический учет рабочего времени: больше никакого ручного ввода и "приложить карту друг за друга". Когда условия далеки от идеальных – плохое освещение, потоки людей в зимней одежде с капюшонами, устаревшее оборудование, низ- кое качество проектных работ, процент ложных отказов может вырасти на 5–10% и выше, что крайне критично. На оживленном объекте это создает реальные очереди и недовольство. Решения могут быть следующими: 1. Разместить информационные вывески и таб- лички для персонала о правилах прохода/про- езда на предприятие. 2. Улучшать условия освещения целевых зон дополнительными прожекторами. 3. Переходить на комбинированную идентифи- кацию – биометрия и/или ПИН-код, биометрия и/или физический ID (карта, браслет с чипом или брелок). Возможно использование в связке с QR-кодами. Важный нюанс, о котором мало говорят: уве- личиваешь порог чувствительности распознава- ния – растут ложные отказы, и наоборот. Пра- вильный баланс уровней распознавания нужно настраивать не только под конкретный объект, но и под целевые зоны, оборудуемые системой видеонаблюдения с видеоаналитикой. 2. Периметральная безопасность Это один из самых отработанных сценариев. Правильно настроенная система фиксирует пересечение виртуальной границы, появление человека в запретной зоне, движение в неже- лательном направлении и мгновенно уведом- ляет охрану или запускает автоматический сце- нарий реагирования. Практика. На складском комплексе площадью 45 000 кв. м внедрение периметральной ана- литики сократило время реакции охраны на инциденты с 4–5 мин. до 40–60 сек. Число предотвращенных несанкционированных про- никновений увеличилось, что радует собствен- ника предприятия. Главная болевая точка – ложные срабатывания. Без тонкой настройки система реагирует на движение листвы, животных, тени от фар. На объекте с нестабильным освещением, деревь- ями в кадре и некорректно настроенной видео- аналитикой ложные срабатывания носят системный характер, и физическая охрана может перестать активно реагировать. А со вре- менем охрана начинает игнорировать сигналы в принципе, что полностью обесценивает систе- му. После грамотной калибровки зон детекции и настройки фильтров (масок) по размеру объ- екта этот показатель снижается до 0–3 раз в сутки – уже совсем другая история. 3. Контроль процессов: склад, производство, ритейл Здесь аналитика закрывает задачи, которые раньше требовали дополнительного персонала или воспринимались как неизбежные потери. Практика. На распределительном центре круп- ного ритейлера аналитика движения персонала апрель – май 2026 www.secuteck.ru Михаил Круглов Эксперт по системам безопасности, генеральный директор холдинга "Лидер Групп" Видеоаналитика: возможности, ограничения и практика применения Видеоаналитику, или машинное зрение, сегодня любят называть "системой, которая сама за всем следит". Продавцы рисуют красивые схемы: камеры видят всё и вся, алгоритмы думают за вас, инциденты фиксируются автоматически. На практике раз- рыв между этой картинкой и тем, что происходит на реальных объектах, бывает огромным. В этой статье – честный разбор: что такое видеоаналитика, где она реаль- но дает результат, где нет и почему; и как выбрать систему, которая будет работать, а не просто занимать место и показывать "интересные картинки".