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火，完结了人类的蛮荒时代，是人类文明提高的标记。然而，作为人类首个应用的天然力量，火始终带有难以预测的破坏力。
依据国家应急管理部消防救济局公布的数据，2019 年中国共接报火灾 23.3 万起，死亡 1335 人，伤 837 人，间接财产损失为 36.12 亿元。
往年的疫情期间，2020 年第一场火灾的视频“烧”上了热搜。视频里，重庆一栋二三十层的居民楼已齐全被大火点燃，十几层都可见明火，弥漫着滚滚浓烟，现场传来居民的尖叫和消防车警报声。
除了常见的高层起火，人们苦森林火灾也久矣。
从 2019 年始终焚烧到 2020 年的澳洲森林大火，同样造成了惨重的损失——考拉栖息地被毁坏，袋鼠因为对低温敏感以及口头迟缓而大量死亡。
被誉为“地球之肺”的亚马逊雨林在 2019 年也“火”出了圈，森林被烧毁，雨林生物也因火灾的间接挫伤蒙受了灭顶打击。
“地球之肺”在焚烧
面对伤亡和损失，除了哀悼和致敬，咱们还应反思如何对火灾进行无效的预警和防控、怎样才能防止这样的就义。
人工智能和大数据的倒退为火灾防控提供了新思路，AI 助力下的火险智能检测零碎获得了良好的落地利用成果，智能消防成为消防行业大趋势。
在山火更为频繁的美国，科学家就曾经开始将人工智能利用到森林火灾的预测和救济中了。
2019 年，NASA 开发了一个可能监测山火的基于机器学习的神经网络。其设计者 James MacKinnon 称，该模型能借助卫星拍摄的照片监测山火，监测准确率高达 98%，他的指标是将山火预警工夫降到一小时甚至更短。
山火的卫星拍摄图
建设智能消防，数据是根底。在丰盛数据的反对下，构建各类火灾危险分析模型，利用神经网络等技术一直优化分析模型，能力优化消防安全工作，升高火灾危险。
数据堂始终保持科技向善的倒退理念，依靠本身的数据资源、技术劣势和丰盛的数据处理教训，数据堂自有版权的《120 段火焰视频数据》可能进一步推动智能消防更宽泛的布局。
120 段火焰视频数据涵盖 40 个场景，视频总时长为 9 时 4 分 37.32 秒。数据采纳了不同摄像头拍摄火焰视频，拍摄工夫蕴含白天和夜晚。
标注人员对视频采集工夫、采集场景、是否有遮挡、采集间隔、采集设施进行标签标注，准确率高于 97%，数据可有效应用于火灾检测等工作。
从灾情模仿、灾情预警、灾情汇总等几个比拟重要的畛域登程，AI 技术能为火灾的监测和防控提供无力的反对。随着 AI 技术不断完善，将来火灾或者不会再威逼咱们的人身财产平安，消防员也能够不必再冒着未知的危险冲进火场了。
对于数据堂
数据堂（北京）科技股份有限公司成立于 2011 年 9 月（股票代码：831428），是业余的人工智能数据服务提供商，致力于为寰球人工智能企业提供数据获取及数据产品服务。
依靠本身的数据资源、技术劣势及丰盛的数据处理教训，数据堂为国内外 1000 多家人工智能企业和科研机构提供了优质的数据服务。数据堂于 2014 年实现新三板挂牌，成为中国人工智能数据服务行业第一家上市企业。
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