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Buena práctica Importada

ALERTCalifornia — la Red de Cámaras de la UC San Diego y CAL FIRE que Alerta Antes de las Llamadas de Emergencia

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La red ALERTCalifornia (UC San Diego), con 1.200+ cámaras de IA, ayudó a CAL FIRE en unos 3.600 incendios en 2025; en más de la mitad de los casos, la alerta llegó antes de cualquier llamada de emergencia, y seis incendios quedaron en menos de 0,4 hectáreas.

1,200+
Camaras en la red
~3,600
Incidentes de incendios forestales apoyados en 2025 (2025)
278
Despachos de incendios forestales examinados
190 of 278
Despachos senalados antes o al mismo tiempo que una llamada de emergencia
6
Incendios sin llamada de emergencia recibida, mantenidos por debajo de un acre
~2 minutes
Frecuencia de barrido de la camara
60 miles
Alcance de visibilidad diurna de la camara
120 miles
Alcance de visibilidad nocturna de la camara
ALERTCalifornia — la Red de Cámaras de la UC San Diego y CAL FIRE que Alerta Antes de las Llamadas de Emergencia

Detalles

Madurez
Consolidada
Promotor
CAL FIRE (California Department of Forestry and Fire Protection) with UC San Diego's ALERTCalifornia programme
Período
Camera network built out from 2013 (as ALERTWildfire) and expanded under UC San Diego from 2019; 2025 fire-season results reported July 2026
Palabras clave
wildfire detection, computer vision, remote sensing, emergency response, public safety

Contexto

ALERTCalifornia es un programa de la Universidad de California en San Diego, dirigido por los investigadores Neal Driscoll y Falko Kuester del Scripps Institution of Oceanography, que opera una red estatal de mas de 1.200 camaras de alta definicion con movimiento pan-tilt-zoom en asociacion con CAL FIRE y el Servicio Forestal de EE. UU.

Actividades

Las camaras realizan un barrido de 360 grados aproximadamente cada dos minutos, utilizan sensores de infrarrojo cercano para vision nocturna, y pueden ver hasta 60 millas de dia y 120 millas de noche; tambien se usan tras la extincion de un incendio para vigilar 'desastres en cadena', como la erosion de laderas quemadas que han perdido su estructura radicular.

Resultados

En 2025, la plataforma ayudo a informar la respuesta de CAL FIRE a aproximadamente 3.600 incidentes de incendios forestales; de 278 despachos examinados, las autoridades fueron alertadas de actividad de humo o fuego a traves de la red de camaras antes o al mismo tiempo que una llamada de emergencia en 190 casos, y en al menos seis incendios nunca se recibio ninguna llamada de emergencia, manteniendo la deteccion temprana cada uno de esos seis incendios por debajo de un acre.

Conclusiones

Las autoridades describen el valor del sistema sobre todo en terminos de rapidez, ya que una senal automatizada que indica un cambio en el color o densidad del humo elimina la demora que de otro modo se dedicaria a verificar el aviso de un ciudadano por llamada de emergencia, aunque ni CAL FIRE ni UC San Diego han publicado una auditoria formal e independiente de la precision de deteccion, las tasas de falsos positivos o la relacion coste-eficacia frente al modelo tradicional de vigilancia y llamada de emergencia.

Implementación

Coste indicativo
Alto (500 000 €–5 M€)
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años)
Personal y competencias
Led by UC San Diego Scripps Institution of Oceanography researchers Neal Driscoll and Falko Kuester, in partnership with CAL FIRE and the US Forest Service.

Condiciones para el éxito

  • Multi-agency partnership between a research university (UC San Diego), the state fire agency (CAL FIRE) and the US Forest Service.
  • Statewide camera infrastructure built out over more than a decade.
  • Automated near-infrared night vision reducing reliance on public 911 reporting for verification.

Modos de fallo comunes

  • No published independent audit of detection accuracy, false-positive rates, or cost-effectiveness versus the traditional lookout-and-911 model.

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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