Gotovo 300 kamera motri Hrvatsku: AI sustav otkriva požare i štedi važne minute

U zaštiti od požara najdragocjenije su često upravo one minute prije nego što plamen postane vidljiv svima. Kako ih iskoristiti za pravodobno upozorenje i bržu intervenciju, jedna je od središnjih tema konferencije „Prije plamena – svaka minuta čuva život”, koji 24sata organizira 11. studenoga u Zagrebu. Tim povodom razgovaramo s Denisom Nikolom Kulišićem, članom Uprave i direktorom (CEO) OIV-a, o ulozi tehnologije u zaštiti ljudi, domova i prirode. Njihov sustav OIV Fire Detect AI kamerama i umjetnom inteligencijom prepoznaje dim danju i vatru noću, a upozorenja se nakon provjere prosljeđuju nadležnim službama. Od prvog signala do zajedničke reakcije, otkrivamo kako se rano prepoznavanje opasnosti povezuje s iskustvom vatrogasaca i zašto priprema počinje mnogo prije nego što se pojavi plamen.

Zašto bi bilo opravdano da sve hrvatske županije budu uključene u OIV Fire Detect AI? Treba li svima osigurati jednaku razinu pokrivenosti ili ulaganja prilagoditi riziku od požara, vegetaciji i dostupnosti vatrogasnih snaga?

Požari su povijesno najviše pogađali priobalne županije, no nažalost svjedočimo tome da zbog klimatskih promjena opasnost raste i u krajevima koji dosad nisu bili toliko ugroženi. To se osobito odnosi na šumska područja kontinentalne Hrvatske, koja čuvaju vrijedne prirodne resurse i često endemske vrste flore i faune. Ti ekosustavi, za razliku od mediteranskih koji su se kroz povijest donekle prilagodili vatri, jednostavno nemaju otpornost na požar ni sposobnost samoobnove. Jedan veliki požar u takvom području može značiti nepovratan gubitak. Zato je nužno osigurati pokrivenost svih dijelova Republike Hrvatske. Naravno, gustoća i konfiguracija sustava prilagođavaju se stvarnom riziku, vrsti vegetacije i dostupnosti vatrogasnih snaga, ali nijedna županija ne bi smjela ostati bez nadzora.

Denis Nikola Kulišić, direktor OIV-a | Foto: Emica Elvedji /PIXSELL

Požari ne poznaju administrativne granice. Što dobivamo povezivanjem županija kroz OIV Fire Detect AI, osobito kada požar prelazi granicu županije ili zahtijeva angažman više vatrogasnih zajednica?

OIV Fire Detect AI integralni je protupožarni nadzorni sustav, osmišljen u suradnji s vatrogascima i kontinuirano prilagođavan njihovim potrebama i zahtjevima. Temelji se na horizontalnoj i vertikalnoj integraciji informacija: svatko s odgovarajućim ovlaštenjem može pristupiti kamerama i svim drugim podacima koje sustav pruža, bez obzira na administrativne granice. Požar koji prijeđe iz jedne županije u drugu za sustav je i dalje isti događaj, a svi uključeni raspolažu potpunom informacijom – slikom s jedne ili više kamera koje vide ugroženo područje, ali i meteorološkim podacima, simulacijom širenja požara i drugim podacima koje sustav objedinjuje. Takva arhitektura zapovjednim strukturama daje cjelovit uvid u situaciju. Svaka točka nadziranog teritorija može se promatrati s jedne ili više kamera, uz mogućnost zumiranja i preciznog lociranja požara na karti, pa se koordinacija više vatrogasnih zajednica odvija na temelju istih, provjerenih informacija. Upravo se taj pristup koristi tijekom požarne sezone u zapovjednom središtu u Divuljama, gdje sve državne službe relevantne za borbu protiv požara u stvarnom vremenu mogu pratiti bilo koji događaj na cijelom području Hrvatske koje OIV Fire Detect AI nadzire. To im omogućuje informirane i pravodobne odluke koje štede vrijeme i povećavaju učinkovitost reakcije, ali prije svega čuvaju ljudske živote – kako vatrogasaca na terenu, tako i svih koji bi se mogli naći u opasnosti zbog požara.

Koliko vremena OIV Fire Detect AI u praksi može „kupiti" vatrogascima? Mjerite li odvojeno vrijeme od prvog vidljivog dima do alarma, potvrde operatera i upućivanja snaga na teren?

Rana detekcija jedna je od ključnih komponenti sustava i u pravilu se događa u prvih nekoliko minuta od prvih vidljivih znakova požara. No jednako je važna i druga komponenta koju sustav osigurava, a to je videoprisutnost i mogućnost brzog lociranja požara.

Nakon prve informacije o mogućem požaru operater preuzima upravljanje nad kamerama koje vide to područje, zumira na lokaciju s uvećanjem do 40 puta i procjenjuje stanje na terenu. Budući da je sustav integriran s geografskim informacijskim sustavom, u istom trenutku raspolaže i preciznom lokacijom požara na georeferenciranoj karti. Zapovjedne strukture tako u vrlo kratkom vremenu imaju sve što im treba za optimalnu odluku, bez potrebe da tumače nejasne i često nedovoljno pouzdane dojave slučajnih promatrača, bez provjere na terenu i bez gubitka vremena na traženje točne lokacije. Upravo tu se najviše dobiva, latencija reakcije svodi se na minimum, a intervencija može krenuti odmah, ciljano i učinkovito.

Kako softver sustava OIV Fire Detect AI razlikuje dim požara od magle, prašine, niskih oblaka ili industrijskih emisija? Kako usklađujete što ranije upozorenje s rizikom od prevelikog broja lažnih alarma?

Rana detekcija temelji se na najsuvremenijim algoritmima dubokog učenja, prilagođenima i treniranima upravo na slikama i videosekvencama prikupljenima na lokacijama na kojima je sustav instaliran. Algoritam tako uči na stvarnim uvjetima terena – na magli u dolinama, prašini s cesta, niskim oblacima ili industrijskim emisijama koje se pojavljuju upravo u vidokrugu pojedine kamere i sa svakom novom inačicom sustava sve bolje razlikuje pravi dim od sličnih pojava, uz veću točnost i brzinu detekcije. Važno je, međutim, naglasiti da sve podatke koje sustav daje, interpretira čovjek. Naš sustav, kao ni drugi moderni sustavi umjetne inteligencije, nije zamišljen da zamijeni čovjeka, nego da mu olakša rad. Konačnu odluku uvijek donosi operater u nadzornom centru, koji svaku sumnjivu pojavu može zumirati i provjeriti o čemu se zapravo radi. Upravo ta kombinacija rješava dvojbu iz pitanja, algoritam može biti podešen tako da upozori što ranije jer eventualni lažni alarm operater otklanja u nekoliko sekundi, bez slanja snaga na teren. Rezultat je da jedan ili dva operatera mogu pokrivati teritorij cijele županije, za što su prije bili potrebni deseci promatrača. Uz to, kamera i algoritam nikada se ne umaraju. Čak i ako operateru nakratko popusti pažnja, sustav će ga upozoriti na svaku sumnjivu pojavu i osigurati pravovremenu reakciju.

Koje su stvarne granice sustava OIV Fire Detect AI pri jakom vjetru, slaboj vidljivosti, noću ili kada reljef zaklanja početak požara? Kako nadoknađujete područja koja kamere ne mogu pouzdano nadzirati?

Noć i reljef ne predstavljaju značajan problem za sustav. Štoviše, noću se požar vidi još lakše nego danju. Isto tako, tipičan mediteranski reljef, razveden i s mnogo većih i manjih brda koja djelomično zaklanjaju pogled, ne ograničava bitno sposobnost sustava da uoči požar u najranijoj fazi. Sustav je, s jedne strane, utemeljen na potrebama i savjetima vatrogasaca, a s druge strane osmišljen na temelju suvremenih znanstvenih i fizikalnih spoznaja. Proračuni temeljeni na dinamici fluida pokazuju da dim šumskog požara već nakon nekoliko minuta dosegne visinu od 300 metara, a na toj ga visini kamera lako uočava čak i kada se samo žarište nalazi iza prirodne prepreke. Zato brdoviti reljef nije značajno ograničenje za rad sustava. Jak vjetar, koji je u našim krajevima najčešće bura, mijenja sliku, dim se ne diže okomito, nego se polegne i razvlači uz teren. No i takav dimni trag ostaje vidljiv kameri, a algoritam je treniran upravo na takvim snimkama s naših lokacija, pa ga prepoznaje kao znak požara. Upravo su dani s jakim vjetrom najopasniji jer se požar tada najbrže širi i upravo tada rana detekcija i precizno lociranje vrijede najviše. Naravno, kamera vidi ono što vidi i ljudsko oko, pa uvijek postoje situacije u kojima učinkovitost može biti djelomično smanjena, primjerice u uvjetima guste magle. Područja koja pojedina kamera ne može pouzdano nadzirati rješavaju se već pri planiranju sustava, pažljivim odabirom lokacija i preklapanjem vidnih polja više kamera, tako da se svaka točka teritorija u pravilu vidi s više od jedne pozicije.

Važno je i to da sustavom upravljaju vatrogasci. Način rada može se fino podešavati za svaku kameru zasebno, pa čak i za različite orijentacije iste kamere, ovisno o uvjetima na terenu. Iskusan operater tako može izvući maksimum iz sustava čak i u otežanim uvjetima. Sustav je od početka osmišljen i izgrađen u Hrvatskoj te je u najvećoj mogućoj mjeri prilagođen našoj geomorfologiji, vegetaciji i klimatskim uvjetima. Uz to se stalno dorađuje na temelju povratnih informacija vatrogasaca, pa su ograničenja svedena na najmanju moguću mjeru.

Denis Nikola Kulišić, direktor OIV-a | Foto: Emica Elvedji /PIXSELL

Koliko je precizna lokacija požara koju OIV Fire Detect AI daje vatrogascima i kako im prikazujete nesigurnost te procjene? Može li pogreška u lociranju poništiti prednost ranog otkrivanja?

Sustav kamera integriran je s geografskim informacijskim sustavom, a kamere su kalibrirane tako da se za svaki piksel slike zna točna lokacija na karti. Preciznost lokalizacije, naravno, ovisi o nizu čimbenika, prije svega o udaljenosti pojave od kamere. Sa slike na kojoj se dim vidi na deset ili više kilometara operateru nije uvijek moguće točno odrediti samo žarište, pa prva lokacija nije uvijek apsolutno precizna. Međutim, i u takvim situacijama požar se može vrlo precizno locirati zumiranjem slike te korištenjem drugih kamera koje vide isti teritorij. Promatranje iz dvije ili više točaka bitno sužava područje nesigurnosti, a operater i zapovjednik na karti vide upravo to - ne samo točku, nego i područje unutar kojeg se izvor požara nalazi, što se s pristizanjem novih informacija brzo sužava.

Kako OIV Fire Detect AI nastavlja raditi ako požar ugrozi komunikacijsku infrastrukturu ili nestane električne energije? Koje rezervne putove prijenosa i izvore napajanja imate za takve situacije?

Za implementaciju sustava koristimo lokacije OIV-a i mobilnih operatora u Hrvatskoj, koje su idealne za ovakvu vrstu usluge jer raspolažu sustavima za besprekidno napajanje. To omogućuje nastavak rada sustava i u slučaju nestanka električne energije. Što se tiče prijenosa podataka, sve su lokacije na kojima su instalirane kamere povezane s agregacijskim točkama, odnosno mjestima na kojima se prikupljaju signali s više lokacija unutar iste županije. Za tu se komunikaciju koristi zatvorena telekomunikacijska infrastruktura, kojoj nije moguće pristupiti iz „vanjskog“ svijeta. Od agregacijskih točaka do podatkovnog centra koristi se OIV prijenosna mreža, pri čemu su od svake agregacijske točke do podatkovnog centra osigurana dva međusobno neovisna spojna puta. Takva arhitektura omogućuje visoku razinu pouzdanosti i kontinuitet prijenosa podataka od kamera na terenu do podatkovnog centra, u kojem se podaci obrađuju. I sam podatkovni centar nalazi se na OIV-ovoj lokaciji u Zagrebu te je opremljen sustavima za besprekidno napajanje, uključujući i rezervni agregat. Drugim riječima, otpornost sustava ne temelji se samo na pouzdanosti pojedinih komponenti, nego i na njihovoj dobroj povezanosti, što omogućuje kontinuiran rad sustava i pravodoban prijenos informacija čak i u zahtjevnim okolnostima.

Kako biste županiji obrazložili ekonomsku opravdanost ulaganja u OIV Fire Detect AI? Može li se ukupni trošak sustava tijekom njegova životnog vijeka usporediti s očekivanim smanjenjem šteta i troškova gašenja?

Računica je ovdje vrlo jasna i ne odnosi se samo na naš sustav. Požari se gase prije prve iskre, a svaki euro uložen u prevenciju vraća se višestruko kroz sve posljedice požara koje su na taj način izbjegnute. Trošak sustava tijekom njegova životnog vijeka poznat je i planiran unaprijed, dok šteta od jednog jedinog velikog požara – od uništenih šuma i imovine do troškova gašenja i sanacije, može biti višestruko veća. OIV Fire Detect AI pritom djeluje u svim fazama borbe protiv požara, u prevenciji, ranoj detekciji i upravljanju intervencijom, pa sve do prikupljanja informacija i istražnih radnji nakon samog požara. Time je ciklus zatvoren, nakon svakog požara koji se, nažalost, dogodio, nove informacije, analize i znanja koriste se za sprječavanje nekih budućih.

OIV javnost najčešće povezuje s televizijskim i radijskim signalom. Koje su vaše infrastrukturne i stručne prednosti u razvoju i održavanju sustava poput OIV Fire Detect AI, važnih za sigurnost ljudi i imovine?

OIV-ova ključna prednost u razvoju sustava OIV Fire Detect AI proizlazi iz povezivanja dugogodišnjeg iskustva u upravljanju kritičnom komunikacijskom infrastrukturom s naprednim digitalnim tehnologijama i umjetnom inteligencijom. Na području cijele Hrvatske raspolažemo razgranatom mrežom odašiljačkih lokacija, često smještenih na uzvisinama s kojih je moguće nadzirati velika i teško dostupna područja. Takva infrastruktura predstavlja izvrsnu osnovu za rano otkrivanje šumskih požara. Jednako su važni pouzdanost i dostupnost sustava. Naše iskustvo u upravljanju kritičnom infrastrukturom primjenjujemo na cijeli tehnološki la- nac, od kamera, komunikacijskih veza i napajanja do poslužitelja, pohrane podataka i aplikacija. Re-dundantna infrastruktura, daljinski nadzor i mogućnost otklanjanja pojedinih poteškoća bez izlaska na teren važni su za rad sustava 24 sata dnevno.

Uz infrastrukturne prednosti, važan je i spoj telekomunikacijskog znanja i umjetne inteligencije. OIV Fire Detect AI razvijen je u suradnji s Fakultetom elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje u Splitu. Važnu ulogu imaju i operateri u županijskim nadzorno operativnim centrima, koji provjeravaju detekcije prije potvrde alarma. Kada govorimo o sigurnosti ljudi i imovine, naša je prednost u tome što povezujemo infrastrukturu, podatke, umjetnu inteligenciju i stručne ljude u jedinstven operativni sustav. Cilj je što ranije prepoznati požar, pravodobno obavijestiti nadležne službe i osigurati kvalitetnije informacije za donošenje odluka.Time doprinosimo učinkovitijem odgovoru na požare te boljoj zaštiti ljudskih života, imovine i prirodnih resursa.

Kako u razvoju sustava OIV Fire Detect AI dijelite odgovornosti između OIV-a, znanstvenih partnera i vatrogasnih službi? Tko postavlja operativne zahtjeve i kako provjeravate da nova softverska funkcija doista pomaže ljudima na terenu?

Upravo sinergija svih dionika uključenih u razvoj i korištenje sustava njegova je najveća vrijednost. Od samog početka u razvoj su bili uključeni vatrogasci, hrvatski znanstvenici te inženjeri OIV-a, čime je osigurano da sustav bude u najvećoj mogućoj mjeri prilagođen potrebama korisnika, ali i specifičnostima naše zemlje. Podjela uloga pritom je jasna. Operativne zahtjeve postavljaju vatrogasci i oni kontinuirano ukazuju na moguća poboljšanja i nove funkcionalnosti, a oni su i ti koji novu funkciju provjeravaju u praksi – ako im na terenu ne pomaže, ne ostaje u sustavu. Znanstvenici uključeni u razvoj prate i implementiraju najnovije tehnologije računalnog vida i umjetne inteligencije, dok OIV osigurava i stalno unapređuje robusnost i pouzdanost sustava. Ta komunikacija ne prestaje puštanjem sustava u rad, nego se nastavlja tijekom cijelog njegova životnog vijeka. Isto tako, kroz kontinuiranu komunikaciju s lokalnim službama sustav se prilagođava specifičnostima svake nove lokacije. To se osobito odnosi na regije koje se razlikuju od onih u kojima je sustav ranije bio operativan, kao što je bio slučaj pri širenju sustava na kontinentalni dio Hrvatske.

Ako gledamo sljedećih pet godina, gdje vidite najveći prostor za napredak sustava OIV Fire Detect AI: u boljoj detekciji, povezivanju dodatnih izvora podataka ili bržem prijenosu informacija vatrogascima? Koji biste mjerljivi rezultat postavili kao glavni cilj?

U prvom redu, cilj je pokriti što veće područje koje je potencijalno ugroženo šumskim požarima. Nažalost, sve upućuje na to da to uključuje gotovo sva šumska područja Hrvatske, pa bi pokrivenost cijelog ugroženog teritorija bila onaj mjerljivi rezultat prema kojem ćemo mjeriti uspjeh. Istodobno, sustav je potrebno kontinuirano unapređivati i pratiti najnovije trendove i dosege u računalnom vidu i umjetnoj inteligenciji, ali i integrirati ga s novim tehnologijama i izvorima podataka. Detekcija, povezivanje podataka i brzina prijenosa informacija nisu tri odvojena smjera, nego dijelovi jednog sustava koji napreduje zajedno. Naš je cilj svakako i proboj na međunarodno tržište. Sustav je već instaliran na pilot-lokacijama u Bosni i Hercegovini, Crnoj Gori i Albaniji što je važan korak u tom smjeru. U sljedećim godinama želimo nastaviti širiti njegovu primjenu, dodatno razvijati njegove mogućnosti i potvrditi njegovu vrijednost u različitim uvjetima i okruženjima. U konačnici, najveći uspjeh neće biti samo u broju pokrivenih lokacija ili tehnološkim unapređenjima, nego u tome da sustav omogući što ranije otkrivanje požara i pravodobnu reakciju vatrogasnih službi. Upravo je to cilj kojem težimo - da tehnologija izravno doprinosi zaštiti šuma, ljudi i imovine.

Organizator Konferencije „Prije plamena - svaka minuta čuva život” su 24sata, a partneri su Odašiljači i veze (OIV), Fond za zaštitu okoliša i energetsku učinkovitost, SAFU, Hrvatske šume, NP Plitvička jezera, PASTOR, NP Krka i NP Mljet.