卡尔加里，AltaLink正在卡南纳斯基斯测试启用AI的野火摄像头，这些摄像头可以自动检测烟雾并提醒工作人员潜在的火灾起始点。AI野火检测摄像头在北美西部的推广正逐渐增加，社区寻求新方法更快地检测野火。2个经过AI技术改造的野火摄像头用于检测博谷的野火。米歇尔·麦肯·CBC新闻·发布：2026年6月13日，美国东部时间上午7:00 | 最后更新：7分钟前。收听这篇文章预计耗时5分钟。本文的音频版本是由基于AI的技术生成的。可能会出现错误的发音。我们正与我们的合作伙伴一起持续审查和改进结果。一张显示野火检测摄像头的AltaLink输电线路结构照片。（由AltaLink提供）一些阿尔伯塔省的公用事业公司正在测试AI驱动的摄像头，希望该技术能够在火灾蔓延之前发现靠近电力基础设施的火灾。在博谷，AltaLink自去年6月以来一直在测试AI驱动的野火检测摄像头。一台摄像头位于卡南纳斯基斯村以北，另一台位于阿尔伯塔省坎莫尔西部。AltaLink表示，这两个位置被选中，因为它们被认为是在该公用事业公司现有摄像头网络中野火风险最高的区域。该公用事业在博谷沿其电力基础设施有17台摄像头，以前工作人员用它们手动监测野火风险。新的AI系统会自动扫描摄像头传输的视频，以寻找可能的野火，然后向工作人员发送警报以供审核。随着阿尔伯塔的火灾季节变得越来越具破坏性，公用事业公司越来越多地探索减少电力基础设施周围野火风险的方法。根据AltaLink的说法，大约10%的阿尔伯塔野火与公用事业基础设施有关。博谷的AltaLink摄像头由工作人员改装为AI检测软件。（照片由AltaLink提供）ATCO电力表示，它在2024年7月到2026年2月之间在阿尔伯塔的怀特法院、天鹅山和奴隶湖附近运行了AI摄像头试点项目。该公司表示，一台摄像头在去年6月检测到了一起野火起始。工作人员在火灾点起火30分钟内抵达，ATCO表示火灾在一个小时内被扑灭。该公司表示，火灾后分析发现，如果火灾再燃烧一个小时，它将蔓延几公里并失去控制。摄像头仍然保留在现场，现在是其多层次野火管理方法的一部分，ATCO表示。即时报送反馈，加利福尼亚州ALERTWest公司的运营副总裁斯科特·希芬多表示，公用事业公司对这些系统越来越感兴趣，因为许多电力线路穿过偏远地区，附近可能没有人能快速发现和报告野火。他说：“将这些摄像头放在一些偏远地区，那里可能会燃起野火并在911电话打来之前长时间处于潜伏状态，真是说得通。”希芬多表示，美国某些地区的消防机构已开始严重依赖这些摄像头。他说：“当你考虑到这样的工具能够为他们提供什么时，它不仅仅是早期检测，而是对火灾在整个生命过程中的可见性。”通过即时的实时反馈，希芬多表示：“通过给消防员提供关于火灾正在做什么以及其去向的即时反馈，我们听说这大大改善了决策。”连续扫描地形，摄像头每一分钟或两分钟旋转360度，持续扫描地形。这些图像输入到一个用已知野火图像训练的AI模型中。如果系统识别出可能的点火，ALERTWest员工在发送警报之前会审核检测。希芬多表示，ALERTWest的摄像头系统在过去两年中在美国西部检测了约5600起火灾。他还表示，该系统能够迅速识别火灾的开始。希芬多表示，系统可以在火灾开始后的一分钟内检测到某些火灾，尽管这取决于烟雾离摄像头的距离。如果烟雾远离摄像头，摄像头将需要更长时间才能检测到。该公司目前在阿尔伯塔提供八台摄像头。潜力和挑战，布兰登·博本奈斯不列颠哥伦比亚大学奥卡纳根分校的助理教授，与不列颠哥伦比亚省野火服务处合作过AI野火检测系统，他表示，这项技术潜力巨大，但仍面临挑战。“有很多误报。云朵看起来像烟雾，或者有人启动大卡车，喷出大量废气，这可能看起来像火灾。”他说，博本奈斯表示，改善算法以更好地区分火灾与其他视觉干扰仍然是他研究的主要焦点。他表示，阿尔伯塔在野火检测方面有些独特，因为它已经拥有一个......