Sikeresen betanítottam egy objektum felismerő modellt, tűz és füst felismerésére valamint létrehoztam egy fizikai szerkezetet ami képes a tűz objektumok követésére. A betanított modellek közül a legjobb eredményeket YOLO11 produkálta, 8243 kép használata mellett, amiből a „train” és „valid” képeket háromféle módon augmentáltam (horizontális tükrözést, elforgatást -15° és +15° között, és exposure változtatást -20% és +20% között). A kiindulási mAP50-et 33,3%-al, a pontosságot 23,34%-al, a recall-t pedig 27,34%-al sikerült javítani a használt technikák (képek számának növelése, augmentáció, másik modell használata) segítségével. A betanításra használt képek változatossága(esti, városi, erdei, közeli, távoli képek) miatt a modell jól általánosít ezért a teszt képen jó eredményeket tud elérni, valamit a valóságban széles körben használható. Bemutattam a betanított modell egyik felhasználási lehetőségét egy általam megépített berendezésen keresztül. Ez a berendezés képes a tűz detektáló modell segítségével egy adott térben (például szobában) a tűz detektálása és követésére. A tűz követésére használt szerkezet egy webkamerából, 3D nyomtatott alkatrészekből, valamint egy vertikális tengelyű és egy horizontális tengelyű szervoból áll. Annak érdekében hogy a tüzet nagyobb eséllyel vegye észre a berendezés, terület pásztázó funkciót építettem bele. A pásztázó funkció által egy 80 fokos látószögű kamerával (mint amilyet én is használtam) is képesek vagyunk a tűz detektálására az egész szobában. A létrehozott berendezés alapját adhatja egy autonóm tűzoltó eszköznek, ami a kamerával együtt egy víz tömlőt vagy poroltót fordít a tűz irányába majd eloltja azt. Egy ilyen tűzoltó eszköz az oltó anyag összpontosított kibocsájtása miatt hatékonyabb lehet mint a jelenleg alkalmazott sprinkler rendszerek, illetve a tűzoltási gyorsasága is jobb lehet.