22 декабря 2025 г.

Антон Фролов

В современных российских реалиях «умный город» давно перестал быть футуристикой. Это курс, проложенный проектами «Безопасный город», «Умный город» и региональными программами цифровой трансформации. Видеоаналитика в них играет роль «нервной системы» или даже «мозга» городской инфраструктуры: камеры превращаются в сенсоры, которые автоматически отмечают события, требующие реакции операторов и служб, а иногда заранее оповещают о решении, которое должно быть принято.​

Сегодня в городских системах безопасности и управления массово используются несколько классов видеоаналитики.​

  • Контроль дорожного движения и нарушений ПДД: распознавание номерных знаков, фиксация превышения скорости, проезда на красный сигнал, выезда на полосу общественного транспорта, а также автоматическое выявление ДТП, остановок и парковок в неположенных местах. Эти функции уже встроены в интеллектуальные транспортные системы крупных городов и напрямую связаны со снижением аварийности и смертности на дорогах.​

  • Мониторинг общественных пространств и транспортной инфраструктуры: анализ заполненности платформ, залов ожидания, метрополитена, ТЦ, вокзалов; поиск людей в архиве по признакам; детекция оставленных предметов и контроля доступа на критически важные зоны.​

  • Охрана периметра и объектов: обнаружение проникновения, пересечения виртуальной линии, задержки в контрольной зоне, перемещения в запрещенном направлении; это используется как в городских системах, так и на промышленных объектах и в ЖКХ.​

Уже сейчас заметно, как видеоаналитика «забирает» на себя функции, которые раньше выполняли люди вручную: круглосуточное наблюдение за мониторами, ручная оценка загруженности улиц и остановок, первичная проверка тревожных событий. Вместо этого операторы получают автоматически сгенерированные уведомления с фрагментами видео, а большинство рутинных задач (подсчет людей, анализ очередей, контроль пересечения границ, идентификация транспорта) выполняется алгоритмами.​

Ряд перспективных сценариев уже демонстрируется в пилотах и отдельных регионах, но пока не стал обязательной нормой для всех городов.​ Среди них:

  • Раннее обнаружение задымления и пожаров в городской и природной среде. Проекты мониторинга лесных и ландшафтных пожаров на базе камер с ИИ, реализованные, например, во Владимирской и Челябинской областях, показывают, что автоматическое обнаружение дыма и огня позволяет заметно сократить время до реагирования и площадь возгораний. Сейчас такие системы разворачиваются точечно, но в концепции федеральной платформы пожарной безопасности они рассматриваются как единый контур мониторинга.​

  • Детекция опасного и агрессивного поведения. Решения по распознаванию агрессии, драк, аномальных действий на улицах и в вузах/школах пока используются в отдельных пилотах, но обсуждаются как перспективный инструмент профилактики инцидентов и терроризма. В научных публикациях и корпоративных кейсах российских разработчиков отмечается способность нейросетей выделять сцены уличного насилия и нестандартного поведения на видеопотоках.​

  • Мониторинг скоплений людей и управление потоками. Детекторы толпы и чрезмерной плотности активно используются для стадионов, ТЦ и массовых мероприятий и, но постепенно включаются и в городские проекты — для оценки загрузки парков, пешеходных зон, пересадочных узлов ОТ и предотвращения давки и ЧП. Международные кейсы показывают, что данные о плотности и направлении движения толпы также используются для оперативного изменения схем движения и работы транспорта, позволяющих оптимально перераспределить пассажиропотоки.​

  • Контроль состояния инфраструктуры. Решения, где ИИ по видеопотоку автоматически отмечает дефекты дорожного покрытия, износ разметки, поврежденные бордюры, опоры освещения и другие элементы городской среды, пока внедряются в виде пилотов, но учитываются в региональных проектах как способ систематического мониторинга и цифрового учета.​

По мере обновления нормативной базы и включения новых сценариев в типовые требования к «Умному/Безопасному городу» можно ожидать, что к концу десятилетия они будут восприниматься как стандартный функционал городской системы видеонаблюдения, а не "дополнительные опции«.​ Причины достаточно убедительны — умные города позволяют серьезно экономить уже только на оптимизации расходов энергетического комплекса: здесь и своевременное отслеживание состояния коммуникаций, и возможность перехода на более технологичное энергоемкое оборудование, и сама оптимизация расхода энергии, и в целом получение данных для более эффективного с точки зрения энергетики планирования городской среды.

Руководством страны поставлены масштабные задачи, которые напрямую связаны с развитием компонентов концепции «Умный город». Это развитие ИИ, импортозамещение оборудования и программного обеспечения, а также большая работа по обновлению нормативной базы. Так, например, в текущем году приняты ГОСТы «Системы фотовидеофиксации в сфере городского управления» и «Информационные технологии. Безопасность киберфизических систем».

Динамичное развитие возможно, потому что российский рынок видеонаблюдения и видеоаналитики входит в число наиболее быстрорастущих сегментов ИТ и безопасности: аналитические компании отмечают устойчивый рост и прогнозируют дальнейшее расширение, в том числе за счет внедрения ИИ в городские системы.​

  • География и масштабы: Москва и Московская область, Санкт-Петербург, крупные агломерации и региональные центры уже имеют развернутые системы городского видеонаблюдения с десятками и сотнями тысяч камер, интегрированных с ситуационными центрами и отраслевыми системами (транспорт, ЖКХ, образование, здравоохранение). Эти проекты описаны в открытых кейсах и входят в перечень флагманских инициатив "умного города«.​

  • Сферы применения: помимо классической безопасности (дворы, подъезды, улицы, объекты соцсферы), видеоаналитика активно используется в транспорте, ритейле, банковском секторе и промышленности для задач антифрода, операционной эффективности, контроля технологических процессов и соблюдения регламентов. Профильные обзоры рынка и отраслевые конференции отмечают, что именно городской и транспортный сегменты задают тон в масштабном внедрении ИИ-аналитики.​

  • Степень распространения аналитики: по данным отраслевых исследований, доля «умных» камер (с поддержкой тех или иных алгоритмов ИИ) в общем парке растет, а регуляторная повестка и программы импортозамещения стимулируют использование российских платформ видеоаналитики. В документах по «Умному городу» и связанных дорожных картах прямо говорится о применении компьютерного зрения для мониторинга дорог, общественных пространств, ЖКХ и экологии.​

И есть все основания ожидать, что к 2030 году логика развития будет идти от точечных кейсов и пилотов к обязательным для города сервисам: автоматическому контролю дороги, раннему оповещению о пожарах и задымлении, мониторингу толпы и состоянию инфраструктуры. Видеоаналитика постепенно превращается в стандартный «орган чувств» умного города, на который опираются как службы безопасности, так и городские управляющие структуры.​

Источник: Антон Фролов, директор по продукту RVi Group