На Южном Урале придумали умную систему эвакуации при пожаре
16 февраля 2026
Фото: Дмитрий Куткин («Вечерний Челябинск»)
Моделирование возгораний искусственным интеллектом позволяет проектировать оптимальный и безопасный маршрут эвакуации.
Челябинские ученые создали компьютерную программу для автоматического планирования эвакуационных маршрутов при пожаре в разных типах зданий.
По словам разработчиков, интеллектуальная система работает на основе так называемой сверточной нейронной сети. Искусственный интеллект анализирует особенности здания и определяет оптимальные эвакуационные маршруты в случае пожара. При этом исключены ошибки человеческого фактора.
На создание программы построения эвакуационных маршрутов ученых сподвигло то, что сегодня их создание вручную требует сложного анализа архитектурных планов, это очень трудоемкий и долгий процесс.
«Наша программа решает задачу автоматического выявления и проектирования безопасных путей эвакуации в случае возникновения пожара. Эта система основана на интеграции сверточной нейронной сети YOLO, предварительно обученной на собранной нами библиотеке изображений архитектурных планов», — говорит научный сотрудник кафедры безопасности жизнедеятельности ЮУрГУ Никита Пономарев.
Он пояснил, что искусственный интеллект в ходе моделирования пожарной ситуации сам находит на плане здания стены, двери и выходы. Затем программный алгоритм автоматически строит схему связей — своего рода навигационный граф, позволяющий «машине» проектировать оптимальный и безопасный маршрут эвакуации. Тем самым время на проектирование таких маршрутов уменьшается в разы.
Такой подход применен в России впервые. Компьютерная модель с высокой точностью видит стены, двери, окна, выходы, лестницы, коридоры и комнаты на планах помещений и дает рекомендации для спасения людей.
Доцент кафедры безопасности жизнедеятельности вуза Саиджон Таваров уточнил, что умная программа также оценивает приблизительное время эвакуации в зависимости от сложности и протяженности маршрута. Она имеет графический интерфейс, который позволяет загружать планы помещений в разных форматах, анализировать архитектуру здания и даже в онлайн-режиме добавлять людей и указывать точки возгорания, поэтому просчеты прогнозирования практически исключены.
Ученые планируют повысить точность узнавания и построения эвакуационных выходов за счет дообучения модели. В нее добавят трехмерные планы разных зданий, разработают модуль для эвакуации в режиме реального времени под присмотром систем видеонаблюдения.
По словам разработчиков, интеллектуальная система работает на основе так называемой сверточной нейронной сети. Искусственный интеллект анализирует особенности здания и определяет оптимальные эвакуационные маршруты в случае пожара. При этом исключены ошибки человеческого фактора.
На создание программы построения эвакуационных маршрутов ученых сподвигло то, что сегодня их создание вручную требует сложного анализа архитектурных планов, это очень трудоемкий и долгий процесс.
«Наша программа решает задачу автоматического выявления и проектирования безопасных путей эвакуации в случае возникновения пожара. Эта система основана на интеграции сверточной нейронной сети YOLO, предварительно обученной на собранной нами библиотеке изображений архитектурных планов», — говорит научный сотрудник кафедры безопасности жизнедеятельности ЮУрГУ Никита Пономарев.
Он пояснил, что искусственный интеллект в ходе моделирования пожарной ситуации сам находит на плане здания стены, двери и выходы. Затем программный алгоритм автоматически строит схему связей — своего рода навигационный граф, позволяющий «машине» проектировать оптимальный и безопасный маршрут эвакуации. Тем самым время на проектирование таких маршрутов уменьшается в разы.
Такой подход применен в России впервые. Компьютерная модель с высокой точностью видит стены, двери, окна, выходы, лестницы, коридоры и комнаты на планах помещений и дает рекомендации для спасения людей.
Доцент кафедры безопасности жизнедеятельности вуза Саиджон Таваров уточнил, что умная программа также оценивает приблизительное время эвакуации в зависимости от сложности и протяженности маршрута. Она имеет графический интерфейс, который позволяет загружать планы помещений в разных форматах, анализировать архитектуру здания и даже в онлайн-режиме добавлять людей и указывать точки возгорания, поэтому просчеты прогнозирования практически исключены.
Ученые планируют повысить точность узнавания и построения эвакуационных выходов за счет дообучения модели. В нее добавят трехмерные планы разных зданий, разработают модуль для эвакуации в режиме реального времени под присмотром систем видеонаблюдения.
Поделиться
