El equipo de búsqueda y rescate de Liza Alert existe desde hace ocho años. Es una organización de voluntarios, la comunidad de los que se preocupan, que busca a las personas desaparecidas que colaboran efectivamente con el Ministerio de Situaciones de Emergencia y el Ministerio del Interior. Liza Alert recoge las entradas sobre personas desaparecidas; Realizan diversos eventos educativos, gestión de búsqueda y operaciones de búsqueda. El equipo no participa en ninguna actividad comercial, no tiene una cuenta corriente y no acepta donaciones monetarias.
Mail.Ru recientemente proporcionó a Liza Alert una plataforma gratuita para servicios, ampliamente utilizada para operaciones de búsqueda y rescate. Decidimos hablar con Sergey Chumak, el jefe de la rama de TI de Liza Alert, sobre el trabajo del grupo voluntario de respuesta a emergencias y cómo las soluciones de alta tecnología los ayudan.
¿Cómo buscamos personas?
- Imaginemos una situación típica: una persona fue al bosque y desapareció. Es otoño y, por lo tanto, hombres y mujeres mayores están ocupados recogiendo hongos. Así se pierden. Los miembros de la familia comienzan a buscarlos; llaman a la línea directa de alerta de Liza.- Al iniciar la búsqueda, en el foro del equipo, creamos un nuevo hilo con la descripción de la persona desaparecida ("puesto de observación") y la información sobre la hora y el lugar para que los voluntarios que deseen participar se reúnan.
Mientras el grupo se prepara para partir, los creadores de mapas están creando rápidamente un conjunto de mapas de área: estos mapas con redes cuadradas se cargarán a los dispositivos GPS entregados a los grupos de búsqueda.
En la entrada al bosque, construimos un mástil de radio. Los voluntarios que llegan se dividen en pequeños grupos ("zorros"). Cada coordinador de búsqueda asigna una tarea a cada grupo. Cuando regresan los "zorros", sus pistas de movimiento se copian del GPS a la computadora portátil del personal y el coordinador analiza los datos de entrada. Por ejemplo, un grupo les hizo saber sobre algunos puntos de referencia no representados en el mapa.
Toda la información recopilada durante la búsqueda se guarda. Si otra persona se pierde en esta área nuevamente, el grupo de búsqueda tendrá los conjuntos de mapas disponibles de inmediato junto con toda la información sobre el área.
Mapas
Es extremadamente difícil buscar una persona en el bosque sin mapas detallados. Estamos utilizando imágenes de satélite y mapas topográficos (emitidos por los soviéticos y contemporáneos, como OpenStreetMap).
Los conjuntos de mapas para una búsqueda se crean en dos formatos: para el GPS Garmin utilizado por los grupos en el bosque, y para la sede del campo. Dichos mapas ocupan mucho espacio y requieren edición; necesitan ser almacenados en algún lugar. Antes se usaba algún servidor privado antiguo y de baja capacidad perteneciente a uno de los participantes voluntarios. Sin embargo, el número de búsquedas activas aumenta de año en año, la actividad del equipo se extiende cada vez más geográficamente: se crean nuevas sucursales locales y es por eso que surgió la necesidad apremiante de un recurso superior tanto en calidad como en cantidad. Luego le pedimos ayuda a Mail.Ru Group.
La compañía proporcionó a Liza Alert recursos en la nube como parte del proyecto
Cloud Servers ; Por lo tanto, establecimos un servidor principal y replicado donde trasladamos nuestro almacenamiento de mapas en abril de 2018. Es un soporte bastante significativo ya que ahora tenemos mucho más espacio disponible para nuestra actividad actual. Además, los servidores en la nube funcionan mucho más rápido, sin mencionar lo fácil que es administrar y trabajar con el almacenamiento. Con la ayuda de una herramienta especial, las personas responsables del almacenamiento regulan los derechos dentro del grupo: cada nuevo creador de mapas obtiene rápidamente acceso al servidor.
Además de la replicación, ahora creamos regularmente copias de seguridad que tienen su propio
almacenamiento de objetos proporcionado por Mail.Ru. Solía ser imposible crearlos: cuando alguien perdía datos, desaparecía para siempre.
Hemos recibido servidores en la nube y almacenamiento en la nube para todos nuestros productos que ya se utilizan en las búsquedas y para las ideas de productos que nuestros voluntarios van a desarrollar. Estos recursos son suficientes para llevar a cabo algunas operaciones de gran capacidad.
El ojo del cielo
Una de nuestras herramientas de búsqueda ampliamente utilizadas es un dron quadcopter. Operados automáticamente, utilizan rutas previamente cargadas y vuelan sobre el área donde alguien se perdió al tomar fotos del lugar.
¿Para qué es esto? La persona perdida podría salir al espacio abierto: un claro, un claro, un campo. O encontrarse entre la madera inesperada: en el lugar cubierto por árboles caídos que se ve bien desde el aire. El dron volador lo detectaría y salvaría significativamente los recursos de los grupos de caminatas.
Hasta hace poco, los pilotos de aviones no tripulados tenían que revisar todas las imágenes por sí mismos. Fue un trabajo del infierno: cada vuelo da como resultado unas 1000 imágenes y deben revisarse con mucho cuidado; debe estudiarlas, hacer zoom en fragmentos poco claros. Según mi propia experiencia, no puedes mirar más de cien imágenes a la vez: después de eso, comienzas a perder los detalles, pierdes la concentración y te vuelves menos perceptivo. Es por eso que creamos una página para la revisión colectiva de imágenes.
Crowdsourcing al rescate
Actualmente estamos enseñando a un grupo de voluntarios que supervisará la fotogrametría en "un nivel profesional". La cuestión es que algunos objetos comunes (un tocón de árbol, una publicación, una bolsa de basura) pueden verse diferentes o poco claros de lo anterior. Y uno necesita experiencia específica para poder decir lo que ve de inmediato.
El sistema de revisión desarrollado para los "observadores" presenta las tomas de tal manera que permite que un grupo revise tantas imágenes como sea posible. Primero, muchos usuarios revisan su propia selección. Luego miran las imágenes de los demás; y si hay tiempo, verifique las imágenes que ya han visto nuevamente. La revisión cruzada y la doble verificación disminuyen la posibilidad de perder los detalles importantes.
Incluso un espectador no capacitado puede identificar a un hombre mentiroso. Es por eso que tenemos un servicio abierto que funciona simultáneamente watcher.lizaalert.ru: una herramienta de crowdsourcing en la que cualquiera que esté dispuesto a ayudar al equipo puede hacer exactamente eso.
Tan pronto como la notificación de las imágenes del vuelo reciente aparece en el foro y en el
grupo VKontakte , hasta 150 personas comienzan a revisarlas simultáneamente.
Las imágenes aquí están estrictamente despersonalizadas. Para facilitar la investigación, cada imagen se divide en 32 pequeños fragmentos que se ajustan a la pantalla sin escalar. Los usuarios de Internet deben responder "sí" o "no" a una sola pregunta: ¿hay una persona en la imagen?
El sistema memoriza el número de respuestas positivas y negativas para cada fragmento y calcula un promedio para clasificar los fragmentos; Los resultados se envían a los observadores profesionales que revisan las imágenes más “prometedoras” en detalle.
El equipo de fotogrametristas capacitados que revisan las imágenes tiene información detallada sobre la persona desaparecida: la forma en que se ve, la forma en que estaba vestido, lo que llevaba consigo. Es por eso que no solo buscan personas, sino también artefactos: la persona podría haber caído o perdido algo suyo (una canasta, zapatos, un sombrero). La notificación de dichos hallazgos es recibida de inmediato por el coordinador de búsqueda, quien luego decide si envía uno de los grupos de búsqueda para verificarlo. Cuando encontramos un objeto específico, podemos tratar de descubrir la ruta de la persona que estamos buscando.
En estos días, la velocidad máxima de revisión en nuestro sitio es de 10 imágenes por segundo. Como resultado, todos los datos recopilados por un dron pueden procesarse con bastante rapidez, en unas pocas horas. Mientras los grupos de búsqueda caminan por el bosque, los observadores usan computadoras y dispositivos móviles para "investigar" las áreas abiertas.
- ¿Te ha pasado por la cabeza la idea de utilizar redes neuronales para resolver la tarea de revisión de imágenes?- Sí, hemos considerado esta opción; a pesar de que las opiniones de los expertos sobre la aplicabilidad del aprendizaje automático difieren en este caso. De todos modos, para enseñar una red neuronal necesitaríamos recopilar un conjunto de datos: un gran conjunto de imágenes, imágenes tomadas por un dron que tendría o no personas en ellas. Cuanto más grande sea el conjunto que podamos recopilar, más confiable será el modelo. En cualquier caso, los experimentos de la red neuronal no comenzarán hasta el invierno: ahora es una temporada ocupada de búsqueda y rescate, los miembros del equipo están exhaustos debido a las constantes carreras. Pero definitivamente volveremos a eso más tarde. Espero que la red neuronal al menos ayude a acelerar el proceso de eliminación de imágenes sin personas y a priorizar las imágenes que deben revisarse primero.
De imágenes planas a 3D
Finalmente, nuestra última idea es generar mapas 3D basados en fotos. Para hacerlo, las imágenes deben hacerse desde una altitud más alta y deben superponerse mejor entre sí. La sucursal de TI de Liza Alert ya tiene experiencia en la creación de mapas 3D en software costoso. Pero también hay una aplicación OpenDroneMap de código abierto; La versión web también está disponible. Si los resultados de su trabajo son compatibles, comenzaremos a usar OpenDroneMap en nuestras operaciones de búsqueda.
El mapa 3D proporciona una descripción más precisa del área que se busca. A veces las personas desaparecidas van al bosque con un teléfono y se mantienen en contacto por algún tiempo. Mientras la batería del teléfono no esté agotada, podemos pedirles algunos detalles, pedirles que describan su entorno. Por ejemplo, una persona está sentada en el claro o se metió en una trampa natural: madera inesperada o caída. Tales objetos no están marcados en los mapas, son difíciles de identificar en las imágenes. Sin embargo, podemos verlos en mapas 3D e inmediatamente enviar a los grupos a un control.
Un dron necesita entre 30 y 40 minutos para disparar en un área de 2 x 0.7 km. Se tarda demasiado en generar un mapa 3D en la PC, pero hacerlo en un servidor en la nube con una configuración potente sería aceptable para un tiempo de respuesta rápido. Por lo tanto, durante las primeras horas de búsqueda, podremos obtener información importante sobre el área y ajustar las tareas para los grupos de búsqueda. Por supuesto, dicha información será valiosa al día siguiente también, sin embargo, cuanto antes la obtengamos, mayores serán nuestras posibilidades de encontrar y salvar a la persona desaparecida.