АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА РОЗПІЗНАВАННЯ ПОЖЕЖ НА ОСНОВІ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ - Scientific conference
Main page
UA RU EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2011

АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА РОЗПІЗНАВАННЯ ПОЖЕЖ НА ОСНОВІ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

04.12.2024 18:43

[1. Information systems and technologies]

Author: Піцик Георгій Юрійович, магістр, Західноукраїнський національний університет, м. Тернопіль


Актуальність роботи зумовлена глобальним зростанням кількості природних катастроф, серед яких пожежі є одними з найбільш руйнівних для довкілля та економіки. Традиційні системи виявлення пожеж часто мають значні обмеження щодо швидкості реагування та точності. Запропонована система на основі нейронних мереж вирішує ці проблеми, забезпечуючи оперативне виявлення загроз і попередження катастроф.

Поєднання різних технологій і джерел інформації є критичним для підвищення точності систем. Наприклад, у роботі [1] було підкреслено важливість інтеграції різноманітних сенсорів та аналітичних платформ для створення багаторівневої системи моніторингу, яка зменшує ймовірність хибних тривог і покращує точність. Крім виявлення пожеж, залишається потреба у створенні інтегрованої платформи, яка дозволяла б користувачам перевіряти та підтверджувати тривоги. 

Для вирішення цих питань у даній роботі пропонується створити автоматизовану систему виявлення пожеж, яка базується на поєднанні обчислень на периферійних пристроях (edge computing) і у хмарі (cloud computing). Такий підхід дозволить забезпечити надійний захист міських територій і будівель.

У роботі запропоновано автоматизовану систему виявлення пожеж, яка використовує камери, хмарну платформу для аналізу даних і периферійні пристрої для локальної обробки. Для збору даних застосовуються термальні камери, які отримують як RGB-зображення, так і інфрачервоні знімки.

Хмарна платформа включає сервіс виявлення пожеж і контрольну панель для моніторингу. Ця платформа здатна масштабуватися залежно від обсягу даних і забезпечує стабільну роботу навіть за високого навантаження. Для зменшення залежності від нестабільності мережі периферійні пристрої безпосередньо підключаються до камер і забезпечують локальну обробку зображень у реальному часі. Такий підхід дозволяє підвищити надійність і швидкість реагування системи у критичних зонах [2].

Хмарна частина системи побудована на основі розподіленої архітектури мікросервісів. Вона підтримує збір даних із множини камер, забезпечує синхронізовану роботу різних алгоритмів виявлення пожеж і надає користувачам зручний інтерфейс для моніторингу.

Периферійна частина відповідає за локальну обробку даних, отриманих із камер та сенсорів. Це дозволяє здійснювати аналіз зображень із низькою затримкою, що забезпечує оперативне виявлення загроз.

Запропонована архітектура дає змогу ефективно вирішувати проблеми масштабованості та надійності систем в умовах міських територій із великою кількістю камер. Як зазначено в роботі [3], модульний і розподілений підхід дозволяє системам бути більш стійкими до збоїв і гнучкими для адаптації до складних умов.

У цій системі хмарна частина відповідає за масштабовану обробку великих обсягів даних, а периферійні пристрої забезпечують локальне виявлення загроз, що дозволяє створити надійну, швидку й ефективну систему моніторингу.

Шар збору даних забезпечує кілька функцій:

• використовується RTSP-потік для захоплення відео в режимі реального часу, яке періодично конвертується у знімки та публікується в черзі повідомлень Kafka. Відео також завантажується у хмарне сховище AWS S3;

• сервіс збору даних реєструється у Zookeeper, який моніторить статус вузлів у кластері сервісу;

• завдання розподіляються між серверами через консистентне хешування, що дозволяє перенаправляти завдання у разі виходу з ладу одного з серверів.

Шар виявлення пожежі виконує аналіз даних за допомогою сервісів виявлення та інтеграції алгоритмів:

• сервіс виявлення пожежі використовує алгоритм YOLOv8 для виявлення полум’я та диму;

• тривоги публікуються у Discord, де користувачі можуть переглядати повідомлення в режимі реального часу разом із зображеннями, а також дані тривог також зберігаються у MongoDB для подальшого аналізу;

• балансування навантаження здійснюється через Kafka, що дозволяє рівномірно розподіляти обробку між сервісами.

Шар інтерфейсу користувача забезпечує:

• перегляд історичних записів тривог у MongoDB;

• доступ до збережених відео з AWS S3;

• керування підписками користувачів.

Користувачі, підписані на канал у Discord, отримують сповіщення про пожежі в режимі реального часу.

Для прискорення процесу виявлення пожежі та диму частина завдань обробки даних переноситься на периферійні пристрої, розташовані ближче до камер. Перенесення обробки даних на периферійні пристрої дозволяє мінімізувати затримки, що забезпечує більш оперативне виявлення загроз. Це має вирішальне значення для застосувань у реальному часі, таких як системи виявлення пожеж і диму, де швидка реакція може запобігти значним збиткам. Крім того, така архітектура дозволяє оптимізувати використання хмарних ресурсів, зменшуючи навантаження на мережу.

Література

1. Modi S., Lin Y., Cheng L., Yang G., Liu L., Zhang W.J. A socially inspired framework for human state inference using expert opinion integration. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 2011. Vol. 16 (5). P. 874–878.

2. Zhang W., Wang J., Lin Y. Integrated design and operation management for enterprise systems. Enterprise Information Systems. 2019. Vol. 13 (4). P. 424–429.

3. Bi Z., Lin Y., Zhang W.J. The general architecture of adaptive robotic systems for manufacturing applications. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2010. Vol. 26 (5). P. 461–470.

Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення