Российские ученые создали умную систему эвакуации при пожаре на основе нейросети

Специалисты Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) впервые в России применили нейросеть YOLO для автоматического построения эвакуационных маршрутов в зданиях.

Разработка позволяет сократить время проектирования путей спасения в разы, сообщил ТАСС научный сотрудник кафедры безопасности жизнедеятельности вуза Никита Пономарев.

Нейросетевая модель с высокой точностью распознает на планах помещений стены, двери, окна, выходы, лестницы, противопожарное оборудование, коридоры и комнаты. На основе полученных данных система автоматически выстраивает схему связей и предлагает оптимальные решения для эвакуации людей.

«Проблема трудоемкости и длительности разработки эвакуационных маршрутов решена», — подчеркнул Пономарев.

Как пояснил доцент кафедры безопасности жизнедеятельности ЮУрГУ Саиджон Таваров, новая система также рассчитывает ориентировочное время эвакуации людей из помещения. Это позволяет оценить, соответствует ли объект нормативным требованиям пожарной безопасности.

Разработка оснащена графическим интерфейсом: пользователь может загружать планы помещений в популярных растровых форматах, получать AI-анализ архитектуры с визуализацией результатов, а в интерактивном режиме добавлять людей и указывать точки возгорания.

В дальнейшем ученые планируют дообучить модель на расширенном наборе данных для повышения точности распознавания объектов, добавить поддержку трехмерных планов зданий, а также создать модуль для работы в реальном времени с видеопотоком от систем видеонаблюдения.