Kurz nachdem der Hurrikan Laura am letzten Donnerstag die Golfküste traf, begannen die Menschen Drohnen aufsteigen zu lassen und Videos in den sozialen Netzwerken zu posten, um die Schäden zu dokumentieren. Diese Videos sind eine wertvolle Informationsquelle, sagen Forscher der Carnegie Mellon University, die an Möglichkeiten arbeiten, sie für die schnelle Schadensbeurteilung zu nutzen.
Die Forscher entwickeln ein System mit künstlicher Intelligenz, das automatisch Gebäude identifizieren und erste Bewertungen vornehmen kann, ob sie beschädigt sind und wie ernst die Schäden sein könnten.
„Derzeitige Schadensbeurteilungen basieren hauptsächlich auf Menschen, die Schäden an einem Gebäude begutachten und dokumentieren“, sagte Junwei Liang, ein Doktorand am Language Technologies Institute (LTI) der Carnegie Mellon University. „Das kann eine langwierige, teure und arbeitsaufwändige Aufgabe sein.“
Satellitenbilder bieten nicht genug Einzelheiten und zeigen Schäden nur aus einer Perspektive: von oben. Drohnen dagegen können Informationen aus der Nähe und aus einer Vielzahl von Winkeln und Blickpunkten sammeln. Es ist Ersthelfern natürlich möglich, Drohnen zur Schadensbewertung fliegen zu lassen, aber Drohnen sind jetzt auch für die Einwohner weitgehend verfügbar und werden häufig nach Naturkatastrophen eingesetzt.
„Die Zahl der Drohnen-Videos in den sozialen Netzwerken kurz nach einer Katastrophe bedeutet, dass sie eine wertvolle Informationsquelle für zeitnahe Schadensbewertungen sein können“, sagte Liang.
Xiaoyu Zhu, ein Master-Student im Bereich künstlicher Intelligenz und Innovation, sagte, dass das anfängliche System Masken über die beschädigt erscheinenden Gebäude in den Videos legen und bestimmen könne, ob der Schaden gering oder schwer ist, oder ob das Gebäude zerstört wurde.
Das Team wird seine Ergebnisse auf der Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2021) präsentieren, die im kommenden Jahr virtuell stattfinden wird. Die Forscher unter Leitung von Alexander Hauptmann, einem Professor am LTI, luden Drohnen-Videos von Hurrikan- und Tornadoschäden in Florida, Missouri, Illinois, Texas, Alabama und North Carolina herunter. Dann versahen sie die Videos mit Anmerkungen, um Gebäudeschäden und deren Schwere zu identifizieren.
Die resultierenden Datensätze – die ersten, die Drohnen-Videos zur Beurteilung von Gebäudeschäden aufgrund Naturkatastrophen nutzten – wurden verwendet, um die künstliche Intelligenz namens MSNet zu trainieren, damit sie die Schäden erkennen kann. Die Daten sind via Github für andere Forschungsgruppen verfügbar.
Die Videos umfassen noch keine GPS-Koordinaten, aber die Forscher arbeiten an einem Geoortungsschema, das Nutzern ermöglichen werde, schnell zu identifizieren, wo die beschädigten Gebäude stehen, sagte Liang. Dies würde das Trainieren des Systems mittels Bildern aus Google Streetview erfordern. MSNet könnte dann die Hinweise aus Streetview nutzen, um die in den Videos sichtbaren Orte zu bestimmen.
Das National Institute of Standards and Technology finanzierte diese Forschungsarbeit.
(THK)
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