Ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) совершили прорыв в области пожарной безопасности, впервые в стране применив нейросеть YOLO для автоматического построения эвакуационных маршрутов. Разработанная технология позволяет сократить время проектирования в разы. Об этом ТАСС сообщил научный сотрудник кафедры безопасности жизнедеятельности ЮУрГУ Никита Пономарев. Нейросетевая модель показывает высокую точность распознавания ключевых элементов планов: стен, дверных и оконных проемов, лестничных пролетов, эвакуационных выходов, коридоров, помещений и средств противопожарной защиты. На основе полученных данных система автоматически выстраивает схему связей и генерирует оптимальные пути для безопасного вывода людей из здания, полностью решая проблему трудоемкости и длительности ручных расчетов. Ученые воссоздали внешний облик окружения первого имама Башкирии Как пояснил доцент кафедры Саиджон Таваров, разработка также способна вычислять расчетное время, необходимое для эвакуации людей из помещений. Данная функция критически важна для проверки объекта на соответствие действующим нормативам. Для удобства пользователей система оснащена интуитивно понятным графическим интерфейсом, поддерживающим загрузку поэтажных планов в популярных растровых форматах. Помимо автоматического анализа архитектуры с наглядной визуализацией результатов, программа позволяет в интерактивном режиме задавать места расположения людей и очаги возгорания. В университете сообщили о планах дальнейшего совершенствования разработки. Исследователи намерены повысить точность распознавания объектов путем дообучения модели на более обширных массивах данных, добавить функционал работы с трехмерными моделями зданий, а также создать модуль для анализа в реальном времени видеопотока с камер наблюдения.
