WO2002069292A1 - Procede et dispositif de detection de feux base sur l'analyse d'images - Google Patents

Abstract

Procédé de détection automatique de feu, basé sur la reconnaissance de flammes et/ou de fumée à partir de l'analyse d'une séquence d'images. L'analyse est basée sur plusieurs algorithmes de traitement d'images. Un algorithme consiste à comparer le contenu fréquentiel d'au moins une image de ladite séquence avec le contenu fréquentiel d'une image de référence de manière à détecter une atténuation des hautes fréquences indépendamment des variations sur les autres portions du spectre.

Description

Procédé et dispositif de détection de feux basé sur l'analyse d'images

La présente invention concerne un procédé et un dispositif ou un système de détection de feux basé sur l'analyse d'images, en particulier sur l'analyse de séquences d'images animées numériques.

Dans le domaine de la surveillance et de la sécurité de sites industriels ou de tronçons de routes ou de tunnels, la vitesse de détection d'incendies constitue un facteur de sécurité prépondérant. En particulier, il est nécessaire de pouvoir détecter un départ d'incendie le plus rapidement possible afin de pouvoir le combattre efficacement et de prendre des mesures pour limiter l'ampleur du sinistre. Pour des raisons de coûts, il est toutefois généralement impossible d'employer une surveillance humaine en continu. Des systèmes de surveillance et de détection automatiques sont donc hautement souhaitables.

Différentes systèmes ont déjà été proposés ou commercialisés pour détecter des feux ou des fumées.

La majorité des systèmes utilisés actuellement mettent en oeuvre des capteurs de fumée ponctuels qui doivent attendre que la fumée se propage jusqu'à eux pour avoir une chance de la détecter. Ces capteurs sont inutilisables en extérieur (raffineries, dépôts de containers, etc.), dans les grands locaux dans lesquels la fumées se disperse et met beaucoup de temps à atteindre le capteur (hangar, centrale nucléaire, etc.) ou dans les locaux à fort courant d'air (tunnels, locaux fortement ventilés, etc.). Les capteurs doivnt être suffisament rapprochés et câblés; le coût du câblage d'un grand nombre de capteurs peut toutefois s'avérer prohibitif. Ces solutions sont donc peu appropriées à la surveillance de grands volumes ou de grandes étendues.

D'autres systèmes connus sont basés soit sur une mesure de l'augmentation de température dans le local, soit sur la mesure de la quantité de rayonnement UV ou infrarouge reçu. Les systèmes utilisant l'augmentation de température sont relativement lents (inertie thermique), et ne fonctionnent pas de manière fiable en extérieur ou dans des grands locaux. Les systèmes basés sur la mesure du rayonnement UV fonctionnent dans n'importe quel environnement mais perdent rapidement de leur efficacité lorsque le capteur s'encrasse, sans que cela soit détectable.

Les systèmes basés sur la mesure du rayonnement infrarouge fonctionnent dans n'importe quel environnement mais engendrent de fausses détections lorsqu'ils sont en présence d'un objet chaud, ou lorsqu'ils sont exposés au rayonnement solaire.

Plus récemment, il a été suggéré de détecter des feux à l'aide de méthodes basées sur l'analyse d'images. Beaucoup de sites potentiellement dangereux sont déjà équipés de caméras de surveillance reliées à une centrale d'alarme, et employées par exemple pour détecter des effractions ou des accidents. L'emploi de ces systèmes de surveillance pour détecter également des incendies permet d'économiser la mise en place et la connexion d'un système de capteurs distinct. Des solutions d'analyse automatique d'images, employant les caméras vidéos déjà installées et des logiciels de traitement des signaux vidéo fournis par les caméras, ont aussi été suggérées.

La détection de la fumée par l'analyse d'image présente les avantages suivantes par rapport aux solutions utilisant des capteurs ponctuels:

" La caméra peut détecter la fumée et les flammes à distance, avant que celles-ci n'atteignent le capteur, un tel système est donc capable de combler les lacunes des systèmes traditionnels en extérieur ou dans les grands locaux.

• Les image prises par la caméra peuvent non seulement être - traitées, mais aussi utilisées pour la visualisation de l'incident par un opérateur. Ceci est utile pour la levée des doutes en cas de fausse détection: la visualisation de l'image ou de la séquence d'images par un humain permet d'éviter de nombreux déplacement inutiles.

• Les image prises permettent aussi de se faire une idée plus précise de l'ampleur de l'incendie, ainsi que du type d'incendie. Il est ainsi possible de préparer immédiatement le bon matériel d'intervention, et de gagner ainsi de précieuses minutes.

• Un encrassement du capteur (caméra) est visible sur l'image, et selon l'invention peut même être détecté automatiquement, contrairement aux capteurs de rayonnement UV qui perdent leur efficacité sans que cela soit détectable.

^» Une panne ou un sabotage de la caméra est détectable automatiquement.

^m La caméra utilisée pour la détection d'incendie est utilisable simultanément pour des applications de surveillance vidéo classiques, ce qui permet de simplifier le câblage.

Des systèmes de détection de feux par analyse d'images vidéo ont déjà été décrits dans l'art antérieur. WOOO/23959 décrit un système de détection de fumée, consistant en un équipement de caméra vidéo, une unité de numérisation des signaux vidéo et une unité de traitement des données numériques. La fumée est détectée par des algorithmes de traitement d'image basés sur la comparaison de pixels entre images successives. Les méthodes de comparaison employées visent par exemple à détecter si un changement important est intervenu entre une image et une image de référence, pouvant indiquer l'apparition de fumée mais aussi d'un autre objet dans le champ visuel filmé. Un autre algorithme détecte la convergence de la couleur de plusieurs pixels vers une valeur moyenne, pouvant indiquer une baisse de contraste provoquée par la fumée. Une telle convergence peut aussi indiquer une modification des conditions d'éclairage. Un troisième algorithme mesure des changements dans la netteté des zones de transition, affectée par la fumée mais aussi par les caractéristiques de l'optique qui sont modifiées par exemple lors de zooms ou de changements d'ouverture. Ces procédés sont uniquement adaptés à la détection de fumées, mais pas de flammes dégageant peu ou pas de fumées. Les algorithmes employés sont complexes et nécessitent une puissance de calcul importante.

WO97/16926 décrit une méthode de détection de changement dans une séquence d'image afin de détecter des événements. La méthode de détection est basée sur la prise d'une image de référence qui contient l'information de Parrière-plan de la scène enregistrée. L'apparition de nouveaux objets est détectée par des méthodes de seuillage et de groupement de pixels. Les algorithmes employés permettent mal de distinguer entre l'apparition de fumée ou d'un autre objet dans le champ visuel filmé.

EP0818766 décrit un système de détection de feux de forêts par traitement d'images animées. Pour détecter le feu, un algorithme de détection de fumée est employé. Ce document décrit un procédé de détection des variations temporelles de l'intensité des pixels en basse fréquence (entre 0.3 et 0.1 Hz). Le système est donc assez lent à réagir puisque de nombreux cycles de quelques dixièmes de secondes sont nécessaires pour détecter une décorrélation pouvant indiquer la présence de fumée.

FR-A-2696939 décrit un système de détection de feu de forêt automatique par traitement d'images. Les algorithmes de traitement sont basés sur la détection et l'analyse de mouvements de volutes et de nuages de fumée; ils sont en revanche peu adaptés à la détection de flammes ou de fumées se développant de manière inhabituelle, par exemple sous l'effet de vent ou d'une ventilation. Les systèmes existant de détection de feu par analyse d'image vidéo sont bien appropriés à la détection de type de feu particuliers dans des environnements bien définis. Une société souhaitant se spécialiser dans la surveillance de feux dans des sites différents doit toutefois acqurérir et se familiariser avec différents logiciels; il n'existe pas à l'heure actuelle de solution suffisament robuste et polyvalente permettant de détecter à l'aide d'un même logiciel des feux très différents.

Un but de la présente invention est de proposer un procédé et un dispositif de détection de feu plus fiable, plus rapide et plus polyvalent que les procédés et les systèmes de l'art antérieur.

Un autre but est de proposer un procédé et un système de détection de feu pouvant être mis en œuvre à l'aide d'un système de surveillance vidéo déjà installé sur le site à surveiller.

L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description donnée à titre d'exemple et illustrée par les figures qui montrent:

La figure 1 un schéma bloc d'un système de détection automatique de feu permettant de mettre en œuvre le procédé de l'invention.

La figure 2 un schéma-bloc d'une variante de système de détection automatique de feu permettant de mettre en œuvre le procédé de l'invention, dans laquelle différents éléments sont intégrés dans une caméra vidéo intelligente.

La figure 3 un schéma-bloc d'une variante de système de détection automatique de feu comprenant plusieurs caméras reliées à un ordinateur par l'intermédiaire d'une unité de traitement.

La figure 4 un représentation schématique d'un algorithme d'analyse fréquentielle des images pour la détection de fumée. La figure 5 une représentation de boutons glisseurs d'une interface graphique permettant de régler séparément la sensibilité de la détection de flammes et de fumée.

La figure 1 illustre un schéma bloc d'un système de détection automatique de feu permettant de mettre en œuvre le procédé de l'invention. Le système illustré permet d'acquérir des images à partir de différentes sources, par exemple d'une caméra vidéo PAL ou NTSC 3, d'une caméra vidéo numérique, d'un support d'enregistrement tel que disque dur 2 ou disque optique ou d'une bande vidéo 1. Les séquences d'images sont numérisées si nécessaire par un numériseur 4 et transmises à un système de traitement numérique 6, par exemple un PC industriel, qui exécute les algorithmes de détection de flammes et de fumées décrits plus bas. Le numériseur 4 est constitué par exemple par une carte de numérisation des séquences vidéos venant de la caméra ou du magnétoscope insérée dans le système de traitement numérique 6. Certains algorithmes peuvent utiliser une ou des images ou séquences d'images de référence, par exemple une vue de l'arrière-plan de l'image sans feu, dans une mémoire 5.

Les résultats des algorithmes de détection peuvent être affichés localement sur l'écran du système de traitement numérique 6 ou traités par un système d'interprétation des résultats et de prise de décision 7 apte à générer des alarmes ou des préalarmes feu ou fumée lorsque certaines conditions prédéfinies sont remplies. Cette alarme peut être transmise à une centrale d'alarme 8, à un appareillage 9 générant une alarme acoustique et/ou à un opérateur par l'intermédiaire d'une interface graphique 10 sur l'un des systèmes 7 ou 8. La centrale d'alarme gère toutes les alarmes provenant du système d'interprétation des résultats et de prise de décision. Le système 7 peut être mis en œuvre par un ordinateur industriel proche de la zone surveillée ou par un programme ou ensemble de programmes exécutés par le système de traitement numérique 6. La centrale d'alarme peut se trouver à distance et gérer les alarmes provenant de différents sites sous surveillance. La figure 2 illustre une variante de système permettant de mettre en œuvre l'invention, dans laquelle la plupart des éléments de la figure 1 sont intégrés dans une seule caméra intelligente 3, c'est-à-dire une caméra intégrant des moyens de traitement numérique d'images. La caméra intègre une optique 30, un capteur d'image non représenté, par exemple un capteur à accès aléatoire, et un système d'acquisition d'images et de traitement numérique 6 pour acquérir les séquences d'images de la caméra sous une forme numérique et pour exécuter sur ces séquences d'images les différents algorithmes de détection de flammes et de fumée décrits plus bas. La caméra intelligente 3 intègre en outre une mémoire 5 pour y stocker ces algorithmes ainsi qu'une ou plusieurs images ou séquences d'images de référence employées par ces algorithmes. Un système d'interprétation des résultats et de prise de décision 7 peut être réalisé par exemple sous la forme d'un module informatique chargé dans la mémoire 5 et exécuté par le système de traitement numérique 6. La caméra intelligente 3 peut en outre intégrer un système de gestion d'événements 70 pour gérer les événements détectés par le système 7 et déclencher par exemple l'envoi d'une alarme ou d'une prélarme. La caméra intelligente 2 peut être connectée au travers d'une interface de communication à un écran 15 pour visualiser soit les séquences d'images acquises en direct, soit des images enregistrées correspondant à des événements détectés. La caméra 3 est aussi capable de communiquer ses résultats à un ordinateur 12. Une unité de commande 11 permet de choisir des zones d'intérêt dans l'image, de varier la sensibilité de la détection, de programmer des mouvements de caméra, etc. La caméra 3 constitue donc un système complet de caméra intelligente capable de détecter les flammes et la fumée et de générer des signaux d'alerte en conséquence.

La figure 3 illustre une autre variante de système permettant de mettre en œuvre l'invention, dans laquelle une ou plusieurs caméras vidéo 3 de détection de fumée 13 ou de flammes 14 fournissent des séquences d'images directement traitées par le système de traitement numérique d'images 6, par exemple un PC industriel sur le site surveillé. Le système 6 exécute les algorithmes de détection de feu par traitement d'images et l'interprétation des résultats. Les images traitées et les événement s détectés sont transmis à un opérateur à distance muni d'un ordinateur 12 intégrant une interface graphique permettant de visualiser les images vidéo provenant des caméras 3 et d'informer l'opérateur en cas de détection d'alarme.

Afin de permettre de prendre des décisions fiables sur l'état du site surveillé, c'est-à-dire de réduire le nombre de fausses alarmes ou de feus non détectés, le système de traitement numérique d'images 6 et le système d'interprétation des résultats et de prise de décision 7 utilisent plusieurs algorithmes de traitement d'image distincts et combinés entre eux. Les algorithmes employés peuvent se baser sur les méthodes suivantes:

1. Analyse fréquentielle de l'image actuelle et de l'image de référence avec une comparaison des résultats.

La présence de fumée réduit la netteté des contours des objets présents dans la scène, ce qui correspond à un filtre de lissage spatial passe- bas. Les hautes fréquences de l'image 31 sont donc atténuées par la présence de fumée par rapport à l'image de référence 32 stockée dans la mémoire 5 et correspondant par exemple à une image de l'arrière-plan sans fumée ni flammes. Le procédé consiste donc à calculer la transformée fréquentielle de chaque image 31 ou portion d'image acquise à l'aide d'un module 33 de transformation de Fourier rapide FFT ou FHT par exemple et à la comparer à l'aide d'un système de comparaison 35 avec la transformée fréquentielle de l'image de référence 32 calculée par un module 34. Lorsque le système de comparaison détecte une atténuation des hautes fréquences de l'image supérieure à l'atténuation des basses fréquence par rapport à l'image de référence, un module de décision 36 peut indiquer une alarme fumée ou une probabilité d'alarme fumée.

Cet algorithme peut être utilisé sur toute l'image. Afin de détecter plus nettement et plus rapidement l'apparition de fumée, cet algorithme est de préférence appliqué sur une ou plusieurs sous-portions ou zoes de l'image filmée; une alarme étant déclenchée dès qu'une ou un nombre minimal de zones indiquent une atténuation des hautes fréquences spatiales par rapport à l'image de référence. Il est aussi possible de n'appliquer cet algorithme que sur les portions de l'image sur lesquelles de la fumée est susceptible d'apparaître ou dans lesquels un autre algorithme a indiqué une probabilité d'événement feu. Enfin, cet algorithme peut soit être appliqué sur une image en nuance de gris ou d'une autre composante, soit séparément sur les différentes composantes d'une image couleur. Selon les couleurs de fumée susceptibles d'apparaître, il est possible de pondérer différemment les différentes composantes chromatiques.

2. Analyse fréquentielle entre des images consécutives pour la détection d'oscillation des flammes

L'apparition d'un objet dont les contours, la chrominance ou la luminosité oscillent à une fréquence supérieure à 0.5 Hz est un signe de la présence éventuelle de flammes. Ceci peut être détecté à l'aide d'un procédé d'analyse fréquentielle utilisant les images successives d'une séquence d'images. Pour faire cette analyse, l'ordinateur doit disposer de toute une séquence d'images dans sa mémoire et détecter dans le domaine spatialles objets à l'ade d'un aglgorithme de reconaissanc de forme.

Cet algorithme peut aussi être mis en œuvre pour détecter et suivre sur plusieurs images successives des objets dont la forme, la taille et/ou la couleur varient de manière non régulière et selon une fréquence aléatoire. Des méthodes d'identification d'objet et de suivi d'objet peuvent être employées.

3. Analyse de l'information de la saturation des couleurs pour détecter la fumée

Lorsqu'une séquence d'images couleurs est disponible, il est possible d'utiliser directement l'information couleur comme critère de présence de fumée. En effet, la fumée est généralement peu colorée (blanche, noire, grise, etc.). Une image ou une portion d'image devenant moins colorée est donc susceptible de représenter de la fumée. Selon les couleurs de fumée susceptibles d'apparaître, il est possible de tenir compte de cette couleur.

Inversement, une portion d'image devenant soudain plus colorée et plus lumineuse pourrait représenter des flammes, à fortiori si cette portion se trouve en bas de l'image ou en sous une portion pouvant représenter de la fumée. 4. Analyse des températures de couleurs

Lorsqu'une séquence d'images couleurs est disponible, il est possible d'approximer le spectre d'émission d'un objet sur chaque image en mesurant les composantes rouges vertes et bleues, ce qui permet d'approximer la température d'un objet. Un objet à forte luminosité ayant un spectre d'émission correspondant à un corps chaud avec un maxima dans les rouge-jaune peut être suspecté d'être une flamme (ou le reflet d'une flamme).

5. Détection des disparitions des segments droits (lignes) dans l'image actuel

L'apparition d'un objet dont les contours ne contiennent que peu de segments de droites est un signe de la présence éventuelle de fumée ou de flammes. Si une comparaison est faite avec l'image de référence, la disparition de segments droits peut être détectée.

6. Analyse des différences entre l'image actuelle et une image de référence pour la détection des zones d'intérêts

En mesurant les différences entre l'image actuelle filmée et une image de référence de la même scène, il est possible de détecter de manière fiable l'apparition d'objets qui n'étaient pas présents dans l'image de référence. Cet algorithme permet d'identifier des zones où la probabilité d'apparition de fumée est plus grande. Les autres algorithmes de détection de flamme ou de fumée peuvent se concentrer sur cette zone. Pour éviter que les changements de lumières ou des ombres soient détectés comme nouveaux objets, il est possible de renouveler l'image de référence régulièrement. 7. Analyse de plusieurs séquences d'image de la même scène depuis plusieurs angles de prise de vue différents (analyse stéréo)

Lorsque plusieurs images de la même scène depuis différents points de vue sont disponibles, il est possible d'utiliser des algorithmes de vision stéréoscopique pour évaluer la position, la forme tridimensionnelle, le volume et la distance d'objets filmés, par exemple de nouveaux objets apparaissant par rapport à une image de référence. Il est ainsi possible de distinguer par exemple entre une colonne de fumée apparaissant devant un mur et une ombre ou un reflet sur ce mur. En plein air, cet algorithme permet de distinguer entre un nouveau nuage et une colonne de fumée beaucoup plus proche. Cet algorithme peut être utilisé par exemple pour identifier de manière très fiable les zones d'intérêt d'une image ou d'une séquence d'image sur lesquels les autres algorithmes doivent se concentrer.

Les séquences d'images multiples peuvent être générées par exemple à l'aide de plusieurs caméras, à l'aide d'une seule caméra motorisée permettant de changer la positon ou l'angle de prise de vue, à l'aide d'une ou plusieurs caméras et d'un jeu de miroirs, etc.

8. Alarmes fournies par des capteurs externes

Le système de traitement numérique 6 peut en outre être connecté à un ou plusieurs capteurs externes éventuellement présents et permettant de détecter des événements particuliers, par exemple des capteurs de température, de rayonnement infrarouge ou ultraviolet, de mouvement, etc. Les indications fournies par ces capteurs sont transmises à de cartes d'acquisition dans le sysème de traitement numérique 6 et peuvent être utilisées pour confirmer les indications fournies par les algorithmes de traitement d'image ou pour améliorer les performances de ces algorithmes. Par exemple, un détecteur de mouvements peut être utilisé pour déclencher un déplacement ou un mouvement de zoom optique ou numérique d'une caméra vers la zone où le mouvement s'est produit, ou pour concentrer les algorithmes de traitement d'image sur les portions d'image correspondant à la zone où le mouvement a été détecté. Les résultats des différents algorithmes sont combinés entre eux par un processus d'interprétation et de prise de décision des résultats exécutés par exemple par le système 7 afin de détecter les flammes et/ou la fumée de manière fiable. Ce processus d'interprétation des résultats peut prendre en compte l'évolution des différents critères de détection en fonction du temps. Par exemple, un niveau de détection qui grandit rapidement est plus dangereux qu'un niveau de détection stable.

Comme mentionné plus haut, il est possible d'améliorer sensiblement les performances du système en segmentant l'image en plusieurs portions et en adaptant la sensibilité de détection des différents algorithmes selon ces différentes portions. Les portions d'image pouvant poser des problèmes de fausses alarmes (cheminées dans un paysage, portion d'un mur où les phares de voiture se reflètent, etc.) peuvent ainsi être désensibilisées sans influencer la détection dans les autres parties de l'image. Il est également possible de rendre plus sensible les parties les plus éloignées de la scène, et moins sensibles les parties plus proches afin de compenser l'effet de perspective. Cette adaptation peut se faire manuellement ou automatiquement.

Selon l'invention, la sensibilité peut être modifiée pour adapter le système à son environnement. Dans un mode de réalisation préférentiel, ce réglage peut se faire à l'aide d'un paramètre unique influençant tous les algorithmes du système. Ce paramètre peut être modifié par l'intermédiaire d'un bouton glisseur sur l'interface graphique 10, d'un potentiomètre, ou par n'importe quel autre élément de réglage.

Lorsque le programme de détection de feu est destiné à être utilisé dans des environnements très différents, par exemple si le même programme est employé pour détecter des feux de forêts dans un paysage ou des incendies dans un tunnel routier, il est souhaitable de pouvoir régler séparément la sensibilité des algorithmes de détection de flamme et des algorithmes de détection de fumée. La figure 5 illustre deux boutons- glisseurs permettant de régler séparément la détection de flammes et la détection de fumée. L'homme du métier comprendra qu'il est aisément possible, dans le cadre de l'invention, d'imaginer un mode de paramétrage avancé permettant de régler séparément la sensibilité de chaque algorithme, la sensibilité appliquée sur chaque zone ou sur chaque composante de couleurs, etc. Il est ainsi possible d'employer un même dispositif et un même programme de détection de feux et de le paramétrer pour détecter des flammes ou de la fumée dans des environnements très différents, par exemple dans un tunnel routier ou ferroviaire, à l'extérieur, dans des hangars, etc.

Les différents événements pouvant survenir dans le systèmes sont présentés par l'interface graphique 10 à l'opérateur par ordre d'urgence. L'interface graphique affiche ainsi par exemple en tête de liste les alarmes flamme et fumée en commençant par l'alarme la plus récente, puis les préalarmes flamme et fumée en commençant ici aussi par la préalarme la plus récente, les autres événements ou alarmes éventuellement détectés étant affichés en queue de liste. Ces autres événements peuvent comprendre par exemple des pannes de caméra, des caméras encrassées, des indications de luminosité insuffisante de la scène à surveiller, ou des événements externes détectés par des capteurs non représentés, tel que décrochage des extincteurs, ouvertures de portes, etc. Un message visuel, de préférence une fenêtre "pop-up" indiquant le type d'alarme détectée et s'ouvrant dans une interface graphique 10, et un beep sonore sont de préférence générés lors de la détection d'une alarme

Ces différents événements peuvent être stockés dans un fichier (" log file") dans le système de traitement 6, dans le système 7 ou dans l'ordinateur employé par l'opérateur distant et répertoriant tous les événements survenus. Ce fichier est de préférence constitué par un document XML contenant également des images ou des séquences d'images liées à chaque événement répertorié, ainsi que la date de l'événement. Un opérateur peut ainsi consulter le fichier XML correspondant à la période de surveillance et charger les images enregistrées, par exemple à distance, pour vérifier les alarmes détectées et s'assurer par exemple que les alarmes détectées correspondent effectivement à des incendies.

La présente invention concerne un procédé de détection de feu. Elle concerne également un dispositif spécialement adapté pour mettre en œuvre ce procédé, par exemple un ordinateur ou une caméra intelligente programmés pour mettre en œuvre ce procédé, ainsi qu'un support de données comportant un programme d'ordinateur directement chargeable dans la mémoire d'un tel dispositif et comprenant des portions de code informatique constituant des moyens pour exécuter ce procédé.

Claims

Revendications

1. Procédé de détection automatique de feu, basé sur la reconnaissance de flammes et/ou de fumée à partir de l'analyse d'une séquence d'images, l'analyse étant basée sur plusieurs algorithmes de traitement d'images, caractérisé en ce qu'un algorithme consiste à comparer le contenu fréquentiel d'au moins une image (31) de ladite séquence avec le contenu fréquentiel d'une image de référence (32) de manière à détecter une atténuation des hautes fréquences indépendamment des variations sur les autres portions du spectre spatial de l'image.

2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la sensibilité de détection d'au moins un desdits algorithmes peut être réglée au travers d'une interface graphique (10) indépendamment de la sensibilité globale du système.

3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, dans lequel ladite comparaison est effectuée uniquement en un ou plusieurs endroits de ladite image (31).

4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel ladite image (31) est divisée en plusieurs zones, ladite comparaison étant effectuée entre au moins une zone de ladite image de référence (32) et au moins une zone comparable d'un moins une image (31) de ladite séquence.

5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel le contenu fréquentiel d'au moins deux composantes chromatiques desdites images de ladite séquence et de ladite image de référence sont calculés et employés séparément pour ladite comparaison.

6. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, dans lequel au moins un desdits algorithmes de traitement d'image est un algorithme de détection de fumées par mesure de la saturation des couleurs dans au moins une portion desdites images.

7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, dans lequel au moins un desdits algorithmes de traitement d'image est un algorithme de détection de disparition des segments droits dans au moins une portion desdites images (31).

8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel au moins un desdits algorithmes de traitement d'image est un algorithme de détection de flammes (14).

9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel un dit algorithme de détection de flammes consiste à analyser des variations entre images consécutives pour détecter des objets dont les contours oscillent avec une fréquence supérieur à 0.5Hz.

10. Procédé selon la revendication 8, dans lequel un dit algorithme de détection de flammes consiste à identifier des objets dont la forme et la couleur varient de manière non régulière.

11. Procédé selon la revendication 8, dans lequel un dit algorithme de détection de flammes consiste à évaluer les températures de couleur dans au moins une portion desdites images pour détecter la présence de flammes.

12. Procédé selon l'une des revendications 1 à 11, dans lequel au moins un desdits algorithmes de traitement d'image utilise plusieurs séquences d'image représentant la même vue sous différents angles.

13. Procédé selon la revendication 12, dans lequel ledit algorithme utilisant plusieurs séquences d'images permet de fournir une information sur la distance, la forme et/ou le volume des flammes et de la fumée.

14. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel au moins un desdits algorithmes de traitement d'image est un algorithme permettant de détecter la présence d'un nouvel objet dans une portion d'image.

15. Procédé selon la revendication 14, dans lequel au moins un algorithme de détection de flamme ou de fumée est utilisé pour analyser de manière plus détaillée la portion d'image où un nouvel objet est apparu.

16. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 15, dans lequel l'évolution temporelles des résultats fournis par au moins un desdits algorithmes est prise en compte dans la détection de flammes ou de fumée.

17. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 16, mis en oeuvre à l'aide d'au moins une caméra vidéo (3) et un dispositif de numérisation vidéo (4) connecté à un ordinateur (6) pour effectuer l'ensemble des algorithmes de détection, et équipé de moyens de visualisation (10, 15, 12) pour un opérateur humain.

18. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 16, mis en oeuvre par une caméra numérique (3) intégrant l'optique (30), le capteur d'image, le dispositif de numérisation des images, le processeur (6) pour l'exécution de l'ensemble des algorithmes de détection et une interface de communication des résultats de détection et/ou de moyens de visualisation pour un opérateur humain.

19. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 18, comprenant une étape de réglage de la sensibilité à l'aide d'un élément de réglage permettant de choisir indépendamment la sensibilité de détection de flammes et la sensibilité de détection de la fumée.

20. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 18, comprenant une étape de réglage de la sensibilité à l'aide d'un élément de réglage permettant de choisir indépendamment la sensibilité de détection à chaque algorithme parmi une pluralité d'algorithmes employés.

21. Dispositif de traitement d'images numériques (6; 3) adapté pour recevoir des séquences d'images numériques provenant d'au moins une caméra vidéo (3) et comprenant un programme informatique permettant d'exécuter le procédé d'une des revendications précédentes.

22. Dispositif selon la revendication précédente, comprenant des moyens de visualisation (10, 15, 12) pour un opérateur humain permettant de visualiser lesdites séquences d'images numériques.

23. Dispositif selon la revendication précédente, comprenant des moyens de génération d'alarme pour générer une alarme affichée sur lesdits moyens de visualisation dès qu'un feu a été détecté, et des moyens permettant à un opérateur humain de confirmer ou d'infirmer la présence de feu en visualisant lesdites images.

24. Support de données comportant un programme d'ordinateur directement chargeable dans la mémoire d'un dispositif de traitement numérique et comprenant des portions de code informatique constituant des moyens pour exécuter le procédé d'une des revendications 1 à 20.