[论文解读] Improving Community Resiliency and Emergency Response With Artificial Intelligence

Benjamin Ortiz, Laura H. Kahn+5 more|arXiv (Cornell University)|May 28, 2020

Flood Risk Assessment and Management参考文献 4被引用 11

一句话总结

本文提出了一种基于人工智能的应急响应系统，整合多源地理空间数据——洪水风险图、道路网络、洪水淹没模型及计算机视觉技术——在灾害期间提供实时决策支持。通过结合开源数据与机器学习技术，该系统实现了动态疏散路线规划与应急人员住宿分配，成功在北卡罗来纳州伦伯顿市模拟了飓风佛罗伦萨事件，显著提升了态势感知能力与协作效率。

ABSTRACT

New crisis response and management approaches that incorporate the latest information technologies are essential in all phases of emergency preparedness and response, including the planning, response, recovery, and assessment phases. Accurate and timely information is as crucial as is rapid and coherent coordination among the responding organizations. We are working towards a multipronged emergency response tool that provide stakeholders timely access to comprehensive, relevant, and reliable information. The faster emergency personnel are able to analyze, disseminate and act on key information, the more effective and timelier their response will be and the greater the benefit to affected populations. Our tool consists of encoding multiple layers of open source geospatial data including flood risk location, road network strength, inundation maps that proxy inland flooding and computer vision semantic segmentation for estimating flooded areas and damaged infrastructure. These data layers are combined and used as input data for machine learning algorithms such as finding the best evacuation routes before, during and after an emergency or providing a list of available lodging for first responders in an impacted area for first. Even though our system could be used in a number of use cases where people are forced from one location to another, we demonstrate the feasibility of our system for the use case of Hurricane Florence in Lumberton, North Carolina.

研究动机与目标

• 通过整合AI驱动的工具处理实时地理空间数据，提升社区韧性与应急响应能力。
• 解决灾难各阶段（规划、响应、恢复、评估）中信息获取、协调与决策方面的关键缺口。
• 开发一种可扩展的多维度系统，支持疏散规划与应急人员资源分配。
• 以北卡罗来纳州伦伯顿市的飓风佛罗伦萨为真实案例，验证系统的可行性。
• 通过快速分析与可靠、位置特定的数据分发，提升响应速度与效率。

提出的方法

• 系统摄入多种开源地理空间数据图层，包括洪水风险区域、道路网络完整性与洪水淹没地图。
• 应用计算机视觉语义分割技术，对卫星或无人机影像进行处理，以估算洪水区域与基础设施损毁情况。
• 机器学习模型处理这些数据图层，以在灾前、灾中与灾后识别最优疏散路线。
• 系统生成可操作输出，如实时疏散路线与可供应急人员使用的住宿清单。
• 数据融合技术结合空间与时间图层，支持在不确定性条件下的动态决策。
• 该框架以北卡罗来纳州伦伯顿市的飓风佛罗伦萨为典型灾害场景进行评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 AI与多源地理空间数据如何提升应急响应期间的态势感知能力？
• RQ2 实时洪水制图与基础设施损毁检测的集成对疏散规划有何影响？
• RQ3 机器学习模型能否在动态条件下有效推荐最优疏散路线？
• RQ4 该系统如何通过实时住宿可用性数据支持应急人员协调？
• RQ5 此类AI驱动工具在多大程度上可增强受灾地区的社区韧性？

主要发现

• 该系统成功验证了将开源地理空间数据与AI技术结合用于真实飓风事件应急响应的可行性。
• 计算机视觉语义分割技术能够准确估算影像中的洪水区域与损毁基础设施。
• 机器学习模型生成了可随洪水状况与道路可达性变化而动态调整的疏散路线。
• 该系统提供了及时、可靠的第一批应急人员住宿可用性数据，显著提升了协调效率与响应效能。
• 多源数据图层的整合增强了态势感知能力，并支持在响应各阶段实现更快、更明智的决策。
• 该方法在其他灾害类型与具备类似数据可及性的地区具有显著的可扩展潜力。