Prevención de incendios mediante el uso de visión artificial embarcada en plataformas aéreas

Los incendios se están convirtiendo en una verdadera problemática en Bogotá, Colombia debido a la advertencia global. Por lo tanto, se realizará un análisis en la Universidad Militar Nueva Granada. La detección remota hiperespectral desde plataformas satelitales, ha sido una herramienta útil para analizar y monitorear el comportamiento de los entornos naturales. Sin embargo, los períodos de muestreo son largos, y las condiciones climáticas podrían afectar la leyenda de la imagen debido a las nubes. Además, las bases de datos en bruto son enormes, y su estudio es consume mucho tiempo humano-maquina. Por tales razones, los vehículos aéreos no tripulados brindan una alternativa adecuada ya que la altura operativa de vuelo puede generar imágenes de calidad mayor resolución espacial en áreas específicas, y herramientas como una cámara multiespectral se pueden unir para contribuir con los objetivos. La calibración es un requisito ya que los parámetros de radiancia, reflectancia y captura de cámara se comportan en respuesta a la luz circundante, estos elementos afectan cualquier adquisición multiespectral y el cálculo de cualquier índice de vegetación. Uno de los índices más utilizados, el NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada) mide la clorofila y la biomasa verde en una parcela de terreno, utilizando el reflejo de la luz solar en longitudes de onda definidas del espectro visible e infrarrojo cercano. La biomasa muerta o en descomposición (combustible para fuego), podría detectarse mediante un índice de vegetación, ya que su respuesta a la clorofila sigue activa a pesar de su condición, sin embargo, la cercanía espectral con la tierra y los edificios, hace que el umbralizar sea un trabajo difícil . Por lo tanto, este estudio analiza el uso de diferentes indices que involucren las cinco bandas predeterminadas (azul, verde, rojo, infrarrojo cercano y borde rojo) de la cámara RedEdge (fabricada por MicaSense), en conjunto de un algoritmo de programación genética que explora una cantidad desconocida de programas en busca de una solución adecuada dentro de la aleatoriedad. Además, la detección de peatones que se encuentran en el área de trabajo (considerada como una amenaza de incendio) y una visualización en tiempo real de la escena serán abarcados en el texto.

• Autores: Díaz Rincón, Daniel Esteban; Aguirre Jiménez, María Alejandra
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Militar Nueva Granada
• Repositorio: Repositorio UMNG
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/17523
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10654/17523
• Palabra clave: PREVENCION DE INCENDIOS; VISION POR COMPUTADOR; DETECCION A DISTANCIA; Genetic programming; Multispectral images; Pedestrian detector; Remote sensing; ROS; Thresholding; UAS; Vegetation indices; Programación genética; Imágenes multiespectrales; Detector de personas; Teledetección; ROS; Umbralización; Sistemas aéreos no tripulados; Indices de vegetación
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