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阿斯蒂(索诺玛县)的一个手机信号塔配备了一个360度的摄像头，可以扫描森林火灾。它是由旧金山初创公司Pano AI制造的，该公司在山顶安装了摄像头，以便及早发现火灾。
圣地亚哥·梅贾/《纪事报》
随着又一个残酷的野火季节席卷美国西部，旧金山的一家初创公司发明了一种方法，可以在点燃的瞬间探测到偏远地区的火灾。如果早期的测试取得成功，这项服务将有助于在下一场大火发展到灾难性程度之前将其扑灭。
这个20人的公司叫做帕诺人人工智能自去年夏天推出以来，该公司一直在北加州山顶安装全景摄像头，并为其系统提供动力的人工智能软件。一台旋转相机每60秒拍摄10张周围风景的照片，并将它们拼接成高清晰度的延时图像流，然后由机器学习软件搜索烟雾。
当Pano的人工智能标记出可能发生火灾时，员工会收到警报，并进行视觉验证。如果它看起来是真正的火灾，Pano通知消防员火灾的确切坐标。
Pano首席执行官索尼娅·卡斯特纳(Sonia Kbwin登入astner)表示:“我们希望在火灾发生的早期，为急救人员提供最大限度的信息。”“我们的想法是在它们变成不可阻挡的地狱之前将它们扼杀在萌芽状态。”
卡斯特纳在湾区科技公司从事制造和产品开发工作12年后创立了Pano，其中包括谷歌(google)旗下的企业Nest，该公司利用摄像头和人工智能帮助人们监控自己的家登录必赢亚洲。随着野火对加州人的威胁越来越大，卡斯特纳研究了消防员的需求，并“听到了需要更多技术解决方案的呼声，”她说。
作为试点项目的一部分，该公司与当地消防部门和公用事业供应商合作，在加州、科罗拉多州、俄勒冈州和蒙大拿州四个州安装了23个摄像头。在这些设施中，有14个位于湾区，从葡萄酒之乡的Mayacamas山脉向南到圣克鲁斯山脉。登录必赢亚洲
早期发现和快速反应是扑灭野火的战略基石。传统上，护林员在消防塔的高处监视大片树木繁茂的景观，当他们发现树梢上有烟雾时，就用无线电向当局报告。但部署全天候监控偏远地区的数字眼球(有时是热红外)，可以缩短宝贵的几分钟响应时间。
“即使你有额外的两分钟时间，而且你可以用三角测量法确定起火的位置，这也很重要，”退休的消防队长吉姆·科米斯基(Jim Comisky)说，他是南湖县消防区董事会主席。
南湖县已经聘请Pano在米德尔敦周围的山峰上测试四个摄像头的安装，包括圣赫勒拿山。科米斯基说，这项新技术在帮助早期发现方面是中立的，就像地面人员拨打911电话一样快速和准确。
科米斯基说，如果网络扩大，他相信会有实质性的好处。卡斯特纳估计，要覆盖整个加州，需要1000到2000台战略部署的Pano摄像头。
使用网络摄像头来发现野火这不是一个新想法．
八年前，加州、内华达州和俄勒冈州的学者率先在太浩湖盆地建立了野火监测系统。这项倡议被称为警报野火此后，该公司的摄像头数量扩大到约975台，其中850台在加州。它以非营利组织的形式运作，与普通公民、联邦土地管理者和太平洋天然气和电力公司(Pacific Gas and Electric)等公用事业公司合作，在滑雪胜地、互联网发射塔和开放空间安装摄像头。
与Pano不同的是，它需要收取订阅费用才能访问它的信息流，ALERT信息流是公开的。然而，并不是所有的ALERT摄像头都是360度旋转的，也不是所有的摄像头都需要人类观察者通过反馈来发现火灾。
“我们在新西兰有人帮助发现加州的火灾，”该组织负责人格雷厄姆·肯特(Graham Kent)说内华达州地震实验室也是“野火警报”的总设计师。
这就是人工智能的前景:在检测的最初阶段不需要人类。
ALERT最近与一家名为Alchera的韩国公司合作，该公司在ALERT的100多台野火摄像机上运行人工智能。今年早些时候，Alchera与PG&E、索诺玛县、圣地亚哥天然气和电力公司以及NV能源公司达成协议，提供野火监测和警报。
“你可以看到公司开始涌入这个领域，因为有必要做得更好，”肯特说。他补充说，ALERT和Pano未来的合作并非不可能。“最终，在检测方面最成功的技术将是在最广泛的摄像机网络上。”
依赖早期人工智能的一个缺点是可能会产生大量的误报结果——比如，当有云形成时，软件会将其误认为是烟雾。然而，卡斯特纳说，Pano的系统——包括它的人工验证者——识别火灾的准确率达到90%或更高。
理想情况下，该系统最终将像家用一氧化碳探测器一样发挥作用，随时安静地检查危险，并在烟雾升起时发出警报——但适用于整个州。这个想法让科米斯基等消防部门感到兴奋。
“消防部门已经改变了，”科米斯基说。“如果我们能利用一些新技术，它可能会改变游戏规则。”
格雷戈里·托马斯是《纪事报》生活方式和户外栏目的编辑。电子邮件:gthomas@sfchronicle.comTwitter:@GregRThomas
