Рассмотрены система раннего обнаружения пожаров и визуализации результатов ее работы. Обоснован выбор нейросетевого моделирования для распознавания объекта возгорания (технология Object detection). Предложен алгоритм распознавания пожароопасных объектов, в основе которого лежит реализация модели EfficientDet-D1 c вычитанием фона, обработкой кадра по Гауссу и переводом изображения в один канал. С целью повышения эффективности работы нейронной сети последовательно реализованы предложенные авторами методы и алгоритмы предобработки, кластеризации прогнозов видеоряда и фильтрации обнаруженных объектов посредством использования гибридной архитектуры нейронной сети. Приведены результаты работы системы на тестовой выборке: Precision – 98%, Recall – 97%, Accuracy – 98%.