Überwachungskameras werden Feuermelder
NYU Tandon School of Engineering: Alarm wird nach weniger als einer Sekunde ausgelöst
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KI sorgt für schnelleren Einsatz der Feuerwehr (Foto: pixabay.com) |
New York (pte004/12.09.2025/06:15)
Eine neue Bildauswertungs-Software der NYU Tandon School of Engineering nutzt Aufnahmen von Überwachungskameras auf Straßen und in Gebäuden zur frühzeitigen Erkennung von Bränden. Damit lassen sich Tausende Menschenleben retten und Milliarden einsparen, glauben die Entwickler. Laut den Forschern Prabodh Panindre und Sunil Kumar sterben allein in den USA jedes Jahr fast 3.700 Menschen bei Bränden. Die Schäden lägen bei 23 Mrd. Dollar.
Bisschen Rauch genügt
"Eine Kamera kann einen viel größeren Bereich überwachen als herkömmliche Brandmelder, und wir können Brände schon im Anfangsstadium erkennen, wenn sie noch so wenig Rauch entwickeln, dass herkömmliche Systeme nicht ansprechen", so Pandindre. Dass Videomaterial werde mit einer auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Software ausgewertet, die Brände binnen 0,016 Sekunden erkennt und so zusätzliche Minuten für die Evakuierung und Notfallmaßnahmen gewinnt.
In der Software sind mehrere KI-Algorithmen kombiniert. Anstatt sich auf ein einziges KI-Modell zu verlassen, das ein rotes Auto oder einen Sonnenuntergang mit einem Brand verwechseln könnte, erfordert das System die Übereinstimmung mehrerer Indizien, bevor ein Brand gemeldet wird, wodurch Fehlalarme, die die Glaubwürdigkeit eines solchen Alarmsystems verringern würden, erheblich reduziert werden.
Durch die Analyse der Veränderungen von Größe und Form aufeinanderfolgender Videobilder von Bereichen mit Anfangsverdacht eines Brandes unterscheidet der Algorithmus zwischen einem echten, sich ausbreitenden Brand und einem statischen Bild von Flammen an einer Wand. "Echte Brände sind dynamisch, breiten sich aus und verändern ihre Form. Unser System verfolgt diese Veränderungen im Zeitverlauf und erreicht eine Genauigkeit von 92,6 Prozent bei der Eliminierung von Fehlalarmen", so Kumar.
Zentralserver analysiert
Die Forscher haben die Software trainiert, indem sie einen umfassenden benutzerdefinierten Bilddatensatz erstellten, der alle fünf von der National Fire Protection Association anerkannten Brandklassen abdeckt - von gewöhnlichen brennbaren Materialien bis hin zu Kabelbränden und Unfällen beim Kochen. Das System hat eigenen Angaben nach bei Tests eine Trefferquote von 80,6 Prozent erreicht.
Die Standard-Überwachungskameras senden Rohvideos an einen zentralen Server, der sie analysiert. Erkennt dieser einen Brand, werden automatisch Videoclips generiert und sendet Echtzeit-Warnmeldungen per E-Mail und SMS. Es funktioniere auch mit mobilen Überwachungskameras in Drohnen oder anderen unbemannten Luftfahrzeugen, die sich zur Erkennung von Waldbränden einsetzen lassen.
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