Umělá inteligence pro analýzu pohybu hasiče v externím prostředí

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F25%3A10259091" target="_blank" >RIV/61989100:27240/25:10259091 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Umělá inteligence pro analýzu pohybu hasiče v externím prostředí

Popis výsledku v původním jazyce

Analytický AI software pro automatické vyhodnocování pohybu zasahujícího hasiče na základě dat ze senzorů umístěných na jeho těle. Pomocí metod hlubokého učení systém analyzuje trajektorii a dynamiku pohybu jednotlivce a identifikuje klíčové události a vzorce chování. Výstupy jsou vizualizovány ve specializovaném GUI a slouží veliteli zásahu jako podpora při monitorování situace v reálném čase.

Název v anglickém jazyce

Artificial intelligence for the analysis of firefighter movement in an external environment

Popis výsledku anglicky

Analytical AI software for the automatic evaluation of an on-duty firefighter’s movement based on data from sensors placed on the body. Using deep learning methods, the system analyzes the trajectory and dynamics of an individual’s motion and identifies key events and behavioral patterns. The outputs are visualized in a specialized GUI and serve as decision support for the incident commander when monitoring the situation in real time.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

10200 - Computer and information sciences

Projekt

<a href="/cs/project/VJ02010037" target="_blank" >VJ02010037: Monitorování polohy příslušníků složek IZS i během zásahu v rozsáhlých budovách s využitím prvků umělé inteligence</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

IZSafe

Technické parametry

Parametry modelu a vybavovacího systému: • Implementační jazyk: C • Architektura modelu: INPUT -&gt; TimeDistributed(LSTM) -&gt; FLATTEN -&gt; DENSE -&gt; OUTPUT • Vstup: Inerciální senzory (IMU) v pasové jednotce, vzorkovací frekvence 200 Hz (perioda 5 ms), body souřadnicový systém • Počet vstupních kanálů: 6 (specifická síla XYZ [g], úhlová rychlost XYZ [rad/s]) • Velikost časového okna: 1200 ms (20 zprůměrovaných vzorků) • Průměrování po sobě jdoucích vzorků: 12 • Počet posunů hopping window: 2 • Počet uchovávaných výsledků modelu: 10 • Počet nových výsledků při vyhodnocení: 1 • Práh pravděpodobnosti pro známý pohyb: 40 % • Počet rozpoznávaných kategorií pohybů: 14 (16) Výkonnostní parametry: • Testovací přesnost modelu: 85,22 % • Doba inference na mikrokontroleru (FRDM-K64F): 52 ms • Inicializační doba systému: 2400 ms • Reakční doba na změnu pohybu: 1200 ms • Aritmetický průměr úspěšnosti: 93,82 % • Vážený průměr úspěšnosti: 95,47 % Kategorie rozpoznávaných pohybů: M_1 - Chůze vpřed, M_2 - Chůze vzad, M_3 - Chůze vlevo, M_4 - Chůze vpravo, M_5 - Lezení po čtyřech vpřed, M_6 - Plazení, M_7 - Tahání figuríny, Chůze vzhůru pod sklonem (M_8 - Autožebřík nahoru, M_12 - Zásahový žebřík nahoru), Chůze dolů pod sklonem (M_9 - Autožebřík dolů, M_13 - Zásahový žebřík dolů), M_10 - Svislý žebřík nahoru, M_11 - Svislý žebřík dolů, M_14 - Schody nahoru, M_15 - Schody dolů, M_16 - Pohyb na místě

Ekonomické parametry

Výsledek nemá v současné fázi charakter komerčního produktu a negeneruje tržby, zisk ani výrobní kapacitu. Ekonomickým parametrem výsledku je proto jeho nákladové ocenění, které odpovídá full-cost nákladům na jeho vývoj.

IČO vlastníka výsledku

—

Název vlastníka

Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, VŠB-TUO