O esquadrão de busca e salvamento "
Lisa Alert " existe há 8 anos. Trata-se de uma associação voluntária, uma comunidade de pessoas que cuidam, que procura pessoas desaparecidas, interagindo efetivamente com o Ministério de Emergências e o Ministério de Assuntos Internos. O Lisa Alert coleta solicitações para pessoas desaparecidas, realiza vários eventos de treinamento, organiza pesquisas e pesquisas. O destacamento não realiza nenhuma atividade comercial, não possui uma conta corrente e não aceita doações em dinheiro.
Recentemente, a Mail.Ru Cloud Solutions forneceu à Lisa Alert uma plataforma gratuita para serviços de hospedagem usados ativamente em operações de busca e salvamento. Decidimos conversar com Sergey Chumak, Lisa Alert, uma oficial sênior de TI, sobre como os voluntários de resgate trabalham e como a alta tecnologia os ajuda.
Como as pessoas pesquisam
- Vamos tomar uma situação típica - um homem entrou na floresta e desapareceu. É outono, o que significa que os avós estão seguindo ativamente os cogumelos. E eles se perdem lá. Parentes começam a procurá-los, ligue para a linha direta do Lisa Alert.- Ao iniciar a pesquisa, criamos um tópico separado no fórum de desapego, que indica os principais sinais da pessoa desaparecida (“orientação”) e informações sobre a hora e o local da reunião de voluntários que estão prontos para participar.
Enquanto a partida está se preparando, os cartógrafos fazem rapidamente um conjunto de mapas do terreno - esses mapas com a grade de quadrados aplicada serão carregados nos navegadores emitidos para os grupos de pesquisa.
Na entrada da sede da floresta, uma torre de radiocomunicação se ergue. Os voluntários que chegam são divididos em pequenos grupos ("raposas"). Um coordenador de pesquisa define uma tarefa para cada grupo. Quando as "raposas" retornam, as faixas de seus movimentos dos navegadores são copiadas para o laptop da equipe e o coordenador analisa as informações recebidas. Por exemplo, um grupo transmite alguns pontos de referência que não estão no mapa.
Todas as informações coletadas durante a pesquisa são armazenadas. Se alguém se perder novamente nessas partes, os conjuntos de mapas preparados, bem como os dados sobre a área, estarão imediatamente disponíveis para os mecanismos de pesquisa.
Postais
Sem mapas detalhados, é extremamente difícil procurar uma pessoa na floresta. Usamos imagens de satélite, mapas topográficos, incluindo os soviéticos, bem como os modernos, como o OpenStreetMaps.
Os kits cartográficos de busca são feitos em dois formatos: para navegadores Garmin, com os quais os grupos vão para a floresta, e para a sede operacional. Esses cartões ocupam um grande volume e requerem processamento; eles devem ser armazenados em algum lugar. Anteriormente, o antigo servidor privado de baixa potência de um dos participantes voluntários era usado para isso. Mas o número de buscas ativas está aumentando a cada ano, as atividades do destacamento estão se expandindo geograficamente - novas agências regionais estão sendo criadas, portanto há uma necessidade urgente de um recurso qualitativo e quantitativamente superior. Em seguida, voltamos para a plataforma de nuvem do Mail.Ru Group para obter ajuda.
A empresa forneceu à Lisa Alert recursos de nuvem como parte do projeto
Cloud Servers e implantamos os servidores primário e de backup nos quais nosso armazenamento de mapas foi movido a partir de abril de 2018. É um apoio muito significativo, porque agora temos muito mais espaço para as atividades atuais. Além disso, a velocidade dos Cloud Servers é uma ordem de magnitude mais alta, sem mencionar a facilidade de administração e trabalho com armazenamento. Usando uma ferramenta especial, os próprios responsáveis pelo repositório regulam os direitos dentro do grupo: cada novo cartógrafo obtém acesso rápido ao servidor.
Além da replicação, agora criamos regularmente backups para os quais o Mail.Ru Group alocou
armazenamento de objetos . Anteriormente, eles não podiam fazer isso e, se alguém apagasse algo, os dados desapareciam para sempre.
Para todos os nossos produtos que já estão ajudando na pesquisa e para as idéias dos produtos que nossos voluntários devem desenvolver, recebemos serviços de Cloud Servers e Cloud Storage. Esses recursos são suficientes para executar operações espaçosas.
Olho do céu
Uma de nossas ferramentas de pesquisa ativas é o quadrocopters. Eles voam automaticamente ao longo de rotas pré-carregadas sobre a área onde uma pessoa se perdeu e tiram fotos da área.
Por que isso é feito? Uma pessoa perdida pode ir para um local aberto - para uma clareira, uma clareira, no campo. Ou você se vê em um momento inesperado, isto é, em uma seção de floresta cheia de árvores caídas, que é claramente visível do ar. Um quadrocóptero voador “notará” o perdido, economizando significativamente os recursos dos grupos de caminhada.
Até recentemente, os pilotos de quadrocopter tinham que revisar independentemente todas as imagens capturadas. Trabalho infernal: a partir de cada partida, eles recebem cerca de 1000 e você precisa verificar cuidadosamente - pares, aumentar fragmentos incompreensíveis. De acordo com a experiência, é impossível visualizar mais de cem fotos de cada vez: então você se desconecta dos detalhes, a atenção é dispersa, o olho fica "embaçado". Por isso, criamos uma página para visualização coletiva de fotografias.
Crowdsourcing para o resgate
Agora estamos treinando um grupo de voluntários que farão fotogrametria "profissionalmente". O fato é que objetos familiares a todos - um toco, um pilar, um saco de lixo - às vezes parecem inesperados ou incompreensíveis em altura. E você precisa de alguma experiência para determinar imediatamente o que vê.
No sistema de visualização desenvolvido para “observadores”, os quadros são emitidos de forma que, em um período mínimo de tempo, o grupo verifique no total o máximo de fotos possível. Primeiro, cada usuário olha para a sua seleção, depois começa a ver as fotos um do outro e, se houver tempo, eles revisam o que já viram. As vistas cruzadas e repetidas reduzem a chance de perder detalhes importantes.
Embora muitas vezes sejam espectadores completamente destreinados, podem reconhecer uma pessoa deitada. É por isso que também temos um serviço aberto, uma espécie de ferramenta de crowdsourcing, onde todos podem ajudar a equipe a visualizar os resultados da fotografia aérea - watcher.lizaalert.ru.
Quando uma mensagem aparece no fórum e no esquadrão
VKontakte de que as fotos da próxima partida foram carregadas, até 150 pessoas começam a visualizá-las simultaneamente.
Aqui as imagens são estritamente despersonalizadas. E para a conveniência da pesquisa, cada foto é dividida em 32 pequenos fragmentos que cabem na tela sem redimensionar. Os usuários da rede precisam responder "sim" ou "não" a apenas uma pergunta - existe uma pessoa na imagem.
O sistema lembra quantas vezes para cada fragmento os participantes responderam positiva ou negativamente, calcula a pontuação média e classifica os fragmentos por ele e passa os resultados aos observadores do grupo profissional - eles conferem as imagens mais "promissoras" em detalhes.
Uma equipe de fotogrametristas destacáveis treinados ao visualizar informações detalhadas sobre a pessoa desaparecida: como ele se parece, o que estava vestindo, o que tinha com ele. Portanto, aqui eles cuidam não apenas de pessoas abstratas na imagem, mas também de artefatos - uma pessoa pode jogar ou perder algo de suas coisas (cesta, sapatos, chapelaria). As notificações de tais descobertas são enviadas imediatamente ao coordenador de pesquisa, que decide se deve enviar um dos grupos de pesquisa para verificação. Tendo encontrado um objeto característico, podemos adivinhar a rota daquele que estamos procurando.
Agora, a velocidade máxima de visualização no site é de até 10 fotos por segundo. Como resultado, é possível processar todo o material capturado pelo quadrocóptero rapidamente - em algumas horas. Enquanto as equipes de busca andam pela floresta, observadores de computadores ou dispositivos móveis "exploram" áreas abertas da área.
- Certamente você teve uma idéia para tentar resolver o problema de visualizar imagens usando redes neurais?- Sim, eles consideraram essa possibilidade, embora as opiniões de especialistas sobre a aplicabilidade do aprendizado de máquina neste caso sejam divergentes. De qualquer forma, para treinar a rede neural, precisamos coletar um conjunto de dados - um grande conjunto de fotos, imagens do drone, nas quais existem pessoas e nas quais não há pessoas. Quanto maior o conjunto, pode ser montado, mais estável o modelo. De qualquer forma, os experimentos com a rede neural e a criação de uma amostra de treinamento começarão antes do inverno - agora é uma temporada de busca ativa, os membros do esquadrão estão simplesmente "exaustos" em visitas constantes. Mas definitivamente voltaremos a isso. Espero que a rede neural ajude a acelerar a “triagem” de imagens, que é garantida a ausência de pessoas, e priorize as fotos que precisam ser vistas primeiro.
Do plano ao volume
Finalmente, nossa última idéia é gerar mapas tridimensionais baseados em fotografias. Para isso, as fotos devem ser tiradas de uma altura maior e se sobrepor mais fortemente. O departamento de TI da Lisa Alert já tem experiência na criação de placas 3D em software pago caro. Mas há também um aplicativo de código aberto OpenDroneMap, uma versão da web também está disponível. Se os resultados de seu trabalho forem comparáveis, começaremos a usar o OpenDroneMap ativamente nas pesquisas.
Um mapa tridimensional fornece uma imagem mais precisa da área na área de pesquisa. Muitas vezes, os perdidos vão para a floresta com um telefone e ficam em contato por algum tempo. Até que a bateria esteja vazia, você pode pedir detalhes à pessoa, perguntar sobre o que ela vê ao seu redor. Por exemplo, ele se senta à beira do abate ou cai em uma "armadilha natural" - quebra-vento, vetado. Esses objetos geralmente não são marcados em mapas comuns, são difíceis de reconhecer em fotos individuais. Mas eles "aparecem" em um mapa tridimensional e você pode enviar imediatamente grupos de pesquisa para verificação.
Para fotografar com a sobreposição necessária do local, por exemplo, 2 x 0,7 km, o quadrocopter levará de 30 a 40 minutos. Está demorando muito para gerar um mapa 3D dessas imagens em um computador pessoal, mas em um servidor em nuvem em uma configuração poderosa, o processo levará um tempo aceitável para uma resposta rápida. Ou seja, nas primeiras horas da pesquisa, será possível obter informações muito importantes sobre a área e ajustar tarefas para grupos de pesquisa. Obviamente, essas informações são importantes no segundo dia, mas quanto mais cedo as obtivermos, mais chances haverá de encontrar e salvar rapidamente a pessoa perdida.