Các hệ thống giám sát được dùng không chỉ để phát hiện các hành động cố ý phá hoại do con người gây ra mà còn để phát hiện các sự kiện có tính hủy hoại, chẳng hạn như cháy, để bảo vệ các khu vực nhạy cảm về mặt an ninh.
Trần Xuân Linh - K11T2 Trang 76 Thông thường, chúng ta sử dụng các bộ cảm biến lửa và khói có khả năng cảm nhận một số hạt do khói và lửa phát ra bằng cách ion hóa hay trắc quang học. Các bộ cảm biền truyền thống chỉ nhằm mục đích cảm nhận được các hạt, vì thế một yếu điểm quan trọng của các máy phát hiện này là chúng bị giới hạn khoảng cách và không có tác dụng trong các không gian mở và rộng lớn.
Sức mạnh của việc sử dụng video trong việc phát hiện cháy là khả năng đáp ứng được các không gian mở và rộng lớn cũng như các môi trường trong nhà. Các thuật toán phát hiện lửa đang được sử dụng được dựa trên việc sử dụng màu sắc và thông tin về sự chuyển động trong đoạn video [23, 30]. Một yếu điểm gặp phải trong [23] là: các đối tượng di chuyển có màu sắc như lửa hay các đối tượng di chuyển phía trước các nền có màu sắc như lửa được phát hiện như các vùng hoả hoạn trong những khoảng thời gian ngắn, điều này dẫn đến việc báo động sai. Trong nghiên cứu được đưa ra trong luận văn, xuất phát từ công việc được trình bày ở [23], ngoài ra không những phát hiện được các vùng có màu như cháy hay như đám lửa mà còn phân tích được các chuyển động chi tiết để làm giảm tỉ lệ báo động sai. Ai cũng biết rằng những đám lửa lớn thì thường lung linh. Vì thế, lược đồ phát hiện hoả hoạn có thể được làm cho mạnh mẽ hơn bằng cách phát hiện hành vi có độ thường xuyên cao về mặt không gian và mang tính chu kì trong các điểm ảnh có màu lửa, so với các hệ thống phát hiện cháy hiện có.
Trần Xuân Linh - K11T2 Trang 77
Hình 2.22: Biểu đồ hệ thống phát hiện cháy
Lược đồ phát hiện cháy gồm có 6 bước, được minh họa trong hình 2.22 và được liệt kê sơ lược như sau:
1. phát hiện các điểm ảnh có màu lửa: các điểm ảnh có màu lửa trong một hình ảnh được phát hiện bằng cách sử dụng một sự phân bố xác suất màu lửa được tính toán trước.
2. phân tích sự thay đổi về mặt thời gian: những vùng cháy cho thấy những thay đổi cường độ không ổn định, vì vậy làm phát sinh sự thay đổi về mặt thời gian rất lớn. Những đối tượng rắn thường không gây ra sự biến đổi lớn về mặt thời gian.
3. phân tích chu kì thời gian: trong một số trường hợp, các vùng có màu lửa có thể cho thấy sự biến đổi lớn về mặt thời gian. Bằng cách kiểm tra sự dao động trong màu lửa, chúng ta phân biệt các vùng cháy với các vùng đối tượng bình thường tốt hơn.
4. phân tích sự biến đổi về không gian: các vùng cháy không những phát sinh sự thay đổi về thời gian mà còn cho thấy sự biến đổi cao về mặt không gian. Ở bước này, sự biến đổi về không gian của những vùng có thể có cháy được kiểm tra để loại bỏ các báo động sai.
Trần Xuân Linh - K11T2 Trang 78 5. mở rộng vùng cháy: các kiểm tra trên có thể lọc ra những điểm ảnh só cháy thật sự. Để phát hiện vùng cháy chính xác, chúng tôi mở rộng kết quả thu được của các bước trước bằng cách sử dụng sự phân bố màu lửa. 6. kiểm tra sự tồn tại dai dẳng và kiểm tra sự mở rộng: Mặc dù tất cả các
cuộc kiểm tra đã được thực hiện trong các bước trước, nhưng báo động sai vẫn có thể xảy ra. Chúng tôi loại bỏ các báo động sai bằng cách kiểm tra sự dai dẳng của những vùng cháy và sự mở rộng của chúng vì các vùng cháy không kiểm soát được có thể bùng phát bất cứ lúc nào.
Các bước 1, 2 và 5 tương tự như phương pháp trình bày trong [23] trong khi các bước 3. 4 và 6 là những phần mở rộng mới mẻ để làm giảm tỉ lệ báo động sai.