Россия
Россия
УДК 614.8 Несчастные случаи, их опасность, профилактика и борьба с ними
УДК 623.746.-519 беспилотные
Выполнен патентный и публикационный анализ применения беспилотных авиационных систем в поддержке принятия решений при чрезвычайных ситуациях. Рассмотрены российские и зарубежные патентные решения, а также научные публикации, посвящённые мониторингу обстановки, выявлению опасных факторов, поисково-спасательным работам, обработке визуальных и тепловизионных данных и использованию алгоритмов интеллектуального анализа. Выделены основные направления развития беспилотных авиационных систем, их функциональные возможности и ограничения при решении задач информационного обеспечения органов управления. Показано, что наибольший практический эффект достигается при интеграции беспилотных авиационных систем в системы поддержки принятия решений, а также при развитии интегрированной интеллектуальной беспилотной авиационной системы, обеспечивающей повышение оперативности, обоснованности и адресности управленческих воздействий в условиях чрезвычайных ситуаций.
интеллектуальные беспилотные авиационные системы; системы поддержки принятия решений; чрезвычайные ситуации; мониторинг обстановки; патентный анализ; публикационный анализ
1. Денисов А.Н. Методы, модели и алгоритмы поддержки управления пожарно-спасательными подразделениями при тушении пожаров: дис. ... д-ра техн. наук. М., 2018. 406 с.
2. Давиденко А.С. Методика использования беспилотных авиационных систем при анализе крупных пожаров на объектах нефтегазового комплекса: дис. ... канд. техн. наук. СПб., 2024. 127 с.
3. Матвеев А.В., Матиев Р.Т. Принятие решений при пожарах в горной местности: сравнительный анализ методов мониторинга // Национальная безопасность и стратегическое планирование. 2023. № 2 (42). С. 76–90. DOI:https://doi.org/10.37468/2307-1400-2023-2-76-90
4. Применение и развитие беспилотной авиации МЧС России // МЧС России. 2025.
5. Обоснование аналитического аппарата для автоматизации процедур обнаружения лесных пожаров / Д.В. Васильева [и др.] // Вестник Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России. 2024. № 1. С. 44–54. DOI:https://doi.org/10.61260/2218-13X-2024-1-44-54
6. Система информационного обеспечения и управления полётами воздушных судов при мониторинге чрезвычайных ситуаций и пожаров / А.Н. Коротоношко [и др.] // Технологии техносферной безопасности. 2020. № 1 (87). С. 51–66. DOI:https://doi.org/10.25257/TTS.2020.1.87.51-66
7. Бубнов А.Г., Сараев И.В., Семенов А.Д. Аспекты надёжности и выбора беспилотных летательных аппаратов для предупреждения и мониторинга пожаров в условиях пониженных температур // Современные проблемы гражданской защиты. 2025. № 1 (54). С. 12–21.
8. Калиев Д.И., Швец О.Я. Свёрточные нейронные сети для решения задач обнаружения пожаров по данным аэрофотосъёмки // Программные системы: теория и приложения. 2022. Т. 13. № 1 (52). С. 195–213. DOI:https://doi.org/10.25209/2079-3316-2022-13-1-195-213
9. Fire-Net: Rapid Recognition of Forest Fires in UAV Remote Sensing Imagery Using Embedded Devices / S. Li [et al.] // Remote Sensing. 2024. Vol. 16. Art. 2846. DOI:https://doi.org/10.3390/rs16152846
10. Active Fire Detection in Landsat-8 Imagery: A Large-Scale Dataset and a Deep-Learning Study / G.H.A. Pereira [et al.] // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2021. DOI:https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.06.002
11. Moumgiakmas S.S., Samatas G.G., Papakostas G.A. Computer Vision for Fire Detection on UAVs – From Software to Hardware // Future Internet. 2021. Vol. 13. Art. 200. DOI:https://doi.org/10.3390/fi13080200
12. Mukhiddinov M., Abdusalomov A., Cho J. A Wildfire Smoke Detection System Using Unmanned Aerial Vehicle Images Based on the Optimized YOLOv5 // Sensors. 2022. Vol. 22. Art. 9384. DOI:https://doi.org/10.3390/s22239384
13. An Improved Wildfire Smoke Detection Based on YOLOv8 and UAV Images / S.N. Saydirasulovich [et al.] // Sensors. 2023. Vol. 23. Art. 8374. DOI:https://doi.org/10.3390/s23208374
14. Zawistowski M., Car M., Kłoczewiak T. The Use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) Equipped with a Thermal Imaging Camera in the Activities of the Fire Service in Poland. Suggested Parameters and Settings // Safety & Fire Technology. 2024. Vol. 63. Iss. 1. P. 44–56. DOI:https://doi.org/10.12845/sft.63.1.2024.4
15. Leveraging Augmented Reality for Improved Situational Awareness During UAV-Driven Search and Rescue Missions / R. Nalamothu [et al.] // arXiv. 2024. arXiv:2402.01421.
16. Yuan C. Automatic Fire Detection Using Computer Vision Techniques for UAV-Based Forest Fire Surveillance: PhD thesis. Concordia University, 2017.
17. Способ технического контроля и диагностирования бортовых систем беспилотного летательного аппарата с поддержкой принятия решений и комплекс контрольно-проверочной аппаратуры с интеллектуальной системой поддержки принятия решений для его осуществления: пат. 2557771 Рос. Федерация, МПК G05B 23/00: № 2014107871/08; заявл. 28.02.2014; опубл. 27.07.2015, Бюл. № 21.
18. Unmanned aerial vehicle search and rescue systems and methods: patent US12417710B2. Publ. 16.09.2025.
19. Emergency incident detection, response, and mitigation using autonomous drones: patent US20230045828A1. Publ. 16.02.2023.
20. Способ обнаружения и тушения пожаров и система для его осуществления: пат. 2826399 Рос. Федерация, МПК A62C 3/02; B64D 1/16: № 2022125068; заявл. 23.09.2022; опубл. 09.09.2024, Бюл. № 9.
21. Способ обеспечения пилотирования БПЛА в общем воздушном пространстве: пат. 2847508 Рос. Федерация, МПК G08G 5/00; G05D 1/24; G08G 5/21; G08G 5/26: № 2024110249; заявл. 16.04.2024; опубл. 06.10.2025, Бюл. № 28.
22. Система раннего обнаружения и определения типа лесного пожара: пат. 2617138 Рос. Федерация, МПК G08B 17/00; G08B 25/10; G01V 1/00; G08B 13/16: № 2016108916; заявл. 11.03.2016; опубл. 21.04.2017, Бюл. № 12.
23. Способ проведения поисково-спасательных работ: пат. 2694528 Рос. Федерация, МПК A62B 99/00 № 2018139491; заявл. 07.11.2018; опубл. 16.07.2019, Бюл. № 20.
24. Система на основе лидара с компьютерным управлением для идентификации дыма, в частности для выявления лесного пожара на ранней стадии: пат. 2293998 Рос. Федерация, МПК G01S 17/95; G01S 7/48; G08B 17/10: № 2003135610/09; заявл. 31.05.2002; опубл. 20.02.2007, Бюл. № 5.
25. A fire detection system using a drone: patent WO2017137393A1. Publ. 17.08.2017.
26. Wildfire surveillance UAV and fire surveillance system: patent US11250262B2. Publ. 15.02.2022.
27. Wildfire arrest and prevention system: patent CA2813831A1. Publ. 24.01.2014.
28. Tethered unmanned aerial vehicle fire fighting system: patent US20170043872A1. Publ. 16.02.2017.
29. Игайкина И.И., Даськин И.Н. Анализ эффективности беспилотных летательных аппаратов для мониторинга пожаров сельхозугодий // Сельский механизатор. 2023. № 1–2. С. 5–7.
30. Adoption of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Imagery in Agricultural Management: A Systematic Literature Review / Md.A. Istiak [et al.] // Ecological Informatics. 2023. Vol. 78. Art. 102305. DOI:https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102305
