森林火災は、被害を小さく抑えるためにも可能な限り初期の段階で発見することが大切です。こちらの記事では、森林火災予兆検知AIについてまとめました。
火災発生時には初動対応が重要であり、山火事をより早期に発見する必要性があります。そのため、技術を活用することによって火災が巨大な炎となってしまうよりずっと前に検知することによって、緊急サービス機関の助けになる可能性があるといえます。
「パノAI」という企業では、ハイテクなカメラ・ステーションを使用して火災の早期発見に取り組んでいます。見晴らしの良い場所(山の頂上など)にカメラを設置し、周囲360度が見渡せるよう回転させます。このテクノロジーにより半径約16キロメートル以内の山火事を発見することが可能。さらにカメラがアルゴリズムと組み合わせられているため、火災の可能性が検出された場合には、自動的にアラートが送られる仕組みになっています。
気候変動の影響などにより、世界中で山火事が増加しています。この点から、火災が広がる前にいち早く検知を行い、対策をとることが求められています。
RoboticsCats社が提供する「LookOut Wildfire DetectionSaaS」は、カメラを使用することで森林の監視を行い、火や煙を検出して通知するという仕組みになっています。これまでの監視方法ではどうしても人の目による確認が必要ですが、AIによる自動検知ができるようになったため、火事発生時における発見までのスピードが向上しています。
またさまざまな情報をノーコードで収集・統合し、活用できるプラットフォーム「Gravio」を組み合わせて、環境データを収集する、警報システムと連携するといった対応も可能になります。温度・湿度センサーと統合して、火災の危険性が高まったと判断された場合に警告を発する、といった対応もできます。
山火事が発生した場合、数分で生態系や家屋を破壊し、人命を危険に晒す可能性があります。この点から、山火事は早期に発見する必要があります。
山火事を早期検知するために、AIベースの分析モデルを備えたガスセンサーが用いられています。このセンサーの活用により、燃える植物から放出される一酸化炭素、水素、揮発性有機化合物(VOC)を検出可能です。さらに、AIアルゴリズムにてガスデータの分析を行い、誤検知をできる限り抑えます。また、多くのガスセンサーは太陽光発電により最大15年間メンテナンスが不要となっているため、山火事が発生しやすい遠隔地にも設置することが可能です。
山間部や鉄塔などに高感度カメラを設置し、その画像を利用して煙を感知する手法です。この場合には、さまざまな天候や時間帯における「煙」と「雲・霧」の違いについて学習したCNN(ニューラルネットワーク)を用います。
近年では、わずかな色の変化を強調できる、画像処理技術との組み合わせによって、目視では気づくのが難しい初期段階のボヤを見つけることに繋がります。
赤外線サーマルカメラの使用により、煙がまだ出ていない段階の熱を検知が可能です。この技術を活かすことによって、落ち葉の下でくすぶっている状態の地中火災なども捉えられる可能性があります。
この場合、AIには日車による自然な温度上昇と、火災を原因とする局所的な高音スポットの違いについて学習させます。しきい値判定に加え、温度上昇のスピードの解析を行うことにより、キャンプファイヤーなどの熱源との区別を行い、夜間だったとしても発火の予兆について特定を行えます。
高い精度を持つガスセンターを配置することによって、火災の初期状態に気づけます。こちらの方法の場合、高感度ガスセンサーを森林内に配置し、火災の初期に発生する特定のガス(水素、一酸化炭素、VOCなど)を検知できます。
カメラの死角になる場所だったとしても、AIが複数のセンサデータを統合解析することによって、木が燃え始めた臭いのパターンを識別できます。
森林火災や山火事は、一度発生してしまうと広範囲に影響を与える可能性がありますので、初期段階で発見し、対応していく、という点が非常に重要です。AIの活用によって、人の目では見ることができない段階の火災を見つけられる可能性もありますので、ぜひAIの導入を検討してみることをおすすめします。
様々な画像解析AIのなかで、DX化実現のため大規模なシステム構築が求められる製造業、高度な解析精度が医療業界、セキュリティが重視される金融業界と3つの業界で目的に合うツールをピックアップしました。
Bind Vision
(キヤノンITソリューションズ)
Aivia
(ライカマイクロシステムズ)
Azure AI Vision
(日本マイクロソフト)