Сервис для обнаружения лесных пожаров

Мы разработали систему компьютерного зрения, которая в реальном времени обнаруживает лесные пожары с помощью видеосигнала с веб-камер. Она ищет признаки возгорания и отправляет предупреждения при их обнаружении.

Бизнес-процесс выглядит следующим образом:

• Пожарная система получает изображения с веб-камер, установленных на различных вышках в США, ежеминутно наблюдая за лесными территориями.
• Изображения подготавливаются для анализа нейронной сетью.
• После подготовки данные отправляются для анализа.

Нейросеть анализирует изображения на наличие признаков лесных пожаров, таких как дым или пламя. При обнаружении этих признаков нейросеть отправляет оповещение на веб-сайт, где пользователи могут увидеть все зафиксированные возгорания и просмотреть видеозаписи с камер.

Быстрая разработка нейронной сети

Нейронная сеть, которая лежит в основе этого проекта, была обучена при помощи сервиса First Step AI - платформы для обучения ИИ, над которой наша компания работала в рамках другого проекта. Мы использовали First Step AI для обучения и тестирования нейронной сети на наборе данных изображений лесных пожаров, что значительно сократило время обучения.

Обнаружение событий в реальном времени

Наша система ежеминутно получает изображения с веб-камер, расположенных на заповедной территории, и ищет признаки пожара, такие как пламя и дым. Если эти признаки обнаружены, система отправляет оповещения вместе с записью с камеры, чтобы помочь пользователю системы оценить ситуацию. Наша система также размывает дома, автомобили и другие объекты частной собственности, чтобы защитить частную жизнь граждан.

Управление PTZ камерами

Наша система умеет управлять PTZ камерами. Пользователь может управлять наклоном и зумом через встроенный интерфейс, чтобы лучше рассмотреть местность или сделать увеличение нужной области. На изображениях исключаются объекты частной собственности, чтобы не нарушать правила приватности граждан США.

Формирование панорамных изображений

Используя функцию управления камерой, система может автоматически создавать панорамные изображения, перемещая камеру и делая снимки окружающей среды. Таким образом, пользователь может увидеть местность на 360°.

Мы реализовали ML-модель обработки изображений на основе OpenCV для создания высококачественных панорамных изображений из десятков снимков, сделанных камерами. Раньше кадры склеивались путём обрезки и подстановки друг за другом. ML алгоритм может еще и поворачивались кадры и настраивать яркость, чтобы не было больших различий между частями снимка, т.е. чтобы итоговая панорама выглядела максимально похожей на один кадр.

Интеграция метеорологической системы

Также мы интегрировали карту ветров и систему прогнозирования, чтобы помочь оценить, в каком направлении с большей вероятностью будет распространяться огонь.

В настоящее время наше ИИ-решение используется для обнаружения лесных пожаров в режиме реального времени, автоматизируя важную службу спасения и помогая бороться со стихийными бедствиями.