В России разработали ИИ-беспилотники для раннего обнаружения пожаров

МОСКВА, 26 декабря. /ТАСС/. Инженеры Московского авиационного института (МАИ) создали систему, которая с помощью нейросетей распознает дым, отличая его от пара, определяет координаты возгорания и передает их пожарным. Использовать систему можно на серийных беспилотниках с обычной камерой, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

"Лесные пожары распространяются стремительно, каждая секунда промедления в их обнаружении ведет к увеличению ущерба. Созданная система позволяет выявить в радиусе пяти километров очаг возгорания на ранней стадии по появлению дыма и в автоматическом режиме за пять-семь секунд оперативно передать его координаты МЧС. Это дает возможность локализовать пожар на небольшой площади и не дать ему перерасти в катастрофу. В перспективе планируется также внедрить передачу информации о классификации возгорания и скорости его распространения", - заявил руководитель проекта, студент института № 3 "Системы управления, информатика и электроэнергетика" МАИ Никита Лалетин, чьи слова приводятся в сообщении.

Готов рабочий прототип системы, проверенный в стендовых условиях. На следующем этапе пройдут полевые испытания системы на беспилотнике. В 2026 году разработчики намерены выйти на уровень готового демонстрационного образца, после чего выйти с предложением к МЧС, коммерческим компаниям о проведении испытаний на полигонах.

"Чтобы система, установленная на беспилотник, увидела дым, при ее создании мы использовали нейросетевую модель для компьютерного зрения. Она анализирует получаемые с бортовой камеры оптические данные. Для обучения нейросети МЧС предоставило нам видео с учебных полигонов. Мы собрали обширный датасет с изображениями дыма и огня, снятыми с воздуха. Это позволило нам даже в условиях дефицита качественных данных достичь точности обнаружения дыма на уровне 95,1%", - рассказал Лалетин.

Как уточнили в вузе, существующие системы для мониторинга пожаров с беспилотников, как правило, работают с помощью инфракрасных камер для поиска тепловых аномалий, то есть уже сильного огня. В отличие от них разработка МАИ позволяет обнаружить дым и среагировать быстрее. Чтобы система не приняла за пожар дым из труб, в ней предусмотрен многоуровневый модуль защиты от ложных срабатываний, который в настоящее время дорабатывается. На первом уровне проводится временной анализ: система требует сделать несколько последовательных кадров объекта, сравнивает их и исключает блики и визуально похожие на дым одноразовые помехи - размытие от движения камеры при резком повороте.

"На втором уровне нейросеть проводит контекстный анализ - она обучена игнорировать объекты, находящиеся в небе, например, облака, так как очаг возгорания должен быть на поверхности земли. На третьем уровне планируется перекрестная проверка второй нейросетью, которую внедрят в перспективе: она будет анализировать текстуру объекта, что позволит надежно отличать дым от тумана или пара", - рассказали в МАИ.