Важным аспектом минимизации ущерба является максимально раннее обнаружение очага возгорания, создание и внедрение технологий сверхраннего обнаружения возгораний. Первые упоминания о нейросетевых технологиях для детекции пожара относятся еще к 2011 г. Почему же эта технология не нашла с тех пор широкого распространения?

Региональная общественная организация содействия развитию деятельности в сфере пожарной безопасности "Опора пожарной безопасности" в тесном взаимодействии с бизнесом, национальными лабораториями безопасности, Гильдией негосударственных структур безопасности при московской Торгово-промышленной палате, "Опорой России", госорганами и "Национальными Лабораториями Безопасности" активно участвует во внедрении новейших организационных, технических и программных решений.

Одним из направлений деятельности организации является поиск и сопровождение до практического внедрения эффективных технологий пожарной безопасности, соответствующих следующим требованиям:

социальная значимость;
инновационность;
экологичность;
масштабируемость;
экономическая целесообразность.
В поле нашего зрения попали технологии нейросетевого детектирования дыма и пламени как отвечающие всем указанным требованиям.

Технология старше, чем кажется
Технология нейросетевого детектирования дыма и пламени не такая новая, как кажется. Первые публикации по данной тематике в российских источниках датируются 2011 г. В нормах пожарной безопасности упоминание о пожарном извещателе с видеоканалом обнаружения появилось в 2019 г. Годом позже МЧС перечислило их в ГОСТе и СП. Надо отметить, что ситуацию, когда технология сначала попадает в нормативы, а по прошествии трех лет так и не появляется в виде готового сертифицированного продукта, нельзя назвать стандартной.
Субъективной причиной, ставшей препятствием для развития технологии, стало то, что не нашлось человека или заинтересованной группы лиц, которые бы консолидировались на стыке технической, пожарной безопасности, ИТ-технологий и нормативно-правового регулирования и прошли бы весь тернистый путь от идеи до внедрения на объекте.

Есть и объективные причины. Мы живем в условиях рыночной экономики. Затраты на пожарную безопасность обосновываются размером возможных штрафов, материального ущерба, репутационных издержек. И на каждый из этих пунктов у держателей бюджета есть свой аргумент: мораторий на проверки, низкая статистическая частота возникновения пожара в здании определенного типа, "все застраховано", "со СМИ решим" и т.д.

В итоге обоснование выделения необходимого бюджета происходит исключительно благодаря профессионализму и убедительности аргументов сотрудников безопасности.


Регулирование вопроса
СП 484.1311500.2020, суть положений которого в следующем: извещатели, выполняющие функцию обнаружения возгорания посредством анализа видеоизображения, могут устанавливаться там, где применяются извещатели пламени, – по нормам для извещателей пламени и/или там, где предполагается появление дыма, – по требованиям, указанным в технической документации на извещатель.
ГОСТ 53325. В нем предусмотрена возможность реализации извещателя как цельного единого устройства с программным модулем, размещенным внутри, так и исполнение его в виде видеокамеры, являющейся выносным сенсором, и общего устройства обработки контролируемых данных. Во втором случае допускается подключение к серверу несколько видеокамер.
Извещатель, как отдельное устройство, подпадает под действие ЕАЭС 043 "О требованиях к средствам обеспечения пожарной безопасности и пожаротушения" и требует обязательной сертификации. При этом анализ открытых источников, в том числе сайта Росаккредитации, показывает, что аккредитованные лаборатории на испытание подобных извещателей есть, а сертифицированных извещателей – нет. Что касается центрального обрабатывающего данные устройства и выносного сенсора, то в ЕАЭС 043 нет позиций, относящихся к программному обеспечению, которое крутится на сервере. Пока в России программное обеспечение не подлежит обязательной сертификации, однако в ФЗ-69 "О Пожарной безопасности" указано, что программы для электронных вычислительных машин и базы данных относятся к пожарно-технической продукции.


Варианты управления
Посмотрев на вопрос внедрения технологии нейросетевого детектирования дыма и пламени со стороны прогрессивного, но радеющего за эффективное расходование бюджета заказчика, получаем следующую картину, сведенную в табличную форму.

По данным таблицы видно, что централизованный вариант исполнения системы выгоднее. Стоимость одной камеры с детектором внутри составляет от 130 тыс. до 2 млн руб., и это не отечественное производство. При использовании единого сервера с подключением стандартных камер стоимость камеры составляет от 5 тыс. до 28 тыс. руб. плюс сервер стоимостью около 300 тыс. руб. на 15 видеокамер.

Подход с типовыми видеокамерами позволяет использовать уже установленные видеокамеры и видеосистемы для подключения к ним детектора пожара. Разработчикам прямо была поставлена задача сделать детектор на основе видеосистемы, которая будет являться надстройкой над наиболее распространенными видеосистемами.



Оптимизация нормативов
В СП 484 есть пункт, требующий отдельного обсуждения. Пункт 5.21: СПА не должны выполнять функции, не связанные с противопожарной защитой, за исключением следующих функций, использующих общие исполнительные устройства:

трансляции музыкальных программ, рекламных и информационных объявлений, иных сообщений, связанных с гражданской обороной и чрезвычайными ситуациями;
управления водоснабжением объекта;
управления естественным проветриванием здания;
управления общеобменной вентиляцией здания.
Я считаю, что будет целесообразно добавить в него подпункт "видеонаблюдение".

Проанализировав требования федерального законодательства и в том числе изучив систему функционирования испытательных лабораторий и сертификационных центров, наша группа экспертов пришла к выводу, что единственно возможным вариантом обеспечить защиту покупателя от некачественного нейросетевого детектора пожара является предоставление поставщиком сертификата в системе добровольной сертификации. При этом испытательная лаборатория обязательно должна быть аккредитована в Росаккредитации и иметь доступ к проведению испытаний данного программного обеспечения.


Выводы
Резюмируя вышеизложенное, можно сказать, что ситуация с внедрением нейросетевых датчиков для предотвращения пожаров выглядит так:

имеется нормативно-правовая база, позволяющая использовать детекторы пожара, с нюансами трактовки их положений, которые необходимо обсудить;
имеется программное обеспечение, способное детектировать пожар;
имеется аппаратная часть, способная обеспечивать работу программного обеспечения;
имеется надвендорное программное решение, преобразующее действующую систему видеонаблюдения практически от любого разработчика в детектор пожара;
для прогрессивного, с лучшими алгоритмами детектора пожара важно получить программное обеспечение, функциональность которого подтверждена сертификатом.