及时探测，有效防范

系统连接到一个处理单元，其软件包含基于人工智能的图像处理算法。这一程序由Paratronic开发，用于记录、比较和分析相机提供的图像。早在一棵树燃烧之前，烟雾就会从周围的草地和灌木丛中升起。通过比较图像和使用教学功能，系统检测升起的烟雾。一旦从监控点看到这种烟雾，ADELIE就会触发警报。这一阶段称为火灾和森林火灾自动探测。然后，值班操作员远程控制消除疑点相机，并检查探测类型。他通过三角测量法在地图上确定火源，通知控制中心，控制中心开始采取灭火措施。

同时，系统将AI获得的所有信息、图像等即时传输到火灾报警中心或消防控制中心。系统可以将事件进行实时可视化处理，在数字地图上确定火源位置，还提供了各种增强现实功能，可以清晰展示火灾的环境、程度和发展情况，并采取适当的灭火措施。一个遥控相机成为系统的点睛之笔。在第一个消防单位到达前，相机可以核实和监控火灾，并能够跟踪火灾从爆发到扑灭的全过程。

然后，数据通过光纤等数字网络传输到计算机控制系统。数据集包含可以在屏幕上显示的JPEG文件，以及一个包含相机编号、视角、拍摄日期和时间、方位角的文件。与气象站数据整合后，还可以记录和考虑风力或降水等气象数据。如果只有一个观测塔探测到烟雾，就使用遥测仪中显示的距离进行标识。如果至少有两座塔探测到火灾，那么控制中心就可以通过三角测量法确定火源的确切位置。

当然，就像任何自动系统一样，对ADELIE发出的警报进行人工验证是必不可少的环节。控制中心的工作人员使用具有强大光学变焦（30倍广角镜头）的高分辨率相机来确认是否确实发生了火灾。正因为这些消除疑点相机的帮助，监控人员得以在不中断探测系统的情况下远距离观察情况。因此，ADELIE探测系统仍然可以正常运行，以便为多处发生火灾的情况做好准备。

这个系统非常强大。每个站点可以在24小时内拍摄、传输13500张图像，并可存储30天，这与图像是否包含检测结果无关。系统不但存储所拍摄的这些图像，还会存储用于观察和验证事件的相机的视频，从而建立全面的档案。根据收集到的所有数据，ADELIE可以生成统计数据，应急服务人员可以据此调整和优化相应措施。“在存储图像的帮助下，我们可以分析火灾的过程和随后的灭火工作。随着将每次事件输入数据库，数据量不断增长。这反过来又提高了统计数据的可靠性，满足了持续改进预防和控制措施的需求，”Edouard Bouillot总结道。

这一系统已成功应用于法国西北部森林最密集的萨尔省。在那里，森林火灾的风险日益增大，春夏两个月尤其危险。近年来，自然栖息地发生的火灾越来越多。2019年发生了多次森林火灾，到2021年初，共有11.7万公顷森林安装了火灾自动探测系统网络。现在，在高危地区临近区域，在12个点位布置了总共48台相机，在树顶之上监视着森林的情况。