Multimodal Data Fusion for Spatio-Temporal Fire Behavior Analysis

Promovendus/a
Florian Vandecasteele
Faculteit
Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
Vakgroep
Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Curriculum
Master of Science in de industriële wetenschappen: elektronica-ICT — afstudeerrichting multimedia en informatietechnologie, Universiteit Gent, 2015
Academische graad
Doctor in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
Taal proefschrift
Engels
Vertaling titel
Multimodale datafusie voor tijdsruimtelijke analyse van het brandgedrag
Promotor(en)
prof. Steven Verstockt, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - prof. Bart Merci, vakgroep Mechanica van Stroming, Warmte en Verbranding
Examencommissie
voorzitter prof. Filip De Turck (academisch secretaris) - dr. ir. Jaap De Vries (FM Global, Providence, USA) - ir. Xavier Deckers (Fire Engineered Solutions Ghent) - prof. Bart Merci (Vakgroep Mechanica van Stroming, Warmte en Verbranding) - dr. ir. Steven Puttemans (KU Leuven) - prof. Nico Van de Weghe (Vakgroep Geografie) - prof. Sofie Van Hoecke (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - prof. Steven Verstockt (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen)

Korte beschrijving

De combinatie van geografische informatie, sensordata en gebouwinformatie wordt tot op heden weinig gebruikt tijdens brandinterventies. Dit ondanks de toename in videodata en gebouwmodellen. Momenteel bestaan er geen systemen die een benadering kunnen geven van de huidige fase in het brandverloop of over de huidige toestand van het brandende gebouw. Indien een brandweerploeg aankomt moet de officier beslissingen nemen onder tijdsdruk en met beperkte info. In deze thesis stellen we een methodologie voor die een antwoord biedt op de bovenstaande problemen. Het voorgestelde fireGIS-raamwerk combineert geografisch data en gebouwmodellen met sensor data. Met deze tool kan men een tijdruimtelijk analyse maken van het brandverloop om de ploegen tijdens de interventie bij te sturen, maar deze toepassing kan ook gebruikt worden om brandexperimenten objectief te evalueren. In het raamwerk worden de videobeelden (zowel thermische als visuele) geanalyseerd om de hoogte en dikte van de rooklaag, de zichtbaarheid en de locatie en dimensies van de vlammen te bepalen. Daarnaast zorgt een objectherkenningsmodule ervoor dat een inschatting kan worden gemaakt van de totale brandlast. Door object- en video-informatie te combineren en te visualiseren in de bestaande BIM-bouwmodellen, hebben de beslissers een overzicht van het brandverloop en neemt het situationele bewustzijn toe.

Praktisch

Wanneer
Vrijdag 18 januari 2019, 16:30
Waar
auditorium 1, iGent, eerste verdieping, Technologiepark Zwijnaarde 15, 9052 Zwijnaarde

Meer info

Contact
doctoraat.ea@UGent.be