精心设计一个解决方案,而是神经网络和深度学习算法教一个图像处理系统中,识别和验证对象——在这种情况下吸烟。gydF4y2Ba
森林火灾自动探测系统与人工智能使早期和有效的消防gydF4y2Ba
文章从|gydF4y2BaIDS成像gydF4y2Ba
由气候变化引起的热浪正在整个欧洲也越来越强烈和相关的森林火灾的风险正在上升。火灾在自然领域越来越失控由于干旱或风,和危险的风险,动物,大自然和基础设施正在增长。但如何检测和局部火灾处于初期阶段,以减少甚至避免严重损害吗?图像处理和人工智能,甚至可以掌握这样的挑战。精心设计一个解决方案,而是神经网络和深度学习算法教一个图像处理系统中,识别和验证对象——在这种情况下吸烟。此外,人工智能使相应的图像处理系统从它学习得出结论。gydF4y2Ba
这家法国公司Paratronic采取了这一问题。范围内的监测自然灾害的活动领域,解决方案提供商已成功投入本身,除此之外,一个智能消防监控产品的发展。森林火灾自动探测系统阿德利(预警探测森林火灾的本地化),其关键部件工业图像处理和人工智能技术,在实践中证明自己。四个工业相机gydF4y2BaIDS成像发展GmbH是一家现代化的、可靠的系统gydF4y2Ba集成到每个系统。gydF4y2Ba
这些永久观察特定的森林面积在一个半径20公里。根据他们所需要的系统,最多两分钟监测一个半径为360度。的帮助下Paratronic特别研发的算法,该系统能够识别和定位火灾源的基础上记录图像和提供实时信息适当的行动选择。gydF4y2Ba
这样,阿德利确保有效的计划和控制消防队来保护我们的生存空间,最后但并非最不重要,保护建筑、电线、通讯线路、公路或铁路基础设施。gydF4y2Ba
应用程序gydF4y2Ba
阿德利系统由至少两个网络监测分在一起。每个监视点包含两个检测相机和一个额外的相机,用来消除疑虑。4个千兆以太网相机从每阿德利IDS集成检测相机。因此,总共8每监视IDS使用相机。这些监控点允许360°,每个方位可视化大约每两分钟。自动监测周围观察到的自然区域发生的时钟,一天24小时,一周7天。gydF4y2Ba
该系统是连接到一个处理单元的软件包含了基于人工智能的图像处理算法。该项目由Paratronic寄存器,比较和分析了图像所提供的相机。很久以前树燃烧,烟是释放周围的草地和灌木丛。通过比较图像和使用教授的特性,系统检测到冉冉升起的烟雾。一旦这烟是可见的监视点,阿德利触发警报。这一阶段被称为自动火灾和森林火灾探测。然后值班人员远程控制doubt-removal相机和检查检测的类型。他在地图上定位的源火通过三角测量和通知控制中心,启动消防措施。gydF4y2Ba
同时,所有的信息、图片和知识获得的人工智能火灾报警中心传输或消防控制中心。事件的实时可视化的帮助下,本地化的源火的数字地图和各种增强现实功能,上下文,可以立即火的程度和发展可视化,可以采用适当的消防措施。一个遥控摄像机完成这个系统。这是用于验证和监控火灾,直到第一个消防单位到来,使火灾从疫情被跟踪,直到消失。gydF4y2Ba
“IDS相机发挥重要作用在阿德利的操作系统。他们的任务不断拍摄森林方位角的方位和提供软件与这些图像实时”项目和创新主任强调了爱德华。BOUILLOT Paratronic。在选择适当的模型自动森林火灾探测系统,这个决定是支持千兆以太网相机从SE系列id。“我们的系统使用ui - 5240 se - nir gl模型”解释了露易丝·凯莉,Paratronic工程师。这特别强大的工业相机配备了1.3像素CMOS e2v的传感器。高度敏感的传感器使用Paratronic NIR版本(EV76C661ABT)。除了出色的光灵敏度,传感器提供了两个全球和滚动快门变体,可以切换操作。这允许最大的灵活性改变需求和环境条件,在这种情况下由一天中不同时段的天气引起的。此外,四个感兴趣的领域是可用的。这允许一些特性同时检查或空姐被捕获在一个曝光系列有不同的参数。gydF4y2Ba
相机从而满足所有要求,证实了露易丝·凯莉。“我们选择这个模型的三个主要原因。首先,它说服光谱灵敏度。传感器收集所有可见颜色的波长,在近红外特别好的灵敏度。我们还需要用螺钉固定波长滤波器的选择到C-mount接近传感器。第三,相机提供了直接按顺序采取四个图片的可能性增加曝光时间。连续射击可以得到一个非常高的动态范围。”gydF4y2Ba
软件gydF4y2Ba
对于图像采集,系统使用uEye SDK,“然后我们自己的图像处理系统发挥作用,”爱德华。BOUILLOT解释道。阿德利软件然后做图像分析检测烟雾在树冠的存在。所做的分析是比较两个图像在同一方向,以发现任何烟雾。这是由几个独家算法由PARATRONIC允许大量的因素的比较,肉眼不可见。gydF4y2Ba
这个分析是分三个阶段进行。在第一阶段,图像比较注册到最近的50度。在第二阶段,图像相比,突出任何更改,如对象的运动或位移或烟雾的外观。在第三阶段,先进的分析,基于不同算法的使用:高亮显示的差异不仅是检查的形状、大小、距离、等,以尽可能消除烟以外的所有元素。其他算法使用自动分类和处理参数从一个或多个图像中提取完整的分析。gydF4y2Ba
数据然后传递给计算机控制系统通过光纤等数字网络。各自的数据集包含一个JPEG文件的图像显示在屏幕上,包含镜头数量,以及文件的角度看来,拍摄的日期和时间,方位。通过集成的一个气象站气象数据,如风力强度或降水也可以记录和考虑。gydF4y2Ba
如果一个图像及其相关文件报告一个火,一个自动检查:系统使得估计位置的烟,然后反复对已知的其他类型的地方抽烟。这确保警报引发如果这只是检测并没有发生在隔离区,即一个永久吸烟的区域存在,比如工厂的烟囱。gydF4y2Ba
如果只有一个塔已经探测到烟雾,遥测的距离表示。如果至少有两个塔发现,源的确切位置的消防控制中心是由三角测量。gydF4y2Ba
与任何自动化系统一样,人类验证阿德利的警报传播是至关重要的。控制中心的工作人员使用一个高分辨率的相机与一个强大的光学变焦(30 x,广角镜头)确认是否确实是一个火灾爆发。负责监视的人可以从远处观察情况而不中断检测系统由于这些摄像头,所谓怀疑删除相机。阿德利检测系统因此仍然完全活跃,为了做好准备,即使几起火灾发生。gydF4y2Ba
系统非常强大。对于每一个站点,13500张图片,传输和存储30天在24小时内,不管他们是否包含一个检测。除了这些抓取的图像,系统还存储的视频相机,用来观察和验证这一事件,从而使全面的文档。基于收集的所有数据,阿德利可以生成统计数据的基础上,紧急服务可以调整和优化措施。“存储图片的帮助下,我们可以分析的火灾和消防。不断增长的数据量和每一个事件源数据库。这反过来增加的可靠性统计持续改进所需的预防和控制措施,”爱德华。Bouillot总结。gydF4y2Ba
该系统成功地用于Sarthe部门中人口最稠密的森林部门在法国的西北部地区。森林火灾越来越现实,尤其是在春季和夏季。几年来,已经有越来越多的火灾在自然栖息地。2019年许多森林大火后,总共有117000公顷的森林配备一个自动火灾探测系统网络在2021年初。现在共有48个摄像头监控树梢上方的森林在12点分布在附近的部门尤其是濒危地区。gydF4y2Ba
“阿德利系统允许我们改进检测时间以及火灾的精确位置,”克利斯朵夫Burbaud说,总审计长在Sarthe消防队(SDIS72)。gydF4y2Ba
优势gydF4y2Ba
- 连续监测森林火灾:一年四季,全部或部分的领土,白天和黑夜。gydF4y2Ba
- 节约时间:实时可视化的灾难,直接传输的警报,精确定位火灾由于三角系统的来源。由于相机和特别是doubt-removal相机,验证和确认紧急电话要快得多。gydF4y2Ba
- 消除人类的风险:不再孤立的人看塔。gydF4y2Ba
- 长期监测:数据存储使持续改进的森林火灾监测和检测。gydF4y2Ba
阿德利因此超过一个自动火灾和森林火灾探测系统,而是一个综合火灾和森林火灾监控和信息管理系统。法国图像处理解决方案从而使损害限制有决定性的贡献。通过早期火灾探测和火灾爆发的精确定位,它显著减少传播的风险,可以减少相关损害人,环境和国家经济。gydF4y2Ba
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