Detección de Incendios Forestales con Aviones No Tripulados

Un Investigador de la Universidad ECCI miembro la Rama Estudiantil IEEE lidera el proyecto que se presenta al concurso de la Alta Consejería Distrital de TIC que busca encontrar soluciones para alertas tempranas de incendios usando vehículos Aereos no tripulados.

William Campos, Estudiante de Ingeniería Mecatrónica y Presidente de Robotics and Automation Society (RAS) en IEEE Universidad ECCI, participa con el paper titulado «Inteligencia Artificial en Análisis de Imágenes Termográficas Infrarrojas Captadas por Vehículos Aéreos no Tripulados Híbridos-Eléctricos -Fotovoltáicos».

Resumen—En consecuencia de fenómenos globales tales como el calentamiento global, el periodo de duración de las estaciones climáticas, el aumento de la temperatura y la contaminación por basuras, se generan condiciones propicias para el inicio de incendios en áreas de bosques o zonas de importancia, afectando la fauna, flora y las ciudades adyacentes a éstos. Además de ofrecer posibilidades de vigilancia y recolección de información para mapeo geográfico.Este diseño tiene como fin dar herramientas a la comunidad para la implementación de un sistema de alerta temprana y monitoreo de incendios forestales mediante tecnologías de análisis termográfico, Inteligencia artificial, IoT, Sistema dePosicionamiento Global GPS embebidos en Vehículos Aéreos noTripulados (UAV, por sus siglas en inglés).Esta tecnología propuesta es la punta de lanza en los sistemas autónomos para el análisis de grandes extensiones de tierra con mínimo personal de operación, maximizando el potencial de los vehículos al usar tecnologías de alimentación Híbrido – Eléctrico– Fotovoltáico y sistemas de reconocimiento de imágenes basadas en Inteligencia Artificial como son Redes Neuronales Artificiales.

Palabras Clave—Inteligencia Artificial; Imagen Termográfica;IoT; Redes Neuronales Artificiales; Incendios Forestales; GPS;Sistema Alerta Temprana, GSM, Híbrido-Eléctrico, Fotovoltáico,Comunicación Largo Alcance, Fotogrametria.

Abstract— As result of global phenomena such global warming, the duration of the seasons, the temperature rise and contamination by waste, favorable conditions for starting fires in wooded areas or areas of importance are generated, affecting fauna, flora and cities adjacent to them. Besides offering possibilities for monitoring and gathering information for geographic mapping. This design intended to give tools to the community for the implementation of an early warning system and monitoring forest fires through technologies like thermographic analysis, artificial intelligence, IoT, Global Positioning System GPS embedded in Unmanned Aerial Vehicles (UAV). This proposed technology is the spearhead in autonomous systems for the analysis of large tracts of land with minimal staff operation, maximizing the potential of vehicles using technologies Power Hybrid – Electric – Photovoltaic and Image Recognition Systems based in Artificial intelligence like Artificial Neural Networks.

Keywords— Artificial Intelligence, Thermal Imaging, IoT, Artificial Neural Networking, Wildfire, GPS, Early Warning System, GMS, Hybrid-Eléctric, photovoltaic, Long- Range Communication, Photogrammetry.

Este diseño participa en el concurso contra 12 grupos de investigación nacionales e internacionales, donde se premiará al ganador el día 29 de Junio en el planetario distrital.