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Applications de la technologie URATEK
Le composant de détection des feux de forêts URAFIRE

La détection des sources de fumées dans une image de paysage

Un départ de feux génère dans l'image d'un paysage une source de fumée localisable par traitement d'images et identifiable à l'aide du composant spécialisé UraFire. Ce composant permet de distinguer la fumée des autres phénomènes parasites qui peuvent occasionner de fausses détections: activité humaine, véhicules, arbres mus par vent, nuages et ombres portées, reflets, etc. Pour détecter la fumée, le composant UraFire utilise une nouvelle technologie d'analyse qui opère par plongement fractal de l'information contenue dans les niveaux de gris affectés par la présence d'un objet dynamique. 

 

 

L'image du paysage est tout d'abord analysée, au moins 3 fois par seconde, afin d'identifier un ensemble de zones suspectes affectées par la présence de différents objets dynamiques, qui peuvent occasionner de fausses détections s'ils ne sont pas éliminés par un traitement ultérieur.

 

A l'issue du prétraitement, seules certaines enveloppes d'objets suspects sont retenus pour une analyse plus poussée à partir d'une quantité d'information qui reste très élevée. C'est ici qu'intervient le composant UraFire, qui effectue un plongement spatio-temporel de cette information contenue dans les séquences d'enveloppes suspectes, et dont la fonction principale renvoie un certain nombre d'indicateurs, en particulier une probabilité de présence de fumée.

 

L

Le composant UraFire équipe le détecteur de feux de forêts ARTIS FIRE breveté par la société T2M Automation. La photo ci-contre illustre le tout premier prototype de l'appareil testé en Corse en1996:

Pour plus d'informations sur la société T2M et son détecteur, vous pouvez visiter son site WEB:

 

Pour plus d'informations sur la technologie utilisée par URAFIRE,

consultez les publications du groupe de vision artificielle et en particulier la publication suivante:

"Real-time identification of smoke images by clustering motions on a fractal curve with a temporal embedding method"

Philippe Guillemant, Jérôme Vicente

Institut Universitaire des Systèmes Thermiques Industriels, CNRS UMR 6595, Marseilles, France

Abstract: Automatic forest fire detection with CCD cameras requires a landscape image analysis in two stages: first the tracking of local dynamic envelopes of pixels, and second the discrimination between the various natural phenomena that may cause such envelopes. For this second process, we have to deal with restrictive conditions: lack of spatial information, complexity of motions, and real-time constraints on detection. We present here a fast algorithm adapted to the extraction of complex motions in small spatial envelopes. The principle of the method is to extract local motions from cluster analysis of points in a multidimensional temporal embedding space. We detail the four successive steps of this method: temporal embedding of gray-levels, fractal indexing of points, chaining points into a linked list, and motion extraction from point sequences of the linked list.

© 2001 Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers. [DOI: 10.1117/1.1355254]

Subject terms: computer vision; pattern recognition; temporal embedding; signal processing; data clustering; fractal space-filling curves.

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