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Projet ISAPREF : système de vision intelligent pour prévenir les incendies de forêt

Par Julien Bianchi | Publié le 02.10.2024 à 16h13 | Modifié le 02.10.2024 à 16h13 | 0 commentaire
ISAPREF incendios forestales

Le les incendies de forêt sont un problème très grave problème qui est en outre affecté par certaines des conséquences de changement climatique comme les sécheresses ou les vagues de chaleur. La prévention est le meilleur moyen de les éviter.

Le Groupe GAM – Mécanique Appliquée et Fabrication Avancée d'IQS, sous la coordination du Dr Marco Antonio Pérez Martínez, et en collaboration avec l'entreprise COMSA, a développé un système innovant de vision par satellite pour empêcher incendies de forêt dans les infrastructures de distribution électrique et de transporten utilisant des algorithmes de Machine Learning. Le projet, appelé ISAPREF, a été réalisé dans le cadre de l'appel INNOTEC 2021 et avec le soutien de l'ACCIÓ.

Le Le transport de l'énergie électrique dépend des pylônes électriquesindispensable pour garantir l’approvisionnement des stations de production jusqu’aux consommateurs. Cependant, ces tours sont situées dans des endroits où une croissance incontrôlée de la végétation peut se produire autour d'elles, ce qui entraîne un risque d'incendie très élevé et des dommages importants entraînant des coûts économiques et environnementaux.

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Dans le but de minimiser ces risques, le projet ISAPREF a développé un système capable d'analyser des images satellites et aériennes, générer une carte de géolocalisation qui identifie les zones de végétation et les menaces possibles pour les infrastructures électriques.

De cette façon, le les brigades de maintenance peuvent disposer d’informations actualisées et précises sur l'état des zones autour des lignes électriques. Pour le développement du nouveau système, des algorithmes d'apprentissage automatique ont été utilisés -Machine Learning-, basés sur la segmentation sémantique avec des réseaux de neurones convolutifs.

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Outil validé et efficace contre les incendies de forêt

Le système a été initialement validé dans des environnements contrôlés, à l’aide d’images capturées par des drones et des avions. Ces tests nous ont permis de vérifier les fonctionnalités de base du système, ainsi que d'ajuster et d'améliorer le modèle en identifiant d'éventuelles limitations. Durant cette phase, ils ont utilisé images de zones avec végétation et infrastructurescomme les routes, pour évaluer l'efficacité du système qui aide à prévenir feux de forêt.

Par la suite, une validation a été réalisée dans un environnement plus large, à partir d'images réelles captées par satellite dans des zones où la présence de végétation était pertinente. Les résultats obtenus ont été satisfaisants dans différents scénarios et ont montré que le système est capable de fonctionner en conditions réelles et de détecter avec précision les zones à risque autour des infrastructures électriques.

Le système de vision développé dans le projet ISAPREF a conduit à des résultats satisfaisants dans les différents environnements testés, qui démontrent son utilité potentielle en situation réelle. Il a montré une fonctionnalité efficace dans des environnements contrôlés, à la fois avec des images aériennes et satellites à haute résolution, et sa capacité à fonctionner dans des zones réelles et à identifier correctement les zones de végétation autour des infrastructures électriques, malgré les complexité des scénarios et variations environnementales.

Les résultats obtenus garantissent que le système est en bonne voie pour atteindre des niveaux de maturité technologique beaucoup plus élevés. Les étapes suivantes du projet doivent se concentrer sur l’extension de la validation avec de vraies images satellitespour garantir son efficacité dans un plus large éventail de conditions opérationnelles et de scénarios géographiques.

C'est sans aucun doute une excellente nouvelle, car la réalité est que la meilleure façon de « éteindre les incendies est une gestion efficace cela les empêche de se produire, donc toutes les contributions à cet égard sont extrêmement précieuses.

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