Price: 0
Number of applications: 3
03.04.25 (inclusive)
Interaction and recruitment for work under the contract
Finished product
ICT tasks
Robotics
Neurotechnology and artificial Intelligence
Purpose and description of task (project)
During 2025, it is planned to scale the ROLP AIS to the priority mountainous territories of the state forest fund. Also, the unification of systems will be carried out for the purpose of centralized monitoring on the ground. AI in the system (machine/ computer vision) is now used for automatic fire detection (analysis of the incoming video stream) When smoke appears in the frame, the neural network recognizes it (analyzes the frame, classifies objects, reacts to objects of interest) and transmits an alarm signal to the system operator. The result of the neural network is a freeze frame from a video camera, which highlights smoke (the object of interest).
Software/ IS
Фрагментированные и недостаточно масштабируемые системы раннего обнаружения лесных пожаров затрудняют оперативное реагирование и координацию действий, что приводит к увеличению ущерба от пожаров. Отсутствие единой платформы усложняет обмен данными между службами, снижая эффективность стратегического планирования и управления в экстренных ситуациях. Ожидаемые эффекты: Повышение скорости обнаружения пожаров и точности прогнозирования за счет унификации систем. Ускорение координации между службами МЧС и снижение времени реагирования. Оптимизация распределения ресурсов для тушения пожаров. Улучшение стратегического планирования и ситуационного анализа на основе данных в реальном времени. Снижение ущерба от лесных пожаров за счет более эффективного мониторинга и оперативного реагирования. Разрозненность и недостаточная масштабируемость систем раннего обнаружения лесных пожаров ограничивают эффективность мониторинга и оперативного реагирования, что приводит к значительным экологическим и экономическим потерям. Отсутствие централизованного контроля усложняет координацию действий и обмен данными между службами.
Scaling the system to priority burning areas will increase the coverage and speed of fire detection. The unification of information systems will ensure centralized monitoring and operational management in the field. The use of AI (machine vision) will automatically detect smoke, reducing the reaction time of operators. Optimizing resources and improving forecasting accuracy will reduce damage from forest fires. Increase the transparency and efficiency of emergency services through automated analysis of the video stream.
Digital Government Support Center
Whatsapp
