СУРЕТТЕН ТЕРЕҢ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІ АРҚЫЛЫ ӨРТ ОШАҒЫН АНЫҚТАУ

Авторы

  • Улзада Айтимова
  • Мурат Айтимов Филиал Академии государственного управления при Президенте Республики Казахстан по Кызылординской области, Кызылорда, Казахстан
  • Эльмира Тулегенова
  • Айжан Есиркепова
  • Жансая Абилдаева

DOI:

https://doi.org/10.32014/2023.2518-1726.218

Аннотация

Обнаружение пожара является важной задачей в области безопасности и предотвращения чрезвычайных ситуаций. В последние годы методы глубокого обучения показали высокую эффективность при решении различных задач компьютерного зрения, в том числе при обнаружении объектов на изображениях. В данной работе был рассмотрен мониторинг лесных пожаров, который позволяет быстро реагировать на них и предотвращать их распространение с помощью методов глубокого обучения. Для эксперимента в качестве исходных данных были взяты изображения со спутника и изображения с сенсора FireWatch. В данной работе были рассмотрены алгоритмы глубокого обучения You Only Look Once (YOLO), Convolutional Neural Network (CNN) и Fast Recurrent Neural Network (FastRNN), позволяющие определять точность естественного пожара. В результате экспериментов был создан автоматизированный алгоритм распознавания пожаров с использованием методов глубокого обучения YOLOv4. Ожидается, что результаты исследования покажут, что методы глубокого обучения можно успешно применять для обнаружения пожара на изображениях. Это может привести к разработке автоматизированных систем мониторинга, способных быстро и надежно обнаруживать пожарные ситуации, что поможет повысить безопасность и снизить риск возникновения пожаров.  

Загрузки

Опубликован

2023-12-30

Как цитировать

Айтимова, У., Айтимов, М., Тулегенова, Э., Есиркепова, А., & Әбілдаева, Ж. (2023). СУРЕТТЕН ТЕРЕҢ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІ АРҚЫЛЫ ӨРТ ОШАҒЫН АНЫҚТАУ. Известия НАН РК. Серия физико-математическая, (4), 50–63. https://doi.org/10.32014/2023.2518-1726.218