Базовий у Квінсленді постачальник деревини HQPlantations перевершує системи управління пожежами в своїх соснових лісах, впроваджуючи інноваційні технології. В рамках співпраці з постачальником exci з Sunshine Coast компанія використовує камери, супутникові знімки та штучний інтелект (ШІ), щоб передбачати та виявляти лісові пожежі на своїй великій 288 000 гектарівій плантації.
Протягом однорічного випробування програмного продукту exci AI-Assisted Fire Management Tool, учасники HQPlantations спостерігали, наскільки програмне забезпечення здатне виявляти пожежі, зокрема за допомогою виявлення диму. Успішний період випробувань, що співпав з досить спокійним пожежним сезоном, переконав HQPlantations у потенціалі цього інструменту для виявлення пожеж. Програмне забезпечення ШІ від exci виявляє не лише ознаки пожежі; воно також використовує моделі машинного навчання для передбачення часу та місця виникнення пожеж.
Для навчання своїх моделей exci використовує служби AWS S3, Amazon Elastic Kubernetes Service та інші сервіси AWS. Щодня обробляються понад 2,5 мільйони камерних зображень від австралійських, північноамериканських та південноамериканських партнерів, а також 30 ГБ супутникових даних. Супутникові зображення самі по собі не можуть ефективно виявляти пожежі через обмежену покриття та роздільність, тому вони поєднуються з камерними зображеннями для покращення моделей передбачення пожежі exci.
HQPlantations стратегічно встановила 360-градусні обертові камери, підключені до exci, які покривають близько 90 відсотків їхніх плантацій. Ці камери, переважно розташовані на спостережних вежах, виявилися незамінними при виявленні пожеж, коли детекція ШІ від exci використовувалася як основне джерело ідентифікації пожеж. Проте, HQPlantations визнає важливість втручання людини, особливо в дні з високим ризиком пожежі, коли видимість може бути обмеженою. Тому в установках пожежних веж та при спостереженні за камерами дотримуються працівники.
Крім виявлення пожеж, зображення виявлення від exci надають цінну інформацію для дослідження причин пожежі. Вони надають важливу інформацію, таку як час запалення, характер запалення (одиночний або кілька) та деталі щодо поведінки пожежі.
Для подальшого покращення можливостей управління пожежами HQPlantations підтримує флот 80 пожежних автомобілів на повний привід і займає понад 250 навчених пожежників та підрядників. У співпраці з технологією exci компанія забезпечує негайні сповіщення стрічек фронтового реагування протягом двох хвилин після виявлення диму за допомогою сервісу простих повідомлень Amazon та сервісу простої електронної пошти Amazon.
В межах аналізу для розширення покриття на залишилися 10 відсотків плантацій компанія HQPlantations проводить ретельний аналіз. Наразі ключові зони плантацій належним чином охоплені, але є потенціал для додаткових камер у віддалених регіонах та зонах зі збільшеними ризиками пожежі.
За рахунок поєднання штучного інтелекту, камер та супутникових зображень HQPlantations створює новий стандарт для виявлення та запобігання пожежам, максимізуючи безпеку і захист як їхніх цінних соснових лісів, так і навколишніх громад.
Часто задавані питання (FAQ) про технології управління пожежами HQPlantations:
1. Які інноваційні технології використовує HQPlantations для управління пожежами в соснових лісах?
HQPlantations використовує камери, супутникові знімки та штучний інтелект (ШІ) у співпраці з постачальником exci для передбачення та виявлення лісових пожеж.
2. Як HQPlantations перевіряла ефективність програмного продукту AI-Assisted Fire Management Tool від exci?
HQPlantations проводила однорічний випробувальний період під час досить спокійного пожежного сезону. Програмне забезпечення успішно виявило пожежі, головним чином, за допомогою виявлення диму.
3. Чим відрізняється ШІ програмне забезпечення від exci від простого виявлення пожежі?
ШІ-програмне забезпечення exci використовує моделі машинного навчання для передбачення часу та місця виникнення пожежі. Воно також аналізує ознаки пожежі і надає цінні висновки для дослідження причин пожежі.
4. Які ресурси використовує exci для тренування своїх моделей?
exci використовує AWS S3, Amazon Elastic Kubernetes Service та інші сервіси AWS. Щодня обробляються понад 2,5 мільйона камерних зображень та 30 ГБ супутникових даних від різних партнерів.
5. Як камери використовуються HQPlantations для виявлення пожежі?
HQPlantations стратегічно встановили 360-градусні обертові камери, які підключені до exci та покривають близько 90% їхніх плантацій. Ці камери, розташовані на спостережних вежах, допомагають виявляти пожежі.
6. Чи потрібне втручання людини разом із технологією ШІ?
HQPlantations визнає важливість втручання людини, особливо в дні з високим ризиком пожежі та обмеженою видимістю. Працівники пожежних веж та спостерігачі за камерами продовжують спостерігати за екранами протягом робочих годин.
7. Яку інформацію надають знімки виявлення від exci для дослідження причин пожежі?
Знімки виявлення від exci надають важливі деталі, такі як час запалення, характер запалення (одиночний або кілька) та поведінка пожежі, які допомагають при дослідженні причин пожежі.
8. Як HQPlantations забезпечують негайне сповіщення фронтових реагувань?
Завдяки сервісу простих повідомлень Amazon та сервісу прост
The source of the article is from the blog girabetim.com.br