Diseño de un algoritmo para la detección de candidatos a humo en imágenes fijas de incendios en espacios abiertos

Fernández Gallardo, Adrián (2018). Diseño de un algoritmo para la detección de candidatos a humo en imágenes fijas de incendios en espacios abiertos. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Diseño de un algoritmo para la detección de candidatos a humo en imágenes fijas de incendios en espacios abiertos
Author/s:
  • Fernández Gallardo, Adrián
Contributor/s:
  • Garrido González, Matías J.
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de Sistemas de Telecomunicación
Date: 6 July 2018
Subjects:
Freetext Keywords: Machine learning Matlab Prevención
Faculty: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Department: Ingeniería Telemática y Electrónica
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Los incendios hoy en día siguen siendo un gran problema a nivel global. Una detección temprana de los mismos puede ahorrar gran cantidad de medios humanos y materiales e incluso salvar vidas. Una de las etapas previas de un incendio es la aparición de humo. La detección automática de humo en secuencias de vídeo permite automatizar las tareas de video vigilancia en espacios abiertos y brinda a las autoridades la posibilidad de intervenir de manera más temprana, incrementando la efectividad de dichas intervenciones. La detección automática de humo no es una tarea sencilla. El humo puede ser confundido con otros elementos que tienen texturas y colores parecidos, como por ejemplo las nubes. El objetivo de este proyecto es el diseño de un algoritmo básico para la detección de humo en secuencias de vídeo utilizando las herramientas disponibles en el paquete de software MATLAB. Obtener la mejor precisión posible ha sido una de las máximas del algoritmo diseñado, de cara a facilitar la implementación de este, en programas más complejos en futuros proyectos. En la búsqueda de la sencillez y precisión, la manera de operar del programa se basa en análisis de las imágenes que forman la secuencia de video de manera individual, dividiendo estas en bloques cuadrados. Se ha conseguido hallar una forma de analizarlos tras el estudio e implementación de descriptores de textura y color junto con algoritmos de aprendizaje automático como por ejemplo la regresión logística o máquinas de soporte de vectores. Todo ello ha permitido al algoritmo diseñado obtener una precisión de entorno al 93% en su tarea de detección de humo. Abstract: Even today, fires are still a big problem worldwide. Its early detection can save a lot of human and material resources and even human lives. One of the previous stages of a fire is the appearance of smoke. Automatic smoke detection in video sequences allows the automation of video surveillance tasks in open spaces and gives authorities the possibility to intervene earlier, increasing the effectiveness of their interventions. Automatic smoke detection is not a simple task. The smoke can be confused with other elements that have similar textures and colours, such as clouds. The objective of this project is the design of a basic algorithm for smoke detection in video sequences using the tools available in the MATLAB software package. The best possible precision has been one of the maxims of the algorithm designed, in order to facilitate the implementation of this in more complex programs in future projects. In the search for simplicity and precision, the way to operate the program is to analyse the images that form the video sequence individually, dividing them into square pieces. It has been found a way to analyse them after the study and implementation of texture and colour descriptors, together with automatic learning algorithms such as logistic regression or vector support machines. All this has allowed the designed algorithm to obtain a precision of nearly 93% in its task of smoke detection.

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Item ID: 53790
DC Identifier: http://oa.upm.es/53790/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:53790
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 30 Jan 2019 15:45
Last Modified: 30 Jan 2019 15:45
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