这家初创公司使用计算机视觉和超高清摄像头向消防员发出新火灾警报。
Pano AI 正在帮助社区更快地发现火灾，使消防员能够在小火发展成火海之前将其扑灭。
这家成立四年的初创公司安装了网络在森林、草原和其他火灾风险高的地区的高处旋转摄像机。每个站都可以捕获 10 英里半径内的超高清视频，以及可以在夜间或通过烟雾发现温度波动的红外读数。
Pano 然后使用其深度学习系统来检测这些地区出现烟雾或其他火灾迹象。每当发现火灾时，人类分析师就可以查看图像，以确认火灾是否已发生或拒绝误报。
当确认发生火灾时，Pano 会向火灾监测机构发出警报，提供图像和位置数据，以确保火灾发生。帮助他们快速做出反应。
当消防队员与大火搏斗时，该公司继续提供最新的、高度可缩放的变化情况图像，以及卫星图像、天气信息和收集的其他数据源来自其他来源。
毁灭性野火的风险正在增加，部分原因是我们继续在荒地边缘建立社区，许多社区我们让它变得杂草丛生。与此同时，气候变化也使许多地区变得更加炎热和干燥，使树木、灌木和草变成引火物。
随着火灾造成的经济和人员伤亡不断上升，开发更好的方法来预防火灾变得越来越重要或在它们变成大火之前将其扑灭。
通常，应急响应人员依靠人们来发现烟雾或火灾并报告它们。但在各机构验证这些报告所需的时间里，小火可能会发展成大火，其破坏性会更大，而且更难扑灭。
Pano 的承诺是，它可以大大缩短反应时间通过发现、确认和精确定位火灾的位置，人类可能在数小时内无法看到火灾的位置，因为它们位于偏远地区或树木覆盖之下，或者在夜间点燃。这应该会减少失控火灾的数量以及由此造成的死亡和损害。
该公司表示，它提供的实时信息还可以帮助消防部门以更安全、更有效的方式扑灭火焰。
该公司列举了许多案例研究，在这些案例研究中，其工具有助于加速协调反应并遏制野火。例如，2023 年夏天，帕诺向华盛顿州消防部门通报了奥林匹亚附近的杰克逊路火灾。响应时间至少缩短了 20 分钟。
消防队员仍然花了大约一周的时间与大火搏斗。但即使风力条件恶化，他们也将火势限制在 23 英亩，并防止了任何人员死亡和建筑物损坏。
帕诺当然没有发明相机和计算机软件可以控制火势的想法。有助于发现和应对火灾。多年来，ALERTCalifornia 计划一直在利用类似的技术来实现相同的目的。其他初创公司也在使用传感器、卫星、摄像头和人工智能来改进野火检测，包括 Dryad 和 Robotics Cats。
考虑到不断变化的气候条件和政府、公用事业公司和其他野火科技初创公司现在正在采取许多其他措施来降低风险。
但 Pano 已成为早期火灾探测领域的明显领导者。该初创公司已经在美国西部的九个州部署了摄像头，包括加利福尼亚州、俄勒冈州、华盛顿州和科罗拉多州。它还在加拿大和澳大利亚的部分地区设立了站点。
Pano AI 的客户包括政府机构、电力公司、私人森林所有者和滑雪胜地。该公司每年收取 50,000 美元的总费用，涵盖摄像头站以及软件、维护、通知和服务。
该公司表示，其系统目前监控着全球近 2000 万英亩的土地，并且已发现近 10 万起火灾。
随着高度火灾风险蔓延到更多地区，以及人们对危险的认识不断增强，该公司表示，它还与中西部、东海岸和其他地区的机构进行了更多对话。传统上，野火并不是一个令人担忧的问题。
该公司表示，随着其摄像头监控世界各地更多地区，并且其机器学习系统能够更好地发现最早的火灾迹象，其有效性只会提高.
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