A rede ALERTCalifornia (UC San Diego), com 1.200+ câmaras de IA, ajudou o CAL FIRE em cerca de 3.600 incêndios em 2025; em mais de metade dos casos, o alerta veio antes de qualquer chamada de emergência, e seis incêndios ficaram com menos de 0,4 hectares.
1,200+
Cameras na rede
~3,600
Incidentes de incendios florestais apoiados em 2025 (2025)
278
Mobilizacoes de incendios florestais analisadas
190 of 278
Mobilizacoes sinalizadas antes ou ao mesmo tempo que uma chamada de emergencia
6
Incendios sem chamada de emergencia recebida, mantidos abaixo de um acre
~2 minutes
Frequencia de varredura da camera
60 miles
Alcance de visibilidade diurna da camera
120 miles
Alcance de visibilidade noturna da camera
Detalhes
Maturidade
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
Palavras-chave
wildfire detection, computer vision, remote sensing, emergency response, public safety
Contexto
O ALERTCalifornia e um programa da Universidade da California em San Diego, liderado pelos investigadores Neal Driscoll e Falko Kuester, do Scripps Institution of Oceanography, que opera uma rede estadual de mais de 1.200 cameras de alta definicao e movimento pan-tilt-zoom em parceria com o CAL FIRE e o Servico Florestal dos EUA.
Atividades
As cameras realizam uma varredura de 360 graus aproximadamente a cada dois minutos, utilizam sensores de infravermelhos proximos para visao noturna, e conseguem ver ate 60 milhas de dia e 120 milhas a noite; sao tambem usadas depois de um incendio extinto para monitorizar 'desastres em cascata', como a erosao de encostas queimadas que perderam a sua estrutura radicular.
Resultados
Em 2025, a plataforma ajudou a informar a resposta do CAL FIRE a aproximadamente 3.600 incidentes de incendios florestais; de 278 mobilizacoes analisadas, as autoridades foram alertadas para atividade de fumo ou fogo atraves da rede de cameras antes ou ao mesmo tempo que uma chamada de emergencia em 190 casos, e em pelo menos seis incendios nunca chegou a haver qualquer chamada de emergencia, tendo a deteccao precoce mantido cada um desses seis incendios abaixo de um acre.
Conclusões
As autoridades descrevem o valor do sistema sobretudo em termos de rapidez, uma vez que um alerta automatizado de mudanca na cor ou densidade do fumo elimina o atraso normalmente gasto a verificar uma chamada de emergencia de um cidadao, embora nem o CAL FIRE nem a UC San Diego tenham publicado uma auditoria formal e independente da precisao de deteccao, das taxas de falsos positivos ou da relacao custo-eficacia face ao modelo tradicional de vigilancia e chamada de emergencia.
Implementação
Custo indicativo
Elevado (500 mil €–5 M€)
Tempo até resultados
Longo (> 3 anos)
Equipa e competências
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.
Condições de sucesso
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 falha comuns
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
Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.
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Fontes de dados
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