ГИБРИДНАЯ АРХИТЕКТУРА С АДАПТИВНОЙ ЗАДЕРЖКОЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ В СОЧЕТАНИИ С ДАННЫМИ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ

Интеграция систем видеонаблюдения с анализом социальных сетей представляет серьезную проблему для современных вычислительных архитектур из-за противоречивых требований к задержке, точности и масштабируемости. Существующие подходы рассматривают эти области отдельно, создавая технологический разрыв, ограничивающий эффективность интегрированных систем безопасности. Мы предлагаем гибридную архитектуру с адаптивной задержкой, стратегически сочетающую преимущества микросервисных и граничных (edge-cloud) архитектур. Наша методология включает реализацию системы адаптивного разделения моделей, конвейера обработки с приоритетами на основе контекстуальной значимости и механизма асинхронного слияния с гарантией согласованности. Испытания проводились на трех конфигурациях возрастающего масштаба (50, 250 и 1000 камер). Предлагаемая архитектура демонстрирует снижение общей задержки на 43% по сравнению с традиционными архитектурами, повышение эффективности использования ресурсов на 38% и увеличение точности перекрестной идентификации на 7,2%. Комплексная эффективность, объединяющая эти показатели, достигает 52% улучшения для крупномасштабной конфигурации. Гибридный подход с адаптивной задержкой представляет собой значительный прогресс для интегрированных систем наблюдения. Его способность к контекстуальной адаптации и эффективность использования ресурсов делают его особенно подходящим для существующих городских развертываний и инфраструктур с переменными ограничениями пропускной способности, предлагая реалистичный путь улучшения текущих систем без полного перепроектирования.

The integration of video surveillance systems with social network analysis presents a significant challenge for modern computing architecture due to conflicting requirements for latency, accuracy, and scalability. Existing approaches consider these domains separately, creating a technological gap that limits the effectiveness of integrated security systems. We propose hybrid architecture with adaptive latency that strategically combines the advantages of microservice and edge-cloud architecture. Our methodology includes the implementation of an adaptive model partitioning system, a context-based prioritized processing pipeline, and an asynchronous fusion mechanism with consistency guarantees. Tests were conducted on three configurations of increasing scale (50, 250, and 1,000 cameras). The proposed architecture demonstrates a 43% reduction in overall latency compared to conventional architectures, a 38% improvement in resource efficiency, and a 7.2% increase in cross-identification accuracy. Composite efficiency, combining these metrics, achieves a 52% improvement for the large-scale configuration. The hybrid approach with adaptive latency represents significant progress for integrated surveillance systems. Its capability for contextual adaptation and resource efficiency makes it particularly suitable for existing urban deployments and infrastructures with variable bandwidth constraints, offering a realistic path to improve current systems without completely redesign.