Вы сказали:
ChatGPT сказал:
Для вашего сценария — большой склад, 100+ камер, много сотрудников, поиск человека/лица по разным камерам, нейрособытия и автоснимки — обе платформы в целом подходят. Но если смотреть именно на готовность “из коробки” для крупной многокамерной системы с ИИ, то на текущих публичных материалах TRASSIR выглядит более предсказуемым выбором. У него лучше и подробнее описаны: крупномасштабный VMS, отдельные серверы нейроаналитики, централизованное управление многосерверной системой, готовые 64/128/256-канальные серверы и складской модуль ActiveStock. У VideoNet сильная сторона — серверный поиск по архивам и событиям, PSIM-подход, гибкие реакции на события и кастомное обучение нейросети, но в открытых источниках меньше прозрачности именно по sizing большой AI-инсталляции, а по лицензированию/масштабированию у них есть расхождения между разными страницами. videonet.ru+7Trassir+7Trassir+7
Что с вашими ключевыми функциями
1) Поиск конкретного человека/лица по разным камерам
У TRASSIR Face Recognition 2.0 прямо заявлены: детекция лиц в потоке, сопровождение нескольких лиц в кадре, сравнение с базой и поиск в архиве по заданному лицу. Есть также anti-spoof и сценарии доступа по лицу. trassir.ru+1
У VideoNet модуль распознавания лиц тоже сильный: есть поиск по архиву по фотографии, по времени/дате, полу, возрасту, эмоциям, поиск похожих лиц, создание новых баз из обнаруженных лиц и автоматические действия по результату распознавания. Кроме того, у VideoNet отдельно описан консолидированный поисково-аналитический контур по архивам, журналам событий, базам лиц и метаданным. videonet.ru+3videonet.ru+3videonet.ru+3
Вывод по этому пункту: обе системы подходят, но TRASSIR проще выглядит именно как готовая “people search / face search” платформа, а VideoNet очень силён как поисково-аналитическая система по большим архивам. trassir.ru+1
2) “Ведение” человека между камерами
У TRASSIR на
публичных страницах прямо есть сопровождение нескольких лиц в
видеопотоке, централизованные базы лиц и кейсы для больших многокамерных
систем. Для складского сценария это выглядит более прямо описанным. trassir.ru+2Trassir+2
У VideoNet я нашёл явные признаки маршрутизации и аналитики перемещений сотрудников по объекту, а также серверный поиск по многим камерам и архивам, но не увидел столь же чётко описанного отдельного текущего модуля live cross-camera re-ID, как хотелось бы для уверенного вывода. То есть VideoNet умеет искать, связывать и анализировать события/лица по многим камерам, но именно “живое сквозное ведение человека между камерами” в открытых материалах описано менее прозрачно. videonet.ru+3videonet.ru+3videonet.ru+3
Вывод по этому пункту: если это одна из самых критичных функций, TRASSIR сейчас выглядит безопаснее.
3) “Умные” снимки по нейросетевым событиям
У TRASSIR есть
менеджер скриншотов, автоматические реакции на события, поиск
детекторных событий в архиве, сценарии тревог,
push/Telegram/Discord-оповещения и API/SDK. Для вашего кейса это
означает, что снимки по нейрособытиям сделать можно штатно. Trassir+3Trassir+3storage.trassir.com+3
У VideoNet это тоже хорошо реализовано: детекторы могут запускать реакцию в виде сохранения фото/кадра, записи видео, email/SMS, запуска приложений, отчёта, команды на исполнительное устройство, в том числе с вложенным изображением. videonet.ru+3videonet.ru+3videonet.ru+3
Вывод: здесь обе системы подходят. Если задача именно “событие ИИ → снимок → уведомление/архив/отчёт”, обе могут.
Масштабируемость
У TRASSIR публично заявлена работа от одной камеры до распределённых систем на 175 000 камер, есть CMS для крупных многосерверных систем, поддержка установки на обычные серверы/ПК, совместимость с очень большим числом камер, а также готовые серверы уровня NeuroStation 64/128 и UltraStation до 256 IP-каналов. Есть и живой складской кейс на 130+ IP-камерах с нейромодулями. Для проекта 100+ камер это очень хороший признак. trassir.ru+6Trassir+6Trassir+6
У VideoNet есть материалы о поиске/аналитике по сотням и тысячам камер, а также пример инсталляции на 3000+ камер и 100 видеосерверов. Но по лицензированию и верхним пределам на публичных страницах есть расхождения: одна страница FAQ говорит, что PRO без ограничений, другая — что Pro до 24 серверов и клиентов, а Corporate уже без ограничений. То есть масштабируется VideoNet явно может, но коммерческую редакцию и архитектурный контур нужно отдельно уточнять у вендора. videonet.ru+3videonet.ru+3videonet.ru+3
Итог по масштабируемости:
Для проекта 100–300 камер обе системы реалистичны.
Для проекта, где важна максимальная прозрачность по архитектуре и готовым серверным конфигурациям, я бы ставил выше TRASSIR. Trassir+2trassir.ru+2
Поддержка и внедрение
У TRASSIR на сайте хорошо видны 24/7 техподдержка, регламент ответа через портал/email, сервисный контур, учебный центр и курсы для администраторов. Это выглядит более формализованно. Trassir+2Trassir+2
У VideoNet есть консультации, помощь в подборе решения и железа, обучение и контакты техподдержки; также в материалах встречается упоминание бесплатной техподдержки. Но по публичным SLA/регламентам картина менее подробная, чем у TRASSIR. videonet.ru+2videonet.ru+2
Итог по поддержке: для крупного объекта с риском простоев TRASSIR выглядит сильнее именно по прозрачности сервисной модели.
Требования к железу
Здесь важная оговорка: точные требования зависят не только от числа камер, но и от:
-
разрешения и FPS,
-
H.264/H.265,
-
глубины архива,
-
сколько камер одновременно идут в нейроанализ,
-
сколько операторов смотрят live,
-
какие именно модули нужны: только лица, или ещё люди/очереди/опасные зоны/оставленные предметы и т. п. trassir.ru+1
TRASSIR
Базовый принцип у TRASSIR для больших объектов — разделять запись и нейроаналитику, либо брать готовые серверы под соответствующую роль. Их NeuroStation рассчитан до 128 IP-каналов, до 720 Мбит/с, до 8 HDD; производительность по аналитике зависит от модуля: например, на одном сервере заявлены ориентиры порядка 78 каналов Neuro Detector, 128+ Crowd/Queue, 90 Hardhat, 14 Staff Tracker, 4 Left Object. Для Face Recognition вместе с другими модулями в паспорте отдельно указано ограничение: совместная работа возможна при двух видеокартах. Есть также UltraStation v2 на 128/256 IP-каналов, с ECC RAM до 256 ГБ и дисковой подсистемой на 16/24/36 HDD. trassir.ru+1
Практически для вашего кейса это означает:
если у вас 100+ камер и нужно одновременно:
-
запись архива,
-
поиск лиц,
-
поиск/детекция людей,
-
события и автоснимки,
то в TRASSIR я бы ориентировался не на “один универсальный сервер”, а минимум на:
-
1–2 сервера записи/архива,
-
1 отдельный сервер нейроаналитики либо более мощный сервер с несколькими GPU,
-
при росте нагрузки — отдельный управляющий/CMS-контур.
Это хорошо совпадает с их публичной архитектурой. solutions.trassir.ru+3Trassir+3trassir.ru+3
VideoNet
У VideoNet в установочном руководстве базовые требования очень скромные: от Intel Core i3-530, 4 ГБ RAM минимум; рекомендовано 8 ГБ для систем до 16 камер, 16 ГБ для 16–48 камер, 32 ГБ для 48+ камер. Но в том же документе прямо сказано, что при использовании детекторов и модулей распознавания требования могут существенно отличаться, и их нужно уточнять отдельно. Для “большой нейросети” у них отдельно встречается указание, что требование по GPU было снижено до 4 ГБ видеопамяти — это явно не про большой объект 100+ камер как конечная конфигурация, а скорее про нижний порог для конкретного модуля. Также у них есть готовые Guard PSIM-NVR-серверы на 24/32/48/60 камер, до 8 HDD и до 128 ТБ локального архива. videonet.ru+4videonet.ru+4videonet.ru+4
Практически для вашего кейса это означает:
для 100+ камер VideoNet почти наверняка потребует либо:
-
2–3 и более готовых NVR/PSIM-NVR,
-
либо кастомную серверную архитектуру,
особенно если вы хотите не только архивировать, но и крутить лицевую аналитику/поиск/реакции на события на большом числе каналов. И сам вендор рекомендует пользоваться их калькулятором и уточнять sizing под конкретный состав модулей. videonet.ru+2videonet.ru+2
Что бы я выбрал для вашего ТЗ
Если задача звучит как:
“Нужна крупная складская
система на 100+ камер, с лицами, поиском людей, нейрособытиями,
автоснимками, понятной масштабируемостью и внятной поддержкой”,
то первым кандидатом я бы брал TRASSIR.
Причины: более ясная многосерверная архитектура, готовые серверы под
запись и AI, лучше задокументированная масштабируемость, формализованная
поддержка и наличие складского модуля ActiveStock. Trassir+4Trassir+4Trassir+4
VideoNet я бы выбрал, если для вас особенно важны:
-
очень сильный серверный поиск по архивам/событиям/метаданным,
-
более “PSIM-ный” подход,
-
гибкие реакции и сценарии,
-
возможная кастомная дообучаемая аналитика под нестандартные кейсы.
Но при этом проект лучше сразу считать вместе с ними как индивидуальную архитектуру, а не пытаться опираться только на типовые коробки. videonet.ru+3videonet.ru+3videonet.ru+3
Ещё один нюанс: если распознавание лиц у вас будет использоваться как полноценная биометрия сотрудников/посетителей, нужно отдельно проверить правовую схему. У TRASSIR есть отдельное позиционирование под 572-ФЗ и КБС, у VideoNet — интеграция с ЕБС. ebs.ru+3trassir.ru+3solutions.trassir.ru+3
Могу следующим сообщением собрать для вас практический чек-лист внедрения: какую архитектуру серверов закладывать для 100/150/200 камер и какие вопросы задать обоим вендорам на пилоте.
Вы сказали:
ChatGPT сказал:
С учетом BOLID/Орион картина меняется.
Если главный приоритет — сильная видеоаналитика и предсказуемая масштабируемость именно как VMS/AI-платформы, у TRASSIR по публичным материалам позиция сильнее: есть официально описанная интеграция с СКУД/ОПС, карты и ситуационный центр, удалённая offload-аналитика на отдельный analytics server, масштабирование до распределённых систем, а также опубликованные серверные профили на 128 IP-каналов и 720 Мбит/с. trassir.com+3trassir.com+3trassir.com+3
Но если главный приоритет — сохранить и удобно встроить существующий BOLID, плюс идти поэтапно от “зоопарка” DVR/аналог/IP к единой системе, то VideoNet становится очень сильным кандидатом. У него прямо заявлены: прямое подключение ОПС и СКУД Bolid в самой платформе VideoNet без ПО Orion, импорт конфигурации из Orion Pro, отображение тревог/состояний устройств на графических планах, индивидуальные роли пользователей, а также сценарий постепенного роста — от подключения существующих DVR до поэтапного наращивания подсистем. videonet.ru+4videonet.ru+4videonet.ru+4
Для вашего сценария я бы сформулировал выбор так:
VideoNet — если хотите сделать BOLID “центром правды” на переходный период и постепенно собрать видео+СКУД+ОПС в одном операторском интерфейсе. Это особенно логично, когда на проходной уже живут карточки сотрудников, статусы разделов/помещений и рабочие процессы охраны завязаны на BOLID. VideoNet официально поддерживает такой путь: прямой Bolid, импорт из Orion Pro, работа с существующими DVR, гибридные станции под IP/аналог/AHDM и поэтапное расширение. videonet.ru+3videonet.ru+3videonet.ru+3
TRASSIR — если BOLID можно оставить отдельной подсистемой, а над ним нужен максимально сильный слой VMS/AI. У TRASSIR есть официальный модуль интеграции с Orion Pro: Orion посылает команды видеосистеме по событиям/сценариям, TRASSIR передает назад статусы камеры/записи/детекторов, к одному Orion Pro можно подключать несколько TRASSIR-серверов. Для больших распределённых объектов это очень здоровая архитектура. dssl.ru+2trassir.com+2
Практический вывод по вашему новому ТЗ
Для склада с постепенной миграцией к 150 камерам, несколькими операторскими местами и уже существующим BOLID я бы ставил так:
1 место по удобству миграции и интеграции с BOLID — VideoNet.
1 место по “чистой” видеоаналитике и предсказуемому scaling VMS — TRASSIR.
То есть выбор зависит от того, что для вас важнее в первые 12–18 месяцев:
-
сначала аккуратно собрать разрозненные системы и BOLID в единый контур → VideoNet;
-
сразу строить сильный видеоцентр с AI и оставить BOLID как внешнюю систему → TRASSIR. trassir.com+3videonet.ru+3videonet.ru+3
Практический чек-лист внедрения под 150 камер
1. Зафиксировать целевую модель, прежде чем покупать железо
Нужно письменно ответить на 4 вопроса:
-
Кто “мастер-система” по людям, пропускам и помещениям под охраной?
Для вашего объекта разумно оставить BOLID/Orion master минимум на этапы 1–2. -
Видео должно только реагировать на события BOLID или ещё и управлять доступом/дверями/турникетами?
Обе платформы это умеют в той или иной форме, но путь разный: у TRASSIR интеграция с Orion Pro лицензируется отдельным модулем, а у VideoNet Bolid можно подключать напрямую. dssl.ru+1 -
Сколько камер реально будут в нейроаналитике одновременно?
Это ключ к sizing. Не “150 камер всего”, а, например:
-
20 камер — лица/поиск человека,
-
30 камер — периметр/вторжение,
-
20 камер — складские нейрособытия,
-
остальные — запись и оперативный просмотр.
-
Какой архив нужен: 14/30/60/90 суток и для каких камер?
Это влияет на бюджет сильнее, чем выбор VMS.
2. Инвентаризация текущего “зоопарка”
До пилота нужно собрать реестр:
-
все камеры: аналог / AHD / TVI / CVI / IP;
-
все DVR/NVR: модель, протокол, ONVIF/RTSP, жив ли архив;
-
кодек, разрешение, FPS, текущий битрейт;
-
камеры, которые критичны для лиц и проходов;
-
камеры, которые можно оставить как обзорные;
-
все точки BOLID: проходные, двери, разделы, шлейфы, тревоги, сценарии;
-
какие экраны реально нужны на постах охраны.
Это особенно важно, потому что VideoNet прямо позиционирует подключение существующих DVR и поэтапное расширение, а TRASSIR заявляет поддержку 99% камер/серверов и ONVIF/RTSP. Но совместимость старого оборудования лучше проверять не по буклету, а на пилоте. videonet.ru+1
3. Разбить камеры на классы, а не считать их “одной кучей”
Для проекта на 150 камер я бы разделил так:
-
Класс A — критичные камеры идентификации: проходные, турникеты, двери, каскад “вход–коридор–склад”.
Тут нужны хорошие ракурсы, стабильный свет, выше FPS и лучшее качество. -
Класс B — операционные камеры: зоны погрузки, экспедиция, рампы, коридоры, ключевые стеллажные проходы.
-
Класс C — обзорные камеры: общая обстановка, второстепенные участки, старые камеры на переходный период.
На аналитике нельзя экономить именно на классе A. Старые аналоговые камеры можно временно оставить в B/C, но не рассчитывать на качественный face/person search по ним.
4. Целевая архитектура на 150 камер
Я бы закладывал не один “моноблок”, а раздельные роли серверов.
Базовая практическая схема:
-
2 сервера записи/архива по 60–80 камер каждый;
-
1 отдельный AI-сервер под нейроаналитику и поиск;
-
1 сервер управления/интеграции/БД — физический или виртуальный, в зависимости от выбранной платформы;
-
3–5 операторских АРМ;
-
ядро сети 10 GbE между серверами/хранилищем, доступ 1 GbE/PoE до камер;
-
отдельные VLAN для видео, управления, СКУД/ОПС.
Почему так:
TRASSIR официально рекомендует offload-аналитику на отдельный analytics
server, а его серверные линейки и CMS рассчитаны на многосерверные
системы. VideoNet тоже умеет строить единый контур и даже пишет про
односерверные решения, но для 150 камер + AI + BOLID + несколько операторов я бы односерверную схему не рассматривал. videonet.ru+3trassir.com+3trassir.com+3
5. Прикидка по архиву
Для понимания бюджета, без привязки к вендору:
Если взять 150 камер со средним архивным битрейтом 4 Мбит/с, то это примерно:
-
600 Мбит/с суммарно,
-
около 6.5 ТБ в сутки сырого архива,
-
около 195 ТБ за 30 суток до RAID/резерва.
Практически это значит:
-
30 суток архива по всем 150 камерам — это уже уровень, где нужно проектировать дисковую подсистему отдельно;
-
если часть камер писать по движению/событию, архив можно сильно уменьшить;
-
для критичных зон лучше держать постоянную запись, для обзорных — обсуждать motion/event.
TRASSIR прямо поддерживает motion recording и поиск событий детекторов в архиве; VideoNet также поддерживает запись по событию/тревоге и уведомления с фото. trassir.com+1
6. Что делать со старой системой на переходном этапе
Самый безопасный путь — не “рубить” старое видео сразу, а строить 3 волны.
Волна 1. Надстройка над существующим
-
подключить существующие DVR/NVR/часть IP-камер;
-
интегрировать BOLID;
-
сделать карты объекта, тревоги, журнал событий;
-
вывести на пост охраны единый тревожный контур.
Для этого VideoNet особенно удобен по публичным материалам: он прямо говорит о подключении существующих DVR и поэтапном росте, а также о прямом Bolid. TRASSIR тоже подходит, если идти через Orion Pro и оставить его операторской основой по СКУД/ОПС. videonet.ru+2videonet.ru+2
Волна 2. Замена узких мест
Менять в первую очередь:
-
проходные,
-
рампы,
-
периметр,
-
коридоры движения персонала,
-
точки расследования инцидентов.
То есть не “самые старые камеры вообще”, а самые важные для расследования и AI.
Волна 3. Стандартизация
После пилота и 2–3 месяцев эксплуатации:
-
унифицировать модели камер в критичных местах;
-
вычистить тупиковые аналоговые сегменты;
-
перенести постоянные сценарии тревог и реакций в финальную архитектуру.
7. Интеграция с BOLID: как я бы делал
Для вашего объекта я бы рекомендовал такой порядок:
Этап 1: BOLID остается главным по людям/картам/разделам/состояниям помещений.
Видео получает от него события и привязки.
Этап 2: на посту охраны делается единый интерфейс реагирования:
-
событие доступа / отказ доступа;
-
карточка сотрудника;
-
живая камера у точки прохода;
-
состояние помещения: под охраной / снято;
-
мгновенный снимок/клип по событию;
-
переход на план.
Это хорошо ложится на возможности обеих систем.
TRASSIR + Orion Pro умеют обмениваться событиями и командами, работать с
графическими планами и несколькими видеосерверами. VideoNet умеет
напрямую подключать Bolid, размещать устройства на планах, получать
тревоги, выполнять реакции и даже импортировать конфигурацию из Orion
Pro. dssl.ru+2videonet.ru+2
Этап 3: уже после пилота решать, нужен ли реальный перенос части операторской логики из Orion в VMS/PSIM, или Orion остается отдельным рабочим местом.
Практически:
-
если охрана привыкла жить в Orion — не ломайте процесс сразу;
-
если нужен единый PSIM-экран — VideoNet тут выглядит естественнее;
-
если видео — главный инструмент расследования — TRASSIR может быть удобнее как верхний видеоцентр.
8. Роли и операторские места
Для нескольких операторских мест я бы заложил минимум 4 роли.
1. Пост охраны / проходная
Видит:
-
камеры проходной,
-
тревоги BOLID,
-
карточку человека,
-
статусы “помещение под охраной / снято”,
-
только короткий архив по своему контуру.
2. Центральный оператор безопасности
Видит:
-
все тревоги,
-
графические планы,
-
live по всем ключевым зонам,
-
может подтверждать/закрывать инциденты,
-
не редактирует базу персонала.
3. Служба безопасности / расследование
Видит:
-
полный архив,
-
поиск по событиям,
-
поиск по лицам/людям,
-
экспорт фрагментов.
4. Администратор / инженер
Видит:
-
конфигурацию,
-
камеры,
-
интеграции,
-
лицензии,
-
сценарии,
-
серверы.
TRASSIR официально поддерживает неограниченное число пользователей, роли, группы, LDAP/AD и запись действий пользователей. VideoNet — неограниченное число пользователей, роли, системные и объектные права, доступ к компьютерам и интеграцию с Active Directory. videonet.ru+4trassir.com+4trassir.com+4
9. Что проверять на пилоте
Пилот я бы делал не “на 2 камерах”, а хотя бы на 12–20 камерах и 1 рабочем фрагменте BOLID.
Обязательные сценарии пилота:
-
Доступ разрешен / запрещен
Проверить: карточка сотрудника, живая камера, запись события, снимок, переход на архив. -
Постановка/снятие помещения с охраны
Проверить: статус на плане, журнал, реакция операторского интерфейса. -
Тревога ОПС / проникновение
Проверить: pop-up камеры, звуковое оповещение, снимок, клип, маршрут оператора. -
Поиск лица/человека по архиву
Проверить на реальных людях в вашей одежде, свете, расстояниях и ракурсах. -
Переход между камерами
Проверить не в демо, а на реальном маршруте: проходная → коридор → склад → зона погрузки. -
Нагрузка
Проверить:
-
запись,
-
живой просмотр на 2–3 АРМ,
-
аналитика,
-
экспорт архива,
-
одновременные тревоги.
10. Практическая рекомендация по железу
Если выберете TRASSIR
Для 150 камер я бы закладывал:
-
2 сервера записи по 64–80 камер;
-
1 отдельный AI-сервер на NeuroStation/совместимом профиле;
-
при heavy face recognition — смотреть конфигурацию с двумя GPU, потому что у NeuroStation в паспорте отдельно оговорена совместимость Face Recognition с другими модулями только при двух видеокартах;
-
если нужен очень глубокий архив — отдельное хранилище или серверы с большим числом HDD.
TRASSIR официально публикует: до 128 IP-каналов и 720 Мбит/с на серверном профиле, а также примерную ёмкость по аналитическим модулям; при этом сам вендор пишет, что точный расчёт зависит от условий и версии ПО. trassir.com+3trassir.com+3trassir.ru+3
Если выберете VideoNet
Для 150 камер я бы закладывал:
-
2–3 сервера записи/подключения видео, особенно если есть legacy DVR и смешанный парк;
-
1 отдельный AI-сервер под Tevian/нейросети;
-
1 сервер БД/интеграции, если проект пойдет в полноценный PSIM-контур;
-
на критичных рабочих местах — отдельные клиентские станции операторов.
Почему не меньше:
VideoNet в документации даёт общие системные требования для базовой
установки и отдельно — требования к GPU для нейросетей, но не публикует
столь прозрачную крупную таблицу sizing под 150 камер с лицами и
нейрособытиями, как TRASSIR. Зато у него есть готовые Guard NVR
24/32/48/60 каналов и индивидуальные проектные решения. videonet.ru+3videonet.ru+3videonet.ru+3
Что бы я выбрал на вашем месте
Если задача №1 — аккуратный переход с текущего BOLID и разношёрстного видео к единому операторскому контуру без резкой ломки процессов, я бы начал пилот с VideoNet. Его публичная логика внедрения лучше совпадает именно с вашим исходным состоянием: Bolid, старые DVR, постепенное наращивание, графические планы, общий PSIM-подход. videonet.ru+3videonet.ru+3videonet.ru+3
Если же после пилота окажется, что качество поиска людей/лиц и общий AI-контур критичнее всего, а BOLID можно оставить отдельным рабочим местом, тогда я бы брал TRASSIR. У него сильнее публично описаны архитектура крупных систем, удалённая аналитика, user/role model для больших объектов и серверный sizing под AI. trassir.ru+3trassir.com+3trassir.com+3
Если хотите, следующим сообщением я сделаю вам готовое ТЗ на пилот в виде списка проверок для вендоров: что именно спросить у TRASSIR и у VideoNet, чтобы они посчитали проект на 150 камер и не “продали демо вместо рабочей системы”.