WO2008037293A1 - Detektion von rauch mit einer videokamera - Google Patents

Detektion von rauch mit einer videokamera Download PDF

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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/12—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions
    • G08B17/125—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions by using a video camera to detect fire or smoke

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.
  • the object of the present invention can be seen to propose an efficient way for the detection of smoke with ⁇ means of at least one video image recorded by a an area monitored 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 likely Vorlie ⁇ gene of smoke in the moving area checked in a first step by determining the direction and the size in a moving area of the at least one video image.
  • a part of the movement is constricting portion is at least dependent on at least one evaluated for smoke characte ristic ⁇ information as to the presence of smoke.
  • information which is characteristic of smoke is the speed of the smoke, the number of pixels in the video image which describe this movement. ben, the luminance change (luminance variation) of the viewed at least one video image with respect to the background, the Su ⁇ alteration of the color of the moving smoke and the movement of the smoke.
  • An advantage of the method according to the invention or of the device according to the invention is 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
  • FIG. 2 shows a simplified representation of a video image
  • FIG. 3 shows a decision diagram for the detection of
  • an intensity image [X 13 (t)] is at least recovered.
  • the video image can have, for example, a size of 352x288 pixels.
  • the next step is preprocessing.
  • the Vorverarbei ⁇ tion has the goal that the areas that are interesting for the detection of smoke, are filtered out of the video image. This is created first a background accumulation matrix ⁇ [B 13 (t)].
  • the background accumulation matrix [B 13 (t)] is obtained from the weighting factor weighted intensity images [X 13 (t)], where the weighting factor Factor ⁇ indicates how strongly the intensity images flow into the accumulation matrix [B 13 (t)].
  • the accumulation matrix is determined as follows:
  • a subtraction matrix D ⁇ j ⁇ t) IBi j (t) - X i j (t) / computed for at least one moving area.
  • the color weighting of the subtraction matrix D 1J (t) finally yields the color-weighted subtraction matrix [S 13 (t)].
  • Luma ⁇ Dij ⁇ is the brightness part of Dij
  • ChromaU (Dij) is the U-color part of Dij
  • ChromaU (Dij) is the V-color part of Dij.
  • the probable presence of smoke at the location (i, j) is finally determined in the x / y axis of a Cartesian coordinate system, for example, by the projection of farbgewich- ended subtraction matrix [S 13 (t)].
  • a probable presence of smoke in a moving area of the video image can then be checked.
  • a region of interest (ROI) which is reduced in relation to the original image is defined.
  • ROI region of interest
  • the size of the ROI can be, for example because ⁇ at 8x128 pixels, the processor load for the actual analysis or evaluation is greatly 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.
  • characteristic for smoke information are the Ge ⁇ speed of the smoke (movement of smoke), the number of pixels (active pixels) which describe this movement, the luminance change (luminance variation) 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.
  • the following information characteristic of smoke is calculated:
  • h (t) values of the y-projection of S RO i (t), for example p y] (t) is used to create a histogram with 64 channels
  • the smoke-characteristic information v (t), l (t), a (t), c (t) and h (t) are integrated over a certain time and thus over several images.
  • the function looks like this, for example:
  • a discriminator value ⁇ is determined.
  • a threshold ⁇ (or even a probability function) may define the discriminator in the following manner:
  • the smoke pattern is defined by the product of all discriminators
  • 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 that has been 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 K, alarm is triggered and smoke was detected with high probability. Thus, I (t) does not increase to infinity and thus the reaction time for smoke detection, a maxi ⁇ painter value I reduces unnecessary ⁇ defined.
  • the critical time is the time until the alarm is triggered. This time should be mög ⁇ lichst short.
  • 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.

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Abstract

Die Erfindung beschreibt ein Verfahren und eine Vorrichtung Verfahren zur Detektion von Rauch durch Analyse mindestens eines von einer ein Gebiet überwachenden Videokamera aufgenommenen Videobildes. Erfindungsgemäss wird mindestens ein sich bewegender Bereich des mindestens einen Videobildes durch Bestimmung der Richtung und der Grösse des sich bewe- genden Bereichs auf das wahrscheinliche Vorliegen von Rauch überprüft. Bei einem positiven Prüfergebnis wird zumindest ein Teil des mindestens einen sich bewegenden Bereichs abhängig mindestens einer für Rauch charakteristischen Information hinsichtlich des Vorliegens von Rauch ausgewertet.

Description

Beschreibung
Detektion von Rauch mit einer Videokamera
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Detektion von Rauch durch Analyse mindestens eines von einer ein Gebiet überwachenden Videokamera aufgenommenen Videobildes .
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.
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 bewe¬ gende 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 äu- sseren Bereich die Beobachtung des Überwachungsbereichs unterbricht. Dieses Verfahren hat den Nachteil, dass ein Feuer unter Umständen erst nach einer bestimmten Verzögerung detek- tiert wird, und dass Rauchquellen in dem zusätzlich zum Überwachungsbereich vorgesehenen äusseren Bereich nicht erkannt werden .
Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist darin zu sehen, eine effiziente Möglichkeit für die Detektion von Rauch mit¬ tels mindestens eines von einer ein Gebiet überwachenden Videokamera aufgenommenen Videobildes vorzuschlagen.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß jeweils durch die Gegenstän- de der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben.
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 Grosse bei einem sich bewegenden Bereich des mindestens einen Videobildes ein wahrscheinliches Vorlie¬ gen von Rauch in dem sich bewegenden Bereich überprüft. Weist ein sich bewegender Bereich ein positives Prüfergebnis auf, besteht also eine gewisse Wahrscheinlichkeit für das Vorlie¬ gen von Rauch. Danach wird zumindest ein Teil des sich bewe- genden Bereichs abhängig mindestens einer für Rauch charakte¬ ristischen 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 beschrei- ben, die Luminanz-Änderung (Helligkeitsänderung) des mindestens einen Videobildes bezüglich des Hintergrundes, die Än¬ derung der Farbe des bewegten Rauches und die Bewegung des Rauches angesehen.
Ein Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens bzw. der erfin- dungsgemässen 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.
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.
Figur 1 zeigt ein erfindungsgemässes Blockschema zur Detekti¬ on von Rauch. Aus mindestens einem Videobild, welches mit ei¬ ner bestimmten Frequenz erzeugt wurde, wird mindestens ein Intensitätsbild [X13 (t)] gewonnen. Das Videobild kann dabei zum Beispiel eine Grosse von 352x288 Pixel aufweisen. Als nächster Schritt kommt die Vorverarbeitung. Die Vorverarbei¬ tung 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-Akkumulations¬ matrix [B13 (t)] erstellt. Die Hintergrund-Akkumulationsmatrix [B13 (t)] wird aus den mit einem Gewichtungsfaktor gewichteten Intensitätsbildern [X13 (t)] gewonnen, wobei der Gewichtungs- faktor α angibt, wie stark die Intensitätsbilder in die Akkumulationsmatrix [B13 (t)] einfließen. Die Akkumulationsmatrix wird wie folgt bestimmt:
Bij(t) = α Bij(t-l) + (1-α) Xij(t), α = Gewichtungsfaktor
Als nächstes wird eine Subtraktionsmatrix D±j{t) = IBij(t) - Xij(t) / für mindestens einen sich bewegenden Bereich berechnet. Durch die Farbgewichtung der Substraktionsmatrix D1J (t) erhält man schliesslich die farbgewichtete Subtraktionsmatrix [S13 (t)] .
Diese Subtraktionsmatrix [S13 (t)] wird berechnet aus
S13 (t) = Luma{D13 (t) }x{l - | ChromaU{D13 (t ) } - ChromaV{ D13 (t) } I }
, wobei Luma{Dij} der Helligkeitsteil von Di j, ChromaU(Dij) der U-Farbanteil von Di j and ChromaU(Dij) der V-Farbanteil von Di j ist.
Das wahrscheinliche Vorliegen von Rauch am Ort (i, j) wird schließlich zum Beispiel durch die Projektion der farbgewich- teten Subtraktionsmatrix [S13 (t)] auf die x-/y-Achse eines kartesischen Koordinatensystems bestimmt.
Die Projektion auf ein kartesisches Koordinatensystem sieht dabei wie folgt aus:
[im, jm] (t) = { (i, j) I i = max {x-projection of S13 (t)}, j = max {y-pro jection of S13 (t)}}
x-Projektion von Sij(t): pxl(t) = S10 (t)+ S1I (t)+ S12 (t)+ ... + SlV (t) y-Projektion of Sij(t): py](t) = S0](t)+ Si-, (t)+ S2](t)+ ... + SH](t)
Sij hat in diesem Beispiel die Grösse HxV (H = Geschwindig- keit des Rauchs x der Bewegung des Rauchs = V) . Selbstver¬ ständlich ist die Wahl des Koordinatensystems beliebig. So könnten etwa auch Kugelkoordinaten, Zylinderkoordinaten etc. verwendet werden.
Mit Hilfe der farbgewichteten Subtraktionsmatrix [S13 (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 Video- bildbereich (ROI = Region of Interest) definiert. Selbstver¬ ständlich können auch mehrere ROI-Bereiche in einem Videobild bzw. bei mehreren Kanälen definiert werden. Durch die Reduzierung der Daten auf etwa 1:100, die Grosse des ROI kann da¬ bei 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.
Als für Rauch charakteristische Information werden die Ge¬ schwindigkeit 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. Für jeden ROI-Bereich werden nun die folgenden für Rauch charakteristischen Informationen berechnet:
- die Rauchbewegung von SROI (t) : v(t) = Zeitkorrelation der y-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: l(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-
IChromaU (DROI (t) ) - ChromaV (DROi (t ) | } < Schwellwert,
- y-Position im Histogramm: h(t) = Werte der y-Projektion von SROi(t), zum Beispiel py](t) wird genutzt um ein Hi- stogramm mit 64 Kanälen zu erstellen
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 bei- spielsweise dabei wie folgt aus:
Fx = X = Σ x(t) mit X = V, L, A, C, H to<t<t„
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
Danach wird für jeden dieser Mittelwerte die Wahrscheinlich- keit 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:
Für die Helligkeitsveränderung
f FL > δL, dann ΨL = 1
I FL < δL, dann ΨL = 0 oder 0 ≤ F(F1,) ≤ 1, mit F(x) als Wahrscheinlichkeitsfunktion
Das Rauchmuster ist definiert durch das Produkt aller Diskri- minatoren
κ(t) = π W1 = {ψv ■ ψL ■ ψA ■ ψc ■ ψH} l = Information oder als Mittelwert aller Diskriminatoren
K(t) = 1/NF Σ W1 = {Ψv + ΨL + ΨA + Ψc + ΨH}/NF l = Information , wobei NF = 5 die Anzahl der Informationen ist.
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
Kt=O) = 0;
falls K(t) = 1 dann wird I(t) = I(t-l) + σ+ (hinzugefügt zu S+ falls I(t) > S+) sonst I (t) = 1 (t-1) - σ_
(hinzugefügt zu S- (üblicherweise 0) falls I (t) < S-) , wobei σ+,σ- üblicherweise den Wert +1 annimmt
Rauch wird detektiert und es wird zum Beispiel Alarm ausge- löst, wenn I(t) einen kritischen Wert K überschreitet:
Falls I(t) > K dann Rauch sonst kein Rauch
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.
Figur 3 zeigt ein Entscheidungsdiagramm für die Detektion von Rauch, wie es unter Figur 1 beschrieben ist. Falls I(t) einen bestimmten Schwellenwert K übersteigt wird Alarm ausgelöst und es wurde mit hoher Wahrscheinlichkeit Rauch detektiert. Damit I(t) nicht ins Unendliche steigt und damit die Reakti- onszeit zur Rauchdetektion unnötig herabsetzt wird ein maxi¬ maler Wert Iτ definiert. Als kritische Zeit wird die Zeit bis zum Auslösen des Alarms bezeichnet. Diese Zeit sollte mög¬ lichst kurz sein.
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.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Detektion von Rauch durch Analyse mindestens eines von einer ein Gebiet überwachenden Videoka- mera aufgenommenen Videobildes,
dadurch gekennzeichnet,
dass mindestens ein sich bewegender Bereich des mindestens einen Videobildes durch Bestimmung der Richtung und der Grö- sse des sich bewegenden Bereichs auf das wahrscheinliche Vor¬ liegen 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.
2. Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet,
dass als mindestens eine für Rauch charakteristische Informa¬ tion 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.
3. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass das mindestens eine Videobild mit einer bestimmten Fre¬ quenz erzeugt und daraus mindestens ein Intensitätsbild [X13 (t) ] gewonnen wird.
4. Verfahren nach Anspruch 3,
dadurch gekennzeichnet,
dass eine Hintergrund-Akkumulationsmatrix [B1-, (t)], welche aus den mit einem Gewichtungsfaktor gewichteten Intensitätsbildern [X13 (t)] gewonnen wird, wobei der Gewichtungsfaktor angibt, wie stark die Intensitätsbilder in die Akkumulations¬ matrix [B13 (t)] einfließen, verwendet wird.
5. Verfahren nach Anspruch 4,
dadurch gekennzeichnet,
dass mit Hilfe einer Subtraktionsmatrix D1J (t) = jB±j(t) Xij(t) / mindestens ein sich bewegender Bereich ermittelt wird.
6. Verfahren nach Anspruch 5,
dadurch gekennzeichnet,
dass aus der Subtraktionsmatrix [D13 (t)] eine farbgewichtete Subtraktionsmatrix [S13 (t)] bestimmt wird.
7. Verfahren nach Anspruch 6,
dadurch gekennzeichnet, dass mit Hilfe der farbgewichteten Subtraktionsmatrix [S13 (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.
8. Verfahren nach Anspruch 7,
dadurch gekennzeichnet,
dass der interessierende Videobildbereich (ROI) zumindest ei¬ nen Teil des sich bewegenden Bereichs des Videobildes dar¬ stellt.
9. Verfahren nach Anspruch 7,
dadurch gekennzeichnet,
dass der interessierende Videobildbereich (ROI) als Rechteck mit dem Länge/Breite - Verhältnis 16:1 dargestellt wird.
10. Verfahren nach Anspruch 6,
dadurch gekennzeichnet,
dass das wahrscheinliche Vorliegen von Rauch am Ort (i, j) durch die Projektion der farbgewichteten Subtraktionsmatrix [S13 (t)] auf die x-/y-Achse eines kartesischen Koordinatensy- stems bestimmt wird.
11. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass im interessierenden Videobildbereich die mindestens eine für Rauch charakteristische Information ausgewertet wird.
12. Verfahren nach Anspruch 11,
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.
13. Verfahren nach Anspruch 12,
dadurch gekennzeichnet,
dass die Wahrscheinlichkeit, ob Rauch vorliegt durch den Ver- gleich mit einem Schwellwert δ und/oder durch eine Wahrscheinlichkeitsfunktion F(x) bestimmt wird.
14. Verfahren nach Anspruch 12 und 13,
dadurch gekennzeichnet,
dass aus den Wahrscheinlichkeiten der Mittelwerte eine Gesamtwahrscheinlichkeit für das Vorliegen von Rauch im interessierenden Videobildbereich berechnet wird, dass diese Ge- Samtwahrscheinlichkeit über mehrere Bilder integriert wird und dass bei Überschreiten einer Schwelle (K) durch den integrierten Wert Alarm ausgelöst wird.
15.Vorrichtung (VR) zur Detektion von Rauch durch Analyse mindestens eines von einer ein Gebiet überwachenden Videokamera aufgenommenen Videobildes,
- mit einer Empfangseinheit (E) und einer Sendeeinheit (S) zum Durchführen der Kommunikation mit weiteren Einheiten,
- mit einer Verarbeitungseinheit (V) zum Überprüfen des wahrscheinlichen Vorliegens von Rauch durch Bestimmung der Richtung und der Grosse eines sich bewegenden Bereichs des mindestens einen Videobildes und bei einem positiven Prüfergebnis zum Auswerten zumindest eines Teils des mindestens einen sich bewegenden Bereichs ab¬ hängig mindestens einer für Rauch charakteristischen In- formation hinsichtlich des Vorliegens von Rauch.
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