美国一爱好者小组利用麦克风和ML识别山火技术

编译自3dprint

为了帮助及早发现野火，来自非营利性教育提供商 New Collar Network 的技术人员团队获得了Knowles（楼氏）在的音频和智能传感方面的帮助，在一个3D 打印外壳中的提供了音频监控的智能传感器，该传感器使用机器学习 (ML) 来区分随机森林声音和火灾声音，以警告当局可能发生火灾。

来自New Collar Network 的团队成员：Filip Perez、Jed Beddo 和 Alec Kerr。他们获得了Knowles AISonic Hardware Grant大奖。

使用 Knowles 的先进硬件，该设备可以识别火灾发生、复燃以及电力线产生电弧，以指示可能的火灾风险。此外，任何一个设备都可以将信号传递给其他设备，例如现场摄像机，从而为森林服务消防员提供即时的火灾消息。

为了演示早期野火探测系统的概念验证和原型，该团队将使用Knowles的AISonic IA8201 Raspberry Pi 开发套件。这种多合一的软件包为设备和系统带来了语音、音频边缘处理和机器学习识别能力，适用于一系列新应用。最新的开发套件于 2021 年 9 月推出，捆绑了测试、原型制作和调试语音和音频功能以及集成到智能家居、消费技术、工业等特性。

Knowles 设计这款新套件是为了让产品设计师能够以简单快速的方式对创新进行原型设计，以解决新兴用例。开发工具可加速设计过程中的上下文语音感知、ML采集和实时音频处理开发。

由于 Knowles 开发套件小巧，该团队表示它可以很容易地直接导入成产品来防范野火。此外，他们决定用3D打印该设备的外壳，以便可以轻松接到树干上。或者，他们可以 3D 打印其他外壳，例如带有磁铁的外壳，可用于金属表面。最后，作为一个附加组件，该团队希望通过太阳能供电，使“IA8201 成为永远在线传感器单元”。

New Collar Network早期野火探测传感器。

该团队由 Filip Perez、Jed Beddo 和 Alec Kerr 三人组成。Fab Lab Hub 是 America Makes 的成员和数字制造技能实践培训中心。

“我们最初会为应急人员或公园护林员推广这一产品，以证明产品和硬件在户外条件下的表现如何。最终，对于生活在干旱火灾多发地区的人们来说，会有一个民用版本；以及营地版本，让露营者始终知道与他们的地点相关的最近的野火在哪里，提前发出警告，甚至监控营地。”

像这样的早期检测项目可以拯救更多林地，并确保此地的人员安全，并通过更准确的位置细节减少消防响应时间。此外，得益于3D打印技术，产品可以更快地从原型转向生产。

该团队是楼氏AI大赛的五个获奖团队之一，其他创新项目还包括一个来自马拉维的团队希望使用当地可用的材料建造低成本的小型风力涡轮机，以及一个西班牙团队希望解决睡眠呼吸暂停问题。