WO2019048601A1 - Automatische früherkennung von rauch, russ und feuer mit erhöhter erkennungssicherheit - Google Patents

Automatische früherkennung von rauch, russ und feuer mit erhöhter erkennungssicherheit Download PDF

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WO2019048601A1
WO2019048601A1 PCT/EP2018/074115 EP2018074115W WO2019048601A1 WO 2019048601 A1 WO2019048601 A1 WO 2019048601A1 EP 2018074115 W EP2018074115 W EP 2018074115W WO 2019048601 A1 WO2019048601 A1 WO 2019048601A1
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smoke
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sensor
fire
dso
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PCT/EP2018/074115
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Hans WELTERT
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Fcm Dienstleistungs Ag
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    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
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    • 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
    • G—PHYSICS
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    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
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    • G—PHYSICS
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    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B29/00—Checking or monitoring of signalling or alarm systems; Prevention or correction of operating errors, e.g. preventing unauthorised operation
    • G08B29/18—Prevention or correction of operating errors
    • G08B29/185—Signal analysis techniques for reducing or preventing false alarms or for enhancing the reliability of the system

Definitions

  • the present invention relates to a method and a system for the automatic early detection of events such as smoke and / or fire with increased recognition security and their use.
  • the proposed system can not distinguish different moving objects such as animals, vehicles or trees that are moved by the wind.
  • a modern surveillance camera for example, has a resolution of 1080p filling HD with CMOS sensor, a viewing angle of, for example, 103 ° to 31 °, a focal length of, for example, 2.8 mm to 12 mm.
  • the monitoring distance is for example up to 300 m and at night up to 40 m.
  • relatively low-power video cameras are generally unsuitable for use for the automatic early detection of smoke and fire with increased detection reliability, not least because of the short monitoring distances.
  • EP 984 413 A2 describes an apparatus and a method for automatic forest fire detection by means of an optical recording device rotatably mounted on a platform, an electronic evaluation unit and a transmitter or local alarm transmitter comprising a plurality of method steps.
  • a reference picture of a scene is taken, the horizon determined, the reference picture normalized, the picture area under the horizon determined, a non-linear filtering performed and the resulting reference picture stored.
  • at least one current picture is taken, a picture matching of the current picture with the reference picture is made and the picture normalized.
  • the current image is then compared with the reference image, a binarized differential image is generated, a cluster algorithm applied, probabilities for evaluating the clusters found and then triggered an alarm if the smoke probability for at least one cluster exceeds the predetermined threshold.
  • the reliability of the evaluation can be increased.
  • the error rate - and thus the triggered error alarms - is relatively high, in particular due to moving objects such as animals, vehicles or trees moving in the wind. Accordingly, the recognition security is deficient and the Error rate high.
  • the proposed device with the mentioned method does not meet the requirements demanded today. Also, neither an electronic pixel color channel mixing unit nor a record for a smoke color optimized pixel area is disclosed or needed.
  • FR-A-2 696 939 describes a method and apparatus for rapidly and automatically detecting forest fires by means of video cameras operating in the visible range and providing video images of a monitored area.
  • the images obtained are transmitted by means of transmitters to a signal processing system which detects and automatically locates smoke spirals or moving clouds of smoke in the video images supplied by the cameras and alarms an operator.
  • Images obtained with video cameras have a significantly reduced information density, which has a negative effect on the data quality and the evaluation of the data. Accordingly, only forest fires can be detected if they have already reached a certain size. This is even more true for distant forest fires. As a result, this technology is only suitable for discovering large fires that occur within just a few kilometers.
  • the smoke cloud is needed.
  • the smoke, soot and / or the fire can be detected only at a late time.
  • the required early detection is not possible with the disclosed method and apparatus.
  • the method generates a large number of false alarms.
  • neither an electronic pixel color channel mixing unit nor a data set for a smoke color optimized pixel area is disclosed or needed.
  • DE-B-10 2013 017 395 discloses a method for automated early forest fire detection by means of optical sensors and computer-aided image processing for automatic smoke detection.
  • S saturation value
  • the obtained color information of the RGB space for each pixel is converted by means of suitable functional transformation, for example into an HSV space with color value H, saturation S and bright value H.
  • the resulting color images are then analyzed for smoke detection using fuzzy logic.
  • fuzzy logic is based on fuzzy sets, which are not defined as conventionally by objects that are elements of sets, but by their degree of belonging to that set. For this purpose membership functions are used, which assign each element a numerical value as degree of affiliation.
  • the object of the present invention the detection reliability in the automatic forest fire detection in the early stages - and thus in particular smoke, soot and / or fire - to increase significantly even for large distances of 10 km or more and greatly reduce the error rate of the triggered error alarms ,
  • smoke, soot and / or fire should be detected in the very early stages of an emerging forest fire, even if there are no visible signs to the human eye.
  • smoke, soot and / or fire for example, can be distinguished from passing swarms of birds and / or clouds, but also from non-combustible places such as rocks, roads and / or waters with a very low number of false alarms.
  • the complex task could surprisingly be solved with a method for the automatic early detection of events such as smoke, soot and / or fire with increased detection reliability by means of a sensor unit (2) comprising at least one lens (4), a sensor (5), an electronic pixel Color channel mixing unit (6), and a data processing unit (3), wherein
  • the sensor (5) comprises a color sensor (5-1) and exposed for at least one exposure period (U) of a landscape sector to be monitored, per exposure period (U) a record for at least one smoke color optimized pixel area (DSo -s) and the obtained Record DSo-s is analyzed with the inclusion of at least one detection algorithm A on the presence of smoke, soot and / or fire,
  • a system (1) for the automatic early detection of events such as smoke, soot and / or fire with increased detection reliability the system (1) a sensor unit (2), a data processing unit (3) and an electronic pixel Color channel mixing unit (6) for processing the raw data sets obtained from the sensor (5), wherein preferably each color channel can be mixed in separately, and the sensor unit (2)
  • the aperture (7) of the objective (4) has an aperture with a value of f / 4 or smaller
  • the exposure time is at least 0.2 seconds, ii) at least one sensor (5), wherein a sensor (5) is a color sensor (5-1), and
  • inventive method and the inventive system (1) for automatic early detection of events such as smoke, soot, fire and / or fires such as forest fires; for the reduction of false alarms, especially in forest fire detection systems that may result from non-combustible locations such as rocks, roads and / or waters, and / or non-combustible events such as cloud shadows, dust clouds, bird swarms, air pollution, and driving and / or flying objects ; to increase the detection reliability of events; and for geological monitoring of geologically critical regions, in particular at risk of rock and / or ice breakage, a rockfall and / or a landslide claimed.
  • the process according to the invention, the system (1) according to the invention and the use according to the invention offer many advantages.
  • smoke, soot and fire are more likely to be detected automatically and without the intervention of a person at an early stage compared to conventional systems with greater probability and lower error rates, day, night and under difficult lighting conditions - up to 40 km away or more!
  • DSo-c data sets with color information in the pixel area
  • DSo-c data sets with color information in the pixel area
  • Records the smoke color-optimized areas (DSo-s, s DSi, DS2-S, DS n -s) are sometimes called black-and-white images.
  • data sets in the pixel range DSos, DSi-s, DS2-S, DSn-s and DSo-c can be analyzed and even evaluate data sets, although the human eye has no visible signs of smoke, soot and / or Perceives fire, the sensitivity of the system increases surprisingly significantly.
  • the inventive method and the inventive system (1) are suitable for the inventive use and thus serve for the automatic early detection of events such as smoke, soot and / or fire with increased detection reliability.
  • early detection according to the invention means the detection of smoke, soot and / or fire at such an early stage, in which the human eye can still see no smoke, soot and / or fire.
  • the method according to the invention is carried out by means of at least one sensor unit (2), a data processing unit (3) and an electronic pixel color channel mixing unit (6).
  • the sensor unit (2) comprises at least one lens (4) and at least one sensor (5), wherein a Sensor (5) comprises a color sensor (5-1). All components can be arranged together in one unit or in spatially different locations.
  • the data processing unit (3) can be arranged separately from the sensor unit (2), wherein data can be exchanged between the sensor unit (2) and the data processing unit (3).
  • one part of the data processing unit (3) may be arranged at the sensor unit (2) and another part of the data processing unit (3) at another location.
  • the electronic pixel color channel mixing unit (6) is preferably located at the sensor unit (2) and / or at the data processing unit (3), since data sets obtained in the sensor unit (2) by exposure of the sensor (5) to electronic pixel color channel mixing unit (6) and further to the data processing unit (3) are sent.
  • the sensor (5) in a first step i) is exposed for at least one exposure period (U) by a landscape sector to be monitored, wherein a data set for at least one smoke color-optimized pixel area (DSo-s ) and the received data set DSo-s is analyzed with the aid of at least one detection algorithm A for the presence of smoke, soot and / or fire.
  • step i) is repeated until a DSo-s record indicates the presence of smoke, soot and / or fire, ie there is a possibility that smoke, soot and / or fire has been detected.
  • the sensor unit (2) with the sensor (5) can monitor at least one further landscape sector by repeating step i).
  • the records include DSo-s, DSi-s, DS2-S, DS n -s also certain amount of color such as blue and / or red, although sometimes only gray shades or - after transformation into a visual image - of a black White picture is the speech.
  • a further step ii) of the method according to the invention as soon as an analyzed data set for a smoke color-optimized area (DSo-s) indicates the presence of smoke, soot and / or fire (Fo-s?),
  • the raw data set is used with the color pixels, or a section thereof, calculate a data set with color information in the pixel area (DSo-c) and analyze it with the inclusion of at least one further detection algorithm B.
  • the raw data set with the color pixels can be the same raw data set, on the basis of which the smoke color-optimized area (DSo-s) indicates the presence of smoke, soot and / or fire (Fo-s?).
  • a new, temporally nearer, data record with color information in the pixel area (DSo-c) can be created.
  • the color information of the observed land sector is included.
  • flapping leaves of a tree - which was identified as a possible smoke, soot and / or fire in the record of the smoke color optimized area (DSo-s) - can be identified as a false alarm.
  • the method continues with step i).
  • a next step iii) of the method according to the invention if the analyzed color information record (DSo-c) continues to indicate the presence of smoke, soot and / or fire (Fo-c?),
  • the landscape sector, or a section thereof is ie in particular the or the cutouts with regard to smoke, soot and / or fire - during another, offset in time, exposure periods at least two (Li, L2, L n) exposed and the thus obtained raw data records for data records for the smoke color-optimized range calculated (DSi s, DS2 S, DS n -s), and preferably analyzed with the involvement of at least one a detection algorithm.
  • step iv) of the inventive method the data sets obtained in step iii) (for the smoke color-optimized range DSi s, DS2 S, DS n -s) of at least two temporally staggered exposures with the inclusion of at least one further detection algorithm C analyzes (calc (t)).
  • further inputs can optionally be included in the calculation, such as weather data (WD) and / or specific inputs of an operator, ie a supervisor,. - how to interactively adapt to the forest fire index in case of especially increased forest fire danger.
  • At least two further time-shifted data sets for the smoke color-optimized pixel region (DSi s, DS2 S, DS n -s) is created and the inclusion of at least one detection algorithm A for the presence of smoke, soot and / or fire are analyzed, temporally offset information of the same landscape sector, or a section thereof, provided.
  • the time data sets are put in the presence of smoke, soot and / or fire analyzed (calc (t)).
  • step v) of the method according to the invention if the analyzed data set continues to indicate the presence of smoke, soot and / or fire (F13-S?), An operator O is notified and / or directly entered an alarm is triggered, optionally using at least one data record for the Rauchmaschine- optimized pixel region (DSO s, DSi s, DS2 S, DS n -s) and / or the data with color information in the pixel region (DSO c ) an image (P) visible to the human eye is calculated.
  • the said steps i) to iv) are preferably carried out in the order listed, wherein a different sequence is also conceivable.
  • the terms "data for at least one smoke color-optimized pixel area (DSo-s)" and “record DSo-s” all records DSo-s, DSi-s, DS2-S, DS n -s and DSO s, which arise before, during and after the analysis with at least one of the detection algorithms.
  • An exemplary plausibility check comprises comparing pixels from at least one data record - in particular at least one raw data record - with color information (DSo-c), ie a data record for at least one color image, with data records - in particular raw data records - for at least one Smoke-optimized area (DSo-s), ie a record which is suitable for generating so-called black-and-white images.
  • This plausibility check is preferably carried out in the data processing unit (3) and in real time and by means of algorithms. It allows a large reduction of misdetections, which leads to a significant decrease of false alarms.
  • the detection algorithm A is a contrast detection algorithm and / or a brightness detection algorithm
  • the detection algorithm B is a color detection algorithm, and / or
  • the detection algorithm C is a contrast detection algorithm, a brightness detection algorithm, smoke detection dynamics detection algorithm, an expansion detection algorithm for analyzing smoke propagation and / or soot, and / or a structure detection algorithm for structure analysis the direction of the smoke and / or soot, wherein the detection algorithm C preferably the data sets DSi-s, DS2-S and DSn-s in mutual dependence, ie interactive, analyzed.
  • the color pixel raw data sets obtained by the exposure periods (, Li, L2, L n ) comprise the calculated smoke color optimized pixel area data sets (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn -s) and the data with color information in the pixel region (DSO c) the pixel format of the individual photodiodes of the sensor (5), wherein the data sets DSO s, DSi s, DS2 S, DS n -s and DSo-c are calculated by means of the electronic pixel color channel mixing unit (6) and the data processing unit (3).
  • the data sets obtained in the color sensor (5-1) during exposure are in the form of at least 3 different color channels, preferably by means of RGB color channels, before and are forwarded - without transformation into, for example, a HSV space - from the sensor (5) to the electronic pixel-color channel mixing unit (6) and the data processing unit (3).
  • the data sets (for the smoke color-optimized pixel regions DSO s, DSi s, DS2 S, DSn-s) can be obtained by the (during the exposure period, Li, L2, L n) of the sensor (5 ) obtained raw data records with color pixels on the basis of electronic pixel color channel mixing unit (6) in records (for Rauchmaschine- optimized pixel regions DSO s, DSi s, DS2 S, DS n-s) to be converted by the Intensity of at least one color channel amplified, and the intensity of at least two color channels is reduced to represent the resulting mixed colors of the smoke color-optimized pixel areas as gray tone-like colors, preferably the intensity of a color channel at least twice the intensity of the two color channels having have the lowest intensity.
  • the sensor unit (2) is arranged on a rotatable device, wherein the sensor unit (2) on the rotatable device is preferably rotatable up to 360 °.
  • the whole of the sensor unit (2) visible terrain can be monitored up to a distance of about 40 km.
  • the terrain to be monitored is typically divided by the rotatable device into different landscape sectors to be monitored, which the sensor unit (2) examines in typically defined order for the event to be examined.
  • a landscape sector advantageously covers an angle of 2 to 30 °, preferably an angle of 5 to 20 °.
  • the time interval of the exposures is generally sufficient for 10 seconds or less, in particular 5 seconds or less.
  • the Ron- data sets thus obtained are calculated on a data set for the smoke color-optimized range (DSi s, DS2 S, DS n -s), and preferably analyzed with the involvement of at least one A detection algorithm. Due to the temporal spacing of the images, important conclusions can be drawn about the dynamics of the area to be observed. Because two data sets of smoke, soot and / or fire with said time interval are not identical - this in contrast to records of grayish rock.
  • time-offset data sets for the smoke-color pixel area optimized for analysis (DSi s, DS2 S, DS n -s) using at least one detection algorithm C in addition weather data (WD) to the monitoring landscape sector, where the weather data (WD) are optionally analyzed by means of suitable additional algorithms.
  • Current weather data such as solar radiation, temperature, wind direction, wind force, humidity, soil moisture, precipitation and / or lightning strike can be used as weather data; and / or accumulated weather data of the last days or weeks, such as in particular temperature, humidity, soil moisture and / or precipitation are used.
  • the weather data are preferably weather data from the landscape sector to be monitored, ie surveillance sector, or an adjacent area.
  • Suitable weather data can be retrieved online at weather stations, for example.
  • the inclusion of weather data (WD) further reduces the number of false alarms. After a long period of rain and / or heavy rainfall, it is unlikely that a fire will arise. In case of doubt, the possible source of fire can be further monitored by collecting and evaluating further data.
  • the sensor unit (2) The sensor unit (2)
  • the sensor unit (2) comprises at least one objective (4) and at least one sensor (5), wherein at least one sensor (5) is a color sensor (5-1) and possibly another sensor (5) is a black-and-white sensor, with which data sets in the gray area, and thus in the smoke color-optimized pixel area, are obtained.
  • the black and white sensor preferably has an upstream filter, in particular an upstream spectral filter.
  • the lens (4) and the sensor (5) are typically arranged so that incident light through the lens (4) hits the sensor (5).
  • lens (4) commercially available lenses for video, film and / or cameras can be used.
  • the focal length of the lens is typically selected according to the terrain to be monitored. If shorter distances and / or a landscape sector are monitored at a large angle, wide-angle lenses are generally suitable. However, if longer distances are to be monitored in typically small angle landscape sectors, telephoto lenses are usually suitable. The person skilled in the art knows which lens he can select for the particular landscape sector to be monitored.
  • the sensor unit (2) preferably comprises a diaphragm (7), wherein the diaphragm (7) before and / or after the lens (4) - with respect to the incident light and the sensor (5) - be arranged.
  • Suitable diaphragms (7) are known to the person skilled in the art and are commercially available.
  • the exposure time is advantageously controlled by suitable electronic control of the exposure time of the sensor (5).
  • the sensor unit (2) comprises a diaphragm (7), wherein in the exposure periods (Lo, Li, L2, L n) for detecting the raw data records
  • the aperture of the diaphragm (7) has a value of f / 4 or smaller, preferably of f / 5.6 or smaller, in particular of f / 8 or smaller, and / or
  • the exposure time is at least 0.2 seconds, preferably at least 0.5 seconds, in particular at least 1 second.
  • the aperture can be designed so that it is fixed or can be varied. Through a small aperture, a higher depth of field is achieved, which is beneficial in many cases.
  • the sensor unit (2) advantageously has no filter for wavelengths in the infrared (IR) and / or near-infrared (NIR) range.
  • the sensor unit (2) preferably comprises a lens (4) with diaphragm (7), but without NIR and / or IR filters.
  • the sensor unit (2) typically comprises at least one optical filter different from an NIR and / or IR filter, for example a spectral filter. Suitable filters are known in the art and commercially available.
  • At least one sensor (5) of the sensor unit (2) is a color sensor (5-1), optionally a further sensor (5) being a black-and-white sensor.
  • Suitable sensors (5) are known to the person skilled in the art and are commercially available.
  • Preferred sensors (5) comprise CCD sensors, in particular an at least 2-dimensional CCD sensor, wherein CCD stands for “Charged Coupled Device”, CMOS sensors, CMOS stands for “Complementary Metal-Oxide Semiconductor”, Active Pixel Sensors (APS), line scanner sensors and / or multispectral sensors.
  • CCD Charge Coupled Device
  • CMOS sensors CMOS stands for "Complementary Metal-Oxide Semiconductor”
  • Active Pixel Sensors (APS) Active Pixel Sensors
  • line scanner sensors and / or multispectral sensors.
  • the number of pixels of the sensor (5) surprisingly plays a minor role.
  • sensors (5) with 1000 ⁇ 1000 pixels, preferably with at least 1500 ⁇ 1500 pixels, in particular with at least 2000 ⁇ 2000 pixels, can be used.
  • the data sets obtained in the color sensor (5-1) during the exposure are preferably in the form of at least 3 different color channels, preferably by means of RGB color channels, from the sensor (5) to the electronic pixel color channel mixing unit (6) and then forwarded to the data processing unit (3).
  • the records for the smoke color-optimized pixel regions are usually the inclusion of the pixel color channel mixing unit (6), the data processing unit (3) and calculated at least one detection algorithm C.
  • the data sets obtained in the sensor (5), in particular in the color sensor (5-1), by the exposure to light (hv) during the exposure time are suitable for a color image and / or a smoke color optimized image, i. a so-called black and white picture to get.
  • the data sets obtained in the sensor (5) are forwarded as raw data to the data processing unit (3), wherein the forwarding preferably takes place first via the electronic pixel color channel mixing unit (6) and then to the data processing unit (3).
  • the data processing unit (3) The data processing unit (3)
  • the data processing unit (3) of the method according to the invention and of the system (1) according to the invention is used for processing the data, in particular for processing the data sets measured at the sensor (5).
  • the data processing unit (3) can comprise one or more data processing units, the latter being able to be arranged at the same location or at different locations.
  • the data processing unit (3) - or a part thereof - can be mounted next to the sensor unit (2) or it can be located at a different location from the sensor unit (2).
  • the data processing unit (3) preferably comprises at least one processor, at least one data communication module, in particular an Internet and / or cable interface, an antenna, a transceiver, a satellite connection and / or a telephone interface, at least one power source, in particular a power supply connection, a battery , a battery, a photovoltaic module, a wind generator and / or a fuel cell.
  • the data communication module is preferably suitable for receiving data, in particular data records, from the sensor unit (2) and / or the electronic pixel color channel mixing unit (6) and possibly sending it back again.
  • Suitable data processing units (3) are known to the person skilled in the art and are commercially available
  • the electronic pixel color channel mixing unit (6) of the method according to the invention and the system (1) according to the invention receives data, in particular data records, from the sensor unit (2) and forwards them to the data processing unit (3) after processing. It can also receive data from the data processing unit (3) and, if appropriate, forward it to the sensor unit (2), for example the sensor (5).
  • the electronic pixel color channel mixing unit (6), also called color mixing and amplifying unit (6), of the method according to the invention and of the system (1) according to the invention is used in particular for processing the sensor unit (2), preferably the sensor (5). , in particular from the color sensor (5-1), received data sets.
  • the processing is preferably carried out to smoke color-optimized data sets in the pixel region (DSO s, DSi s, DS2 S, DS n -s). These are included by at least one detection algorithm A and by means of the data processing unit (3) analyzed for the presence of smoke, soot and / or fire.
  • the electronic pixel color channel mixing unit (6) is advantageously stored as software on a data carrier.
  • the data carrier can form part of the data processing unit (3) and / or a separate chip, which can be arranged, for example, in the sensor unit (2).
  • the electronic pixel color channel mixing unit (6) can preferably receive and / or process separately each color channel of the raw data sets received by the sensor (5) for each color channel.
  • Suitable electronic color mixing and amplifier units (6) are known in the art and commercially available.
  • the System (1) according to the invention is preferably used in the method according to the invention for the automatic early detection of events such as smoke, soot and / or fire with increased detection reliability and enables the detection of light of the landscape sector to be monitored, the collection of the data records obtained thereby as well as the electronic processing of the data records to trigger an alarm if necessary.
  • the system (1) comprises the sensor unit (2), the data processing unit (3) and the electronic pixel color channel mixing unit (6) for processing the data received from the sensor (5), in particular from the color sensor (5-1) Records, with each color channel can preferably be added separately.
  • the sensor unit (2) of the system (1) according to the invention comprises
  • the aperture (7) of the lens (4) has an aperture with a value of f / 4 or smaller, preferably of f / 5.6 or smaller, in particular of f / 8 or smaller, and
  • the exposure time is at least 0.2 seconds, preferably at least 0.5 seconds, in particular at least 1 second.
  • the exposure time is usually not more than 10 seconds, especially not more than 5 seconds.
  • the exposure time is preferably controlled electronically,
  • At least one sensor (5) is a color sensor (5-1), and
  • iii) optionally at least one of a NIR and / or IR filter different optical filter.
  • the inventive method and the inventive system (1) surprisingly find a versatile application.
  • a particularly preferred use includes the automatic early detection of events such as smoke, soot, fire and / or fires such as forest fires, the reduction of false alarms, especially in forest fire detection systems, from non-combustible locations such as rocks, roads and / or waters, and / or non-combustible events such as cloud shadows, dust clouds, bird swarms, air pollution as well as from driving and / or flying objects can originate; increasing the reliability of detection of events; as well as the geological monitoring of geologically critical regions, in particular in case of risk of a rock and / or ice break, a rock fall and / or a landslide.
  • Fig. 1 shows an exemplary embodiment of the sensor unit (2) of the inventive method and the invention
  • a system (1) comprising an objective (4), an optional diaphragm (7), a sensor (5), an electronic pixel color channel mixing unit (6) and a data processing unit (3).
  • the data sets can be converted beforehand into images (P) which are visible to the human eye, an image typically consisting of at least one smoke color-optimized pixel region (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s) with predominant shades of gray, According to the invention also called black and white image, as well as from the record with color information in the pixel area (DSo-c) a color image is generated.
  • the senor (5) which is a color sensor (5-1), is exposed to light (hv) by a landscape sector to be monitored during at least one exposure period (U).
  • a data set for at least one smoke color-optimized pixel area (DSo-s) is calculated by means of the electronic pixel-color channel mixing unit (6) and the data processing unit (3) (not shown) and the resulting data set DSo-s is computed.
  • the resulting data set is also shown with DSo-s.
  • a detection algorithm A advantageously a contrast detection algorithm and / or a brightness detection algorithm is used.
  • the next step is to use the raw data set with the color pixels or a section of the raw Data record - in particular that section which indicates the presence of smoke, soot and / or fire - a record with Color information in the pixel area (DSo-c) calculated and analyzed with the inclusion of at least one other detection algorithm B, the resulting data set is also represented by DSo-c.
  • the detection algorithm B a color detection algorithm is preferably used.
  • the landscape sector, or a section thereof, ie the section in question, becomes at least two further, time-shifted, exposure periods (Li, L2, L n ) expose and the resulting raw data sets to data sets for the smoke color optimized area (DSi -s, DS2-S, DS n -s) calculated and preferably under Inclusion of at least one detection algorithm A analyzed.
  • the thus-obtained and analyzed records Rauchmaschine- optimized range (DSi s, DS2 S, DS n -s) of at least two temporally staggered exposures are described below with inclusion of at least one other detection algorithm analyzes C (calc (t)).
  • the detection algorithm C is preferably a contrast detection algorithm, a brightness detection algorithm, a smoke detection dynamics detection algorithm, an expansion detection algorithm for analyzing smoke propagation and / or soot, and / or a structure detection algorithm for analysis the structure and direction of the smoke and / or soot.
  • one or more detection algorithms can be used.
  • the detection algorithm or algorithms C preferably analyzes the data sets DSi-s, DS2-S and DSn-s in mutual dependence, ie interactively.
  • data records can optionally current weather data (WD), such as sunlight, temperature, wind direction, wind speed, humidity, soil moisture, precipitation, and / or lightning; and / or accumulated weather data (WD) of the last days or weeks, such as in particular temperature, humidity, soil moisture and / or precipitation are consulted.
  • WD current weather data
  • WD accumulated weather data
  • (calc (t)) of data records can give the operator an optional input for analysis and calculation, for example, interactive adjusting the calculation parameters to the forest fire index at especially increased risk of forest fires.

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Abstract

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ und/oder Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit mittels einer Sensoreinheit (2) umfassend ein Objektiv (4), einen Farbsensor (5-1), eine elektronische Pixel-FarbkanalMischeinheit (6) sowie eine Datenverarbeitungseinheit (3). Pro Belichtungsperiode (L0) des Sensors (5-1) wird ein Datensatz für einen Rauchfarbenoptimierten Pixel-Bereich (DS0 -s) berechnet und mittels einem Detektionsalgorithmus A analysiert. Bei Hinweis auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer (F0-s?) wird ein Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DS0-c) berechnet und mittels einem Detektionsalgorithmus B analysiert. Weist das Resultat weiterhin auf Rauch, Russ und/oder Feuer (F0-c?) hin, werden mindestens zwei weitere, zeitlich versetzte Datensätzen für den Rauchfarben-optimierten Bereich (DS1-s, DS2-s, DSn-s) berechnen und zuerst mittels Detektionsalgorithmus A und anschliessend mittels Detektionsalgorithmus C analysiert (calc (t)). Beansprucht wird auch ein System zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ und/oder Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit gemäss dem erfindungsgemässen Verfahren sowie die Verwendung des Verfahrens und des Systems.

Description

Automatische Früherkennung von Rauch, Russ und Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren und ein System zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch und/oder Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit sowie deren Verwendung.
Waldbrände verwüsten weltweit jedes Jahr grosse Flächen an Wald. Nicht selten sind auch Kulturland und sogar Menschen, Nutztiere sowie deren Gebäude betroffen, was zu grossen ökonomischen und ökologischen Schäden führt.
Daher werden grosse Anstrengungen unternommen, Waldbrände möglichst schnell einzuschränken und womöglich ganz zu verhindern. Dabei hat es sich gezeigt, dass die Wahrscheinlichkeit, den Brand schnell zu löschen und somit ein grösseres Feuer zu verhindern, wesentlich höher ist, wenn der Waldbrand schon innerhalb den ersten 20 Minuten nach Ausbruch des Feuers bekämpft werden kann. Dies erfordert eine sehr schnelle Branddetektion, um genügend Zeit zu haben, die Brandbekämpfung zu alarmieren und mit der Brandbekämpfung vor Ort zu beginnen.
Die wohl älteste Methode um Waldbrände zu erkennen sind menschliche Beobachtungsposten. Allerdings ist es für das menschliche Auge nicht immer möglich, Rauch - das Zeichen für ein beginnendes Feuer - auch auf längere Distanzen und bei schlechter Sicht treffsicher schon im Frühstadium zu erkennen. Auch deshalb wurden verschiedene Methoden zur - idealerweise automatischen - Früherkennung von Rauch und Feuer vorgeschlagen. In einem Ansatz werden Videoüberwachungskameras - auch CCTV- Kameras genannt, wobei CCTV für Closed Circuit Television steht - eingesetzt und die erhaltenen Bilder mittel Bildverarbeitungssoftware bearbeitet. Solche Systeme sind jedoch nur für kurze Distanzen einsetzbar. Selbst Langdistanz-Videoüberwachungskameras können lediglich Distanzen von wenigen Kilometern abdecken und weisen in diesem Bereich eine mangelnde Auflösung auf. Somit sind selbst Langdistanz-Videoüberwachungskameras wenig geeignet für eine schnelle Früherkennung von Rauch - insbesondere bei weiten Distanzen, schwierigem Gelände und/oder komplexen Sichtverhältnissen. In einem anderen Ansatz werden Kameras zur Bilderfassung eingesetzt und mittels einer Differenz-Bild-Analyse auf das Vorhandensein von Rauchwolken geschlossen. So beschreibt die US-5, 237,308 ein Überwachungssystem, welches mittels eines Kamerasystems sichtbares Licht und Infrarot- Strahlen zur Rauchdetektion verwendet. Die erhaltenen Strahlen werden dann elektronisch in verschiedenen Schritten ausgewertet. Durch die Berechnung der Differenz zwischen einem ersten Referenzbild und den späteren aufgenommenen Bildern des gleichen Landschaftsausschnitts ergibt sich im Idealfall eine Folge von Schwarz-Weiss-Bildern, in welchen sich bewegende Objekte wie Rauch oder Feuer hervorheben. Das eingesetzte Kamerasystem wird jedoch nicht weiter beschrieben. So wird beispielsweise offen gelassen, ob es sich um ein Video- oder Foto- Kamerasystem handelt und welchen Anforderungen die einzelnen Bauteile genügen müssen. Auch wird die Differenz nur von einer Bildsequenz zur Auswertung verwendet. So kann das vorgeschlagene System unterschiedliche, sich bewegende Objekte wie Tiere, Fahrzeuge oder Bäume, die durch den Wind bewegt werden, nicht voneinander unterscheiden.
Heute übliche Überwachungskameras sind fest montierte, oft auch schwenkbare Videokameras, die dazu dienen, ein Objekt oder einen Bereich zu überwachen. Sie umfassen typischerweise einen CCD- oder einen CMOS-Sensorchip sowie ein Objektiv. Monitor und Recorder dienen der Signalverarbeitung. Eine moderne Überwachungskamera besitzt beispielsweise eine Auflösung von 1080p Füll HD mit CMOS-Sensor, einen Blickwinkel von beispielsweise 103° bis 31 °, eine Brennweite von beispielsweise 2.8 mm bis 12 mm. Die Überwachungsdistanz beträgt beispielsweise bis 300 m und bei Nacht bis 40 m. Für den Einsatz zur automatischen Früherkennung von Rauch und Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit sind solche relativ leistungsschwachen Videokameras nicht zuletzt aufgrund der kurzen Überwachungsdistanzen jedoch in aller Regel ungeeignet.
Die EP 984 413 A2 beschreibt eine Vorrichtung und ein Verfahren zur automatischen Waldbranderkennung mittels auf einer Plattform drehbar angeordneten optischen Aufnahmeeinrichtung, einer elektronischen Auswerteeinheit und einem Sender oder lokalem Alarmgeber umfassend eine Vielzahl von Verfahrensschritte. So wird zunächst ein Referenzbild einer Szene aufgenommen, der Horizont bestimmt, das Referenzbild normiert, der Bildbereich unter dem Horizont bestimmt, eine nichtlineare Filterung durchgeführt und das erhaltene Referenzbild gespeichert. Anschliessend wird mindestens ein aktuelles Bild aufgenommen, ein Bildmatching des aktuellen Bildes mit dem Referenzbild vorgenommen und das Bild normiert. Das aktuelle Bild wird anschliessend mit dem Referenzbild verglichen, ein binarisiertes Differenzbild erzeugt, ein Clusteralgorithmus angewandt, Wahrscheinlichkeiten zur Bewertung der gefundenen Cluster gebildet und anschliessend ein Alarm ausgelöst, falls die Rauchwahrscheinlichkeit für mindestens einen Cluster die vorgegebene Schwelle überschreitet. Mit dem vorgeschlagenen Verfahren kann die Zuverlässigkeit der Auswertung erhöht werden. Allerdings ist die Fehlerquote - und somit die ausgelösten Fehleralarme - insbesondere aufgrund sich bewegenden Objekten wie Tieren, Fahrzeugen oder sich im Wind bewegenden Bäumen relativ hoch. Dementsprechend ist die Erkennungssicherheit mangelhaft und die Fehlerquote hoch. Somit genügt die vorgeschlagene Vorrichtung mit dem genannten Verfahren nicht den heute geforderten Ansprüchen. Auch wird weder eine elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit noch ein Datensatz für einen Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereich offenbart oder benötigt.
Die FR-A-2 696 939 beschreibt ein Verfahren und ein Vorrichtung zur schnellen und automatischen Erkennung von Waldbränden mittels Videokameras, die im sichtbaren Bereich arbeiten und Videobilder eines überwachten Bereichs liefern. Die erhaltenen Bilder werden mittels Transmitter an ein Signalverarbeitungssystem übertragen, welches Rauchspiralen oder sich bewegende Rauchwolken in den von den Kameras gelieferten Videobildern erkennt und automatisch lokalisiert und einen Bediener alarmiert. Mit Videokameras erhaltene Bilder weisen eine deutlich reduzierte Informationsdichte auf, was sich negativ auf die Datenqualität und die Auswertung der Daten auswirkt. Dementsprechend können nur Waldbrände erkannt werden, wenn sie schon eine gewisse Grösse erreicht haben. Dies gilt noch mehr für weit entfernte Waldbrände. Demzufolge eignet sich diese Technologie nur zur Entdeckung von grossen Feuer, die sich innerhalb von nur wenigen Kilometern ereignen. Um Rauch, Russ und/oder Feuer zu detektieren, wird zudem eine sehr hohe Dichte, auch Density genannt, der Rauchwolke benötigt. Somit kann der Rauch, Russ und/oder das Feuer erst zu einem späten Zeitpunkt detektiert werden. Die geforderte Früherkennung ist jedoch mit dem offenbarten Verfahren und der Vorrichtung nicht möglich. Zudem erzeugt das Verfahren eine grosse Anzahl an Fehlalarmen. Auch wird weder eine elektronische Pixel-Farbkanal- Mischeinheit noch ein Datensatz für einen Rauchfarben-optimierten Pixel- Bereich offenbart oder benötigt.
Die DE-B-10 2013 017 395 offenbart ein Verfahren zur automatisierten Waldbrandfrüherkennung mittels optischer Sensoren und Computer gestützter Bildverarbeitung zur automatischen Rauchdetektion. Dabei werden Rauchwolken detektiert mit den Verfahrungsschritten i) Erzeugen von Bildern mittels mindestens einer digitalen Farbbildkamera und übermitteln der Bilder an ein digitales Datenverarbeitungsmedium und ii) Definieren von Zugehörigkeitsfunktionen in einem Fuzzy-Logik-System zu den Klassen «Rauch», «Wald» und «dunkle Fläche» durch Auswertung einer Vielzahl von durch die Farbbildkamera aufgenommener Testbildern bzw. Testsequenzen in Bezug auf einen Sättigungswert (S) der Bildpixel. Die beanspruchte Technologie basiert auf Bildverarbeitung mit anschliessender Auswertung der Farbbilder. Dabei wird die erhaltende Farbinformation des RGB-Raums für jeden Pixel mittels geeigneter Funktional-Transformation beispielsweise in einen HSV-Raum mit Farbwert H, Sättigung S und Hellwert H umgewandelt. Die so erhaltenden Farbbilder werden anschliessend auf die Detektion von Rauch unter Verwendung der Fuzzy-Logik analysiert. Letztere basiert auf unscharfen Mengen, welche nicht wie herkömmlich durch Objekte definiert, die Elemente der Mengen sind, sondern über den Grad ihrer Zugehörigkeit zu dieser Menge. Hierzu werden Zugehörigkeitsfunktionen verwendet, welche jedem Element einen numerischen Wert als Zugehörigkeitsgrad zuordnen. Durch die Auswertung der Farbbilder des HSV-Raums werden fertige Bilder miteinander verglichen und deren Unterschiede in Bezug auf deren Helligkeit und Sättigung ausgewertet. Indem im Voraus als Referenz Testbilder bzw. Testsequenzen erstellt werden, welche dann im Brandfall mit dem aktuellen Bild verglichen wird, ist sehr fehleranfällig, da sich das Bild eines gleichen Landschaftsausschnitts aufgrund unterschiedlicher Lichtbedingungen oft sehr schnell ändert. Zudem weisen die generierten Bilder - im Vergleich zu Information basierend auf einzelnen Pixeln - eine stark reduzierte Informationsdichte auf. Dies wirkt sich negativ auf die Datenqualität und die Auswertung der Daten aus. Auch wird für eine korrekte Analyse eine sehr hohe Dichte, auch Density genannt, der Rauchwolke benötigt. Somit kann der Rauch, Russ und/oder das Feuer erst zu einem so späten Zeitpunkt detektiert werden, wenn eine Rauchwolke sichtbar ist. Nachteilig an allen vorgeschlagenen Verfahren und Systemen ist, dass sie die geforderte automatische Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ und Feuer mit sehr grosser Detektionswahrscheinlichkeit und einer geringen Anzahl von Fehlarmen nicht oder nur sehr ungenügend erkennen können.
Somit ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die Erkennungssicherheit bei der automatischen Waldbranderkennung im Frühstadium - und somit insbesondere von Rauch, Russ und/oder Feuer - auch für grosse Distanzen von 10 km oder mehr deutlich zu erhöhen und die Fehlerquote der ausgelösten Fehleralarme stark zu reduzieren. So soll beispielsweise Rauch, Russ und/oder Feuer schon in der sehr frühen Frühphase eines entstehenden Waldbrands detektiert werden können, auch wenn noch gar keine für das menschliche Auge sichtbare Anzeichen vorhanden sind. Zudem sollen Rauch, Russ und/oder Feuer beispielsweise von vorbeifliegende Vogelschwärmen und/oder Wolken, aber auch von nicht-brennbaren Orten wie Felsen, Strassen und/oder Gewässer mit einer sehr geringen Anzahl an Fehlalarmen unterschieden werden können.
Die komplexe Aufgabe konnte überraschenderweise gelöst werden mit einem Verfahren zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ und/oder Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit mittels einer Sensoreinheit (2) umfassend mindestens ein Objektiv (4), einen Sensor (5), eine elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6), sowie eine Datenverarbeitungseinheit (3), wobei
i) der Sensor (5) ein Farbsensor (5-1 ) umfasst und während mindestens einer Belichtungsperiode (U) von einem zu überwachenden Landschaftssektor belichtet, pro Belichtungs- periode (U) einen Datensatz für mindestens einen Rauchfarben- optimierten Pixel-Bereich (DSo-s) berechnet und der erhaltene Datensatz DSo-s unter Einbezug von mindestens einem Detektionsalgorithmus A auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer analysiert wird,
ii) sobald ein analysierter Datensatz für einen Rauchfarben- optimierten Bereich (DSo-s) auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer (Fo-s?) hinweist, anhand des Roh-Datensatzes mit den Farbpixeln, oder einen Ausschnitt davon, einen Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) berechnen und unter Einbezug von mindestens einem weiteren Detektionsalgorithmus B analysieren,
iii) falls der analysierte Datensatz mit Farbinformation (DSo-c) weiterhin auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer (Fo-c?) hinweist, den Landschaftssektor, oder einen Ausschnitt davon, während mindestens zwei weiteren, zeitlich versetzten, Belichtungsperioden (Li, l_2, Ln) belichten und die dadurch erhaltenen Roh-Datensätzen zu Datensätzen für den Rauchfarben-optinnierten Bereich (DSi-s, DS2-S, DSn-s) berechnen und bevorzugt unter Einbezug von mindestens einem Detektionsalgorithmus A analysieren,
iv) die so erhaltenen Datensätze für den Rauchfarben-optimierten
Bereich (DSi-s, DS2-S, DSn-s) von mindestens zwei zeitlich versetzten Belichtungen unter Einbezug von mindestens einem weiteren Detektionsalgorithmus C analysieren (calc (t)), und v) falls der analysierte Datensatz weiterhin auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer (F13-S?) hinweist, einen Operator O benachrichtigen und/oder einen Alarm auslösen, wobei gegebenenfalls anhand mindestens einem Datensatz für den Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereich (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn- s) und/oder dem Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) ein für das menschliche Auge sichtbare Bild (P) berechnet wird. Beansprucht wird auch ein System (1 ) zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ und/oder Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit gemäss dem erfindungsgemässen Verfahren, wobei das System (1 ) eine Sensoreinheit (2), eine Datenverarbeitungseinheit (3) und eine elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) zur Verarbeitung der vom Sensor (5) erhaltenen Roh-Datensätze umfasst, wobei bevorzugt jeder Farbkanal separat zugemischt werden kann, und die Sensoreinheit (2)
i) mindestens ein Objektiv (4) mit Blende (7) und bevorzugt ohne NIR- und/oder IR-Filter,
- die Blende (7) des Objektivs (4) eine Blendenöffnung mit einem Wert von f/4 oder kleiner, aufweist, und
- die Belichtungszeit mindestens 0.2 Sekunden, beträgt, ii) mindestens einen Sensor (5), wobei ein Sensor (5) ein Farbsensor (5-1 ) ist, und
gegebenenfalls mindestens einen von einem NIR- und/oder IR-Filter unterschiedlichen optischen Filter umfasst.
Zudem wird auch Verwendung des erfindungsgemässen Verfahrens und des erfindungsgemässen Systems (1 ) zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ, Feuer und/oder Bränden wie Waldbrände; zur Reduktion von Fehlalarmen, insbesondere bei Waldbranderkennungssystemen, die von nicht-brennbaren Orten wie Felsen, Strassen und/oder Gewässer, und/oder von nicht-brennbaren Ereignissen wie Wolkenschatten, Staubwolken, Vogelschwärmen, Luftverschmutzung sowie von Fahr- und/oder Flugobjekten herrühren können; zur Erhöhung der Erkennungssicherheit von Ereignissen; sowie zur geologischen Überwachung von geologisch kritischen Regionen, insbesondere bei Gefahr eines Fels- und/oder Eisabbruchs, eines Felssturzes und/oder eines Erdrutsches beansprucht. Das erfindungsgemässe Verfahren, das erfindungsgemässe System (1 ) und die erfindungsgemässe Verwendung bieten überraschenderweise viele Vorteile. Denn zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ und/oder Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit braucht es keine sogenannte «Density» des Ereignisses, d.h. das Ereignis muss für das menschliche Auge nicht sichtbar sein und kann trotzdem detektiert werden. Dies erlaubt eine wesentlich frühere Detektion als bei anderen, bekannten Systemen, was für die Brandbekämpfung von wesentlichem Vorteil ist. So können überraschenderweise Rauch, Russ und Feuer im Vergleich zu herkömmlichen Systemen mit grösserer Wahrscheinlichkeit und niedriger Fehlerquote sowohl bei Tag, bei Nacht als auch bei schwierigen Lichtverhältnissen automatisch und ohne Einwirken einer Person im Frühstadium detektiert werden - und dies bis zu Distanzen von 40 km Entfernung oder mehr! Dadurch kann in einer sehr frühen Phase eines entstehenden Feuers ein Alarm ausgelöst werden, wodurch die Wahrscheinlichkeit, das Feuer frühzeitig zu löschen, drastisch erhöht wird. Die niedrige Fehlerquote erlaubt einen hohen Automatisationsgrad mit nur wenigen Fehlermeldungen. Aufgrund des erfindungsgemässen Verfahrens kann beispielsweise Rauch, Russ und/oder Feuer schon in der Frühphase eines entstehenden Waldbrands von vorbeifliegenden Vogelschwärmen und/oder Wolken, aber auch von nicht-brennbaren Orten wie Felsen, Strassen und/oder Gewässer unterschieden werden. Zudem können überraschenderweise auch bisher nicht-unterscheidbare Ereignisse wie Fahrzeuge mit reflektierender Windschutzscheibe und das Flattern von Birkenblättern im Wind detektiert werden, wodurch sich die Anzahl Fehlermeldungen weiter reduziert. Dies ist nicht zuletzt darauf zurückzuführen, dass sowohl Datensätze mit Farbinformation im Pixel- Bereich (DSo-c), anhand welcher Farbbilder generiert werden können, als auch Datensätze mit Rauchfarben-optimierten Bereichen (DSo-s, DSi-s, DS2- s, DSn-s), anhand welcher Schwarz-Weiss-Bilder generiert werden, welche miteinander verglichen werden. Dieser Vergleich wird gemäss vorliegender Erfindung auch Plausibilitätsprüfung genannt. Denn insbesondere die erhaltenen Graustufen der Datensätze der Rauchfarben-optimierten Bereiche (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s), liefern zusätzlich wertvolle Hinweise zur Dynamik und Ausbreitung von Rauch, Russ und/oder Feuer. Und die Datensätze mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) liefern wertvolle Hinweise auf Ereignisse mit Farben, welche nicht auf Rauch, Russ und/oder Feuer hinweisen, und somit ausgeschieden werden können. Datensätze der Rauchfarben-optimierten Bereiche (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s) werden manchmal auch Schwarz-Weiss-Bilder genannt.
Indem das erfindungsgemässe Verfahren Datensätze im Pixel-Bereich DSo- s, DSi-s, DS2-S, DSn-s sowie DSo-c analysiert und sogar auch Datensätze auswerten kann, obwohl das menschliche Auge keine sichtbaren Anzeichen von Rauch, Russ und/oder Feuer wahrnimmt, erhöht sich die Sensitivität des Systems überraschenderweise erheblich.
Das erfindungsgemässe Verfahren und das erfindungsgemässe System (1 ) sind geeignet für die erfindungsgemässe Verwendung und dienen somit zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ und/oder Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit. Dabei wird unter dem Begriff Früherkennung erfindungsgemäss die Erkennung von Rauch, Russ und/oder Feuer in einem so frühen Stadium verstanden, bei welchem das menschliche Auge noch keinen Rauch, Russ und/oder Feuer sehen kann.
Das Verfahren
Das erfindungsgemässe Verfahren wird mittels mindestens einer Sensoreinheit (2), einer Datenverarbeitungseinheit (3) und einer elektronischen Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) durchgeführt. Die Sensoreinheit (2) umfasst mindestens ein Objektiv (4) und mindestens einen Sensor (5), wobei ein Sensor (5) ein Farbsensor (5-1 ) umfasst. Es können alle Komponenten zusammen in einer Einheit angeordnet sein oder an räumlich verschiedenen Orten. So kann beispielsweise die Datenverarbeitungseinheit (3) von der Sensoreinheit (2) getrennt angeordnet sein, wobei zwischen der Sensoreinheit (2) und der Datenverarbeitungseinheit (3) Daten ausgetauscht werden können. Auch kann ein Teil der Datenverarbeitungseinheit (3) bei der Sensoreinheit (2) und ein anderer Teil der Datenverarbeitungseinheit (3) an einem anderen Ort angeordnet sein. Die elektronische Pixel-Farbkanal- Mischeinheit (6) befindet sich bevorzugt bei der Sensoreinheit (2) und/oder bei der Datenverarbeitungseinheit (3), da Datensätze, die in der Sensoreinheit (2) durch Belichtung des Sensors (5) erhalten werden, zur elektronischen Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) und weiter zur Datenverarbeitungseinheit (3) gesendet werden. Beim erfindungsgemässen Verfahren wird in einem ersten Schritt i) der Sensor (5) während mindestens einer Belichtungsperiode (U) von einem zu überwachenden Landschaftssektor belichtet, wobei pro Belichtungsperiode (Lo) einen Datensatz für mindestens einen Rauchfarben-optimierten Pixel- Bereich (DSo-s) berechnet und der erhaltene Datensatz DSo-s unter Einbezug von mindestens einem Detektionsalgorithmus A auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer analysiert wird. Dieser Schritt wird so oft wiederholt, bis ein Datensatz DSo-s auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer hinweist, d.h. dass die Möglichkeit besteht, dass Rauch, Russ und/oder Feuer detektiert wurde. Zwischen den einzelnen Wiederholungsschritten kann die Sensoreinheit (2) mit dem Sensor (5) mindestens einen weiteren Landschaftssektor überwachen, indem der Schritt i) wiederholt wird.
Indem ein Datensatz für den Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereich (DSo-s) mittels der elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) und der Datenverarbeitungseinheit (3) erstellt und unter Einbezug von mindestens einem Detektionsalgorithnnus A auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer analysiert wird, können äusserst feine Unterschiede der einzelnen Pixel festgestellt werden, wodurch die Detektionsempfindlichkeit drastisch erhöht wird. Dabei umfassen die Datensätze DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s auch gewisse Farbanteile wie blau und/oder rot, obwohl manchmal auch nur von Grautönen oder - nach der Transformation in ein sichtbares Bild - von einem Schwarz-Weiss Bild die Rede ist.
In einem weiteren Schritt ii) des erfindungsgemässen Verfahrens wird, sobald ein analysierter Datensatz für einen Rauchfarben-optimierten Bereich (DSo-s) auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer (Fo-s?) hinweist, anhand des Roh-Datensatzes mit den Farbpixeln, oder einen Ausschnitt davon, einen Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) berechnen und unter Einbezug von mindestens einem weiteren Detektionsalgorithmus B analysieren. Dabei kann der Roh-Datensatzes mit den Farbpixeln der gleiche Roh-Datensatz sein, anhand welchem der Rauchfarben-optimierte Bereich (DSo-s) auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer (Fo-s?) hinweist. Alternativ kann mittels einer erneuten Belichtungsperiode ein neuer, zeitlich naher, Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) erstellt werden.
Indem ein Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) erstellt und unter Einbezug von mindestens einem Detektionsalgorithmus B auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer analysiert wird, wird die Farbinformation des beobachteten Land Schaftssektors miteinbezogen. Dadurch können beispielsweise flatternde Blätter eines Baums - welche beim Datensatz des Rauchfarben-optimierten Bereichs (DSo-s) als möglicher Rauch, Russ und/oder Feuer identifiziert wurde - als Fehlalarm identifiziert. Demzufolge wird das Verfahren mit Schritt i) weitergeführt. In einem nächsten Schritt iii) des erfindungsgemässen Verfahrens wird, falls der analysierte Datensatz mit Farbinformation (DSo-c) weiterhin auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer (Fo-c?) hinweist, der Landschaftssektor, oder einen Ausschnitt davon - d.h. insbesondere den oder die Ausschnitte mit Hinweis auf Rauch, Russ und/oder Feuer - während mindestens zwei weiteren, zeitlich versetzten, Belichtungsperioden (Li, L2, Ln) belichtet und die dadurch erhaltenen Roh-Datensätze zu Datensätzen für den Rauchfarben-optimierten Bereich (DSi-s, DS2-S, DSn-s) berechnet und bevorzugt unter Einbezug von mindestens einem Detektionsalgorithmus A analysiert.
In einem weiteren Schritt iv) des erfindungsgemässen Verfahrens werden die unter Schritt iii) erhaltenen Datensätze für den Rauchfarben-optimierten Bereich (DSi-s, DS2-S, DSn-s) von mindestens zwei zeitlich versetzten Belichtungen unter Einbezug von mindestens einem weiteren Detektionsalgorithmus C analysiert (calc (t)). Hierzu können optional noch weitere Eingaben in die Berechnung einfliessen, wie beispielsweise Wetterdaten (WD) und/oder spezifische Inputs eines Operators, d.h. einer Überwachungsperson, . - wie interaktives Anpassen an den Waldbrand- Index bei speziell erhöhter Waldbrandgefahr.
Indem mindestens zwei weitere, zeitlich versetzte Datensätze für den Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereich (DSi-s, DS2-S, DSn-s) erstellt und unter Einbezug von mindestens einem Detektionsalgorithmus A auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer analysiert werden, werden zeitlich versetzte Informationen des gleichen Landschaftssektors, oder eines Ausschnitts davon, bereitgestellt. Durch die Analyse der zeitlich versetzten Datensätze DSi-s, DS2-S, DSn-s mittels mindestens einem Detektionsalgorithmus C werden die zeitversetzen Datensätze auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer analysiert (calc (t)). Denn bei Rauch, Russ und/oder Feuer verändern sich die entsprechenden Datensätze (DSi-s, DS2- s, DSn-s) in Funktion der Zeit. Denn der Unterschied der zeitlich versetzten Datensätze DSi-s, DS2-S, DSn-s einer in der Sonne glänzenden Felswand weist ein ganz anderes Muster auf als dies bei Rauch, Russ und/oder Feuer der Fall ist.
In einem weiteren - typischerweise letzten - Schritt v) des erfindungs- gemässen Verfahrens wird - falls der analysierte Datensatz weiterhin auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer (F13-S?) hinweist - ein Operator O benachrichtigt und/oder direkt ein Alarm ausgelöst, wobei gegebenenfalls anhand mindestens einem Datensatz für den Rauchfarben- optimierten Pixel-Bereich (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s) und/oder dem Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) ein für das menschliche Auge sichtbares Bild (P) berechnet wird. Die genannten Schritte i) bis iv) werden bevorzugt in der aufgeführten Reihenfolge durchgeführt, wobei auch eine andere Abfolge denkbar ist.
Erfindungsgemäss wird unter den Begriffen «Datensatz für mindestens einen Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereich (DSo-s)» und «Datensatz DSo-s» alle Datensätze DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s und DSo-s verstanden, die vor, während und nach der Analyse mit mindestens einem der Detektions- algorithmen entstehen.
Das Vergleichen von Pixeln unterschiedlicher Datensätze und das Überprüfen, ob die vorgängig erfolgte Schlussfolgerung, d.h. ob ein Hinweis auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer vorliegt, korrekt ist, wird erfindungsgemäss Plausibilitätsprüfung genannt. Eine beispielhafte Plausibilitätsprüfung umfasst das Vergleichen von Pixeln aus mindestens einem Datensatz - insbesondere von mindestens einem Roh-Datensatz - mit Farbinformation (DSo-c), d.h. ein Datensatz für mindestens ein Farbbild, mit Datensätzen - insbesondere Roh-Datensätze - für mindestens einen Rauchfarben-optimierten Bereich (DSo-s), d.h. einen Datensatz welcher geeignet ist um sogenannte Schwarz-Weiss-Bilder zu generieren. Diese Plausibilitätsprüfung erfolgt bevorzugt in der Datenverarbeitungseinheit (3) und in Echtzeit und mittels Algorithmen. Sie erlaubt eine grosse Reduktion von Fehldetektionen, was zu einer wesentlichen Abnahme von Fehlalarmen führt.
In einer bevorzugten Ausführungsform umfasst
der Detektionsalgorithmus A ein Kontrast-Detektionsalgorithmus und/oder ein Helligkeits-Detektionsalgorithmus,
der Detektionsalgorithmus B ein Farb-Detektionsalgorithmus, und/oder
der Detektionsalgorithmus C ein Kontrast-Detektionsalgorithmus, ein Helligkeits-Detektionsalgorithmus, Dynamik-Detektions- algorithmus zur Analyse der Rauchbewegung, ein Expansions- Detektionsalgorithmus zur Analyse der Ausbreitung des Rauchs und/oder Russ, und/oder ein Struktur-Detektionsalgorithmus zur Analyse der Struktur und der Richtung des Rauchs und/oder Russ dar, wobei der Detektionsalgorithmus C bevorzugt die Datensätze DSi-s, DS2-S und DSn-s in gegenseitiger Abhängigkeit, d.h. interaktiv, analysiert.
In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform umfassen die durch die Belichtungsperioden ( , Li, L2; Ln) erhaltenden Roh-Datensätze mit Farbpixel, die berechneten Datensätze des Rauchfarben-optimierten Pixel- Bereichs (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s) und der Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) das Pixel-Format der einzelnen Photodioden des Sensors (5), wobei die Datensätze DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s und DSo-c mittels der elektronischen Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) und der Datenverarbeitungseinheit (3) berechnet werden. Mit anderen Worten: Die im Farbsensor (5-1 ) bei der Belichtung erhaltenen Datensätze liegen in Form von mindestens 3 unterschiedlichen Farbkanälen, bevorzugt mittels RGB- Farbkanälen, vor und werden - ohne Transformation in beispielsweise einen HSV-Raum - vom Sensor (5) zur elektronischen Pixel-Farbkanal- Mischeinheit (6) und zur Datenverarbeitungseinheit (3) weitergeleitet.
In einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemassen Verfahrens werden
i) die Datensätze für die Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereiche (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s) und der Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) Licht mit den Wellenlängen von mindestens 350 bis 1 100 nm, bevorzugt mindestens 400 bis 1000 nm, verwendet wird, und/oder
ii) die Datensätze für die Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereiche (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s) erhalten werden, indem die während der Belichtungsperioden ( , Li, L2, Ln) des Sensors (5) erhaltenen Roh-Datensätze mit Farbpixeln anhand der elektronischen Pixel- Farbkanal-Mischeinheit (6) in Datensätze für Rauchfarben- optimierten Pixel-Bereiche (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s) umgewandelt werden, indem die Intensität mindestens eines Farbkanals verstärkt, und die Intensität von mindestens zwei Farbkanälen reduziert wird, um die resultierenden Mischfarben der Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereiche als Grauton-ähnliche Farben darzustellen, wobei bevorzugt die Intensität eines Farbkanals mindestens die doppelte Intensität der beiden Farbkanäle aufweist, welche die niedrigste Intensität aufweisen. Mit anderen Worten: Werden beispielsweise die drei RGB- Farbkanäle verwendet, werden die Farbkanäle so verändert, dass einer der RGB-Farbkanäle mindestens die doppelte Intensität der beiden anderen Farbkanäle - jeweils einzeln gemessen - aufweist. In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemässen Verfahrens und des erfindungsgemässen Systems (1 ) ist die Sensoreinheit (2) auf einer drehbaren Vorrichtung angeordnet, wobei die Sensoreinheit (2) auf der drehbaren Vorrichtung bevorzugt bis zu 360° drehbar ist. Dadurch kann das Ganze von der Sensoreinheit (2) sichtbare Gelände bis zu einer Distanz von etwa 40 km überwacht werden. Dabei wird das zu überwachende Gelände durch die drehbare Vorrichtung typischerweise in verschiedene zu überwachende Landschaftssektoren eingeteilt, welche die Sensoreinheit (2) in typischerweise definierter Reihenfolge auf das zu untersuchende Ereignis hin untersucht. Dabei deckt ein Landschaftssektor vorteilhafterweise einen Winkel von 2 bis 30°, bevorzugt einen Winkel von 5 bis 20°, ab.
In einer anderen bevorzugten Ausführungsform wird der Sensor (5) mit den mindestens zwei weiteren, zeitlich versetzten Belichtungsperioden (Li, L2, Ln) im zeitlichen Abstand von mindestens 1 Sekunde, bevorzugt von mindestens 2 Sekunden, mindestens je einmal belichtet. Als zeitlichen Abstand der Belichtungen genügen in der Regel 10 Sekunden oder weniger, insbesondere 5 Sekunden oder weniger. Die dadurch erhaltenen Ron- Datensätzen werden zu Datensätzen für den Rauchfarben-optimierten Bereich (DSi-s, DS2-S, DSn-s) berechnet und bevorzugt unter Einbezug von mindestens einem Detektionsalgorithmus A analysiert. Aufgrund des zeitlichen Abstands der Bilder können wichtige Rückschlüsse auf die Dynamik des zu beobachtenden Bereichs geschlossen werden. Denn zwei Datensätze von Rauch, Russ und/oder Feuer mit genanntem zeitlichem Abstand sind nicht identisch - dies im Gegensatz zu Datensätzen von gräulichem Fels.
In einer weiteren bevorzugen Ausführungsform werden zur Analyse der zeitlich versetzten Datensätze für den Rauchfarben-optimierten Pixel- Bereich (DSi-s, DS2-S, DSn-s) unter Einsatz mindestens eines Detektionsalgorithmus C zusätzlich Wetterdaten (WD) vom zu überwachenden Landschaftssektor einbezogen werden, wobei die Wetterdaten (WD) gegebenenfalls mittels geeigneter weiterer Algorithmen analysiert werden. Als Wetterdaten können aktuelle Wetterdaten, wie Sonneneinstrahlung, Temperatur, Windrichtung, Windstärke, Luft- feuchtigkeit, Bodenfeuchtigkeit, Niederschlag und/oder Blitzschlag; und/oder kumulierte Wetterdaten der letzten Tage oder Wochen, wie insbesondere Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Bodenfeuchtigkeit und/oder Niederschlag verwendet werden. Dabei sind die Wetterdaten bevorzugt Wetterdaten von dem zu überwachenden Landschaftssektor, d.h. Überwachungssektor, oder einem angrenzenden Gebiet sind. Geeignete Wetterdaten können beispielsweise online bei Wetterstationen abgerufen werden. Durch den Einbezug von Wetterdaten (WD) wird die Anzahl Fehlalarme weiter reduziert. Denn nach einer längeren Regenperiode und/oder bei Starkregen ist es unwahrscheinlich, dass ein Brandherd entsteht. Im Zweifelsfall kann der mögliche Brandherd weiter überwacht werden, indem dass weitere Daten gesammelt und ausgewertet werden.
Die Sensoreinheit (2)
Mit der Sensoreinheit (2) des erfindungsgemässen Verfahrens und des erfindungsgemässen Systems (1 ) wird Licht vom zu überwachenden Landschaftssektor durch das Objektiv (4) auf den Sensor (5) geleitet, wo es in den im Sensor (5) enthaltenen Photodioden in Datensätzen gesammelt und gegebenenfalls gespeichert wird.
Die Sensoreinheit (2) umfasst mindestens ein Objektiv (4) und mindestens einen Sensor (5), wobei mindestens ein Sensor (5) ein Farbsensor (5-1 ) und gegebenenfalls ein weiterer Sensor (5) ein Schwarz-Weiss-Sensor ist, mit welchem Datensätze im Graubereich, und somit im Rauchfarben-optimierten Pixelbereich, erhalten werden. Dabei weist der Schwarz-Weiss-Sensor bevorzugt einen vorgeschalteten Filter, insbesondere einen vorgeschalteten Spektralfilter, auf. Das Objektiv (4) und der Sensor (5) sind typischerweise so angeordnet, dass einfallendes Licht durch das Objektiv (4) auf den Sensor (5) trifft.
Als Objektiv (4) können kommerziell erhältliche Objektive für Video-, Film- und/oder Fotokameras eingesetzt werden. Die Brennweite des Objektivs wird typischerweise nach dem zu überwachenden Gelände ausgewählt. Werden kürzere Distanzen und/oder ein Landschaftssektor mit grossem Winkel überwacht, sind in der Regel Weitwinkel Objektive geeignet. Sollen jedoch längere Distanzen in Landschaftssektoren mit typischerweise kleinem Winkel überwacht werden, sind in der Regel Teleobjektive geeignet. Dem Fachmann ist bekannt, welches Objektiv er für den jeweiligen zu überwachenden Landschaftssektor auswählen kann.
Die Sensoreinheit (2) umfasst bevorzugt eine Blende (7), wobei die Blende (7) vor und/oder nach dem Objektiv (4) - in Bezug auf das einfallende Licht und den Sensor (5) - angeordnet sein. Geeignete Blenden (7) sind dem Fachmann bekannt und im Handel erhältlich. Dabei wird die Belichtungszeit vorteilhafterweise durch geeignete elektronische Steuerung der Belichtungszeit des Sensors (5) geregelt.
In einer besonders bevorzugten Ausführungsform umfasst die Sensoreinheit (2) eine Blende (7), wobei bei den Belichtungsperioden (Lo, Li , L2, Ln) zur Erfassung der Roh-Datensätze
die Blendenöffnung der Blende (7) einen Wert von f/4 oder kleiner, bevorzugt von f/5.6 oder kleiner, insbesondere von f/8 oder kleiner, aufweist, und/oder
die Belichtungszeit mindestens 0.2 Sekunden, bevorzugt mindestens 0.5 Sekunden, insbesondere mindestens 1 Sekunde, beträgt. Dabei kann die Blendenöffnung so gestaltet sein, dass sie fest eingestellt ist oder variiert werden kann. Durch eine kleine Blendenöffnung wird eine höhere Tiefenschärfe erzielt, was in vielen Fällen von Vorteil ist. Die Sensoreinheit (2) besitzt vorteilhafterweise keinen Filter für Wellenlängen im Infrarot- (IR-) und/oder Nahinfrarot- (NIR-) Bereich. Somit umfasst die Sensoreinheit (2) bevorzugt ein Objektiv (4) mit Blende (7), jedoch ohne NIR- und/oder IR-Filter. Die Sensoreinheit (2) umfasst typischerweise mindestens einen von einem NIR- und/oder IR-Filter unterschiedlichen optischen Filter, beispielsweise einen Spektralfilter. Geeignete Filter sind dem Fachmann bekannt und im Handel erhältlich. In einer bevorzugten Ausführungsform ist mindestens ein Sensor (5) der Sensoreinheit (2) ist ein Farbsensor (5-1 ), wobei gegebenenfalls ein weiterer Sensor (5) ein Schwarz-Weiss-Sensor ist. Geeignete Sensoren (5) sind dem Fachmann bekannt und kommerziell erhältlich. Bevorzugte Sensoren (5) umfassen CCD-Sensoren, insbesondere ein mindestens 2-dimensionaler CCD-Sensor, wobei CCD für „Charged Coupled Device" steht, CMOS- Sensoren, wobei CMOS für„Complementary Metal-Oxide Semiconductor" steht, Active-Pixel-Sensoren (APS), Line-Scanner-Sensoren und/oder Multispektral-Sensoren. Die Pixelanzahl des Sensors (5) spielt überraschenderweise eine untergeordnete Rolle. So können beispielsweise Sensoren (5) mit 1000 x 1000 Pixel, bevorzugt mit mindestens 1500 x 1500 Pixel, insbesondere mit mindestens 2000 x 2000 Pixel eingesetzt werden. Die im Farbsensor (5-1 ) bei der Belichtung erhaltenen Datensätze werden bevorzugt in Form von mindestens 3 unterschiedlichen Farbkanälen, bevorzugt mittels RGB-Farbkanälen, vom Sensor (5) zur elektronischen Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) und anschliessend zur Datenverarbeitungseinheit (3) weitergeleitet. Die Datensätze für die Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereiche (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s) werden in aller Regel unter Einbezug der Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6), der Datenverarbeitungseinheit (3) sowie mindestens eines Detektionsalgorithmus C berechnet.
Die im Sensor (5), insbesondere im Farbsensor (5-1 ), durch die Belichtung mit Licht (hv) während der Belichtungszeit erhaltenen Datensätze sind geeignet um ein Farbbild und/oder ein Rauchfarben-optimiertes Bild, d.h. ein sogenanntes Schwarz-Weiss-Bild, zu erhalten.
Die im Sensor (5) erhaltenen Datensätze werden als Rohdaten zur Datenverarbeitungseinheit (3) weitergeleitet, wobei die Weiterleitung bevorzugt zuerst über die elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) und anschliessend zur Datenverarbeitungseinheit (3) erfolgt.
Die Datenverarbeitungseinheit (3)
Die Datenverarbeitungseinheit (3) des erfindungsgemässen Verfahrens und des erfindungsgemässen Systems (1 ) dient zur Verarbeitung der Daten, insbesondere zur Verarbeitung der beim Sensor (5) gemessenen Datensätze.
Die Datenverarbeitungseinheit (3) kann eine oder mehrere Datenverarbeitungseinheiten umfassen, wobei letztere am gleichen Ort oder an unterschiedlichen Orten angeordnet sein können. Die Datenverarbeitungseinheit (3) - oder ein Teil davon - kann neben der Sensoreinheit (2) angebracht sein oder sie kann sich an einem von der Sensoreinheit (2) unterschiedlichen Ort befinden. Die Datenverarbeitungseinheit (3) umfasst bevorzugt mindestens einen Prozessor, mindestens ein Datenkommunikationsmodul, insbesondere eine Internet- und/oder Kabelschnittstelle, eine Antenne, einen Transceiver, einen Satellitenanschluss und/oder eine Telefon-Schnittstelle, mindestens eine Stromquelle, insbesondere ein Stromnetzanschluss, eine Batterie, einen Akku, ein Photovoltaikmodul, einen Windgenerator und/oder eine Brennstoffzelle. Dabei ist das Datenkommunikationsmodul bevorzugt geeignet, um Daten, insbesondere Datensätze, von der Sensoreinheit (2) und/oder der elektronischen Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) zu empfangen und gegebenenfalls wieder zurück zu senden. Geeignete Datenverarbeitungseinheiten (3) sind dem Fachmann bekannt und kommerziell erhältlich
Die elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6)
Die elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) des erfindungsgemässen Verfahrens und des erfindungsgemässen Systems (1 ) empfängt Daten, insbesondere Datensätze, von der Sensoreinheit (2) und leitet diese nach Verarbeitung weiter zur Datenverarbeitungseinheit (3). Auch kann sie von der Datenverarbeitungseinheit (3) Daten empfangen und gegebenenfalls an die Sensoreinheit (2), beispielsweise den Sensor (5), weiterleiten. Die eingesetzte elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6), auch Farbmisch- und Verstärkereinheit (6) genannt, des erfindungsgemässen Verfahrens und des erfindungsgemässen Systems (1 ) dient insbesondere zur Verarbeitung der von der Sensoreinheit (2), bevorzugt vom Sensor (5), insbesondere vom Farbsensor (5-1 ), erhaltenen Datensätze. Die Verarbeitung erfolgt bevorzugt zu Rauchfarben-optimierten Datensätzen im Pixel-Bereich (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s). Diese werden unter Einbezug von mindestens einem Detektionsalgorithmus A und mittels der Datenverarbeitungseinheit (3) auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer analysiert. Die elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) ist vorteilhafterweise als Software auf einem Datenträger gespeichert. Der Datenträger kann Teil der Datenverarbeitungseinheit (3) und/oder einen separaten Chip darstellen, welcher beispielsweise bei der Sensoreinheit (2) angeordnet sein kann. Die elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) kann zudem bevorzugt jeden Farbkanal der vom Sensor (5) erhaltenen Roh-Datensätze für jeden Farbkanal separat empfangen und/oder separat verarbeiten.
Geeignete elektronische Farbmisch- und Verstärkereinheiten (6) sind dem Fachmann bekannt und kommerziell erhältlich.
Das System (1 ) Das erfindungsgemässe System (1 ) wird bevorzugt im erfindungsgemässen Verfahren zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ und/oder Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit eingesetzt und ermöglicht das Detektieren von Licht des zu überwachenden Landschaftssektors, das Sammeln der dabei erhaltenen Datensätze sowie die elektronische Verarbeitung der Datensätze um gegebenenfalls Alarm auszulösen.
Das System (1 ) umfasst die Sensoreinheit (2), die Datenverarbeitungseinheit (3) und die elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) zur Verarbeitung der vom Sensor (5), insbesondere vom Farbsensor (5-1 ), erhaltenen Datensätze, wobei bevorzugt jeder Farbkanal separat zugemischt werden kann.
Die Sensoreinheit (2) des erfindungsgemässen Systems (1 ) umfasst
i) mindestens ein Objektiv (4) mit Blende (7) und bevorzugt ohne NIR- und/oder IR-Filter, wobei
- die Blende (7) des Objektivs (4) eine Blendenöffnung mit einem Wert von f/4 oder kleiner, bevorzugt von f/5.6 oder kleiner, insbesondere von f/8 oder kleiner, aufweist, und
- die Belichtungszeit mindestens 0.2 Sekunden, bevorzugt mindestens 0.5 Sekunden, insbesondere mindestens 1 Sekunde beträgt. Die Belichtungszeit beträgt in der Regel nicht mehr als 10 Sekunden, insbesondere nicht mehr als 5 Sekunden. Dabei wird die Belichtungszeit bevorzugt elektronisch gesteuert,
ii) mindestens einen Sensor (5), wobei mindestens ein Sensor (5) ein Farbsensor (5-1 ) ist, und
iii) gegebenenfalls mindestens einen von einem NIR- und/oder IR- Filter unterschiedlichen optischen Filter.
Die Verwendung
Das erfindungsgemässe Verfahren und das erfindungsgemässe System (1 ) finden überraschenderweise eine vielseitige Anwendung.
Eine ganz besonders bevorzugte Verwendung umfasst die automatische Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ, Feuer und/oder Bränden wie Waldbrände, die Reduktion von Fehlalarmen, insbesondere bei Waldbranderkennungssystemen, die von nicht-brennbaren Orten wie Felsen, Strassen und/oder Gewässer, und/oder von nicht-brennbaren Ereignissen wie Wolkenschatten, Staubwolken, Vogelschwärmen, Luftverschmutzung sowie von Fahr- und/oder Flugobjekten herrühren können; die Erhöhung der Erkennungssicherheit von Ereignissen; sowie die geologische Überwachung von geologisch kritischen Regionen, insbesondere bei Gefahr eines Fels- und/oder Eisabbruchs, eines Felssturzes und/oder eines Erdrutsches.
Im Folgenden werden nicht-limitierende, bevorzugte Ausführungsformen des erfindungsgemassen Verfahrens und der erfindungsgemass eingesetzten Sensoreinheit (2) anhand der nachfolgenden Zeichnungen beschrieben. Diese sind nicht einschränkend auszulegen und werden als Bestandteil der Beschreibung verstanden:
Fig. 1 zeigt eine beispielhafte Ausführungsform der Sensoreinheit (2) des erfindungsgemassen Verfahrens und des erfindungsgemassen
Systems (1 ) umfassend ein Objektiv (4), eine optionale Blende (7), einen Sensor (5), eine elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) sowie eine Datenverarbeitungseinheit (3).
Während einer Belichtungsperiode (Lo) gelangt Licht (hv) durch das Objektiv (4) und durch die optionale Blende (7) zum Sensor (5), d.h. zum Farbsensor (5-1 ). Das Licht (hv) wird im Sensor (5) mittels Farbpixeln detektiert und - typischerweise ohne Transformation - in den einzelnen RGB-Kanälen zur elektronischen Pixel-Farbkanal-
Mischeinheit (6) sowie zur Datenverarbeitungseinheit (3) weitergeleitet. Ist die Analyse der erhaltenen Datensätze abgeschlossen, werden die Resultate im Fall eines klaren Hinweises auf Rauch, Russ und/oder Feuer zum Operator (O) weitergeleitet. Dabei können optional die Datensätze vorher noch in für das menschliche Auge sichtbare Bilder (P) umgewandelt werden, wobei typischerweise aus mindestens einem Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereich (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s) ein Bild mit vorherrschenden Grautönen, erfindungsgemäss auch Schwarz-Weiss Bild genannt, als auch aus dem Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) ein Farbbild generiert wird. zeigt eine beispielhafte Ausführungsform des erfindungsgemässen Verfahrens zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ und/oder Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit. Hierzu wird der Sensor (5), welcher ein Farbsensor (5-1 ) ist, während mindestens einer Belichtungsperiode (U) mit Licht (hv) von einem zu überwachenden Landschaftssektor belichtet. Pro Belichtungsperiode (Lo) wird mittels der elektronischen Pixel-Farbkanal- Mischeinheit (6) und der Datenverarbeitungseinheit (3) (nicht dargestellt) ein Datensatz für mindestens einen Rauchfarben- optimierten Pixel-Bereich (DSo-s) berechnet und der erhaltene Datensatz DSo-s unter Einbezug von mindestens einem Detektions- algorithmus A auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer analysiert, wobei der dadurch resultierende Datensatz ebenfalls mit DSo-s dargestellt ist. Als Detektionsalgorithmus A wird vorteilhafterweise ein Kontrast-Detektionsalgorithmus und/oder ein Helligkeits- Detektionsalgorithmus verwendet.
Weist der so analysierte Datensatz für den Rauchfarben-optimierten Bereich (DSo-s) keine Anzeichen für Rauch, Russ und/oder Feuer (Fo-s?) auf, wird - gegebenenfalls mit einer Verzögerung - ein gleicher oder ein anderer Landschaftssektor belichtet, um diesen erneut auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer zu belichten. Weist der analysierte Datensatz für den Rauchfarben-optimierten Bereich (DSo-s) auf Rauch, Russ und/oder Feuer (Fo-s?) hin, wird in einem weiteren Schritt anhand des Roh-Datensatzes mit den Farbpixeln, oder einem Ausschnitt des Roh-Datensatzes - insbesondere derjenige Ausschnitt welcher auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer hinweist - ein Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) berechnet und unter Einbezug von mindestens einem weiteren Detektionsalgorithmus B analysiert, wobei der dadurch resultierende Datensatz ebenfalls mit DSo-c dargestellt ist. Als Detektionsalgorithmus B wird bevorzugt ein Farb-Detektionsalgorithmus verwendet.
Weist der so analysierte Datensatz mit Farbinformation im Pixel- Bereich (DSo-c) keine Anzeichen für Rauch, Russ und/oder Feuer (Fo-s?) auf - beispielsweise wenn der Hinweis des Rauchfarben- optimierten Bereichs (DSo-s) aufgrund von im Wind flatternder Blätter zustande kam, welche im Datensatz mit Farbinformation erkannt werden können - wird erneut ein gleicher oder ein anderer Landschaftssektor belichtet.
Weist der so analysierte Datensatz mit Farbinformation im Pixel- Bereich (DSo-c) Anzeichen für Rauch, Russ und/oder Feuer (Fo-s?) auf, wird der Landschaftssektor, oder ein Ausschnitt davon, d.h. der in Frage kommende Ausschnitt - während mindestens zwei weiteren, zeitlich versetzten, Belichtungsperioden (Li, L2, Ln) belichten und die dadurch erhaltenen Roh-Datensätzen zu Datensätzen für den Rauchfarben-optimierten Bereich (DSi-s, DS2-S, DSn-s) berechnet und bevorzugt unter Einbezug von mindestens einem Detektionsalgorithmus A analysiert.
Die so erhaltenen und analysierten Datensätze für den Rauchfarben- optimierten Bereich (DSi-s, DS2-S, DSn-s) von mindestens zwei zeitlich versetzten Belichtungen werden nachfolgend unter Einbezug von mindestens einem weiteren Detektionsalgorithmus C analysiert (calc (t)). Als Detektionsalgorithmus C wird bevorzugt ein Kontrast- Detektionsalgorithmus, ein Helligkeits-Detektionsalgorithmus, ein Dynamik-Detektionsalgorithmus zur Analyse der Rauchbewegung, ein Expansions-Detektionsalgorithmus zur Analyse der Ausbreitung des Rauchs und/oder Russ, und/oder ein Struktur-Detektions- algorithmus zur Analyse der Struktur und der Richtung des Rauchs und/oder Russ verwendet. Dabei können ein oder mehrere Detektionsalgorithmen eingesetzt werden. Auch ist es vorteilhaft, wenn der oder die Detektionsalgorithmen C bevorzugt die Datensätze DSi-s, DS2-S und DSn-s in gegenseitiger Abhängigkeit, d.h. interaktiv, analysiert. Zur Analyse und Berechnung (calc (t)) der Datensätze (DSi-s, DS2-S, DSn-s) können optional aktuelle Wetterdaten (WD), wie Sonneneinstrahlung, Temperatur, Windrichtung, Windstärke, Luftfeuchtigkeit, Bodenfeuchtigkeit, Niederschlag und/oder Blitzschlag; und/oder kumulierte Wetterdaten (WD) der letzten Tage oder Wochen, wie insbesondere Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Bodenfeuchtigkeit und/oder Niederschlag hinzugezogen werden. Auch kann zur Analyse und Berechnung (calc (t)) der Datensätze (DSi-s, DS2-S, DSn-s) der Operator optional einen Input geben, beispielsweise interaktives Anpassen der Berechnungsparameter an den Waldbrand-Index bei speziell erhöhter Waldbrandgefahr.
Weisen die so analysierten Datensätze DSi-s, DS2-S und DSn-s keine Anzeichen für Rauch, Russ und/oder Feuer (Fo-s?) auf, beginnt das Verfahren wieder von vorne und es wird erneut ein gleicher oder ein anderer Landschaftssektor belichtet.
Falls der analysierte Datensatz jedoch weiterhin auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer (F13-S?) hinweist, wird ein Operator O benachrichtigt und/oder ein Alarm ausgelöst. Dabei kann gegebenenfalls anhand mindestens einem Datensatz für den Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereich (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s) und/oder dem Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo- c) ein für das menschliche Auge sichtbare Bild (P) berechnet werden.

Claims

Patentansprüche
Verfahren zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ und/oder Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit mittels einer Sensoreinheit (2) umfassend mindestens ein Objektiv (4), einen Sensor (5), eine elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) sowie eine Datenverarbeitungseinheit (3), dadurch gekennzeichnet, dass i) der Sensor (5) ein Farbsensor (5-1 ) umfasst und während mindestens einer Belichtungsperiode (U) von einem zu überwachenden Landschaftssektor belichtet, pro Belichtungsperiode (Lo) einen Datensatz für mindestens einen Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereich (DSo-s) berechnet und der erhaltene Datensatz DSo-s unter Einbezug von mindestens einem Detektionsalgorithmus A auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer analysiert wird,
ii) sobald ein analysierter Datensatz für einen Rauchfarben- optimierten Bereich (DSo-s) auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer (Fo-s?) hinweist, anhand des Ron- Datensatzes mit den Farbpixeln, oder einen Ausschnitt davon, einen Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) berechnen und unter Einbezug von mindestens einem weiteren Detektionsalgorithmus B analysieren,
iii) falls der analysierte Datensatz mit Farbinformation (DSo-c) weiterhin auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer (Fo-c?) hinweist, den Landschaftssektor, oder einen Ausschnitt davon, während mindestens zwei weiteren, zeitlich versetzten, Belichtungsperioden (Li, L2, Ln) belichten und die dadurch erhaltenen Roh-Datensätzen zu Datensätzen für den Rauchfarben-optimierten Bereich (DSi-s, DS2-S, DSn-s) berechnen und bevorzugt unter Einbezug von mindestens einem Detektionsalgorithmus A analysieren, iv) die so erhaltenen Datensätze für den Rauchfarben-optimierten Bereich (DSi-s, DS2-S, DSn-s) von mindestens zwei zeitlich versetzten Belichtungen unter Einbezug von mindestens einem weiteren Detektionsalgorithmus C analysieren (calc (t)), und v) falls der analysierte Datensatz weiterhin auf die Anwesenheit von Rauch, Russ und/oder Feuer (F13-S?) hinweist, einen Operator O benachrichtigen und/oder einen Alarm auslösen, wobei gegebenenfalls anhand mindestens einem Datensatz für den Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereich (DSo-s, DSi-s, DS2- s, DSn-s) und/oder dem Datensatz mit Farbinformation im Pixel- Bereich (DSo-c) ein für das menschliche Auge sichtbare Bild (P) berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die durch die Belichtungsperioden ( , Li , L2; Ln) erhaltenden Roh-Datensätze mit Farbpixel, die berechneten Datensätze des Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereichs (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s) und der Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) das Pixel-Format der einzelnen Photodioden des Sensors (5) umfassen, wobei die Datensätze DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s und DSo-c mittels der elektronischen Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) und der Datenverarbeitungseinheit (3) berechnet werden.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass
- der Detektionsalgorithmus A ein Kontrast-Detektions- algorithmus und/oder ein Helligkeits-Detektionsalgorithmus ,
- der Detektionsalgorithmus B ein Farb-Detektionsalgorithmus, und/oder
- der Detektionsalgorithmus C ein Kontrast-Detektions- algorithmus, ein Helligkeits-Detektionsalgorithmus, Dynamik- Detektionsalgorithmus zur Analyse der Rauchbewegung, ein Expansions-Detektionsalgorithmus zur Analyse der Ausbreitung des Rauchs und/oder Russ, und/oder ein Struktur- Detektionsalgorithmus zur Analyse der Struktur und der Richtung des Rauchs und/oder Russ umfasst, wobei der Detektionsalgorithmus C bevorzugt die Datensätze DSi-s, DS2- s und DSn-s in gegenseitiger Abhängigkeit, d.h. interaktiv, analysiert.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Sensor (5) mit den mindestens zwei weiteren, zeitlich versetzten Belichtungsperioden (Li, L2, Ln) im Abstand von mindestens je 1 Sekunde, bevorzugt von mindestens je 2 Sekunden, mindestens je einmal belichtet wird.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass zur Analyse der zeitlich versetzten Datensätze für den Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereich (DSi-s, DS2-S, DSn-s) unter Einsatz mindestens eines Detektionsalgorithmus C zusätzlich Wetterdaten (WD) vom zu überwachenden Landschaftssektor einbezogen werden, wobei die Wetterdaten (WD) gegebenenfalls mittels geeigneter weiterer Algorithmen analysiert werden.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass
i) die Datensätze für die Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereiche (DSo-s, DSi-s, DS2-s, DSn-s) und der Datensatz mit Farbinformation im Pixel-Bereich (DSo-c) Licht mit den Wellenlängen von mindestens 350 bis 1 100 nm, bevorzugt mindestens 400 bis 1000 nm, verwendet wird, und/oder ii) die Datensätze für die Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereiche (DSo-s, DSi-s, DS2-S, DSn-s) erhalten werden, indem die während der Belichtungsperioden ( , Li, l_2, Ln) des Sensors (5) erhaltenen Roh-Datensätze mit Farbpixeln anhand der elektronischen Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) in Datensätze für Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereiche (DSo-s, DSi-s, DS2- s, DSn-s) umgewandelt werden, indem die Intensität mindestens eines Farbkanals verstärkt, und die Intensität von mindestens zwei Farbkanälen reduziert wird, um die resultierenden Mischfarben der Rauchfarben-optimierten Pixel-Bereiche als Grauton-ähnliche Farben darzustellen, wobei bevorzugt die Intensität eines Farbkanals mindestens die doppelte Intensität der beiden Farbkanäle aufweist, die die niedrigste Intensität aufweisen.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass der Sensor (5) ein CCD-Sensor, insbesondere ein mindestens 2-dimensionaler CCD-Sensor, ein CMOS-Sensor, ein Active-Pixel-Sensor, ein Line-Scanner-Sensor und/oder ein Multi- spektral-Sensor umfasst. 8. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Sensoreinheit (2) eine Blende (7) umfasst, wobei bei den Belichtungsperioden ( , Li, L2, Ln) zur Erfassung der Roh-Datensätze
- die Blendenöffnung der Blende (7) einen Wert von f/4 oder kleiner, bevorzugt von f/5.6 oder kleiner, insbesondere von f/8 oder kleiner, aufweist, und/oder
- die Belichtungszeit mindestens 0.2 Sekunden, bevorzugt mindestens 0.5 Sekunden, insbesondere mindestens 1 Sekunde, beträgt. System (1 ) zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ und/oder Feuer mit erhöhter Erkennungssicherheit gemäss dem Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass das System (1 ) eine Sensoreinheit (2), eine Datenverarbeitungseinheit (3) und eine elektronische Pixel- Farbkanal-Mischeinheit (6) zur Verarbeitung der vom Sensor (5) erhaltenen Roh-Datensätze, wobei bevorzugt jeder Farbkanal separat zugemischt werden kann, umfasst, und die Sensoreinheit (2)
i) mindestens ein Objektiv (4) mit Blende (7) und bevorzugt ohne NIR- und/oder IR-Filter,
- die Blende (7) des Objektivs (4) eine Blendenöffnung mit einem Wert von f/4 oder kleiner, aufweist, und
- die Belichtungszeit mindestens 0.2 Sekunden, beträgt, ii) mindestens einen Sensor (5), wobei ein Sensor (5) ein Farbsensor (5-1 ) ist, und
gegebenenfalls mindestens einen von einem NIR- und/oder IR-Filter unterschiedlichen optischen Filter umfasst.
System (1 ) nach Anspruch 9 und Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die elektronische Pixel-Farbkanal-Mischeinheit (6) jeden Farbkanal der vom Sensor (5) erhaltenen Roh-Datensätze für jeden Farbkanal separat verarbeiten kann. 12. System (1 ) nach Anspruch 9 oder 10 und Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Datenverarbeitungseinheit (3) mindestens einen Prozessor, ein Datenkommunikationsmodul, insbesondere eine Internet- und/oder Kabelschnittstelle, eine Antenne, einen Transceiver, einen Satelliten- anschluss und/oder eine Telefon-Schnittstelle, eine Stromquelle, insbesondere ein Stromnetzanschluss, eine Batterie, einen Akku, ein Photovoltaikmodul, einen Windgenerator und/oder eine Brennstoffzelle, umfasst.
13. System (1 ) nach mindestens einem der Ansprüche 9 bis 1 1 und Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Sensoreinheit (2) auf einer drehbaren Vorrichtung angeordnet ist und die Sensoreinheit (2) einen Landschaftssektor von einem Winkel von 2 bis 30°, bevorzugt einem Winkel von 5 bis 20°, abdeckt, wobei die Sensoreinheit (2) auf der drehbaren Vorrichtung bevorzugt bis zu 360° drehbar ist.
14. Verwendung des Verfahrens nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 8 und des Systems (1 ) nach mindestens einem der Ansprüche 9 bis 12 zur automatischen Früherkennung von Ereignissen wie Rauch, Russ, Feuer und/oder Bränden wie Waldbrände; zur Reduktion von Fehlalarmen, insbesondere bei Waldbranderkennungssystemen, die von nicht-brennbaren Orten wie Felsen, Strassen und/oder Gewässer, und/oder von nicht-brennbaren Ereignissen wie Wolkenschatten, Staubwolken, Vogelschwärmen, Luftverschmutzung sowie von Fahr- und/oder Flugobjekten herrühren können; zur Erhöhung der Erkennungssicherheit von Ereignissen; sowie zur geologischen Überwachung von geologisch kritischen Regionen, insbesondere bei Gefahr eines Fels- und/oder Eisabbruchs, eines Felssturzes und/oder eines Erdrutsches.
PCT/EP2018/074115 2017-09-09 2018-09-07 Automatische früherkennung von rauch, russ und feuer mit erhöhter erkennungssicherheit WO2019048601A1 (de)

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