С 2025 года системы видеонаблюдения активно трансформируются под влиянием 2 факторов: доступности и точности моделей искусственного интеллекта (далее — AI), а также усилившихся требований по защите персональных данных и соблюдению нормативов.
Интеграторы и заказчики сталкиваются с практической необходимостью внедрять AI-аналитику, одновременно минимизируя риски претензий и ошибок в распознавании.
Основные технологические изменения в 2025 году
- Переход к Edge-AI и гибридным архитектурам
— Всё больше камер оснащаются на месте (на «границе сети») процессорами, способными выполнять детекцию объектов, оценку поведения, первоначальную фильтрацию. Это уменьшает задержки, нагрузку на канал, риски утраты качества при передаче видеопотока.
— Гибридные схемы: часть обработки на устройстве, часть — в облаке, к примеру. Так обеспечивается баланс между производительностью, масштабируемостью и возможностью обновления алгоритмов.
- Нейросетевые поведенческие и аномальные модели
— Модели, способные анализировать сложные сценарии: необычное поведение, скопление людей, выхода за границы допустимой зоны, попытки проникновения.
— Использование синтетических данных и данных из «edge-кейсов» (редких сценариев) для тренировки моделей, чтобы уменьшить число ложных срабатываний.
- Генеративный AI как вспомогательный компонент
— Генеративные модели применяются не столько для распознавания, сколько для автоматической генерации отчётности, сводок, метаданных (пример: «автоматическое резюме события»).
— Создание расширенных датасетов: генерация фонов, ситуаций, которые трудно или этически тяжело моделировать в реальной жизни.
- Интеграция мультисенсорных данных и данных звука
— Камеры в сочетании с микрофонами, датчиками движения, тепловизорами и проч. Это позволяет повысить надёжность при плохой видимости, ночью, в условиях задымления и других нестандарных ситуациях.
— Анализ звука (разбитие стекла, крики, строительный шум) как контекстный фактор, особенно в публичных пространствах.
- Улучшенные методы фильтрации и защиты от ложных срабатываний
— Усовершенствованные алгоритмы предварительной фильтрации, установка пороговых значений вероятности, многократные подтверждения (способы кросс-модального анализа: визуальный и звуковой) перед выдачей тревожного сигнала.
— Внедрение автоматической маскировки лиц или обезличивания до момента, пока необходимость идентификации не станет легитимной (к примеру, для правохранительных органов).
- Повышенные требования к верификации, прозрачности и аудит-способности
— Запись метаданных: когда и как модель приняла решение, с какими вероятностями, какие сенсоры участвовали. Это критично при спорных ситуациях и предъявлении видеозаписи как доказательства.
— Стандарты качества данных: наличие разнообразных тренировочных данных, проверка смещения (bias), периодическое тестирование моделей.
Практические рекомендации для инженеров и операторов
- При планировании системы AI-аналитики заранее заложите модуль маскировки и/или обезличивания
Даже если не используете распознавание лиц сейчас — техническая возможность должна быть в архитектуре, чтобы по требованию представителей соответствующих органов или политики организации её можно было активировать/деактивировать без модификации аппаратной части комплекса.
- Разработайте локальные нормативные акты организации
Положение о видеонаблюдении, политика персональных данных, регламент доступа. Утверждение таких документов, информирование сотрудников / посетителей, наличие табличек «Ведётся видеонаблюдение» уменьшают риск претензий и юридических сложностей.
- Оцените инфраструктуру хранения и защиты данных
— Шифрование при хранении и передаче.
— Регулярные бэкапы с возможностью восстановления, но с контролем доступа.
— Политика уничтожения записей по сроку или после достижения указанной цели.
- Тестируйте модели на локальных реалиях и edge-кейсы
Чтобы избежать ложных тревог: например, в холодном климате, ночное освещение, снег, листья, мелкий ветер, отражения и т. д. Тестовая эксплуатация в местах, близких к реальной ситуации, с последующим калиброванием.
- Обновления и контроль качества
Алгоритмы AI быстро эволюционируют. Обеспечьте регулярное обновление ПО, периодическую переоценку моделей, особенно если меняются условия среды (освещение, размещение камер, трафик людей).
В 2025 году системы видеонаблюдения с AI перешли из стадии демонстраций и экспериментальных решений к стадии зрелых, индустриальных систем. Edge-аналитика, мультисенсорность, генеративные и поведенческие модели, требование прозрачности — всё это становится стандартом. Однако технологические достижения сами по себе не гарантируют законности и надёжности системы.
В Беларуси законодательством сформированы определенные рамки функционирования систем видеонаблюдения: защита персональных данных, информирование субъектов, установленные сроки хранения записей, согласие работников и другие регулятивные требования.
В этой среде инженерные задачи 2025 года выходят за рамки простого внедрения AI-алгоритмов. Ключевым становится построение комплексной системы, соответствующей нормативным требованиям, техническим стандартам и принципам этической ответственности.
Решения по построению систем видеонаблюдения, предлагаемые системным интегратором «АВИТИСТ-ТЕХНОПЛЮС», ориентированы именно на этот баланс: они позволяют одновременно обеспечить высокий уровень безопасности объектов и гарантировать соответствие нормативам, сохраняя права и интересы субъектов персональных данных.
