Искусственный интеллект идентифицирует здания, поврежденные лесными пожарами

Исследователи из Стэнфордского университета и Политехнического государственного университета Калифорнии (Cal Poly) разработали систему искусственного интеллекта под названием DamageMap, которая способна определять повреждения зданий после лесных пожаров в течение нескольких минут. Система анализирует исключительно послепожарные аэрофотоснимки, используя машинное обучение, и демонстрирует точность не менее 92%. Результаты работы опубликованы в журнале International Journal of Disaster Risk Reduction.

Новый подход может стать масштабируемым вспомогательным инструментом для служб быстрого реагирования и пострадавших граждан, предоставляя мгновенные результаты и точные координаты поврежденных объектов. В отличие от большинства вычислительных систем, которым для сравнения требуются парные снимки "до" и "после" с одинаковыми условиями съемки, DamageMap сначала использует любые доступные допожарные изображения для картографирования зданий, а затем анализирует послепожарные снимки на наличие признаков ущерба, таких как почерневшие поверхности или разрушенные крыши.

«Мы хотели автоматизировать процесс и сделать его намного быстрее для спасателей или даже для граждан, которые могут захотеть узнать, что случилось с их домом после пожара», — заявил ведущий автор исследования Мариос Галаннис. Система была протестирована на данных по последствиям пожара «Кэмп» в городе Парадайз и пожара «Карр» в национальной зоне отдыха Уискитаун-Шаста-Тринити. Исследователи отмечают, что платформа с открытым исходным кодом может быть адаптирована для оценки ущерба от других стихийных бедствий, таких как наводнения или ураганы.