(SeaPRwire) – 成功预警证实了全球对有效的超早期检测技术的需求
柏林,2023年12月18日 —— Dryad是一家领先的超早期森林火灾检测公司,今天宣布其Silvanet系统成功识别并及时发出警报,报告了一起未经授权的火灾事件,发生在黎巴嫩的一家客户场地。
12月11日星期一上午,中东和非洲领先的电信提供商Mada® (XOL Broadband)报告说,Dryad的超早期森林火灾检测系统Silvanet成功及时检测到一起小规模非法火灾,从而允许及时采取应对措施。这起事件强调了Silvanet技术在现实场景下的有效性,以及它在提高环境安全方面的作用。
背景
黎巴嫩以其干燥炎热的气候特征,面临着快速蔓延的森林火灾的重大风险。每年该国会失去约1500公顷的森林面积。这给社区、自然生态环境和重要基础设施带来威胁。今年6月,阿卡尔山区的辛恩地区发生了一起大规模森林火灾,烧毁了90公顷森林,摧毁了数百年树龄的树木,并给数户民居带来损失。
拥有约13.9万公顷森林的黎巴嫩,其森林面积约占全国土地面积的13%。持续干旱的天气给高海拔地区带来火灾风险,这些地区过去火灾发生率较低。此外,害虫爆发也在火灾季节前加速树木干枯。黎巴嫩著名的黎巴嫩杉以及松柏和云杉等森林生态系统正面临威胁。
在此背景下,Mada决定利用其电信专业知识和企业社会责任承诺,在黎巴嫩中部的德尔马尔穆萨试点场地部署Dryad的Silvanet系统。此次合作旨在利用 cutting-edge技术主动保护自然环境,应对森林火灾日益增长的风险。
Dryad利用嵌入森林区域的大规模太阳能供电无线网联网中的人工智能启用的气体传感器,进行早期火灾检测。这项技术重点关注早期检测,提供了阻止森林火灾的重要优势。
在试点部署中,Silvanet自2023年1月起已部署91个传感器和2个网关,覆盖德尔马尔穆萨森林边缘78公顷的广大区域。
事故
Silvanet在2023年12月11日上午10点33分成功检测并发出警报,报告了一起未经授权的火灾。这起事故涉及一名农民焚烧干枯的葡萄藤。这种非法活动可能会导致火势蔓延到附近的森林区域,形成重大威胁。
Silvanet的成功关键在于其全面性方法。系统通过Bosch BME688气体传感器检测到空气组成变化。随后的气体扫描识别出氢、一氧化碳和挥发性有机化合物。Silvanet的AI系统然后分析气体扫描模式,在10点33分将烟雾概率预测为70%,触发Silvanet无线网联网向客户发出警报。
Silvanet云平台显示的截图中可以看到火灾警报以及精确的GPS坐标和其他补充信息。部署场地的鸟瞰图显示触发警报的传感器位于场地左下角。部署包括Silvanet野火传感器、LoRaWAN mesh网关和4G/LTE连接的边界网关。Silvanet气体扫描和AI运行图示。第一个图显示了Silvanet野火传感器使用的Bosch BME688气体传感器对氢、一氧化碳和挥发性有机化合物的读取。第二个图提供了Silvanet AI系统内部运行机制的一瞥,利用预训练机器学习模型解释气体扫描结果。AI系统在10点后启动,在10点33分信心水平超过50%后触发火灾警报。
Silvanet的AI模型是过去三年进行的广泛研究成果。该系统的机器学习模型经过精细调整,并可根据部署场地的特定环境进行优化,最大限度地减少不必要的警报,提高野灾检测的可靠性和敏感性。为减轻网络负载并支持大规模部署,经过精细调整的AI模型通过无线方式下发至各传感器,无需物理维护。
展望
Mada计划将试点扩展为全面部署,保护黎巴嫩山脉地区——这一地区在生态学上具有极为重要的意义,沿整个国家平行地延伸至地中海海岸。这一扩展强调了主动措施在保护社区和自然景观方面的重要性。
Dryad的Silvanet与Mada合作,在具有挑战性条件下成功及时检测并报警客户关于一起小规模火灾,展示了Silvanet在现实场景下的可靠性。
Mada总经理Nassif Bechara博士表示:”我们与Dryad的合作体现了我们利用先进技术为更大利益服务的承诺。Silvanet成功检测和预防森林火灾再次证明了这类合作在保护我们的环境方面的重要性。”
Dryad Networks CEO兼联合创始人Carsten Brinkschulte表示:”我们致力于不断优化我们的技术来应对不断变化的挑战。黎巴嫩最近的事故强调了超早期检测在保护易受影响区域免受森林大火破坏影响的重要作用。”
关于Mada®
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