Сервер для видеоаналитики и систем безопасности: процессор, видеокарта и сколько камер потянет

Видеоаналитика нагружает сервер совсем иначе, чем запись. Запись просто складывает поток с камеры на диск. Аналитике каждый кадр нужно раскодировать и прогнать через алгоритм. Классические детекторы движения и пересечения линии тянет процессор, а нейросетевой поиск людей, распознавание номеров и особенно лиц упираются в видеокарту. Разница в нагрузке большая: регистратор TRASSIR NeuroStation Compact, по данным производителя, держит 10 каналов распознавания лиц и больше 16 каналов нейродетектора людей. Поэтому сервер считают от списка задач и выбранного ПО, а число камер идёт вторым.

Ниже - какая аналитика чем считается, сколько каналов ждать от железа, где её выгоднее запускать и что говорит закон о распознавании лиц.

Чем аналитика нагружает сервер сильнее записи

Когда VMS (программа управления видеонаблюдением) только пишет архив, декодировать видео ей не нужно. Если на сервере не включены детекторы и никто не смотрит живую картинку, поток H.264 или H.265 приходит по сети и уходит на диск как есть. Процессор почти не занят, узкими местами становятся сеть и диски.

Аналитика добавляет два тяжёлых шага. Сначала кадр нужно раскодировать, и H.265 раскодировать тяжелее, чем H.264. Потом его обрабатывает алгоритм: простой детектор сравнивает соседние кадры, нейросеть ищет на картинке людей, машины, номера или лица. Этот шаг и съедает ресурсы.

Две настройки сильно снижают нагрузку ещё до покупки железа. Первая - анализировать второй поток камеры. Большинство камер отдают параллельно основной поток в высоком разрешении для архива и облегчённый для просмотра. Детекторам движения и людей его обычно хватает, распознаванию лиц и номеров - нет, им нужны пиксели. Вторая - частота кадров для анализа. Детектору вторжения в зону не нужны все 25 кадров в секунду, а вот распознаванию номеров на быстром въезде - нужны: Macroscop для быстрого режима требует от 20 кадров в секунду.

Какая аналитика нужна процессору, а какая видеокарте

Пара ориентиров из документации производителей. Модулю распознавания номеров Macroscop на сервере нужен процессор уровня Intel Core i3-10100 или выше, видеокарта уровня NVIDIA GTX 1650 опциональна, камера - от 1280×720. Модулю распознавания лиц Macroscop Complete нужна видеокарта NVIDIA серии GTX 10 или новее (compute capability от 6.1) с памятью от 4 ГБ, и работает он с ней монопольно. Лицо в кадре должно занимать не меньше 2% ширины и 3% высоты кадра, расстояние между зрачками - от 30 пикселей. Axxon Next умеет запускать нейроаналитику на процессоре, на встроенной графике Intel и на видеокартах NVIDIA.

Сколько камер потянет сервер: ориентир по данным производителя

Универсальной цифры «столько-то камер с аналитикой на сервер» нет. Она зависит от ПО, его версии, модуля, разрешения и частоты кадров. Честнее всего посмотреть, что производитель обещает для своих готовых серверов. У TRASSIR такая таблица опубликована для линейки NeuroStation, цифры даны для работы аналитики без вывода видео на экран:

По таблице хорошо видна пропорция. Распознавание лиц на одном и том же железе тянет в 1,6-2,5 раза меньше каналов, чем детектор людей. Если в проекте на 40 камерах лица нужны только на входе, а по остальной территории хватает детектора людей, это совсем другой сервер, чем «лица везде».

Как пользоваться такой таблицей:

1. Составьте список камер с задачей для каждой: только запись, классический детектор, нейродетектор, номера, лица.
2. Возьмите у производителя выбранной VMS требования к вашей версии или попросите расчёт у него или интегратора.
3. Проверьте на тестовой лицензии хотя бы несколько камер с реальной картинкой: ночь, дождь и встречные фары меняют нагрузку и качество.
4. Заложите 25-30% запаса. Камеры добавляются, а модули аналитики со временем становятся тяжелее.

На камере, на сервере или в облаке

Аналитика на камере снимает нагрузку с сервера: камера сама считает детектор и отправляет событие. У многих производителей камер есть модели с нейросетевыми детекторами людей и машин. Минус - набор детекторов ограничен тем, что умеет конкретная модель, и система привязывается к одному производителю камер.

Аналитика на сервере гибче. Одна VMS обрабатывает камеры любых поддерживаемых марок, модули докупаются лицензиями, поиск по архиву работает по всем камерам сразу. Платить за гибкость приходится видеокартой и тем, что сервер становится единой точкой отказа для аналитики. Когда камеры стоят на удалённом объекте со слабым каналом, аналитику выносят прямо туда - на граничный сервер, чтобы не гнать видео целиком в центр.

Облачная аналитика упирается в канал: видео нужно постоянно отправлять наружу. Для объекта с десятками камер исходящий трафик и абонентская плата быстро перевешивают экономию на железе. Отдельный вопрос - где физически хранятся записи, если в кадре сотрудники и посетители.

Для малого и среднего объекта обычно выигрывает гибрид: простые детекторы на камерах, тяжёлые задачи вроде номеров и лиц - на сервере. Как устроены серверы для периферийной аналитики на удалённых площадках, разбирали в статье про edge-серверы для IoT и периферийных вычислений.

Какую видеокарту ставить в сервер видеоаналитики

Для нейроаналитики в видеонаблюдении чаще всего берут NVIDIA: распознавание лиц в Macroscop, например, работает только на её картах. Встроенная графика Intel выручает там, где её поддерживает VMS, как в Axxon.

Три вещи, на которых чаще всего ошибаются:

• Одна карта на всё. Macroscop прямо рекомендует разносить вывод видео на мониторы и распознавание лиц на отдельные видеокарты, если это карты серий GTX 10xx или 16xx с памятью 4 ГБ и меньше. У NeuroStation распознавание лиц вместе с другими модулями работает только на двух видеокартах.
• Игровая карта в серверном корпусе. Карты с открытыми вентиляторами рассчитаны на корпус с продувом сбоку, в плотном 1U-2U шасси они перегреваются и душат соседей. Для серверов выпускают карты с турбинным или пассивным охлаждением, и сам сервер должен уметь их питать и продувать. Есть и юридическая сторона: лицензия драйверов NVIDIA GeForce запрещает их установку в дата-центрах, кроме блокчейн-вычислений. Для серверной в офисе это обычно не критично, для стойки в коммерческом ЦОДе - уже да.
• Память меньше минимума. Проверяйте требования модуля к видеопамяти: 4 ГБ у Macroscop Complete - нижняя граница, на которой задержка распознавания растёт при одновременном выводе видео.

Серверы, рассчитанные на полноразмерные карты, собраны в разделе «серверные видеокарты для ии».

Как совместить аналитику с записью, СКУД и охранной сигнализацией

На объекте до нескольких десятков камер всё обычно живёт на одном сервере: запись, аналитика, модуль контроля доступа. Крупные VMS умеют интегрироваться с системами контроля и управления доступом (СКУД) и охранной сигнализацией, и оператору удобно видеть события в одном окне. Условие одно - ресурсов должно хватать с запасом, иначе проседание аналитики утром в час пик потянет за собой и проход по пропускам.

С ростом объекта роли разносят:

• сервер записи - много дисков, процессор скромный;
• сервер аналитики - видеокарты, диски почти не нужны;
• сервер СКУД - его часто поставляет производитель системы доступа с предустановленным и проверенным ПО, отсюда в выдаче столько «серверов СКУД» у Sigur, RusGuard и Bolid.

Разнос нужен ещё и для надёжности. Перезагрузка сервера аналитики после обновления драйвера не должна останавливать ни запись, ни турникеты.

Сеть камер и сеть рабочих мест лучше разделить физически или хотя бы виртуальными сетями (VLAN): так поток видео не мешает офису, а камеры не видны из пользовательского сегмента. Какие коммутаторы под это брать, разобрано в статье зачем нужен коммутатор для видеонаблюдения. Объём архива аналитика почти не меняет, его считают по битрейту камер и глубине хранения. Формула и готовые таблицы - в материале про СХД для видеонаблюдения.

Распознавание лиц и закон

Распознавание лиц - единственная задача из этой статьи, где решение сначала принимает юрист, а потом администратор.

Изображение лица, по которому система автоматически устанавливает личность, - это биометрические персональные данные. Закон 572-ФЗ разрешает идентификацию по биометрии (поиск человека по базе) только через Единую биометрическую систему. Аутентификация, то есть подтверждение, что перед камерой именно этот человек, возможна через ЕБС или аккредитованную систему, которая с ней взаимодействует. Вести на своём сервере собственную базу лиц посетителей или сотрудников для автоматической идентификации этот закон частной компании не разрешает.

Под ограничения не попадает обычное видеонаблюдение: камера пишет, охранник смотрит. Подсчёт людей и детектор присутствия без установления личности - тоже не идентификация. Номер автомобиля - не биометрия.

Для прохода сотрудников по лицу нужно письменное согласие. Если лицо - единственный способ попасть на работу, свободным такое согласие признать трудно, поэтому оставляют альтернативу вроде карты. Нарушения наказываются по статье 13.11 КоАП, а с 30 мая 2025 года за повторную утечку биометрических данных введены оборотные штрафы.

Ошибки при выборе сервера под видеоаналитику

Считать сервер по числу камер. Сорок камер с одной записью и сорок камер с распознаванием лиц отличаются в разы, и таблица TRASSIR выше это наглядно показывает.

Гонять аналитику по основному 4K-потоку. Архиву нужна картинка в полном разрешении, детектору движения - нет. Для детекторов движения и людей второй поток камеры снимает нагрузку в разы без потери качества. Лицам и номерам он не подходит.

Игровая видеокарта в серверном корпусе «потому что дешевле» экономит недолго. Перегрев, сброс частот и нестабильная аналитика съедают разницу, а в ЦОДе к этому добавляется лицензия драйверов.

Совмещать всё на одном сервере без запаса. Аналитика, запись и СКУД на одной машине работают, пока ресурсов хватает. В момент перегрузки страдает всё сразу.

И последнее - покупка железа до теста. Час работы нескольких камер на тестовой лицензии с реальной картинкой скажет о нагрузке больше любого калькулятора.

Когда отдельный сервер аналитики не нужен

Небольшому объекту на 4-16 камер с задачами «движение в зоне ночью» и «пересечение линии у забора» отдельный сервер с видеокартой обычно не нужен. Эти детекторы есть в камерах и регистраторах, а для нейродетектора людей существуют готовые регистраторы с аналитикой. Сервер с видеокартой начинает окупаться, когда появляются номера на въезде, поиск по архиву по приметам на всех камерах или распознавание лиц.

Как подобрать сервер под видеонаблюдение без упора в аналитику, - в полном руководстве по видеосерверу для IP-камер. Сравнение самих VMS - в статье о том, как выбрать ПО для сервера видеонаблюдения.

Частые вопросы

Нужна ли видеокарта для распознавания номеров?

Не обязательно. У Macroscop модуль распознавания номеров работает на процессоре от Intel Core i3-10100, видеокарта уровня GTX 1650 опциональна и ускоряет обработку. Требования другой VMS проверяйте в её документации.

Сколько камер с распознаванием лиц потянет один сервер?

Зависит от ПО и железа. Ориентир по готовым серверам TRASSIR: от 10 каналов распознавания лиц у младшей модели NeuroStation до 32 у модели на 64 канала записи. На тех же машинах детектор людей тянет в 1,6-2,5 раза больше каналов.

Можно ли поставить игровую видеокарту в сервер видеонаблюдения?

Технически да, если корпус и блок питания выдержат. Но карты с открытыми вентиляторами перегреваются в плотных серверных корпусах, а лицензия драйверов GeForce запрещает их установку в дата-центрах. Для сервера надёжнее карта с турбинным или пассивным охлаждением.

Законно ли распознавание лиц в офисе или магазине?

Обычная запись и просмотр охраной законны без ЕБС. Автоматическая идентификация людей по базе лиц частной компанией по 572-ФЗ возможна только через Единую биометрическую систему, для прохода сотрудников нужно письменное согласие и альтернативный способ прохода.

Что лучше: аналитика на камере или на сервере?

Для простых детекторов - на камере, это разгружает сервер. Для номеров, лиц и поиска по архиву по всем камерам - на сервере, там гибче лицензии и мощнее железо. Обычно на объекте используют оба варианта сразу.