В лабораториях МФТИ создали алгоритм, способный распознавать признаки опасных утечек метана в режиме реального времени. Система анализирует визуальные данные с камер наблюдения и тепловизоров, выявляя скрытые угрозы там, где традиционные датчики не справляются из-за большой площади производственных площадок или открытого пространства.
В разделе Экономика
Студенты МФТИ разработали нейросеть для поиска утечек газа
В лабораториях МФТИ создали алгоритм, способный распознавать признаки опасных утечек метана в режиме реального времени. Система анализирует визуальные данные с камер наблюдения и тепловизоров, выявляя скрытые угрозы там, где традиционные датчики не справляются из-за большой площади производственных площадок или открытого пространства.
Разработка опирается на глубокое обучение нейронных сетей, которые предварительно прошли тренировку на тысячах часов видеозаписей с имитацией аварийных ситуаций. Программа фиксирует малейшие искажения воздушных потоков и изменения температурного фона, вызванные выходом газа. В отличие от стационарных газоанализаторов, требующих прямого контакта с веществом, новая технология определяет проблему дистанционно.
Команда исследователей отмечает, что внедрение софта не требует замены камер на предприятиях. Достаточно интегрировать модуль в уже существующую инфраструктуру безопасности. Сейчас авторы готовят пилотный проект для проверки эффективности системы на реальных объектах энергетического сектора, чтобы доработать чувствительность алгоритма к сложным метеоусловиям.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!