У роботі розглядається проблема підвищення ефективності функціонування мереж відеоспостереження в умовах зростання обсягів відеоданих та підвищених вимог до безпеки. Запропоновано підхід до створення програмної системи оптимізації роботи таких мереж із використанням елементів штучного інтелекту. Проаналізовано основні методи обробки відеопотоків, виявлення подій та автоматичного прийняття рішень. Особливу увагу приділено використанню алгоритмів комп’ютерного зору та машинного навчання для зниження навантаження на операторів і підвищення точності виявлення загроз. Зроблено висновок про доцільність інтеграції інтелектуальних модулів у сучасні системи відеоспостереження.

Abstract

The paper addresses the problem of improving the efficiency of video surveillance networks under conditions of increasing data volume and higher security requirements. An approach to developing a software system for optimizing such networks using artificial intelligence elements is proposed. The main methods of video stream processing, event detection, and automated decision-making are analyzed. Particular attention is paid to the use of computer vision and machine learning algorithms to reduce operator workload and improve threat detection accuracy. The study concludes that integrating intelligent modules into modern surveillance systems is highly effective.