Predložena je metoda za detekciju šumskih požara analizom niza slika dobivenih iz fiksno postavljene video kamere koja snima okolinu. Prvi korak je detekcija pomaka u slici tehnikom oduzimanja pozadine primjenom modela Gaussovih mješavina. Dobivena područja se opisuju konturama nad kojima se provodi filtracija radi smanjivanja šumova i spajanje bliskih kontura kako bi se naglasile bitne informacije. Praćenjem položaja kontura kroz niz slika izdvajaju se one konture koje zadržavaju konstantan položaj. Na kraju se provodi analiza slika u RGB i YCbCr sustavu boja i donosi konačna odluka radi li se o dimu. Uspješnost rada algoritma je zadovoljavajuća.

This paper proposes a method for forest fire detection by processing the video data generated by an ordinary camera monitoring the scene. First step is background subtraction using Gaussian mixture model. For moving regions we extract contours which are then filtered by size to remove the noise and merged if they are close to emphasize more important regions. Keeping track of contour history allows us to separate contours that don't change their position on image. The decision is made after performing image analysis in RGB and YCbCr color space. Algorithm shows satisfactory results.