{"id":2276,"date":"2020-06-06T09:57:58","date_gmt":"2020-06-06T09:57:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.100nexo.com\/?p=2276"},"modified":"2020-06-22T16:39:58","modified_gmt":"2020-06-22T16:39:58","slug":"sistemas-de-detecao-de-incendios-florestais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.100nexo.com\/?p=2276","title":{"rendered":"Sistemas de Dete\u00e7\u00e3o de Inc\u00eandios Florestais"},"content":{"rendered":"
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H\u00e1 mais de vinte anos que se fala em sistemas de dete\u00e7\u00e3o precoce de inc\u00eandios florestais, e a sensa\u00e7\u00e3o que temos \u00e9 que estes sistemas pouco evolu\u00edram nestes \u00faltimos 20 anos. Basicamente continuam a ser constitu\u00eddos por uma camera<\/em> de v\u00eddeo comandada\u00a0 por motores azimutais e de eleva\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

A maioria dos sistemas existentes\u00a0 conseguem detetar colunas de fumo a 15km e fogo a 5km, ou seja, no fundo conseguem cobrir mais de 700km2 de \u00e1rea florestal.\u00a0 O problema \u00e9 que em Zonas de Orografia Complexa (ZOC)\u00a0 como a Madeira, a cobertura reduz-se drasticamente a 50Km2, ou seja, segundo estudos com modelos DTM para cobrir integralmente a ilha ser\u00e3o necess\u00e1rios\u00a0 cerca de 14 sistemas e in\u00fameras simula\u00e7\u00f5es para a otimiza\u00e7\u00e3o dos locais de instala\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Embora n\u00e3o pare\u00e7a,\u00a0 a tecnologia de dete\u00e7\u00e3o de inc\u00eandios evoluiu, e hoje a maioria dos sistemas\u00a0 s\u00e3o constitu\u00eddos\u00a0 por duas cameras<\/em> acopladas, uma delas \u00f3tica de grande resolu\u00e7\u00e3o para a dete\u00e7\u00e3o de colunas de fumo, e outra SWIR (Short Wave Infrared<\/em>)\u00a0 para detetar os chamados pontos quentes,\u00a0 e muitos j\u00e1\u00a0 utilizam algoritmos de IA , isto \u00e9, Intelig\u00eancia Artificial, na interpreta\u00e7\u00e3o de eventos.<\/p>\n

E por falar em intelig\u00eancia e tecnologia, em tempos um conhecido meu criou uma aplica\u00e7\u00e3o para telem\u00f3vel que permitia fotografar eventos com um simples telem\u00f3vel, georreferencia-los, e envia-los automaticamente para um servidor de GIS Mapping<\/em>, o que permitia cadastrar\u00a0 e localizar fen\u00f3menos como inc\u00eandios, queda de pedras, isto \u00e9, os locais precisos onde os eventos ocorreram.<\/p>\n

Sinceramente nunca percebi porque \u00e9 que o projeto nunca avan\u00e7ou, mas foi com algum regozijo que descobri que, muitos meses depois, o\u00a0 INESC<\/em> anunciou para 2021 o projeto FireLoc<\/em>, que \u00e9 nada mais, nada menos, uma App<\/em> para telem\u00f3vel\u00a0 que permitir\u00e1 a qualquer cidad\u00e3o an\u00f3nimo fotografar um foco de inc\u00eandio, georreferencia-lo automaticamente\u00a0 e\u00a0 informar os servi\u00e7os de emerg\u00eancia, isto tudo\u00a0 com apenas um simples bot\u00e3o.<\/p>\n

\"Raspberry<\/p>\n

Entretanto, e enquanto se aguarda pela disponibilidade da aplica\u00e7\u00e3o, e para quem gosta de eletr\u00f3nica e de inform\u00e1tica, existem algumas ferramentas interessantes com o OpenCV<\/em><\/a> e o Raspberry<\/em><\/a>, para desenvolver prot\u00f3tipos na \u00e1rea da computa\u00e7\u00e3o visual.<\/p>\n

OpenCV<\/em> \u00e9 o acr\u00f3nimo de Open Source Computer Vision Library<\/em>, e \u00e9, nada mais, nada menos, que uma biblioteca com mais de 2500 algoritmos de an\u00e1lise de imagens. O melhor do OpenCV<\/em> \u00e9 que o seu c\u00f3digo \u00e9 aberto e distribu\u00eddo gratuitamente sob uma licen\u00e7a de Software BSD com muito poucas restri\u00e7\u00f5es ao seu uso livre.<\/p>\n

Digamos que a maior vantagem do OpenCV<\/em> \u00e9 que existem milhares de pessoas a contribuir para a sua evolu\u00e7\u00e3o com novos algoritmos de interpreta\u00e7\u00e3o de imagens, e o facto de ser opensource<\/em> permite que muitos interessados e mesmo algumas Software Houses<\/em> desenvolvam aplica\u00e7\u00f5es no campo da an\u00e1lise de imagens de video em tempo real.<\/p>\n

O OpenCV<\/em> \u00e9 presentemente muito utilizado em contagens de ve\u00edculos, reconhecimento facial e contagem\u00a0 de pessoas, no c\u00e1lculo de velocidades de objetos, e no caso particular dos sistemas de dete\u00e7\u00e3o de inc\u00eandios, nomeadamente na georreferencia\u00e7\u00e3o de pontos de igni\u00e7\u00e3o e de fumo.<\/p>\n

E como ainda n\u00e3o se paga para pensar, o bom mesmo \u00e9 experimentar\u00a0 e descobrir o mundo interessante dos algoritmos da\u00a0 computa\u00e7\u00e3o visual na an\u00e1lise e\u00a0 dete\u00e7\u00e3o\u00a0 de eventos.<\/p>\n

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