Библиографическое описание:Разработка гибридной интеллектуальной мониторинговой системы обеспечения пожарной безопасности объекта защиты : доклад, тезисы доклада / Л. В. Кулагина, Э. А. Шефер, П. М. Серебряков. - [Б. м. : б. и.], 2026. - Текст : непосредственный // Пожаротушение: проблемы, технологии, инновации : Материалы X международной научно-практической конференции. В 2-х частях. - Москва, 2026. - С. 265-269. - ISBN 9785922903004.
Аннотация:В статье представлена разработка гибридной интеллектуальной системы мониторинга пожарной безопасности объекта защиты, основанной на совместном использовании методов компьютерного зрения и генеративных языковых моделей. Предложена архитектура, включающая модуль детекции признаков пожара на основе сверточной нейронной сети и модуль формирования управленческих рекомендаций с применением крупной языковой модели. Реализован алгоритм автоматического выявления очагов возгорания по видеоданным с последующей генерацией текстовых инструкций для оперативного реагирования. Приведены результаты экспериментальной апробации программной реализации в консольной среде. Показано, что применение гибридного подхода позволяет повысить оперативность реагирования и снизить влияние человеческого фактора при принятии решений в условиях чрезвычайной ситуации. Разработанная система может быть использована для оснащения промышленных объектов и объектов хранения нефтепродуктов.
The article presents the development of a hybrid intelligent monitoring system for ensuring fire safety of a protected facility based on the combined use of computer vision methods and generative language models. An architecture is proposed that includes a fire feature detection module based on a convolutional neural network and a module for generating management recommendations using a large language model. An algorithm for automatic detection of fire sources from video data followed by generation of textual response instructions for prompt decision-making has been implemented. The results of experimental testing of the software implementation in a console environment are presented. It is shown that the application of a hybrid approach makes it possible to increase response efficiency and reduce the influence of the human factor in emergency decision-making. The developed system can be used to equip industrial facilities and oil storage facilities.
Ключевые слова:fire safety, intelligent monitoring system, computer vision, neural network, fire detection, decision support, digital transformation of fire protection, пожарная безопасность, интеллектуальная система мониторинга, компьютерное зрение, нейронная сеть, обнаружение пожара, поддержка принятия решений, цифровизация противопожарной защиты
