Um sistema de detecção de fogo baseado em vídeo

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Steffens, Cristiano Rafael
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Detecção de fogo; Aprendizado computacional; Visão computacional; Fire detection; Machine learning; Computer vision
• Link de acesso: http://repositorio.furg.br/handle/1/8200

A detecção automatizada de fogo é foco de pesquisa em visão computacional desde o início da década de 90. Neste trabalho, um novo método para a identificação de fogo baseado em vídeo é proposto e analisado. Algoritmos de detecção de fogo utilizando visão computacional são normalmente aplicados em cenários que utilizam câmeras estáticas, tais como circuitos fechados de TV utilizados em sistemas de vigilância. O método proposto, não se restringe apenas a estas condições, mas também possibilita a detecção automática de fogo em vídeos obtidos a partir de câmeras móveis. A utilização de câmeras móveis adiciona uma complexidade significativa ao incluir variação no background, movimento em três eixos, trepidação e iluminação não controlada. O método proposto utiliza características estatísticas do fogo e Random Forests para detectar potenciais regiões com fogo, suprimindo a dependência da dinâmica do movimento. Estas características incluem a cor, o formato, a dispersão e assimetria da intensidade. Para complementar a classificação atingida a partir das propriedade espaciais, o sistema utiliza-se também das propriedades de oscilação e pulsação ao longo de um curto período de tempo. Estas características temporais são fatores discriminantes, largamente empregados na bibliografia consultada, resultando em classificadores robustos. Os resultados apresentados demonstram a aplicabilidade do método, superando outros métodos anteriormente propostos.