Хабрахабр

Лиза Алерт: добровольцы, спасающие жизни

Это добровольческое объединение, сообщество неравнодушных, которое ищет пропавших людей, эффективно взаимодействуя с МЧС и МВД. Поисково-спасательный отряд «Лиза Алерт» существует уже 8 лет. Отряд не ведет никакой коммерческой деятельности, не имеет расчётного счёта и не принимает денежные пожертвования. «Лиза Алерт» собирает заявки о пропавших людях, проводит различные обучающие мероприятия, организацию поисков и сами поисковые операции.

Ru Group бесплатно предоставила «Лизе Алерт» площадку для размещения сервисов, активно применяющихся при проведении поисково-спасательных работ. Недавно Mail. Мы решили побеседовать с Сергеем Чумаком, старшим IT-направления «Лиза Алерт», о том, как работают спасатели-добровольцы и как им помогают высокие технологии.

Как ищут людей

— Возьмём типичную ситуацию — человек ушёл в лес и пропал. Сейчас осень, а значит бабушки-дедушки активно идут за грибами. И там теряются. Родственники начинают их искать, звонят на горячую линию «Лиза Алерт».

— Запуская поиск, мы создаем на форуме отряда отдельную тему, в которой указываются основные приметы пропавшего («ориентировка») и информация о времени и месте сбора добровольцев, готовых принять участие.

Пока готовится выезд, картографы оперативно делают комплект карт местности – эти карты с нанесённой сеткой квадратов будут загружены в навигаторы, выдаваемые поисковым группам.

Приезжающие добровольцы делятся на небольшие группы («лисы»). У входа в лес разворачивается штаб, поднимается вышка радиосвязи. Когда «лисы» возвращаются, треки их передвижения с навигаторов копируются на штабной ноутбук и координатор анализирует поступающую информацию. Каждой группе координатор поиска определяет задачу. Например, группа передаёт какие-то ориентиры, отсутствующие на карте.

Если в этих краях снова кто-то потеряется, поисковикам будут сразу доступны подготовленные наборы карт, а также данные о местности. Вся собранная в ходе поисков информация сохраняется.

Карты

Без подробных карт крайне сложно искать человека в лесу. Мы используем спутниковые снимки, топографические карты, в том числе советские, а также современные, вроде OpenStreetMaps.

Такие карты занимают большой объём и требуют обработки, их надо где-то хранить. Картографические комплекты на поиск делаются в двух форматах: для навигаторов Garmin, с которыми группы ходят в лес, и для работы оперативного штаба. Но количество активных поисков с каждым годом всё увеличивается, деятельность отряда географически расширяется – создаются новые региональные отделения, поэтому возникла острая необходимость в качественно и количественно превосходящем ресурсе. Раньше для этого использовался старый, маломощный частный сервер одного из участников-добровольцев. Ru Group. Тогда мы обратились за помощью в Mail.

Это очень значимая поддержка, ведь теперь нам доступно гораздо больше места для текущей деятельности. Компания предоставила «Лиза Алерт» облачные ресурсы в рамках проекта Cloud Servers, и мы развернули основной и дублирующий серверы, на которые с апреля 2018-го переехало наше картографическое хранилище. С помощью специального инструмента ответственные за хранилище сами регулируют права внутри группы: каждый новый картограф оперативно получает доступ к серверу. К тому же скорость работы Cloud Servers на порядок выше, не говоря уже об удобстве администрирования и работы с хранилищем.

Ru Group выделила объектное хранилище. Кроме репликации теперь мы регулярно создаём бэкапы, под которые Mail. Прежде их не получалось делать, и если кто-то что-то удалял, то данные исчезали навсегда.

Этих ресурсов хватает для выполнения ёмких операций. Под все наши продукты, которые уже сейчас помогают в поисках, и под идеи продуктов, которые нашим волонтерам предстоит разработать, нам выделили сервисы Cloud Servers и Cloud Storage.

Небесное око

Один из наших активных инструментов поиска — квадрокоптеры. Они в автоматическом режиме летают по заранее загруженным маршрутам над районом пропажи человека и фотографируют местность.

Заблудившийся может выйти на открытое место — на поляну, просеку, в поле. Для чего это делается? Пролетающий квадрокоптер «заметит» потерявшегося, тем самым существенно сэкономит ресурсы пеших групп. Или оказаться в ветровале, то есть в загроможденном поваленными деревьями участке леса, который хорошо просматривается с воздуха.

Адская работа: с каждого вылета их получается около 1000, а проверять нужно внимательно — вглядываться, увеличивать непонятные фрагменты. До недавнего времени пилотам квадрокоптеров приходилось самостоятельно отсматривать все сделанные снимки. Поэтому мы создали страницу для коллективного просмотра фотографий. По опыту, больше ста снимков за один раз просмотреть невозможно: потом отключаешься от деталей, внимание рассеивается, глаз «замыливается».

Краудсорсинг в помощь

Сейчас у нас обучается группа волонтеров, которая займется фотограмметрией «профессионально». Дело в том, что привычные всем объекты — пень, столб, мусорный пакет — с высоты порой выглядят неожиданно или непонятно. И нужен определённый опыт, чтобы сразу определить, что же ты видишь.

Сначала каждый пользователь смотрит свою подборку, потом они начинают смотреть снимки друг друга, а если остаётся время — пересматривают уже увиденное. В разработанной для «наблюдателей» системе просмотра кадры выдаются таким образом, чтобы за минимальное время группа суммарно проверила как можно больше снимков. Перекрёстные и повторные просмотры уменьшают вероятность пропустить важные детали.

Вот почему у нас одновременно функционирует и открытый сервис, в своем роде краудсорсинговый инструмент, где с просмотром результатов аэрофотосъёмки отряду помогают все желающие — watcher.lizaalert.ru. Хотя распознать лежащего человека часто может и совершенно необученный зритель.

Когда на форуме и в отрядной группе ВКонтакте появляется сообщение о том, что загружены снимки с очередного вылета, к их просмотру одновременно приступает до 150 человек.

А для удобства исследования каждая фотография разделяется на 32 небольших фрагмента, которые помещаются на экран без масштабирования. Здесь снимки строго деперсонализированы. Пользователям сети необходимо ответить «да» или «нет» всего на один вопрос — есть ли на картинке человек.

Система запоминает, сколько раз для каждого фрагмента участники ответили положительно или отрицательно, высчитывает средний балл и по нему ранжирует фрагменты, а итоги передает наблюдателям профессиональной группы — они детально проверяют наиболее «перспективные» снимки.

Поэтому здесь высматривают не просто абстрактных людей на картинке, но и артефакты — человек мог бросить или потерять что-то из своих вещей (корзину, обувь, головной убор). Команда обученных отрядных фотограмметристов при просмотре имеет подробную информацию о пропавшем: как он выглядит, во что был одет, что было у него с собой. Найдя характерный предмет, мы можем предположить маршрут движения того, кого ищем. Уведомления о таких находках сразу приходят координатору поиска, который принимает решение направлять ли одну из поисковых групп на проверку.

В результате обработать весь отснятый квадрокоптером материал удаётся довольно быстро — за какие-то часы. Сейчас максимальная скорость просмотра на сайте составляет до 10 снимков в секунду. Пока поисковые группы ходят по лесу, наблюдатели с компьютеров или мобильных устройств «исследуют» открытые участки местности.

— Наверняка у вас возникла мысль попробовать решить задачу просмотра снимков с помощью нейросетей?

В любом случае, для обучения нейронной сети нам потребуется собрать data set — большой набор картинок, снимков с дрона, на которых есть люди и на которых нет людей. — Да, эту возможность обдумывали, хотя мнения специалистов о применимости машинного обучения в данном случае расходятся. В любом случае, эксперименты с нейросетью и созданием обучающей выборки начнутся не раньше зимы — сейчас активный поисковый сезон, члены отряда просто «выматываются» на постоянных выездах. Чем больший сет удастся собрать, тем более устойчивой должна получится модель. Надеюсь, что нейросеть как минимум поможет во много раз ускорить «отсев» снимков, на которых гарантированно нет людей, и приоритезирует фотографии, которые необходимо просмотреть в первую очередь. Но мы к этому обязательно вернёмся.

Из плоскости в объём

Наконец, наша последняя задумка — генерирование трёхмерных карт на основе фотоснимков. Для этого фотографии должны делаться с большей высоты и сильнее перекрывать друг друга. У IT-направления «Лизы Алерт» уже есть опыт создания 3D-карт в дорогом платном ПО. Но существует и open source-приложение OpenDroneMap, доступна и веб-версия. Если результаты их работы будут сравнимыми, начнём активно использовать OpenDroneMap в поисках.

Нередко потерявшиеся уходят в лес с телефоном и какое-то время остаются на связи. Трёхмерная карта даёт более точное представление о местности в районе поиска. Например, он сидит на краю вырубки или попал в «естественную ловушку» — бурелом, ветровал. Пока аккумулятор не сел, можно узнать у человека подробности, расспросить о том, что он видит вокруг. Зато они «проявляются» на трёхмерной карте, и можно сразу направить поисковые группы на проверку. Такие объекты обычно не отмечаются на обычных картах, их трудно распознать на одиночных снимках.

Генерировать из этих снимков 3D-карту на персональном компьютере слишком долго, но на облачном сервере Cloud Servers в мощной конфигурации процесс займёт приемлемое для оперативного реагирования время. На съёмку с нужным перекрытием участка, к примеру, 2 х 0,7 км у квадрокоптера уйдёт 30-40 минут. Конечно, эта информация важна и на вторые сутки, но чем быстрее мы её получим, тем больше шансов быстро найти и спасти потерявшегося. То есть в первые часы поиска можно будет получить очень важную информацию о местности и скорректировать задачи для поисковых групп.

Теги
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть