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 PDF
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
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 2 
За последние 30 дней: 1

Подробная статистика