Проект

Искусственный интеллект начали использовать для прогнозирования лесных пожаров

Заказчики: Военно-воздушные силы Национальной гвардии США (ANG)

Подрядчики: CrowdAI

Дата проекта: 2019/10

В октябре 2019 года компания CrowdAI представила программу FireNet, которая использует искусственный интеллект для прогнозирования лесных пожаров.

Алгоритм анализирует изображения, поступающие с цифровых беспилотников, которые кружат над массивами деревьев и делают фотографии со скоростью 20 кадров в секунду.

Обработка данных происходит в режиме реального времени. Места с высокой вероятностью возгорания определяются по GPS-координатам дрона.

CrowdAI представила программу FireNet, которая использует искусственный интеллект для прогнозирования лесных пожаров

По словам разработчиков, для обучения искусственного интеллекта были использованы десятки тысяч кадров из видеороликов с пожарами. Благодаря машинному обучению программа может определять границы пожаров с точностью 92%.

В CrowdAI предупреждают, что не стоит применять FireNet в качестве единственного способа для слежения за пожарами — инструмент разработан лишь в качестве дополнения и сокращения объёма ручной работы.Метавселенная ВДНХ 4.6 т

Но искусственный интеллект определяет пожары намного быстрее, чем люди, которые сначала просматривают видео, сравнивая его с картой, а затем сообщают об этом оперативным службам, отметили в компании.

К октябрю 2019 года FireNet используется Военно-воздушными силами Национальной гвардии США.

Ранее в 2019 году в одном из белорусских лесохозяйственных учреждений начала тестироваться система раннего обнаружения лесных пожаров на основе интеллектуального видеонаблюдения.

Решение, использующее нейросетевые детекторы дыма, включает три поворотные камеры, совмещенные с тепловизорами и установленные на пожарных вышках на высоте 35 метров.

Камеры автоматически вращаются вокруг вертикальной оси на 360 градусов, фиксируя поднимающийся над лесом дым. Нейронная сеть, специально обученная на подобных сценах, определяет наличие дыма, отличая его от облаков, тумана или пыли. В хорошую погоду дальность обнаружения может достигать 50 км.^[1]