Компьютерное зрение быстро оценит ущерб от пожара

Ученые из института науки и технологий Сколково создали технологию компьютерного зрения, которая поможет экстренным службам быстро оценить последствия лесных пожаров и вовремя реагировать на них. Новый метод основан на принципах машинного обучения. В ходе исследований он продемонстрировал высокую точность результатов.

Каждый год в нашей стране и по всему миру лесные пожары уничтожают тысячи гектаров леса, разрушают населенные пункты и угрожают жизни людей. Стихия распространяется с большой скоростью, поэтому важную роль в борьбе с пожаром играет его быстрая локализация.

Ученые из Сколковского института разработали алгоритм, который анализирует и сопоставляет спутниковые изображения местности, полученные в разные временные отрезки. На основе проведенного анализа алгоритм показывает, какие дома были затронуты стихийным бедствием, а какие уцелели.

Для обучения нейронной сети исследователи взяли фотографии со спутника, снимавшего Калифорнию, за 2017 год. Именно в этом штате США зимой того же года погибло более 100 тыс. га лесных угодий. Тестовый анализ территории города Санта Роза показал, что нейросеть в большинстве случаев определяет сгоревшие дома безошибочно и дает точные представления о масштабе стихийного бедствия.

Сегодня ученые готовят свою разработку к использованию на практике во время предстоящих пожаров, а также оптимизируют ее для анализа последствий водной стихии — наводнений и цунами.

Эксперты уверены, что компьютерное зрение поможет сократить время реагирования экстренных служб на чрезвычайные ситуации, минимизировать ущерб от пожаров и других бедствий.