 |
Разработка ученых Пермского Политеха поможет людям при пожарах
Ученые ПНИПУ разрабатывают современную систему управления эвакуацией. Технология с искусственным интеллектом поможет посетителям и сотрудникам МЧС с помощью телефонов строить оптимальные маршруты для спасения при пожарах. Эффективные и безопасные пути эвакуации будут строиться с учетом множества факторов.
Статья опубликована в сборнике «Автоматизированные системы управления и информационные технологии», 2024 год. Исследование выполнено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Лучше всего, когда пожар удается предотвратить. Если же чрезвычайная ситуация уже произошла, то на помощь пострадавшим приходят планы эвакуации, а также знаки пожарной безопасности, направляющие к выходам. Но будучи в состоянии неконтролируемого волнения, а также при сильном задымлении помещения или активном возгорании, бывает сложно быстро найти нужные указатели и оперативно сориентироваться. В большом здании человек может не знать, какие выходы открыты, где источник возгорания, какие проходы свободны, а куда идти уже нельзя.
Системы пожарной сигнализации сейчас активно развиваются: существуют разнообразные датчики (огня, температуры, дыма, движения), видеокамеры, а также сеть программных продуктов, которая собирает эту информацию. Тем не менее, собранная информация не используется для эвакуации.
Проект ученых Пермского Политеха предполагает использование современных технологий навигации для расчета оптимального маршрута для эвакуации каждого человека. Алгоритм работает на основе данных, полученных с датчиков сигнализации о том, где именно горит, где задымлено, а где можно безопасно пройти.
– Наш проект ставит целью решение одной из проблем – донесение информации до людей в горящем здании об оптимальных путях эвакуации. В случае опасной ситуации посетитель наводит телефон на QR-код, который будет нанесен в различных местах на стенах, и получает маршрут прохода к ближайшему открытому выходу именно с его текущей локации. Путь постоянно перерасчитывается программой-навигатором с использованием искусственного интеллекта с учетом изменяющейся обстановки. Одновременно с этим обладатель телефона регистрируется в системе и его местонахождение отслеживается, тем самым помогает спасателям его найти. При разработке маршрута учитываются данные с датчиков о задымленности, температуре, огне, а также предварительные расчеты о скорости распространения огня для повышения достоверности, данные с камер и телефонов других людей, двигающихся к выходам, – поделилась аспирант кафедры информационных технологий и автоматизированных систем ПНИПУ Анна Якубчик.
– Сейчас мы разрабатываем ИТ-технологию обработки данных и навигации. Параллельно надо будет решать задачи в области медицины, технологий МЧС, сопротивления материалов и другие. В первую очередь, это проблема критериев безопасности. В случае пожара может не оказаться полностью безопасных маршрутов – один коридор уже задымлен, но не сильно, и еще можно пройти, а другой не задымлен, но нужно спускаться по крутой лестнице. Третий по всем параметрам хорош, но если не успеть, то через 5 минут туда может добраться огонь. Какой путь рекомендовать человеку? Будем привлекать специалистов разного профиля для проведения нужных исследований, – поделился доктор экономических наук, заведующий кафедрой информационных технологий и автоматизированных систем ПНИПУ Рустам Файзрахманов.
Разработка ученых Пермского Политеха поможет людям эвакуироваться из помещений в случае чрезвычайных ситуаций с помощью современных технологий. Она будет выстраивать оптимальные безопасные маршруты, а также облегчит задачу поиска для сотрудников спасательных служб.
Контактное лицо: Екатерина Есина, пресс-служба ПНИПУ (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 04:52, 21.07.2024
Количество просмотров: 155
Страна: Россия
| СберЛизинг обработал более 36 тысяч заявок с помощью ИИ-модели, СберЛизинг, 21:22, 07.10.2026, Россия |
369 |
| СберЛизинг подвёл первые итоги работы ИИ-модели подбора оптимального поставщика предметов лизинга. Решение запустили в эксплуатацию в третьем квартале 2025 года. За первый год с использованием ИИ-модели обработано более 36 тысяч заявок, а финансовый эффект только за 2025 год превысил 25 млн рублей. |
 |
|
|
