Das Such- und Rettungsteam von Liza Alert besteht seit acht Jahren. Es ist eine Freiwilligenorganisation, die Gemeinschaft derjenigen, die sich darum kümmern, nach vermissten Personen zu suchen, die effektiv mit dem Ministerium für Notsituationen und dem Ministerium für innere Angelegenheiten zusammenarbeiten. Liza Alert sammelt die Einträge zu vermissten Personen; Sie führen selbst verschiedene Bildungsveranstaltungen, Suchmanagement und Suchvorgänge durch. Das Team ist an keinen geschäftlichen Aktivitäten beteiligt, hat kein Girokonto und akzeptiert keine Geldspenden.
Mail.Ru hat Liza Alert kürzlich eine kostenlose Plattform für Dienste zur Verfügung gestellt, die in großem Umfang für Such- und Rettungsaktionen verwendet wird. Wir beschlossen, mit Sergey Chumak, dem Leiter der IT-Abteilung von Liza Alert, über die Arbeit der freiwilligen Notfallgruppe und darüber zu sprechen, wie High-Tech-Lösungen ihnen helfen.
Wie suchen wir nach Menschen?
- Stellen wir uns eine typische Situation vor - eine Person ging in den Wald und verschwand. Es ist Herbst und daher sind ältere Männer und Frauen damit beschäftigt, Pilze zu sammeln. So gehen sie verloren. Familienmitglieder beginnen, sie zu suchen; Sie rufen die Liza Alert-Hotline an.- Um die Suche zu starten, erstellen wir im Teamforum einen neuen Thread mit der Beschreibung der vermissten Person („Ausguck“) und den Informationen zu Zeit und Ort für die Freiwilligen, die bereit sind, sich zu treffen.
Während sich die Gruppe auf den Abflug vorbereitet, erstellen Kartenhersteller schnell eine Reihe von Gebietskarten: Diese Karten mit quadratischen Netzen werden auf die GPS-Geräte hochgeladen, die an die Suchgruppen verteilt werden.
Am Eingang zum Wald bauen wir einen Funkmast. Ankommende Freiwillige werden in kleine Gruppen („Füchse“) eingeteilt. Jede Gruppe erhält vom Suchkoordinator eine Aufgabe. Wenn „Füchse“ zurückkehren, werden ihre Bewegungsspuren vom GPS auf den Laptop des Personals kopiert, und der Koordinator analysiert dann die Eingabedaten. Eine Gruppe informierte sie beispielsweise über einige Sehenswürdigkeiten, die nicht auf der Karte abgebildet sind.
Alle während der Suche gesammelten Informationen werden gespeichert. Wenn sich in diesem Bereich erneut jemand anderes verirrt, stehen der Kartengruppe die Kartensätze zusammen mit allen Informationen zum Bereich sofort zur Verfügung.
Karten
Es ist extrem schwierig, eine Person im Wald ohne detaillierte Karten zu suchen. Wir verwenden Satellitenbilder und topografische Karten (von der Sowjetunion herausgegeben und zeitgemäß wie OpenStreetMap).
Die Kartensätze für eine Suche werden in zwei Formaten erstellt: für Garmin GPS, das von den Gruppen im Wald verwendet wird, und für das Hauptquartier. Solche Karten nehmen viel Platz ein und müssen bearbeitet werden. Sie müssen irgendwo aufbewahrt werden. Ein alter privater Server mit geringer Kapazität, der einem der freiwilligen Teilnehmer gehört, wurde zuvor dafür verwendet. Die Anzahl der aktiven Suchanfragen nimmt jedoch von Jahr zu Jahr zu, die Teamaktivität breitet sich immer geografischer aus - es werden neue lokale Niederlassungen geschaffen, und aus diesem Grund entstand der dringende Bedarf an einer qualitativ und quantitativ überlegenen Ressource. Dann haben wir die Mail.Ru Group um Unterstützung gebeten.
Das Unternehmen stellte Liza Alert im Rahmen des
Cloud-Server- Projekts Cloud-Ressourcen zur Verfügung. Aus diesem Grund haben wir einen Haupt- und einen replizierten Server eingerichtet, auf dem wir unseren Kartenspeicher im April 2018 verschoben haben. Dies ist eine erhebliche Unterstützung, da wir jetzt viel mehr Speicherplatz für unsere aktuellen Aktivitäten zur Verfügung haben. Darüber hinaus arbeiten Cloud-Server viel schneller, ganz zu schweigen davon, wie einfach es ist, den Speicher zu verwalten und damit zu arbeiten. Mit Hilfe eines speziellen Tools regeln die für die Speicherung Verantwortlichen die Rechte innerhalb der Gruppe: Jeder neue Kartenhersteller erhält schnell Zugriff auf den Server.
Neben der Replikation erstellen wir jetzt regelmäßig Backups mit einem eigenen
Objektspeicher, der von Mail.Ru bereitgestellt wird. Früher war es unmöglich, sie zu erstellen: Wenn jemand Daten verlor, verschwanden sie endgültig.
Wir haben Cloud Server und Cloud Storage für alle unsere Produkte erhalten, die bereits bei der Suche verwendet werden, und für die Ideen von Produkten, die unsere Freiwilligen entwickeln werden. Diese Ressourcen reichen aus, um einige Operationen mit großer Kapazität durchzuführen.
Das Auge des Himmels
Eines unserer weit verbreiteten Suchwerkzeuge ist eine Quadcopter-Drohne. Automatisch betrieben, verwenden sie zuvor hochgeladene Routen und fliegen über den Bereich, in dem sich jemand verlaufen hat, um Aufnahmen von dem Ort zu machen.
Wofür ist das? Die verlorene Person könnte auf den offenen Raum kommen - eine Lichtung, eine Lichtung, ein Feld. Oder finden Sie sich inmitten von Windfallholz wieder: an einem Ort, der von umgestürzten Bäumen bedeckt ist und aus der Luft gut zu sehen ist. Die fliegende Drohne würde ihn erkennen und den Rückgriff von Wandergruppen erheblich retten.
Bis vor kurzem mussten die Drohnenpiloten alle Bilder selbst überprüfen. Es war ein Job aus der Hölle: Jeder Flug ergibt ungefähr 1000 Bilder und sie müssen sehr sorgfältig überprüft werden - Sie müssen sie studieren, unklare Fragmente vergrößern. Nach meiner eigenen Erfahrung können Sie nicht mehr als hundert Bilder gleichzeitig durchsehen: Danach fehlen Ihnen die Details, Sie verlieren die Konzentration und werden weniger scharfsinnig. Aus diesem Grund haben wir eine Seite zur kollektiven Überprüfung von Bildern erstellt.
Crowdsourcing zur Rettung
Wir unterrichten derzeit eine Gruppe von Freiwilligen, die die Photogrammetrie auf „professioneller Ebene“ überwachen. Die Sache ist: Einige gängige Gegenstände - ein Baumstumpf, ein Pfosten, ein Müllsack - sehen möglicherweise anders oder unklar aus als oben. Und man braucht spezielle Erfahrung, um sofort erkennen zu können, was Sie sehen.
Das für die „Beobachter“ entwickelte Überprüfungssystem präsentiert die Aufnahmen so, dass eine Gruppe so viele Bilder wie möglich überprüfen kann. Erstens überprüft sehr Benutzer seine eigene Auswahl. Dann schauen sie sich die Bilder der anderen an; und wenn noch Zeit ist - überprüfen Sie die Bilder, die sie bereits wieder gesehen haben. Cross Review und Double Checking verringern die Möglichkeit, wichtige Details zu übersehen.
Selbst ein ungeübter Betrachter kann einen lügenden Mann identifizieren. Aus diesem Grund haben wir einen gleichzeitig betriebenen Open Service Watcher.lizaalert.ru: eine Art Crowdsourcing-Tool, mit dem jeder, der bereit ist, dem Team zu helfen, genau das tun kann.
Sobald die Benachrichtigung zu den Bildern des letzten Flugs im Forum und in der
VKontakte-Gruppe angezeigt wird, beginnen bis zu 150 Personen gleichzeitig, diese zu überprüfen.
Die Bilder hier sind streng entpersönlicht. Um die Recherche zu vereinfachen, ist jedes Bild in 32 kleine Fragmente unterteilt, die ohne Skalierung auf den Bildschirm passen. Die Internetnutzer müssen nur eine Frage mit „Ja“ oder „Nein“ beantworten: Befindet sich eine Person auf dem Bild?
Das System speichert die Anzahl der positiven und negativen Antworten für jedes Fragment und berechnet einen Durchschnitt, um die Fragmente zu verteilen. Die Ergebnisse werden an die professionellen Beobachter gesendet, die die „vielversprechendsten“ Bilder im Detail überprüfen.
Das Team von ausgebildeten Fotogrammetrikern, die die Bilder überprüfen, verfügt über detaillierte Informationen über die vermisste Person: wie sie aussieht, wie sie angezogen war, was sie auf sich trug. Deshalb suchen sie nicht nur nach Menschen, sondern auch nach Artefakten - die Person hätte etwas von sich fallen lassen oder verlieren können (einen Korb, Schuhe, einen Hut). Die Benachrichtigung über solche Ergebnisse geht sofort beim Suchkoordinator ein, der dann entscheidet, ob eine der Suchgruppen zum Auschecken gesendet wird. Wenn wir ein bestimmtes Objekt finden, können wir versuchen, die Route der gesuchten Person herauszufinden.
Heutzutage beträgt die maximale Überprüfungsgeschwindigkeit auf unserer Website 10 Bilder pro Sekunde. Dadurch können alle von einer Drohne gesammelten Daten ziemlich schnell verarbeitet werden - innerhalb weniger Stunden. Während die Suchgruppen im Wald spazieren gehen, verwenden die Beobachter Computer und mobile Geräte, um offene Bereiche zu „untersuchen“.
- Ich wette, eine Idee, neuronale Netze zur Lösung der Bildüberprüfungsaufgabe zu verwenden, ist Ihnen in den Sinn gekommen?- Ja, wir haben diese Option in Betracht gezogen. Auch wenn die Meinungen der Experten zur Anwendbarkeit des maschinellen Lernens in diesem Fall unterschiedlich sind. Um ein neuronales Netzwerk zu unterrichten, müssten wir jedenfalls einen Datensatz sammeln - einen großen Satz von Bildern, Bilder, die von einer Drohne erstellt wurden, auf der sich entweder Personen befinden oder keine Personen befinden. Je größer das Set, das wir sammeln könnten, desto zuverlässiger wäre unser Modell. In jedem Fall werden die Experimente mit neuronalen Netzen erst im Winter beginnen - es ist jetzt eine arbeitsreiche Such- und Rettungssaison, die Teammitglieder sind aufgrund der ständigen Läufe erschöpft. Aber wir werden auf jeden Fall später darauf zurückkommen. Ich hoffe, dass das neuronale Netzwerk zumindest dazu beiträgt, den Eliminierungsprozess von Bildern ohne Personen zu beschleunigen und die Bilder zu priorisieren, die zuerst überprüft werden müssen.
Von ebenen Bildern zu 3D
Schließlich ist unsere neueste Idee die Erstellung von 3D-Karten basierend auf Fotos. Dazu müssen die Bilder aus einer höheren Höhe aufgenommen werden und sich besser überlappen. Die IT-Abteilung von Liza Alert hat bereits Erfahrung mit der Erstellung von 3D-Karten in teurer Software. Es gibt aber auch eine Open Source OpenDroneMap-Anwendung. Eine Webversion ist ebenfalls verfügbar. Wenn die Ergebnisse ihrer Arbeit kompatibel sind, werden wir OpenDroneMap in unseren Suchvorgängen verwenden.
Die 3D-Karte bietet eine genauere Beschreibung des gesuchten Gebiets. Manchmal gehen die Vermissten mit einem Telefon in den Wald und bleiben einige Zeit in Kontakt. Solange der Akku des Telefons nicht leer ist, können wir sie um einige Details bitten und sie bitten, ihre Umgebung zu beschreiben. Zum Beispiel sitzt eine Person auf der Lichtung oder ist in eine natürliche Falle geraten - Windfall oder totes Holz. Solche Objekte sind auf den Karten nicht markiert, sie sind in Bildern schwer zu identifizieren. Wir können sie jedoch auf 3D-Karten sehen und die Gruppen sofort zur Überprüfung senden.
Eine Drohne benötigt ca. 30-40 Minuten, um 2 x 0,7 km Fläche abzuschießen. Das Generieren einer 3D-Karte auf einem PC dauert zu lange. Auf einem Cloud-Server mit leistungsstarker Konfiguration ist dies jedoch für eine schnelle Antwortzeit akzeptabel. Daher können wir in den ersten Stunden der Suche wichtige Informationen über das Gebiet abrufen und die Aufgaben für die Suchgruppen anpassen. Natürlich werden solche Informationen auch am nächsten Tag wertvoll sein. Je früher wir sie jedoch erhalten, desto besser sind unsere Chancen, die vermisste Person zu finden und zu retten.