用于扑灭和预防野火的视觉AI

气候变化最不幸的结果之一是野火的数量和严重程度不断增加。尤其是加利福尼亚——一直是火灾多发的州——近年来其森林遭到破坏，仅在2020年，该州就经历了其历史上十次最严重的野火中的五次。

为此，由于干旱，野火季节在2021年比往常更早开始，导致事件数量创历史新高，并摧毁了大量的红杉种群。这些事件变得如此严重和数量如此之多，以至于它们不仅是气候变化的结果，而且也是气候变化的驱动因素：2020年，野火造成的碳排放量是金州所有行业总和的三倍。

很明显，要解决这个持续存在且日益严重的问题，需要一种创新的方法，这种方法超越了人类响应者以前的能力。通过增强他们的计算机视觉技术并将人工智能应用于卫星图像和无人机馈送等视觉数据，公共和私营部门组织可以更好地识别野火风险，预测火灾的可能路径，并协调他们的消防工作以保护社区。

景联文简化了培训和部署能够支持野火缓解工作的自定义视觉AI模型的过程。该模型使用风速和风向作为视觉输入来指导消防员。

监测和保护森林：人工智能之前

检测、跟踪和管理野火的历史方法依赖于人的眼睛和行动。安装在高处的摄像头可以提供额外的支持，但遗憾的是，它们并不能完全消除人们识别有时微妙的警告信号并在高压情况下迅速采取行动的需要。 

去年，《科学美国人》描述了加利福尼亚州和内华达州的组织利用人工智能从视觉数据中获得更多洞察力并使相机和其他数据源更有效的方式。2017 年，多家机构合作建立了能够为火灾多发地区拍摄高质量照片并每十秒将其发送给人类调度员的设备。然后，这些应急中心工作人员负责识别故障迹象并提醒相关方。 

用于增强野火检测和预防的视觉AI

野火产生的烟雾看起来与间歇泉产生的蒸汽非常相似，很容易让人们感到困惑，甚至偶尔会难倒人工智能。

为了使视觉数据更有价值，人工智能可以将视频分析集成到对温度和土壤湿度等其他风险因素的评估中，以优先考虑火灾缓解工作。有兴趣预防火灾的专家可以在火灾开始之前识别出火灾，而应急响应人员则拥有预测性和实时视觉数据，可以更有效地应对已经开始的火灾。

加利福尼亚和内华达远离世界上唯一的火灾易发地区。类似的系统已经到位，并有助于保护巴西、新墨西哥和澳大利亚等偏远地区的森林。《科学美国人》报道说，巴西人工智能驱动的努力大大减少了检测火灾和启动响应所需的时间，从40分钟缩短到不到5分钟。在澳大利亚，土壤水分在野火中发挥着重要作用，科学家们正在使用人工智能来观察地下并指导他们的工作。 

视觉 AI 模型在接触更多视觉数据时可以学到更多。除了识别森林的位置之外，他们还可以开始检测和预测风险因素并帮助专家更好地完成工作。

计算机视觉：更多环境用例

对象检测模型可以使废物管理更安全、更简单、更有效。

专家们一致认为，快速和战略性地应对气候变化相当于存在挑战。幸运的是，视觉人工智能可以通过多种方式帮助应对气候变化。 

· 改进废物管理工作：手动废物分类过程充满错误，经常使人们处于危险之中。用于识别和跟踪废物类型的视觉AI模型可以减少对人手和眼睛的依赖，以确保尽可能有效地处理废物。

· 让企业承担责任：消费者越来越喜欢那些不仅承诺行为合乎道德和可持续发展，而且能够提供关于他们如何实现这些目标的见解的品牌。AI模型可以改善对供应链的监控，以确保组织满足最高标准，同时消除低效率。

· 检测泄漏：能源供应商可以最大限度地减少对环境的影响，同时通过设计用于检测泄漏的模型保证员工、设备和社区的安全。

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