Tekoälyn analysoima kuvamateriaali pelastustoiminnan johtamisen tukena
Hyvönen, Eemu (2023)
2023
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2023052514152
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2023052514152
Tiivistelmä
Tämän opinnäytetyön tavoitteena oli selvittää, mitä asioita pelastustoiminnan johtaja havainnoi saadessaan kuvamateriaalia määrätyissä onnettomuustyypeissä onnettomuuspaikalta. Nämä onnettomuustyypit olivat liikennevälinepalo, vaarallisten aineiden onnettomuus ja liikenneonnettomuus. Näistä havainnoista muodostettiin analyysimenetelmien avulla yleispätevät havainnot, joita myöhemmässä vaiheessa olisi mahdollista opettaa tekoälylle. Tällöin tekoäly kykenisi analysoimaan pelastustoiminnassa tuotettua kuvamateriaalia ja tukemaan pelastustoiminnan johtamista. Tähän asti kuva-analyysia on pelastustoiminnan johtamisessa sovellettu lähinnä manuaalisesti.
Tämä opinnäytetyö koostuu kuudesta pääluvusta. Kaksi ensimmäistä päälukua käsittelevät teoreettista viitekehystä pelastustoiminnan johtamisen ja tekoälyn aihealueiden parissa. Teoreettisessa viitekehyksessä syvennytään muiden muassa pelastustoiminnan johtamisen ominaispiirteisiin, eri tilanteissa tuotettuun kuvamateriaaliin, tekoälyn ja kuvantunnistukseen, sekä tiedonhallintaan. Teoreettisen viitekehyksen jälkeen taustoitetaan kyselytutkimus ja lukijalle esitetään monimenetelmäisessä tutkimuksessa saadut tutkimustulokset. Liitetiedostoina opinnäytteessä esitetään muiden muassa kuvamateriaalin tuottamista eri pelastustoiminnan johtamistasoilla.
Opinnäytetyön lopputuloksena saatiin muodostettua liikennevälinepalossa, vaarallisten aineiden onnettomuudessa ja liikenneonnettomuudessa havainnoitavia asioita, jotka on mahdollista opettaa tekoälylle. Opetettavia asioita ovat muiden muassa ajoneuvon käyttövoiman tunnistaminen, onnettomuudelle altistuneiden tunnistaminen ja aineen tunnistaminen YK-kilven avulla. Johtopäätöksenä tutkimuksen perusteella tekoälyllä on mahdollista analysoida onnettomuuspaikalta toimitettavaa kuvamateriaalia, mutta se asettaa tekoälyn opetusdatalle erityisiä vaatimuksia.
Tämä opinnäytetyö koostuu kuudesta pääluvusta. Kaksi ensimmäistä päälukua käsittelevät teoreettista viitekehystä pelastustoiminnan johtamisen ja tekoälyn aihealueiden parissa. Teoreettisessa viitekehyksessä syvennytään muiden muassa pelastustoiminnan johtamisen ominaispiirteisiin, eri tilanteissa tuotettuun kuvamateriaaliin, tekoälyn ja kuvantunnistukseen, sekä tiedonhallintaan. Teoreettisen viitekehyksen jälkeen taustoitetaan kyselytutkimus ja lukijalle esitetään monimenetelmäisessä tutkimuksessa saadut tutkimustulokset. Liitetiedostoina opinnäytteessä esitetään muiden muassa kuvamateriaalin tuottamista eri pelastustoiminnan johtamistasoilla.
Opinnäytetyön lopputuloksena saatiin muodostettua liikennevälinepalossa, vaarallisten aineiden onnettomuudessa ja liikenneonnettomuudessa havainnoitavia asioita, jotka on mahdollista opettaa tekoälylle. Opetettavia asioita ovat muiden muassa ajoneuvon käyttövoiman tunnistaminen, onnettomuudelle altistuneiden tunnistaminen ja aineen tunnistaminen YK-kilven avulla. Johtopäätöksenä tutkimuksen perusteella tekoälyllä on mahdollista analysoida onnettomuuspaikalta toimitettavaa kuvamateriaalia, mutta se asettaa tekoälyn opetusdatalle erityisiä vaatimuksia.