Seminario: “Detección temprana de incendios mediante flujos de video codificados con transformada DCT”
22-IFecha: 10 de marzo de 2022 a las 11:00 hrs
Presenta: Gilberto Gustavo Romero Hernández
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesor: Dr. Luis Martín Rojas Cárdenas
Resumen:
El humo translucido es uno de los primeros indicios de la ocurrencia de un incendio. Diversas técnicas han sido utilizadas para detectar este tipo de siniestros. Entre ellas, la detección de incendios mediante el uso de video representa una solución alternativa con respecto a los clásicos sensores de humo basados en la detección de partículas. La detección mediante el uso de video ofrece diversas ventajas, como son: la posibilidad de detección a distancias significativamente mayores, dar información sobre la ubicación de la fuente de combustión y sobre todo se puede aplicar en espacios abiertos. La mayor parte de trabajos propuestos en este terreno se centran en la utilización de video sin compresión haciendo uso de cámaras convencionales, en muchos casos, se recurre al uso de costosos métodos de transformación de dominio. En este trabajo de investigación se ha desarrollado un algoritmo que detecta humo translucido gracias a la información contenida en el video comprimido, específicamente los coeficientes de la DCT (Discrete Cosine Transform). De esta forma se evita implementar el uso de procedimientos de transformación de dominio. Sin embargo, trabajar con este tipo de información trae como problema la falta de herramientas para efectuar, desde el dominio de la DCT, el análisis del contenido de las imágenes. Debido a esto, una parte importante del proyecto se destinó al desarrollo de herramientas para el análisis en el dominio frecuencial de ciertas propiedades de las imágenes como es la evaluación de la similitud, los cambios de contraste, la pérdida de información, etc. Es importante mencionar que existen en el dominio espacial una gran variedad de métodos desarrollados para evaluar la similitud entre imágenes como el ya conocido SSIM (Structural SIMilarity), sin embargo, estos métodos están destinados a emular el comportamiento del Sistema Visual Humano (SVH). A este respecto, no estamos interesados en cómo puede percibir el SVH la presencia de humo, sino que nos interesa evaluar los cambios de propiedades de las imágenes en presencia de humo desde una perspectiva más maquinal. El método que nosotros proponemos se basa en las herramientas desarrolladas sin que se tome en cuenta el SVH. Para dar un interés adicional a nuestro trabajo, nos propusimos lograr la detección de humo translucido con lentes de 360°, lo cual permite a una sola cámara analizar todo el entorno a su alrededor e incluso darnos información de la ubicación de fuente de combustión. Finalmente, debido al costo computacional de muchos métodos propuestos, el tamaño de las imágenes se revela como un gran problema, razón por la cual muchos de ellos solo trabajan con imágenes de pequeña talla. El método propuesto nos permite procesar imágenes de 2248×2248 pixeles distorsionadas, tanto por la lente de 360°, como por los algoritmos de compresión de la cámara.
Video del seminario:
