ЧЕЛЯБИНСК, 13 февраля. /ТАСС/. Ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) впервые в России успешно применили нейросеть YOLO для автоматического построения эвакуационных маршрутов для различных типов зданий. Теперь время проектирования эвакуационных маршрутов снижается в разы, сообщил ТАСС научный сотрудник кафедры безопасности жизнедеятельности ЮУрГУ Никита Пономарев.
«В ЮУрГУ впервые в России успешно применили нейросеть YOLO для задач пожарной безопасности. Модель с высокой точностью различает стены, двери, окна, выходы, лестницы, противопожарное оборудование, коридоры и комнаты на планах помещений, автоматически строит схему связей и выдает оптимальное решение для эвакуации людей. Проблема того, что методы построения эвакуационных маршрутов трудоемкие и долгие — решена», — сказал собеседник агентства.
По словам доцента кафедры безопасности жизнедеятельности ЮУрГУ Саиджона Таварова, новая разработка также проводит оценку ориентировочного времени эвакуации людей из помещения. Это важно для определения соответствия объекта нормативным требованиям. При этом система имеет графический интерфейс пользователя, который позволяет загружать планы помещений в самых популярных растровых форматах, выполнять AI-анализ архитектуры с визуализацией результатов, в интерактивном режиме добавлять людей и указывать точки возгорания.
В вузе отметили, что в дальнейшем планируется улучшить точность идентификации объектов за счет дообучения модели на расширенном наборе данных, добавить поддержку трехмерных планов зданий, а также разработать модуль для работы в реальном времени с видеопотоком систем видеонаблюдения.
