Le réseau ALERTCalifornia (UC San Diego), avec 1 200+ caméras IA, a aidé le CAL FIRE sur environ 3 600 incendies en 2025 ; dans plus de la moitié des cas, l'alerte est venue avant tout appel d'urgence, et six incendies sont restés sous 0,4 hectare.
1,200+
Cameras dans le reseau
~3,600
Incidents d'incendies de vegetation appuyes en 2025 (2025)
278
Interventions pour incendies de vegetation examinees
190 of 278
Interventions signalees avant ou en meme temps qu'un appel d'urgence
6
Incendies sans appel d'urgence recu, maintenus sous un acre
~2 minutes
Frequence de balayage de la camera
60 miles
Portee de visibilite diurne de la camera
120 miles
Portee de visibilite nocturne de la camera
Détails
Maturité
Établie
Promoteur
CAL FIRE (California Department of Forestry and Fire Protection) with UC San Diego's ALERTCalifornia programme
Période
Camera network built out from 2013 (as ALERTWildfire) and expanded under UC San Diego from 2019; 2025 fire-season results reported July 2026
Mots-clés
wildfire detection, computer vision, remote sensing, emergency response, public safety
Contexte
ALERTCalifornia est un programme de l'Universite de Californie a San Diego, dirige par les chercheurs Neal Driscoll et Falko Kuester de la Scripps Institution of Oceanography, qui exploite un reseau a l'echelle de l'Etat de plus de 1 200 cameras haute definition a mouvement pan-tilt-zoom en partenariat avec CAL FIRE et le Service forestier americain.
Activités
Les cameras effectuent un balayage a 360 degres environ toutes les deux minutes, utilisent des capteurs proche infrarouge pour la vision nocturne, et peuvent voir jusqu'a 60 miles de jour et 120 miles de nuit; elles sont egalement utilisees apres l'extinction d'un incendie pour surveiller des 'catastrophes en cascade' telles que l'erosion des versants brules ayant perdu leur structure racinaire.
Résultats
En 2025, la plateforme a aide a informer la reponse de CAL FIRE a environ 3 600 incidents d'incendies de vegetation; sur 278 interventions examinees, les autorites ont ete alertees d'une activite de fumee ou de feu via le reseau de cameras avant ou en meme temps qu'un appel d'urgence dans 190 cas, et pour au moins six incendies, aucun appel d'urgence n'a jamais ete recu, la detection precoce ayant maintenu chacun de ces six incendies sous un acre.
Conclusions
Les autorites decrivent la valeur du systeme principalement en termes de rapidite, un flux automatise signalant un changement de couleur ou de densite de la fumee supprimant le delai autrement consacre a la verification d'un signalement d'un citoyen par appel d'urgence, bien que ni CAL FIRE ni UC San Diego n'aient publie d'audit tiers formel sur la precision de detection, les taux de faux positifs, ou le rapport cout-efficacite par rapport au modele traditionnel de guet et d'appel d'urgence.
Mise en œuvre
Coût indicatif
Élevé (500 k€–5 M€)
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 ans)
Personnel et compétences
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.
Conditions de réussite
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.
Modes d’échec courants
No published independent audit of detection accuracy, false-positive rates, or cost-effectiveness versus the traditional lookout-and-911 model.
Habituellement financé par
National / regional programmes
Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.
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Sources de données
D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.