极速六合_极速六合计划_极速六合走势图_极速六合_首页-彩70

极速六合_极速六合计划_极速六合走势图_极速六合_首页-彩70

Facebook AI工具分析灾区前后卫星图像 检测洪水和

时间:2018-12-12 08:18来源:未知 作者:站长 点击:
Facebook AI researchers已经开发出一种工具,通过分析卫星图像,将灾害发生前后的图片分解为更小的网格,来确定一个地区在遭受火灾和洪水等自然灾害后的受破坏程度。在自然灾害发生

  Facebook AI researchers已经开发出一种工具,通过分析卫星图像,将灾害发生前后的图片分解为更小的网格,来确定一个地区在遭受火灾和洪水等自然灾害后的受破坏程度。在自然灾害发生时,该工具可以帮助应急人员识别受影响最严重的地区。

  研究小组还创建了一个指标,来衡量自然灾害造成的损害程度,称为灾害影响指数(DII),可用于分辨严重的洪水或火灾。

  在此过程中,Facebook AI researchers分享发现和开源,它的工作重要性已经超出了在Facebook产品中的应用。例如,用于创建机器学习模型的FAIR开源工具包PyTorch与谷歌广受欢迎的TensorFlow可以直接竞争,最近还得到了微软的支持,而微软之前更专注于自己的产品。

  2017年德克萨斯州糖城附近发生飓风灾害时,Facebook的AI工具识别损坏的道路,卷积神经网络达到了88.8%的准确率,在圣罗莎火灾中识别损坏的建筑物达到了81.1%的准确率。

  灾难发生后,人们之前基于AI的分析主要集中在某个区域的静态图像,而Facebook的新方法是利用自然灾害发生之前和之后拍摄的照片,并将每张照片分解为更小且更多的照片网格,简便分析过程,并最终得出结果。

  Facebook AI Research的Saikat Basu和Guan Pang以及CrowdAI的机器学习负责人Jigar Doshi合作发表论文《从卫星图像到灾难洞察》,表示:“这项工作一般只关注道路和建筑,但这可以扩展到量化灾害对其他自然和人造景观的影响。”

  而这篇论文本周在蒙特利尔的神经信息处理系统(NeurIPS)会议上分享。

  为了识别道路和建筑物,会使用Spacenet和Deepglobe卫星图像以及DigitalGlobe和Planet Labs的图像来调试卷积神经网络。人工智能系统检查了德克萨斯州糖城附近约55平方英里的区域和加利福尼亚州圣罗莎附近46平方英里的区域。

  对于圣罗莎火灾,地面实况数据来自加州林业和消防部门的消防资源和评估计划(FRAP)网站。

  跟优步等公司一样,CrowdAI和Facebook都参与了Deepglobe的挑战,通过卫星图像分析世界。该挑战今年夏天在盐湖城举行的2018年计算机视觉和模式识别会议举办。

  与前联邦紧急事务管理局(FEMA)管理员Craig Fugate合作,创业公司One Concern正在开发能够检测地震影响的系统,让应急响应人员优先帮助最需要帮忙的人。

  今年初,谷歌AI团队和哈佛大学的研究人员跟踪了近200次大地震和20万次余震,建立了预测地震余震的人工智能系统。

  人工智能还被谷歌用来模拟印度的洪水,可以向附近的智能手机用户发送SOS警报。

  本文来源前瞻网,转载请注明来源。本文内容仅代表作者个人观点,本站只提供参考并不构成任何投资及应用建议。(若存在内容、版权或其它问题,请联系:) 品牌合作与广告投放请联系 或

  如何抓准行业的下一个风口?未来5年10年行业趋势如何把握?扫一扫立即关注。

(责任编辑:站长)
织梦二维码生成器
顶一下
(0)
0%
踩一下
(0)
0%
------分隔线----------------------------
发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片