Липецкая область превращает видеонаблюдение в многофункциональный инструмент безопасности

01 января 2026, 16:49

© Фото: freepik.com

На форуме «Умный город – безопасная среда: синхронизация» заместитель начальника управления цифрового развития Липецкой области Надежда Калинина поделилась практическим опытом построения региональной системы видеонаблюдения.

За семь лет область развернула сеть из 22 тысяч камер, которые передают видео на единую платформу с хранением архива в течение 30 дней. Более шести тысяч из них оснащены видеоаналитикой, что позволяет не просто фиксировать события, но и оперативно реагировать на них.

Ключевой принцип – «ковровое покрытие»: камеры размещены так, чтобы отслеживать маршруты передвижения нарушителей в микрорайонах Липецка.

«Ни один нарушитель не сможет скрыться — мы видим, где он вошёл, вышел и что делал», — подчеркнула Надежда Калинина, замначальника управления цифрового развития региона.

Бюджетная эффективность

Вместо дорогих поворотных камер регион выбрал фиксированные модели, установленные на одной опоре. Это решение позволило сэкономить и упростить монтаж.

Операторы связи, выигравшие госконтракты, интегрируют оборудование в свою инфраструктуру, обеспечивая стабильную передачу данных без дополнительных затрат на линии связи.

От парковок — к оперативному розыску

Камеры платных парковок, используемые для фиксации госномеров, в «простое» время сканируют транспортный поток и пополняют региональную базу данных — аналог системы «Поток», но адаптированный под местные задачи.

Дополнительно внедрён чат-бот, который мгновенно уведомляет оперативные службы о проезде «целевого» транспорта с геолокацией.

Распознавание лиц и интеграция с камерами в частном секторе

Распознавание лиц особенно эффективно работает на транспортных камерах, помогая раскрывать преступления «по горячим следам».

Во время пандемии к системе подключили камеры торговых центров для мониторинга масочного режима. Несмотря на первоначальное сопротивление, владельцы оценили пользу: полиция теперь получает удалённый доступ к архиву — без выездов и флешек.

Аналогично интегрированы школьные камеры, включая старые ч/б модели. Тестируется система «свой‑чужой» для контроля доступа на пришкольные территории.

Собственные нейросетевые решения: от «красной линии» до контроля алкоголя

Регион активно развивает собственные ИИ-алгоритмы:

— «Красная линия» – детектирует вход в запретные зоны (ледовые пруды, ЖД-переезды, подстанции). Система теперь автоматически отправляет предупреждения в МЧС и полицию.

— Контроль ночной продажи алкоголя – камеры фиксируют выходящих с бутылками, данные направляются владельцам магазинов для внутреннего административного реагирования.

ИИ в городском хозяйстве и культуре

— Тепловые карты ям на дорогах позволяют автоматически генерировать претензии подрядчикам.

— Совместно с МЧС внедрена детекция возгораний: нейросеть отличает дым от тумана или загрязнения объектива, сокращая время реагирования на 15%.

— Камеры считают посетителей на культурных мероприятиях — в рамках нацпроекта «Культура».

Безопасность самой системы: закрытый контур и логирование. Все аналитические вычисления производятся на серверах, а не на камерах.

Ранее трансляции были публичными, но после инцидентов в других регионах доступ ограничили: теперь он возможен только для авторизованных пользователей с персональными учётными данными и полным логированием просмотров. Случаев взлома не зафиксировано.

Эффективность при ограниченном бюджете

Пример Липецкой области демонстрирует, как ограниченный бюджет не мешает создавать многофункциональную систему безопасности. Главная причина в глубокой интеграции, локальной адаптации ИИ и использовании существующей инфраструктуры. Обычные камеры становятся «умными глазами» города – от профилактики ЧС до поддержки культуры.

Читайте также: Саратовская область внедряет единые стандарты видеонаблюдения для «умного» города