南乌拉尔国立大学的研究人员已获得一项专利，该程序能够自动规划各类建筑物和构筑物发生火灾时的疏散路线。该系统基于卷积神经网络，通过分析建筑元素来生成应急路线，从而避免人为错误。
目前，疏散路线的规划仍然需要人工分析建筑图纸，这使得整个过程既费时又费力。
“我们的程序解决了在发生火灾时自动识别和设计安全疏散路线的问题，”南乌拉尔国立大学生命安全系的研究员尼基塔·波诺马列夫说道。 “该系统基于YOLO卷积神经网络，该网络已在我们收集的建筑平面图图像库上进行了预训练，并结合了用于处理平面图的图分析算法。神经网络在平面图上识别出墙壁、门和出口后，软件算法会自动构建连接图。该连接图即为‘导航图’，之后，一个专门的算法会根据该图设计出最优且安全的疏散路线。因此，在模拟火灾危险时，设计疏散路线所需的时间显著减少。”
车里雅宾斯克的研究人员首次在俄罗斯将YOLO模型应用于消防安全问题。该模型能够准确识别平面图上的墙壁、门、窗、出口、楼梯、消防设备、走廊和房间。
