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华为& 恩博科技AI森林防火解决方案

时间:2020-06-07 11:25 作者:李龙林

一、绿水青山就是金山银山

在过去的一年中,水土流失频发、温室效应明显、海平面上升等环境危机愈发严重。亚马逊和澳大利亚连续的两场大火,无疑再次给人类敲响了警钟。中国人均占有森林面积和蓄积量分别只有世界平均水平的 20% 和 12%,仅 2019 年就发生森林火灾 2345 起,受害森林面积约 13505 公顷,这些触目惊心的数字背后,是对生态环境造成的灾难性影响。

森林火灾的预防是世界性难题,在灾害形成之前,加强研判和监测预警就成为森林防火工作的重要手段。人工智能技术的快速发展,正在森林防护巡查、火灾隐患排查、火灾救援等方面所发挥着举足轻重性的作用。

秉承着 “让世界少一些灾害”的理念,华为与恩博联合打造的智慧森林防火联合解决方案,希望用一点一滴的积累守卫绿水青山。

二、AI 预警是森林防火第一要务

与其他防控系统不同,森林防火的第一要旨是及早发现,而且必须是实时的。森林火灾主要分为林下火和树冠火两种,早期的森林火灾以林下火为主要特征,一旦林下火发展为树冠火,其扑救难度会指数上升,甚至无法扑救。前者主要是通过烟雾识别,发现越早就越容易扑灭,甚至可以做到防患于未然。

针对这一特点,华为与恩博提出了具有引领意义的端边云全网 AI 解决方案,即在端侧软件定义摄像机、边侧 Atlas 智能计算、以及鲲鹏云,分级部署烟火识别机制,通过端侧原始视频分析、边侧一次分析、云侧二次分析复核,来确保森林防火预警识别的及时性和准确性。

(1)“端”:海量森林监测数据在 “端”侧相机产生。随着硬件性能升级,尤其是 800 万像素可见光和近红外监控设备的成功引入,观测距离大幅度提升,为林火检测提供了更为全面和精确的数据支撑。

(2)“边”:监控指挥中心的 “边”侧直接对接前端监控设备,通过 Atlas 500 边缘 AI 计算,同时支持多种业务实时处理与多路数据分析,提供 “1 对 N”的识别特性,极大地提升了林火预警识别的效率。

(3)“云”:全局性、高密度的弹性计算适合在 “云”侧部署。云端部署基于 Atlas 800 的深度学习推理平台和硬件加速服务,实现对待检测视频序列进行烟火二次识别,确保预警识别的准确性。

世界环境日,用AI守护绿水青山 ——华为恩博助力AI智能森林防火

“端 - 边 - 云”不再是依靠单纯的 “点”式智能化创新,而是通过灵活分配算力、互补协同的工作方式,放大边缘计算与云计算的应用价值,实现全系统对森林防火对象、特征的持续理解和不断升级。通过在互联网部署云端监测服务,最终形成 “端 - 边 - 云”协同监测架构,依托该架构逐步完善全省的林火协同管理机制,提升管理能力和处置响应能力。

三、AI 关爱自然

华为 恩博科技通过发现更快、识别更准、稳定运行的 AI 森林防火解决方案,提供的不仅仅是一套监控系统,更是一套富含生态价值、生命价值和经济价值,对行业负责的综合业务体系。

目前,该方案已在广东省多地进行试点,对原有森林防火系统进行升级改造,实现每班只须一人即可管理值守近千路视频报警。无论白天或夜间,在巡航周期、告警及时性、识别准确率方面均大幅优于热成像方案,巡航周期缩短到 3-10 分钟,平均早两个小时发现火情,为当地经济发展与生态文明建设保驾护航。

世界环境日,让我们一起用 AI 铸造防火结界,守护绿水青山!

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李龙林

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