Công nghệ cảnh báo cháy rừng

Công nghệ cảnh báo cháy rừng

Công nghệ cảnh báo cháy rừng được HCTECH phát triển được sử dụng để cảnh báo và phát hiện cháy rừng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Bao gồm các tính năng chính như sau:

​

1. Xử lý ảnh và phân loại: AI được sử dụng để phân tích hình ảnh để phát hiện dấu hiệu cháy rừng. Các thuật toán AI được huấn luyện để nhận biết các mẫu và tính năng đặc trưng của hình ảnh cháy rừng và phân loại chúng từ các hình ảnh chụp từ trên cao. Bao gồm các bước sau:

• Thu thập dữ liệu: Để phát hiện cháy rừng từ hình ảnh, cần thu thập dữ liệu ảnh từ các nguồn như máy bay không người lái (drone), camera giám sát và các hệ thống quan sát khác. Dữ liệu này sẽ được sử dụng để huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo.

• Tiền xử lý ảnh: Trước khi áp dụng các thuật toán phân loại, ảnh thu thập được cần được tiền xử lý để chuẩn hóa, cải thiện chất lượng và loại bỏ nhiễu. Các bước tiền xử lý bao gồm cân bằng sáng, cắt bớt các vùng không quan tâm, làm mờ hoặc lọc nhiễu.

• Phân loại hình ảnh: Các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên tập dữ liệu ảnh cháy rừng và không cháy rừng để phân loại các hình ảnh mới. Các thuật toán được sử dụng để nhận diện các đặc trưng đặc biệt của cháy rừng trong hình ảnh.

• Xác định khu vực cháy: Sau khi phân loại, mô hình xác định vị trí và phạm vi của khu vực cháy trong hình ảnh. Điều này được thực hiện bằng cách vẽ các đường biên xung quanh khu vực cháy hoặc xác định tọa độ và kích thước của vùng cháy.

• Cảnh báo và thông báo: Khi cháy rừng được phát hiện, hệ thống trí tuệ nhân tạo tự động gửi cảnh báo và thông báo cho các cơ quan chức năng và nhân viên cứu hỏa. Thông tin về vị trí cháy, mức độ nguy hiểm và các thông tin liên quan khác được cung cấp để hỗ trợ quá trình phản ứng và cứu hỏa.

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

2. Mạng cảm biến và IoT: AI được áp dụng để phân tích dữ liệu từ mạng cảm biến và các thiết bị IoT (Internet of Things) để phát hiện những thay đổi không bình thường trong môi trường. AI phân tích dữ liệu về nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và các thông số môi trường khác để phát hiện sự tăng cao đột ngột trong nhiệt độ hoặc các điểm nóng là dấu hiệu của cháy rừng. Mạng cảm biến và IoT được sử dụng để phát hiện cháy rừng thông qua việc giám sát và thu thập dữ liệu từ các cảm biến phân tán trong khu vực rừng. Dưới đây là một số tính năng mà mạng cảm biến và IoT được áp dụng để phát hiện cháy rừng:

• Cảm biến nhiệt độ: Các cảm biến nhiệt độ được triển khai trong khu vực rừng để giám sát sự thay đổi nhiệt độ. Khi có cháy xảy ra, nhiệt độ sẽ tăng lên đáng kể. Các cảm biến nhiệt độ phát hiện sự tăng nhiệt đột ngột và gửi thông tin đến hệ thống giám sát.

• Cảm biến khói: Các cảm biến khói được sử dụng để phát hiện mức độ khói tăng lên do cháy rừng. Khi khói được phát hiện, cảm biến sẽ gửi tín hiệu cho hệ thống để cảnh báo về nguy cơ cháy rừng.

• Cảm biến hướng gió: Cảm biến hướng gió cung cấp thông tin về hướng và tốc độ gió trong khu vực rừng. Thông tin này được sử dụng để dự đoán hướng di chuyển của lửa và định vị vị trí cháy rừng.

• Cảm biến độ ẩm: Các cảm biến độ ẩm giúp theo dõi độ ẩm trong môi trường rừng. Khi mức độ độ ẩm giảm đáng kể, là dấu hiệu cho thấy nguy cơ cháy rừng tăng lên. Thông tin từ cảm biến độ ẩm kết hợp với thông tin từ các cảm biến khác để xác định mức độ nguy hiểm của cháy rừng.

• Hệ thống giám sát và giao tiếp: Các cảm biến trong mạng cảm biến và IoT gửi dữ liệu đến hệ thống giám sát trung tâm. Hệ thống này sử dụng trí tuệ nhân tạo và thuật toán phân loại để phát hiện cháy rừng và xác định vị trí cháy. Bên cạnh đó, hệ thống cũng gửi cảnh báo và thông báo tức thì đến các cơ quan chức năng và nhân viên cứu hỏa để có phản ứng nhanh chóng.

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

3. Hệ thống cảnh báo và thông báo: Sau khi xác định được dấu hiệu cháy rừng, AI cung cấp hệ thống cảnh báo và thông báo tự động cho các cơ quan chức năng và nhân viên cứu hỏa. Hệ thống này gửi thông tin về vị trí cháy, mức độ nguy hiểm và các thông tin liên quan khác để đảm bảo phản ứng nhanh chóng và hiệu quả.

4. Dự đoán và mô phỏng: Dự đoán và mô phỏng sự lan rộng của cháy rừng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) giúp hiểu và dự báo hướng diễn biến của cháy, từ đó cung cấp thông tin quan trọng để lập kế hoạch phòng cháy và cứu hỏa. Dưới đây là các phương pháp sử dụng AI trong dự đoán và mô phỏng sự lan rộng của cháy rừng:

• Mô hình học máy: AI được sử dụng để xây dựng mô hình học máy từ dữ liệu lịch sử về cháy rừng, bao gồm thông tin về môi trường, thời tiết, địa lý và hướng gió. Mô hình này học từ các mẫu và xu hướng trong dữ liệu để dự đoán hướng diễn biến của cháy rừng trong tương lai. Dựa trên thông tin về vị trí ban đầu của cháy, mô hình dự đoán sự lan rộng của cháy theo thời gian và không gian.

• Mô phỏng đám cháy: AI cũng được sử dụng để mô phỏng đám cháy trong môi trường 3D. Bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình vật lý, AI mô phỏng sự lan truyền của lửa, dự đoán tốc độ và hướng di chuyển của cháy dựa trên các yếu tố như gió, địa hình và loại cây cối. Mô phỏng này giúp tái tạo một cách chân thực quá trình lan rộng của cháy rừng và định vị các khu vực có nguy cơ cao.

• Hệ thống cảnh báo sự lan rộng: Dựa trên kết quả dự đoán và mô phỏng, AI được sử dụng để tạo ra hệ thống cảnh báo sự lan rộng của cháy rừng. Hệ thống này xác định các khu vực có nguy cơ cao và phát hiện các tín hiệu cảnh báo sớm về sự lan rộng của cháy. Thông tin từ hệ thống cảnh báo được cung cấp cho các cơ quan chức năng và nhân viên cứu hỏa để họ đưa ra quyết định và hành động kịp thời.

​

Sử dụng AI trong dự đoán và mô phỏng sự lan rộng của cháy rừng mang lại lợi ích lớn trong việc quản lý cháy rừng và phòng cháy. Nó cung cấp thông tin quan trọng về tình hình cháy rừng và giúp tăng cường khả năng dự báo và phản ứng sớm đối với nguy cơ cháy rừng. Điều này giúp cải thiện hiệu quả trong việc đưa ra quyết định và triển khai các biện pháp cứu hỏa để giảm thiểu thiệt hại do cháy rừng.