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Registrieren2. Mai 2022
WWF Hong Kong
Mai Po
Das an der nordwestlichen Ecke von Hongkong gelegene Feuchtgebiet Mai Po und Inner Deep Bay ist im Rahmen der renommierten Ramsar-Konvention als Feuchtgebiet von internationaler Bedeutung anerkannt. Seit mehr als drei Jahrzehnten ist das Mai-Po-Naturschutzgebiet ein Paradies für Vögel und ein wunderschönes, unersetzliches Stück des Kaleidoskops der chinesischen Feuchtgebiete. Der WWF Hongkong hat sich mit RoboticsCats zusammengetan, um eine gemeinsame Forschungs- und Entwicklungsarbeit zur KI-Vogelerkennung durchzuführen. Die KI-Vogeldetektion basiert auf der LookOut Wildfire Detection SaaS-Plattform. Unser LookOut-Dienst zur Erkennung von Waldbränden überwacht Wälder in verschiedenen Teilen der Welt, um das Entstehen von Waldbränden frühzeitig zu erkennen und Feuerwehrleute in die Lage zu versetzen, rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um die Risiken und Schäden von Waldbränden zu verringern. Manchmal sehen wir Vögel in den Gebieten, die wir überwachen. Waldbrände verursachen Angst. Vögel bringen Frieden.
Aus ökologischer Sicht unterstützt die Automatisierung und Verbesserung der Zählung und Messung von Wildtierbeständen die Naturschutzbemühungen. Aus wirtschaftlicher Sicht ermöglicht es Naturschutzgruppen, die manuelle Arbeit zu minimieren und den Personalbedarf zu reduzieren.
Mit den steigenden Temperaturen nimmt auch die Gefahr von Waldbränden weltweit zu. Grundstückseigentümer, insbesondere solche mit Häusern an der WUI (wildland-urban-interface), müssen frühzeitig vor Waldbränden gewarnt werden, um ihre Familien und Vermögenswerte zu schützen. Der LookOut-Dienst zur Erkennung von Waldbränden wurde entwickelt, um den Kunden einfach zu implementierende und zu verwendende Lösungen zur Erkennung von Waldbränden in ihrem Gebiet zu bieten: - Hardware: vorhandene Videoüberwachungskameras, die visuelle Bilder der Umgebung liefern. Es erfordert eine einfache Kameraeinrichtung, um Bilder an unseren Cloud-Server zu senden. - Software: Es muss keine Serversoftware installiert werden. Es handelt sich um eine SaaS-Lösung zur Erkennung von Waldbränden mithilfe von maschinellem Lernen zur Objekterkennung auf den von den Kameras des Kunden gelieferten Bildern. - Benutzeroberfläche: ReportFires mobile App zur Bereitstellung von Echtzeitwarnungen und Bildern der erkannten Waldbrände.
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