В Московском авиационном институте разработано программное решение для беспилотных летательных аппаратов, предназначенное для раннего обнаружения лесных и промышленных пожаров. Система использует нейросетевую модель компьютерного зрения для анализа видеопотока с бортовой камеры дрона, идентификации дыма и автоматической передачи координат возгорания в МЧС в течение 5–7 секунд.

Ключевым преимуществом разработки является возможность обнаружения пожара на ранней стадии по визуальным признакам дыма, в отличие от систем, использующих инфракрасные камеры для поиска уже развитых очагов огня. Это позволяет выявить возгорание в радиусе пяти километров и оперативно принять меры для его локализации на небольшой площади.

Для обучения нейросети был использован обширный датасет, включающий предоставленные МЧС видео с учебных полигонов и аэроснимки дыма и огня, что позволило достичь точности обнаружения дыма на уровне 95,1%. Система спроектирована для работы на серийных беспилотниках, оснащённых обычной камерой и современным полётным контроллером, без необходимости дорогостоящей доработки аппаратной части.

Для минимизации ложных срабатываний в систему заложен многоуровневый модуль защиты. На первом уровне проводится временной анализ последовательных кадров для исключения кратковременных помех, таких как блики или размытие от движения. На втором уровне нейросеть проводит контекстный анализ, игнорируя объекты в небе (например, облака), так как очаг должен находиться на поверхности земли. В перспективе планируется внедрить третий уровень — перекрёстную проверку второй нейросетью, которая будет анализировать текстуру объекта для надёжного отличия дыма от тумана или пара.

В настоящее время готов рабочий прототип системы, проверенный в стендовых условиях. На следующем этапе разработчики планируют провести полевые испытания на беспилотном аппарате, оптимизировать решение и в течение следующего года выйти на уровень готового демонстрационного образца. В дальнейшем команда намерена предложить провести испытания МЧС и коммерческим компаниям на специализированных полигонах. В перспективе также планируется добавить возможность передачи информации о классификации возгорания и скорости его распространения.