El empleo de tecnologías estándar para la detección de incendios tiene limitaciones claras, dependientes del entorno y las características del mismo, a pesar de que se consideran fiables, rápidos y económicos.

En el ámbito industrial son varias las circunstancias que pueden impedir el buen funcionamiento de un sistema de detección de incendios tradicional. Por ejemplo, interferencias ocasionadas por alteraciones, por humedad o por partículas de polvo que pueden derivar en falsas alarmas.

Por su parte, las tecnologías de detección de incendios basadas en vídeo, emplean una serie de analíticas inteligentes que son capaces de detectar el origen del fuego. Por este motivo, se están convirtiendo en una solución más que recomendable para una completa prevención de incendios en entornos industriales.

La analítica de video al servicio de la detección de incendios

Las soluciones de detección de incendios mediante el empleo de vídeo analíticas se fundamentan en algoritmos inteligentes, que se encargan de analizar la imagen de vídeo con la finalidad de conseguir detectar dónde se ha producido el fuego.

Existen diversas técnicas para analizar la imagen capturadas, como redes neuronales, algoritmos físicos y algoritmos basados en el contraste.
 

Redes Neuronales

Las redes neuronales para el análisis de la imagen de vídeo hacen uso de árboles de precisión, los cuales son previamente preparados mediante imágenes de vídeo etiquetadas.

En función de qué imágenes se utilizan para preparar las redes neuronales, los algoritmos aprenderán la forma de las llamas o del humo en las imágenes de vídeos. Así, cuanta más diversidad de imágenes se emplee para entrenar las redes, mayor capacidad de identificación de fuegos tendrán.

Cabe señalar que existe un límite en cuanto al aprendizaje de las redes neuronales, a partir del cual empieza a ser contraproducente y se reduce su capacidad de detectar un fuego.
 

Algoritmos Físicos

Los algoritmos físicos emplean imágenes de vídeo para detectar incendios en función del comportamiento de las llamas. Por ejemplo, si estas parpadean o muestran colores particulares.
 

Algoritmos basados en contraste

Los algoritmos de detección de humos fundamentados en el contraste trabajan mediante la revisión de imágenes de vídeo a fin de hallar áreas grises mediante la variación del contraste de colores con el fondo. Para ello emplean efectos ópticos del humo sobre la propia imagen del vídeo. Aunque solo se emplean para detectar el humo, se muestran también susceptibles a cambios de iluminación.

Si bien, en un futuro se prevé entender el contenido del vídeo, su contexto y la semántica mediante el empleo de algoritmos de aprendizaje profundo; hoy en día este tipo de algoritmos y su hardware específico, todavía se encuentran en fase de investigación.

Ventajas de la detección de incendios mediante vídeo analítica

Los sistemas de detección de incendios mediante vídeo presentan diferentes ventajas, entre las más importantes:

• Alta velocidad en la detección: las cámaras térmicas en los sistema de prevención de incendios permiten una detección tan rápida como el humo entre en su campo de visión. Por este motivo la activación de la alarma es mucho más eficiente que otras formas de detección de incendios. Además, cuando se trata de entornos con características específicas, como, por ejemplo, los altos techos, el sistema contra incendios mediante vídeo analíticas permite identificarlo en segundos, mientras que otro tipo de tecnologías precisa de minutos para identificar el fuego.
• Tiempo de reacción: la detección de incendios mediante vídeo analíticas es capaz de identificar las llamas de forma rápida, permitiendo que la reacción de las personas sea rápida y, por ende, evite así su propagación masiva.
• La cobertura: las cámaras con vídeo analítica pueden cubrir áreas y espacios más etensoss que los detectores de tipo puntual, por lo que es una solución mucho más asequible para almacenes y naves de producción.
• La localización: las cámaras permiten localizar con precisión la ubicación del incendio, así como las mercancías afectadas, proporcionando potencialmente un tiempo valioso para la lucha contra el fuego.