Ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) запатентовали уникальную программу, которая автоматически строит оптимальные маршруты эвакуации при пожаре в зданиях любого типа. Разработка впервые в России использует нейросеть YOLO для задач пожарной безопасности и позволяет исключить ошибки человеческого фактора, значительно ускоряя процесс проектирования.
Сегодня создание эвакуационных планов по-прежнему требует длительного ручного анализа архитектурных чертежей. Новая система решает эту проблему кардинально.
«Реализация системы основана на интеграции сверточной нейронной сети YOLO, предварительно обученной на собранной нами библиотеке изображений архитектурных планов с алгоритмами графового анализа для обработки планов помещений. После того как нейросеть находит на плане стены, двери и выходы, программный алгоритм автоматически строит схему связей», – рассказал научный сотрудник кафедры безопасности жизнедеятельности ЮУрГУ Никита Пономарев.
По словам разработчиков, модель YOLO с высокой точностью распознаёт на планах ключевые элементы: стены, двери, окна, выходы, лестницы, коридоры, комнаты и даже противопожарное оборудование.
Система также рассчитывает ориентировочное время эвакуации, учитывая длину и сложность пути, а также усреднённые эмпирические данные. Это позволяет проверять соответствие зданий нормативным требованиям.
В ближайших планах — дообучение модели на ещё большем массиве архитектурных планов, добавление поддержки 3D-моделей зданий и разработка модуля реального времени, который сможет работать с видеопотоком камер видеонаблюдения.
