众包系统旨在在几秒钟内绘制野火地图

Josiah02

2023 年夏威夷拉海纳的大火造成 100 多人死亡，烧毁了毛伊岛 6,500 英亩的土地。这场大火是一个悲剧性的例子，表明野火迅速蔓延使得有效的应对工作无法进行，从而造成了生命和财产的损失。
如果技术能够帮助人们更早发现野火，那会怎样？解决方案可能就在你的口袋里：一部手机。
南加州大学计算机科学研究人员开发了一种新的众包系统，该系统利用安装在高火灾威胁地区的低成本移动电话网络，将野火测绘时间从数小时大幅缩短至数秒。在计算机模拟中，该系统 FireLoc 可探测到 3,000 英尺外的火势，并成功绘制出距离起火点 180 英尺以内的野火地图。
在火灾发生后数秒内检测野火
研究人员称，这篇题为“FireLoc：低延迟多模式野火地理定位”的论文于 11 月 5 日在ACM SenSys上发表，作为概念验证。但它在现实世界中会如何发挥作用呢？
对于用户来说，这很简单。高风险地区附近的居民和企业可以在自家后院或建筑物上安装价格实惠、防风雨的手机，将其连接到电源，然后将摄像头对准附近的树木和灌木丛。
在幕后，复杂的多模态分析和计算机视觉模型处理从手机的基本摄像头和传感器收集的数据，以快速检测野火，通常在火势发生后几分钟甚至几秒钟内。
该系统优先考虑隐私，重点关注人类活动最少的区域，主要捕捉植被和荒野的图像。经过调整的物体定位技术还可确保系统集中关注火灾风险，而不会无意中捕捉到人物或房屋的图像。
与极端气候可持续共存
对于那些生活和工作在空旷空间边缘的人们来说，这些空旷空间传统上充满了草、灌木和木材等干涸的燃料来源，如此迅速的反应可能意味着生与死的区别——或者是拥有一个家还是失去它。
在南加州，该技术可以作为保护荒地-城市交界处（WUI）地区（如好莱坞山、圣莫尼卡山和圣盖博谷）居民和房屋的最佳方式。此外，计算机科学博士生、论文主要作者肖福表示，整个装置的成本不到 100 美元。
“FireLoc 设想的未来是，我们将提供更有效的野火应对措施，在 WUI 中提供更好的支持，并与极端气候更加可持续地共存，”Fu 说道。“这是未来更广泛的野火缓解工作的垫脚石。”
该论文由傅的导师、计算机科学助理教授 Barath Raghavan、电气与计算机工程教授 Peter Bereel 以及学生 Yue Hu 和 Prashanth Sutrave 共同撰写。
对野火环境进行严格的测试
传统的野火探测方法（例如瞭望台、卫星和无人机）各有缺点，包括成本高、不方便、响应时间慢和电池寿命有限。因此，消防员通常依靠人工观察来发现新火灾，这使得很难确定火灾的确切位置。
傅先生表示：“这对消防部门来说也是非常难以承受的，尤其是像天堂镇这样迅速蔓延的火灾。”他指的是 2018 年北加州发生的致命的坎普大火，那场大火造成 85 人死亡。
该团队通过运行基于 2019 年盖蒂大火数据的模拟器来评估其测绘工具的有效性，这场大火烧毁了洛杉矶 745 英亩的土地。通过采用现实世界的地形 3D 模型并模拟真实的野火场景，他们评估了该系统的整体性能，包括其准确定位野火的能力及其可扩展性。
每台摄像机的安装高度都与住宅二楼或屋顶的高度相同，大约高出地面 30 英尺。结果很明显：通过采用 FireLoc，研究人员仅用四台摄像机就成功探测到了目标区域内 40% 以上的野火。
“模拟器让我们能够对野火环境进行严格的测试。我们能够控制可扩展性——比如增加摄像头的数量——准确度是否会提高？覆盖范围是否会扩大？”傅说。
重新定义问题并提出解决方案
虽然相机的位置信息非常重要，但众包也发挥着同样关键的作用。只需电力、网络连接和手机（放在防风雨支架中），该软件就会每隔 30 秒自动拍摄一次照片。
傅先生说：“通过提供多个地点，该系统能够优化出安装额外摄像头进行野火监测的最佳位置。”
当多个摄像头检测到可能的烟雾或火灾时，它们会将信息传输到云服务器，该服务器使用数字高程模型、计算机视觉技术和其他复杂的计算工具将多幅图像拼接在一起。这是一个复杂而关键的过程，Raghavan 说，但你不需要高质量的图像。算法会确定摄像头的放置位置以优化覆盖范围。
“我们正在将图像中的所有信息结合起来，以解决问题，”拉加万说。“这是我们论文的解决方案部分。但我们也重新定义了问题——即我们如何才能尽快绘制火灾地图？这篇论文做到了这两点：重新定义问题并提出解决方案。”
据研究人员所知，这是第一个专门为野火探测设计的智能、低成本众包系统。
在现实条件下测试该系统需要社区成员在自己的房屋上安装智能手机作为野火传感器。该团队计划在未来开展参与性研究，以了解人们将如何使用该技术。如果部署，研究人员自己会加入吗？
对于傅先生这位热爱大自然的户外运动爱好者来说，这是一件轻而易举的事。
“我一生都在为绿色工会和环保活动而努力，”傅女士说，她在海南热带地区的家庭果园长大。“即使我因为工作不能外出，我仍然可以看看树木和植被的照片，这让我很开心。我希望这项技术能够在极端气候变化面前帮助保护我们的自然景观。”