Данная работа посвящена разработке программы, которая распознает огонь и дым на изображениях. В работе были проанализированы методы распознавания объектов на изображении, изучен принцип работы сверточных нейронных сетей и выбрана наиболее подходящая для поставленной задачи архитектура нейронной сети. В результате был разработана программа, которая относит изображение к одному из трех классов: «Fire», «Smoke» и «Normal».

This work is devoted to the development of a program that recognizes fire and smoke in images. The methods of object recognition in the image were analyzed, the principle of operation of convolutional neural networks was studied and the most suitable neural network architecture for the task was selected. As a result, a program was developed that assigns the image to one of three classes: "Fire", "Smoke" and "Normal".