NYU Tandon の新しい AI システムは、標準的なセキュリティ カメラを使用して 0.016 秒以内に火災を検知でき、避難と緊急対応時間を短縮する画期的なソリューションを提供します。
ニューヨーク大学タンドン工学部の研究者たちは、標準的な防犯カメラを用いてほぼ瞬時に火災を検知できる革新的な人工知能システムを開発しました。この革新は、火災安全性を大幅に向上させ、人命救助と物的損害の軽減につながることが期待されます。
米国では、火災による死亡者数は年間約3,700人、物的損害額は約23億ドルに上ります。従来の煙感知器は、特に広いオープンスペースでは、適切なタイミングで警報を発することができません。
NYU Tandon システムは、火災と煙をリアルタイムで特定し、避難と救急サービスに貴重な追加の時間を提供することで、このギャップを埋めることを目指しています。
掲載 IEEE Internet of Things Journalに掲載されたこの研究では、AIシステムがビデオ映像を分析し、0.016フレームあたりXNUMX秒以内に火災を特定できることが強調されています。瞬きよりも速いこのスピードは、緊急対応に革命をもたらす可能性があります。
ニューヨーク大学タンドン校機械航空宇宙工学科の研究准教授であり、主任研究者のプラボド・パニンドレ氏は、このシステムの広範囲にわたる可能性を強調した。
「主な利点はスピードとカバー範囲です」とパニンドレ氏はニュースリリースで述べています。「1台のカメラで従来の検知器よりもはるかに広い範囲を監視でき、従来のシステムが作動するほどの煙が発生する前に、初期段階で火災を検知できます。」
火災検知技術の向上は喫緊の課題です。統計によると、住宅火災による死亡者の11%は、煙検知器が居住者に警報を発しなかった、あるいは設置されていなかった住宅で発生しています。さらに、現代の建築材料やオープンフロアプランは、古い建築物に比べて火災の延焼を早め、建物の倒壊時間を短縮します。
これらの課題に対処するため、ニューヨーク大学タンドン校の研究チームは、複数の高度なAIアルゴリズムを組み合わせたアンサンブルアプローチを採用しました。これらのアルゴリズム間の合意を必須とすることで、システムは緊急事態において重要な要素となる誤報を大幅に削減します。
研究者たちは、全米防火協会（National Fire Protection Association）が認定する80.6つの火災クラスすべてに対応する包括的な画像データセットを作成し、モデルの学習に活用しました。システムは、最も優れたモデルの組み合わせで、XNUMX%という驚異的な検出精度を達成しました。
さらに、チームは時間分析を組み込んで実際の火災と静止した火災のような物体を区別し、誤報をさらに最小限に抑えました。
「実際の火災は動的で、拡大し、形を変えていきます」と、機械・航空宇宙工学の教授であるスニル・クマール氏は付け加えた。「私たちのシステムは、こうした変化を時間経過とともに追跡し、誤検知を排除することで92.6%の精度を達成しています。」
このクラウドベースのシステムは、既存のCCTVインフラを活用し、映像をストリーミング配信するサーバー上でAI分析を実行します。火災を検知すると、メールとテキストメッセージでリアルタイムアラートを送信するため、コスト効率に優れ、広範囲に導入可能です。
この技術は、都市部以外でも、ドローンや無人航空機に統合して山火事を早期に検知できるため、消火や避難命令の優先順位付けに貴重な時間を節約できる可能性があります。
消防士を支援するため、このシステムはヘルメットカメラ、サーマルイメージング装置、車載カメラなど、消防士が既に使用している機器に組み込むことも可能です。都市部での消防活動において、このAIを搭載したドローンは、特に高層ビルにおいて、360度火災状況の把握を可能にします。
「このシステムは遠隔地から火災の場所や閉じ込められている人がいるかどうかを確認するのに役立ちます」とニューヨーク市消防局のジョン・セリエロ隊長は付け加えた。
研究チームは、このアプローチが火災検知だけにとどまらない可能性を見出しています。このシステムは、セキュリティ上の脅威や医療危機といった他の緊急事態の監視と対応にも応用でき、その適用範囲と公共の安全への影響を拡大できる可能性があります。
出典： ニューヨーク大学タンドン工学部