Лесные пожары учащаются и становятся масштабнее во всём мире — в России, США, Канаде, Европе. Температуры растут, периоды засухи удлиняются, а реагирование по старой схеме («дозорные + случайные очевидцы») уже не работает.

Технологии компьютерного зрения дают регионам и промышленным компаниям новый инструмент: раннее обнаружение очага до того, как огонь станет неконтролируемым.

Где сегодня применяется ИИ для обнаружения пожаров

1. Дроны с тепловизорами и CV-моделями

Современные БПЛА позволяют находить задымления и тепловые пятна:

• в горах,
• на болотах,
• на удалённых территориях,
• в периметрах вокруг промышленных объектов.

Искусственный интеллект оценивает ситуацию по множеству признаков, которые в реальности указывают на начало возгорания. В первую очередь система отслеживает, как выглядит и ведёт себя дым: его форму, плотность, направление, то, как быстро он поднимается. Эти параметры позволяют отличить настоящий дым от тумана, пыли или технологических выбросов.

Параллельно алгоритмы анализируют тепловую картину кадра — появление небольших горячих точек, изменение их температуры и площади. Такие ранние тепловые сигналы часто заметны раньше, чем визуально проявляется огонь или густой дым, особенно при низовых пожарах.

ИИ также учитывает условия местности: рельеф, силу и направление ветра, препятствия. Эти факторы влияют на то, как распространяется дым и как корректно интерпретировать изображение. Благодаря этому система реагирует не на отдельный пиксель или отблеск, а на реальную обстановку.

Дополнительную надёжность даёт работа с мультиспектральными данными. Инфракрасный диапазон помогает заметить скрытые очаги, которые не видны в обычной камере — например, через плотный дым или на большой дистанции. Комбинация спектров позволяет фиксировать возгорание даже в сложных погодных условиях и в тёмное время суток.

Такая глубина анализа даёт не только более точное распознавание, но и существенно сокращает время реакции на возгорание:

• В США проекты с мультиспектральными дронами и системами компьютерного зрения показывают, что момент обнаружения очага удаётся уменьшить с 20–30 минут до 3–7 минут — именно эти минуты часто определяют масштаб будущего пожара.
• В России беспилотные комплексы с ИИ применяются прежде всего на больших и труднодоступных территориях. Один дрон покрывает площадь, которая раньше требовала работы нескольких наземных экипажей, поэтому эффективность патрулирования возрастает в 6–10 раз, а вероятность пропустить начальный очаг — резко снижается.

2. Стационарные камеры с ИИ: раннее обнаружение и контроль инфраструктуры

Стационарные камеры — это базовый, но крайне недооценённый инструмент в системе раннего обнаружения возгораний. В сочетании с алгоритмами компьютерного зрения они превращаются из «обычного видеонаблюдения» в полноценную систему мониторинга, способную фиксировать опасные изменения задолго до появления открытого огня.

Такие комплексы работают по принципу непрерывного анализа видеопотока. Алгоритм отслеживает характерные признаки зарождения пожара: изменение плотности и формы дымовой струи, появление локальных тепловых артефактов, повышение яркости отдельных зон кадра, а также динамику распространения этих участков во времени. За счёт этого камера может заметить начинающееся тление на производственной площадке, в складском помещении или в ангаре значительно раньше человека — особенно в условиях ограниченной видимости.

Камеры с ИИ часто устанавливают вдоль протяжённых объектов: линий электропередачи, газопроводов, технологических трасс. Здесь важна не только фиксация огня, но и контроль фона — алгоритмы отслеживают, как ведёт себя растительность, оценивать задымлённость атмосферы, фиксируют изменения, которые могут свидетельствовать о высоком риске возгорания. Для удалённых или труднодоступных объектов это фактически единственный инструмент непрерывного наблюдения.

Главная ценность таких систем — круглосуточный режим работы и мгновенная реакция. Сигнал о потенциально опасном событии формируется ещё до появления открытого пламени. Это позволяет вовремя направить патруль или группу быстрого реагирования, сократить масштаб ущерба и предотвратить переход локального тления в крупный пожар.

3. Спутниковый мониторинг: когда необходим обзор на сотни километров

Спутниковые системы — это не инструмент мгновенного реагирования, но именно они дают возможность видеть картину целиком. При лесных пожарах, которые развиваются на огромных площадях, такого масштаба наблюдение не может обеспечить ни камера, ни дрон. Поэтому спутники становятся ключевым элементом раннего экологического контроля и оценки обстановки.

Основное преимущество спутников — охват. Космические аппараты проходят над одной и той же территорией регулярно, что позволяет фиксировать динамику изменений в труднодоступных и удалённых регионах, где нет инфраструктуры, связи или физической возможности патрулирования. Это особенно важно для северных территорий, горных районов и обширных лесных массивов.

ИИ-обработка спутниковых снимков добавляет к этому подходу точность и скорость интерпретации. Алгоритмы анализируют тепловой след, распределение температур на больших площадях, выявляют укрупнённые зоны аномалий и сравнивают их с историческими данными. 

Такой подход помогает:

• обнаруживать крупные возгорания на ранней стадии, даже если они развиваются далеко от населённых пунктов;
• оценивать направления распространения огня и динамику воздействия на окружающую среду;
• прогнозировать зоны, где вероятность перехода пожара в верховой или масштабный становится критической.

Спутниковый мониторинг незаменим и после ликвидации активного горения: он позволяет оценивать площадь выгоревшей территории, контролировать повторные возгорания и отслеживать общий ущерб. В сочетании с дронами и наземными камерами спутники дают системный уровень контроля — от локальной точки возгорания до общей картины в масштабе региона.

Ограничения CV на открытых территориях

Не существует единой «волшебной» модели, которая надёжно закрывает все сценарии лесных пожаров. На больших открытых пространствах алгоритмы сталкиваются с физикой атмосферы и оптики: сигнал с камеры искажается, контраст падает, а фон меняется в течение суток и сезона. В реальности системе мешают:

• туман, дым, пыль, смог — рассеивают свет, размывают контуры и делают дым от пожара неотличимым от фоновой задымлённости;
• инверсии атмосферы и слоистые облака — дают сложные градиенты яркости и температур, которые модель может принять за дымовой шлейф;
• солнечные блики и свет — насыщают изображение пересвеченными участками, появляются «ложные» пятна и полосы;
• рельеф, овраги, склоны, скрытые зоны за хребтами и строениями — часть очагов просто не попадает в зону прямой видимости;
• локальные источники дыма и тепла — костры, выхлоп от техники, факелы заводов, сжигание мусора создают большое количество похожих по картинке сцен и повышают риск ложных срабатываний.

Из-за этого детектор на одной только видеокамере или тепловизоре неизбежно будет либо пропускать часть опасных ситуаций, либо «засыпать» операторов тревогами.

Поэтому во всех регионах мира применяется гибридный подход: 

дроны + тепловизоры + мультиспектральные камеры + метеоданные + человек-оператор. 

ИИ выступает не самостоятельной системой, а ядром комплекса, который учитывает физические ограничения датчиков и опирается на профессиональное решение оператора в нестандартных ситуациях.

Что реально работает в России

1. БПЛА с ИИ-обработкой данных в полёте

Дроны стали ключевым инструментом для мониторинга труднодоступных территорий — тайги, тундры и зон без связи. ИИ-модели на борту позволяют заранее выделять дымовые шлейфы, тепловые пятна и аномалии.

Где применяется:

• Якутия — использование дронов с тепловизорами для быстрого обнаружения очагов на территории, превышающей возможности наземных патрулей.
• Хабаровский край — мобильные комплексы с ИИ-распознаванием дымовых шлейфов на маршруте БПЛА.
• Красноярский край — тестирование беспилотников для патрулирования лесных зон при высокой пожарной опасности.
• Иркутская область — проекты с комплексами «Сфера» и «Скантех», выполняющими автоматический поиск возгораний.

Эффект: обнаружение сокращается с десятков минут до нескольких минут в благоприятной погоде, а зона покрытия увеличивается в 6–10 раз по сравнению с пешими патрулями.

2. Многоуровневые системы раннего обнаружения

Это решения, комбинирующие данные с разных сенсоров и позволяющие компенсировать ограничения каждой технологии.

Типовая архитектура:

• наземные камеры на вышках или ЛЭП,
• тепловизоры,
• датчики температуры/дыма,
• ИИ-анализатор,
• человек-оператор для финальной верификации.

Где используется:

• Московская область — система «ЛесОк» с опорой на компьютерное зрение и автоматическое выявление дымовых столбов.
• Татарстан, Марий Эл — региональные центры мониторинга с фотовидеонаблюдением и алгоритмами ИИ.
• Свердловская область — пилотные проекты по автоматизации обнаружения дымовых аномалий на камерах видеонаблюдения.

Эффект: уменьшение ложных тревог, более ранняя фиксация возгораний в закрытых или полуоткрытых территориях, таких как промзоны, лесопарки, объекты инфраструктуры.

3. Модели анализа динамики очага

ИИ не только фиксирует возгорание, но и прогнозирует его развитие: направление распространения, потенциальные зоны риска, опасные направления ветра.

Где применяется:

• Якутия — прогнозные модели Минлесхоза на основе метеоданных, спутниковых снимков и ML-алгоритмов.
• Красноярский край — предиктивная оценка распространения огня для корректировки авиационной нагрузки и маршрутов групп тушения.
• Пилотные исследования МЧС и институтов СО РАН — автоматическая оценка форм дымового шлейфа и вероятности перехода огня на верховые пожары.

Эффект: повышение точности планирования тушения, оптимизация маршрутов авиации и сохранение ресурсов.

4. Спутниковый мониторинг с ML-фильтрацией

Спутники не заменяют дроны, но предоставляют ключевой слой данных — тепловые аномалии (VIIRS, MODIS), многоспектральные снимки и мониторинг больших площадей.

Где используется:

• «Сканекс», «Космоснимки», «ТерраТех» — российские компании, которые предоставляют ИИ-фильтрацию «горячих точек», удаляя ложные аномалии от факелов, солнечных бликов, промышленной деятельности.
• Якутия и Бурятия — интеграция спутниковых данных в региональные центры мониторинга лесных пожаров.

Эффект: оперативное выявление крупных очагов, которые невозможно заметить визуально или с БПЛА при плохой погоде.

5. Автоматизация на промышленных объектах и территориях ЛЭП

В промышленных зонах и вдоль линий электропередачи фиксируются локальные пожары, короткие замыкания, тление изоляции и загоревшаяся трава.

Где применяется:

• Роснефть, Газпром нефть — системы CV для обнаружения дымовых аномалий на промплощадках.
• Россети — тепловизионные комплексы и ML-модели для мониторинга ЛЭП и выявления перегрева.

Эффект: снижение аварийности и предотвращение перехода локального очага в крупный пожар.

ИИ-решения для раннего распознавания возгораний от NeuroCore

Наше решение внедряется там, где важно фиксировать задымление, огонь или искрение на самом раннем этапе — в закрытых помещениях и технологических зонах:

• склады и ангары,
• производственные участки и ТЭЦ,
• газокомпрессорные станции,
• кабельные тоннели,
• объекты с ограниченной вентиляцией и повышенными рисками возгорания.

Помещения промышленных объектов дают то, чего нет на открытых территориях: стабильное освещение, фиксированную геометрию пространства, предсказуемые типы дымовых шлейфов. Модели можно адаптировать под конкретную инфраструктуру, камеры и сценарии эксплуатации. Это резко снижает количество ложных тревог и ускоряет реакцию персонала — система подаёт сигнал ещё до появления открытого огня.

Мы проектируем решение как инженерный комплекс, а не как «алгоритм»:

• адаптируем модели под камеры и условия конкретного объекта;
• формируем устойчивость к пыли, дыму технологических процессов, вибрациям и бликам;
• обеспечиваем промышленную эксплуатацию: резервирование, мониторинг, совместимость с SCADA, VMS и пожарной автоматикой;
• подстраиваем систему под локальную инфраструктуру и Astra Linux.

Готовое решение, которое можно адаптировать под ваш объект

Наш модуль — это не «коробка» и не длинная R&D-разработка с нуля. Это зрелое решение, которое мы можем быстро адаптировать под ваши сценарии, камеры и регламенты. Гибкость — главный плюс: архитектура позволяет дорабатывать функциональность под любой промышленный объект без потери стабильности.

Если вам нужно:

• обнаруживать дым/огонь на промышленных объектах ещё до появления пламени,
• диагностировать риски на ранней стадии,
• интегрировать модуль компьютерного зрения с существующей системой безопасности,
• адаптировать решение под вашу инфраструктуру и требования,
• мы проведём аудит площадки и подготовим техническое задание, после чего спроектируем систему, которая выдержит реальные условия эксплуатации.

Оставьте заявку — разработаем решение под ваш объект и покажем, как модуль работает на ваших данных. — разработаем решение под ваш объект и покажем, как модуль работает на ваших данных.

—-> Перейти в Модуль распознавания пожаров и дыма