Wildfire monitoring from electric networks and transmission lines

Authors

  • Adriano Chaves Lisboa Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG / Gaia - Soluções em Engenharia
  • Pedro Vinícius Almeida Borges de Venâncio Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG / Gaia - Soluções em Engenharia
  • Arlindo Follador Neto Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - UFVJM
  • Hermes Aguiar Magalhães Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG
  • Carlos Alexandre Meireles Nascimento Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG / Companhia Energética de Minas Gerais S/A - CEMIG
  • Hani Camille Yehia Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG

DOI:

https://doi.org/10.35699/2316-770X.2019.12703

Keywords:

Environmental monitoring, Interaction with society, Wildfire detection

Abstract

Electric networks and transmission lines are many times seen as something hazardous, even when bringing life quality and progress to society. Few people agree to have an electric network or line crossing their lands. The environmental monitoring of electric networks and lines allows society to see in the internet what is happening around electric networks and lines and, hence, promotes a closer relation between society and utilities vital to economic and social development. In this work, the environmental monitoring is made using fire detection, a phenomenon that damages not only electric networks and lines, but also humans, animals and plants around. Such wildfire detection is performed using deep learning, which can achieve precisions of about 99% and detect fire and smoke in adverse situations.

Author Biographies

  • Adriano Chaves Lisboa, Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG / Gaia - Soluções em Engenharia

    Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e pesquisador na Gaia - Soluções em Engenharia

  • Pedro Vinícius Almeida Borges de Venâncio, Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG / Gaia - Soluções em Engenharia

    Mestrando em Inteligência Computacional no Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Minas Gerais (PPGEE/UFMG) e pesquisador na Gaia - Soluções em Engenharia.

  • Arlindo Follador Neto, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - UFVJM

    Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Professor do Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT) da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM).

  • Hermes Aguiar Magalhães, Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG

    Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Professor do Departamento de Engenharia Eletrônica da Escola de Engenharia da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).

  • Carlos Alexandre Meireles Nascimento, Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG / Companhia Energética de Minas Gerais S/A - CEMIG

    Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Engenheiro de Tecnologia e Normalização da Companhia Energética de Minas Gerais S/A (CEMIG).

  • Hani Camille Yehia, Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG

    Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade de Nagoya. Professor do Departamento de Engenharia Eletrônica da Escola de Engenharia da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).

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Published

2020-05-22

How to Cite

Wildfire monitoring from electric networks and transmission lines. Revista da Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, v. 26, n. 1 e 2, p. 66–81, 2020. DOI: 10.35699/2316-770X.2019.12703. Disponível em: https://periodicos.ufmg.br/index.php/revistadaufmg/article/view/12703. Acesso em: 18 dec. 2024.