Apprentissage profond et traitement d'images pour la détection de fumée

Cette thèse aborde le problème de la détection des feux de forêt par des outils de traitement d’images et apprentissage machine. Un incendie de forêt est un feu qui se propage sur une étendue boisée. Il peut être d'origine naturelle (dû à la foudre ou à une éruption volcanique) ou humaine. Dans le monde entier, l’impact des feux de forêts sur de nombreux aspects de notre vie quotidienne se fait de plus en plus apparente sur l’écosystème entier. De nombreuses méthodes ont montré l’efficacité pour la détection des incendies de forêt. L’originalité du présent travail réside dans la détection précoce des incendies par la détection de la fumée de forêt et la classification des régions de fumée et de non fumée à l’aide d’apprentissage profond et des outils de traitement d’image. Un ensemble de techniques de prétraitement nous a aidé à avoir une base de donnée importante (ajout du bruit aux entrées, augmentation des données) qui nous a permis après de tester la robustesse du modèle basée sur le DBN qu’on a proposé et évaluer la performance en calculant les métriques suivantes (IoU, Précision, Rappel, F1 score). Finalement, l’algorithme proposé est testé sur plusieurs images afin de valider son efficacité. Les simulations de notre algorithme ont été comparées avec celles traités dans l’état de l’art (Deep CNN, SVM…) et ont fourni de très bons résultats.