KI und Brandschutz

Video-Branderkennung wird sich zukünftig weiterentwickeln und die Digitalisierung in diesem Bereich vorantreiben. Erste Ansätze zeigen die Richtung vor.

Künstliche Intelligenz“ (KI) hat in der Video-Sensorik schon länger ihren Platz in Form gelernter Bewegungsmuster oder algorithmenbasierter Bildanalysen zum Beispiel. Genutzt werden diese Potenziale bisher allerdings vorrangig in der Sicherheitstechnik. Doch auch in der Brandschutzwelt finden sich Einsatzmöglichkeiten für KI, die die konventionell Detektionstechnologie sinnvoll ergänzen können.
Welche Rolle KI in der Bildanalyse dabei perspektivisch spielen kann, wird im Vergleich zu herkömmlichen, sogenannten regelbasierten Systemen deutlich: Diese nutzen vorgegebene Regelsätze, um Muster und Merkmale zu erkennen und nach „Wenn-dann“-Regeln zu klassifizieren. Bezogen auf den Brandschutz kann dies beispielsweise bedeuten: Wenn ein orangefarbenes Licht eine flackernde, unregelmäßige Bewegung zeigt, würde das System von einer Flamme ausgehen, leuchtet die Lichtquelle gleichmäßig, dann nicht.
KI fußt hingegen nicht auf festen Regeln, sondern auf einem strengen Trainingsprozess. Während dieses Prozesses wird das System einer riesigen Menge an Bilddaten aus einem breiten Spektrum an Phänomenen und Situationen ausgesetzt.Auf Grundlage dieser Erfahrungswerte erfolgt die Ereignisdetektion dann selbstständig. Aktuelle Videoalgorithmen, auch in der Branddetektion, sind derzeit noch durch die harmonische Verschmelzung von bewährten, regelbasierten einerseits und modernsten KI-Algorithmen andererseits gekennzeichnet. Bei der eigentlichen Branddetektion kommen Video-Algorithmen tatsächlich noch selten zum Einsatz.

Das ist insofern erstaunlich, als es durchaus kritische Anwendungen gibt, in denen konventionelle Brandmeldetechnologie bei der frühzeitigen Erkennung von Rauch oder Flammen an ihre Grenzen stößt. Durch die Analyse der Bilddaten sind verschiedene Arten der Nutzung möglich: Zum einen können Rauch und Flammen erkannt werden und zum anderen ermöglichen die Live-Bilder den Einsatzkräften in kritischen Umgebungen die Verifikation bzw. Einschätzung des Ereignisses und der Lage vor Ort.
Beispiele für brandmeldetechnisch herausfordernde Umgebungen gibt es viele: In der Recyclingindustrie etwa treffen verschiedene leicht brennbare Stoffe auf Zündquellendurch falsch entsorgte Batterien im Müll. Gleichzeitig sind die offenen Müllbunker äußerst schwierig mit herkömmlichen Brandmeldern zu überwachen. In historischen Gebäuden, wie zum Beispiel Kirchen, treffen teils unwiederbringliche Kulturgüter auf extreme brandschutztechnische Anforderungen wie große räumliche Dimensionen, eine komplexe Bauweise und nicht zuletzt Vorgaben des Denkmalschutzes. Gleichzeitig ist dort mit Störgrößen wie Weihrauch zu rechnen. Bei diesen Anwendungsfällen kann moderne videobasierte Branddetektion eingesetzt werden.

Video-Branderkennung für raue Umgebungen
Wie eine praxistaugliche Lösung direkt an der Brandquelle aussehen kann, zeigt etwa Siemens mit der Video-Branderkennung FireCatcher FDV202. Konkret handelt es sich dabei um eine intelligente HDTV-Kamera mit integrierter Analyse-Software für Video-Branderkennung. Diese Weiterentwicklung aus regelbasierter Analyse, maschinellem Lernen und Deep Learning ermöglicht es, Rauch und Flammen selbst bei einer Anwendungen in offenen Flächen, hohen Räumen und unter rauen Umgebungsbedingungen zu erkennen. Durch ein sehr großes Helligkeitsverhältnis (zwischen dem dunkelsten und dem hellsten Bild) von 1000:1, ist auch weißer oder grauer Rauch vor hellen Hintergründen gut zu erkennen.
Bei der Erkennung von Rauch und/oder Flammen im konfigurierten Detektionsbereich des Sichtfeldes werden verschiedene Relaisausgänge als Alarm angesteuert. Durch die verschiedenen Einstellmöglichkeiten ist selbst bei schwierigen Lichtverhältnissen von 120.000 bis 1 lx eine zuverlässige Detektion möglich.

Die FireCatcher-Kamera kann über I/O-Module redundant an den Loop der Brandmeldezentrale angeschlossen werden. So können verschiedene Alarme bei der Detektion von Rauch und/oder Flammen an der Brandmelderzentrale angezeigt werden. Der Video-Stream kann von der Kamera direkt an ein Video-Managementsystem per LAN übertragen und zur visuellen Verifikation genutzt werden.
Integrierte Manipulationserkennung, Bildqualitäts- und Zustandskontrolle sowie Aktivitätsüberwachung tragen zu einer ausfallsicheren Detektion bei. Die Detektionszonen sind variabel frei konfigurierbar. Die Kamera erkennt Testbrände TF1 bis TF8 gemäß EN54. So bietet die Video-Branderkennung eine erhöhte Betriebssicherheit überall dort, wo kein normativer Schutz vorhanden ist, und ermöglicht den Einstieg in die Digitalisierung.