El escuadrón de búsqueda y rescate "
Lisa Alert " ha existido durante 8 años. Esta es una asociación voluntaria, una comunidad de personas atentas, que busca personas desaparecidas, interactuando efectivamente con el Ministerio de Emergencias y el Ministerio del Interior. Lisa Alert recopila solicitudes para personas desaparecidas, lleva a cabo varios eventos de capacitación, organiza búsquedas y búsquedas propias. El destacamento no realiza ninguna actividad comercial, no tiene una cuenta corriente y no acepta donaciones en efectivo.
Recientemente, Mail.Ru Cloud Solutions proporcionó a Lisa Alert una plataforma gratuita para servicios de alojamiento que se utilizan activamente en operaciones de búsqueda y rescate. Decidimos hablar con Sergey Chumak, Lisa Alert, directora senior de TI, sobre cómo trabajan los rescatistas voluntarios y cómo la alta tecnología los ayuda.
¿Cómo buscan las personas?
- Tomemos una situación típica: un hombre entró en el bosque y desapareció. Es otoño, lo que significa que los abuelos están siguiendo activamente los hongos. Y se pierden allí. Los familiares comienzan a buscarlos, llame a la línea directa Lisa Alert.- Al iniciar la búsqueda, creamos un tema separado en el foro de destacamento, que indica los principales signos de la persona desaparecida ("orientación") e información sobre la hora y el lugar de reunión de voluntarios que están listos para participar.
Mientras se prepara la partida, los cartógrafos hacen rápidamente un conjunto de mapas de terreno: estos mapas con la cuadrícula de cuadrados aplicada se cargarán en los navegadores emitidos a los grupos de búsqueda.
A la entrada de la sede del bosque se despliega, se eleva una torre de comunicaciones por radio. Los voluntarios que llegan se dividen en pequeños grupos ("zorros"). Un coordinador de búsqueda define una tarea para cada grupo. Cuando los "zorros" regresan, las huellas de su movimiento de los navegadores se copian en la computadora portátil del personal y el coordinador analiza la información entrante. Por ejemplo, un grupo transmite algunos puntos de referencia que no están en el mapa.
Toda la información recopilada durante la búsqueda se almacena. Si alguien se pierde nuevamente en estas partes, los conjuntos de mapas preparados, así como los datos sobre el área, estarán disponibles de inmediato para los motores de búsqueda.
Tarjetas
Sin mapas detallados, es extremadamente difícil buscar una persona en el bosque. Utilizamos imágenes satelitales, mapas topográficos, incluidos los soviéticos, así como los modernos, como OpenStreetMaps.
Los kits cartográficos de búsqueda se realizan en dos formatos: para navegadores de Garmin, con los que los grupos van al bosque, y para la sede operativa. Dichas tarjetas ocupan un gran volumen y requieren procesamiento, deben almacenarse en algún lugar. Anteriormente, se utilizaba el antiguo servidor privado de baja potencia de uno de los participantes voluntarios. Pero el número de búsquedas activas aumenta cada año, las actividades del destacamento se expanden geográficamente: se crean nuevas sucursales regionales, por lo que existe una necesidad urgente de un recurso cualitativa y cuantitativamente superior. Luego recurrimos a la plataforma en la nube de Mail.Ru Group para obtener ayuda.
La compañía proporcionó a Lisa Alert recursos en la nube como parte del proyecto
Cloud Servers , y desplegamos los servidores primarios y de respaldo a los que se trasladó nuestro almacenamiento de mapas desde abril de 2018. Este es un apoyo muy significativo, porque ahora tenemos mucho más espacio para las actividades actuales. Además, la velocidad de los servidores en la nube es un orden de magnitud mayor, sin mencionar la facilidad de administración y el trabajo con el almacenamiento. Con una herramienta especial, los responsables del repositorio regulan los derechos dentro del grupo: cada nuevo cartógrafo obtiene acceso rápidamente al servidor.
Además de la replicación, ahora creamos regularmente copias de seguridad para las cuales Mail.Ru Group ha asignado
almacenamiento de objetos . Anteriormente, no podían hacerlo, y si alguien borraba algo, entonces los datos desaparecían para siempre.
Para todos nuestros productos que ya están ayudando en la búsqueda, y para las ideas de los productos que nuestros voluntarios van a desarrollar, se nos han asignado servicios de Cloud Server y Cloud Storage. Estos recursos son suficientes para realizar operaciones de gran capacidad.
Ojo del cielo
Una de nuestras herramientas de búsqueda activa es quadrocopters. Vuelan automáticamente a lo largo de rutas precargadas sobre el área donde se perdió una persona y toman fotografías del área.
¿Por qué se hace esto? Una persona perdida puede ir a un lugar abierto, a un claro, un claro en el campo. O encontrarse en una ganancia inesperada, es decir, en una sección del bosque que está abarrotada de árboles caídos, que es claramente visible desde el aire. Un quadrocopter volador "notará" al perdido, ahorrando así significativamente los recursos de los grupos de caminata.
Hasta hace poco, los pilotos de quadrocopter tenían que revisar independientemente todas las imágenes tomadas. Trabajo infernal: de cada partida obtienen alrededor de 1000, y hay que comprobarlo con cuidado, aumentar fragmentos incomprensibles. Según la experiencia, es imposible ver más de un centenar de imágenes a la vez: luego se desconecta de los detalles, la atención se dispersa, el ojo está "borroso". Por lo tanto, creamos una página para la visualización colectiva de fotografías.
Crowdsourcing al rescate
Ahora estamos entrenando a un grupo de voluntarios que harán fotogrametría "profesionalmente". El hecho es que los objetos familiares para todos (un tocón, un pilar, una bolsa de basura) a veces se ven inesperados o incomprensibles desde una altura. Y necesita algo de experiencia para determinar de inmediato lo que ve.
En el sistema de visualización desarrollado para "observadores", los marcos se emiten de tal manera que, en un tiempo mínimo, el grupo verifica en total la mayor cantidad posible de imágenes. Primero, cada usuario mira su selección, luego comienzan a mirar las imágenes del otro y, si queda tiempo, revisan lo que ya han visto. Las vistas cruzadas y repetidas reducen la posibilidad de perder detalles importantes.
Aunque a menudo los espectadores completamente inexpertos pueden reconocer a una persona acostada. Es por eso que también tenemos un servicio abierto, una especie de herramienta de crowdsourcing, donde todos pueden ayudar al equipo a ver los resultados de la fotografía aérea: watcher.lizaalert.ru.
Cuando aparece un mensaje en el foro y en el escuadrón
VKontakte de que se han subido imágenes de la próxima partida, hasta 150 personas comienzan a verlas simultáneamente.
Aquí las imágenes están estrictamente despersonalizadas. Y para la conveniencia de la investigación, cada foto se divide en 32 pequeños fragmentos que caben en la pantalla sin escalar. Los usuarios de la red deben responder "sí" o "no" a una sola pregunta: ¿hay una persona en la imagen?
El sistema recuerda cuántas veces para cada fragmento los participantes respondieron positiva o negativamente, calcula el puntaje promedio y clasifica los fragmentos por él, y pasa los resultados a los observadores del grupo profesional: verifican las imágenes más "prometedoras" en detalle.
Un equipo de fotogrametristas desmontables capacitados al ver tiene información detallada sobre la persona desaparecida: cómo se ve, qué llevaba puesto, qué tenía consigo. Por lo tanto, aquí buscan no solo personas abstractas en la imagen, sino también artefactos: una persona podría arrojar o perder algo de sus cosas (canasta, zapatos, artículos para la cabeza). Las notificaciones de tales hallazgos llegan inmediatamente al coordinador de búsqueda, quien decide si envía uno de los grupos de búsqueda para su verificación. Habiendo encontrado un objeto característico, podemos adivinar la ruta del que estamos buscando.
Ahora, la velocidad máxima de visualización en el sitio es de hasta 10 imágenes por segundo. Como resultado, es posible procesar todo el material capturado por el quadrocopter con bastante rapidez, en algunas horas. Mientras los equipos de búsqueda caminan por el bosque, los observadores desde computadoras o dispositivos móviles "exploran" áreas abiertas del área.
- ¿Seguramente tuviste una idea para tratar de resolver el problema de ver imágenes usando redes neuronales?- Sí, consideraron esta posibilidad, aunque las opiniones de los expertos sobre la aplicabilidad del aprendizaje automático en este caso difieren. En cualquier caso, para entrenar la red neuronal, necesitamos recopilar un conjunto de datos: un gran conjunto de imágenes, imágenes del dron, en las que hay personas y en las que no hay personas. Cuanto más grande sea el conjunto, más estable debería ser el modelo. En cualquier caso, los experimentos con la red neuronal y la creación de una muestra de entrenamiento comenzarán no antes del invierno: ahora es una temporada de búsqueda activa, los miembros del escuadrón simplemente están "agotados" en viajes constantes. Pero definitivamente volveremos a esto. Espero que la red neuronal al menos ayude a acelerar la "detección" de imágenes, que se garantiza que no tienen personas, y prioriza las fotos que deben verse primero.
Del avión al volumen
Finalmente, nuestra última idea es generar mapas tridimensionales basados en fotografías. Para esto, las fotos deben tomarse desde una altura mayor y superponerse entre sí con mayor fuerza. El departamento de TI de Lisa Alert ya tiene experiencia en la creación de tarjetas 3D en software caro y de pago. Pero también hay una aplicación de código abierto OpenDroneMap, una versión web también está disponible. Si los resultados de su trabajo son comparables, comenzaremos a utilizar activamente OpenDroneMap en las búsquedas.
Un mapa tridimensional proporciona una imagen más precisa del área en el área de búsqueda. A menudo, los perdidos van al bosque con un teléfono y se mantienen en contacto por algún tiempo. Hasta que la batería esté vacía, puede pedirle detalles a la persona, preguntar qué ve a su alrededor. Por ejemplo, se sienta al borde de la tala o cae en una "trampa natural": cortavientos, vetado. Tales objetos generalmente no están marcados en los mapas ordinarios; son difíciles de reconocer en tomas individuales. Pero "aparecen" en un mapa tridimensional, y puede enviar inmediatamente grupos de búsqueda para su verificación.
Para disparar con la superposición necesaria del sitio, por ejemplo, 2 x 0.7 km, el quadrocopter tomará 30-40 minutos. Se tarda demasiado en generar un mapa 3D a partir de estas imágenes en una computadora personal, pero en un servidor en la nube con una configuración potente, el proceso tomará un tiempo aceptable para una respuesta rápida. Es decir, en las primeras horas de la búsqueda, será posible obtener información muy importante sobre el área y ajustar las tareas para los grupos de búsqueda. Por supuesto, esta información es importante el segundo día, pero cuanto antes la obtengamos, más posibilidades hay de encontrar y salvar rápidamente a la persona perdida.