加州用AI监测野火:1032个摄像头联网扫描森林异常

发布者:喜悦的38号最新更新时间:2023-08-14 来源: IT之家 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

美国加州林业和消防保护局(Cal Fire)近日公布了一个新的项目,利用人工智能(AI)来检测森林火灾。该项目是与加州大学圣地亚哥分校(UCSD)合作开发的,名为“Alert California AI”,使用 1032 个 360 度旋转摄像头的视频信号,通过 AI 来“识别摄像头画面中的异常情况”。一旦发现潜在的火灾,就会通知紧急服务和其他有关部门,以判断是否需要采取应对措施。

该项目已于 7 月份启动,据路透社报道,已经成功扑灭了至少一起可能引发大火的火情。据悉在该事件中,一台摄像头在凌晨 3 点拍到了圣地亚哥东部偏远的克利夫兰国家森林(Cleveland National Forest)中一处初起的火焰。AI 立即发现了火势,并通知了一名消防队长,消防队长召集了大约 60 名消防员,包括 7 辆消防车、2 台推土机、2 辆水罐车和 2 支作业队,火势在 45 分钟内被扑灭。

Cal Fire 使用的 1032 个实时摄像头画面中的一小部分,可以看到 9 个画面,显示了加州不同地区的森林和沙漠景象

“Alert California AI”技术网站称,他们使用从飞机和无人机上进行的激光雷达(LiDAR)扫描,生成“关于扫描表面的三维信息”。结合了树种的物理特征,来了解加州森林生物量和碳含量。Cal Fire 说,机器学习(ML)模型利用摄像头的 PB 级(1PB=1000TB)数据来区分烟雾和其他空气颗粒。

该系统是由 UCSD 工程师使用加州公司 DigitalPath 提供的 AI 开发的,Cal Fire 在过去四年中已经投入了超过 2000 万美元(IT之家备注:当前约 1.45 亿元人民币)在该项目上,并承诺在不久的将来再投入 351.6 万美元(当前约 2545.6 万元人民币)。



引用地址:加州用AI监测野火:1032个摄像头联网扫描森林异常

上一篇:中国首次将AI技术规模化用于输电线路发热检测
下一篇:海湾国家抢购英伟达芯片:阿联酋和沙特发力人工智能

推荐阅读最新更新时间:2024-10-17 14:20

TTP利用AI开发新型的植入式心率监测设备
剑桥的TTP公司开发了一种创新的低功耗人工智能(AI)系统,专门用于植入式医疗设备。该公司的AI框架能够对实时心电图数据进行高效分类,并在有限的功率预算下筛选出潜在的心律失常,特别适合与植入式起搏器配合使用。 AI的核心能力之一是模式识别,这一功能在闭环治疗中尤为关键,如除颤器和刺激器,可以显著提高对体内电或神经活动的分类准确性。然而,传统的AI系统存在两个主要问题:它们会迅速耗尽医疗植入器材中有限的电量,并且通常需要持续的互联网连接,这对于维持生命的关键系统来说并不理想。 为了克服这些挑战,TTP的开发团队采用了Analog Devices提供的现成微控制器和专用的低功耗神经网络加速器,构建了一个能够在植入式起搏器的功率
[医疗电子]
加州用AI监测野火:1032个摄像头联网扫描森林异常
美国加州林业和消防保护局(Cal Fire)近日公布了一个新的项目,利用人工智能(AI)来检测森林火灾。该项目是与加州大学圣地亚哥分校(UCSD)合作开发的,名为“Alert California AI”,使用 1032 个 360 度旋转摄像头的视频信号,通过 AI 来“识别摄像头画面中的异常情况”。一旦发现潜在的火灾,就会通知紧急服务和其他有关部门,以判断是否需要采取应对措施。 该项目已于 7 月份启动,据路透社报道,已经成功扑灭了至少一起可能引发大火的火情。据悉在该事件中,一台摄像头在凌晨 3 点拍到了圣地亚哥东部偏远的克利夫兰国家森林(Cleveland National Forest)中一处初起的火焰。AI 立即发现了火
[物联网]
基于人工智能的水下无人集群的自主监测系统
美国水下自主监测系统高度重视自主无人潜航器(UUV)集群和人工智能技术的运用。 在美国水下自主监测系统中,自主作业的UUV构建了集群协同知识库,集群人工智能(AI)决策系统以此知识库为基础,对UUV的行动作出决策。 目前,集群AI决策系统需要对UUV上获得的数据进行分析处理,从而提高决策的精准性。努德雷特海底山脊三维地图的绘制利用了Falkor科研船和UUV AE2000f在680至780米的深度作业,该潜航器生成了130万张图像的数据库。在上述图像数据库的基础上,人工智能系统成功绘制了海底表面。研究人员人工处理大批量数据集需要几个月的时间,而使用实时人工智能则缩短了处理时间,几天就能得到带有识别区域的地图。人工智能系统的引入
[测试测量]
基于<font color='red'>人工智能</font>的水下无人集群的自主<font color='red'>监测</font>系统
芯讯通联合中天安驰及树米科技打造AI智能驾驶监测解决方案
疲劳驾驶是一个值得高度警惕的交通安全隐患,事故率极高,具有和酒后驾驶一样的危险性。当驾驶员疲劳驾驶时,会出现视线模糊、腰酸背疼、动作呆板、手脚发胀或有精力不集中、反应迟钝、思考不周全、精神涣散、焦虑、急躁等现象。如果仍勉强驾驶车辆,则可能导致交通事故的发生。据不完全统计统计,高速公路因疲劳驾驶造成的交通事故占总数的25%左右,占重特大交通事故的35%以上。而据弗吉尼亚理工学院交通运输学院公布的调查数据现实,65%即将发生的碰撞是由于驾驶员事发前3秒的疏忽造成。 AI智能驾驶监测系统能够在驾驶员行驶过程中,全天候监测驾驶员的疲劳状态、驾驶行为等。在发现驾驶员出现疲劳、打哈欠、眯眼睛及其他疲劳驾驶状态后,预警系统将会对此
[汽车电子]
芯讯通联合中天安驰及树米科技打造<font color='red'>AI</font>智能驾驶<font color='red'>监测</font>解决方案
Octonion全新AI工业状态监测扩展软件包可在STM32 MCU完美运行
专业开发工业设备诊断边缘人工智能(AI)的深度技术软件公司Octonion 发布了一个STM32Cube扩展软件包。该软件包是针对来自横跨多重电子应用领域的全球领先的半导体供应商意法半导体(STMicroelectronics,简称ST;纽约证券交易所代码:STM)的工业级STM32L4 +微控制器开发板的优化过的状态监测解决方案。 Octonions的新软件包支持意法半导体在快速增长的工业状态监测和预测性维护市场上发起的使用STM32微控制器和微处理器开发人工智能应用的市场活动。Octonion的I-CUBE-OCTMI 软件包是一个运行在STM32 超低功耗MCU上的自我维护系统,系统引擎Octonion Edge BI能
[物联网]
索尼推出AI智能视觉传感器 可用于驾驶员监测
据外媒报道,索尼日前推出了内置AI硬件的智能视觉传感器IMX500,可以进行高速图像识别。 (图片来源: www.gsmarena.com ) IMX500包含一个像素芯片(12.3像素分辨率,1.55µm像素)、配备索尼DSP(数字信号处理器)的推理芯片,以及AI设计内存。该传感器可以以每秒60帧的速度录制4K视频片段,而且使用谷歌MobileNet V1版本进行图像评估仅需3.1纳秒。此外,该传感器不会生成图片,而是将提取的信息作为元数据输出。 据索尼称,该传感器可以保护个人隐私安全,因为图片信息不会离开芯片,而且不需要通过互联网发送到云端。此外,其AI设计允许自定义设置,使得同样的硬件可以用于不同的硬件。此外,
[汽车电子]
索尼推出<font color='red'>AI</font>智能视觉传感器 可用于驾驶员<font color='red'>监测</font>
监测心脏异常的智能戒指 还支持AI算法
我们生活中看到的心脏检测类工具,已经从之前像烤面包机的大小缩减到智能手表这种形式,而这种工具未来的发展趋势,而很有可能让我们大吃一惊。根据国外媒体报道,自韩国的研究人员最近已经成功的测试了一种支持心脏监测技术的可穿戴智能戒指和学习算法。研究人员表示,未来这种产品可以用来检测心脏房颤的可能和预防工作。 在本周的心脏节律学会科学会议上发表的一项研究,比较了目前现有的心电图和基于光学传感器的光容积描记器对119名房颤患者的监测结果。根据测试据结果显示,基于光体积记录数据训练的卷积神经网络对房颤的诊断准确率为99.3%,而对规则性窦性心律不齐的诊断准确率为95.9%,滤除掉低质量的样本之后,二者的准确率分别达到了100%和98.3%。研究
[医疗电子]
能<font color='red'>监测</font>心脏异常的智能戒指 还支持<font color='red'>AI</font>算法
将无人机勘测引入能源等行业 飞流智能用云计算+人工智能让工业级监测更智能
说起无人机很多人第一印象是航拍或者玩具。但从2010年开始,随着无人机技术的快速发展,以及消费级红利的逐渐褪去,无人机开始渐渐摆脱限制进入更多领域。很多无人机厂商大规模地从消费级无人机赛道“变轨”进入工业级无人机赛道。 笔者近日采访到的创业项目飞流智能就是这样一个案例。他们将云计算和无人机监测相关技术引入能源、环境等行业,通过机动、灵活的无人机平台,携带测量仪器或勘测传感器,对目标进行测量和数据采集,并通过后台软件的人工智能算法进行智慧运算,快速生成勘测结果。 端、站、云一体化的勘测闭环 据相关行业报告显示,仅几年国内工业级无人机的市场规模扩张迅速,到2017年实现新高,销售规模达44.3亿元,同比增长69.73%。预计未来中
[机器人]
小广播
最新物联网文章
换一换 更多 相关热搜器件

 
EEWorld订阅号

 
EEWorld服务号

 
汽车开发圈

电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved