Розробка та дослідження класифікатора пожеж на зображеннях за допомогою згорткових нейронних мереж (CNN)

Abstract

Мета роботи – розробка та дослідження системи класифікації пожеж на зображеннях з використанням згорткових нейронних мереж (CNN), що забезпечує високу точність класифікації в реальних умовах експлуатації. Методи дослідження – аналіз існуючих рішень, математичне моделювання, експериментальне дослідження, статистичний аналіз, комп'ютерне моделювання та програмна реалізація. Проведено комплексний аналіз сучасних методів виявлення та класифікації пожеж, досліджено архітектури згорткових нейронних мереж та методи їх оптимізації. Використано спеціалізований набір даних для навчання мережі, що містить 5000 розмічених зображень. На основі проведених досліджень розроблено оригінальну архітектуру CNN та програмну систему, що досягає точності класифікації 98% для основних типів пожеж при низькому рівні помилкових спрацьовувань. Запропоновано методи оптимізації для роботи в режимі реального часу та рекомендації щодо практичного впровадження.