Le système AI exploite les caméras de sécurité standard pour détecter les incendies en quelques secondes
Le feu tue près de 3 700 Américains par an et détruit 23 milliards de dollars de biens, de nombreux décès survenant parce que les détecteurs de fumée traditionnels ne parviennent pas à alerter les occupants à temps.
Maintenant, le NYU Fire Research Group de la NYU Tandon School of Engineering a développé un système d'intelligence artificielle qui pourrait considérablement améliorer la sécurité incendie en détectant les incendies et la fumée en temps réel en utilisant des caméras de sécurité ordinaires déjà installées dans de nombreux bâtiments.
Publié dans le IEEE Internet des objetsla recherche démontre un système qui peut analyser les séquences vidéo et identifier les incendies dans les 0,016 secondes par cadre – plus bas que le clignotement d'un œil – fournissant potentiellement des minutes supplémentaires cruciales pour l'évacuation et la réponse d'urgence. Contrairement aux détecteurs de fumée conventionnels qui nécessitent une accumulation de fumée importante et une proximité pour activer, ce système d'IA peut repérer les incendies dans leurs premiers stades de la vidéo seule.
« L'avantage clé est la vitesse et la couverture », a expliqué le chercheur principal Prabodh Panindre, professeur agrégé de recherche dans le département de génie mécanique et aérospatial de NYU Tandon (MAE). « Une seule caméra peut surveiller une zone beaucoup plus grande que les détecteurs traditionnels, et nous pouvons repérer les incendies dans les étapes initiales avant de générer suffisamment de fumée pour déclencher des systèmes conventionnels. »
La nécessité d'une amélioration de la technologie de détection des incendies est évidente à partir des statistiques concernant les statistiques: 11% des décès d'incendie résidentiel se produisent dans les maisons où les détecteurs de fumée n'ont pas alerté les occupants, soit en raison de dysfonctionnement, soit de l'absence complète de détecteurs. De plus, les matériaux de construction modernes et les plans d'étage ouverts ont fait que les incendies se sont propagés plus rapidement que jamais, avec des temps d'effondrement structurels considérablement réduits par rapport à la construction héritée.
L'équipe de recherche de NYU Tandon a développé une approche d'ensemble qui combine plusieurs algorithmes AI de pointe. Plutôt que de s'appuyer sur un seul modèle d'IA qui pourrait confondre une voiture rouge ou un coucher de soleil avec le feu, le système nécessite un accord entre plusieurs algorithmes avant de confirmer une détection d'incendie, réduisant considérablement les fausses alarmes, une considération critique dans les situations d'urgence.
Les chercheurs ont formé leurs modèles en construisant un ensemble complet de données d'images personnalisés représentant les cinq classes d'incendies reconnus par la National Fire Protection Association, des matériaux combustibles ordinaires aux incendies électriques et aux incidents liés à la cuisine. Le système a atteint des taux de précision notables, la combinaison de modèle la plus performante atteignant une précision de détection de 80,6%.
Le système intègre une analyse temporelle pour différencier les incendies réels et les objets statiques en forme de feu qui pourraient déclencher de fausses alarmes. En surveillant comment la taille et la forme des régions de feu détectées changent sur des trames vidéo consécutives, l'algorithme peut distinguer un feu réel et croissant et une image statique de flammes accrochée à un mur. « Les vrais incendies sont dynamiques, en croissance et en changeant de forme », a expliqué Sunil Kumar, professeur de Mae. « Notre système suit ces changements au fil du temps, atteignant une précision de 92,6% pour éliminer les fausses détections. »
La technologie fonctionne dans une architecture Internet des objets basée sur le cloud où plusieurs caméras de sécurité standard diffusent une vidéo brute vers des serveurs qui effectuent une analyse d'IA. Lorsque le feu est détecté, le système génère automatiquement des clips vidéo et envoie des alertes en temps réel par e-mail et SMS. Cette conception signifie que la technologie peut être mise en œuvre à l'aide de l'infrastructure de vidéosurveillance existante sans nécessiter de mises à niveau matérielle coûteuses, un avantage important pour une adoption généralisée.
Cette technologie peut être intégrée dans des drones ou des véhicules aériens sans pilote pour rechercher des incendies de forêt dans des zones boisées éloignées. La détection des incendies de forêt à un stade précoce achèterait des heures critiques dans la course pour les contenir et les éteindre, permettant une dépêche plus rapide des ressources et des ordres d'évacuation hiérarchisés qui réduisent considérablement la perte écologique et immobilière.
Pour améliorer la sécurité des pompiers et aider pendant la réponse au feu, le même système de détection peut être intégré aux outils que les pompiers transportent déjà: des caméras de casque, des imageurs thermiques et des caméras montées sur des véhicules, ainsi que dans des robots de lutte contre les incendies autonomes. Dans les zones urbaines, les drones intégrés à cette technologie peuvent aider les services d'incendie à effectuer une taille à 360 degrés, en particulier lorsque le feu est sur des étages plus élevés de structures de grande hauteur.
« Il peut nous aider à distance à confirmer l'emplacement de l'incendie et la possibilité d'occupants piégés », a déclaré le capitaine John Ceriello du service d'incendie de New York.
Au-delà de la détection des incendies, les chercheurs notent que leur approche pourrait être adaptée à d'autres scénarios d'urgence tels que les menaces de sécurité ou les urgences médicales, éventuellement élargir la façon dont nous surveillons et répondons à divers risques de sécurité dans notre société.
