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利用AI绘制地图加强灾害防范

时间:2020-03-09 作者:Sally Ward-Foxton 阅读:
发展中国家的许多地区都缺乏最新的地图,这意味着在发生自然灾害或传染病时,救援组织难以有效开展工作。英特尔已开发出可以通过卫星图像识别地物的AI模型,并与红十字会紧密合作推进“地图补全”项目,为发展中国家绘制地图,以提高其防范灾害的能力。

英特尔已开发出可以通过卫星图像识别地物的AI模型,用来准确绘制最新的地图。英特尔一直与红十字会紧密合作推进“地图补全”项目,目的是为发展中国家绘制地图,以提高其防范灾害的能力。发展中国家的许多地区都缺乏最新的地图,这意味着在发生自然灾害或传染病时,救援组织难以有效开展工作。m2Qednc

美国红十字会喀斯喀特地区CEO Dale Kunce 是“地图补全”项目的联合创始人,他认为:“对红十字会的工作人员而言,得到准确的地图对于防灾规划和应急响应至关重要。目前世界上很多地区都还没有地图,这使规划工作和灾难应急响应变得十分困难。这就是我们与英特尔进行合作的原因,利用AI来绘制易受灾地区的地图,识别道路、桥梁、建筑物和城市。”m2Qednc

“如果飓风来袭之前你不清楚每一条道路分布在哪里,那么飓风过后你就不会知道哪里发生了洪灾,哪些道路被冲走了,哪些道路还留在那里。”英特尔AI实验室深度学习数据科学家Alexei Bastidas在一条英特尔播客中说,“如果没有足够精确的地图,不了解灾害发生之前的地貌,那么在灾害发生时就很难及时作出响应。还有一个问题需要考虑,有很多灾害是与天气有关的,例如龙卷风、台风、飓风、甚至火山爆发。这些事件会挡住卫星传感器,因为它们产生了云层……对红十字会的工作人员来说,要及时响应这类事件极具挑战。”m2Qednc

目前, “地图补全”项目有一支志愿者队伍,他们浏览卫星图像,识别道路、城镇、桥梁和其他基础设施。志愿者们手动更新一个名为“开放街道地图”的开源地图,既费时又费力。m2Qednc

英特尔AI实验室与Mila和CrowdAI合作,共同开发出图像分割模型,利用模型从卫星图像中识别出乌干达地图中遗漏的桥梁。由于采用图像分割模型性能更好,所以不再使用对象检测方法。他们选择桥梁作为试验对象,因为桥梁是极易受到洪水等自然灾害威胁的重要基础设施。系统共发现70座桥梁在以前的地图中遗漏了(图1)。乌干达国家协会可以利用这些数据更好地规划疏散及救援路线。m2Qednc

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图1:系统发现乌干达的开放街道地图或统计局地图遗漏了70座桥梁。(图片来源:英特尔)m2Qednc

解读卫星图像非常具有挑战性。Bastidas提到,其中的一个挑战是缺乏明显的上下参考框架,而且,卫星图像并非总是从正上方拍摄,这意味着同一个地物可以从不同角度看到。由于当地地形以及基础设施和建筑风格不同,因此很难利用世界其他地区的标签数据进行模型训练。即使是同一个国家的图像,夏季和冬季的地形看起来可能也大不相同,而桥梁等地物的尺寸和样式也表现出巨大的差异。m2Qednc

因此,英特尔的训练数据集只能来自乌干达。实际上,他们选择了乌干达北部的一个地区,使用相同桥梁的多个不同图像,以便模型能够了解季节性和天底角(nadir angle)的变化。m2Qednc

这些模型首先查找水路和公路地物,并将二者的交叉点标记出来,作为桥梁的候选点。每一个桥梁候选点30米以内的已知桥梁都会被忽略。在这些交叉点周围画一个限定框,再提取限定框区域的卫星图像。模型然后对卫星图像进行解析,看其中是否包含桥梁。m2Qednc

这些模型在带有DL Boost和nGraph的第二代Intel Xeon可扩展处理器(Cascade Lake)上运行。Bastidas说,之所以选择这种处理器,是因为其尺寸巨大。卫星图像通常有1,024个方形像素(square pixel),而芯片最好能一次处理整个图像。m2Qednc

Bastidas称,该项目接下来可能会建立模型来帮助人们标绘志愿者的位置,也许还可以预测桥梁的位置,但最终还是要根据人眼所看到的来做出判断。m2Qednc

Bastidas称:“我们还想尝试一些方法,以利用现有的开源数据建立更稳健、更通用的模型,而更好地适应这一具有不同地貌的地区。”m2Qednc

(原文刊登于ASPENCORE旗下EETimes欧洲网站,参考链接:AI Generates Maps for Disaster Preparedness。)m2Qednc

本文为《电子技术设计》2020年03月刊杂志文章,版权所有,禁止转载。免费杂志订阅申请点击这里m2Qednc

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