Details

В данной работе рассматривается возможность внедрения методов машинного обучения в систему установленных в жилых домах тепловых пожарных извещателей. Использование данных с датчиков извещателей для локализации и преждевременного обнаружения очага возгорания уменьшит время реагирования оператора системы оповещения и управления эвакуацией. Для получения наилучшего результата проводится сравнительный анализ различных методов решения задач классификации наличия очага возгорания в здании и локализации очага возгорания в здании.

In this paper, the possibility of introducing machine learning methods into the system of thermal fire detectors installed in residential buildings is considered. The use of data from detector sensors for localization and premature detection of a fire source will reduce the response time of the operator of the warning and evacuation management system. To obtain the best result, a comparative analysis of various methods for solving problems of classifying the presence of a fire source in a building and localization of a fire source is carried out.