Publicado em Fogo (2025), SF‑YOLO (“Fumaça e Fogo‑Você Só Olha Uma Vez”) é um modelo de detecção em tempo real leve, adaptado para ambientes naturais—florestas, campos, acampamentos—onde incêndios podem surgir e se espalhar de forma imprevisível mdpi.com.

Projeto do Modelo

SF‑YOLO é baseado na estrutura YOLOv11 com um módulo de atenção residual de dois caminhos (C3k2) e um mecanismo de atenção embutido na cabeça de detecção. Seu projeto visa detecção de pequenos objetos, cenários de oclusão e limites de chama/fumaça ambíguos—desafios comuns em ambientes selvagens. O modelo enfatiza a baixa demanda computacional, tornando-o implantável em dispositivos de borda como drones ou câmeras de vigilância mdpi.com.

Desempenho

Comparado aos métodos convencionais, SF-YOLO melhora significativamente a velocidade e a precisão da detecção em cenas naturais do mundo real. Embora as métricas completas não tenham sido listadas publicamente, os autores relatam resultados favoráveis na identificação de fumaça/chama e baixas taxas de falsos alarmes.

Aplicações

Ambientes de implantação ideais incluem:

• Câmeras de vigilância de incêndios florestais

• Patrulhas baseadas em drones

• Monitoramento de áreas protegidas

Ao detectar sinais de chama ou fumaça precoces e fracos e rodar em hardware de baixa potência, SF‑YOLO se torna uma ferramenta prática para alerta precoce.

Análise

SF‑YOLO atende a uma necessidade crítica: detecção de incêndios escalável e acessível em regiões sem infraestrutura. Sua ênfase em tamanho pequeno, ambiguidade de limites e oclusão ambiental demonstra maturidade para implantação no mundo real. Quando combinado com sistemas IoT movidos a energia solar, SF‑YOLO pode formar a base de uma rede autônoma de vigilância de incêndios—alertando as comunidades antes que os incêndios se intensifiquem.