Resumen

Actualmente, la detección precoz de humo de incendio basada en la videovigilancia es crucial para la prevención de grandes incendios y la protección de vidas y bienes. Para superar las limitaciones nocturnas de los métodos de detección de humo por vídeo, se puede proyectar una luz láser en el campo de visión vigilado y analizar la imagen de la sección de luz proyectada de retorno para detectar fuego y/o humo. Si aparece humo dentro de la zona de vigilancia creada a partir de la difusión o dispersión de la luz en la trayectoria proyectada, el sensor de la cámara recibe la señal correspondiente. Los sucesivos pasos de procesamiento del algoritmo en tiempo real propuesto utilizan las características espectrales, de difusión y dispersión de las regiones llenas de humo en las secuencias de imágenes para registrar la posición de un posible humo en un vídeo. La caracterización del humo se lleva a cabo mediante un método de clasificación no lineal que utiliza una máquina de vectores de soporte, y se aplica para identificar la posible ubicación del fuego/humo. Los resultados experimentales en diversas condiciones nocturnas demuestran que el método de detección de incendios/humos propuesto puede detectar incendios con éxito y fiabilidad mediante la identificación de la ubicación del humo.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:humo, detección precoz de humo de incendio, métodos de detección de humo por vídeo, imagen de sección luminosa, método de clasificación no lineal, método de detección de humo, pasos de procesamiento sucesivos, máquina de vectores soporte, incendio, resultados experimentales
• Keywords:smoke, early fire smoke detection, video smoke detection methods, light section image, nonlinear classification method, smoke detection method, successive processing steps, support vector machine, fire, experimental results