Розробка інтелектуальної системи протипожежної безпеки з використанням комп’ютерного зору

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-412 Омелюхом Романом Тарасовичем. Тема “Розробка інтелектуальної системи протипожежної безпеки з використанням комп’ютерного зору”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є аналіз та покращення наявних методів на основі нейронних згорткових моделей для виявлення вогню на зображеннях та подальшої інтеграції претренованої мережі в інтелектуальну протипожежну систему. Об’єктом дослідження є дослідження згорткових нейронних мереж для розпізнавання ранніх ознак загорання на основі класифікації кадрів та проведення експериментів з вибором гіперпараметрів для підвищення точності та швидкості навчання. Результатом виконання кваліфікаційної роботи, стала система, що здатна виявляти загорання на основі даних з відеопотоку та сповіщати про небезпеку. Практичне застосування даної реалізації полягає у інтеграції з вуличними камерами відеонагляду, що дасть змогу зменшити завдані збитки в результаті пожеж. The bachelor's qualification work was performed by a student of the KN-412 group, Roman Tarasovych Omelyukh. The topic is "Development of an intelligent fire safety system using computer vision". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in the specialty 122 "Computer Science". This work aims to analyze and improve existing methods based on neural convolutional models for detecting fire on images and further integrating the trained network into an intelligent fire system. The object of the study is to investigate convolutional neural networks for recognizing early signs of fire based on frame classification and to conduct experiments with the choice of hyperparameters to improve the accuracy and speed of classification. The qualification work results in a system that can detect fires based on data from the video stream and notify about danger. The practical application of this implementation is integration with street video surveillance cameras, which will reduce the damage caused by fires.