EP1762995A1 - Detection of smoke with a video camera - Google Patents
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- EP1762995A1 EP1762995A1 EP05108310A EP05108310A EP1762995A1 EP 1762995 A1 EP1762995 A1 EP 1762995A1 EP 05108310 A EP05108310 A EP 05108310A EP 05108310 A EP05108310 A EP 05108310A EP 1762995 A1 EP1762995 A1 EP 1762995A1
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- video image
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- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/10—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means
- G08B17/103—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means using a light emitting and receiving device
Definitions
- the invention relates to a method and apparatus for detecting smoke by analyzing at least one video image taken by a video camera monitoring an area.
- One of the problems with this method is that smoke is not detected against a light background and even fire that produces little smoke is not detected.
- brightness changes such as those caused by persons moving through the field of view of the camera, can trigger a false alarm.
- This problem has been solved by the fact that in addition to the actual surveillance area still one outer area and, in case of changes in this outer area, interrupt the observation of the surveillance area.
- This method has the disadvantage that a fire may not be detected until after a certain delay and that sources of smoke are not detected in the outer area provided in addition to the monitoring area.
- the object of the present invention is to propose an efficient way of detecting smoke by means of at least one video image taken by a field-monitoring video camera.
- a gist of the invention is that smoke is detected by analyzing at least one video image captured by a video camera monitoring an area.
- An area can be a room, a tunnel (section), a parking lot, a street or a street section etc.
- a first step by determining the direction and the size in a moving region of the at least one video image, a probable presence of smoke in the moving region is checked. If a moving area has a positive test result, there is a certain probability of the presence of smoke. Thereafter, at least a part of the moving area is evaluated depending on at least one smoke characteristic information regarding the presence of smoke.
- the smoke-characteristic information is the speed of the smoke, the number of pixels in the video image that describe this movement, the luminance change (brightness change) of the at least one video image with respect to the background, the change in the color of the moving smoke and the movement of the smoke are considered.
- An advantage of the method according to the invention or the device according to the invention can be seen in the fact that smoke can be detected efficiently. In particular, this is achieved by the two-part evaluation and by the appropriate selection of information characteristic of smoke.
- FIG. 1 shows a block diagram according to the invention for the detection of smoke.
- At least one video image which was generated with a certain frequency, at least one intensity image [X ij (t)] is obtained.
- the video image can have, for example, a size of 352x288 pixels.
- the next step is preprocessing.
- the preprocessing has the goal that the areas of interest for the detection of smoke are filtered out of the video image.
- a background accumulation matrix [B ij (t)] is created first.
- the background accumulation matrix [B ij (t)] is obtained from the weighting factor weighted intensity images [X ij (t)], where the weighting factor ⁇ indicates how strongly the intensity images flow into the accumulation matrix [B ij (t)].
- ⁇ weighting factor
- a subtraction matrix D ij ( t ) / B ij ( t ) - X ij ( t ) / is calculated for at least one moving area.
- the color weighting of the subtraction matrix D ij ( t ) finally yields the color-weighted subtraction matrix [S ij (t)].
- the likely presence of smoke at location (i, j) is finally determined, for example, by the projection of the color-weighted subtraction matrix [S ij (t)] on the x / y axis of a Cartesian coordinate system.
- the choice of the coordinate system is arbitrary. For example, spherical coordinates, cylindrical coordinates, etc. could also be used.
- a probable presence of smoke in a moving area of the video image can then be checked.
- a reduced video image area of interest ROI of Interest
- multiple ROI areas can also be defined in one video image or in multiple channels.
- the processor load for the actual analysis or evaluation is considerably reduced. Whether smoke is present in a moving area of the recorded video image is clarified on the basis of at least one information characteristic of smoke. In the present example, the following information is used to increase the detection security.
- the speed of the smoke (movement of the smoke), the number of pixels (active pixels) describing this movement, the luminance change (brightness change) of the at least one video image with respect to the background, the change of the color ( Color change) of the moving smoke and the movement of the smoke (y-position in the histogram) viewed.
- a discriminator value ⁇ is determined.
- a threshold ⁇ (or even a probability function) may define the discriminator in the following manner:
- FIG. 2 shows a simplified representation of a video image VB.
- the image contains a moving area that is supposed to be smoke. Furthermore, the video image VB shows an ROI range, which was determined according to the description of FIG.
- Figure 3 shows a decision diagram for the detection of smoke, as described under Figure 1. If I (t) exceeds a certain threshold ⁇ , alarm is triggered and smoke was detected with high probability. So that I (t) does not rise to infinity and thus unnecessarily reduces the reaction time for smoke detection, a maximum value I T is defined.
- the critical time is the time until the alarm is triggered. This time should be as short as possible.
- FIG. 4 shows a device VR according to the invention with a receiving unit E and a transmitting unit S for communicating, for example, with other units, such as sensors, central units, etc., and a processing unit V for carrying out the method according to FIG. 1.
- the apparatus can be used in a video camera, a Central unit etc. be integrated or represent a separate unit.
Abstract
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Detektion von Rauch durch Analyse mindestens eines von einer ein Gebiet überwachenden Videokamera aufgenommenen Videobildes.The invention relates to a method and apparatus for detecting smoke by analyzing at least one video image taken by a video camera monitoring an area.
In jüngster Zeit bestehen Bestrebungen, die für die Sicherheitsüberwachung in Gebäuden, Tunneln etc. ohnehin vorhandenen Videosysteme zur Detektion von Rauch zu verwenden. Da die Videobilder für einen Betrachter sehr oft uninteressant sind und ausserdem durch Rauch nur sehr kleine Veränderungen im Videobild verursacht werden, kommt eine Überwachung durch das Personal an den Bildschirmen nicht in Frage. Wenn überhaupt, kann die Überwachung nur durch eine automatische Auswertung der Videobilder erfolgen. Bei einem bekannten Verfahren zur automatischen Untersuchung von Videobildern auf das Auftreten von Rauch werden die Intensitätswerte der einzelnen Pixel aufeinander folgender Bilder miteinander verglichen. Wenn Intensitätswerte gemessen werden, die für ein helleres, durch die Anwesenheit von Rauch verursachtes Bild repräsentativ sind, wird auf das Vorhandensein von Rauch geschlossen und Alarm ausgelöst.Efforts have recently been made to use the video systems for the detection of smoke which are already present for security monitoring in buildings, tunnels, etc. Since the video images for a viewer are often uninteresting and also caused by smoke only very small changes in the video image, monitoring by the staff at the screens is out of the question. If anything, the monitoring can only be done by an automatic evaluation of the video images. In a known method for the automatic examination of video images for the occurrence of smoke, the intensity values of the individual pixels of successive images are compared with one another. When measuring intensity values representative of a lighter image caused by the presence of smoke, the presence of smoke is signaled and an alarm is sounded.
Bei diesem Verfahren besteht unter anderem das Problem, dass Rauch vor einem hellen Hintergrund nicht erkannt und selbst Feuer, welches nur wenig Rauch erzeugt, nicht detektiert wird. Ausserdem können Helligkeitsänderungen, wie sie beispielsweise durch sich durch das Blickfeld der Kamera bewegende Personen verursacht werden, einen Fehlalarm auslösen. Dieses Problem hat man dadurch zu lösen versucht, dass man zusätzlich zum eigentlichen Überwachungsbereich noch einen äusseren Bereich untersucht und bei Änderungen in diesem äusseren Bereich die Beobachtung des Überwachungsbereichs unterbricht. Dieses Verfahren hat den Nachteil, dass ein Feuer unter Umständen erst nach einer bestimmten Verzögerung detektiert wird, und dass Rauchquellen in dem zusätzlich zum Überwachungsbereich vorgesehenen äusseren Bereich nicht erkannt werden.One of the problems with this method is that smoke is not detected against a light background and even fire that produces little smoke is not detected. In addition, brightness changes, such as those caused by persons moving through the field of view of the camera, can trigger a false alarm. This problem has been solved by the fact that in addition to the actual surveillance area still one outer area and, in case of changes in this outer area, interrupt the observation of the surveillance area. This method has the disadvantage that a fire may not be detected until after a certain delay and that sources of smoke are not detected in the outer area provided in addition to the monitoring area.
Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist darin zu sehen, eine effiziente Möglichkeit für die Detektion von Rauch mittels mindestens eines von einer ein Gebiet überwachenden Videokamera aufgenommenen Videobildes vorzuschlagen.The object of the present invention is to propose an efficient way of detecting smoke by means of at least one video image taken by a field-monitoring video camera.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß jeweils durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben.The object is achieved in each case by the subject matters of the independent claims. Further developments of the invention are specified in the subclaims.
Ein Kern der Erfindung ist darin zu sehen, dass Rauch durch Analyse mindestens eines von einer ein Gebiet überwachenden Videokamera aufgenommenen Videobildes detektiert wird. Ein Gebiet kann dabei ein Raum, ein Tunnel(-teilstück), ein Parkplatz, eine Strasse bzw. ein Strassenabschnitt etc. sein. Grundsätzlich wird in einem ersten Schritt durch Bestimmung der Richtung und der Grösse bei einem sich bewegenden Bereich des mindestens einen Videobildes ein wahrscheinliches Vorliegen von Rauch in dem sich bewegenden Bereich überprüft. Weist ein sich bewegender Bereich ein positives Prüfergebnis auf, besteht also eine gewisse Wahrscheinlichkeit für das Vorliegen von Rauch. Danach wird zumindest ein Teil des sich bewegenden Bereichs abhängig mindestens einer für Rauch charakteristischen Information hinsichtlich des Vorliegens von Rauch ausgewertet. Als für Rauch charakteristische Informationen werden erfindungsgemäss die Geschwindigkeit des Rauches, die Anzahl der Pixel im Videobild, die diese Bewegung beschreiben, die Luminanz-Änderung (Helligkeitsänderung) des mindestens einen Videobildes bezüglich des Hintergrundes, die Änderung der Farbe des bewegten Rauches und die Bewegung des Rauches angesehen.A gist of the invention is that smoke is detected by analyzing at least one video image captured by a video camera monitoring an area. An area can be a room, a tunnel (section), a parking lot, a street or a street section etc. In principle, in a first step, by determining the direction and the size in a moving region of the at least one video image, a probable presence of smoke in the moving region is checked. If a moving area has a positive test result, there is a certain probability of the presence of smoke. Thereafter, at least a part of the moving area is evaluated depending on at least one smoke characteristic information regarding the presence of smoke. According to the invention, the smoke-characteristic information is the speed of the smoke, the number of pixels in the video image that describe this movement, the luminance change (brightness change) of the at least one video image with respect to the background, the change in the color of the moving smoke and the movement of the smoke are considered.
Ein Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens bzw. der erfindungsgemässen Vorrichtung ist darin zu sehen, dass effizient Rauch detektiert werden kann. Insbesondere wird dies durch die zweigeteilte Auswertung und durch die geeignete Auswahl der für Rauch charakteristischen Informationen erreicht.An advantage of the method according to the invention or the device according to the invention can be seen in the fact that smoke can be detected efficiently. In particular, this is achieved by the two-part evaluation and by the appropriate selection of information characteristic of smoke.
Die Erfindung wird anhand eines in einer Figur dargestellten Ausführungsbeispiels näher erläutert. Dabei zeigen
Figur 1- ein erfindungsgemässes Blockschema zur Detektion von Rauch,
- Figur 2
- eine vereinfachte Darstellung eines Videobildes,
- Figur 3
- ein Entscheidungsdiagramm für die Detektion von Rauch,
Figur 4- eine erfindungsgemässe Vorrichtung.
- FIG. 1
- an inventive block diagram for the detection of smoke,
- FIG. 2
- a simplified representation of a video image,
- FIG. 3
- a decision chart for the detection of smoke,
- FIG. 4
- an inventive device.
Figur 1 zeigt ein erfindungsgemässes Blockschema zur Detektion von Rauch. Aus mindestens einem Videobild, welches mit einer bestimmten Frequenz erzeugt wurde, wird mindestens ein Intensitätsbild [Xij(t)] gewonnen. Das Videobild kann dabei zum Beispiel eine Grösse von 352x288 Pixel aufweisen. Als nächster Schritt kommt die Vorverarbeitung. Die Vorverarbeitung hat das Ziel, dass die Bereiche, die für die Detektion von Rauch interessant sind, aus dem Videobild herausgefiltert werden. Dazu wird als erstes eine Hintergrund-Akkumulationsmatrix [Bij(t)] erstellt. Die Hintergrund-Akkumulationsmatrix [Bij(t)] wird aus den mit einem Gewichtungsfaktor gewichteten Intensitätsbildern [Xij(t)] gewonnen, wobei der Gewichtungsfaktor α angibt, wie stark die Intensitätsbilder in die Akkumulationsmatrix [Bij(t)] einfließen.
Die Akkumulationsmatrix wird wie folgt bestimmt:
The accumulation matrix is determined as follows:
Als nächstes wird eine Subtraktionsmatrix Dij (t) = /Bij (t) - Xij (t)/ für mindestens einen sich bewegenden Bereich berechnet. Durch die Farbgewichtung der Substraktionsmatrix Dij (t) erhält man schliesslich die farbgewichtete Subtraktionsmatrix [Sij(t)].Next, a subtraction matrix D ij ( t ) = / B ij ( t ) - X ij ( t ) / is calculated for at least one moving area. The color weighting of the subtraction matrix D ij ( t ) finally yields the color-weighted subtraction matrix [S ij (t)].
Diese Subtraktionsmatrix [Sij(t)] wird berechnet aus
, wobei Luma{Dij} der Helligkeitsteil von Dij, ChromaU(Dij) der U-Farbanteil von Dij and ChromaU(Dij) der V-Farbanteil von Dij ist.This subtraction matrix [S ij (t)] is calculated from
where Luma {Dij} is the luminance part of Dij, ChromaU (Dij) is the U color part of Dij and ChromaU (Dij) is the V color part of Dij.
Das wahrscheinliche Vorliegen von Rauch am Ort (i, j) wird schließlich zum Beispiel durch die Projektion der farbgewichteten Subtraktionsmatrix [Sij(t)] auf die x-/y-Achse eines kartesischen Koordinatensystems bestimmt.The likely presence of smoke at location (i, j) is finally determined, for example, by the projection of the color-weighted subtraction matrix [S ij (t)] on the x / y axis of a Cartesian coordinate system.
Die Projektion auf ein kartesisches Koordinatensystem sieht dabei wie folgt aus:
Sij hat in diesem Beispiel die Grösse HxV (H = Geschwindigkeit des Rauchs x der Bewegung des Rauchs = V). Selbstverständlich ist die Wahl des Koordinatensystems beliebig. So könnten etwa auch Kugelkoordinaten, Zylinderkoordinaten etc. verwendet werden.Sij in this example has the magnitude HxV (H = smoke velocity x smoke movement = V). Of course, the choice of the coordinate system is arbitrary. For example, spherical coordinates, cylindrical coordinates, etc. could also be used.
Mit Hilfe der farbgewichteten Subtraktionsmatrix [Sij(t)] kann dann ein wahrscheinliches Vorliegen von Rauch bei einem sich bewegenden Bereich des Videobildes überprüft werden. Bei einem wahrscheinlichen Vorliegen von Rauch wird ein gegenüber dem ursprünglichen Bild reduzierter, interessierender Videobildbereich (ROI = Region of Interest) definiert. Selbstverständlich können auch mehrere ROI-Bereiche in einem Videobild bzw. bei mehreren Kanälen definiert werden. Durch die Reduzierung der Daten auf etwa 1:100, die Grösse des ROI kann dabei zum Beispiel 8x128 Pixel sein, wird die Prozessorlast für die eigentliche Analyse bzw. Auswertung erheblich vermindert. Ob bei einem sich bewegenden Bereich des aufgenommenen Videobildes Rauch vorliegt wird anhand von mindestens einer für Rauch charakteristischen Information geklärt. Im vorliegenden Beispiel werden zur Erhöhung der Detektionssicherheit die fünf folgenden Informationen verwendet.With the aid of the color-weighted subtraction matrix [S ij (t)], a probable presence of smoke in a moving area of the video image can then be checked. In the case of a likely presence of smoke, a reduced video image area of interest (ROI = Region of Interest) compared to the original image is defined. Of course, multiple ROI areas can also be defined in one video image or in multiple channels. By reducing the data to about 1: 100, for example, the size of the ROI can be 8x128 pixels, the processor load for the actual analysis or evaluation is considerably reduced. Whether smoke is present in a moving area of the recorded video image is clarified on the basis of at least one information characteristic of smoke. In the present example, the following information is used to increase the detection security.
Als für Rauch charakteristische Information werden die Geschwindigkeit des Rauches (Bewegung des Rauchs), die Anzahl der Pixel (aktive Pixel), die diese Bewegung beschreiben, die Luminanz-Änderung (Helligkeitsänderung) des mindestens einen Videobildes bezüglich des Hintergrundes, die Änderung der Farbe (Farbwechsel) des bewegten Rauches und die Bewegung des Rauches (y-Position im Histogramm) angesehen.As information characteristic of smoke, the speed of the smoke (movement of the smoke), the number of pixels (active pixels) describing this movement, the luminance change (brightness change) of the at least one video image with respect to the background, the change of the color ( Color change) of the moving smoke and the movement of the smoke (y-position in the histogram) viewed.
Für jeden ROI-Bereich werden nun die folgenden für Rauch charakteristischen Informationen berechnet:
- die Rauchbewegung von SROI(t): v(t) = Zeitkorrelation der γ-Projektion von SROI(t), zum Beispiel pyj(t),
- die Varianz von BROI(t) und XROI(t), die zur Bestimmung der Helligkeitsveränderung relativ zum (normalen) Hintergrund: 1(t) = 1 - var{BROI(t)}/var{BROI(t)},
- aktive Pixel von SROI(t): a(t) = Anzahl der Pixel von SROI(t) mit einem Wert grösser als 0,
- Farbwechsel: c(t) = Anzahl der Pixel mit {1-|ChromaU(DROI(t)) - ChromaV(DROI(t)|} < Schwellwert,
- y-Position im Histogramm: h(t) = Werte der y-Projektion von SROI(t), zum Beispiel pyj(t) wird genutzt um ein Histogramm mit 64 Kanälen zu erstellen
- the smoke movement of SROI (t): v (t) = time correlation of the γ-projection of SROI (t), for example, pyj (t),
- the variance of BROI (t) and XROI (t) for determining the change in brightness relative to the (normal) Background: 1 (t) = 1 - var {B ROI (t)} / var {B ROI (t)},
- active pixels of S ROI (t): a (t) = number of pixels of S ROI (t) with a value greater than 0,
- Color change: c (t) = number of pixels with {1- | ChromaU (D ROI (t)) - ChromaV (D ROI (t) |} <threshold,
- y-position in the histogram: h (t) = values of the y-projection of S ROI (t), for example p yj (t) is used to create a histogram with 64 channels
Danach werden die für Rauch charakteristischen Informationen v(t), l(t), a(t), c(t) und h(t) über eine bestimmte Zeit und damit über mehrere Bilder integriert. Die Funktion sieht beispielsweise dabei wie folgt aus:
Aus den über die Zeit integrierten Informationen wird der jeweilige Mittelwert bestimmt.
- Mittelwert Rauchbewegung
- FV = V
- Mittelwert Helligkeitswechsel
- FL = L
- Mittelwert aktive Pixel
- FA = A
- Mittelwert Farbwechsel
- FC = C
- Mittelwert y-Position im Histogramm
- FH = H
- Mean smoke movement
- F V = V
- Mean value brightness change
- F L = L
- Mean active pixels
- F A = A
- Mean color change
- F C = C
- Mean y position in the histogram
- F H = H
Danach wird für jeden dieser Mittelwerte die Wahrscheinlichkeit für das Vorliegen von Rauch berechnet. Dies geschieht über die Mustererkennung. Für jeden Mittelwert wird ein Diskriminatorwert Ψ bestimmt. Ein Schwellwert δ (oder auch eine Wahrscheinlichkeitsfunktion) kann beispielsweise den Diskriminator in der folgenden Art definieren:Thereafter, the probability of the presence of smoke is calculated for each of these averages. this happens about the pattern recognition. For each average, a discriminator value Ψ is determined. For example, a threshold δ (or even a probability function) may define the discriminator in the following manner:
Für die Helligkeitsveränderung
oder 0 ≤ Γ(F L ) ≤ 1, mit Γ(x) als WahrscheinlichkeitsfunktionFor the brightness change
or 0 ≤ Γ (F L ) ≤ 1, with Γ (x) as the probability function
Das Rauchmuster ist definiert durch das Produkt aller Diskriminatoren
oder als Mittelwert aller Diskriminatoren
, wobei NF = 5 die Anzahl der Informationen ist.The smoke pattern is defined by the product of all discriminators
or as the mean of all discriminators
where N F = 5 is the number of pieces of information.
Zum Schluss erfolgt die Entscheidung, ob es sich bei dem sich bewegenden Bereich des Videobildes um das Abbild von Rauch handelt. Hierzu wird ein Integrator I(t), der um einen Wert σ zu- oder abnimmt, bestimmt
- falls ℵ(t) = 1
- dann wird I(t) = I(t-1) + σ+
(hinzugefügt zu S+ falls I (t) > S+)
sonst I(t) = I(t-1) - σ-
(hinzugefügt zu S- (üblicherweise 0) falls
I(t) < S-)
- if ℵ (t) = 1
- then I (t) = I (t-1) + σ +
(added to S + if I (t)> S + )
otherwise I (t) = I (t-1) - σ -
(added to S - (usually 0) if
I (t) <S - )
Rauch wird detektiert und es wird zum Beispiel Alarm ausgelöst, wenn I(t) einen kritischen Wert κ überschreitet:
- Falls I(t) > κ
- dann Rauch
sonst kein Rauch
- If I (t)> κ
- then smoke
otherwise no smoke
Figur 2 zeigt eine vereinfachte Darstellung eines Videobildes VB. Das Bild enthält einen sich bewegenden Bereich, der Rauch darstellen soll. Weiterhin zeigt das Videobild VB einen ROI-Bereich, der gemäß der Beschreibung zur Figur 1 bestimmt wurde.FIG. 2 shows a simplified representation of a video image VB. The image contains a moving area that is supposed to be smoke. Furthermore, the video image VB shows an ROI range, which was determined according to the description of FIG.
Figur 3 zeigt ein Entscheidungsdiagramm für die Detektion von Rauch, wie es unter Figur 1 beschrieben ist. Falls I(t) einen bestimmten Schwellenwert κ übersteigt wird Alarm ausgelöst und es wurde mit hoher Wahrscheinlichkeit Rauch detektiert. Damit I(t) nicht ins Unendliche steigt und damit die Reaktionszeit zur Rauchdetektion unnötig herabsetzt wird ein maximaler Wert IT definiert. Als kritische Zeit wird die Zeit bis zum Auslösen des Alarms bezeichnet. Diese Zeit sollte möglichst kurz sein.Figure 3 shows a decision diagram for the detection of smoke, as described under Figure 1. If I (t) exceeds a certain threshold κ, alarm is triggered and smoke was detected with high probability. So that I (t) does not rise to infinity and thus unnecessarily reduces the reaction time for smoke detection, a maximum value I T is defined. The critical time is the time until the alarm is triggered. This time should be as short as possible.
Figur 4 zeigt eine erfindungsgemässe Vorrichtung VR mit einer Empfangseinheit E und eine Sendeeinheit S zum Kommunizieren zum Beispiel mit anderen Einheiten, wie Sensoren, Zentraleinheiten etc. und einer Verarbeitungseinheit V zum Durchführen des Verfahrens gemäss Figur 1. Die Vorrichtung kann dabei in einer Videokamera, einer Zentraleinheit etc. integriert sein oder eine separate Einheit darstellen.FIG. 4 shows a device VR according to the invention with a receiving unit E and a transmitting unit S for communicating, for example, with other units, such as sensors, central units, etc., and a processing unit V for carrying out the method according to FIG. 1. The apparatus can be used in a video camera, a Central unit etc. be integrated or represent a separate unit.
Claims (15)
dadurch gekennzeichnet,
dass mindestens ein sich bewegender Bereich des mindestens einen Videobildes durch Bestimmung der Richtung und der Grösse des sich bewegenden Bereichs auf das wahrscheinliche Vorliegen von Rauch überprüft wird und
dass bei einem positiven Prüfergebnis zumindest ein Teil des mindestens einen sich bewegenden Bereichs abhängig mindestens einer für Rauch charakteristischen Information hinsichtlich des Vorliegens von Rauch ausgewertet wird.A method of detecting smoke by analyzing at least one video image taken by a video camera monitoring an area,
characterized,
that at least one moving area of the at least one video image is checked for the likely presence of smoke by determining the direction and size of the moving area, and
that, depending upon a positive test result, at least a portion of at least a moving range at least one is evaluated for smoke characteristic information as to the presence of smoke.
dadurch gekennzeichnet,
dass als mindestens eine für Rauch charakteristische Information die Geschwindigkeit des Rauches, die Anzahl der Pixel, die diese Bewegung beschreiben, die Luminanz-Änderung des mindestens einen Videobildes bezüglich des Hintergrundes, die Änderung der Farbe des bewegten Rauches und die Bewegung des Rauches verwendet werden.Method according to claim 1,
characterized,
that as at least one smoke characteristic information, the speed of the smoke, the number of pixels describing this movement, the luminance change of the at least one video image with respect to the background, the change of the color of the moving smoke and the movement of the smoke are used.
dadurch gekennzeichnet,
dass das mindestens eine Videobild mit einer bestimmten Frequenz erzeugt und daraus mindestens ein Intensitätsbild [Xij(t)] gewonnen wird.Method according to one of the preceding claims,
characterized,
that generates at least one video image with a specific frequency and from this at least one intensity image [X ij (t)] is obtained.
dadurch gekennzeichnet,
dass eine Hintergrund-Akkumulationsmatrix [Bij(t)], welche aus den mit einem Gewichtungsfaktor gewichteten Intensitätsbildern [Xij(t)] gewonnen wird, wobei der Gewichtungsfaktor angibt, wie stark die Intensitätsbilder in die Akkumulationsmatrix [Bij(t)] einfließen, verwendet wird.Method according to claim 3,
characterized,
that a background accumulation matrix [B ij (t)], which is obtained from the weighting factor-weighted intensity images [X ij (t)], wherein the weighting factor indicates how much the intensity images in the accumulation matrix [B ij (t)] to be used.
dadurch gekennzeichnet,
dass mit Hilfe einer Subtraktionsmatrix Dij (t) = /Bij (t) - Xij (t)/ mindestens ein sich bewegender Bereich ermittelt wird.Method according to claim 4,
characterized,
in that at least one moving region is determined with the aid of a subtraction matrix D ij ( t ) = / B ij ( t ) -X ij ( t ) /.
dadurch gekennzeichnet,
dass aus der Subtraktionsmatrix [Dij(t)] eine farbgewichtete Subtraktionsmatrix [Sij(t)] bestimmt wird.Method according to claim 5,
characterized,
that a color-weighted subtraction matrix [S ij (t)] is determined from the subtraction matrix [D ij (t)].
dadurch gekennzeichnet,
dass mit Hilfe der farbgewichteten Subtraktionsmatrix [Sij(t)] ein wahrscheinliches Vorliegen von Rauch bei einem sich bewegenden Bereich des Videobildes überprüft wird und bei Vorliegen eines positiven Prüfergebnisses ein gegenüber dem ursprünglichen Bild reduzierter, interessierender Videobildbereich (ROI) definiert wird.Method according to claim 6,
characterized,
that with the aid of the color-weighted subtraction matrix [S ij (t)] a probable presence of smoke in a moving area of the video image is checked and in the presence of a positive test result a reduced video image area of interest (ROI) compared to the original image is defined.
dadurch gekennzeichnet,
dass der interessierende Videobildbereich (ROI) zumindest einen Teil des sich bewegenden Bereichs des Videobildes darstellt.Method according to claim 7,
characterized,
in that the video image area of interest (ROI) represents at least a part of the moving area of the video image.
dadurch gekennzeichnet,
dass der interessierende Videobildbereich (ROI) als Rechteck mit dem Länge/Breite - Verhältnis 16:1 dargestellt wird.Method according to claim 7,
characterized,
that the video image area of interest (ROI) is represented as a rectangle with the length / width ratio 16: 1.
dadurch gekennzeichnet,
dass das wahrscheinliche Vorliegen von Rauch am Ort (i, j) durch die Projektion der farbgewichteten Subtraktionsmatrix [Sij(t)] auf die x-/y-Achse eines kartesischen Koordinatensystems bestimmt wird.Method according to claim 6,
characterized,
that the probable presence of smoke at the location (i, j) is determined by the projection of the color-weighted subtraction matrix [S ij (t)] on the x- / y-axis of a Cartesian coordinate system.
dadurch gekennzeichnet,
dass im interessierenden Videobildbereich die mindestens eine für Rauch charakteristische Information ausgewertet wird.Method according to one of the preceding claims,
characterized,
that the at least one characteristic for smoke is evaluated in the information of interest video image area.
dadurch gekennzeichnet,
dass die mindestens eine genannte für Rauch charakteristische Information über eine bestimmte Zeit und damit über mehrere Bilder integriert wird und ihr Mittelwert bestimmt wird und dass für jeden dieser Mittelwerte die Wahrscheinlichkeit für das Vorliegen von Rauch berechnet wird.Method according to claim 11,
characterized,
that the at least one named information characteristic of smoke is integrated over a certain time and thus over several images and its mean value is determined and that for each of these mean values the probability of the presence of smoke is calculated.
dadurch gekennzeichnet,
dass die Wahrscheinlichkeit, ob Rauch vorliegt durch den Vergleich mit einem Schwellwert δ und/oder durch eine Wahrscheinlichkeitsfunktion Γ(x) bestimmt wird.Method according to claim 12,
characterized,
that the probability of whether smoke is present δ by the comparison with a threshold value and / or by a probability function Γ (x) is determined.
dadurch gekennzeichnet,
dass aus den Wahrscheinlichkeiten der Mittelwerte eine Gesamtwahrscheinlichkeit für das Vorliegen von Rauch im interessierenden Videobildbereich berechnet wird, dass diese Gesamtwahrscheinlichkeit über mehrere Bilder integriert wird und dass bei Überschreiten einer Schwelle (κ) durch den integrierten Wert Alarm ausgelöst wird.Method according to claims 12 and 13,
characterized,
that an overall probability for the presence of smoke is computed in the relevant video image area from the probabilities of the average values, that this overall probability is integrated over a plurality of images, and that when exceeding a threshold (κ) is triggered by the integrated value alarm.
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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---|---|---|---|---|
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---|---|---|---|---|
US5153722A (en) * | 1991-01-14 | 1992-10-06 | Donmar Ltd. | Fire detection system |
WO2002054364A2 (en) * | 2000-12-28 | 2002-07-11 | Siemens Building Technologies Ag | Video smoke detection system |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI385602B (en) * | 2008-10-17 | 2013-02-11 | Ind Tech Res Inst | Smoke detecting method and system |
EP2688274A1 (en) | 2012-07-18 | 2014-01-22 | Siemens Aktiengesellschaft | Mobile communication end device with a fire alarm application and fire alarm application that can be downloaded from an online internet sales portal |
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