Multi-modal video analysis for early fire detection

In dit proefschrift worden verschillende aspecten van een intelligent videogebaseerd branddetectiesysteem onderzocht. In een eerste luik ligt de nadruk op de multimodale verwerking van visuele, infrarood en time-of-flight videobeelden, die de louter visuele detectie verbetert. Om de verwerkingskost zo minimaal mogelijk te houden, met het oog op real-time detectie, is er voor elk van het type sensoren een set ’low-cost’ brandkarakteristieken geselecteerd die vuur en vlammen uniek beschrijven. Door het samenvoegen van de verschillende typen informatie kunnen het aantal gemiste detecties en valse alarmen worden gereduceerd, wat resulteert in een significante verbetering van videogebaseerde branddetectie. Om de multimodale detectieresultaten te kunnen combineren, dienen de multimodale beelden wel geregistreerd (~gealigneerd) te zijn. Het tweede luik van dit proefschrift focust zich hoofdzakelijk op dit samenvoegen van multimodale data en behandelt een nieuwe silhouet gebaseerde registratiemethode. In het derde en tevens laatste luik van dit proefschrift worden methodes voorgesteld om videogebaseerde brandanalyse, en in een latere fase ook brandmodellering, uit te voeren. Elk van de voorgestelde technieken voor multimodale detectie en multi-view lokalisatie zijn uitvoerig getest in de praktijk. Zo werden onder andere succesvolle testen uitgevoerd voor de vroegtijdige detectie van wagenbranden in ondergrondse parkeergarages

Multi-modal time-of-flight based fire detection

This paper proposes two novel time-of-flight based fire detection methods for indoor and outdoor fire detection. The indoor detector is based on the depth and amplitude image of a time-of-flight camera. Using this multi-modal information, flames can be detected very accurately by fast changing depth and amplitude disorder detection. In order to detect the fast changing depth, depth differences between consecutive frames are accumulated over time. Regions which have multiple pixels with a high accumulated depth difference are labeled as candidate flame regions. Simultaneously, the amplitude disorder is also investigated. Regions with high accumulative amplitude differences and high values in all detail images of the amplitude image its discrete wavelet transform, are also labeled as candidate flame regions. Finally, if one of the depth and amplitude candidate flame regions overlap, fire alarm is given. The outdoor detector, on the other hand, only differs from the indoor detector in one of its multi-modal inputs. As depth maps are unreliable in outdoor environments, the outdoor detector uses a visual flame detector instead of the fast changing depth detection. Experiments show that the proposed detectors have an average flame detection rate of 94% with no false positive detections