Детальная информация
Название | Интеллектуальные методы локализации очага возгорания в жилом здании: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 02.03.01 «Математика и компьютерные науки» ; образовательная программа 02.03.01_01 «Системы искусственного интеллекта и суперкомпьютерные технологии» |
---|---|
Авторы | Чалков Кирилл Владимирович |
Научный руководитель | Курочкин Михаил Александрович |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2024 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Тематика | Пожарная автоматика; локализация очага возгорания; тепловые извещатели; машинное обучение; метод k-ближайших соседей; градиентный бустинг; Automatic fire fighting; localization of a fire source; heat detectors; machine learning; k-nearest neighbour method; gradient boosting |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 02.03.01 |
Группа специальностей ФГОС | 020000 - Компьютерные и информационные науки |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-4765 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\32222 |
Дата создания записи | 28.08.2024 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
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.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 2
За последние 30 дней: 1