EP1672604A1 - Verfahren und Einrichtung zur Detektion von Sabotage an einer Überwachungskamera - Google Patents

Abstract

Bei einem Verfahren zur Detektion von Sabotageversuchen an einer Überwachungskamera anhand der von der Kamera aufgenommenen Bilder wird jedes Bild mit einem früher aufgenommenen Referenzbild verglichen und daraus ein Korrelationswert (q_corr) gewonnen. Dieser wird mit einer Alarmschwelle (thres_Alarm) verglichen.

Eine Einrichtung zur Durchführung dieses Verfahrens enthält einen Prozessor für die Auswertung der aufgenommenen Bilder und ein auf diesem Prozessor implementiertes Programm für die Ausführung der genannten Verfahrensschritte.

Description

• Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Detektion von Sabotageversuchen an einer Überwachungskamera anhand der von der Kamera aufgenommenen Bilder.
• Mit zunehmender Verbreitung von Überwachungskameras in so genannten CCTV-Anlagen steigt das Bedürfnis nach einer wirksamen und zuverlässigen Möglichkeit der Detektion von Sabotage an diesen Kameras. In der EP-A-1 079 350 ist eine Einrichtung zur Raumüberwachung mit einer Kamera beschrieben, welche Mittel zur Erkennung von Sabotage der Kamera aufweist. Diese Mittel sind für die Speicherung und Überprüfung stabiler Merkmale des von der Kamera aufgenommenen Bildes ausgebildet, wobei das aufgenommene Bild auf stabile Merkmale untersucht wird und die dabei aufgefundenen stabilen Merkmale mit den gespeicherten verglichen werden. Diese Methode ermöglicht die Erkennung von teilweiser Abdeckung der Kamera oder der Vortäuschung von falschen Szenen durch ein vor die Kamera gehaltenes Foto.
• Durch die Erfindung soll nun ein Verfahren zur Detektion von Sabotageversuchen an einer Überwachungskamera anhand der von der Kamera aufgenommenen Bilder angegeben werden, welches die Detektion von Manipulationen aller Art an der Kamera ermöglicht.
• Das erfindungsgemässe Verfahren ist dadurch gekennzeichnet, dass jedes Bild mit einem früher aufgenommenen Referenzbild verglichen und daraus ein Korrelationswert gewonnen und dieser mit einer Alarmschwelle verglichen wird.
• Eine erste bevorzugte Ausführungsform des erfindungsgemässen Verfahrens ist gekennzeichnet durch die folgenden Verfahrensschritte:
• Extraktion von für bestimmte Eigenschaften des Bildes charakteristischen Koeffizienten;
• Bildung eines Mittelwerts für jeden Koeffizienten;
• Transformation der Koeffizienten in eine Informationsmatrix;
• Korrelation der aktuellen Informationsmatrix mit einer früher berechneten Informationsmatrix;
• Bestimmung des Korrelationswerts; und
• Vergleich des Korrelationswerts mit der Alarmschwelle.
• Eine zweite bevorzugte Ausführungsform des erfindungsgemässen Verfahrens ist gekennzeichnet durch die folgenden Verfahrensschritte:
• Bildung eines Mittelwerts für jedes Pixel des betrachteten Bildes oder eines Ausschnitts von diesem;
• Extraktion von für bestimmte Eigenschaften des Bildes wie Mittelwert-Bild oder Hintergrund-Bild charakteristischen Koeffizienten;
• Transformation der Koeffizienten in eine Informationsmatrix;
• Korrelation der aktuellen Informationsmatrix mit einer früher berechneten Informationsmatrix;
• Bestimmung des Korrelationswerts; und
• Vergleich des Korrelationswerts mit der Alarmschwelle.
• Vorzugsweise ist die genannte bestimmte Eigenschaft durch die Farbe oder die Intensität der einzelnen Pixel gebildet. Als für bestimmte Eigenschaften des Bildes repräsentative Koeffizienten werden Fourierkoeffizienten, DCT-Koeffizienten, Wavelet-Koeffizienten, Kanten- oder Eckenwerte untersucht.
• Weitere vorteilhafte und bevorzugte Ausführungsformen des erfindungsgemässen Verfahrens sind in den Ansprüchen 6 bis 14 beansprucht.
• Die Erfindung betrifft weiter eine Einrichtung zur Detektion von Sabotageversuchen an einer Überwachungskamera anhand der von der Kamera aufgenommenen Bilder, mit einem Prozessor für die Auswertung der aufgenommenen Bilder. Die erfindungsgemässe Einrichtung ist gekennzeichnet durch ein auf diesem Prozessor implementiertes Programm für den Vergleich jedes Bildes mit einem früher aufgenommenen Referenzbild und die Gewinnung eines Korrelationswerts und für dessen Vergleich mit einer Alarmschwelle.
• Der Prozessor kann entweder in die Überwachungskamera integriert sein oder es können mehrere Überwachungskameras an einen gemeinsamen Prozessor angeschlossen sein, welcher für die parallele Verarbeitung mehrerer Datenworte ausgebildet ist.
• Eine erste bevorzugte Ausführungsform der erfindungsgen Einrichtung ist dadurch gekennzeichnet, dass das auf dem Prozessor implementierte Programm für die Durchführung der folgenden Verfahrensschritte ausgebildet ist:
• Extraktion von für bestimmte Eigenschaften des Bildes charakteristischen Koeffizienten;
• Bildung eines Mittelwerts für jeden Koeffizienten;
• Transformation der Koeffizienten in eine Informationsmatrix;
• Korrelation der aktuellen Informationsmatrix mit einer früher berechneten;
• Bestimmung des Korrelationswerts; und
• Vergleich des Korrelationswerts mit der Alarmschwelle.
• Eine zweite bevorzugte Ausführungsform der erfindungsgemässen Einrichtung ist dadurch gekennzeichnet, dass das auf dem Prozessor implementierte Programm für die Durchführung der folgenden Verfahrensschritte ausgebildet ist:
• Bildung eines Mittelwerts für jedes Pixel des betrachteten Bildes oder eines Ausschnitts von diesem;
• Extraktion von für bestimmte Eigenschaften des Bildes wie Mittelwert-Bild oder Hintergrund-Bild charakteristischen Koeffizienten;
• Transformation der Koeffizienten in eine Informationsmatrix;
• Korrelation der aktuellen Informationsmatrix mit einer früher berechneten;
• Bestimmung des Korrelationswerts; und
• Vergleich des Korrelationswerts mit der Alarmschwelle.
• Weitere bevorzugte und vorteilhafte Ausführungsformen der erfindungsgemässen Einrichtung sind in den Ansprüchen 20 bis 24 beansprucht.
• Im Folgenden wird die Erfindung anhand eines Ausführungsbeispiels und der Zeichnungen näher erläutert; es zeigt:
• Fig. 1 ein schematisches Flussdiagramm eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemässen Verfahrens; und
• Fig. 2 ein Diagramm zur Funktionserläuterung.
• Beim erfindungsgemässen Verfahren werden ganz allgemein von einer Kamera aufgenommene Bilder auf Änderungen untersucht. Man legt ein Bild als Referenzbild fest und vergleicht ein später aufgenommenes Bild mit diesem Referenzbild, wobei der gesamte Bildinhalt oder nur ein Teil von diesem oder auch ausgewählte Pixel miteinander verglichen werden. Man gewinnt bei diesem Vergleich einen den Grad der Übereinstimmung zwischen dem aktuellen Bild und dem Referenzbild ausdrückenden Korrelationswert, der mit einer Alarmschwelle verglichen wird. Ausgehend von der Überlegung, dass Sabotage in den meisten Fällen durch Wegschwenken der Kamera aus dem Überwachungsfeld sowie durch Abdecken oder Besprayen des Kameraobjektivs erfolgt, basiert die Sabotagedetektion auf der Detektion von Änderungen (Bild-Inhalt/Bild-Information) im untersuchten Bild.
• Dazu kann man entweder die Bilder direkt vergleichen, oder man kann so wie im nachfolgend beschriebenen Ausführungsbeispiel ein Kantenbild verwenden oder Ecken, Intensität oder Farbe der Pixel untersuchen, oder man kann eine DCT-, Fourier- oder Wavelet-Transformation vornehmen und die DCT-, Fourier- bzw. Waveletkoeffizienten verwenden (DCT: Discrete Cosine Transformation, siehe dazu z.B. US Provosional Application Nr. 60/549 457). Allgemein kann man sagen, dass aus dem Bild für bestimmte Eigenschaften des Bildes charakteristische Koeffizienten extrahiert werden.
• Das heisst, dass für jedes untersuchte Pixel oder für jede untersuchte Bildregion ein zeitlicher Mittelwert der Pixel gebildet wird, was ein stabiles Hintergrundbild ergibt. Dann werden charakteristische Koeffizienten extrahiert und in eine Informationsmatrix transformiert, die in der englischsprachigen Fachliteratur als "feature space" bezeichnet wird. Alternativ kann man auch die Koeffizienten schon aus dem Bild bilden und diese anschliessend in eine Informationsmatrix transformieren. Die aktuelle Informationsmatrix wird dann mit der Informationsmsmatrix eines Referenzbildes verglichen.
• Gemäss Fig. 1 werden die von einer Kamera aufgenommenen Bilder in einer Mehrzahl von Kanälen mit einer bestimmten Frequenz von beispielsweise 2 Bildern pro Sekunde einer ersten Stufe 1 eines Sabotage-Detektionsprozesses zugeführt, in welcher ein stabiles Hintergrundbild B ohne Bewegungen gewonnen wird, von welchem in der Folge als Referenz ausgegangen wird. Dazu wird beispielsweise ein Gauss'sches Mischungsmodell verwendet, siehe dazu beispielsweise C. Stauffer, W.E.L. Grimson "Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking" in CVPR '99, Vol. 2, Seiten 246-252, Juni 1999.
• Es werden nur Luminanzkomponenten der einzelnen Pixel in Betracht gezogen und jedes einzelne Pixel der Szene wird durch eine Mischung von k Gauss-Verteilungen modelliert: $${\mathrm{\chi }}_{\mathrm{k}}\left({\mathrm{\mu }}_{\mathrm{k}},{\mathrm{\sigma }}_{\mathrm{k}}\right)\mathrm{\hspace{0.17em}}\mathrm{mit\hspace{1em}\hspace{0.17em}}\mathrm{k}=1,2,3$$

  

  $${\mathrm{\chi }}_{\mathrm{k}}=N_{\mathrm{k}}\mathrm{\hspace{1em}exp}\left\{-{\left({\mathrm{\mu }}_{\mathrm{k}}-\mathrm{Y}\right)}^2/2{\mathrm{\sigma }}_{\mathrm{k}}^{\mathrm{\hspace{1em}}2}\right\}$$

  

  $${\mathrm{Y}}_{\mathrm{mod}}\left(\mathrm{t}\right)={\mathrm{\Sigma }}_{\mathrm{k}}{\mathrm{\hspace{1em}\omega }}_{\mathrm{k}}{\mathrm{\hspace{1em}\chi }}_{\mathrm{k}}$$

  

  wobei µ_k den Mittelwert bezeichnet, σ_k ² die Abweichung (Kovarianz Matrix) und ω_k die Gewichtung der k-ten Verteilung.
• Zuerst wird die Verteilung der Gewichtungen (zur Zeit t-1) so geordnet, dass die Verteilung mit der höchsten Gewichtung an der Spitze steht: ω₁ ≥ ω₂ ≥ ω₃
• Anschliessend wird überprüft, ob die aktuelle Luminanz mit einer der Verteilungen |µ_k- Y| ≤ γσ_k überein stimmt, wobei γ = konstant ist.
• Wenn mindestens eine Übereinstimmung festgestellt wird, werden µ_k, σ_k und ω_k aktualisiert.
  • $${\mathrm{\mu }}_{\mathrm{k}}\left(\mathrm{t}+1\right)=\mathrm{\alpha }{\mathrm{\hspace{1em}\mu }}_{\mathrm{k}}\left(\mathrm{t}\right)+\left(1-\mathrm{\alpha }\right)\mathrm{Y}\left(\mathrm{t}\right)\mathrm{\hspace{1em}\hspace{1em}\hspace{1em}\hspace{0.17em}}\mathrm{\alpha }=\mathrm{konstant}\in \left[0,1\right]$$
    
  • $${\mathrm{\sigma }}_{\mathrm{k}}\left(\mathrm{t}+1\right)=\mathrm{\alpha }{\mathrm{\hspace{1em}\sigma }}_{\mathrm{k}}\left(\mathrm{t}\right)+\left(1-\mathrm{\alpha }\right)\left|{\mathrm{\mu }}_{\mathrm{k}}-\mathrm{Y}\right|$$
    
  • wenn Übereinstimmung: ω_k(t+1) = α ω_k(t) + (1-α)
  • wenn keine Übereinstimmung: ω_k(t+1) = α ω_k(t) + 0
• Wenn keine Übereinstimmung festgestellt wird, dann wird k=3 reinitialisiert:
  • $${\mathrm{\mu }}_3\left(\mathrm{t}+1\right)=\mathrm{Y}\left(\mathrm{t}+1\right)$$
    
  • $${\mathrm{\sigma }}_3\left(\mathrm{t}+1\right)=\mathrm{L}\mathrm{\hspace{0.17em}\hspace{1em}\hspace{1em}\hspace{1em}L}=\mathrm{konstant}\mathrm{\hspace{1em}}\left(\mathrm{grosser\; Wert}\right)$$
    
  • $${\mathrm{\omega }}_3\left(\mathrm{t}+1\right)=\mathrm{S}\mathrm{\hspace{0.17em}\hspace{1em}\hspace{1em}\hspace{1em}S}=\mathrm{konstant\hspace{1em}}\left(\mathrm{kleiner\; Wert}\right)$$
    
µ₁ repräsentiert den stabilen Hintergrund B.
• In den nächsten Stufen des Sabotage-Detektionsprozesses erfolgt eine Kantenextraktion, bei welcher die Kantenwerte der einzelnen Pixel des stabilen Hintergrunds B ermittelt werden. Dazu werden auf B ein so genannter Sobel-Operator 2 und ein Mittelwert-Operator 3 angewandt und es wird für jedes Pixel i ein Wert d_i (Sobel) und m_i (Mittelwert) berechnet: $$\mathrm{d}=\left|{\mathrm{h}}_{\mathrm{x}}\mathrm{B}\right|+\left|{\mathrm{h}}_{\mathrm{y}}\mathrm{B}\right|$$

  

  $$\mathrm{m}={\mathrm{n}}_{3\times 3}\mathrm{B},$$

  

  
  wobei $$h_x=\left[\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right]\mathrm{\hspace{0.17em}\hspace{1em}\hspace{1em}\hspace{1em}}{h}_y=\left[\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 2& 1\end{array}\right]$$

  
• Beim Mittelwert-Operator 3 sind alle Elemente gleich 1.
• Man erhält also am Ausgang der Stufe 2 die einzelnen Pixel i von (d) und am Ausgang der Stufe 3 die einzelnen Pixel i von (m), aus denen anschliessend ein Kantenbild gewonnen wird. Im Anschluss an die Stufen 2 und 3 erfolgt in einer Stufe 4 eine Binärisierung der Pixel i, und zwar nach der Formel:
  i(d, m) = 0 für dβ < mη, ansonsten ist i(d, m) gleich 1; β und η sind konstant.
• Das Ergebnis dieser Binärisierung ist ein digitales Kantenbild Q, welches in einem Ringspeicher 5 gespeichert wird. Der Ringspeicher 5 ist wesentlich länger als die Anzahl der der Zeitkonstante entsprechenden Frames. Vorzugsweise beträgt die Grösse des Ringspeichers 1.5τ, wobei τ durch die folgende Beziehung mit α verknüpft ist: τ = 1/(1-α).
• Dann erfolgt in einer mit dem Bezugszeichen 6 bezeichneten Stufe anhand einer Korrelation des aktuellen Kantenbildes mit einem früheren die Berechnung der Summe über alle Pixel. Man verwendet dazu das erste Binärbild Q(0) und das letzte Binärbild Q(N) im Ringspeicher. Man zählt die Anzahl der Bits, welche im ersten Binärbild Q(0) vorhanden sind (Summe S₀), die Anzahl der Bits, welche im letzten Binärbild Q(N) vorhanden sind (Summe S_N), und schliesslich die Anzahl der Bits welche sowohl im ersten als auch im letzten Binärbild Q(0) + Q(N) vorhanden sind (Summe S_corr). $${\mathrm{S}}_0={\displaystyle {\sum }_{\mathrm{i}}{\mathrm{Q}}_{\mathrm{i}}\left(0\right)}$$

  

  $${\mathrm{S}}_{\mathrm{N}}={\displaystyle {\sum }_{\mathrm{i}}{\mathrm{Q}}_{\mathrm{i}}\left(\mathrm{N}\right)}$$

  

  $${\mathrm{S}}_{\mathrm{corr}}={\displaystyle {\sum }_{\mathrm{i}}{\mathrm{Q}}_{\mathrm{i}}\left(0\right)\wedge {\mathrm{Q}}_{\mathrm{i}}\left(\mathrm{N}\right)}$$

  
• Der Korrelationswert q_corr ist definiert als q_corr = S_corr / min(S₀, S_N), mit 0 < q_corr < 1. Je stärker sich die beiden Kantenbilder Q(0) und Q(N) überlappen, desto näher liegt der Korrelationswert q_corr bei 1. Bei einer durch Sabotage verursachten Bewegung der Kamera wird von dieser ein anderer Bildausschnitt erfasst, was zu einer Änderung des Korrelationswerts führt. Der Korrelationswert q_corr gelangt anschliessend in eine mit dem Bezugszeichen 7 bezeichnete Stufe, in der die Alarmentscheidung erfolgt.
• Die Alarmentscheidung erfolgt anhand eines Schwellwerts für die Änderung δ_q = 1 - q_corr. Für die Auslösung eines Alarms gilt die Gleichung δ_q = 1 - q_corr ≤ thres_Alarm. Der Alarm-Schwellwert thres_Alarm hängt von der Alarm-empfindlichkeit und vom Kantenanteil f_edge = min(S₀, S_N) an der Anzahl der in Betracht gezogenen Pixel (= Grösse des jeweiligen Bildes) ab. Bei gleicher Empfindlichkeitsein-stellung benötigt man für einen kleinen Kantenanteil f_edge einen höheren Schwellwert δ_q als für einen hohen Kantenanteil. Man wird in der Regel die Alarmschwelle für δ_q = 1 - q_corr bei 0.5 festlegen und für Kantenanteile unter 0.2 nach oben verschieben. Aus diesem Grund ist der Alarmschwellwert δ_q nicht eine feste Grösse, sondern eine Funktion des Kantenanteils f_edge.
• Die Einstellung der Alarmschwelle in Funktion des Kantenanteils ist aus Fig. 2 ersichtlich, in der auf der Ordinatenachse die Alarmschwelle thres_Alarm und auf der Abszissenachse der Kantenanteil f_edge aufgetragen ist. Man sieht, dass der Empfindlichkeitsbereich des Algorithmus, der sich zwischen den Grenzen 0 und 1 erstreckt, auf ein variables Band von Schwellwerten für δq dynamisch abgebildet wird. Die obere Grenze für den Schwellwert ist mit einer voll ausgezogenen Linie dargestellt, die untere Grenze mit einer gestrichelten und der Mittelwert mit einer gepunkteten Linie. Während bei einem Kantenanteil f_edge ≥ 0.6 die untere Grenze bei 0.15, die obere Grenze bei 0.85 und der Mittelwert bei 0.50 liegen, liegen diese Werte für einen Kantenanteil von f_edge bei 0.34, 0.63 und 0.92.
• Andere Sabotagemöglichkeiten neben Bewegen der Kamera sind Abdecken oder Besprayen von deren Objektiv. In diesen Fällen ergibt sich mangels Überlappung der Kantenbilder der Korrelationswert q_corr = 0, also eine maximale Abweichung der Bildausschnitte.
• Die im Flussdiagramm von Fig. 1 dargestellten Verfahrensschritte sind in Form eines Programms auf einem Prozessor implementiert, der entweder in eine Überwachungskamera integriert ist und mit dieser eine Funktionseinheit bildet, oder an den eine Mehrzahl von beispielsweise 32 Überwachungskameras anschliessbar sind und der zu diesem Zweck für die parallele Verarbeitung von mehreren, beispielsweise 32, Datenworten ausgebildet ist.
• Die Beschreibung des Verfahrens zur Detektion von Sabotageversuchen an einer Überwachungskamera anhand der Untersuchung von Kantenwerten ist nicht als Einschränkung zu verstehen.
• Es wird vielmehr darauf hin gewiesen, dass die Untersuchung von Kantenwerten nur einen Spezialfall einer Untersuchung der aufgenommenen Bilder auf Änderungen darstellt. Wie schon weiter vorne erwähnt wurde, kann eine solche Untersuchung auf Änderungen auch durch einen direkten Vergleich der Bilder erfolgen, oder durch Untersuchung von Ecken, Intensität oder Farbe der Pixel, oder durch eine DCT-, Fourier- oder Wavelet-Transformation und Verwendung der DCT-, Fourier- bzw. Waveletkoeffizienten. Allgemein kann man sagen, dass aus dem Bild für bestimmte Eigenschaften des Bildes charakteristische Koeffizienten extrahiert werden.
• Das heisst, dass für jedes untersuchte Pixel oder für jede untersuchte Bildregion ein zeitlicher Mittelwert der Pixel gebildet wird, was ein stabiles Hintergrundbild ergibt. Dann werden charakteristische Koeffizienten extrahiert und in eine Informationsmatrix transformiert. Alternativ kann man auch die Koeffizienten schon aus dem Bild bilden und diese anschliessend in eine Informationsmatrix transformieren. Die aktuelle Informationsmatrix wird dann mit der Informationsmatrix eines Referenzbildes verglichen.

Claims (24)

1. Verfahren zur Detektion von Sabotageversuchen an einer Überwachungskamera anhand der von der Kamera aufgenommenen Bilder, dadurch gekennzeichnet, dass jedes Bild mit einem früher aufgenommenen Referenzbild verglichen und daraus ein Korrelationswert (q_corr) gewonnen und dieser mit einer Alarmschwelle (thres_Alarm) verglichen wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch die folgenden Verfahrensschritte:

   - Extraktion von für bestimmte Eigenschaften des Bildes charakteristischen Koeffizienten;

   - Bildung eines Mittelwerts für jeden Koeffizienten;

   - Transformation der Koeffizienten in eine Informationsmatrix;

   - Korrelation der aktuellen Informationsmatrix mit einer früher berechneten Informationsmatrix;

   - Bestimmung des Korrelationswerts (q_corr); und

   - Vergleich des Korrelationswerts (q_corr) mit der Alarmschwelle (thres_Alarm).
3. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch die folgenden Verfahrensschritte:

   - Bildung eines Mittelwerts für jedes Pixel des betrachteten Bildes oder eines Ausschnitts von diesem;

   - Extraktion von für bestimmte Eigenschaften des Bildes wie Mittelwert-Bild oder Hintergrund-Bild charakteristischen Koeffizienten;

   - Transformation der Koeffizienten in eine Informationsmatrix;

   - Korrelation der aktuellen Informationsmatrix mit einer früher berechneten Informationsmatrix;

   - Bestimmung des Korrelationswerts (q_corr); und

   - Vergleich des Korrelationswerts (q_corr) mit der Alarmschwelle (thres_Alarm).
4. Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass die genannte bestimmte Eigenschaft durch die Farbe oder die Intensität der einzelnen Pixel gebildet ist.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass als für bestimmte Eigenschaften des Bildes repräsentative Koeffizienten Fourierkoeffizienten, DCT-Koeffizienten, Wavelet-Koeffizienten, Kanten- oder Eckenwerte untersucht werden.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Untersuchung von Kantenwerten aus dem Kamerabild ein stabiler Hintergrund ohne Bewegungen extrahiert und für diesen ein Kantenbild (B) berechnet wird, und dass das aktuelle Kantenbild mit einem früher berechneten korreliert und dadurch der Korrelationswert (q_corr) bestimmt wird.
7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Extraktion des stabilen Hintergrunds (B) mittels eines statistischen Verfahrens (1) erfolgt, und dass durch Anwendung eines Sobel-Operators (2) und eines Mittelwert-Operators (3) auf die einzelnen Pixel des stabilen Hintergrunds (B) die Kantenwerte der einzelnen Pixel ermittelt werden.
8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass in einer Binärisierungsstufe (4) ein digitales Kantenbild (Q) gewonnen und in einem Ringspeicher (5) gespeichert wird.
9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass durch Korrelation (6) des aktuellen Kantenbildes mit einem früheren eine Berechnung der Kantensumme über alle Pixel erfolgt.
10. Verfahren nach Anspruch 9 dadurch gekennzeichnet, dass die Korrelation durch Vergleich des ersten Binärbilds (Q(0)) mit dem letzten Binärbild (Q(N)) im Ringspeicher

    (5) erfolgt.
11. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass eine erste Summe (S₀) der Kanten im ersten Binärbild (Q(0)), eine zweite Summe (S_N) der Kanten im letzten Binärbild (Q(N)) und eine dritte Summe (S_corr) der im ersten und im letzten Binärbild (Q(0) und Q(N)) auftretenden Kanten ermittelt wird.
12. Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass der Korrelationswert (q_corr) als der Quotient aus der dritten Summe (S_corr) und der kleineren der beiden Summen erste Summe (S₀) und zweite Summe (S_N) definiert ist.
13. Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass der Korrelationswert (q_corr) einer Stufe (7) zur Alarmentscheidung zugeführt und in dieser mit einer Alarmschwelle (thres_Alarm) verglichen wird.
14. Verfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Alarmschwelle (thres_Alarm) in Abhängigkeit vom Kantenanteil an der Anzahl der in Betracht gezogenen Pixel eingestellt und zu diesem Zweck die Alarmempfindlichkeit (δq) auf ein variables Band von Alarmschwellwerten dynamisch abgebildet wird.
15. Einrichtung zur Detektion von Sabotageversuchen an einer Überwachungskamera anhand der von der Kamera aufgenommenen Bilder, mit einem Prozessor für die Auswertung der aufgenommenen Bilder, gekennzeichnet durch ein auf diesem Prozessor implementiertes Programm für den Vergleich jedes Bildes mit einem früher aufgenommenen Referenzbild und die Gewinnung eines Korrelationswerts (q_corr) und für dessen Vergleich mit einer Alarmschwelle (thres_Alarm).
16. Einrichtung nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass der Prozessor in die Überwachungskamera integriert ist.
17. Einrichtung nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass mehrere Überwachungskameras an einen gemeinsamen Prozessor angeschlossen sind, welcher für die parallele Verarbeitung mehrerer Datenworte ausgebildet ist.
18. Einrichtung nach Anspruch 16 oder 17, dadurch gekennzeichnet, dass das auf dem Prozessor implementierte Programm für die Durchführung der folgenden Verfahrensschritte ausgebildet ist:

    - Extraktion von für bestimmte Eigenschaften des Bildes charakteristischen Koeffizienten;

    - Bildung eines Mittelwerts für jeden Koeffizienten;

    - Transformation der Koeffizienten in eine Informationsmatrix;

    - Korrelation der aktuellen Informationsmatrix mit einer früher berechneten;

    - Bestimmung des Korrelationswerts (q_corr); und

    - Vergleich des Korrelationswerts (q_corr) mit der Alarmschwelle (thres_Alarm).
19. Einrichtung nach Anspruch 16 oder 17, dadurch gekennzeichnet, dass das auf dem Prozessor implementierte Programm für die Durchführung der folgenden Verfahrensschritte ausgebildet ist:

    - Bildung eines Mittelwerts für jedes Pixel des betrachteten Bildes oder eines Ausschnitts von diesem;

    - Extraktion von für bestimmte Eigenschaften des Bildes wie Mittelwert-Bild oder Hintergrund-Bild charakteristischen Koeffizienten;

    - Transformation der Koeffizienten in eine Informationsmatrix;

    - Korrelation der aktuellen Informationsmatrix mit einer früher berechneten;

    - Bestimmung des Korrelationswerts (q_corr); und

    - Vergleich des Korrelationswerts (q_corr) mit der Alarmschwelle (thres_Alarm)_.
20. Einrichtung nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass die für bestimmte Eigenschaften des Bildes repräsentativen Koeffizienten durch Fourierkoeffizienten, DCT-Koeffizienten, Wavelet-Koeffizienten, Kanten- oder Eckenwerte gebildet sind.
21. Einrichtung nach Anspruch 20, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Untersuchung von Kantenwerten aus dem Kamerabild ein stabiler Hintergrund ohne Bewegungen extrahiert und für diesen ein Kantenbild (B) berechnet wird, und dass das aktuelle Kantenbild mit einem früher berechneten korreliert und dadurch der Korrelationswert (q_corr) bestimmt wird.
22. Einrichtung nach Anspruch 21, dadurch gekennzeichnet, dass die Berechnung des Kantenbildes durch Anwendung eines Sobel-Operators (2) und eines Mittelwert-Operators (3) auf die Pixel des stabilen Hintergrunds (B) erfolgt.
23. Einrichtung nach Anspruch 22, dadurch gekennzeichnet, dass eine Binärisierungsstufe (4) für die Gewinnung eines digitalen Kantenbildes (Q) aus den Kantenwerten der einzelnen Pixel vorgesehen und dass der Binärisierungsstufe (4) ein Ringspeicher (5) für die Speicherung der digitalen Kantenbilder (Q) nachgeschaltet ist.
24. Einrichtung nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, dass die Korrelation durch Vergleich des ersten Binärbilds (Q(0)) mit dem letzten Binärbild (Q(N)) im Ringspeicher (5) erfolgt.

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