Prospects for Using Neural Networks to Increase the Reliability of Fire Safety Systems

Abstract

Аннотация. Системы пожарной сигнализации являются одним из важнейших технических элементов обеспечения пожарной безопасности. В свою очередь в мировой практике нормативно закреплено требование обеспечения пожарной безопасности не только как важнейшей задачи государства, но и обязанность каждого руководителя, отвечающего за конкретный объект. В Российской Федерации законодательно определено понятие «объект защиты», при этом нормативно установлены меры по обеспечению пожарной безопасности на каждом объекте защиты. Исходя из этих требований практически на все объектах защиты должны быть оборудованы системами пожарной сигнализации. Как любая техническая система защиты, система пожарной сигнализации характеризуется понятиями «надежность» и «живучесть. Под надежностью понимают: достоверное обнаружение возгорания на начальной стадии развития пожара, а также отсутствие ложных срабатываний. Применительно к системам пожарной сигнализации количество ложных срабатываний в установленный период является весьма актуальным, поскольку снижает доверие к эксплуатации систем. Второй причиной является нанесение ущерба в результате срабатывания систем пожаротушения, в ряде случаев весьма существенного. Таким образом проблема снижения количества ложных срабатываний является актуальной. В настоящее время наибольшее распространение получили системы пожарной сигнализации, работа которой построена на логике нахождения датчиков сигнализации в двух состояниях: «норма» и «пожар». Пожарная сигнализация срабатывает если контролируемый параметр настроенного датчика превышают порог срабатывания. Таким образом возникает проблема установки корректного значения порога срабатывания. Одним из подходов решения данной проблемы, является создание дополнительного, верифицирующего, канала контроля. В данной статье рассматривается вариант использования видеокамер и свёрточных нейронных сетей в качестве дополнительного канала получающего информацию о состоянии объекта.Ключевые слова: пожарная безопасность, нейронные сети, системы пожарной сигнализации, пожар, свёрточные нейронные сети (CNN), надежность.