Un equipo de investigadores de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y del Instituto Politécnico Nacional de Ciudad de México han desarrollado un método que permite anticipar la detección de incendios en edificios y en áreas cerradas a partir de características visuales, gracias al análisis de su movimiento, color, textura, crecimiento y dirección extraídos de las grabaciones del humo registradas por un sistema de videovigilancia.
El humo adquiere tonalidades diferentes en la escala de grises dependiendo del material que se esté quemando. Así, en función de dicho matiz, el sistema es capaz de establecer la gravedad del fuego.
Esta herramienta permite generar una alerta temprana del incendio (tarda una media de 6 segundos en detectar el humo) y actuar rápidamente frente al mismo, obteniendo una precisión de entre el 97,85% y el 99,83%.
Su principal inconveniente radica en la distancia entre la cámara y el humo, ya que, en caso de que el incendio ocurriera lejos de dicha cámara, la metodología no es lo suficientemente precisa como para detectarlo. De este modo, el sistema no puede aplicarse por el momento en un incendio forestal.
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