Cháy rừng không chờ đợi ai. Chúng tàn phá các hệ sinh thái, làm mất nơi cư trú của động vật hoang dã và đe dọa các cộng đồng mà không có nhiều cảnh báo trước.

Cháy rừng không chờ đợi. Chúng tàn phá các hệ sinh thái, làm mất nơi cư trú của động vật hoang dã và đe dọa các cộng đồng mà không có nhiều cảnh báo trước. Sự khác biệt giữa một đám cháy được kiểm soát và một thảm họa cháy rừng thường chỉ nằm ở vài phút. Phát hiện sớm là yếu tố then chốt. Tuy nhiên, trong nhiều thập kỷ qua, chúng ta đã dựa vào các phương pháp chậm chạp, thưa thớt hoặc đơn giản là quá thụ động để ngăn chặn một đám cháy khi nó còn nhỏ.

Các tháp canh lửa, các cuộc khảo sát trên không định kỳ và các vệ tinh bay qua đã cứu được vô số mẫu Anh, nhưng chúng vẫn tồn tại những điểm mù nguy hiểm. Một kiểm lâm viên có thể bỏ lỡ một làn khói mỏng vào một buổi chiều đầy sương mù. Một vệ tinh có thể chỉ bay qua đầu mỗi vài giờ một lần, để lại những khoảng trống nơi một điểm cháy có thể bùng phát mà không bị phát hiện. Đến khi khói có thể nhìn thấy được từ xa, đám cháy thường đã leo thang vượt quá khả năng kiểm soát dễ dàng.

Giờ đây, xử lý hình ảnh và thị giác máy tính đang thay đổi cách chúng ta giám sát vùng hoang dã. Thay vì chỉ dựa vào mắt người để quét đường chân trời, các mạng lưới camera sẽ truyền dữ liệu trực tiếp vào các thuật toán được huấn luyện để phát hiện các điểm bất thường ngay khi chúng xuất hiện. Công nghệ này tìm kiếm sự thay đổi màu sắc, các mô hình chuyển động và những dấu hiệu đặc trưng của khói hoặc lửa. Khi có điều gì đó bất thường, hệ thống sẽ phát cảnh báo. Lực lượng cứu hỏa có được lợi thế về thời gian khi đám cháy vẫn còn được tính bằng mét vuông chứ không phải kilomet vuông.

Cách thức hoạt động của quy trình

Mọi thứ bắt đầu từ phần cứng. Các camera được đặt trên các sườn núi, tháp truyền thông hoặc các cột chuyên dụng để ghi lại video liên tục của các khu vực rừng. Một số thiết lập sử dụng camera ánh sáng khả kiến tiêu chuẩn. Những thiết lập khác kết hợp thêm hình ảnh nhiệt để bắt được các dấu hiệu nhiệt ngay cả khi khói mỏng hoặc tầm nhìn kém. Trong cả hai trường hợp, dữ liệu truyền qua một mạng lưới, có dây hoặc không dây tùy thuộc vào địa hình, để đến trung tâm xử lý.

Tại đó, các thuật toán thị giác máy tính bắt đầu làm việc. Chúng phân tích các khung hình đầu vào để tìm kiếm các dấu hiệu cụ thể. Khói bốc lên từ tán lá xanh tạo ra sự tương phản màu sắc khác biệt rõ rệt so với bóng mây hoặc sương mù buổi sáng. Ngọn lửa bập bùng với tần số và mô hình mà sự phản chiếu ánh sáng mặt trời tĩnh không thể bắt chước được. Các hệ thống tiên tiến so sánh các khung hình liên tiếp để phát hiện chuyển động hướng lên trên so với sự đung đưa tự nhiên của cây cối. Phần mềm sẽ lọc bỏ các sự kiện vô hại, chẳng hạn như đám bụi từ một phương tiện đang đi qua hoặc sương mù tràn qua thung lũng, bằng cách đối chiếu đồng thời nhiều thuộc tính hình ảnh.

Phát hiện mới chỉ là một nửa cuộc chiến. Hệ thống cũng phải quyết định khi nào cần hành động. Một nền tảng mạnh mẽ sẽ thực hiện tam giác đạc dựa trên hướng và vị trí địa lý của camera để ước tính tọa độ của đám cháy. Sau đó, nó có thể gửi cảnh báo trực tiếp đến các trung tâm điều phối hoặc các đội hiện trường, thường chỉ trong vòng vài giây sau khi phát hiện. Tốc độ đó cực kỳ quan trọng. Một đám cháy được phát hiện khi chỉ mới rộng mười mét vuông đôi khi có thể được xử lý bởi một đội duy nhất với các công cụ cơ bản. Nếu đợi một giờ, cùng một điểm cháy đó sẽ cần đến máy bay, hàng trăm nhân viên và việc đóng cửa các tuyến đường.

Các thuật toán thực sự tìm kiếm điều gì

Ba đặc điểm chính chiếm ưu thế trong hầu hết các phương pháp hiện nay.

Sự sai lệch màu sắc. Tán rừng khỏe mạnh phản xạ ánh sáng theo những cách có thể dự đoán được. Khói tạo ra các sắc thái xám và nâu làm phá vỡ các mô hình đó. Ngay cả trước khi ngọn lửa có thể nhìn thấy được, lớp sương mù khí quyển của một điểm cháy mới cũng làm thay đổi biểu đồ màu của một cảnh quay. Các thuật toán theo dõi những thay đổi biểu đồ này trên các vùng quan tâm.

Động lực học chuyển động. Khói không hoạt động giống như thời tiết. Nó bốc lên, mở rộng và trôi dạt với sự hỗn loạn tạo ra các cạnh không đều. Các mô hình thị giác máy tính theo dõi optical flow (dòng quang học) — chuyển động biểu kiến của các vật thể giữa các khung hình — để phân biệt các cột khói với mây hoặc các mảnh vụn đang bay.

Dấu hiệu nhiệt. Camera hồng ngoại phát hiện nhiệt thay vì ánh sáng. Một đám cháy âm ỉ dưới lớp lá mục có thể không tạo ra khói có thể nhìn thấy được trong ban ngày, nhưng nó sẽ phát ra bức xạ hồng ngoại. Các cảm biến nhiệt sẽ phát hiện điều này ngay lập tức, giúp các đội có cơ hội dập tắt các điểm cháy trước khi ngọn lửa lộ ra.

Triển khai trong thực tế

Việc triển khai thực tế đòi hỏi những lựa chọn khó khăn về vị trí và nguồn điện. Các khu rừng hiếm khi có được nguồn điện lưới đáng tin cậy hoặc internet cáp quang. Việc lắp đặt camera thường dựa vào các tấm pin mặt trời, hệ thống pin lưu trữ và các kết nối di động hoặc vô tuyến. Các kỹ sư phải tính đến sự phát triển của cây cối, sự tác động của thời tiết và sự can thiệp của động vật hoang dã. Một camera được lắp đặt vào mùa xuân có thể bị che khuất bởi tán lá mùa hè nếu kế hoạch dọn dẹp không gian quá hạn chế.

Các mô hình bao phủ cũng rất quan trọng. Một camera duy nhất trên một đỉnh núi cao có thể giám sát hàng chục km vuông, nhưng các thung lũng và lùm cây rậm rạp sẽ tạo ra những vùng bóng râm nơi đám cháy có thể ẩn náu. Hầu hết các mạng lưới hiệu quả nhất đều sử dụng các trường nhìn chồng lấp từ nhiều góc độ khác nhau. Sự dư thừa này vừa giúp loại bỏ các điểm mù, vừa cho phép áp dụng các kỹ thuật có thể ước tính khoảng cách đến nguồn khói chính xác hơn nhiều so với một cảm biến đơn lẻ.

Duy trì sự tham gia của con người trong quy trình

Tự động hóa không có nghĩa là loại bỏ con người khỏi quy trình. Các hệ thống tốt nhất coi xử lý hình ảnh như một bộ lọc đầu tiên không biết mệt mỏi, chứ không phải là sự thay thế cho phán đoán của con người. Một người điều phối đã qua đào tạo vẫn sẽ xem lại hình ảnh hoặc đoạn clip cảnh báo để xác nhận mối đe dọa trước khi huy động nguồn lực. Cách tiếp cận hỗn hợp này tận dụng được lợi thế về tốc độ của máy móc trong khi vẫn bảo tồn được sự hiểu biết về ngữ cảnh mà con người mang lại. Đó là khói thật, hay là một người nông dân đang đốt tàn dư cây trồng một cách hợp pháp ở gần đó? Một người vận hành tại địa phương thường biết rõ sự khác biệt này.

Dương tính giả vẫn là kẻ thù thực tế của bất kỳ mạng lưới phát hiện nào. Một hệ thống báo động giả quá thường xuyên cuối cùng sẽ bị phớt lờ. Các triển khai hiện đại chống lại điều này bằng cách phân lớp nhiều giai đoạn phát hiện. Một cảnh báo ngưỡng thấp ban đầu sẽ kích hoạt quá trình kiểm tra kỹ hơn bởi một mô hình thứ hai nghiêm ngặt hơn. Một số mạng lưới cũng đối chiếu các cảnh báo hình ảnh với các cảm biến khác, chẳng hạn như máy giám sát chất lượng không khí hoặc cơ sở dữ liệu sét đánh, trước khi nâng lên mức khẩn cấp.

Mở rộng quy mô trên các địa hình xa xôi

Có lẽ lợi thế lớn nhất của phương pháp tiếp cận dựa trên hình ảnh là quy mô kinh tế. Việc thuê đủ kiểm lâm để canh giữ từng ha rừng dễ bị tổn thương là điều không thể. Việc bay máy bay có người lái liên tục là cực kỳ tốn kém. Các camera được gắn trên cơ sở hạ tầng hiện có, một khi đã lắp đặt, sẽ canh gác suốt ngày đêm với chỉ một phần nhỏ chi phí vận hành. Chúng không biết mệt mỏi, không bị xao nhãng và không cần thay ca.

Khả năng mở rộng này mở ra sự bảo vệ cho các khu vực mà trước đây hầu như không có khả năng cảnh báo sớm. Các quốc gia đang phát triển, các khu bảo tồn xa xôi và các hành lang hạ tầng băng qua vùng đất hoang dã đều có thể đạt được khả năng phát hiện cơ bản mà không cần xây dựng các trung tâm chỉ huy khổng lồ. Yêu cầu cốt lõi là một camera, một bộ xử lý và một liên kết truyền thông. Phần cứng phổ thông kết hợp với các mô hình thị giác máy tính nguồn mở hoặc độc quyền đã hạ thấp rào cản một cách đáng kể so với chỉ vài năm trước.

Điểm mấu chốt

Xử lý hình ảnh sẽ không ngăn chặn được mọi đám cháy rừng. Sét vẫn đánh, hành vi phóng hỏa vẫn xảy ra và thiết bị vẫn có thể phát tia lửa. Nhưng công nghệ này rút ngắn thời gian từ khi bắt lửa đến khi phát hiện từ hàng giờ xuống còn vài giây. Nó cho phép lính cứu hỏa tấn công các ngọn lửa khi chúng vẫn còn đủ nhỏ để dập tắt. Đối với các đội trưởng cứu hỏa và nhà quản lý đất đai, việc tích hợp thị giác máy tính vào quy trình giám sát không còn là một thử nghiệm mang tính tương lai nữa. Đó là một sự nâng cấp thực tế giúp bao phủ phạm vi rộng hơn, hoạt động xuyên đêm và mang lại cho các đội cứu hỏa thứ mà họ cần nhất: một lợi thế khởi đầu.

Để biết phân tích kỹ thuật chi tiết hơn về quy trình phát hiện và kiến trúc mô hình, hãy đọc bài phân tích đầy đủ tại đây. Nếu bạn muốn thảo luận về các ứng dụng thị giác máy tính hoặc tham gia cộng đồng các nhà phát triển đang làm việc với các vấn đề tương tự, hãy xem nhóm học tập GyaanSetu.