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火，結(jié)束了人類的蠻荒時代，是人類文明進(jìn)步的標(biāo)志。然而，作為人類首個使用的自然力量，火始終帶有難以預(yù)測的破壞力。 根據(jù)國家應(yīng)急管理部消防救援局發(fā)布的數(shù)據(jù)，2019年中國共接報火災(zāi)23.3萬起，死亡1335人，傷837人，直接財產(chǎn)損失為36.12億元。 今年的疫情期間，2020年第一場火災(zāi)的視頻“燒”上了熱搜。視頻里，重慶一棟二三十層的居民樓已完全被大火點燃，十幾層都可見明火，彌漫著滾滾濃煙，現(xiàn)場傳來居民的尖叫和消防車警報聲。 除了常見的高層起火，人們苦森林火災(zāi)也久矣。 從2019年一直燃燒到2020年的澳洲森林大火，同樣造成了慘重的損失——考拉棲息地被破壞，袋鼠由于對高溫敏感以及行動緩慢而大量死亡。 被譽為“地球之肺”的亞馬遜雨林在2019年也“火”出了圈，森林被燒毀，雨林生物也因火災(zāi)的直接傷害遭受了滅頂打擊。 面對傷亡和損失，除了哀悼和致敬，我們還應(yīng)反思如何對火災(zāi)進(jìn)行有效的預(yù)警和防控、怎樣才能避免這樣的犧牲。 人工智能和大數(shù)據(jù)的發(fā)展為火災(zāi)防控提供了新思路，AI助力下的火險智能檢測系統(tǒng)取得了良好的落地應(yīng)用效果，智能消防成為消防行業(yè)大趨勢。 在山火更為頻繁的美國，科學(xué)家就已經(jīng)開始將人工智能應(yīng)用到森林火災(zāi)的預(yù)測和救援中了。 2019年，NASA開發(fā)了一個能夠監(jiān)測山火的基于機器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其設(shè)計者James MacKinnon稱，該模型能借助衛(wèi)星拍攝的照片監(jiān)測山火，監(jiān)測準(zhǔn)確率高達(dá) 98，他的目標(biāo)是將山火預(yù)警時間降到一小時甚至更短。 建設(shè)智能消防，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。在豐富數(shù)據(jù)的支持下，構(gòu)建各類火災(zāi)風(fēng)險分析模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)不斷優(yōu)化分析模型，才能優(yōu)化消防安全工作，降低火災(zāi)風(fēng)險。 數(shù)據(jù)堂始終堅持科技向善的發(fā)展理念，依托自身的數(shù)據(jù)資源、技術(shù)優(yōu)勢和豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗，數(shù)據(jù)堂自有版權(quán)的《120段火焰視頻數(shù)據(jù)》能夠進(jìn)一步推動智能消防更廣泛的布局。 120段火焰視頻數(shù)據(jù)涵蓋40個場景，視頻總時長為9時4分37.32秒。數(shù)據(jù)采用了不同攝像頭拍攝火焰視頻，拍攝時間包含白天和夜晚。 標(biāo)注人員對視頻采集時間、采集場景、是否有遮擋、采集距離、采集設(shè)備進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注，準(zhǔn)確率高于97，數(shù)據(jù)可有效應(yīng)用于火災(zāi)檢測等任務(wù)。 從災(zāi)情模擬、災(zāi)情預(yù)警、災(zāi)情匯總等幾個比較重要的領(lǐng)域出發(fā)，AI技術(shù)能為火災(zāi)的監(jiān)測和防控提供有力的支持。隨著 AI技術(shù)不斷完善，未來火災(zāi)或許不會再威脅我們的人身財產(chǎn)安全，消防員也可以不用再冒著未知的風(fēng)險沖進(jìn)火場了。 |
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