Камера, которая не просто смотрит, а думает. Отличает важное от лишнего. Замечает движение не потому, что «пиксели сдвинулись», а потому что кто-то прошёл в неположенном направлении. Такая камера уже не фантастика — она работает. А в её основе — новое вычислительное ядро, способное к самостоятельному анализу.

Hanwha Vision (ранее Samsung Techwin) — один из крупнейших разработчиков решений в сфере видеонаблюдения — предложила новую архитектуру обработки, выведя вычислительные возможности камер на качественно иной уровень. Речь идёт о платформе Wisenet 9 — собственном чипсете, на который компания сделала ставку в новом поколении IP-камер. В этой статье мы разбираем, что именно представляет собой Wisenet 9, как он работает и что даёт реальным проектам.

Контекст и динамика развития SoC в системах видеонаблюдения

До недавнего времени большинство камер строились на универсальных микропроцессорах сторонних производителей. Они решали задачи базового уровня: приём изображения, элементарная аналитика, передача сигнала. Но с ростом требований к качеству, скорости обработки и защите данных стало очевидно: нужна собственная архитектура, заточенная под задачи наблюдения. Hanwha Vision стала одной из немногих компаний, кто пошёл по этому пути и уже более 20 лет развивает собственные SoC — системные чипы, объединяющие обработку изображения, кодек, аналитику и защиту в одном корпусе.

С начала 2000-х годов компания прошла путь от аналоговых процессоров (серии W3 и W5) до цифровых ISP и первых интегрированных платформ. Появление Wisenet S стало поворотным моментом — тогда Hanwha перешла от отдельных модулей к полным SoC, где каждый элемент был под её контролем. За ним последовали Wisenet 3, 5 и 7 — каждый шаг добавлял новые возможности: от расширенной аналитики и шумоподавления до улучшенной работы в плохих условиях и интеграции с системами киберзащиты.

Wisenet 9 стал логичным развитием этого пути — но при этом серьёзным скачком. Новый чип не просто мощнее. Он по-другому распределяет вычислительные задачи, вводит в игру две отдельные нейросети и адаптирован под аналитику на самой камере.

Ключевые особенности Wisenet 9

Главное отличие Wisenet 9 — архитектура с двумя нейропроцессорами. Один отвечает за изображение: делает его чётким, чистым, устойчивым к помехам и сложному свету. Второй — за аналитику: распознаёт объекты, отслеживает поведение, извлекает атрибуты. Благодаря такому разделению ресурсы не конкурируют между собой, и камера работает стабильнее даже при высокой нагрузке.

Отдельного внимания заслуживает так называемая аналитика на периферии — edge AI. Все вычисления происходят прямо в камере, без обращения к серверу. Это ускоряет реакции, снижает требования к сети и защищает данные. Улучшенная работа с экспозицией и шумами позволяет фиксировать важные детали даже в неравномерно освещённых сценах — например, при резком контровом свете или почти полной темноте.

Функции динамической маскировки закрывают лица или номера в потоке данных, что важно при соблюдении требований к персональной информации. А высокая светочувствительность и адаптация к сложным условиям делают платформу универсальной: она работает одинаково уверенно и на ярком солнце, и на складском освещении. Это даёт пользователю главное — стабильный результат в любой ситуации.

Эффективность и оптимизация

Wisenet 9 был задуман не только как интеллектуальное, но и как эффективное решение. Прежние системы аналитики часто страдали от перегрузки: высокая детализация изображения увеличивала трафик, архив быстро заполнялся, а пропускная способность каналов связи становилась узким горлышком. Новая платформа решает эти проблемы комплексно.

Существенную роль здесь играет интеллектуальное шумоподавление. Система на базе ИИ сама определяет, какие участки изображения важны, а где можно минимизировать лишнюю детализацию. Это даёт возможность передавать «чистый» поток, сокращая объём данных без потери информативности.

Wisenet 9 поддерживает современный видеокодек H.265, дополнительно снижая нагрузку на сеть и хранилище. Причём сжатие ведётся с учётом аналитики: незначимые зоны можно архивировать с меньшим разрешением, а ключевые — с максимальной детализацией. Это особенно важно в многоканальных системах, где критична оптимизация ресурсов.

Такой подход открывает путь к более экономичным архитектурам: меньше серверов, меньше трафика, выше устойчивость. А для заказчиков это означает снижение совокупной стоимости владения системой.

Встроенная аналитика и сценарии применения

Интеллектуальные возможности Wisenet 9 — не дополнение, а ядро платформы. Чипсет изначально спроектирован с расчётом на встроенную аналитику. Камера сама способна определять, кто перед ней: человек, автомобиль, мотоцикл. Она «видит» цвет, направление движения, наличие маски или головного убора, может отличить взрослого от ребёнка.

Сценарии включают подсчёт людей и транспорта, определение плотности потока, управление очередями, выявление скоплений, фиксацию падений. Особо стоит отметить функцию Re-ID — повторной идентификации: камера «узнаёт» человека даже при изменении внешнего вида и может отследить его перемещение по разным зонам наблюдения.

Такие возможности особенно востребованы на объектах с высокой динамикой: транспортных узлах, стадионах, торговых центрах. Встроенная аналитика ускоряет реакцию оператора, снижает нагрузку на персонал и позволяет переходить от пассивного мониторинга к активному управлению ситуацией.

Готовность к кастомизации

Платформа Wisenet 9 создавалась с учётом того, что разные отрасли требуют разной аналитики. То, что важно на перекрёстке с интенсивным трафиком, будет избыточным для магазина, а сценарии для производственного цеха не подойдут для логистического склада. Поэтому архитектура открыта для установки специализированных ИИ-модулей (AI Packs), которые адаптируют поведение камеры под нужды конкретной задачи.

Модули для ритейла помогают оценивать потоки покупателей, плотность трафика, поведение клиентов, зоны интереса. Для транспорта — это подсчёт автомобилей, анализ скорости, фиксация остановок и нарушений движения. В производстве — контроль зон доступа, мониторинг действий персонала и предотвращение нештатных ситуаций.

Дополнительно поддерживается классификация звуков: камера может распознать крики, звуки удара, стекла или выстрела и оперативно среагировать на потенциально опасную ситуацию. Всё это — не внешние приложения, а встроенные компоненты, интегрированные в вычислительную платформу.

Безопасность и надёжность

Поскольку аналитика происходит прямо в камере, особенно остро встаёт вопрос защиты данных. Hanwha Vision предусмотрела это на уровне архитектуры. Платформа Wisenet 9 включает встроенные механизмы защиты от вмешательства: защищённая загрузка, зашифрованная операционная система и внутреннее хранилище, устойчивое к попыткам подмены или копирования.

Дополнительное внимание уделено соответствию международным требованиям к безопасности. Wisenet 9 сертифицирован по стандарту FIPS 140-3 Level 3, что означает высокий уровень криптографической стойкости и защиты от физических атак на компоненты.

Для заказчиков это означает, что данные с телекамер — включая изображения, метаданные и логи — остаются защищёнными на всех этапах: от захвата до передачи и хранения. А для инсталляторов и интеграторов — упрощение соответствия требованиям по информационной безопасности, особенно на объектах с критическим уровнем ответственности.

Отраслевое применение Wisenet 9

Архитектура Wisenet 9 создана с расчётом на универсальность — но при этом позволяет точно адаптироваться под особенности разных объектов и сценариев. Новое поколение камер на этой платформе уже используется в инфраструктурных проектах, где требуются точная видеоаналитика, надёжная защита данных и устойчивость к внешним условиям.

На транспорте камеры обеспечивают контроль потока на вокзалах, станциях, шоссе и парковках: фиксируют движение, нарушения, скопления, пересечение запретных зон. В городской среде — помогают отслеживать поведение людей и транспорта, быстро выявлять инциденты и давать оператору чёткую картину происходящего.

В логистике и на складах камеры с Wisenet 9 контролируют перемещение техники, анализируют загрузку зон, фиксируют нарушения маршрутов и присутствие персонала в опасных участках. В ритейле — предоставляют данные для управления трафиком, анализируют очереди, плотность потока и поведение посетителей.

Производственные предприятия используют возможности встроенной аналитики для повышения безопасности: контроль средств индивидуальной защиты, нахождения в ограниченных зонах, выявление нестандартных ситуаций. А на объектах с высокой плотностью трафика (аэропорты, стадионы, крупные торговые центры) важны функции Re-ID, аналитика скоплений, динамическое маскирование и работа в сложных условиях освещения.

Что говорит практика: мнение интегратора

Wisenet 9 — это не просто новый чип. Это сдвиг в архитектуре видеонаблюдения, где на первый план выходит распределённая аналитика, надёжность обработки и адаптивность к условиям объекта. Такие решения активно внедряются в проектах на территории России — с поправкой на специфику поставок и нормативные ограничения.

Для проектировщиков это возможность закладывать более гибкую и устойчивую архитектуру. Для интеграторов — расширить спектр решений без усложнения инфраструктуры. Для заказчиков — получать от видеонаблюдения не только изображение, но и информацию, которая помогает управлять процессами.

Александр Прокопенко, генеральный директор компании «ТЕРАТЕК», комментирует: «Мы видим, что архитектура Wisenet 9 действительно открывает новые сценарии применения камер, особенно там, где важны скорость реакции и устойчивость. Это касается и транспорта, и логистики, и городской среды. Возможность разворачивать аналитику на самой телекамере, без серверов и лишней нагрузки — это то, чего часто не хватает в реальных проектах. Именно поэтому мы внимательно следим за развитием этой платформы и оцениваем её потенциал в прикладных задачах наших заказчиков».