Детальная информация

Использование нейросетевых алгоритмов в беспилотных летательных аппаратах (БПЛА) для раннего обнаружения источника пожара в режиме реального времени имеет важное значение для минимизации рисков распространения пожара и возможного причиненного ущерба. При этом применение алгоритмов требует соблюдения баланса между быстродействием и рациональным использованием вычислительных ресурсов на борту БПЛА, включая параметры энергопотребления. В статье приведен обзор решений на основе нейросетевых алгоритмов, с учетом скорости работы и точности обнаружения, а также учитывается их размер, влияющий на энергопотребление. Выводы статьи дают представление о компромиссах между точностью, скоростью и размерами нейросетевых моделей, что позволяет сделать взвешенный выбор по рациональному использованию моделей в задачах обнаружения источника пожара с борта БПЛА и задел для дальнейших исследований.

The use of neural network algorithms in unmanned aerial vehicles (UAVs) for early detection of a fire source in real time is important for minimizing the risks of fire spread and possible damage. At the same time, the use of algorithms requires maintaining a balance between performance and rational use of resources on board the UAV, including energy consumption parameters. The article provides an overview of solutions based on neural network algorithms, taking into account the speed of operation and detection accuracy, and also takes into account their size, which affects energy consumption. The conclusions of the article provide an idea of the compromise between the accuracy, speed and size of neural network models, which allows you to make a balanced choice on the rational use of models in the problems of detecting a fire source from on board a UAV and a reserve for further research.

"Промышленный искусственный интеллект (ПИИ'2025)", всероссийская научно-практическая конференция (2025; Санкт-Петербург). Промышленный искусственный интеллект (ПИИ'2025): Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием 3–4 июля 2025 года: cборник научных трудов / Российская академия наук, Санкт-Петербургское отделение, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербургский государственный университет; под общей редакцией Д. Г. Арсеньева. — Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025. — 1 файл (197 Мб Мб). — Загл. с титул. экрана. — Ч. текста парал. на рус. и англ. яз. — Электронная копия печатной публикации 2025 г. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/i25-310.pdf>. — DOI 10.18720/SPBPU/2/i25-310. — Текст: электронный