气候变化引起的热浪目前也在整个欧洲急剧增加，与之相关的森林火灾风险也在大幅上升。自然地区的火灾由于干旱或风越来越失去控制，对人、动物、自然和基础设施的危险风险也在增加。但是，如何在早期发现和定位火灾，以减少甚至避免严重损害呢?有了图像处理和人工智能，即使是这样的挑战也可以迎难而上。神经网络和深度学习算法不是精心设计解决方案，而是教会图像处理系统看、识别和验证物体——在这种情况下，就是吸烟。此外，人工智能使相应的图像处理系统能够从它学到的东西中得出结论。
法国公司Paratronic已经着手解决这个问题。在其监测自然灾害的活动范围内，该解决方案提供商已成功地致力于开发一种用于火灾监测的智能产品。森林火灾自动检测系统ADELIE (Alert detection Localization of forest fire)，其关键组成部分是工业图像处理和人工智能，已经在实践中得到了验证。IDS成像发展系统公司的四个工业摄像机集成到每个系统中。
这些望远镜可以永久观察半径20公里以内的特定森林区域。根据不同的系统，他们最多需要两分钟来监视半径为360°的范围。在Paratronic公司专门开发的算法的帮助下，该系统可以根据记录的图像识别和定位火源，并为适当的行动选项提供实时信息。
通过这种方式，ADELIE确保了消防队伍的有效规划和控制，以保护我们的生活空间，并最终保护建筑、电线、电信线路和公路或铁路基础设施。
应用程序
ADELIE系统由至少两个监测点组成，它们联网在一起。每个监视点包括两个探测摄像机和一个额外的摄像机，以消除怀疑。四个千兆以太网摄像头从IDS集成每一个阿德利检测摄像头。因此，每个监测点总共使用8台IDS摄影机。这些监测点允许360°监测，每个方位角大约每两分钟可视化一次。对观察到的自然区域进行24小时、每周7天、每天24小时的自动监测。
该系统连接到一个处理单元，其软件包含基于人工智能的图像处理算法。由Paratronic公司开发的程序对相机提供的图像进行记录、比较和分析。早在一棵树燃烧之前，烟雾就会从周围的草地和灌木丛中释放出来。通过比较图像和使用教学功能，系统检测上升的烟雾。一旦从监测点看到这种烟雾，阿德利就会触发警报。这一阶段称为火灾和森林火灾自动探测。然后，值班操作员远程控制消除疑点摄像头，并检查检测类型。他通过三角测量法在地图上确定火源，并通知控制中心，控制中心启动灭火措施。
同时，AI所获得的所有信息、图像、知识都被毫不拖延地传送到火灾报警中心或消防控制中心。借助事件的实时可视化，在数字地图上定位火源，以及各种增强现实功能，可以立即可视化火灾发生的背景、程度和发展，并采取相应的灭火措施。一个遥控摄像机完成了这个系统。这用于核实和监视火灾，直到第一个消防单位到达，并能够跟踪火灾从爆发到扑灭。
“IDS摄像机在阿德利系统的运行中发挥着重要作用。他们的任务是一个方位一个方位地连续拍摄森林，并实时向软件提供这些图像，”paratrononic项目和创新总监Edouard Bouillot说。在为自动森林火灾探测系统选择合适的型号时，决定采用IDS公司SE系列的千兆以太网相机。“我们的系统使用UI-5240SE-NIR-GL模型，”Loïs Carrié， Paratronic工程师解释道。这款特别强大的工业相机配备了来自e2v的130万像素CMOS传感器。Paratronic在近红外版本(EV76C661ABT)中使用了高灵敏度传感器。除了其出色的光灵敏度，传感器提供了两个全局和滚动快门的变体，可以在操作过程中切换。这允许对不断变化的需求和环境条件的最大灵活性，就像本例中由一天中的不同时间和天气条件引起的情况一样。此外，还有四个感兴趣的领域。这允许同时检查几个特征，或者在具有不同参数的曝光系列中捕获aoi。
露易丝·凯莉说，这款相机满足了所有要求。“我们选择这种模式有三个主要原因。首先，它的光谱灵敏度令人信服。该传感器可以捕捉到所有可见的颜色波长，在近红外波段具有特别好的灵敏度。我们还需要选择旋入一个波长滤波器到c安装接近传感器。第三，相机提供了在增加曝光时间的情况下连续拍摄四张照片的直接可能性。连续射击可以获得很高的动态范围。”
软件
对于图像采集，该系统使用uEye SDK，“然后我们自己的图像处理系统开始发挥作用，”Edouard Bouillot解释道。然后，ADELIE软件进行图像分析，以检测树冠上的烟的存在。分析是通过比较在同一方向拍摄的两张图像来检测任何烟雾。paratrononic开发的几种独家算法使这成为可能，这些算法允许对大量肉眼看不到的因素进行比较。
该分析分三个阶段进行。在第一阶段，要比较的图像被注册到最接近的50度。在第二阶段，对图像进行比较，以突出显示任何变化，如物体的移动或位移或烟雾的出现。在第三个阶段，基于使用不同的算法进行高级分析:突出显示的差异不仅根据它们的形状、大小、距离等进行检查，以尽可能消除除烟雾以外的所有元素。其他使用自动分类器和从一张或多张图像中提取参数的算法完成了这一分析。
然后，数据通过光纤等数字网络传输到计算机控制系统。各自的数据集包含一个用于在屏幕上显示的图像的JPEG文件，以及一个包含相机编号、视角、拍摄日期和时间以及方位角的文件。通过整合气象站，还可以记录和考虑风力或降水等气象数据。
如果一张图片和它的链接文件报告了火灾，就会进行自动检查:系统估计出烟雾的位置，然后与出现其他类型烟雾的已知位置进行交叉检查。这确保了只有在排除区域(例如，已知存在永久烟雾的区域，如工厂烟囱)没有发生这种检测时才触发警报。
如果只有一个塔探测到烟雾，就使用遥测仪中显示的距离。如果至少有两座塔探测到它，那么控制中心火源的确切位置将由三角测量确定。
与任何自动系统一样，对ADELIE传输的警报进行人工验证是必不可少的。控制中心的工作人员使用具有强大光学变焦(30倍，广角镜头)的高分辨率相机来确认是否确实发生了火灾。由于这些所谓的消除疑点摄像机，负责监视的人员可以在不中断探测系统的情况下从远处观察情况。因此，即使发生几次火灾，阿德利探测系统仍然充分活跃，随时准备。
这个系统非常强大。对于每个站点，将在24小时内拍摄、传输和存储13500张图像，无论这些图像是否包含检测结果。除了这些捕获的图像，该系统还存储了用于观察和验证事件的摄像机的视频，从而实现全面的文档记录。根据收集到的所有数据，ADELIE可以生成统计数据，应急服务可以据此调整和优化其措施。“在存储图像的帮助下，我们可以分析火灾的过程和随后的灭火工作。随着输入数据库的每个事件，数据量不断增长。这反过来又增加了持续改进预防和控制措施所需统计数据的可靠性，”爱德华·布伊洛说。
该系统已成功应用于法国西北部森林最密集的萨尔省。森林火灾在那里日益成为现实，尤其是在春夏两个月。近年来，自然栖息地发生的火灾越来越多。2019年发生多次森林火灾后，截至2021年初，共有11.7万公顷森林安装了火灾自动探测系统网络。现在总共有48台摄像机监视着分布在整个部门特别濒危地区附近的12个点的树顶以上的森林。
萨特消防部门(SDIS72)总审计长Christophe Burbaud说:“阿德利系统让我们提高了探测时间和火灾位置的精确度。”
优势
-持续监测森林火灾:全年，在整个或部分领土上，不分昼夜。
-借助三角测量系统，实时可视化灾难，即时传递警报，精确定位火源。多亏了摄像头，尤其是消除怀疑的摄像头，核实和确认比紧急呼叫要快得多。
-消除人为风险:不再有孤立的人在瞭望塔上。
-长期监测:数据存储可以持续改进森林火灾监测和探测。
因此，ADELIE不仅仅是一个火灾和森林火灾自动探测系统，而是一个综合性的火灾和森林火灾监测和信息管理系统。因此，法国图像处理解决方案对损害限制做出了决定性贡献。火灾的早期探测和火灾暴发的精确定位，可显著降低火势蔓延的风险，并可最大限度地减少对人民、环境和国民经济的相关损害。
了下:传感器提示
