コンコルディアの研究者によると、山火事対策の未来は自律型ドローンベースの人工知能に依存している(The future of fighting wildfires will rely on autonomous drone-based artificial intelligence, according to Concordia researchers)

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2024-05-28 カナダ・コンコーディア大学

Grass and wood burn in a Canadian forest
Photo by Landon Parenteau on Unsplash

カナダの森林火災シーズンが始まり、北部と西部で100以上の火災が報告されています。被害抑制には早期発見が重要で、現在のシステムは衛星画像、地上センサー、ヘリコプター観測を使用しています。しかし、コンコルディア大学の研究者たちは、自動化されたシステムを開発中です。このシステムはディープニューラルネットワーク、画像処理、無人航空機(UAV)を用いて火災を検出し、AIアルゴリズムで自律的に制御します。3つの主要モジュールで構成され、煙と炎を識別し、UAVと火災の位置を特定、視覚および赤外線画像を統合して正確な位置を特定します。現場テストでは成功を収めましたが、実用化にはさらに研究が必要です。

<関連情報>

空中可視赤外線画像による山火事の早期発見と距離推定 Early Wildfire Detection and Distance Estimation Using Aerial Visible-Infrared Images

Linhan Qiao; Shun Li; Youmin Zhang; Jun Yan
IEEE Transactions on Industrial Electronics  Published:03 May 2024
DOI:https://doi.org/10.1109/TIE.2024.3387089

Abstract

This article proposes a novel deep-learning-based ORB-SLAM-feature filtering framework to monitor, detect the occurrence, and estimate the distance of early wildfire through an integrated design of image processing of aerial onboard visual-infrared sensor measurements and real-time navigation of an unmanned aerial vehicle (UAV). The proposed framework uses a DJI ZenMuse H20T onboard sensor integrating with both visual and infrared cameras mounted on a DJI M300 UAV. It consists of three main functional modules to support early wildfire fighting and management missions: 1) smoke and suspected flame segmentation based on an attention gate U-Net, which decreases false alarm and provides semantic information; 2) camera poses recovery based on a monocular SLAM algorithm and wildfire spot distance estimation based on a triangulation algorithm. With the estimated wildfire distance, camera poses, and global positioning system (GPS) information of the UAV, the suspected wildfire spot can be geo-located; 3) visual-infrared images registration based on a geometry model to forbid false detection and missing segmentation. Finally, independent indoor and outdoor experiments are conducted to verify the effectiveness of the proposed algorithms in the developed framework.

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