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http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9MNKTB
Tipo: | Dissertação de Mestrado |
Título: | Detecção de fumaça em vídeos para monitoramento de áreas ambientais |
Autor(es): | Adriano Lages dos Santos |
primer Tutor: | Hani Camille Yehia |
primer Co-tutor: | Douglas Alexandre Gomes Vieira |
primer miembro del tribunal : | Hermes Aguiar Magalhaes |
Segundo miembro del tribunal: | Carlos Alexandre Meireles Nascimento |
Tercer miembro del tribunal: | Adriano Vilela Barbosa |
Resumen: | Incendios saoumadas principais causas de desmatamento, destruindoumgrande percentual das matas e florestas. Sao ainda responsaveis por produzir e emitir uma grande quantidade de CO2 para a atmosfera, fazendo com que, juntamente com a destruiçao das florestas, haja desequilbrio ambiental. Uma forma eficiente para prevenir e evitar os prejuzos causados por incendios florestais esta em detectar e extinguir os incendios da forma mais rapida possvel, evitando que estes evoluam rapidamente para um incendio descontrolado e de grandes proporcoes. Uma das formas de atingir esse objetivo e criar sistemas que antecipem a deteccao de fogo, nesse caso detectando a fumaca no estagio inicial do incendio. O objetivo deste trabalho e desenvolver um sistema de deteccao de fumaca atraves de sequencias de vdeos, onde o alvo do sistema e a deteccao de fumaca nos estagios inciais da sua formacao. A analise dos pontos de interesse candidatos a fumaca consiste em detectar objetos em movimento nos vdeos, atraves de tecnica de subtracao de fundo. Apos selecao de objetos em movimento, eles sao classificados quanto as suas cores e somente objetos com cor de fumaca sao analisados pela ultima etapa, que realiza analise de movimento espacial, al´em de verificar a persistencia temporal dos pixels de interesse nos quadros dos vdeos. Os pixels que satisfizerem as regras definidas nas tres etapas sao considerados pixels de fumaca. O sistema proposto neste trabalho e comparado com outros sistemas existentes na literatura, atraves de testes com uma base de dados com vdeos que contem imagens de fumaca e vdeos que nao contem imagens de fumaca, mas que aparentam ser fumaca. A acuracia do metodo proposto obtida nos testes foi de 8 a 30% superior a metodos existentes na literatura que utilizam analise de cromaticidade, deteccao de movimento e processamento de sinais. A acuracia do metodo proposto foi confirmada atraves de analise estatstica. |
Abstract: | Fires are one of the main causes of deforestation, destroying a large percentage of the woods and forests. Moreover, they are responsible for producing and emiting a great amount of CO2 into the atmosphere and, on the top of forest destruction, it also causes ambient unbalance. An efficient solution to reduce and to prevent the damages caused by forest fires, is to detect and extinguish fires as fast as possible, avoiding them to evolve quickly for an uncontrolled fire and of great proportions. One of the forms to reach this objective is to create systems that anticipate fire detection, in this case detecting smoke in the beginning period of the fire. This work aims to develop a smoke detection system by means of video sequences, where the purpose of the system is the smoke detection in early stages of formation. The analysis of the points of interest candidates to smoke consists of detecting objects in movement in the videos, through background subtraction. After detection of an object in movement, it is classified according to its color. Only objects with smoke color are analyzed by the last stage, that carries out analysis of space movement, besides verifying the temporal persistence of pixels of interest in the frames of the videos. Pixels that satisfy rules defined in the three stages are considered pixels of smoke. The system considered in this work is compared with other existing systems in literature. Through tests with a database with videos that contain smoke images and videos that do not contain smoke images, but contain objects that look like smoke. The accuracy of the proposed method obtained in the tests was 8%-30% over existing methods in the literature which relies on chromaticity analysis, motion detection and signal processing. The accuracy of the proposed method was confirmed by statistical analysis. |
Asunto: | Engenharia elétrica Fumaça Incêndios florestais Prevenção e controle |
Idioma: | Português |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Institución: | UFMG |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9MNKTB |
Fecha del documento: | 4-nov-2013 |
Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado |
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