СУРЕТТЕН ТЕРЕҢ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІ АРҚЫЛЫ ӨРТ ОШАҒЫН АНЫҚТАУ - Айтимова, Улзада; Айтимов, Мурат; Тулегенова, Эльмира; Есиркепова, Айжан; Әбілдаева, Жансая (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2023)
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.