Resumen

COTA, A. et al. Detección visual automática de fuego por medio del Histograma de Gradientes Orientados y la Máquina de Vectores de Soporte. Rev Inv Tec [online]. 2016, vol.4, n.1, pp. 90-98. ISSN 2306-0522.

Resumen La detección visual de objetos en imágenes digitales, es uno de los temas desafiantes en la Ciencia de la Computación, más aún si dichos objetos no tienen una forma definida, como es el caso del fuego. Para resolver el desafío, es necesario recurrir a técnicas de la Visión por Computador y Aprendizaje Automático, de tal manera que los resultados se aproximen en lo posible, a los del sistema visual humano. Dada una imagen digital, con el objetivo de detectar las zonas donde existe fuego, el computador debería localizar exactamente las mismas zonas que un humano lo haría. Para un humano, la tarea de detección de objetos no implica mucha dificultad, en cambio para el computador es una tarea realmente difícil, puesto que, el fuego y los entornos donde podría manifestarse son infinitamente variables. La importancia de la automatización de la detección visual de fuego, radica en la aplicación práctica que se puede dar, por ejemplo, el producto obtenido implantado en el computador de un drone, permitiría abarcar mayor territorio para la vigilancia de manifestaciones de fuego en zonas forestales. En el presente artículo, se describe la implementación y evaluación de técnicas de la Visión del Computador y Aprendizaje Automático para la automatización de la detección visual de fuego en áreas forestales.

Palabras llave : detección de fuego; visión del computador; aprendizaje automático; HOG; SVM.