AI 火警偵測:電腦視覺守護森林
在全球暖化的年代,森林火災日益頻繁,增加的速度也越來越快。以加州為例,2020 年野火吞噬的面積前所未見,高達 440 萬英畝,摧毀的建築物超過 10,000 棟,釀成的損害逾 120 億美元。
顯然,全球需要永續的解決方案來維護自然資源、捍衛人類生命,以及避免經濟重創。身為環保倡議者兼永續性愛好人士的我不禁開始思考,是否有技術解決方案能協助解決這項令人望而生畏的艱鉅任務。所幸,我同時也是電腦科學家,對於研究是如何單調乏味且曠日持久心知肚明。
電腦視覺是森林的守護者
在這種時刻,我往往直接打出王牌,善用 Intel® 夥伴聯盟這個豐富的 Intel 價值鏈體系求助。不出所料,它幫我找到了一個巧妙的解決方案:AAEON Intelligent Forest Fire Monitoring System(圖 1)。
![AAEON Intelligent Forest Fire Monitoring System 利用 AI 偵測煙霧。](https://insighttech.intel.com/wp-content/uploads/sites/45/2021/03/Fire-detection-smoke-detection-1-1-775x400.png)
這套解決方案貌似結構簡單,包含能夠監測大面積區域、偵測煙霧以及啟動警報的攝影機。然而,經過仔細分析則會發現,這套解決方案的架構新穎,技術先進。
AI 穿越迷霧偵測煙霧
影像處理的確是透過邊緣運算裝置在本機(攝影機附近)完成。這種工業級電腦會分析雙視訊攝影機(一部用於可見光,一部用於紅外線)傳來的影像,然後識別任何煙霧的跡象。如果系統偵測到煙霧,立即會啟動中央作業警報,向當地消防部門示警。
裝置能夠區別燃燒所產生的煙霧和霧氣,避免假警報。我們先停下來思考一下。這套系統經過訓練,能夠識別霧氣,因此不會上當。
Intel® Movidius™ Myriad™ X 視覺處理器是實現這一切成果的功臣。這款卓越的處理器執行影像分析時所採用的專門架構,能夠以超低電力預算執行深度學習推論。
適用於消防員的中央監控和預測
除了其他優勢,在邊緣處理視訊的功能,減少了必須傳送至中央作業中心的資料量,有鑑於這類攝影機不少預計安裝於網路連線有限的偏遠地點,因此傳送的資料量是必須考慮的重要因素。
所有攝影機傳來的影像,送達資料中心後便會共同分析,就所有消防活動提供整座森林的觀點。後續程序著實令人驚豔。系統能夠預測火勢擴散的方向與速度,並將風與濕度這類環境因素完全納入考量。接下來,系統會事先向相關消防部門示警,讓他們有時間疏散居民,並且設法遏制擴散。
這套系統至此已經不同凡響,但是它更上一層樓,還能儲存資料,並且利用資料反覆改善進步。由於 AAEON 是真實世界的 AI 領導廠商,因此這項功能並不令人意外。
您心中目前可能浮現了這個疑問:不過它得花多少錢?
老實說,這套系統絕對和費用過高或昂貴這種形容詞扯不上邊。AAEON 的執行團隊向我說明總擁有成本時,我大吃一驚。系統與後續管理的費用非但不是天文數字,而且有鑑於它能夠守護人類生命、自然環境並推動永續性,因此並不算高。
利用 AI 達到全球目標
AAEON 解決方案闡釋了多種方法,展示如何讓唾手可得或需要本地智慧之相近技術的人工智慧,發揮強大的預測性影響力。這似乎是可以預見的未來,人類與人工智慧攜手為我們和地球打造更美好的未來。
這是全球領導人共同的目標,許多政府甚至認為有必要建立共享平台,研究及減輕 AI 對社會和經濟造成的破壞。
以歐洲為例,為了讓創新和技術轉移能夠協調一致、均等並且獲得提倡,推出了 AI4EU 計畫。我很榮幸以評估委員會外部專家的身分參與了這項計畫,因此得以搶先一睹善用 AI 的各種方式。
言歸正傳:目前大家一致認為,火警偵測系統體現了永續性,甚至避免森林火災排放 CO2;將所有資料傳送至雲端的超級電腦,避免過度耗電;而且開發中和已開發國家都負擔得起。
總而言之,這套系統夠讓永續運動中的每份子保護唯一的地球。