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Projet Feux | UMR SPE 6134
Recherches  | Activités de recherche

Mesure par vision des caractéristiques géométriques des feux

Contenu de la page : 

>  Caractéristiques géométriques d’un feu

 Dispositifs de stéréovision

>   Obtention d'une forme tridimensionnelle de feu et estimation de ses caractéristiques

>   Base de données d'images d'images de feux de végétation : Corsican Fire Database

>   Mesure de feux par drone

>   Personnes participants à cette recherche

>   Partenaires

>   Publications

 

Caractéristiques géométriques d’un feu

Depuis 2007, une recherche est menée  sur le développement d’instruments de mesure dédiés aux feux utilisant la vision. Ces travaux répondent à un besoin d’appareils de métrologie capables de suivre l’évolution temporelle des caractéristiques géométriques d’un feu en propagation à différentes échelles : laboratoire, semi-terrain, parcelle et terrain.

Les caractéristiques géométriques d'un feu sont sa position au sol, sa hauteur, sa longueur, son épaisseur, son angle d'inclinaison, sa surface et son volume. 

 

                                                                

La stéréovision est une méthode permettant d'obtenir des informations de profondeur à partir de deux images simultanées et décalées de la même scène. 

 

Dispositifs de stéréovision                                                                   

Deux systèmes de stéréovision sont employés dans nos travaux.

Le premier est un dispositif Bumblebee X3 de chez PTGrey. Il s'agit de 3 caméras rigidement liées et espacées de 12 cm.

 

                                                                                            

Trois dispositifs sont positionnés autour de la plateforme sur laquelle se propagent de petits feux en laboratoire de sorte d'obtenir des points de vue complémentaires. Les caméras sont calibrées en utilisant un cube de calibration de sorte de pouvoir reprojeter dans un repère unique les points 3D obtenus depuis chaque système de stéréovision.

 

                                                                                 

Ce dispositif a  principalement été utilisé en laboratoire compte tenu de la faille distance entre les caméra qui impacte directement la précision des mesures lorsque le feu s'éloigne.  Il a toutefois été utilisé pour initié les travaux de mesure de caractéristiques de feux en extérieur.

 

                            

Le deuxième dispositif de stéréovision employé utilise deux caméras JAI AD080 fixées sur une barre et distantes de un m. Ce système de vision permet l'acquisition simultanée  d'images dans le visible  (300 nm - 700 nm) et le proche infrarouge (700 nm - 900 nm) grâce à la séparation en deux du faisceau incident et l'utilisation de capteurs travaillant pour l'un dans le visible et l'autre dans le proche infrarouge.

 

 

Dans le domaine du visible, les zones de feu sont souvent masquées par de la fumée. Toutefois les images du visible restent la référence pour les chercheurs travaillant sur la problématique des feux de forêt. Les images acquises dans le proche infrarouge font apparaître des zones de feu très nettement distinctes et dont les formes sont très proches de celles obtenues dans le visible. L'intérêt d'un tel dispositif est l'acquisition simultanée d'images dans le visible et le proche infrarouge pour un prix  abordable.

 

 

Deux systèmes de stéréovision sont positionnés de part et d'autre du front de feu pour obtenir des points de vue complémentaires. 

                 

Chaque système de stéréovision est pourvu d'un petit boitier contenant une carte de navigation ARParrot utilisée pour obtenir les angles de roulis, tangage et lacet du dispositif. UN GPS centimètrique est également employé pour obtenir le positionnement précis des systèmes.

 

 

Obtention d'une forme tridimensionnelle de feu et estimation de ses caractéristiques

Le traitement effectué sur les images stéréoscopiques de feu afin d'obtenir des points tridimensionnels à partir desquels sont estimées les caractéristiques géométriques des feux comprend les phases principales suivantes :

  1. Segmentation des zones de feu dans les images
  2. Détection de points d'intérêt dans les zones de feu segmentées
  3. Appariement de points entre les images stéréoscopiques
  4. Obtention de points 3D par triangulation à partir des points appariés
  5. Recalage des points 3D issus de différents systèmes de stéréovision
  6. Calcul des caractéristiques géométriques du feu à partir des points 3D

 

 Un travail important a été réalisé afin de déterminer parmi les méthodes de détection de pixels de feu de la littérature laquelle obtient les meilleurs résultats dans le cas d'images du visible de feux de végétation.  Une nouvelle méthode a été proposée ainsi qu'une autre basée sur la fusion d'images du visible et du proche infrarouge.

A partir des points tridimensionnels obtenus à chaque instant d'acquisition, la forme tridimensionnelle du feu est calculée  ainsi que sa surface et son volume.

 

 

Des courbes d'évolution temporelle des différentes caractéristiques sont obtenues.

 

 

Base de données d'images d'images de feux de végétation : Corsican Fire Database

Une base de données d'images,  intitulée Corsican Fire Database, contenant plus de 500 images caractérisées de feux de végétation acquises dans le visible, des images et vidéos de feux de petite dimension acquises simultanément dans le visible et le proche infrarouge, a été construite et est accessible à l'adresse : http://cfdb.univ-corse.fr/

 

 

Mesure de feux par drone

Depuis 2015, des travaux sont menés pour développer un drone muni d'un système de stéréovision multimodale susceptible de détecter, suivre et mesurer des feux de végétation.

Le travail a été initié avec un simple drone AR Parrot 2.0 piloté avec Robotic Operating System de sorte de pouvoir recueillir en temps réel les images associées à la position et l'orientation du drone sur un ordinateur au sol.

 

De 2016 à 2020, une thèse a été menée afin de réaliser l'estimation des caractéristiques géométriques des feux en propagation à partir d'images multimodales stéréoscopiques prises par drone.

Les premiers travaux ont été réalisés avec un quadricopter  acheté à l'association ECALIS (Escadron civil assistance lutte incendie et surveillance).

 

Un dispositif de stéréovision a été développé et a été installé sur un drone DJI S1000+

 

Des travaux sont également menés en utilisant les drones M600 et M210.

 

 

 

 

Personnes participants ou ayant participé à cette recherche

  • Lucile Rossi, MCF, section 61, HDR (Responsable de thématique)
  • Antoine Pieri, Technicien de Recherche et de Formation
  • Frédéric Morandini, Ingénieur de Recherche
  • Romain Alverhne, Ingénieur de Recheche

 

  • Vito Ciullo (Doctorat 2015 - 2020)
  • Tom Toulouse (Doctorat 2013 -  2016)

 

  • Mahmoud Boubaker (Stage M2 - 2020)
  • Elie El Rif (Projet de Fin d'Etude - 2019)
  • Alexandre Vellutini (Stage Licence - 2015)
  • Youssef Amri (Stage M2 - 2013)
  • Mouhamadou Gueye (Stage M2 - 2013)
  • Yacine Hamitouche (Stage M2 - 2013)
  • Yassine Daou (Stage M2 - 2013)
  • Nicolas Seytre (Stage M1 - 2011)
  • Lilia Abdelhadi ( Projet de Fin d'Etude - 2008)

 

 Partenaires

Centre de Robotique et de Vision Industrielle (CRVI) de Lévis

Laboratoire Image, Signal et Systèmes Intelligents (LISSI) UPEC

Chaire de Recherche du Canada Vision Infrarouge Multipolaire : MiViM, Université de Laval

University of the Witwatersrand, Johannesburg

 

Publications

Articles parus dans des revues avec comité de lecture

  • F. Morandini, T. Toulouse,, X. Silvani, A. Pieri, L. Rossi, Image-based diagnostic system for the measurement of flame properties and radiation, Fire Technology, 10.1007/s10694-019-00873-1,2019
  • T. Toulouse, L. Rossi, A. Campana, T. Celik, M. Akhloufi, Computer vision for wildfire research: an evolving image dataset for processing and analysis, Fire Safety Journal, 2017,  92, 188-194, 10.1016/j.firesaf.2017.06.012
  • K. Madani, V. Kachurka, C. Sabourin, V. Amarger, V. Golovko, L. Rossi, A Human-like Visual-Attention-based Artificial Vision System for Wildland Firefighting Assisitance, Applied Intelligence, 2017, 10.1007/s10489-017-1053-6
  • Z. Li, L.S. Mihaylova, O. Isupova, L. Rossi, Autonomous Flame detetection, in Videos with Dirichlet process Gaussian Mixture Colour Model, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2017, 99, 10.1109/TII.2017.2768530,
  • T. Toulouse, L. Rossi, M. A. Akhloufi, A. Pieri, X. Maldague, A multimodal framework for fires characteristics estimation, Measurement Science and technology, to appear 2018
  • P.A. Bisgambiglia, J.L. Rossi, R. Franceschini, F.J. Chatelon, P A. Bisgambiglia, L. Rossi, T. Marcelli, DIMZAL: A Software Tool to Compute Acceptable Safety Distance, Open Journal of Forestry (OJF), 2017, 7,11-33,http://dx.doi.org/10.4236/ojf.2017.71002
  • T. Toulouse, L. Rossi, T. Celik, M. Akhloufi, X. Maldague, Benchmarking of Wildland fire color segmentation algorithms, IET Image Processing, 2015, 9(12), DOI : 10.1049/iet-ipr.2014.0935
  • T. Toulouse, L. Rossi, T. Celik, M. Akhloufi, Automatic fire pixel detection using image processing: a comparative analysis of rule-based and machine learning-based methods, Signal, Image and Video Processing, 2015, DOI : 10.1007/s11760-015-0789-x
  • L. Rossi, T. Toulouse, D. Cancellieri, J.L. Rossi, F. Morandini, M. Akhloufi, Utilisation de la stéréovision visible et proche infrarouge pour la mesure de données expérimentales dans le cadre d’une recherche pluridisciplinaire sur les feux de forêt, JNRIUT N°5,  pp. 33-43, Juin 2014
  • L. Rossi, Développement de systèmes de mesure basés sur la stéréovision dédiés aux feux en propagation, Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, 201, Pp. 2-14, 2013
  • L. Rossi, T. Molinier, M. Akhloufi, Y. Tison and A. Pieri, Estimating the surface and the volume of laboratory-scale wildfire fuel using computer vision, IET Image Processing, 2012, 6(8),1031-1040, DOI : 10.1049/iet-ipr.2012.0056
  • L. Rossi, T. Molinier, A. Pieri, M. Akhloufi and Y. Tison , Measurement of wildland fire geometric characteristics by stereovision techniques, Measurement Science and Technology, 2011, 22(12) article number 125504 (13pp), DOI: 10.1088/0957-0233/22/125504
  • L. Rossi, T. Molinier, M. Akhloufi, Y. Tison and A. Pieri, 3D vision system for the measurement of the rate of spread and the height of fire fronts, Measurement Science and Technology, 2010, 21(10) article number 105501 (12p.), DOI : 10.1088/0957-0233/21/10/105501
  • L. Rossi, T. Molinier, M. Akhloufi, A. Pieri and Y. Tison, Advanced stereovision system for fire spreading study, Fire Safety Journal, 2013, 60,DOI : 10.1016/j.firesaf.2012.10.015
  • T. Barboni, F. Morandini, L. Rossi, T. Molinier and P. A. Santoni, Relationship between flame length and fireline intensity obtained by calorimetry at laboratory scale, Combustion Science and Technology, 84(2), 2012, DOI : 10.1080/00102202.2011.625373
  • L. Rossi, M. Akhloufi, Y. Tison, On the use of stereovision to develop a novel instrumentation system to extract geometric fire fronts characteristics, Fire Safety Journal, 2011, 46, 9-20, DOI : 10.1016/j.firesaf.2010.03.001
  • V. Tihay, A. Simeoni, P. A. Santoni, L. Rossi, J.P. Garo, and J. P. Vantelon, Experimental study of laminar flames obtained by the homogenization of three forest fuels, International Journal of Thermal Sciences, 2009, 48, 488-501, DOI: 10.1016/j.ijthermalsci.2008.03.018

 

Articles parus dans les actes de conférences internationales à comité de lecture

  • V. Ciullo, L. Rossi, T. Toulouse, A. Pieri, Fire Geometrical Characteristics Unsing e Visible Stereovision System Carried by Unmanned Aerial Vehicle, Proceedings of the 15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), November 18-21, 2018, Singapore
  • Z. Li, O. Isupova, L. Mihaylova, L. Rossi, Autonomous Flame Detection in Video Based on Saliency Analysis and Optical Flow, Proceedings of the 2016 IEEE International onference on Multisensor Fusion and Integration (MFI), Baden-Baden, Germany, 19 - 21 September 2016, DOI: 10.1109/MFI.2016.7849492
  • L. Rossi, T. Toulouse, M. Akhloufi, A. Pieri, Y. Tison, Estimation of spreading fire geometrical characteristics using near infrared stereovision, Proc. IS&T/SPIE Electronic Imaging SPIE 2013, “3D Image Processing (3DIP) and Applications 2013”, Volume 8650, pp. 86500A, 3-7 February 2013, San Francisco, United States, DOI: 10.1117/12.2001624
  • V. Amarger, D. M. Ramik C. Sabourin, K. Madani, R. Moreno, L. Rossi, M. Grana, Spherical coordinates framed RGB color space dichromatic reflection model based image segmentation : application to wildland fire’s outlines extraction, IEEE international Congress: Third International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA’12), 15-18 October 2012, Istanbul, I DOI : 10.1109/IPTA.2012.6469529
  • L. Rossi, M. Akhloufi, A. Pieri, J. L. Rossi, T. Molinier, Image processing and vision for the study and the modeling of spreading firesIEEE international Congress: Third International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA’12), 15-18 October 2012, Istanbul, DOI : 10.1109/IPTA.2012.6469512
  • L. Rossi, T. Molinier, M. Akhloufi, A. Pieri et Y. Tison, Instrumentation of spreading fires: toward the development of a metrological system based on stereovision, Seven Mediterranean Combustion Symposium, Chia Laguna, Cagliari, Sardinia, Italy, September 11-15, 2011.
  • T. Barboni, F. Morandini, L. Rossi, T. Molinier, P.A. Santoni, Relationship between fire-line intensity and flame length, ICFBR, 2011, International Conference on Fire Behaviour and Risk Alghero, Italy - October 4-6, 2011, p.174, ISBN 978-88-6025-190-9
  • V. Amarger, D. M. Ramik, R. Moreno, L. Rossi, K. Madani, M. Grana, Wildland Fires’ Outlines Extraction: a Spherical oordinates Framed RGB Color Space Dichromatic Reflection Model Based Image Segmentation Approach, Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition and Information Processing (PRIP 2011), Minsk, Belarus,  May 18-20, 11th International Conference on Pattern Recognition and Information Processing, ISBN:978-985-488-722-7, pp. 451-454, 2011.
  •  L. Rossi, T. Molinier,, P.A. Santoni, T. Barboni et F. Morandini, Stereovision for the determination of fireline intensity in vegetation fire, Proceedings of the 15th International Conference on Computational Methods and Experimental Measurements, 31 May-2 June 2011, New Forest, UK,  2011, DOI:10.2495/CMEM110151, 2011.
  • T. Molinier, L. Rossi, M. Akhloufi, Y. Tison et A. Pieri, Estimation of fire volume by stereovision, Proc. SPIE Electronic Imaging, Image Processing: Machine Vision Applications Conference IV,  January 2011, San Francisco, United States, DOI: 10.117/12.87245
  • T. Barboni, F. Morandini, L. Rossi, T. Molinier et P.A. Santoni, Relation between fireline intensity obtained by calorimetery and flame lenght, International Conference Combustion and Fire Dynamics (CFD 2010), Santander (Spain). October 20th-23th, 2010, University of Cantabria, Santander, Espagne, Pp. 427-439, ISBN 978-84-86116-23-1
  • L. Rossi, T. Molinier, M. Akhloufi et  Y. Tison, Estimation of the rate of spread and flame height of complex flame fronts by stereovision system,  VI International Conference on Forest Fire Research, 15-18 Nov 2010, Coimbra 
  • L. Rossi, T. Molinier, M. Akhloufi et  Y. Tison, Measurement of laboratory fire spread experiments by stereovision, IEEE international Congress: Second International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA’10), 7-10 July 2010, Paris, DOI : 10.1109/IPTA.2010.5586797
  • T. Molinier, L. Rossi, M. Akhloufi et  Y. Tison, Stereovision based algorithm for measuring fire spreading characteristics, IEEE international Congress: Second European Workshop on Visual Information Processing (EUVIP 2010), 5-7 July 2010, Paris

 

1er Prix Prix SATT Sud Est 2017 "My innovation is..."

 

Page mise à jour le 25/09/2020 par LUCILE ROSSI-TISON