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對于森林大火的肆虐AI能做些什么_中博培訓(xùn)學(xué)校

發(fā)布時(shí)間:2019-08-01 11:43??發(fā)布人:南京北大青鳥??發(fā)布來源:南京北大青鳥??瀏覽人數(shù):119

前言:場景介紹:對于無法消除的森林火災(zāi)問題,AI 技術(shù)結(jié)合衛(wèi)星圖像,能夠在救災(zāi)過程過程中作出及時(shí)合理的見解,幫助人們將損失降到低。 關(guān)鍵詞:火災(zāi)救援、衛(wèi)星影像、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

場景介紹:對于無法消除的森林火災(zāi)問題,AI 技術(shù)結(jié)合衛(wèi)星圖像,能夠在救災(zāi)過程過程中作出及時(shí)合理的見解,幫助人們將損失降到低。

關(guān)鍵詞:火災(zāi)救援、衛(wèi)星影像、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

森林大火

森林火災(zāi)沒有辦法完全避免,我們也經(jīng)常在報(bào)道中,聽聞火災(zāi)帶來的巨大損失。那么對于森林大火的,有沒有能夠抵擋的方式呢?

在救災(zāi)工作中,及時(shí)掌握全面而準(zhǔn)確的信息,以實(shí)現(xiàn)資源的合理分配,是至關(guān)重要的。而現(xiàn)在,基于 AI 的技術(shù),正在發(fā)揮著一些作用,它能夠幫助我們與時(shí)間賽跑,挽回更多生命和損失。

也許在下一次面對大火的時(shí)候, AI 能夠幫助我們抵擋住野火的肆虐。

在火災(zāi)中發(fā)揮作用的 AI 技術(shù)

在去年損失慘重的加州大火中,就有一家叫 CrowdAI 的公司通過衛(wèi)星數(shù)據(jù),綜合圖像視覺技術(shù)參與了救援。

加州大火

CrowdAI 使用Spacenet 和Deepglobe 的衛(wèi)星圖像,以及 DigitalGlobe 和 Planet Labs 的數(shù)據(jù),訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

只需一秒鐘的時(shí)間,就能預(yù)測和評估受災(zāi)程度,再將評估結(jié)果報(bào)告給救援指揮中心,幫助科學(xué)調(diào)配救援資源,制定更科學(xué)的救援方案。

衛(wèi)星觀察

借助于 CrowdAI 自定義的深度學(xué)習(xí)模型,除了標(biāo)注常規(guī)的房屋建筑,還擴(kuò)大到了獨(dú)立結(jié)構(gòu),比如車棚、公用設(shè)施棚和谷倉等。

在那一次的火災(zāi)中,從衛(wèi)星圖像中識別出結(jié)構(gòu)后,根據(jù)受災(zāi)前后的圖像對比, AI 模型用紅點(diǎn)標(biāo)識出損壞所在的位置。

拓展到整個(gè)地區(qū),通過標(biāo)記點(diǎn)的數(shù)量定出受災(zāi)的嚴(yán)重程度,就能用不同的顏色區(qū)別出受災(zāi)的程度。

后在 Google Earth 或 ArcGIS 上標(biāo)記出來,就能為救災(zāi)和重建工作做出指導(dǎo)。

對于不斷追求評估速度的目標(biāo),CrowdAI 的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Devaki Raj 說到,「當(dāng)災(zāi)難發(fā)生時(shí),我們必須要快速的給出預(yù)測,這就是我們需要這種速度的原因?!?/p>

很多救援人員和級政府官員,通過這些快速生成的數(shù)據(jù),更合理的協(xié)調(diào)了救援工作,這提升了解決緊要問題的效率。

為了盡可能準(zhǔn)確的完成受災(zāi)情況的評估,之前的方法需要很大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,但 CrowdAI 的機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人Jigar Doshi 提到,「因?yàn)闄C(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)很成熟了,我們不需要訓(xùn)練很大的模型(對受災(zāi)情況),就能進(jìn)行有效的評估。」

衛(wèi)星數(shù)據(jù)在 AI 引導(dǎo)下的人文關(guān)懷

CrowdAI 利用衛(wèi)星圖像,通過計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù),提供數(shù)據(jù)服務(wù),稍有不同的是,他們把精力主要投入在了自然災(zāi)害方面。

CrowdAI 還與 Facebook AI 進(jìn)行過合作,研究颶風(fēng)和火災(zāi)造成損失的評估工作。他們的研究成果《From Satellite Imagery to Disaster Insights》也被 NeurIPS 會議所接受。

在論文中,他們的研究獲到了很好的成績:在 2017 年德克薩斯州附近被颶風(fēng)哈維損壞的道路識別時(shí),達(dá)到了 88.8% 的準(zhǔn)確率,而在 Santa Rosa 火災(zāi)中識別損壞建筑物時(shí)準(zhǔn)確率達(dá)到了 81.1%。

衛(wèi)星下AI引導(dǎo)下的人文關(guān)懷

而在災(zāi)難預(yù)測的方面, CrowdAI 也在探索能夠預(yù)測到的災(zāi)害模型,據(jù)稱,他們在嘗試通過整合風(fēng)力、降水和社交媒體等數(shù)據(jù),積極開發(fā)能超越衛(wèi)星圖像的深度學(xué)習(xí)工具。

對抗火災(zāi),AI 在前進(jìn)

除了 CrowdAI ,也有其他的公司和機(jī)構(gòu)正在做著相似的努力。

大自然保護(hù)協(xié)會,正在利用小型衛(wèi)星的圖像和 AI 技術(shù),引進(jìn)森林的消防工具。通過數(shù)量眾多的小型衛(wèi)星,拍攝而成的高清圖片,對森林狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控,通過 AI 的數(shù)據(jù)分析,能夠及時(shí)的作出預(yù)防和報(bào)警。

  還有一家叫做Salo Science 的公司,正在通過 AI 技術(shù),研究對森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評定的工作。他們在開發(fā)的 AI 產(chǎn)品,同樣是基于衛(wèi)星圖像和數(shù)據(jù),通過對樹木等情況,綜合地形,地勢,可積燃物等因素的分析,給消防人員提供森林的區(qū)域地形圖以及風(fēng)險(xiǎn)指示數(shù)據(jù)。幫助他們在危險(xiǎn)來臨時(shí),作出更好的選擇。

分析的加州野火和木材采伐造成森林損失的數(shù)據(jù)

此外,對于消防機(jī)器人的研究,也一直在進(jìn)步。在前段時(shí)間的報(bào)道中,蕭山消防機(jī)器人就在一場大火中大顯身手,通過沖進(jìn)火場、偵查探路、與消防人員協(xié)同作戰(zhàn),終成功滅火。但消防機(jī)器人還不夠智能,不能應(yīng)對復(fù)雜的地形,目前也不能單獨(dú)進(jìn)行救災(zāi)。

也許,在不久的將來,這些結(jié)合了 AI 或者機(jī)器人的應(yīng)用,能夠降服可怕的火災(zāi)。

谷歌和麥肯錫全球研究所做過一份報(bào)告,主旨是關(guān)于 AI 造福人類的案例,報(bào)告中提到,「 AI 能更準(zhǔn)確地提供救援工作和應(yīng)急準(zhǔn)備,相比于人類救援要更快速,而且適用范圍更廣。」

期待 AI 能夠制服火災(zāi)的那一天!

版權(quán)聲明:本文對于森林大火的肆虐AI能做些什么_中博培訓(xùn)學(xué)校: http://www.docoa.com.cn/kczx/162.html 禁止一切方式轉(zhuǎn)載、抄襲!

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