Datorseende - PREVENT Projektet
Praktisk session
Start
Introduktion
'Du vet att en presentation är WOW när du fångar publikens uppmärksamhet och alla tar till sig informationen'Datorseende-teknik har blivit ett centralt verktyg i katastrofhantering och har avsevärt förbättrat effektiviteten och effektiviteten i insatserna.
Index
Introduktion
Utmaningar för datorseende inom katastrofhantering
Fördelar med katastrofhantering
Mål
Aktivitet
Moduler
Tillämpningar inom katastrofhantering
Bedömning
Mål
- Att utforska de viktigaste tillämpningarna av datorseende-teknik inom katastrofhantering, inklusive realtidsövervakning, sök- och räddningsinsatser, skadebedömning, resursfördelning och miljöövervakning, samt förstå hur dessa tillämpningar förbättrar katastrofinsatser och återuppbyggnadsarbete.
- Att identifiera de utmaningar som datorseende står inför inom katastrofhantering, såsom problem med datakvalitet, komplexa miljöer, beräkningskrav och integration med andra system, samt att diskutera dessa utmaningars inverkan på effektiviteten i katastrofhanteringsinsatser.
- Att undersöka potentialen hos datorseende inom katastrofförutsägelse och system för tidig varning, med fokus på hur prediktiv analys och visuella data kan förbättra beredskapen, underlätta riskbedömningen och vägleda i tidiga insatser för att mildra effekterna av naturkatastrofer och katastrofer som människan själv orsakat.
+ info
Att utforska de viktigaste tillämpningarna av datorseende-teknik inom katastrofhantering
Att identifiera de utmaningar som datorseende står inför inom katastrofhantering
Att undersöka potentialen hos datorseende inom katastrofförutsägelse och system för tidig varning
Moduler
Genom kontinuerlig forskning, innovation och samarbete mellan teknologer, katastrofhanteringspersonal och policyskapare kan datorseende utnyttjas till sin fulla potential för att stärka katastrofers motståndskraft och hantering.
Utmaningar för datorseende inom katastrofhantering
Tillämpningar inom katastrofhantering
Fördelar med datorseende vid katastrofhantering
01
Tillämpningar inom katastrofhantering
01
Tillämpningar inom katastrofhantering
Realtidsövervakning och bevakning: Datorseende-system är avgörande för realtidsövervakning och bevakning vid katastrofer. Drönare utrustade med kameror kan ge flygbilder över drabbade områden, vilket möjliggör omedelbar bedömning av skador och identifiering av faror. Dessa system kan upptäcka förändringar i miljön, såsom stigande vattennivåer vid översvämningar eller spridning av skogsbränder, och tillhandahålla värdefull information för snabba insatser. Sök- och räddningsinsatser: Vid sök- och räddningsinsatser förbättrar datorseende-tekniken möjligheten att snabbt och exakt lokalisera överlevande. Avancerade algoritmer kan analysera videoflöden från drönare eller markrobotar för att upptäcka mänskliga figurer, även i komplexa miljöer med skräp och hinder. Värmebildteknik i kombination med datorseende kan identifiera värmesignaturer från instängda personer, vilket förbättrar chanserna för framgångsrika räddningsinsatser. Damage Assessment: Att utvärdera skadorna efter en katastrof är avgörande för att kunna planera återuppbyggnadsarbetet. Med hjälp av datorseende kan man automatisera processen att utvärdera omfattningen av skadorna på infrastruktur såsom byggnader, broar och vägar. Högupplösta bilder som tagits av drönare kan bearbetas med hjälp av algoritmer för bildidentifiering för att klassificera och kvantifiera skadorna, vilket ger detaljerade rapporter som underlättar prioriteringen av reparations- och återuppbyggnadsarbetet.
Tillämpningar inom katastrofhantering
Resource Allocation and Distribution: Effective resource allocation and distribution are essential during disaster relief operations. Computer vision can help track the distribution of supplies and monitor crowd movements in shelters or aid distribution centres. This technology ensures that resources are distributed efficiently and equitably, preventing bottlenecks and ensuring that aid reaches those most in need.
Environmental Monitoring: Continuous environmental monitoring is vital for disaster preparedness and response. Computer vision systems can analyse satellite imagery to monitor natural phenomena such as hurricanes, earthquakes, and landslides. By detecting early signs of potential disasters, authorities can issue timely warnings and take preventive measures to mitigate the impact.
Infrastructure Inspection and Maintenance: Computer vision aids in the inspection and maintenance of critical infrastructure. After a disaster, it is essential to assess the structural integrity of buildings, bridges, and other infrastructure quickly. Automated systems using computer vision can identify cracks, deformations, and other signs of damage, facilitating rapid and accurate assessments that are crucial for ensuring public safety and planning repairs.
'Computer vision technology is transforming disaster management by enabling real-time monitoring, enhancing search and rescue operations, and optimizing resource allocation—turning data into decisive action when every second counts.'- Disaster Technology Research Initiative
Tillämpningar inom katastrofhantering
System för katastrofförutsägelse och tidig varning: Integrering av datorseende med prediktiv analys förbättrar systemen för tidig varning. Genom att analysera historiska data och aktuella förhållanden kan dessa system förutsäga sannolikheten för händelser som översvämningar, jordskred och stormar. Datorseendealgoritmer kan bearbeta bilder och videor för att identifiera mönster och avvikelser som indikerar förestående katastrofer, vilket möjliggör tidiga varningar och proaktiva åtgärder.Automatiserad kartläggning och geografiska informationssystem (GIS): Datorseende-teknik är avgörande för att skapa exakta kartor och GIS-applikationer inom katastrofhantering. Flyg- och satellitbilder som bearbetas med datorseende-teknik kan producera detaljerade kartor som visar drabbade områden, evakueringsvägar och säkra zoner. Dessa kartor är ovärderliga för att samordna insatser och vägleda räddningstjänsten. Datorseende förbättrar kapaciteten för katastrofhantering avsevärt genom att tillhandahålla realtidsdata, förbättra noggrannheten i bedömningar och möjliggöra effektiv resursfördelning. I takt med att tekniken fortsätter att utvecklas kommer integreringen av datorseende i katastrofhantering att ytterligare förbättra beredskapen, insatserna och återuppbyggnaden, vilket i slutändan räddar liv och minskar effekterna av naturkatastrofer och katastrofer orsakade av människor.
02
Utmaningar för datorseende inom katastrofhantering
02
Utmaningar för datorseende inom katastrofhantering
Despite its transformative potential, the application of computer vision in disaster management faces several significant challenges:
Data Quality and Availability: High-quality, up-to-date visual data is essential for effective computer vision applications. However, disasters often disrupt communication networks and power supplies, making it difficult to obtain reliable data. Additionally, adverse weather conditions and debris can obstruct clear imaging, complicating analysis efforts.
Environmental Complexity: Disaster environments are highly variable and unpredictable, presenting complex scenarios for computer vision systems. Factors such as smoke, dust, water, and varying light conditions can hinder the accuracy and reliability of image processing and object detection algorithms. Adapting computer vision models to handle these diverse and challenging conditions remains a significant hurdle.
Utmaningar för datorseende inom katastrofhantering
Datakrav: Avancerade datorseendealgoritmer, särskilt sådana som involverar djupinlärning, kräver betydande datorkraft och resurser. I katastrofsituationer kan det vara svårt att använda sådana system i realtid och på plats på grund av begränsad datorinfrastruktur och strömförsörjning. Att säkerställa att dessa system kan fungera effektivt under begränsade förhållanden är en kritisk utmaning.
Integration med andra system: Datorseende-system måste integreras sömlöst med andra katastrofhanteringstekniker, såsom geografiska informationssystem (GIS), kommunikations-nätverk och verktyg för beslutsstöd. Att uppnå interoperabilitet och realtidsdatautbyte mellan olika system kan vara tekniskt komplicerat och kräver robusta standarder och protokoll. Falska positiva och negativa resultat: Noggrannheten hos datorseende-system är avgörande för katastrofhantering. Falska positiva (felaktig identifiering av faror) och falska negativa (underlåtenhet att upptäcka faktiska faror) kan leda till olämpliga åtgärder och förlorade möjligheter till snabb intervention. Det är viktigt att förbättra precisionen och tillförlitligheten hos datorvisionsalgoritmer för att minimera sådana fel.
Utmaningar för datorseende inom katastrofhantering
R&D samt policyrekommendationer
Kostnad och tillgänglighet:
Etiska frågor och integritetsfrågor:
Att implementera avancerade datorseende-system kan vara kostsamt, vilket kan begränsa deras tillgänglighet för regioner och organisationer med begränsade resurser. Att utveckla kostnadseffektiva lösningar och säkerställa att dessa tekniker är tillgängliga för alla samhällen, oavsett deras ekonomiska möjligheter, är avgörande för en rättvis katastrofhantering.
För att hantera dessa utmaningar krävs kontinuerlig forskning, innovation och samarbete mellan tekniker, katastrofhanteringspersonal och policyskapare. Genom att övervinna dessa hinder kan datorvisionens fulla potential för att förbättra katastrofers motståndskraft och hantering realiseras.
Användningen av datorseende-teknik väcker etiska frågor och frågor om integritet, särskilt när det gäller övervakning och kontroll av berörda befolkningsgrupper. Det är en stor utmaning att balansera behovet av detaljerade visuella data med respekten för individers rätt till integritet och att säkerställa en etisk användning av insamlade data.
03
Fördelar med katastrofhantering med datorseende
03
Fördelar med katastrof-hantering med datorseende
Snabbare och mer exakt bedömning av skador – Analyserar satellit- och drönarbilder för att snabbt bedöma skador på infrastruktur, vilket underlättar resurstilldelning och återuppbyggnadsplanering. Förbättrade sök- och räddningsinsatser – Använder AI-driven bildidentifiering och värmebildning för att lokalisera överlevande i katastrofområden, även under förhållanden med dålig sikt. Effektiv resurstilldelning – Spårar distribution av hjälpmedel och folkmassors rörelser för att säkerställa en rättvis och snabb leverans av nödförnödenheter. Förbättrad katastrofförutsägelse och tidiga varningar – Bearbetar historiska data och realtidsdata för att förutsäga potentiella katastrofer, vilket gör det möjligt för myndigheter att utfärda varningar och evakueringsplaner i tid. Automatisering och minskad risk för människor – Automatiserar kritiska uppgifter som strukturella inspektioner och riskdetektering, vilket minskar behovet av mänsklig inblandning i farliga miljöer. Bättre samordning och beslutsfattande – Integreras med geografiska informationssystem (GIS) och andra verktyg för katastrofhantering för att förbättra samordningen mellan räddningsteam.
Under de senaste tjugo åren har mer än 7 000 katastrofer registrerats världen över. Under de senaste två decennierna har det inträffat fler klimatrelaterade naturkatastrofer: översvämningar, stormar, torka och skogsbränder. Antalet extrema temperaturer ökade med 232 % mellan 1980–1999 jämfört med 2000–2019.Katastroferna krävde mer än 1,2 miljoner liv och drabbade totalt över 4 miljarder människor. Dessutom ledde katastroferna till ekonomiska förluster på cirka 3 biljoner US-dollar världen över.Det totala antalet naturkatastrofer är dock inte högre eftersom fler har registrerats under de senaste 20 åren. Sådana händelser registreras av EM-DAT från tio döda eller 100 drabbade personer.
Naturkatastrofer
Artificiell intelligens för hantering av naturkatastrofer
Detta webbinarium kommer att undersöka de största hindren för införandet av dessa banbrytande tekniker inom katastrofhantering och kommer även att granska integrerade metoder relaterade till maskininlärning, big data-analys och AI för att stödja upptäckt, prognostisering och kommunikation av naturkatastrofer och andra katastrofer.
Aktiviteter Visa vad du kan!
Bibliografisk forskning om datorseende inom katastrofförutsägelse
Uppdatering av EU:s politik
Aktivitet 1
Uppdatering om EU:s mekanismer för skydd mot naturkatastrofer
Hur Europa hjälper till i globala kriser, från naturkatastrofer till väpnade konflikter
Ekonomi för katastrofförebyggande och beredskap
EU:s civilskyddsmekanism förklarad
EU:s klimatåtgärder: Att reagera på den globala nödsituationen
Europeiska kommissionen
Aktivitet 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.
Läs de tre artiklarna
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)..
Bedömning
I det här avsnittet får du möjlighet att testa dina kunskaper från kursen. Vårt interaktiva quiz ger dig en detaljerad bedömning av din förståelse av viktiga ämnen. Gör dig redo att utmana dina färdigheter och förstärka dina kunskaper när du närmar dig att behärska de grundläggande begreppen. Missa inte chansen att visa upp allt du har lärt dig hittills!
1/3
2/3
3/3
Kursen är klar!
Disaster City Digital Twin: En vision för att integrera artificiell och mänsklig intelligens för katastrofhantering
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
Förstå de viktigaste tillämpningarna av datorseende inom katastrofhantering
Utforska hur datorseende hjälper till med övervakning i realtid, skadebedömning och katastrofprognoser.Instruktioner: Undersök datorvisionens roll i katastrofhantering. Läs om de viktigaste tillämpningarna och hur datorvision hjälper till med realtidsövervakning, utvärdering av skador och resursdistribution: Savio Rajan, K., Rajan, A.A., Waltin, S.M., Joseph, T., Anjali, C. (2022). Disaster Management Using Artificial Intelligence. I: Patgiri, R., Bandyopadhyay, S., Borah, M.D., Emilia Balas, V. (red.) Edge Analytics. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 869. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-0019-8_21 Titta på 2 videor: 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 Hur drönare räddar liv vid katastrofer 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
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
SWE - PREVENT Computer Vision Practical Session (Helixconnect)
citizensinpower
Created on August 28, 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
Datorseende - PREVENT Projektet
Praktisk session
Start
Introduktion
'Du vet att en presentation är WOW när du fångar publikens uppmärksamhet och alla tar till sig informationen'Datorseende-teknik har blivit ett centralt verktyg i katastrofhantering och har avsevärt förbättrat effektiviteten och effektiviteten i insatserna.
Index
Introduktion
Utmaningar för datorseende inom katastrofhantering
Fördelar med katastrofhantering
Mål
Aktivitet
Moduler
Tillämpningar inom katastrofhantering
Bedömning
Mål
+ info
Att utforska de viktigaste tillämpningarna av datorseende-teknik inom katastrofhantering
Att identifiera de utmaningar som datorseende står inför inom katastrofhantering
Att undersöka potentialen hos datorseende inom katastrofförutsägelse och system för tidig varning
Moduler
Genom kontinuerlig forskning, innovation och samarbete mellan teknologer, katastrofhanteringspersonal och policyskapare kan datorseende utnyttjas till sin fulla potential för att stärka katastrofers motståndskraft och hantering.
Utmaningar för datorseende inom katastrofhantering
Tillämpningar inom katastrofhantering
Fördelar med datorseende vid katastrofhantering
01
Tillämpningar inom katastrofhantering
01
Tillämpningar inom katastrofhantering
Realtidsövervakning och bevakning: Datorseende-system är avgörande för realtidsövervakning och bevakning vid katastrofer. Drönare utrustade med kameror kan ge flygbilder över drabbade områden, vilket möjliggör omedelbar bedömning av skador och identifiering av faror. Dessa system kan upptäcka förändringar i miljön, såsom stigande vattennivåer vid översvämningar eller spridning av skogsbränder, och tillhandahålla värdefull information för snabba insatser. Sök- och räddningsinsatser: Vid sök- och räddningsinsatser förbättrar datorseende-tekniken möjligheten att snabbt och exakt lokalisera överlevande. Avancerade algoritmer kan analysera videoflöden från drönare eller markrobotar för att upptäcka mänskliga figurer, även i komplexa miljöer med skräp och hinder. Värmebildteknik i kombination med datorseende kan identifiera värmesignaturer från instängda personer, vilket förbättrar chanserna för framgångsrika räddningsinsatser. Damage Assessment: Att utvärdera skadorna efter en katastrof är avgörande för att kunna planera återuppbyggnadsarbetet. Med hjälp av datorseende kan man automatisera processen att utvärdera omfattningen av skadorna på infrastruktur såsom byggnader, broar och vägar. Högupplösta bilder som tagits av drönare kan bearbetas med hjälp av algoritmer för bildidentifiering för att klassificera och kvantifiera skadorna, vilket ger detaljerade rapporter som underlättar prioriteringen av reparations- och återuppbyggnadsarbetet.
Tillämpningar inom katastrofhantering
Resource Allocation and Distribution: Effective resource allocation and distribution are essential during disaster relief operations. Computer vision can help track the distribution of supplies and monitor crowd movements in shelters or aid distribution centres. This technology ensures that resources are distributed efficiently and equitably, preventing bottlenecks and ensuring that aid reaches those most in need. Environmental Monitoring: Continuous environmental monitoring is vital for disaster preparedness and response. Computer vision systems can analyse satellite imagery to monitor natural phenomena such as hurricanes, earthquakes, and landslides. By detecting early signs of potential disasters, authorities can issue timely warnings and take preventive measures to mitigate the impact. Infrastructure Inspection and Maintenance: Computer vision aids in the inspection and maintenance of critical infrastructure. After a disaster, it is essential to assess the structural integrity of buildings, bridges, and other infrastructure quickly. Automated systems using computer vision can identify cracks, deformations, and other signs of damage, facilitating rapid and accurate assessments that are crucial for ensuring public safety and planning repairs.
'Computer vision technology is transforming disaster management by enabling real-time monitoring, enhancing search and rescue operations, and optimizing resource allocation—turning data into decisive action when every second counts.'- Disaster Technology Research Initiative
Tillämpningar inom katastrofhantering
System för katastrofförutsägelse och tidig varning: Integrering av datorseende med prediktiv analys förbättrar systemen för tidig varning. Genom att analysera historiska data och aktuella förhållanden kan dessa system förutsäga sannolikheten för händelser som översvämningar, jordskred och stormar. Datorseendealgoritmer kan bearbeta bilder och videor för att identifiera mönster och avvikelser som indikerar förestående katastrofer, vilket möjliggör tidiga varningar och proaktiva åtgärder.Automatiserad kartläggning och geografiska informationssystem (GIS): Datorseende-teknik är avgörande för att skapa exakta kartor och GIS-applikationer inom katastrofhantering. Flyg- och satellitbilder som bearbetas med datorseende-teknik kan producera detaljerade kartor som visar drabbade områden, evakueringsvägar och säkra zoner. Dessa kartor är ovärderliga för att samordna insatser och vägleda räddningstjänsten. Datorseende förbättrar kapaciteten för katastrofhantering avsevärt genom att tillhandahålla realtidsdata, förbättra noggrannheten i bedömningar och möjliggöra effektiv resursfördelning. I takt med att tekniken fortsätter att utvecklas kommer integreringen av datorseende i katastrofhantering att ytterligare förbättra beredskapen, insatserna och återuppbyggnaden, vilket i slutändan räddar liv och minskar effekterna av naturkatastrofer och katastrofer orsakade av människor.
02
Utmaningar för datorseende inom katastrofhantering
02
Utmaningar för datorseende inom katastrofhantering
Despite its transformative potential, the application of computer vision in disaster management faces several significant challenges: Data Quality and Availability: High-quality, up-to-date visual data is essential for effective computer vision applications. However, disasters often disrupt communication networks and power supplies, making it difficult to obtain reliable data. Additionally, adverse weather conditions and debris can obstruct clear imaging, complicating analysis efforts. Environmental Complexity: Disaster environments are highly variable and unpredictable, presenting complex scenarios for computer vision systems. Factors such as smoke, dust, water, and varying light conditions can hinder the accuracy and reliability of image processing and object detection algorithms. Adapting computer vision models to handle these diverse and challenging conditions remains a significant hurdle.
Utmaningar för datorseende inom katastrofhantering
Datakrav: Avancerade datorseendealgoritmer, särskilt sådana som involverar djupinlärning, kräver betydande datorkraft och resurser. I katastrofsituationer kan det vara svårt att använda sådana system i realtid och på plats på grund av begränsad datorinfrastruktur och strömförsörjning. Att säkerställa att dessa system kan fungera effektivt under begränsade förhållanden är en kritisk utmaning.
Integration med andra system: Datorseende-system måste integreras sömlöst med andra katastrofhanteringstekniker, såsom geografiska informationssystem (GIS), kommunikations-nätverk och verktyg för beslutsstöd. Att uppnå interoperabilitet och realtidsdatautbyte mellan olika system kan vara tekniskt komplicerat och kräver robusta standarder och protokoll. Falska positiva och negativa resultat: Noggrannheten hos datorseende-system är avgörande för katastrofhantering. Falska positiva (felaktig identifiering av faror) och falska negativa (underlåtenhet att upptäcka faktiska faror) kan leda till olämpliga åtgärder och förlorade möjligheter till snabb intervention. Det är viktigt att förbättra precisionen och tillförlitligheten hos datorvisionsalgoritmer för att minimera sådana fel.
Utmaningar för datorseende inom katastrofhantering
R&D samt policyrekommendationer
Kostnad och tillgänglighet:
Etiska frågor och integritetsfrågor:
Att implementera avancerade datorseende-system kan vara kostsamt, vilket kan begränsa deras tillgänglighet för regioner och organisationer med begränsade resurser. Att utveckla kostnadseffektiva lösningar och säkerställa att dessa tekniker är tillgängliga för alla samhällen, oavsett deras ekonomiska möjligheter, är avgörande för en rättvis katastrofhantering.
För att hantera dessa utmaningar krävs kontinuerlig forskning, innovation och samarbete mellan tekniker, katastrofhanteringspersonal och policyskapare. Genom att övervinna dessa hinder kan datorvisionens fulla potential för att förbättra katastrofers motståndskraft och hantering realiseras.
Användningen av datorseende-teknik väcker etiska frågor och frågor om integritet, särskilt när det gäller övervakning och kontroll av berörda befolkningsgrupper. Det är en stor utmaning att balansera behovet av detaljerade visuella data med respekten för individers rätt till integritet och att säkerställa en etisk användning av insamlade data.
03
Fördelar med katastrofhantering med datorseende
03
Fördelar med katastrof-hantering med datorseende
Snabbare och mer exakt bedömning av skador – Analyserar satellit- och drönarbilder för att snabbt bedöma skador på infrastruktur, vilket underlättar resurstilldelning och återuppbyggnadsplanering. Förbättrade sök- och räddningsinsatser – Använder AI-driven bildidentifiering och värmebildning för att lokalisera överlevande i katastrofområden, även under förhållanden med dålig sikt. Effektiv resurstilldelning – Spårar distribution av hjälpmedel och folkmassors rörelser för att säkerställa en rättvis och snabb leverans av nödförnödenheter. Förbättrad katastrofförutsägelse och tidiga varningar – Bearbetar historiska data och realtidsdata för att förutsäga potentiella katastrofer, vilket gör det möjligt för myndigheter att utfärda varningar och evakueringsplaner i tid. Automatisering och minskad risk för människor – Automatiserar kritiska uppgifter som strukturella inspektioner och riskdetektering, vilket minskar behovet av mänsklig inblandning i farliga miljöer. Bättre samordning och beslutsfattande – Integreras med geografiska informationssystem (GIS) och andra verktyg för katastrofhantering för att förbättra samordningen mellan räddningsteam.
Under de senaste tjugo åren har mer än 7 000 katastrofer registrerats världen över. Under de senaste två decennierna har det inträffat fler klimatrelaterade naturkatastrofer: översvämningar, stormar, torka och skogsbränder. Antalet extrema temperaturer ökade med 232 % mellan 1980–1999 jämfört med 2000–2019.Katastroferna krävde mer än 1,2 miljoner liv och drabbade totalt över 4 miljarder människor. Dessutom ledde katastroferna till ekonomiska förluster på cirka 3 biljoner US-dollar världen över.Det totala antalet naturkatastrofer är dock inte högre eftersom fler har registrerats under de senaste 20 åren. Sådana händelser registreras av EM-DAT från tio döda eller 100 drabbade personer.
Naturkatastrofer
Artificiell intelligens för hantering av naturkatastrofer
Detta webbinarium kommer att undersöka de största hindren för införandet av dessa banbrytande tekniker inom katastrofhantering och kommer även att granska integrerade metoder relaterade till maskininlärning, big data-analys och AI för att stödja upptäckt, prognostisering och kommunikation av naturkatastrofer och andra katastrofer.
Aktiviteter Visa vad du kan!
Bibliografisk forskning om datorseende inom katastrofförutsägelse
Uppdatering av EU:s politik
Aktivitet 1
Uppdatering om EU:s mekanismer för skydd mot naturkatastrofer
Hur Europa hjälper till i globala kriser, från naturkatastrofer till väpnade konflikter
Ekonomi för katastrofförebyggande och beredskap
EU:s civilskyddsmekanism förklarad
EU:s klimatåtgärder: Att reagera på den globala nödsituationen
Europeiska kommissionen
Aktivitet 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.
Läs de tre artiklarna
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)..
Bedömning
I det här avsnittet får du möjlighet att testa dina kunskaper från kursen. Vårt interaktiva quiz ger dig en detaljerad bedömning av din förståelse av viktiga ämnen. Gör dig redo att utmana dina färdigheter och förstärka dina kunskaper när du närmar dig att behärska de grundläggande begreppen. Missa inte chansen att visa upp allt du har lärt dig hittills!
1/3
2/3
3/3
Kursen är klar!
Disaster City Digital Twin: En vision för att integrera artificiell och mänsklig intelligens för katastrofhantering
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
Förstå de viktigaste tillämpningarna av datorseende inom katastrofhantering
Utforska hur datorseende hjälper till med övervakning i realtid, skadebedömning och katastrofprognoser.Instruktioner: Undersök datorvisionens roll i katastrofhantering. Läs om de viktigaste tillämpningarna och hur datorvision hjälper till med realtidsövervakning, utvärdering av skador och resursdistribution: Savio Rajan, K., Rajan, A.A., Waltin, S.M., Joseph, T., Anjali, C. (2022). Disaster Management Using Artificial Intelligence. I: Patgiri, R., Bandyopadhyay, S., Borah, M.D., Emilia Balas, V. (red.) Edge Analytics. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 869. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-0019-8_21 Titta på 2 videor: 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 Hur drönare räddar liv vid katastrofer 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
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