Crédito: Departamento de Bomberos de Nueva York.
El fuego mata casi 3,700 estadounidenses anualmente y destruye $ 23 mil millones en propiedadesCon muchas muertes ocurren porque los detectores de humo tradicionales no alertan a los ocupantes a tiempo.
Ahora, el Grupo de Investigación de Incendios de NYU en la Escuela de Ingeniería NYU Tandon ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que podría mejorar significativamente la seguridad contra incendios al detectar incendios y humo en tiempo real utilizando cámaras de seguridad ordinarias ya instaladas en muchos edificios.
Publicado en el IEEE Internet of Things, el investigación Demuestra un sistema que puede analizar las imágenes de video e identificar incendios dentro de 0.016 segundos por cuadro, máspista que el parpadeo de un ojo, proporcionando potencialmente minutos adicionales cruciales para la evacuación y la respuesta de emergencia. A diferencia de los detectores de humo convencionales que requieren una acumulación significativa de humo y proximidad para activarse, este sistema de IA puede detectar incendios en sus primeras etapas solo de video.
“La ventaja clave es la velocidad y la cobertura”, explicó el investigador principal Prabodh Panindre, profesor asociado de investigación en el Departamento de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial (MAE) de NYU Tandon. “Una sola cámara puede monitorear un área mucho más grande que los detectores tradicionales, y podemos detectar incendios en las etapas iniciales antes de que generen suficiente humo para desencadenar sistemas convencionales”.
La necesidad de mejorar la tecnología de detección de incendios es evidente por las estadísticas preocupadas: el 11% de las muertes por incendios residenciales ocurren en los hogares donde los detectores de humo no alertaron a los ocupantes, ya sea debido al mal funcionamiento o la ausencia completa de detectores. Además, los materiales de construcción modernos y los planos de planta abiertos han hecho que los incendios se propagen más rápido que nunca, con tiempos de colapso estructurales significativamente reducidos en comparación con la construcción heredada.
El equipo de investigación de NYU Tandon desarrolló un enfoque de conjunto que combina múltiples algoritmos de IA de última generación. En lugar de confiar en un solo modelo de IA que podría confundir un automóvil rojo o una puesta de sol con el incendio, el sistema requiere un acuerdo entre múltiples algoritmos antes de confirmar una detección de incendios, reduciendo sustancialmente falsas alarmas, una consideración crítica en situaciones de emergencia.
Los investigadores capacitaron a sus modelos mediante la creación de un conjunto de datos de imágenes personalizados integrales que representan las cinco clases de incendios reconocidos por la Asociación Nacional de Protección contra Incendios, desde materiales combustibles ordinarios hasta incendios eléctricos e incidentes relacionados con la cocina. El sistema logró tasas de precisión notables, con la combinación de modelo de mejor rendimiento que alcanza la precisión de detección del 80,6%.
El sistema incorpora un análisis temporal para diferenciar entre incendios reales y objetos estáticos similares al fuego que podrían desencadenar falsas alarmas. Al monitorear cómo el tamaño y la forma de las regiones de fuego detectadas cambian en los marcos de video consecutivos, el algoritmo puede distinguir entre un fuego real y en crecimiento y una imagen estática de llamas colgadas en una pared. “Los incendios reales son dinámicos, cultivados y cambiantes”, explicó Sunil Kumar, profesor de Mae. “Nuestro sistema rastrea estos cambios con el tiempo, logrando una precisión del 92.6% en la eliminación de detecciones falsas”.
La tecnología funciona dentro de una arquitectura de Internet de las cosas basada en la nube, donde múltiples cámaras de seguridad estándar transmiten videos sin procesar a los servidores que realizan análisis de IA. Cuando se detecta el fuego, el sistema genera automáticamente videoclips y envía alertas en tiempo real por correo electrónico y mensaje de texto. Este diseño significa que la tecnología se puede implementar utilizando la infraestructura CCTV existente sin requerir actualizaciones de hardware costosas, una ventaja importante para la adopción generalizada.
Esta tecnología puede integrarse en drones o vehículos aéreos no tripulados para buscar incendios forestales en áreas boscosas remotas. La detección de incendios forestales en la etapa temprana compraría horas críticas en la carrera para contenerlos y extinguirlos, permitiendo un envío más rápido de recursos y priorizaron las órdenes de evacuación que reducen drásticamente la pérdida ecológica y de propiedad.
Para mejorar la seguridad de los bomberos y ayudar durante la respuesta al fuego, el mismo sistema de detección puede integrarse en las herramientas que los bomberos ya llevan: cámaras de casco, imágenes térmicas y cámaras montadas en vehículos, así como en robots autónomos de extinción de incendios. En las áreas urbanas, los UAV integrados con esta tecnología pueden ayudar al servicio de bomberos a realizar el tamaño de 360 grados, especialmente cuando el fuego está en pisos más altos de estructuras de gran altura.
“Puede ayudarnos de forma remota a confirmar la ubicación del incendio y la posibilidad de los ocupantes atrapados”, dijo el capitán John Ceriello del departamento de bomberos de la ciudad de Nueva York.
Más allá de la detección de incendios, los investigadores señalan que su enfoque podría adaptarse para otros escenarios de emergencia, como amenazas de seguridad o emergencias médicas, ampliando la forma en que monitoreamos y respondemos a varios riesgos de seguridad en nuestra sociedad.
Más información: Prabodh Panindre et al, sistema de alerta de IoT autónomo integrado de inteligencia artificial para detección de fuego y humo remoto en tiempo real en transmisiones de video en vivo, IEEE Internet of Things Journal (2025). Doi: 10.1109/jiot.2025.3598979
Proporcionado por la Escuela de Ingeniería NYU Tandon
Cita: el sistema de IA aprovecha las cámaras de seguridad estándar para detectar incendios en segundos (2025, 10 de septiembre) Consultado el 10 de septiembre de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-09-ai-leverages-standard-cameras-seconds.html
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