@Article{, title={An Automatic System for Smoke Detection in Outdoor Areas نظام أوتوماتیکی لاکتشاف الدخان فی المناطق الخارجیة}, author={Zahraa Al Hakeem زهراء الحكيم and Haider Ismael Shahadi حيدر اسماعيل شهادي and Hawraa Hassan Abbas حوراء حسن عباس}, journal={Kerbala Journal for Engineering Sciences كربلاء للعلوم الهندسية}, volume={3}, number={1}, pages={15-31}, year={2023}, abstract={Early detection of fires plays a crucial role in minimizing their impact and preventing them from spreading. Every year, the repetition of fires results in the loss of human life, animal life, and plant life. Fire detection has become increasingly desirable and significant in surveillance systems, where traditional methods of detecting smoke relied on smoke sensors. Therefore, this method is ineffective in open and large buildings, and outdoor areas. As a result, this study suggests using computer vision systems to detect smoke in open spaces by using a static camera. To reduce the data size while preserving important details, the input video is framed and decomposed using the Integer Haar Lifting Wavelet Transform (IHLWT). Then, for smoke color detection, a new method called the multi-threshold International Commission on Illumina (CIE) Lab color space is used, which took into account the smoke colors' change from whitish gray to blackish gray. In addition, the Frame Differences (FD) technique is used to detect motion and thus reduce false alarms. The smoke color detection is combined with frame difference techniques. The small pixels are removed via a morphological operation that represents noise. According to the experimental findings, the approach precision for offline videos is greater than 94.7% for eleven videos, while the average detection reaches 92.8% for online (real time) videos. It also reduces false alarms significantly. According to the trials and comparisons, the suggested smoke detection algorithm performs better than the traditional algorithms in many scenarios. It is also simple, efficient, and low in complexity.

یلعب اکتشاف الحرائق فی مرحلة مبکرة دورًا مهمًا فی الحد من کارثتها ووقف انتشارها. فی کل عام ، یؤدی تکرار الحرائق إلى فقدان الأرواح البشریة والحیوانیة والحیاة النباتیة. أصبح اکتشاف الحرائق مرغوبًا بشکل متزاید وهامًا فی أنظمة المراقبة ، حیث کان الاکتشاف التقلیدی للدخان یعتمد على أجهزة استشعار الدخان. لذلک ، هذه الطریقة غیر فعالة فی المبانی المفتوحة والکبیرة ، والمناطق الخارجیة. نتیجة لذلک ، تقترح هذه الدراسة استخدام أنظمة رؤیة الکمبیوتر للکشف عن الدخان فی الأماکن المفتوحة باستخدام کامیرا ثابتة. لتقلیل حجم البیانات دون فقد التفاصیل المهمة ، یتم تأطیر الفیدیو المُدخل وتحلله باستخدام العدد الصحیح لتحویل مویجات رفع (The integer Haar lifting wavelet transform) بعد ذلک ، بالنسبة لاکتشاف لون الدخان ، استخدمت طریقة جدیدة مساحة (International Commission on Illumina (CIE) Lab) متعددة العتبات ، والتی أخذت فی الاعتبار تغییر ألوان الدخان من الرمادی الأبیض إلى الرمادی الأسود. بالإضافة إلى ذلک ، یتم استخدام طریقة فروق الإطارات (Frame differences)لاکتشاف الحرکة وبالتالی تقلیل الإنذارات الکاذبة. یتم الجمع بین اکتشاف لون الدخان وتقنیات اختلاف الإطار. تتم إزالة وحدات البکسل الصغیرة من خلال عملیة مورفولوجیة (Morphological operation)تمثل التشویش. وفقًا للنتائج التجریبیة ، فإن دقة النهج لمقاطع الفیدیو غیر المتصلة بالإنترنت (Off-line)تزید عن 94.7٪ لأحد عشر مقطع فیدیو، بینما یصل متوسط الاکتشاف إلى 92٪ لمقاطع الفیدیو عبر الإنترنت (فی الوقت الفعلی)(Real time) . کما أنه یقلل بشکل کبیر من الإنذارات الکاذبة. وفقًا للتجارب والمقارنات ، فإن خوارزمیة الکشف عن الدخان المقترحة تعمل بشکل أفضل من الخوارزمیات التقلیدیة فی العدید من السیناریوهات. کما أنها بسیطة وفعالة ومنخفضة التعقید وقلیلة الکلفة.} }