В России создали нейросеть для оценки последствий пожара
Сотрудники лаборатории AeroNetLab в Сколтехе вместе с профессором Евгением Бурнаевым, использовали базу данных с фото пожаров в Калифорнии в 2017 году и обучили нейросеть отличать сгоревшие здания от уцелевших. Позже ее протестировали на фотографии пожара из города Санта-Роза, и алгоритм с высокой точностью определил, где находятся целые здания, а где сгоревшие.
Нейросеть нужна для быстрой оценки ситуации после пожара. Когда обстановку изучают люди, это обычно затягивается, а решение нужно принимать быстро. Научный сотрудник Сколтеха Владимир Игнатьев рассказал, что подобные алгоритмы можно применять не только в экстренных случаях, но и при мониторинге территорий во время строительства и для контроля над ситуацией в зонах повышенной опасности.
Технологии
Машины и Механизмы
-
Хорошо бы теперь сделать нейросеть для оценки потенциальной пожарной опасности зданий. И прямо на них размещать соответствующие таблички "По оценке нейросети здание на ____ % пожароопасно". Будет, чем заняться нашим пожарным инспекциям.
-
Я согласен...Может сначала научиться не допускать таких пожаров, что бы их нельзя было оценить без нейросети???Хотя, похоже это опять за деньги обычных людей, но по заказу военных...(
-
Блокировка Telegram: результаты за неделю
Стартовал первый сериал для мобильных телефонов
