Forest wildfire

UEM - UNIDAD ECOLÓGICA DE MONITOREO

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SISTEMA AUTÓNOMO DE DETECCIÓN TEMPRANA DE FOCOS  DE INCENDIOS EN ENTORNOS RURALES

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3575

Millones de pesos en kilogramos totales de carne perdidos en una sola Provincia

700.000

Hectáreas afectadas por incendios solo en una provincia

10.000

Hectáreas de bosques quemados en una sola provincia

6786

millones de pesos de pérdida total por la mortandad de animales

UEM - Unidad Ecológica de Monitoreo, plataforma pensada para prevenir focos de incendios  en entornos rurales mediante la ejecución de parámetros de IA- Inteligencia Artificial y Redes Neuronales aplicados a la videovigilancia rural
 

El poderoso conjunto de herramientas de IA utilizadas en el software de gestión de video sumado a la resistencia, robustez y flexibilidad de nuestro desarrollo UEM Unidad Ecológica de Monitoreo que puede incluir detección de humo y fuego en espacios abiertos y otras áreas, en donde otros tipos de sensores son inefectivos. Proporciona una detección temprana de los puntos de mayor calor de un incendio, lo que lleva a una considerable reducción del daño.

Como tal vez se sepa, uno de los principales beneficios de las redes neuronales es que pueden realizar tareas difíciles, en situaciones donde crear un algoritmo tradicional es demasiado caro o casi imposible. Como por ejemplo, en la detección temprana de incendios forestales.

Para resolver esta tarea, usted puede utilizar cámaras panorámicas de 360 grados, que escanean el bosque, el predio, el lote de forma automática en busca de columnas de humo. La red neuronal, entrenada concretamente en ambientes similares, distingue la humedad de las nubes, la niebla y el polvo.

Un sistema de alerta temprana de incendios impulsado por el análisis neuronal , sumado a la resistencia de la UEM, facilitará la detección temprana de focos de incendios permitiendo minimizar el impacto de los mismos.

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Young plant of forest tree

La inteligencia artificial ejecutada desde el equipo UEM, Unidad Ecológica de Monitoreo, puede seguir, monitorear y dar aviso de forma anticipada a INCENDIOS EN ENTORNOS RURALES en análisis de parámetros de fuego y humo como ser: llamas, dimensiones del fuego, humo, aspectos, dimensiones de áreas afectadas, ubicación, posibles inicios. A estos parámetros se les llama metadata y se almacena para realizar búsquedas inteligentes. Entendiendo que la prevención es el camino a seguir.

Las redes neuronales artificiales poseen una alta capacidad de tolerancia a fallos. Se entiende por ello que las redes pueden reconocer patrones de información con ruido, distorsión o incompletos, pero que, además, pueden seguir trabajando aunque se destruya parte de la red (con cierta degradación).

Estas dos variables trabajando de forma conveniente con una plataforma de videovigilancia será factor clave en la solución o la disminución de cantidad de incendios de enormes dimensiones.

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