Модернізація системи відеоспостереження та впровадження AI-аналітики

Опис проєкту:

Клієнт експлуатував систему відеоспостереження з понад 20 IP-камерами та мережевим відеореєстратором. Незважаючи на наявність сучасного обладнання, система не виконувала своєї основної функції: оператори ігнорували постійні хибні сповіщення, архів швидко переповнювався, а пошук необхідних подій займав десятки хвилин.

Команда SVC Service провела комплексний аудит системи, оптимізувала параметри запису, впровадила сучасну AI-аналітику, налаштувала інтелектуальні сценарії виявлення подій та модернізувала систему без необхідності повної заміни камер. Для окремих об'єктів було реалізовано оновлення на базі Ajax Superior NVR, що дозволило використовувати можливості штучного інтелекту навіть зі встановленими ONVIF/RTSP камерами.

Вихідні умови та обмеження:

• Велика кількість хибних сповіщень через стандартну детекцію руху.
• Оператори перестали реагувати на push-повідомлення.
• Недостатня глибина відеоархіву через постійний запис.
• Повільний пошук потрібних відеофрагментів.
• Високе навантаження на мережу під час віддаленого перегляду.
• Відсутність сучасної AI-аналітики.
• Необхідність мінімізувати витрати без повної заміни камер.
• Потреба інтеграції відеоспостереження із системою охоронної сигналізації.

Мета проєкту:

• Зменшити кількість хибних тривог.
• Підвищити ефективність роботи служби безпеки.
• Збільшити глибину зберігання відеоархіву.
• Оптимізувати використання мережевих ресурсів.
• Додати інтелектуальне розпізнавання людей та транспорту.
• Прискорити пошук інцидентів у відеоархіві.
• Максимально використати вже встановлене обладнання.
• Підвищити загальну надійність системи відеоспостереження.

Архітектурне рішення:

Після аудиту системи було повністю переглянуто логіку роботи відеоспостереження. Замість класичної детекції руху використано сучасні алгоритми AI-аналітики та інтелектуальні сценарії відеоспостереження. Для існуючих ONVIF/RTSP камер було використано Ajax Superior NVR, який забезпечив розпізнавання об'єктів без необхідності встановлення нових AI-камер.

• Налаштування Smart Motion Detection (SMD).
• Впровадження AI-класифікації "Людина" та "Транспорт".
• Налаштування правил IVS (Tripwire та Intrusion).
• Виключення зон із постійними перешкодами (дерева, дороги, освітлення).
• Оптимізація кодеків H.265+ та Smart H.264.
• Розділення потоків Main Stream та Sub Stream.
• Налаштування параметрів GOP та 3D DNR.
• Оптимізація роботи нічного режиму та Smart IR.
• Впровадження Ajax Superior NVR із AI-аналітикою.
• Організація резервного запису на Industrial microSD.
• Інтеграція відеоспостереження із системою Ajax Security.

Реалізовані завдання:

• Аудит існуючої системи відеоспостереження.
• Оптимізація параметрів запису та відеопотоків.
• Налаштування AI-аналітики для розпізнавання людей і транспорту.
• Створення інтелектуальних зон контролю та периметра.
• Оптимізація використання дискового простору.
• Зменшення навантаження на мережеву інфраструктуру.
• Налаштування швидкого пошуку подій у відеоархіві.
• Впровадження резервного локального запису.
• Інтеграція відеоспостереження із системою охорони Ajax.
• Фінальне тестування всіх сценаріїв безпеки.

Використані інструменти та технології:

• IP-камери Dahua, Hikvision, Uniview та ONVIF/RTSP сумісні пристрої
• Ajax Superior NVR
• Smart Motion Detection (SMD)
• IVS (Tripwire, Intrusion Detection)
• AI-аналітика розпізнавання людей та транспорту
• H.265+, Smart H.264
• Main Stream / Sub Stream
• 3D DNR та Smart IR
• JetSparrow Video Streaming
• Industrial microSD Edge Storage
• Ajax Security System

Результати проєкту:

• Скорочено кількість хибних сповіщень більш ніж на 90%.
• Збільшено глибину відеоархіву з 9–10 до понад 30 днів без розширення сховища.
• Скорочено час пошуку інцидентів із десятків хвилин до 1–3 хвилин.
• Зменшено мережеве навантаження більш ніж удвічі.
• Отримано інтелектуальне розпізнавання людей та транспортних засобів.
• Підвищено швидкість віддаленого перегляду відеоархіву.
• Реалізовано резервний запис відео на локальні накопичувачі камер.
• Об'єднано систему відеоспостереження та охоронну сигналізацію в єдину екосистему.
• Уникнуто значних витрат на повну заміну існуючих IP-камер.
• Підвищено загальну ефективність системи фізичної безпеки підприємства.

Цей кейс демонструє, що сучасне відеоспостереження — це насамперед правильне налаштування програмної логіки, AI-аналітики та архітектури системи. Завдяки комплексній оптимізації й використанню Ajax Superior NVR команда SVC Service змогла суттєво підвищити ефективність вже існуючої інфраструктури без дорогого оновлення всього парку камер, забезпечивши клієнту швидкий пошук подій, точне розпізнавання об'єктів та значне зменшення експлуатаційних витрат.
SVC — компанія з IT-аутсорсингу та реалізації інфраструктурних проєктів для бізнесу в Україні.