При ликвидации пожаров для спасения людей необходимо обеспечивать видимость в условиях сильной задымленности и открытого пламени. Тепловизоры, работающие в длинноволновом инфракрасном диапазоне (LWIR, 8-14 мкм), позволяют видеть сквозь дым, регистрируя тепловое излучение объектов. В условиях реального пожара они сталкиваются с мощной тепловой засветкой от открытого пламени и раскаленных конструкций, ввиду чего теряются контуры людей и объектов.

Перспективной альтернативой является использование камер коротковолнового инфракрасного диапазона (SWIR, около 900-1700 нм) с активной подсветкой, однако они имеют высокую стоимость.

Снизить стоимость можно, используя методику однопиксельной визуализации. В отличие от стандартных подходов использования этой методики, ориентированных на получение изображений с помощью процесса итеративного восстановления, в нашей работе используется лишь одномерный сигнал, дальнейшая обработка которого с помощью нейронных сетей позволяет сегментировать объекты. Такой подход обеспечивает высокое быстродействие системы, критически важное для применения в условиях пожара.

В нашей команде два аспиранта первого года обучения Тучин Владислав (ФИТиП) и Шумигай Владимир (НОЦ ФиОИ), магистрант второго года обучения Козин Роман (ФИТиП), а также студентка бакалавриата Старцева Арина (ФИТиП). Ранее мы уже работали вместе над междисциплинарными проектами и сформировали эффективный рабочий процесс внутри команды. С такими вводными мы без раздумий решили участвовать в ITMO Collab.

Для нас важно, что помимо финансовой поддержки ITMO Collab ведет участников конкурса в течение всего года: присутствуют сессии презентаций промежуточных результатов, по итогам которых эксперты дают обратную связь командам. Кроме того, наш проект является междисциплинарным и предполагает объединение компетенции двух МФ и четырех ОП Университета ИТМО. ITMO Collab как раз и концентрируется на таком взаимодействии, что также важно для нас.