В Южно-Уральском государственном университете разработан принципиально новый подход к мониторингу и раннему обнаружению пожаров в сельской местности. Его суть – в оптимальном размещении современных видеокамер, что позволяет не просто наблюдать, а буквально «видеть» угрозу на самой ранней стадии.
«За последние пять лет в России зарегистрировано более 45 000 лесных пожаров и свыше 15 000 возгораний на объектах агропромышленного комплекса, – рассказывает сотрудник кафедры безопасности жизнедеятельности ЮУрГУ Александра Демина. – Последствия катастрофичны: уничтожено более 100 000 гектаров сельскохозяйственных угодий, прямой ущерб урожаю превысил 15 миллиардов рублей. Традиционные методы обнаружения возгораний уже не справляются, требуется внедрение новых технологий».
На сегодня в России существует четыре основных способа обнаружения пожаров. Авиационный – эффективен и оперативен, но очень дорог и сложен в организации. Беспилотные летательные аппараты обеспечивают мобильность и непрерывное патрулирование, но требуют специальных разрешений на вылет и ограничены по радиусу действия. Наблюдение со спутников позволяет охватить огромные и труднодоступные территории, но страдает от задержек, зависит от погоды и стоит недёшево. Наблюдение с вышек (где оно еще существует) даёт мгновенную реакцию, но сильно зависит от человеческого фактора, видимости и не исключает «слепых» зон.
В результате мелкие очаги возгорания часто остаются незамеченными до тех пор, пока не превращаются в серьёзную угрозу.
Челябинские ученые предложили принципиально новый подход: переход от простого наблюдения к интеллектуальному, автоматизированному мониторингу. В отличие от старых методов, здесь используются современные видеокамеры, которые расставляют не наугад, а по специальной математической схеме.
«Мы разработали специальную целевую функцию, – поясняет Александра Демина. – Она позволяет рассчитать оптимальное количество и расположение камер так, чтобы полностью исключить «слепые» зоны на всей охраняемой территории. Камеры не просто передают картинку на экран. Они сами анализируют видеопоток в реальном времени. Если система видит признаки пожара (например, дым или огонь), она автоматически поднимает тревогу, не дожидаясь, пока это заметит человек».
На сегодняшний день полностью готова к использованию математическая модель расстановки устройств наблюдения. По заданным параметрам участка – длины и ширины – она рассчитывает оптимальное количество видеокамер. Пока для их обслуживания нужен оператор, но следующим шагом будет полная автоматизация процесса с помощью искусственного интеллекта. Встроенные алгоритмы будут мгновенно фиксировать задымление или тепловой всплеск и подавать сигнал тревоги.
Такой подход позволяет тратить меньше денег: не нужно платить зарплату большому штату наблюдателей, а благодаря оптимальному количеству камер снижаются расходы на закупку и обслуживание оборудования.
Практическая значимость разработки огромна: предложенные методики могут лечь в основу создания современных, надёжных и экономически выгодных комплексов противопожарной защиты для сельских территорий. Это позволит существенно снизить риски и ущерб от пожаров.