AI-обученные камеры в реках могут обнаруживать засоры и уменьшать наводнения

Исследователи из Университета Бата показали, что их программное обеспечение для обнаружения с искусственным интеллектом, обученное точно определять естественный мусор, отходы или хлам, блокирующие решетки в водопропускных трубах, может быть интегрировано в существующие системы видеонаблюдения для раннего предупреждения о вероятных наводнениях. Результаты опубликованы 3 октября в Journal of Flood Risk Management.

Водопропускные трубы, которых в Великобритании более 1 миллиона, позволяют ручьям и рекам протекать под дорогами и инфраструктурой. Решетки на их входах задерживают мусор, но когда они засоряются, наводнение может произойти быстро. Разработанная система машинного обучения, «AI on The River», привлекает внимание организаций по предотвращению паводков в разных странах, включая Южную Африку, где ресурсы для разработки подобных инструментов могут быть ограничены.

«Мы смогли разработать эффективную модель, которая может обнаруживать и идентифицировать засоры до того, как они станут проблемой — она проактивна», — сказал доктор Эндрю Барнс. Система гибкая и масштабируемая, с потенциалом для применения во многих странах. В ходе исследования на объекте в Кардиффе система с точностью около 90% научилась автоматически определять потенциальные засоры. Это позволяет властям оперативно направлять ресурсы и повышает безопасность для аварийных служб.

«Из-за изменения климата риск наводнений растет по всему миру. Эта работа открывает потенциал для разработки новых, легких и экономически эффективных систем управления паводками», — добавил доктор Томас Кьелдсен. Это исследование — первый шаг к устойчивому решению для прогнозирования наводнений.