VisionLabs разработала технологию распознавания пожаров на открытых пространствах
Компания VisionLabs разработала систему распознавания огня и дыма в реальном времени, основанную на анализе видеопотока нейросетями. Система предназначена для применения в условиях, где традиционные методы противопожарной безопасности оказываются неэффективными или не используются, например, в лесных массивах или крупных помещениях с активной циркуляцией воздуха.
Система изучает видео, поступающее с камер, на предмет признаков возгорания: огонь, чёрный дым, светлый дым. При обнаружении одного из этих признаков система регистрирует инцидент в списке событий и уведомляет оператора. Технология базируется на нейросетях, обученных на множестве изображений, собранных командой VisionLabs, сообщают «Ведомости» со ссылкой на представителей компании.
Технология VisionLabs позволяет обнаруживать очаги возгорания на ранних стадиях, что практически недоступно оператору, просматривающему видео с множества камер. ИИ может непрерывно анализировать большие объёмы данных с неизменной точностью и без потери внимания. По данным VisionLabs, эффективность человека-оператора падает через 20–40 минут работы, а уровень ошибок в классификации возрастает до 95% уже через 22 минуты.
В VisionLabs рассчитывают, что представленная технология будет полезна для больших складских помещений и распределительных центров, мусорных свалок, сельскохозяйственных территорий. Кроме того, систему можно использовать на транспортных узлах, строительных объектах и в нефтеперерабатывающей отрасли.
Технология уже включена в продукт Luna Cars, систему интеллектуальной видеоаналитики для транспорта, которая позволяет управлять транспортными потоками и в случаях нештатных ситуаций (таких, как ДТП, пожар или животное на дороге) автоматически уведомляет оператора для вызова на место аварийной бригады и выводит предупреждения для водителей на информационные табло на трассе.