Dans la surveillance des incendies, la source de feu est souvent inobservable directement en raison d’obstacles tels que des bâtiments ou des équipements, ce qui rend les méthodes de localisation traditionnelles basées sur la luminosité ou la texture des flammes difficiles à appliquer. Pour résoudre ce problème, cet article propose une méthode d’estimation du point source d’incendie basée sur les caractéristiques de la fumée. Tout d’abord, un réseau TANet léger est utilisé pour prédire la densité de fumée au niveau pixel des images vidéo, construisant un champ de densité continu et stable pour fournir des informations de base à l’analyse du mouvement ultérieure. Ensuite, le flux optique dense de Farneback est utilisé pour extraire les caractéristiques du mouvement de la fumée, en combinant la cohérence directionnelle et la douceur spatiale de la fumée sur des images consécutives, afin d’obtenir un champ de vitesse dense global. Face à la complexité de la forme de la fumée, aux variations importantes d’éclairage et au bruit du flux optique, cet article améliore l’algorithme RANSAC en introduisant un filtrage de cohérence multiple et un regroupement par densité, estimant ainsi le point de convergence du mouvement inverse de la fumée comme localisation potentielle de la source de feu. Par ailleurs, pour faire face à la perte de structure de mouvement de la fumée inférieure causée par un fort obstacle, une stratégie de rétropropagation conjointe du flux optique multi-lignes est proposée, collectant des informations de flux optique à différents niveaux pour renforcer la stabilité et la robustesse de la rétropropagation de la source. Les résultats expérimentaux montrent que cette méthode maintient une erreur normalisée inférieure à 2% sous des conditions d’obstacle faibles à modérées, et reste stable autour de 3% après optimisation en conditions de fort obstacle, permettant une localisation fiable de la source de feu dans des environnements à visibilité complexe.

reconnaissance de la densité de fumée; flux optique dense; RANSAC amélioré; localisation du point source d’incendie; scénario d’obstruction