PREVENT Computer Vision Practical Session (Helixconnect)

Υπολογιστική όραση - Πρόγραμμα PREVENT

Πρακτικό κομμάτι

Έναρξη

Εισαγωγή

'Ξέρετε ότι μια παρουσίαση είναι εντυπωσιακή όταν κατακτάτε την προσοχή του κοινού σας και όλοι αφομοιώνουν τις πληροφορίες.'Η τεχνολογία υπολογιστικής όρασης έχει καταστεί βασικό εργαλείο στη διαχείριση καταστροφών, βελτιώνοντας σημαντικά την αποδοτικότητα και την αποτελεσματικότητα των προσπαθειών αντιμετώπισης.

Ευρετήριο

Εισαγωγή

Προκλήσεις για την υπολογιστική όραση στη διαχείριση καταστροφών

Πλεονεκτήματα της διαχείρισης καταστροφών

Στόχοι

Δραστηριότητα

Ενότητες

Εφαρμογές στη διαχείριση καταστροφών

Αξιολόγηση

Στόχοι

1. Να διερευνήσουμε τις βασικές εφαρμογές της τεχνολογίας υπολογιστικής όρασης στη διαχείριση καταστροφών, συμπεριλαμβανομένης της παρακολούθησης σε πραγματικό χρόνο, της αναζήτησης και διάσωσης, της εκτίμησης ζημιών, της κατανομής πόρων και της περιβαλλοντικής παρακολούθησης, και να κατανοήσουμε πώς αυτές οι εφαρμογές βελτιώνουν την ανταπόκριση.
2. Προσδιορισμός των προκλήσεων που αντιμετωπίζει η υπολογιστική όραση στη διαχείριση καταστροφών, όπως προβλήματα με την ποιότητα των δεδομένων, την πολυπλοκότητα του περιβάλλοντος, τις υπολογιστικές απαιτήσεις και την ενσωμάτωση με άλλα συστήματα, και συζήτηση του αντίκτυπου αυτών των προκλήσεων στην αποτελεσματικότητα των επιχειρήσεων διαχείρισης καταστροφών.
3. Να εξεταστεί το δυναμικό της τεχνητής όρασης σε συστήματα πρόβλεψης καταστροφών και έγκαιρης προειδοποίησης, με έμφαση στον τρόπο με τον οποίο η προγνωστική ανάλυση και τα οπτικά δεδομένα μπορούν να βελτιώσουν την ετοιμότητα, να βοηθήσουν στην εκτίμηση των κινδύνων και να καθοδηγήσουν έγκαιρες παρεμβάσεις για τον μετριασμό των επιπτώσεων

'Μια παρουσίαση ΔΕΝ είναι εντυπωσιακή όταν είναι βαρετή και βλέπεις το κοινό να νυστάζει επειδή κανείς δεν έχει καταλάβει τίποτα.'

+ πληροφορίες

Να διερευνήσει τις βασικές εφαρμογές της τεχνολογίας υπολογιστικής όρασης στη διαχείριση καταστροφών.

Προσδιορισμός των προκλήσεων που αντιμετωπίζει η υπολογιστική όραση στη διαχείριση καταστροφών

Εξέταση του δυναμικού της υπολογιστικής όρασης σε συστήματα πρόβλεψης καταστροφών και έγκαιρης προειδοποίησης

Ενότητες

Μέσω της συνεχούς έρευνας, της καινοτομίας και της συνεργασίας μεταξύ τεχνολόγων, επαγγελματιών διαχείρισης καταστροφών και υπευθύνων χάραξης πολιτικής, μπορεί να αξιοποιηθεί το πλήρες δυναμικό της υπολογιστικής όρασης για την ενίσχυση της ανθεκτικότητας και της ανταπόκρισης σε καταστροφές.

Προκλήσεις για την υπολογιστική όραση στη διαχείριση καταστροφών

Πλεονεκτήματα της υπολογιστικής όρασης στη διαχείριση καταστροφών

Εφαρμογές στη διαχείριση καταστροφών

01

Εφαρμογές στη διαχείριση καταστροφών

01

Εφαρμογές στη διαχείριση καταστροφών

Παρακολούθηση και επιτήρηση σε πραγματικό χρόνο: Τα συστήματα υπολογιστικής όρασης είναι ζωτικής σημασίας για την παρακολούθηση και την επιτήρηση σε πραγματικό χρόνο κατά τη διάρκεια καταστροφών. Τα drones εξοπλισμένα με κάμερες μπορούν να παρέχουν αεροφωτογραφίες των πληγεισών περιοχών, επιτρέποντας την άμεση εκτίμηση των ζημιών και τον εντοπισμό των κινδύνων. Αυτά τα συστήματα μπορούν να ανιχνεύουν αλλαγές στο περιβάλλον, όπως την άνοδο της στάθμης του νερού κατά τη διάρκεια πλημμυρών ή την εξάπλωση των πυρκαγιών, παρέχοντας πολύτιμα δεδομένα. Επιχειρήσεις έρευνας και διάσωσης: Στις αποστολές έρευνας και διάσωσης, η τεχνολογία υπολογιστικής όρασης βελτιώνει την ικανότητα γρήγορου και ακριβούς εντοπισμού των επιζώντων. Προηγμένοι αλγόριθμοι μπορούν να αναλύουν βίντεο από drones ή ρομπότ εδάφους για να ανιχνεύουν ανθρώπινες φιγούρες, ακόμη και σε σύνθετα περιβάλλοντα με συντρίμμια και εμπόδια. Η θερμική απεικόνιση σε συνδυασμό με την υπολογιστική όραση μπορεί να εντοπίσει θερμικές υπογραφές ατόμων που έχουν παγιδευτεί. Εκτίμηση ζημιών: Η εκτίμηση των ζημιών μετά από μια καταστροφή είναι ζωτικής σημασίας για τον σχεδιασμό των προσπαθειών αποκατάστασης. Η τεχνητή όραση μπορεί να αυτοματοποιήσει τη διαδικασία αξιολόγησης της έκτασης των ζημιών σε υποδομές όπως κτίρια, γέφυρες και δρόμοι. Οι εικόνες υψηλής ανάλυσης που καταγράφονται από drones μπορούν να υποβληθούν σε επεξεργασία χρησιμοποιώντας αλγόριθμους αναγνώρισης εικόνων για την ταξινόμηση και ποσοτικοποίηση των ζημιών, παρέχοντας λεπτομερείς εκθέσεις που βοηθούν στον καθορισμό των προτεραιοτήτων των εργασιών επισκευής και ανακατασκευής.

Εφαρμογές στη διαχείριση καταστροφών

Κατανομή και διανομή πόρων: Η αποτελεσματική κατανομή και διανομή των πόρων είναι απαραίτητη κατά τη διάρκεια των επιχειρήσεων παροχής βοήθειας σε περιπτώσεις καταστροφών. Η τεχνολογία υπολογιστικής όρασης μπορεί να βοηθήσει στην παρακολούθηση της διανομής των προμηθειών και στην παρακολούθηση των κινήσεων των μαζών σε καταφύγια ή κέντρα διανομής βοήθειας. Η τεχνολογία αυτή εξασφαλίζει την αποτελεσματική και δίκαιη διανομή των πόρων.Περιβαλλοντική παρακολούθηση: Η συνεχής παρακολούθηση του περιβάλλοντος είναι ζωτικής σημασίας για την προετοιμασία και την αντιμετώπιση καταστροφών. Τα συστήματα υπολογιστικής όρασης μπορούν να αναλύουν δορυφορικές εικόνες για την παρακολούθηση φυσικών φαινομένων όπως τυφώνες, σεισμοί και κατολισθήσεις. Με την ανίχνευση πρώιμων ενδείξεων πιθανών καταστροφών, οι αρχές μπορούν να εκδίδουν έγκαιρες προειδοποιήσεις και να λαμβάνουν προληπτικά μέτρα. Επιθεώρηση και συντήρηση υποδομών: Η τεχνητή όραση βοηθά στην επιθεώρηση και συντήρηση κρίσιμων υποδομών. Μετά από μια καταστροφή, είναι απαραίτητο να αξιολογηθεί γρήγορα η δομική ακεραιότητα των κτιρίων, των γεφυρών και άλλων υποδομών. Τα αυτοματοποιημένα συστήματα που χρησιμοποιούν τεχνητή όραση μπορούν να εντοπίσουν ρωγμές, παραμορφώσεις και άλλα σημάδια ζημιάς, διευκολύνοντας τις γρήγορες και ακριβείς αξιολογήσεις που είναι ζωτικής σημασίας για τη διασφάλιση της δημόσιας ασφάλειας και τον προγραμματισμό των επισκευών.

Η τεχνολογία υπολογιστικής όρασης μεταμορφώνει τη διαχείριση καταστροφών, επιτρέποντας την παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο, βελτιώνοντας τις επιχειρήσεις έρευνας και διάσωσης και βελτιστοποιώντας την κατανομή των πόρων, μετατρέποντας τα δεδομένα σε αποφασιστική δράση όταν κάθε δευτερόλεπτο μετράει. - Disaster Technology Research Initiative

Εφαρμογές στη διαχείριση καταστροφών

Συστήματα πρόβλεψης καταστροφών και έγκαιρης προειδοποίησης: Η ενσωμάτωση της τεχνητής όρασης με την προγνωστική ανάλυση βελτιώνει τα συστήματα έγκαιρης προειδοποίησης. Αναλύοντας ιστορικά δεδομένα και τις τρέχουσες συνθήκες, τα συστήματα αυτά μπορούν να προβλέψουν την πιθανότητα συμβάντων όπως πλημμύρες, κατολισθήσεις και καταιγίδες. Οι αλγόριθμοι τεχνητής όρασης μπορούν να επεξεργάζονται εικόνες και βίντεο για να εντοπίζουν μοτίβα και ανωμαλίες που υποδηλώνουν επικείμενες καταστροφές, επιτρέποντας την έγκαιρη προειδοποίηση. Αυτοματοποιημένη χαρτογράφηση και συστήματα γεωγραφικών πληροφοριών (GIS): Η τεχνολογία υπολογιστικής όρασης είναι απαραίτητη για τη δημιουργία ακριβών χαρτών και εφαρμογών GIS στη διαχείριση καταστροφών. Οι αεροφωτογραφίες και οι δορυφορικές εικόνες που υποβάλλονται σε επεξεργασία με τεχνικές υπολογιστικής όρασης μπορούν να παράγουν λεπτομερείς χάρτες που επισημαίνουν τις πληγείσες περιοχές, τις διαδρομές εκκένωσης και τις ασφαλείς ζώνες. Αυτοί οι χάρτες είναι πολύτιμοι για τον συντονισμό των προσπαθειών ανταπόκρισης και την καθοδήγηση των υπηρεσιών έκτακτης ανάγκης Όραση υπολογιστών ενισχύει σημαντικά τις δυνατότητες διαχείρισης καταστροφών παρέχοντας δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, βελτιώνοντας την ακρίβεια των εκτιμήσεων και επιτρέποντας την αποτελεσματική κατανομή των πόρων. Με την συνεχή πρόοδο της τεχνολογίας, η ενσωμάτωση της τεχνητής όρασης στη διαχείριση καταστροφών θα βελτιώσει περαιτέρω την ετοιμότητα, την ανταπόκριση και τις προσπάθειες αποκατάστασης, σώζοντας τελικά ζωές και μειώνοντας τον αντίκτυπο των φυσικών και ανθρωπογενών καταστροφών.

02

Προκλήσεις για την υπολογιστική όραση στη διαχείριση καταστροφών

Προκλήσεις για την υπολογιστική όραση στη διαχείριση καταστροφών

02

Παρά το μετασχηματιστικό της δυναμικό, η εφαρμογή της τεχνητής όρασης στη διαχείριση καταστροφών αντιμετωπίζει αρκετές σημαντικές προκλήσεις:Ποιότητα και διαθεσιμότητα δεδομένων: Τα υψηλής ποιότητας, ενημερωμένα οπτικά δεδομένα είναι απαραίτητα για αποτελεσματικές εφαρμογές υπολογιστικής όρασης. Ωστόσο, οι καταστροφές συχνά διακόπτουν τα δίκτυα επικοινωνίας και την παροχή ηλεκτρικού ρεύματος, καθιστώντας δύσκολη την απόκτηση αξιόπιστων δεδομένων. Επιπλέον, οι δυσμενείς καιρικές συνθήκες και τα συντρίμμια μπορούν να εμποδίσουν την καθαρή απεικόνιση, περιπλέκοντας τις προσπάθειες ανάλυσης. Περιβαλλοντική πολυπλοκότητα: Τα περιβάλλοντα καταστροφών είναι εξαιρετικά μεταβλητά και απρόβλεπτα, παρουσιάζοντας πολύπλοκα σενάρια για τα συστήματα υπολογιστικής όρασης. Παράγοντες όπως ο καπνός, η σκόνη, το νερό και οι μεταβαλλόμενες συνθήκες φωτισμού μπορούν να επηρεάσουν την ακρίβεια και την αξιοπιστία των αλγορίθμων επεξεργασίας εικόνων και ανίχνευσης αντικειμένων. Η προσαρμογή των μοντέλων υπολογιστικής όρασης για την αντιμετώπιση αυτών των διαφορετικών και απαιτητικών συνθηκών παραμένει ένα σημαντικό εμπόδιο.

Προκλήσεις για την υπολογιστική όραση στη διαχείριση καταστροφών

90%

των οπτικών πληροφοριών αφομοιώνονται καλύτερα.

Υπολογιστικές απαιτήσεις: Οι προηγμένοι αλγόριθμοι υπολογιστικής όρασης, ιδίως εκείνοι που περιλαμβάνουν βαθιά μάθηση, απαιτούν σημαντική υπολογιστική ισχύ και πόρους. Σε καταστάσεις καταστροφών, η ανάπτυξη τέτοιων συστημάτων σε πραγματικό χρόνο και επιτόπου μπορεί να είναι δύσκολη λόγω της περιορισμένης υπολογιστικής υποδομής και της διαθεσιμότητας ισχύος. Η διασφάλιση της αποτελεσματικής λειτουργίας αυτών των συστημάτων υπό περιορισμένες συνθήκες αποτελεί κρίσιμη πρόκληση.

Ενσωμάτωση με άλλα συστήματα: Τα συστήματα υπολογιστικής όρασης πρέπει να ενσωματώνονται απρόσκοπτα με άλλες τεχνολογίες διαχείρισης καταστροφών, όπως τα γεωγραφικά συστήματα πληροφοριών (GIS), τα δίκτυα επικοινωνίας και τα εργαλεία υποστήριξης λήψης αποφάσεων. Η επίτευξη διαλειτουργικότητας και ανταλλαγής δεδομένων σε πραγματικό χρόνο μεταξύ διαφορετικών συστημάτων μπορεί να είναι τεχνικά πολύπλοκη και απαιτεί ισχυρά πρότυπα και πρωτόκολλα.Θετικά και αρνητικά: Η ακρίβεια των συστημάτων υπολογιστικής όρασης είναι ζωτικής σημασίας για τη διαχείριση καταστροφών. Τα ψευδώς θετικά αποτελέσματα (λανθασμένη αναγνώριση κινδύνων) και τα ψευδώς αρνητικά αποτελέσματα (αδυναμία ανίχνευσης πραγματικών κινδύνων) μπορούν να οδηγήσουν σε ακατάλληλες αντιδράσεις και απώλεια ευκαιριών για έγκαιρη παρέμβαση. Η βελτίωση της ακρίβειας και της αξιοπιστίας των αλγορίθμων υπολογιστικής όρασης για την ελαχιστοποίηση τέτοιων σφαλμάτων είναι απαραίτητη.

80%

από αυτά που κάνουμε και βλέπουμε, τα θυμόμαστε.

Προκλήσεις για την υπολογιστική όραση στη διαχείριση καταστροφών

Έρευνα και ανάπτυξη και συστάσεις πολιτικής

Ηθικά ζητήματα και ζητήματα προστασίας της ιδιωτικής ζωής:

Κόστος και προσβασιμότητα:

Η αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων απαιτεί συνεχή έρευνα, καινοτομία και συνεργασία μεταξύ τεχνολόγων, επαγγελματιών διαχείρισης καταστροφών και υπευθύνων χάραξης πολιτικής. Με την υπέρβαση αυτών των εμποδίων, μπορεί να αξιοποιηθεί πλήρως το δυναμικό της τεχνητής όρασης για την ενίσχυση της ανθεκτικότητας και της ανταπόκρισης σε καταστροφές.

Η εφαρμογή προηγμένων συστημάτων υπολογιστικής όρασης μπορεί να είναι δαπανηρή, περιορίζοντας ενδεχομένως την προσβασιμότητά τους σε περιοχές και οργανισμούς με περιορισμένους πόρους. Η ανάπτυξη οικονομικά αποδοτικών λύσεων και η διασφάλιση της προσβασιμότητας αυτών των τεχνολογιών σε όλες τις κοινότητες, ανεξάρτητα από τις οικονομικές τους δυνατότητες, είναι ζωτικής σημασίας για την ισότιμη διαχείριση των καταστροφών.

Η ανάπτυξη τεχνολογιών υπολογιστικής όρασης εγείρει ζητήματα ηθικής και προστασίας της ιδιωτικής ζωής, ιδίως όσον αφορά την επιτήρηση και την παρακολούθηση των πληττόμενων πληθυσμών. Η εξισορρόπηση της ανάγκης για λεπτομερή οπτικά δεδομένα με τον σεβασμό των δικαιωμάτων της ιδιωτικής ζωής των ατόμων και η διασφάλιση της ηθικής χρήσης των συλλεγόμενων δεδομένων αποτελεί σημαντική πρόκληση.

03

Πλεονεκτήματα της διαχείρισης καταστροφών με υπολογιστική όραση

03

Πλεονεκτήματα της διαχείρισης καταστροφών με υπολογιστική όραση

Ταχύτερη και ακριβέστερη εκτίμηση ζημιών – Αναλύει δορυφορικές και drone εικόνες για να εκτιμήσει γρήγορα τις ζημιές στις υποδομές, βοηθώντας στην κατανομή των πόρων και στον σχεδιασμό της αποκατάστασης.Βελτιωμένες επιχειρήσεις έρευνας και διάσωσης – Χρησιμοποιεί αναγνώριση εικόνων με τεχνητή νοημοσύνη και θερμική απεικόνιση για τον εντοπισμό επιζώντων σε περιοχές που έχουν πληγεί από καταστροφές, ακόμη και σε συνθήκες χαμηλής ορατότητας. Αποτελεσματική κατανομή πόρων – Παρακολουθεί την κατανομή της βοήθειας και τις μετακινήσεις πλήθους για να διασφαλίσει την δίκαιη και έγκαιρη παράδοση προμηθειών έκτακτης ανάγκης. Βελτιωμένη Πρόβλεψη Καταστροφών και Έγκαιρες Προειδοποιήσεις – Επεξεργάζεται ιστορικά δεδομένα και δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για την πρόβλεψη πιθανών καταστροφών, επιτρέποντας στις αρχές να εκδίδουν έγκαιρες ειδοποιήσεις και σχέδια εκκένωσης. Αυτοματοποίηση & Μειωμένος Ανθρώπινος Κίνδυνος – Αυτοματοποιεί κρίσιμες εργασίες όπως οι δομικές επιθεωρήσεις και η ανίχνευση κινδύνων, μειώνοντας την ανάγκη για ανθρώπινη παρέμβαση σε επικίνδυνα περιβάλλοντα. Καλύτερος Συντονισμός και Λήψη Αποφάσεων – Ενσωματώνεται με Γεωγραφικά Συστήματα Πληροφοριών (GIS) και άλλα εργαλεία αντιμετώπισης καταστροφών για την ενίσχυση του συντονισμού μεταξύ των ομάδων έκτακτης ανάγκης.

Τα τελευταία είκοσι χρόνια, έχουν καταγραφεί περισσότερες από 7.000 καταστροφές παγκοσμίως. Τις προηγούμενες δύο δεκαετίες, έχουν σημειωθεί περισσότερες φυσικές καταστροφές που σχετίζονται με το κλίμα: πλημμύρες, καταιγίδες, ξηρασίες και πυρκαγιές. Ο αριθμός των ακραίων θερμοκρασιών αυξήθηκε κατά 232% από το 1980-99 σε σύγκριση με το 2000-19. Οι καταστροφές στοίχισαν περισσότερες από 1,2 εκατομμύρια ζωές και επηρέασαν συνολικά πάνω από 4 δισεκατομμύρια ανθρώπους. Επιπλέον, οι καταστροφές οδήγησαν σε οικονομικές απώλειες περίπου 3 τρισεκατομμυρίων δολαρίων ΗΠΑ παγκοσμίως. Ωστόσο, ο συνολικός αριθμός φυσικών καταστροφών δεν είναι υψηλότερος, επειδή έχουν καταγραφεί περισσότερες τα τελευταία 20 χρόνια. Τέτοια γεγονότα καταγράφονται από το EM-DAT με δέκα νεκρούς ή 100 πληγέντες.

Φυσικές καταστροφές

Τεχνητή Νοημοσύνη για τη Διαχείριση Φυσικών Καταστροφών

Αυτό το διαδικτυακό σεμινάριο θα διερευνήσει τα κύρια εμπόδια στην υιοθέτηση αυτών των ανατρεπτικών τεχνολογιών στον τομέα της διαχείρισης καταστροφών και θα εξετάσει επίσης τις ολοκληρωμένες προσεγγίσεις που σχετίζονται με τη μηχανική μάθηση, την ανάλυση μεγάλων δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη για την υποστήριξη της ανίχνευσης, της πρόβλεψης και της επικοινωνίας φυσικών κινδύνων και καταστροφών.

Δραστηριότητες Δείξτε τι γνωρίζετε!

Βιβλιογραφική έρευνα για την υπολογιστική όραση στην πρόβλεψη καταστροφών

Ενημέρωση πολιτικής της ΕΕ

Δραστηριότητα 1

Ενημέρωση σχετικά με τους μηχανισμούς άμυνας της ΕΕ σε περίπτωση φυσικών καταστροφών

Δράση της ΕΕ για το Κλίμα: Αντιμετώπιση της παγκόσμιας έκτακτης ανάγκης

Πώς βοηθά η Ευρώπη σε παγκόσμιες κρίσεις, από φυσικές καταστροφές έως ένοπλες συγκρούσεις

Επεξήγηση του Μηχανισμού Πολιτικής Προστασίας της ΕΕ

Οικονομικά για την Πρόληψη και την Ετοιμότητα Καταστροφών

European Commission

Δραστηριότητα 2

Li, W., & Hsu, C. Y. (2022). GeoAI for large-scale image analysis and machine vision: Recent progress of artificial intelligence in geography. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(7), 385.

Διαβάστε τα 3 άρθρα

Zhu, Y., & Li, N. (2021). Virtual and augmented reality technologies for emergency management in the built environments: A state-of-the-art review. Journal of safety science and resilience, 2(1), 1-10.

Mokayed, H., Quan, T. Z., Alkhaled, L., & Sivakumar, V. (2023). Real-time human detection and counting system using deep learning computer vision techniques. In Artificial Intelligence and Applications (Vol. 1, No. 4, pp. 205-213)..

Εκτίμηση

Σε αυτή την ενότητα, θα έχετε την ευκαιρία να δοκιμάσετε τις γνώσεις που αποκτήσατε κατά τη διάρκεια του μαθήματος. Το διαδραστικό μας κουίζ θα σας παρέχει μια λεπτομερή αξιολόγηση της κατανόησης των βασικών θεμάτων. Ετοιμαστείτε να δοκιμάσετε τις δεξιότητές σας και να ενισχύσετε τη μάθησή σας καθώς προχωράτε προς την κατάκτηση των βασικών εννοιών. Μην χάσετε την ευκαιρία να δείξετε όλα όσα έχετε μάθει μέχρι τώρα!

1/4

2/4

3/4

4/4

Το μάθημα ολοκληρώθηκε!

Disaster City Digital Twin: A vision for integrating artificial and human intelligence for disaster management

Chao Fan, Cheng Zhang, Alex Yahja, Ali Mostafavi, Disaster City Digital Twin: A vision for integrating artificial and human intelligence for disaster management, International Journal of Information Management, Volume 56, 2021, 102049, ISSN 0268-4012,49.

https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.102049

Write a title here

Haven't we convinced you to use graphics in your creations yet? Well: there are studies that show that 50% of the brain is responsible for processing visual stimuli, and that it is retained 42% more when the content is animated.

Write a title here

Haven't we convinced you to use graphics in your creations yet? Well: there are studies that show that 50% of the brain is responsible for processing visual stimuli, and that this is retained 42% more when the content is animated.

Understand the Key Applications of Computer Vision in Disaster Management

Explore how computer vision assists in real-time monitoring, damage assessment, and disaster prediction.Instructions: Research the role of computer vision in disaster management. Read about the key applications and how computer vision helps in real-time monitoring, damage assessment, and resource distribution: Savio Rajan, K., Rajan, A.A., Waltin, S.M., Joseph, T., Anjali, C. (2022). Disaster Management Using Artificial Intelligence. In: Patgiri, R., Bandyopadhyay, S., Borah, M.D., Emilia Balas, V. (eds) Edge Analytics. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 869. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-0019-8_21 Watch 2 videos: AI vs Disaster Response: Tackles Global Challenges-Episode 7: https://youtu.be/ePtZDmsC_78?si=mhA1gQT5XAwg0maT Predict, Rescue, Optimize: How AI is Leading Disaster Response Efforts : https://www.youtube.com/watch?v=0DSlHLZERXE How Drones Are Saving Lives in Disasters https://youtu.be/V-NDO7In7Fg?si=F51WrqZ54gT2gmwt

Deep learning and stereo vision based detection of post-earthquake fire geolocation for smart cities within the scope of disaster management: İstanbul case

Kustu, T., & Taskin, A. (2023). Deep learning and stereo vision based detection of post-earthquake fire geolocation for smart cities within the scope of disaster management: İstanbul case. International journal of disaster risk reduction, 96, 103906.

https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2023.103906

Write a title here

Haven't we convinced you to use graphics in your creations yet? Well: there are studies showing that 50% of the brain is responsible for processing visual stimuli, and that this is retained 42% more when the content is animated.

A disaster management framework using Internet of Things‐based interconnected devices

Sharma, K., Anand, D., Sabharwal, M., Tiwari, P. K., Cheikhrouhou, O., & Frikha, T. (2021). A disaster management framework using Internet of Things‐based interconnected devices. Mathematical Problems in Engineering, 2021(1), 9916440.

https://doi.org/10.1155/2021/9916440