Видеоаналитика в реальном времени на сотнях и тысячах камер

Городские системы, крупные холдинги и транспортные компании накопили тысячи камер, а аналитика работает на единицах процентов из них: типовые серверы видеонаблюдения записывают, но не анализируют. Подключить нейросети ко всем потокам означает либо десятки разрозненных серверов у каждого объекта, либо центральный узел с достаточной плотностью GPU.

Центральный вариант упирается в инженерию: восемь и более ускорителей в стойке требуют отвода 5–10 кВт тепла, а типовая серверная ЦОДД или службы безопасности не рассчитана на такую плотность с воздушным охлаждением. Дата-центр с водяным охлаждением — отдельная стройка, недоступная большинству заказчиков в регионах России и СНГ.

Платформа видеоаналитики принимает потоки со всех камер, распределяет их между GPU и запускает набор детекторов и трекеров: транспорт, люди, лица, номера, угрозы, аномалии. Аналитика включается по камерам и расписанию, результаты — события, метаданные, фрагменты — уходят в единую систему мониторинга и в ведомственные системы, а полное видео остаётся на регистраторах объектов.

• Единая шина событий и метаданных с поиском по всей сети камер.
• Гибкое назначение аналитики: набор моделей на камеру, по времени и событиям.
• Масштабирование добавлением узлов без перестройки архитектуры.
• Мониторинг качества потоков: отвалившиеся камеры, засветка, смещение ракурса.
• Отказоустойчивость: перераспределение потоков при выходе узла из строя.

Какие данные нужны

• Видеопотоки объектов по RTSP/ONVIF
• Реестр камер, ракурсов и зон ответственности
• Правила аналитики и регламенты реагирования