美国国防部与CMU合作发布AI挑战赛，用卫星图评估受灾情况

编译：张大笔茹、胡笳

当灾难来袭时，速度至关重要。生与死的差异就取决于对灾难后续破坏力正确评估所花费的时间。

紧急处理人员需要克服本地通信和运输基础设施中断的影响，这使得准确的评估变得危险、困难和缓慢。

尽管卫星和航空影像提供了覆盖地面更多的且风险较小的替代方案，但分析人员仍需要对影像进行耗时的手动评估。

国防创新部门（DIU）的xView2挑战赛旨在进行灾后损害自动评估。DIU挑战机器学习专家开发对自然灾害中的各种建筑破坏进行定位和分类的计算机视觉算法，从而加快对卫星和航空影像的分析。

DIU AI投资组合总监Mike Kaul表示：“DIU举办这项挑战的目标是吸引全球机器学习专家共同解决一个极为棘手的问题，即检测高架图像中的关键物体并评估灾难情况中的破坏程度。”

创建一个新的数据集xBD

xView2挑战赛是DIU的二等奖比赛，其重点是为人道主义援助和救灾工作进一步推动计算机视觉的创新。今年的比赛以xView1挑战赛为基础，该挑战赛希望应用计算机视觉算法对地面上急救人员有用的物体进行定位和识别。

FEMA区域主管、这次挑战赛的合作方Robert Fenton说：“我们一直在寻找改善快速评估损害的方法，以确保我们和同伴们能在正确的时间向正确的地点提供正确的资源，我们相信DIU挑战赛可以为实现这一目标做出贡献。”

学术界和工业界的专家团队，创建了一个新的数据集xBD，以便在灾难发生之前和之后进行损害评估。该数据集是本次挑战赛的基础数据。

尽管已经有几个用于从卫星图像进行目标检测的开放数据集，例如SpaceNet和xView，但每个数据集仅代表一个时间点的快照且缺乏有关灾难所造成的破坏类型和严重性信息。

xBD是最大、最多样化的带注释的建筑损坏数据集，它使ML/AI从业人员能够生成和测试模型来进行自动化建筑损坏评估。

开源电光图像（0.3m分辨率）xBD数据集将包含来自15个国家的5,000平方公里免费图像中的700,000个建筑物注释。包括七种灾害类型：野火，山体滑坡，大坝倒塌，火山喷发，地震/海啸以及风灾和洪灾破坏。

xBD不仅仅能提高损害评估的最新水平

xView2挑战赛共设三个类别的竞赛奖项：

1. 完全开源类别奖：团队争夺排行榜位置，最高分获胜。通过在开放源代码许可下公开其模型，团队有资格获得额外的开放源代码奖。
2. 非排他性政府使用权类别奖：团队授予政府使用权后有资格获得排行榜上的奖项或最高分。提供的解决方案可用于将来的灾难恢复工作。
3. 仅用于评估类别奖：团队保留其知识产权，仅授予DIU基准测试其解决方案来竞争排行榜位置的权利。此类别中的顶级团队仍将有资格获得特别的奖金。

这三个类别的最佳解决方案将有资格获得$150,000奖金的一部分。杰出的参赛团队也将被邀请在2019年12月的NeurIPS 2019人工智能研讨会上展示他们的人道主义援助和救灾方案。任何现金奖励的获奖者将有机会获得国防部的后续工作。比赛将从本月开始，持续到11月。

研究结果将用于商业和学术界，包括但不限于：受阻道路，绕过受阻道路，自然力识别，资源分配决策，物体识别和物体辨认。

DIU和卡耐基梅隆大学软件工程学院之间共同开发的基线模型将作为挑战赛的起点。除了提高损害评估的最新水平外，可以预见xBD数据集还将为研究人员，公司和其他组织提供法途径和动力，以开发将人道主义援助和灾难响应带入AI时代的算法。

本次挑战赛的合作方代表了人工智能与灾难响应社区之间的首次合作，包括NASA地球科学灾难计划，联邦紧急事务管理局的9区，加利福尼亚州州长紧急服务办公室，加州消防局，加州国民警卫队，国防部联合人工智能中心，卡内基梅隆大学软件工程学院，美国地质服务局，国家地理空间情报局和国家安全创新网络。

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https://www.defense.gov/explore/story/Article/1934806/eye-in-the-sky-dod-announces-ai-challenge/