Ученые Южно-Уральского государственного университета представили инновационную разработку в сфере пожарной безопасности — интеллектуальную программу, которая с помощью нейросети анализирует архитектурные планы зданий и самостоятельно формирует оптимальные пути эвакуации. Умный алгоритм найдет кратчайший путь к выходу из горящего или задымленного здания.
Сейчас проектирование эвакуационных маршрутов требует ручной проработки чертежей, что занимает значительное время. Команда исследователей из Челябинска автоматизировала этот процесс, впервые в России применив модель YOLO для решения задач пожарной безопасности. Алгоритм распознает на планах двери, лестничные клетки и аварийные выходы, после чего рассчитывает наиболее безопасный и быстрый путь к выходу.
Помимо построения маршрутов, система оценивает временные затраты на эвакуацию.
— Программа проводит оценку ориентировочного времени эвакуации, основанную на длине, сложности маршрута и усредненных эмпирических данных, что важно для определения соответствия объекта защиты нормативным требованиям, — говорит доцент кафедры безопасности жизнедеятельности ЮУрГУ Саиджон Таваров.
Разработка уже вызывает интерес у проектных организаций и специалистов по пожарной безопасности. Сейчас команда работает над расширением функционала: планируется повысить точность распознавания элементов здания, добавить поддержку 3D-планов и интегрировать систему с камерами видеонаблюдения для работы в реальном времени.
— Следующий шаг — переход от автоматизации построения маршрутов при моделировании к управлению эвакуацией в реальном времени, — говорит научный сотрудник кафедры безопасности жизнедеятельности ЮУрГУ Никита Пономарев.
В перспективе система может стать частью интеллектуальных комплексов безопасности для торговых центров, офисных зданий и других объектов с массовым пребыванием людей.