Челябинские математики удешевили поиск пожаров
Чтобы вовремя заметить пожар, нужно правильно расставить камеры. Ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложили вести мониторинг лесопожарной обстановки с помощью математики и «умного» видеонаблюдения.
Новый способ не только эффективный, но и бюджетный, а опирается он на сложную математическую модель. С помощью алгоритмов ученые ЮУрГУ рассчитывают оптимальное количество видеокамер и их расположение на местности так, чтобы исключить «слепые» зоны и при этом не закупать лишнего оборудования. В отличие от спутников, которые дают снимок раз в несколько часов, сеть камер анализирует видеопоток в реальном времени, выявляя малейшие признаки дыма или огня на ранней стадии.
Только за последние пять лет в России зарегистрировано более 45 тысяч лесных пожаров и свыше 15 тысяч возгораний на объектах агропромышленного комплекса.
«Уничтожено более 100 тысяч гектаров сельскохозяйственных угодий, прямой ущерб урожаю превысил 15 миллиардов рублей. Традиционные методы обнаружения возгораний уже не справляются, требуется внедрение новых технологий», – говорит сотрудник кафедры безопасности жизнедеятельности ЮУрГУ Александра Демина.
Разработка ЮУрГУ – это основа для эффективной системы мониторинга лесопожарной обстановки. Пожарные приедут в тот момент, когда для тушения не понадобится вызывать авиацию.
Умный мониторинг
В прошлом году в мире огнем было охвачено около 335 миллионов гектаров земель – это второй самый низкий показатель за последних два десятилетия. Но даже относительно «спокойный» год может сопровождаться значительными человеческими и экономическими потерями. «Умный» мониторинг внедряют многие страны.
Американский штат Калифорния, который ежегодно страдает от разрушительных пожаров, развернул проект ALERTCalifornia. Там уже работает сеть из более чем 1140 камер с искусственным интеллектом. Но зачастую «умные» технологии совсем не бюджетные.
Российская разработка направлена на то, чтобы не только купить камеры, а сначала вычислить, где именно их установить. В России для мониторинга лесных пожаров используют порядка 2,3 тысячи видеокамер с ИИ. До 2030 года сеть расширят еще на почти 3 тысячи в рамках нацпроекта «Экономика данных». А ЮУрГУ поможет подойти к вопросу с математической точки зрения, закрывая «слепые зоны» и экономя при этом средства. Пока для обслуживания камер нужен оператор, в дальнейшем систему переведут полностью в автономный режим.
Обнаружить и потушить
Система дистанционного мониторинга и управления «Лесохранитель» объединяет свыше 3300 камер в более 70 регионах страны. Благодаря ей количество пожаров на контролируемой территории снижается минимум на 20%. На страже лесов трудится и система «Лесной дозор», которая также может заметить малейшее возгорание. Учреждения лесного хозяйства почти каждого региона оснащены беспилотниками. За последние два года на охрану лесов заступили более 1,6 тысяч БПЛА. До конца 2030 года закупят более 5,1 тысяч БПЛА.
«Авиалесоохрана» и «Геоскан» работают над развитием технологий беспилотных авиационных систем для мониторинга пожарной опасности в лесах и лесных пожаров, в том числе с использованием искусственного интеллекта. Например, «Геоскан» разработал бортовой ИИ для детекции возгораний. Нейросеть обрабатывает видео сразу на борту дрона, выявляя активные очаги возгорания и тлеющие участки и фиксируя их координаты. А в Пензенском государственном университете создали программный комплекс на основе технологий искусственного интеллекта, который прогнозирует возникновение возгораний. Программа оценивает погодные условия, состояние растительности, исторические данные и множество других факторов (включая экспертные оценки), чтобы выявить места с высоким риском возгорания еще до того, как там вспыхнет пожар.
Будущее – за гибридными системами мониторинга: беспилотники, спутники и наземная оптика. А ЮУрГУ выставляет математическую «сеть» для лесных пожаров.
