Viziune Computațională – Sesiune practică
Început
Introducere
Tehnologia de viziune computațională a devenit un instrument esențial în gestionarea dezastrelor, îmbunătățind semnificativ eficiența și eficacitatea eforturilor de răspuns.
Index
Provocări pentru viziunea computațională în gestionarea dezastrelor
Introducere
Avantajele gestionării dezastrelor
Obiective
Activitate
Module
Aplicații în gestionarea dezastrelor
Evaluare
Obiective
- Să exploreze principalele aplicații ale tehnologiei de viziune computațională în gestionarea dezastrelor, inclusiv monitorizarea în timp real, căutarea și salvarea, evaluarea pagubelor, alocarea resurselor și monitorizarea mediului, și să înțeleagă modul în care aceste aplicații îmbunătățesc răspunsul și recuperarea în urma dezastrelor.
- Să identifice provocările cu care se confruntă viziunea computațională în gestionarea dezastrelor, cum ar fi problemele legate de calitatea datelor, complexitatea mediului, cerințele computaționale și integrarea cu alte sisteme, și să discute impactul acestor provocări asupra eficacității operațiunilor de gestionare a dezastrelor.
- Să examineze potențialul viziunii computaționale în sistemele de predicție și avertizare timpurie a dezastrelor, concentrându-se pe modul în care analiza predictivă și datele vizuale pot îmbunătăți pregătirea, pot ajuta la evaluarea riscurilor și pot ghida intervențiile prompte pentru a atenua impactul dezastrelor naturale și provocate de om.
+ info
A explora principalele aplicații ale tehnologiei de viziune computațională în gestionarea dezastrelor.
A identifica provocările cu care se confruntă viziunea computațională în gestionarea dezastrelor.
A examina potențialul viziunii computaționale în predicția dezastrelor și sistemele de avertizare timpurie.
Module
Prin cercetare continuă, inovație și colaborare între specialiști în tehnologie, profesioniști în gestionarea dezastrelor și factori de decizie, întregul potențial al viziunii computaționale poate fi valorificat pentru a consolida reziliența și capacitatea de răspuns în fața dezastrelor.
Provocări pentru viziunea computațională în gestionarea dezastrelor
Aplicații în gestionarea dezastrelor
Avantaje ale viziunii computaționale în gestionarea dezastrelor
01
Aplicații în gestionarea dezastrelor
01
Aplicații în gestionarea dezastrelor
Monitorizare și supraveghere în timp real: Sistemele de viziune computațională sunt esențiale pentru monitorizarea și supravegherea în timp real în timpul dezastrelor. Dronele echipate cu camere pot oferi imagini aeriene ale zonelor afectate, permițând evaluarea imediată a pagubelor și identificarea pericolelor. Aceste sisteme pot detecta schimbările din mediu, cum ar fi creșterea nivelului apei în timpul inundațiilor sau răspândirea incendiilor de pădure, furnizând date valoroase pentru intervenții rapide. Operațiuni de căutare și salvare: În misiunile de căutare și salvare, tehnologia de viziune computațională sporește capacitatea de a localiza rapid și precis supraviețuitorii. Algoritmi avansați pot analiza fluxuri video provenite de la drone sau roboți terestri pentru a detecta prezența oamenilor, chiar și în medii complexe, pline de resturi și obstacole. Imagistica termică combinată cu viziunea computațională poate identifica semnăturile de căldură ale persoanelor prinse, crescând șansele de salvare cu succes. Evaluarea pagubelor: Evaluarea pagubelor după dezastru este crucială pentru planificarea eforturilor de recuperare. Viziunea computațională poate automatiza procesul de evaluare a gradului de deteriorare a infrastructurii, cum ar fi clădiri, poduri și drumuri. Imaginile de înaltă rezoluție capturate de drone pot fi procesate prin algoritmi de recunoaștere a imaginii pentru a clasifica și cuantifica pagubele, oferind rapoarte detaliate care ajută la prioritizarea activităților de reparare și reconstrucție.
Aplicații în gestionarea dezastrelor
Alocarea și distribuția resurselor: Alocarea și distribuția eficientă a resurselor sunt esențiale în operațiunile de ajutor în cazul dezastrelor. Viziunea computațională poate ajuta la monitorizarea distribuției proviziilor și la urmărirea mișcării mulțimilor în adăposturi sau centre de distribuție a ajutoarelor. Această tehnologie asigură o distribuție eficientă și echitabilă a resurselor, prevenind blocajele și garantând că ajutorul ajunge la cei care au cea mai mare nevoie. Monitorizarea mediului: Monitorizarea continuă a mediului este vitală pentru pregătirea și reacția în fața dezastrelor. Sistemele de viziune computațională pot analiza imagini satelitare pentru a urmări fenomene naturale precum uragane, cutremure sau alunecări de teren. Detectând semnele timpurii ale unor potențiale dezastre, autoritățile pot emite avertismente la timp și pot lua măsuri preventive pentru a reduce impactul. Inspectarea și întreținerea infrastructurii: Viziunea computațională sprijină inspectarea și întreținerea infrastructurii critice. După un dezastru, este esențial să se evalueze rapid integritatea structurală a clădirilor, podurilor și altor infrastructuri. Sistemele automate bazate pe viziunea computațională pot identifica fisuri, deformări și alte semne de deteriorare, facilitând evaluări rapide și precise, cruciale pentru siguranța publică și planificarea reparațiilor.
'Tehnologia de viziune computațională transformă gestionarea dezastrelor prin permiterea monitorizării în timp real, îmbunătățirea operațiunilor de căutare și salvare și optimizarea alocării resurselor — transformând datele în acțiuni decisive atunci când fiecare secundă contează.— Inițiativa de Cercetare în Tehnologia Dezastrelor (Disaster Technology Research Initiative)'
Aplicații în gestionarea dezastrelor
Predicția dezastrelor și sistemele de avertizare timpurie: Integrarea viziunii computaționale cu analiza predictivă îmbunătățește sistemele de avertizare timpurie. Prin analizarea datelor istorice și a condițiilor actuale, aceste sisteme pot prezice probabilitatea unor evenimente precum inundații, alunecări de teren și furtuni. Algoritmii de viziune computațională pot procesa imagini și videoclipuri pentru a identifica modele și anomalii care indică dezastre iminente, permițând emiterea de avertismente timpurii și luarea de măsuri proactive. Cartografiere automată și Sisteme Informaționale Geografice (GIS): Tehnologia de viziune computațională este esențială pentru crearea de hărți precise și aplicații GIS în gestionarea dezastrelor. Imaginile aeriene și satelitare procesate cu tehnici de viziune computațională pot genera hărți detaliate care evidențiază zonele afectate, rutele de evacuare și zonele sigure. Aceste hărți sunt neprețuite pentru coordonarea eforturilor de intervenție și ghidarea serviciilor de urgență. Viziunea computațională îmbunătățește semnificativ capacitățile de gestionare a dezastrelor, oferind date în timp real, sporind acuratețea evaluărilor și facilitând alocarea eficientă a resurselor. Pe măsură ce tehnologia avansează, integrarea viziunii computaționale în gestionarea dezastrelor va îmbunătăți și mai mult pregătirea, răspunsul și eforturile de recuperare, salvând vieți și reducând impactul dezastrelor naturale și provocate de om.
02
Provocări pentru viziunea computațională în gestionarea dezastrelor
Provocări pentru viziunea computațională în gestionarea dezastrelor
02
În ciuda potențialului său transformator, aplicarea viziunii computaționale în gestionarea dezastrelor se confruntă cu mai multe provocări importante:Calitatea și disponibilitatea datelor: Datele vizuale de înaltă calitate și actualizate sunt esențiale pentru aplicațiile eficiente ale viziunii computaționale. Totuși, dezastrele perturbă adesea rețelele de comunicații și alimentarea cu energie, ceea ce face dificilă obținerea unor date de încredere. În plus, condițiile meteorologice nefavorabile și resturile pot împiedica realizarea unor imagini clare, complicând astfel analiza. Complexitatea mediului: Mediile afectate de dezastre sunt extrem de variabile și imprevizibile, prezentând scenarii complexe pentru sistemele de viziune computațională. Factori precum fumul, praful, apa și condițiile variabile de iluminare pot afecta acuratețea și fiabilitatea algoritmilor de procesare a imaginilor și detecție a obiectelor. Adaptarea modelelor de viziune computațională pentru a face față acestor condiții diverse și dificile rămâne o provocare majoră.
Provocări pentru viziunea computațională în gestionarea dezastrelor
Cerințe computaționale: Algoritmii avansați de viziune computațională, în special cei care implică învățarea profundă (deep learning), necesită o putere de calcul și resurse considerabile. În scenariile de dezastre, implementarea acestor sisteme în timp real și la fața locului poate fi dificilă din cauza infrastructurii computaționale limitate și a disponibilității reduse a energiei. Asigurarea funcționării eficiente a acestor sisteme în condiții restrânse reprezintă o provocare esențială.
Integrarea cu alte sisteme: Sistemele de viziune computațională trebuie să se integreze perfect cu alte tehnologii din gestionarea dezastrelor, precum Sistemele Informaționale Geografice (GIS), rețelele de comunicații și instrumentele de suport decizional. Realizarea interoperabilității și schimbul de date în timp real între diferite sisteme pot fi provocări tehnice complexe, care necesită standarde și protocoale robuste.Fals pozitive și fals negative: Acuratețea sistemelor de viziune computațională este esențială în gestionarea dezastrelor. Falsurile pozitive (identificarea eronată a pericolelor) și falsurile negative (neidentificarea pericolelor reale) pot conduce la răspunsuri neadecvate și la pierderea unor oportunități importante de intervenție la timp. Îmbunătățirea preciziei și fiabilității algoritmilor de viziune computațională pentru a minimiza aceste erori este crucială.
Provocări pentru viziunea computațională în gestionarea dezastrelor
Aspecte etice și de confidențialitate:
Cercetare și Dezvoltare (R&D) și Recomandări de Politică
Cost și accesibilitate:
Implementarea sistemelor avansate de viziune computațională poate fi costisitoare, limitând astfel accesibilitatea lor în regiuni și organizații cu resurse reduse. Dezvoltarea unor soluții eficiente din punct de vedere al costurilor și asigurarea accesului la aceste tehnologii pentru toate comunitățile, indiferent de capacitățile financiare, este esențială pentru o gestionare echitabilă a dezastrelor.
Implementarea tehnologiilor de viziune computațională ridică probleme etice și de confidențialitate, în special în ceea ce privește supravegherea și monitorizarea populațiilor afectate. Echilibrarea necesității de a obține date vizuale detaliate cu respectarea drepturilor individuale la confidențialitate și asigurarea utilizării etice a datelor colectate reprezintă o provocare importantă.
Abordarea acestor provocări necesită cercetare continuă, inovație și colaborare între specialiști în tehnologie, profesioniști în gestionarea dezastrelor și factori de decizie. Prin depășirea acestor obstacole, se poate valorifica întregul potențial al viziunii computaționale în creșterea rezilienței și eficienței răspunsului în fața dezastrelor.
03
Avantajele gestionării dezastrelor cu viziunea computațională
03
Avantajele gestionării dezastrelor cu viziunea computațională
Evaluare mai rapidă și mai precisă a pagubelor – Analizează imagini satelitare și capturi de la drone pentru a evalua rapid daunele aduse infrastructurii, facilitând alocarea resurselor și planificarea recuperării.Operațiuni de căutare și salvare îmbunătățite – Utilizează recunoaștere a imaginii bazată pe AI și imagistică termică pentru a localiza supraviețuitorii în zonele afectate, chiar și în condiții de vizibilitate redusă. Alocare eficientă a resurselor – Monitorizează distribuția ajutoarelor și mișcarea mulțimilor pentru a asigura livrarea echitabilă și la timp a proviziilor de urgență. Predicție îmbunătățită a dezastrelor și avertizări timpurii – Procesează date istorice și în timp real pentru a prezice dezastre potențiale, permițând autorităților să emită alerte și planuri de evacuare în timp util. Automatizare și reducerea riscului pentru oameni – Automatizează sarcini critice, cum ar fi inspecțiile structurale și detectarea pericolelor, reducând necesitatea intervenției umane în medii periculoase. Coordonare și luare a deciziilor mai bune – Se integrează cu Sistemele Informaționale Geografice (GIS) și alte instrumente de răspuns la dezastre pentru a îmbunătăți coordonarea între echipele de urgență.
În ultimele două decenii, au fost înregistrate peste 7.000 de dezastre la nivel mondial. În această perioadă, numărul dezastrelor naturale legate de climă, precum inundații, furtuni, secete și incendii de vegetație, a crescut semnificativ. Temperatura extremă a crescut cu 232% în perioada 2000-2019, comparativ cu intervalul 1980-1999.Dezastrele au cauzat peste 1,2 milioane de decese și au afectat peste 4 miliarde de oameni. De asemenea, pierderile economice generate de aceste evenimente au fost de aproximativ 3 trilioane de dolari la nivel global. Totuși, numărul total de dezastre naturale nu este neapărat mai mare, ci mai multe astfel de evenimente au fost înregistrate în ultimii 20 de ani. Aceste date sunt colectate de EM-DAT, care înregistrează un eveniment atunci când există cel puțin zece decese sau 100 de persoane afectate.
Dezastre naturale
Inteligența Artificială pentru Gestionarea Dezastrelor Naturale
Acest webinar va explora principalele bariere în adoptarea acestor tehnologii disruptive în domeniul gestionării dezastrelor și va analiza, de asemenea, abordările integrate legate de învățarea automată, analiza datelor mari și inteligența artificială pentru sprijinirea detectării, prognozei și comunicării pericolelor și dezastrelor naturale.
Activități Arată ce știi!
Cercetare bibliografică privind viziunea computațională în predicția dezastrelor
Actualizare a politicii UE
Activitate 1
Actualizare privind mecanismele de apărare ale UE împotriva dezastrelor naturale
Cum ajută Europa în crizele globale, de la dezastre naturale la conflicte armate
Economia pentru prevenirea și pregătirea în caz de dezastre
Mecanismul de Protecție Civilă al UE explicat
Acțiunea climatică a UE: Răspuns la urgența globală
Comisia Europeană
Activitate 2
Li, W., & Hsu, C. Y. (2022). GeoAI pentru analiza imaginilor la scară largă și viziunea automată: Progresul recent al inteligenței artificiale în geografie. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(7), 385.
Citește cele 3 lucrări
Zhu, Y., & Li, N. (2021). Tehnologii de realitate virtuală și augmentată pentru gestionarea situațiilor de urgență în mediile construite: O revizuire de ultimă oră. Journal of Safety Science and Resilience, 2(1), 1-10.
Mokayed, H., Quan, T. Z., Alkhaled, L., & Sivakumar, V. (2023). Sistem de detectare și numărare a oamenilor în timp real utilizând tehnici de viziune computațională bazate pe învățare profundă. În Artificial Intelligence and Applications (Vol. 1, Nr. 4, pp. 205-213).
Evaluare
În această secțiune, vei avea oportunitatea să-ți testezi cunoștințele dobândite pe parcursul cursului. Chestionarul nostru interactiv îți va oferi o evaluare detaliată a înțelegerii temelor cheie. Pregătește-te să-ți provoci abilitățile și să-ți consolidezi învățarea pe măsură ce avansezi spre stăpânirea conceptelor fundamentale. Nu rata ocazia de a demonstra tot ce ai învățat până acum!
1/3
2/3
3/3
Curs finalizat!
Disaster City Digital Twin: O viziune pentru integrarea inteligenței artificiale și umane pentru gestionarea dezastrelor
Chao Fan, Cheng Zhang, Alex Yahja, Ali Mostafavi, Disaster City Digital Twin: O viziune pentru integrarea inteligenței artificiale și umane pentru managementul dezastrelor, International Journal of Information Management, Vol. 56, 2021, 102049, ISSN 0268-4012,49.
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.102049
Înțelegeți aplicațiile cheie ale viziunii computerizate în managementul dezastrelor
Explorați modul în care viziunea computerizată ajută la monitorizarea în timp real, evaluarea daunelor și predicția dezastrelor. Instrucţiuni: Cercetați rolul viziunii computerizate în managementul dezastrelor. Citiți despre aplicațiile cheie și despre modul în care viziunea computerizată ajută la monitorizarea în timp real, evaluarea daunelor și distribuirea resurselor: Savio Rajan, K., Rajan, A.A., Waltin, S.M., Joseph, T., Anjali, C. (2022). Managementul dezastrelor folosind inteligența artificială. În: Patgiri, R., Bandyopadhyay, S., Borah, M.D., Emilia Balas, V. (eds) Edge Analytics. Note de curs în inginerie electrică, vol. 869. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-0019-8_21 Urmăriți 2 videoclipuri: AI vs răspunsul la dezastre: abordează provocările globale-Episodul 7: https://youtu.be/ePtZDmsC_78?si=mhA1gQT5XAwg0maT Predict, Rescue, Optimize: Cum AI conduce eforturile de răspuns la dezastre : https://www.HLZvERXE.com/HLZvERXE.com/HLZvERXE. Cum dronele salvează vieți în dezastre https://youtu.be/V-NDO7In7Fg?si=F51WrqZ54gT2gmwt
Învățare profundă și detectarea bazată pe viziune stereo a geolocalizării incendiilor după cutremur pentru orașe inteligente în domeniul managementului dezastrelor: cazul İstanbul
Kustu, T., & Taskin, A. (2023). Învățare profundă și detectarea bazată pe viziune stereo a geolocalizării incendiilor după cutremur pentru orașe inteligente în domeniul managementului dezastrelor: cazul İstanbul. Jurnalul internațional de reducere a riscurilor de dezastre, 96, 103906.
https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2023.103906
Un cadru de gestionare a dezastrelor care utilizează dispozitive interconectate bazate pe Internetul lucrurilor
Sharma, K., Anand, D., Sabharwal, M., Tiwari, P. K., Cheikhrouhou, O. și Frikha, T. (2021). Un cadru de management al dezastrelor care utilizează dispozitive interconectate bazate pe Internetul lucrurilor. Probleme matematice în inginerie, 2021(1), 9916440.
https://doi.org/10.1155/2021/9916440
PREVENT Computer Vision Practical Session (Helixconnect)
citizensinpower
Created on April 25, 2025
Start designing with a free template
Discover more than 1500 professional designs like these:
View
Essential Course
View
Practical Course
View
Basic Interactive Course
View
Course 3D Style
View
Minimal Course
View
Neodigital CPD Course
View
Laws and Regulations Course
Explore all templates
Transcript
Viziune Computațională – Sesiune practică
Început
Introducere
Tehnologia de viziune computațională a devenit un instrument esențial în gestionarea dezastrelor, îmbunătățind semnificativ eficiența și eficacitatea eforturilor de răspuns.
Index
Provocări pentru viziunea computațională în gestionarea dezastrelor
Introducere
Avantajele gestionării dezastrelor
Obiective
Activitate
Module
Aplicații în gestionarea dezastrelor
Evaluare
Obiective
+ info
A explora principalele aplicații ale tehnologiei de viziune computațională în gestionarea dezastrelor.
A identifica provocările cu care se confruntă viziunea computațională în gestionarea dezastrelor.
A examina potențialul viziunii computaționale în predicția dezastrelor și sistemele de avertizare timpurie.
Module
Prin cercetare continuă, inovație și colaborare între specialiști în tehnologie, profesioniști în gestionarea dezastrelor și factori de decizie, întregul potențial al viziunii computaționale poate fi valorificat pentru a consolida reziliența și capacitatea de răspuns în fața dezastrelor.
Provocări pentru viziunea computațională în gestionarea dezastrelor
Aplicații în gestionarea dezastrelor
Avantaje ale viziunii computaționale în gestionarea dezastrelor
01
Aplicații în gestionarea dezastrelor
01
Aplicații în gestionarea dezastrelor
Monitorizare și supraveghere în timp real: Sistemele de viziune computațională sunt esențiale pentru monitorizarea și supravegherea în timp real în timpul dezastrelor. Dronele echipate cu camere pot oferi imagini aeriene ale zonelor afectate, permițând evaluarea imediată a pagubelor și identificarea pericolelor. Aceste sisteme pot detecta schimbările din mediu, cum ar fi creșterea nivelului apei în timpul inundațiilor sau răspândirea incendiilor de pădure, furnizând date valoroase pentru intervenții rapide. Operațiuni de căutare și salvare: În misiunile de căutare și salvare, tehnologia de viziune computațională sporește capacitatea de a localiza rapid și precis supraviețuitorii. Algoritmi avansați pot analiza fluxuri video provenite de la drone sau roboți terestri pentru a detecta prezența oamenilor, chiar și în medii complexe, pline de resturi și obstacole. Imagistica termică combinată cu viziunea computațională poate identifica semnăturile de căldură ale persoanelor prinse, crescând șansele de salvare cu succes. Evaluarea pagubelor: Evaluarea pagubelor după dezastru este crucială pentru planificarea eforturilor de recuperare. Viziunea computațională poate automatiza procesul de evaluare a gradului de deteriorare a infrastructurii, cum ar fi clădiri, poduri și drumuri. Imaginile de înaltă rezoluție capturate de drone pot fi procesate prin algoritmi de recunoaștere a imaginii pentru a clasifica și cuantifica pagubele, oferind rapoarte detaliate care ajută la prioritizarea activităților de reparare și reconstrucție.
Aplicații în gestionarea dezastrelor
Alocarea și distribuția resurselor: Alocarea și distribuția eficientă a resurselor sunt esențiale în operațiunile de ajutor în cazul dezastrelor. Viziunea computațională poate ajuta la monitorizarea distribuției proviziilor și la urmărirea mișcării mulțimilor în adăposturi sau centre de distribuție a ajutoarelor. Această tehnologie asigură o distribuție eficientă și echitabilă a resurselor, prevenind blocajele și garantând că ajutorul ajunge la cei care au cea mai mare nevoie. Monitorizarea mediului: Monitorizarea continuă a mediului este vitală pentru pregătirea și reacția în fața dezastrelor. Sistemele de viziune computațională pot analiza imagini satelitare pentru a urmări fenomene naturale precum uragane, cutremure sau alunecări de teren. Detectând semnele timpurii ale unor potențiale dezastre, autoritățile pot emite avertismente la timp și pot lua măsuri preventive pentru a reduce impactul. Inspectarea și întreținerea infrastructurii: Viziunea computațională sprijină inspectarea și întreținerea infrastructurii critice. După un dezastru, este esențial să se evalueze rapid integritatea structurală a clădirilor, podurilor și altor infrastructuri. Sistemele automate bazate pe viziunea computațională pot identifica fisuri, deformări și alte semne de deteriorare, facilitând evaluări rapide și precise, cruciale pentru siguranța publică și planificarea reparațiilor.
'Tehnologia de viziune computațională transformă gestionarea dezastrelor prin permiterea monitorizării în timp real, îmbunătățirea operațiunilor de căutare și salvare și optimizarea alocării resurselor — transformând datele în acțiuni decisive atunci când fiecare secundă contează.— Inițiativa de Cercetare în Tehnologia Dezastrelor (Disaster Technology Research Initiative)'
Aplicații în gestionarea dezastrelor
Predicția dezastrelor și sistemele de avertizare timpurie: Integrarea viziunii computaționale cu analiza predictivă îmbunătățește sistemele de avertizare timpurie. Prin analizarea datelor istorice și a condițiilor actuale, aceste sisteme pot prezice probabilitatea unor evenimente precum inundații, alunecări de teren și furtuni. Algoritmii de viziune computațională pot procesa imagini și videoclipuri pentru a identifica modele și anomalii care indică dezastre iminente, permițând emiterea de avertismente timpurii și luarea de măsuri proactive. Cartografiere automată și Sisteme Informaționale Geografice (GIS): Tehnologia de viziune computațională este esențială pentru crearea de hărți precise și aplicații GIS în gestionarea dezastrelor. Imaginile aeriene și satelitare procesate cu tehnici de viziune computațională pot genera hărți detaliate care evidențiază zonele afectate, rutele de evacuare și zonele sigure. Aceste hărți sunt neprețuite pentru coordonarea eforturilor de intervenție și ghidarea serviciilor de urgență. Viziunea computațională îmbunătățește semnificativ capacitățile de gestionare a dezastrelor, oferind date în timp real, sporind acuratețea evaluărilor și facilitând alocarea eficientă a resurselor. Pe măsură ce tehnologia avansează, integrarea viziunii computaționale în gestionarea dezastrelor va îmbunătăți și mai mult pregătirea, răspunsul și eforturile de recuperare, salvând vieți și reducând impactul dezastrelor naturale și provocate de om.
02
Provocări pentru viziunea computațională în gestionarea dezastrelor
Provocări pentru viziunea computațională în gestionarea dezastrelor
02
În ciuda potențialului său transformator, aplicarea viziunii computaționale în gestionarea dezastrelor se confruntă cu mai multe provocări importante:Calitatea și disponibilitatea datelor: Datele vizuale de înaltă calitate și actualizate sunt esențiale pentru aplicațiile eficiente ale viziunii computaționale. Totuși, dezastrele perturbă adesea rețelele de comunicații și alimentarea cu energie, ceea ce face dificilă obținerea unor date de încredere. În plus, condițiile meteorologice nefavorabile și resturile pot împiedica realizarea unor imagini clare, complicând astfel analiza. Complexitatea mediului: Mediile afectate de dezastre sunt extrem de variabile și imprevizibile, prezentând scenarii complexe pentru sistemele de viziune computațională. Factori precum fumul, praful, apa și condițiile variabile de iluminare pot afecta acuratețea și fiabilitatea algoritmilor de procesare a imaginilor și detecție a obiectelor. Adaptarea modelelor de viziune computațională pentru a face față acestor condiții diverse și dificile rămâne o provocare majoră.
Provocări pentru viziunea computațională în gestionarea dezastrelor
Cerințe computaționale: Algoritmii avansați de viziune computațională, în special cei care implică învățarea profundă (deep learning), necesită o putere de calcul și resurse considerabile. În scenariile de dezastre, implementarea acestor sisteme în timp real și la fața locului poate fi dificilă din cauza infrastructurii computaționale limitate și a disponibilității reduse a energiei. Asigurarea funcționării eficiente a acestor sisteme în condiții restrânse reprezintă o provocare esențială.
Integrarea cu alte sisteme: Sistemele de viziune computațională trebuie să se integreze perfect cu alte tehnologii din gestionarea dezastrelor, precum Sistemele Informaționale Geografice (GIS), rețelele de comunicații și instrumentele de suport decizional. Realizarea interoperabilității și schimbul de date în timp real între diferite sisteme pot fi provocări tehnice complexe, care necesită standarde și protocoale robuste.Fals pozitive și fals negative: Acuratețea sistemelor de viziune computațională este esențială în gestionarea dezastrelor. Falsurile pozitive (identificarea eronată a pericolelor) și falsurile negative (neidentificarea pericolelor reale) pot conduce la răspunsuri neadecvate și la pierderea unor oportunități importante de intervenție la timp. Îmbunătățirea preciziei și fiabilității algoritmilor de viziune computațională pentru a minimiza aceste erori este crucială.
Provocări pentru viziunea computațională în gestionarea dezastrelor
Aspecte etice și de confidențialitate:
Cercetare și Dezvoltare (R&D) și Recomandări de Politică
Cost și accesibilitate:
Implementarea sistemelor avansate de viziune computațională poate fi costisitoare, limitând astfel accesibilitatea lor în regiuni și organizații cu resurse reduse. Dezvoltarea unor soluții eficiente din punct de vedere al costurilor și asigurarea accesului la aceste tehnologii pentru toate comunitățile, indiferent de capacitățile financiare, este esențială pentru o gestionare echitabilă a dezastrelor.
Implementarea tehnologiilor de viziune computațională ridică probleme etice și de confidențialitate, în special în ceea ce privește supravegherea și monitorizarea populațiilor afectate. Echilibrarea necesității de a obține date vizuale detaliate cu respectarea drepturilor individuale la confidențialitate și asigurarea utilizării etice a datelor colectate reprezintă o provocare importantă.
Abordarea acestor provocări necesită cercetare continuă, inovație și colaborare între specialiști în tehnologie, profesioniști în gestionarea dezastrelor și factori de decizie. Prin depășirea acestor obstacole, se poate valorifica întregul potențial al viziunii computaționale în creșterea rezilienței și eficienței răspunsului în fața dezastrelor.
03
Avantajele gestionării dezastrelor cu viziunea computațională
03
Avantajele gestionării dezastrelor cu viziunea computațională
Evaluare mai rapidă și mai precisă a pagubelor – Analizează imagini satelitare și capturi de la drone pentru a evalua rapid daunele aduse infrastructurii, facilitând alocarea resurselor și planificarea recuperării.Operațiuni de căutare și salvare îmbunătățite – Utilizează recunoaștere a imaginii bazată pe AI și imagistică termică pentru a localiza supraviețuitorii în zonele afectate, chiar și în condiții de vizibilitate redusă. Alocare eficientă a resurselor – Monitorizează distribuția ajutoarelor și mișcarea mulțimilor pentru a asigura livrarea echitabilă și la timp a proviziilor de urgență. Predicție îmbunătățită a dezastrelor și avertizări timpurii – Procesează date istorice și în timp real pentru a prezice dezastre potențiale, permițând autorităților să emită alerte și planuri de evacuare în timp util. Automatizare și reducerea riscului pentru oameni – Automatizează sarcini critice, cum ar fi inspecțiile structurale și detectarea pericolelor, reducând necesitatea intervenției umane în medii periculoase. Coordonare și luare a deciziilor mai bune – Se integrează cu Sistemele Informaționale Geografice (GIS) și alte instrumente de răspuns la dezastre pentru a îmbunătăți coordonarea între echipele de urgență.
În ultimele două decenii, au fost înregistrate peste 7.000 de dezastre la nivel mondial. În această perioadă, numărul dezastrelor naturale legate de climă, precum inundații, furtuni, secete și incendii de vegetație, a crescut semnificativ. Temperatura extremă a crescut cu 232% în perioada 2000-2019, comparativ cu intervalul 1980-1999.Dezastrele au cauzat peste 1,2 milioane de decese și au afectat peste 4 miliarde de oameni. De asemenea, pierderile economice generate de aceste evenimente au fost de aproximativ 3 trilioane de dolari la nivel global. Totuși, numărul total de dezastre naturale nu este neapărat mai mare, ci mai multe astfel de evenimente au fost înregistrate în ultimii 20 de ani. Aceste date sunt colectate de EM-DAT, care înregistrează un eveniment atunci când există cel puțin zece decese sau 100 de persoane afectate.
Dezastre naturale
Inteligența Artificială pentru Gestionarea Dezastrelor Naturale
Acest webinar va explora principalele bariere în adoptarea acestor tehnologii disruptive în domeniul gestionării dezastrelor și va analiza, de asemenea, abordările integrate legate de învățarea automată, analiza datelor mari și inteligența artificială pentru sprijinirea detectării, prognozei și comunicării pericolelor și dezastrelor naturale.
Activități Arată ce știi!
Cercetare bibliografică privind viziunea computațională în predicția dezastrelor
Actualizare a politicii UE
Activitate 1
Actualizare privind mecanismele de apărare ale UE împotriva dezastrelor naturale
Cum ajută Europa în crizele globale, de la dezastre naturale la conflicte armate
Economia pentru prevenirea și pregătirea în caz de dezastre
Mecanismul de Protecție Civilă al UE explicat
Acțiunea climatică a UE: Răspuns la urgența globală
Comisia Europeană
Activitate 2
Li, W., & Hsu, C. Y. (2022). GeoAI pentru analiza imaginilor la scară largă și viziunea automată: Progresul recent al inteligenței artificiale în geografie. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(7), 385.
Citește cele 3 lucrări
Zhu, Y., & Li, N. (2021). Tehnologii de realitate virtuală și augmentată pentru gestionarea situațiilor de urgență în mediile construite: O revizuire de ultimă oră. Journal of Safety Science and Resilience, 2(1), 1-10.
Mokayed, H., Quan, T. Z., Alkhaled, L., & Sivakumar, V. (2023). Sistem de detectare și numărare a oamenilor în timp real utilizând tehnici de viziune computațională bazate pe învățare profundă. În Artificial Intelligence and Applications (Vol. 1, Nr. 4, pp. 205-213).
Evaluare
În această secțiune, vei avea oportunitatea să-ți testezi cunoștințele dobândite pe parcursul cursului. Chestionarul nostru interactiv îți va oferi o evaluare detaliată a înțelegerii temelor cheie. Pregătește-te să-ți provoci abilitățile și să-ți consolidezi învățarea pe măsură ce avansezi spre stăpânirea conceptelor fundamentale. Nu rata ocazia de a demonstra tot ce ai învățat până acum!
1/3
2/3
3/3
Curs finalizat!
Disaster City Digital Twin: O viziune pentru integrarea inteligenței artificiale și umane pentru gestionarea dezastrelor
Chao Fan, Cheng Zhang, Alex Yahja, Ali Mostafavi, Disaster City Digital Twin: O viziune pentru integrarea inteligenței artificiale și umane pentru managementul dezastrelor, International Journal of Information Management, Vol. 56, 2021, 102049, ISSN 0268-4012,49.
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.102049
Înțelegeți aplicațiile cheie ale viziunii computerizate în managementul dezastrelor
Explorați modul în care viziunea computerizată ajută la monitorizarea în timp real, evaluarea daunelor și predicția dezastrelor. Instrucţiuni: Cercetați rolul viziunii computerizate în managementul dezastrelor. Citiți despre aplicațiile cheie și despre modul în care viziunea computerizată ajută la monitorizarea în timp real, evaluarea daunelor și distribuirea resurselor: Savio Rajan, K., Rajan, A.A., Waltin, S.M., Joseph, T., Anjali, C. (2022). Managementul dezastrelor folosind inteligența artificială. În: Patgiri, R., Bandyopadhyay, S., Borah, M.D., Emilia Balas, V. (eds) Edge Analytics. Note de curs în inginerie electrică, vol. 869. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-0019-8_21 Urmăriți 2 videoclipuri: AI vs răspunsul la dezastre: abordează provocările globale-Episodul 7: https://youtu.be/ePtZDmsC_78?si=mhA1gQT5XAwg0maT Predict, Rescue, Optimize: Cum AI conduce eforturile de răspuns la dezastre : https://www.HLZvERXE.com/HLZvERXE.com/HLZvERXE. Cum dronele salvează vieți în dezastre https://youtu.be/V-NDO7In7Fg?si=F51WrqZ54gT2gmwt
Învățare profundă și detectarea bazată pe viziune stereo a geolocalizării incendiilor după cutremur pentru orașe inteligente în domeniul managementului dezastrelor: cazul İstanbul
Kustu, T., & Taskin, A. (2023). Învățare profundă și detectarea bazată pe viziune stereo a geolocalizării incendiilor după cutremur pentru orașe inteligente în domeniul managementului dezastrelor: cazul İstanbul. Jurnalul internațional de reducere a riscurilor de dezastre, 96, 103906.
https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2023.103906
Un cadru de gestionare a dezastrelor care utilizează dispozitive interconectate bazate pe Internetul lucrurilor
Sharma, K., Anand, D., Sabharwal, M., Tiwari, P. K., Cheikhrouhou, O. și Frikha, T. (2021). Un cadru de management al dezastrelor care utilizează dispozitive interconectate bazate pe Internetul lucrurilor. Probleme matematice în inginerie, 2021(1), 9916440.
https://doi.org/10.1155/2021/9916440