Fire detection in trains using image analysis : a survey and a novel approach

High tech vehicles continue to develop rapidly and bring the need of high safety control and alarm technologies with it. Security in travel is primary concern for everyone and currently fire accidents are most often occurring in railway vehicles. The aim of this work is to make a survey of available video fire detection methods and develop an innovative way to assess the severity of the situation to the passengers and the concerned authorities in the early stages of the fire accident in trains. Traditional point smoke and fire detectors typically detect the certain particles generated by smoke and fire by ionization or photometry. In the large and complex areas such as train carriers, it may take long time for smoke particles to reach a detector and they cannot be securely operated in such electromechanically complex areas. Especially for the high-speed trains, this time delay may cause large damages. In this work, a smoke detection system based on video cameras is tackled. The advantage of the proposed system is the ability to be suitable for train environments which is not the case in the literature. Thus, eliminating the time between the accident occurs and the alarm, decreases the damage and fatalities. Current fire detection algorithms are mostly based on the detection of the flames. However, smoke detection is vital for fire alarm systems when large and complex areas are monitored, because the source of the fire and flames may not always fall into the camera field of view. On the other hand, smoke of an uncontrolled fire can be observed by a camera even though the flames are not into the field of view. This approach results in early detection of fire before it spreads around. In this study, the possible methods for video smoke detection are investigated and an innovative method for smoke detection in the trains is proposed. In the proposed setup for the detection system, the security camera monitoring the train compartment is stable and stationary. In addition to this, by using the movement of the smoke, the motion detection for the smoke regions is performed and later, blob detection is applied to identify each moving object in the frame. Following this, smoke color, spreading features and decrease of high frequency energy of the scene is monitored using the extracted blobs for each frame of the video. All these clues are used to train a classifier in order to perform the detection. Following, further solutions are proposed. This work is done within the K4TECH software company and the solution is customized for the Alstom trains.

I veicoli ad alta tecnologia continuano a svilupparsi rapidamente e portano con sé l'esigenza di un elevato controllo di sicurezza e di tecnologie di allarme. La sicurezza nel viaggio è la preoccupazione principale per tutti e attualmente gli incidenti d'incendio si verificano più spesso nei veicoli ferroviari. Lo scopo di questo lavoro è quello di fare un sondaggio su un modo innovativo per valutare la gravità della situazione per i passeggeri e le autorità interessate nelle prime fasi dell'incidente. I rilevatori tradizionali di fumo e fuoco puntano in genere le particelle determinate dal fumo e dal fuoco mediante ionizzazione o fotometria. Nelle aree grandi e complesse come i convogliatori di treni, potrebbe essere necessario molto tempo prima che le particelle di fumo raggiungano un rivelatore e non possono essere azionate in modo sicuro in tali aree elettromeccanicamente complesse. Soprattutto per i treni ad alta velocità, questo ritardo potrebbe causare gravi danni. In questo lavoro viene affrontato un sistema di rilevamento del fumo basato su videocamere. Il vantaggio del sistema proposto è la capacità di essere adatto agli ambienti dei treni che non è il caso della letteratura. Così, eliminando il tempo tra l'incidente si verifica e l'allarme, diminuisce il danno e gli incidenti mortali. Gli attuali algoritmi di rivelazione incendi si basano principalmente sul rilevamento delle fiamme. Tuttavia, il rilevamento dei fumi è di vitale importanza per i sistemi di allarme antincendio quando vengono monitorate aree grandi e complesse, in quanto la sorgente del fuoco e delle fiamme potrebbero non sempre cadere nel campo visivo della telecamera. D'altra parte, il fumo di un fuoco incontrollato può essere osservato da una telecamera anche se le fiamme non sono nel campo visivo. Questo approccio si traduce in una rapida individuazione del fuoco prima che si diffonda. In questo studio vengono investigati i possibili metodi per il rilevamento del fumo video e viene proposto un metodo innovativo per il rilevamento del fumo nei treni. Nella configurazione proposta per il sistema di rilevamento, la telecamera di sicurezza che controlla il compartimento del treno è stabile e stazionaria. Oltre a ciò, utilizzando il movimento del fumo, viene eseguito il rilevamento del movimento per le aree di fumo e, successivamente, viene applicato il rilevamento del blob per identificare ciascun oggetto in movimento nel frame. In seguito, il colore del fumo, le caratteristiche di diffusione e la diminuzione dell'energia ad alta frequenza della scena vengono monitorati utilizzando i BLOB estratti per ciascun fotogramma del video. Tutti questi indizi sono utilizzati per addestrare un classificatore al fine di eseguire il rilevamento. Di seguito, vengono proposte ulteriori soluzioni. Questo lavoro viene svolto all'interno della società di software K4TECH e la soluzione è personalizzata per i treni Alstom.