Detección temprana de anomalías térmicas en escenas a larga distancia mediante una cámara térmico-óptica

Abstract

En este trabajo de fin de título (TFT) se investigaron diversas técnicas de aprendizaje automático para desarrollar un modelo capaz de detectar anomalías térmicas, como fuego y humo, en entornos portuarios, empleando una cámara Hikvision bi-espectro. Se exploraron y evaluaron distintos modelos hasta lograr un enfoque óptimo. Para el entrenamiento, se creó un dataset sintético con imágenes térmicas de incendios, que luego se combinó con imágenes reales para validar el rendimiento del sistema. El modelo final es capaz de generar alertas tempranas, contribuyendo a la prevención de daños y a la seguridad en áreas costeras. Este enfoque integra técnicas avanzadas para mejorar la vigilancia en infraestructuras portuarias.