FlameFinder — это новая система глубокого метрического обучения, разработанная для идентификации огненных языков, скрытых плотным дымом, с использованием парных тепловизионных и RGB-изображений, полученных с помощью пожарных дронов. Традиционные RGB-камеры часто выходят из строя, когда пламя скрыто густым дымом; тепловизионные датчики помогают, но им не хватает четкости сегментации. FlameFinder устраняет этот пробел, обучая модель метрического обучения, чувствительную к характерным признакам пламени и тепловому контрасту arxiv.org.

Технические инновации

Система использует функции потерь триплета и центра в пространстве глубокого встраивания признаков в сочетании с механизмами внимания. Обучаясь на парных тепловизионных и RGB-изображениях из сцен без дыма и задымленных сцен, модель изучает дискриминативные представления структур пламени, даже когда они частично скрыты дымом. Результат: точность обнаружения пламени улучшается примерно на 4,4–7% по сравнению с базовыми моделями (VGG19, ResNet18) в наборах данных FLAME2 и FLAME3 arxiv.org.

Влияние и практическое применение

На практике FlameFinder может оснащать дроны или наземных роботов, используемых пожарными службами. Он распознает огонь за дымом — критически важно в таких ситуациях, как пожары в зданиях или лесные пожары с плохой видимостью. Повышенная пространственная осведомленность помогает командам принимать более безопасные и быстрые решения.

Анализ

Эта система иллюстрирует силу слияния модальностей и метрического обучения для критически важных приложений. Вместо простого порогового значения тепловизионных изображений модель изучает семантику — как выглядит пламя, даже если оно частично скрыто. Модули внимания дополнительно подчеркивают наиболее информативные части тепловизионной и RGB-пары.

В оперативном плане FlameFinder может уменьшить количество ложных срабатываний в сложных условиях. Его можно расширить, включив мультиспектральные данные или датчики глубины. В сочетании с системами оповещения в реальном времени он может стать стандартным инструментом в комплектах для умного пожаротушения.