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文档简介

国外人工智能救灾案例德国科学家打造救助溺水者的AI机器人据外媒，德国弗劳恩霍夫光电系统技术和图像开发研究所近期成功制作了AI水下机器人以拯救溺水者。据悉，大多数溺水事件发生在淡水湖泊或游泳池。在德国，这么多人溺水的原因之一是很少有训练有素的救生员来看管水域。该研究所的科学家们利用水下机器人专业技术开发了这一自主系统，并使用一种名为DEDAVE的工具，当有人遇到危险时，机器人可以利用安装在水域附近高处上的监控摄像头识别出典型的溺水姿势，记录下落水者在泳池中的运动模式和位置。摄像机将坐标发送到机器人，完成救助。研究所的人员表示，机器人还将安装声学传感器，用于能见度受限的湖泊。声波可以用来确定受害者的位置和方向，这样机器人就可以前往正确的位置接人。在测试过程中，该机器人成功地在开放的水面上营救了一名假人受害者。英特尔携手美国红十字会，将人工智能技术用于防灾备灾美国红十字会及其“缺失地图”项目（MissingMapsproject），正与英特尔共同应用人工智能技术绘制发展中国家易受灾地区的地图，以帮助其防灾备灾。在2019年，英特尔数据科学家构建了一个计算机视觉模型，该模型能够识别乌干达卫星图像上先前未被标记的桥梁和道路。“对红十字会的工作人员而言，在防灾规划和紧急响应过程中，精确的地理信息极其重要。但世界上有些地区还未被标记在地图上，这给防灾规划和灾害响应造成了极大的困难。正因如此，我们与英特尔携手，运用人工智能技术绘制易受灾地区的地图，标记道路、桥梁、建筑物和城市。”——DaleKunce，“缺失地图”项目联合创始人、美国红十字会Cascades大区首席执行官根据缺失地图项目的数据，世界各地每年有近2亿人受灾。很多灾区并未标记在地图上，这导致应急响应人员缺少必要的信息，以快速制定救灾决策。卫星图像有时不易辨识，并且各个国家的桥梁和基础设施不尽相同。人工智能模型增强了制图能力，可以覆盖更广泛的区域，并捕捉人眼难以察觉的事物。例如，该模型在乌干达南部发现了70座桥梁，而这些桥梁在“开放街道地图”（OpenStreetMap）或乌干达统计局官方地图中均未找到。这一计算机视觉模型运行在第二代英特尔至强可扩展处理器上，该处理器内置了英特尔深度学习加速技术（DLBoost）和nGraph编译器。尽管英特尔并不享有该数据集的全部权利，但正在寻求将该数据集作为开源资源提供给研究者和地理空间专业人士的机会。此外，英特

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