Децентрализованные системы видеонаблюдения: от серверных к edge-архитектуре для умных городов

2 часа назад

© Сгенерировано ИИ

Современные задачи городской безопасности требуют интеллектуального анализа в реальном времени. Это привело к смене архитектурной парадигмы: на смену централизованным системам приходят децентрализованные. В чем их ключевое отличие, давайте разбираться.

Проблемы централизованной модели: когда «тяжело» значит «неэффективно»

Классическая централизованная архитектура, где камеры — просто «глаза», а вся аналитика идет на сервере, сегодня буксует при масштабировании. Ее системные ограничения известны:

1. Камеры как обычные источники потока. Устройства по протоколу RTSP передают сырые видеоданные на центральную платформу.
2. Сервер — единственный «мозг». Все операции (детектирование, распознавание, идентификация) выполняются на стороне платформы, создавая колоссальную вычислительную нагрузку.
3. Эффект бутылочного горлышка. При росте числа камер до сотен и тысяч экспоненциально растут требования к: 

• пропускной способности сети (необходимо гнать терабайты несжатого видео);
• вычислительным мощностям (нужны все более мощные и дорогие серверы);
• надежности (система критически зависит от стабильности канала связи. Обрыв — и аналитика просто останавливается).

Вывод: централизованная модель упирается в физические и экономические ограничения, делая масштабирование мучительно дорогим и сложным.

Децентрализованная архитектура: интеллект на периферии

Альтернатива — это распределенная модель, где аналитика перемещается с сервера прямо на камеру. Устройство из пассивного источника данных превращается в автономный аналитический узел.

На практике это работает следующим образом:

1. Обработка на edge-устройстве. Камера со встроенным ИИ-модулем (например, как в решениях «Ростелекома» на базе камер ГК «Урбантех») сама детектирует события: распознает лица, номера машин, фиксирует инциденты.
2. Передача метаданных, а не видео. В центр отправляются не гигабайты видео, а легковесные файлы, например кадр со сценой обзора и выделенным событием, структурированные данные (метаданные): тип события (обнаружено лицо), координаты места, время и др.
3. Видео — по требованию. Исходный видеопоток может транслироваться только для просмотра в реальном времени оператором или для архивации по событиям.

Такой подход кардинально меняет экономику и надежность системы.

Централизация vs децентрализация

Ключевое различие — в распределении вычислительной нагрузки. 

Как результат, децентрализация дает сокращение сетевой нагрузки на 40–50%, снижает требования к вычислительным мощностям на 20–30%, повышает отказоустойчивость, кибербезопасность и ускоряет реакцию системы.

Ценность нашей разработки — в трех ключевых аспектах. Во-первых, это прямая экономия: снижение затрат на развертывание и эксплуатацию достигает 20–25%. Во-вторых, беспрецедентная гибкость и масштабируемость, так как система не требует колоссальных вложений в серверы. И наконец, отказоустойчивость и кибербезопасность: выход из строя одной камеры не влияет на работу остальных, поскольку весь интеллектуальный анализ происходит на устройстве. Каждая камера работает независимо от всей системы. Если злоумышленники взломали одну, остальные продолжат работать в обычном режиме/

— комментирует Сергей Дианов, директор по развитию ГК «Урбантех».

Экономический эффект достигается не только за счет экономии на серверах, но и благодаря снижению требований к пропускной способности каналов, что критически важно для удаленных объектов.

Александр Каменских, заместитель директора — директор по прикладным проектам филиала в Тюменской и Курганской областях «Ростелекома»:

Видеокамеры со встроенной обработкой данных на основе технологий искусственного интеллекта установлены по пилотному проекту в сквере "Радужный" в Тюмени. Устройства не просто следят за порядком, а создают для людей комфортную и предсказуемую среду. Система призвана стать важным инструментом не только для обеспечения безопасности, но и для достижения стратегических целей государства в рамках цифровой трансформации.

Кейс и перспективы: как это работает в реальности

Пилотный проект в тюменском сквере «Радужный» подтвердил жизнеспособность подхода. Система не просто ведет наблюдение, но и в реальном времени выполняет сложные сценарии: распознавание лиц, идентификацию транспорта, детектирование опасных ситуаций.

Перспективы развития децентрализованных систем лежат в области:

• эволюции ИИ-алгоритмов для повышения точности и расширения функционала edge-устройств;
• развития стандартов интеграции, что позволит создавать открытые экосистемы из оборудования разных вендоров.

Заключение

Переход к децентрализованной архитектуре — это стратегический сдвиг в построении систем безопасности. Это переход от модели пассивной передачи данных к архитектуре распределенного интеллекта, где каждое устройство становится активным аналитическим агентом. Такой подход формирует новый отраслевой стандарт для масштабируемых, надежных и экономически эффективных систем видеонаблюдения.