São Paulo — InkDesign News —
A pesquisa recente da NYU Tandon School of Engineering destaca o uso inovador de sistemas de rede neural para detecção de incêndios em tempo real, utilizando câmeras de segurança comuns. Essa abordagem promete melhorar a segurança contra incêndios, utilizando técnicas avançadas de machine learning.
Contexto da pesquisa
O estudo, desenvolvido pelo NYU Fire Research Group, é relevante dada a estatística alarmante de que quase 3.700 americanos morrem anualmente em incêndios, muitos devido à falha de detectores de fumaça. Esta pesquisa visa mitigar esses riscos, utilizando câmeras já existentes para detectar incêndios de forma mais eficaz.
Método proposto
A equipe utilizou uma abordagem de conjunto que combina várias algoritmos de aprendizado de máquina, evitando a dependência de um único modelo que poderia gerar alarmes falsos. O sistema requer que múltiplos algoritmos concordem antes da confirmação de uma detecção de incêndio, o que reduz consideravelmente as falsas alarmes. O modelo foi treinado com um conjunto de dados customizado que representa cinco classes de incêndios, alcançando uma taxa de acurácia de 80.6% na detecção.
“A vantagem chave é a velocidade e a cobertura”
(“The key advantage is speed and coverage”)— Prabodh Panindre, Professor Associado de Pesquisa, NYU Tandon
Resultados e impacto
A pesquisa demonstrou que o sistema pode analisar vídeo em tempo real e detectar incêndios em apenas 0.016 segundos por quadro, um tempo inferior ao piscar de um olho. A acurácia ao eliminar falsas detecções alcançou impressionantes 92.6%. O modelo se destaca principalmente por sua capacidade de monitorar áreas amplas através de uma única câmera, permitindo uma detecção precoce de incêndios antes de atingir níveis de fumaça que acionariam detectores tradicionais.
A tecnologia opera em uma arquitetura de IoT baseada em nuvem, utilizando câmeras de segurança que transmitem vídeo em tempo real para servidores que realizam a análise. Quando um incêndio é detectado, o sistema gera clipes de vídeo e envia alertas via e-mail e mensagem de texto, facilitando respostas rápidas de emergência sem a necessidade de incorporação de hardware caro.
As futuras aplicações incluem integração em drones para detecção de incêndios florestais e ferramentas de combate a incêndios, como câmeras de capacete e veículos. Essa tecnologia não só assistirá na segurança de bombeiros, mas poderá ser adaptada para outros cenários de emergência, aumentando a eficácia nos protocolos de resposta a crises.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
