Os investigadores do INOV Armando Fernandes, Andrei Utkin e Paulo Chaves, publicaram o artigo “Detecção automática precoce de fumo de incêndios florestais e rurais com câmaras de luz visível usando aprendizagem profunda e explicação visual” (IEEE Access, 2022).
Os investigadores desenvolveram um sistema para deteção automática precoce de colunas de fumo em imagens de luz visível. O sistema baseado em redes neuronais de aprendizagem profunda de última geração foi criado utilizando um conjunto de dados realistas recolhidos em 274 dias diferentes a partir de um total de nove câmaras de vigilância. A maioria das colunas de fumo foi avistada a grandes distâncias de vários quilómetros com 85% delas a ocupar menos de 5% da área da imagem. A melhor rede neuronal desenvolvida é capaz de identificar correctamente 85.3% das imagens que contêm plumas de fumo emitindo falsos alarmes em apenas 3.1% das imagens sem fumo.
Este trabalho foi realizado no âmbito do projeto ResNetDETECT – Deteção Automática Precoce de Incêndios Florestais Utilizando Redes Neuronais de Aprendizagem Residual (FCT – PCIF/MPG/0051/2018).
