Na monitorização de incêndios, a fonte de fogo muitas vezes não pode ser observada diretamente devido a obstruções causadas por edifícios ou equipamentos, e os métodos tradicionais que dependem do brilho ou textura das chamas têm dificuldade em funcionar nessas condições. Para resolver este problema, este artigo propõe um método de estimativa do ponto fonte do fogo baseado nas características da fumaça. Primeiro, utiliza-se uma rede TANet leve para prever a concentração de fumaça ao nível do pixel nos quadros de vídeo, construindo um campo de concentração contínuo e estável que fornece informações básicas para a análise posterior de movimento. Em seguida, utiliza-se o fluxo óptico denso de Farneback para extrair características do movimento da fumaça, combinando a coerência direcional e a suavidade espacial da fumaça em quadros consecutivos para obter um campo de velocidade denso global. Devido à complexidade da forma da fumaça, às grandes variações de iluminação e ao ruído do fluxo óptico, este artigo melhora o algoritmo RANSAC introduzindo filtração de coerência múltipla e agrupamento por densidade, estimando o ponto de convergência do movimento inverso da fumaça como localização potencial da fonte do fogo. Ao mesmo tempo, para lidar com a ausência da estrutura de movimento da fumaça inferior causada pela alta obstrução, é proposta uma estratégia conjunta de fluxo óptico multifaixa para retroprojeção, recolhendo informações de fluxo óptico de diferentes níveis para aumentar a estabilidade e robustez da retroprojeção da fonte. Os resultados experimentais mostram que este método mantém um erro normalizado inferior a 2% em condições de obstrução baixa a média, e permanece estável em torno de 3% após otimização em condições de alta obstrução, possibilitando a localização confiável da fonte do fogo em ambientes com visibilidade complexa.

reconhecimento da concentração de fumaça; fluxo óptico denso; RANSAC melhorado; localização do ponto fonte do incêndio; cenários com obstrução