Выпуск № 27

Евгений Вячеславович Иванов; Павел Николаевич Ткаченко; Юлия Анатольевна Ткаченко; Владимир Алексеевич Нестеров
Академия гражданской защиты МЧС России имени генерал-лейтенанта Д.И. Михайлика, Химки, Россия

Статья посвящена описанию подхода минимизации материального риска паводков, возникающих вследствие заторных явлений. Формулируется математическая и вербальная постановка задачи. В качестве направления ее решения выступает поиск таких перечня и объемов инженерно-технических мероприятий, приводящих к минимуму функцию материального риска от наводнений, вызванных заторными явлениями. Делается вывод о принципиальной возможности разделения всех инженерно-технических мероприятий на две большие группы, в соответствии с особенностями задачи исследования. Формируется система ресурсных и временных ограничений и демонстрируется подход к решению оптимизационной задачи.

Открыть » // Ссылка для цитирования этой статьи

Евгений Васильевич Бобринев¹,
Елена Юрьевна Удавцова²,
Андрей Александрович Кондашов³,
Татьяна Александровна Шавырина⁴,
Олег Васильевич Стрельцов⁵
Всероссийский Ордена «Знак Почета» научно-исследовательский институт противопожарной обороны МЧС России, Балашиха, Россия,
¹https://orcid.org/0000-0001-8169-62973,
²https://orcid.org/0000-0002-1343-0849,
³https://orcid.org/0000-0002-2730-1669,
⁴https://orcid.org/0000-0003-1158-2141,
⁵https://orcid.org/0000-0002-1392-4849

Разработана математическая модель для обоснования необходимости использования медико-психологической службы в составе специализированных пожарно-спасательных частей ФПС ГПС с применением теории нечетких множеств. Модель учитывает природно-климатические и географические особенности субъектов, показатели социального и технико-экономического развития и риски возникновения чрезвычайных ситуаций и пожаров. Также учитывается наличие сил и средств РСЧС в каждом субъекте Российской Федерации. С использованием разработанной модели определены субъекты, в которых потребность в медико-психологической службе в составе СПСЧ наиболее высокая. В этих субъектах предлагается использовать медико-психологическую службу 1-го и 2-го разрядов.

Открыть » // Ссылка для цитирования этой статьи

Илья Александрович Шереметьев¹,
Александр Михайлович Костецкий¹,
Петр Максимович Юданов¹,
Игорь Станиславович Каторжин¹,
Иван Юрьевич Сергеев^2
1Академия гражданской защиты МЧС России имени генерал-лейтенанта Д.И. Михайлика, Химки, Россия,
²Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, Железногорск, Россия

Данная статья посвящена вопросу применимости нейронных сетей для автоматического анализа изображений с камер видеонаблюдения в режиме реального времени для оперативного реагирования на чрезвычайные ситуации (далее — ЧС), возникающие от схода оползней и селей. Для проектирования архитектуры нейронной сети и управления её параметрами была использована высокоуровневая программная платформа tensorflow keras (далее – платформа). Для компенсации малого объёма набора обучающих данных при решении задачи была показана применимость десятикратной аугментации изображений, использование чередования свёрточных слоёв и определённые значения оптимизатора Adam. Метрика полноты (recall) на уровне 94.4% показывает успешность выбранного подхода. Результаты данной работы могут быть использованы при разработке специализированного программного обеспечения для предупреждения чрезвычайных ситуаций в селе- и лавиноопасных регионах и в разработке цифровой системы мониторинга общей обстановки ЧС в мирное время, благодаря которой ускорится обработка информации, а также уменьшится время доведения оперативной информации до органов управления и спасательных подразделений МЧС России.

Открыть » // Ссылка для цитирования этой статьи