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.

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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).

References

DATA SCIENCE ACADEMY. Deep learning book. [2018]. Disponível em: http://deeplearningbook.com.br. Acesso em: 11 nov. 2019.

INPE. [2019]. Disponível em: http://queimadas.dgi.inpe.br/queimadas/portal-static/situa-cao-atual/. Acesso em: 15 nov. 2019.

WWF. Five things you need to know about our living planet in 2018. [2018]. Disponível em: https://www.dw.com/en/five-things-you-need-to-know-about-our-living-planet-in--2018/a-46074931. Acesso em: 15 nov. 2019.

CEMIG. Cemig alerta para aumento de queimadas nesta época do ano. [2017]. Disponível em: ht-tps://www.cemig.com.br/sites/Imprensa/pt-br/Paginas/cemig-queimadas-seguranca--alerta.aspx. Acesso em: 15 nov. 2019.

DIOS, J. R. M. et al. Computer vision techniques for forest fire perception. Image and Vision Compu-ting, v. 26, n. 4, p. 550-562, 2008. DOI: https://doi.org/10.1016/j.imavis.2007.07.002

HOHBERG, S. P. Wildfire smoke detection using convolutional neural networks. 2015. Master Thesis (Master of Science). Fachbereich Mathematik und Informatik, Freie Universitt Berlin, Berlin, 2015.

KONG, S. G. et al. Fast fire flame detection in surveillance video using logistic regression and temporal smoothing. Fire Safety Journal, v. 79, p. 37- 43, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.firesaf.2015.11.015

STEFFENS, C. R. Um sistema de detecção de fogo baseado em vídeo. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Computação) – Centro de Ciências Computacionais, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2015.

VIEIRA, D. A. G. et al. Visão computacional para monitoramento ambiental das áreas cobertas por linhas de transmissão utilizando reconhecimento de padrões. In: CONGRESSO DE INOVAÇÃO TECNOLÓGICA EM ENERGIA ELÉTRICA – CITENEL, 8., 2015, Costa do Sauípe. Anais do CITE-NEL 2015. Brasília, DF: ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica, 2015. p. 1-8.

Imagenet. [2019]. Disponível em: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/. Acesso em: 15 nov. 2019.

REDMON, J. et al. You only look once: Unified, real-time object detection. In: CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION, 2016, Las Vegas. Proceedings of the CVPR 2016. Las Vegas: IEEE, 2016. p. 779-788. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91

Published

2020-05-22

How to Cite

LISBOA, A. C.; VENÂNCIO, P. V. A. B. de; FOLLADOR NETO, A.; MAGALHÃES, H. A.; NASCIMENTO, C. A. M.; YEHIA, H. C. 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: 17 jul. 2024.