CN109073453A - 利用红外线热成像的智能火焰检测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种利用红外线热成像的智能火焰检测装置及方法，其在现有火焰传感器结合红外线热成像摄像机和红外线热成像处理技术，使得能够准确识别从火焰传感器接收的火焰信号是否是允许的火焰或人为的火焰，由此能够提升火灾警报的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及一种利用红外线热成像的智能火焰检测装置及方法，更详细地涉及一种利用红外线热成像的智能火焰检测装置及方法，其在现有火焰传感器结合红外线热成像摄像机和红外线热成像处理技术，使得能够准确识别从火焰传感器接收的火焰信号是否是允许的火焰或者人为的火焰，由此能够提升火灾警报的准确度。
背景技术
通常，如果响起火灾警报，则在实行疏散作业的同时找出感知到火灾的位置并确认后实行灭火作业，但是此时的火灾警报如果是非火灾警报(Unwanted Alarm，由于除火灾产生的热、烟或者火花(火焰)之外的非正常原因错误启动的火灾警报)，则带来不便的同时产生经济损失。
特别是，如果非火灾警报发生在自动化工厂等则可能中断生产线并由此带来巨大损失，相反，在火灾情况下如果警报器不响的话将带来更大损失。
由此，使用了与一般火灾探测器(烟、热等)不同的即便小的火焰也能够感知到的火焰探测器，该火焰探测器具有能够在初期发现火灾并采取火灾初期应对措施的有利优点，因此主要普遍使用于产业设施。
一般，发生火灾时火焰中显示出特有的燃烧特性，其中一个燃烧特性为释放特定电磁波，对所述燃烧特性进行感知为火焰探测器的原理。
换句话说，从火焰中释放出特定波长范围的紫外线(185nm～260nm)和根据CO2共振辐射的红外线(4.3μm～4.4μm)，感知其并响起火灾警报为火焰探测器的原理。
另外，将紫外线/红外线探测器、三波长式红外线探测器等用作所述火焰探测器(传感器)，所述探测器是为提高火灾识别的准确度而将传感器组合为与使用环境相符，由此能够减少非火灾警报并进行更精准的火灾识别。
所述的火焰探测器使用通过根据火焰的大小设定的感光度及时间来降低非火灾警报的方法，例如通过在气体打火机、气体燃烧器、照明等多种非火灾警报条件下的火焰大小和维持时间来设定是否启动探测器。
图1作为现有技术的一个例子，表示现在普遍用作火焰探测器的利用了CO2共振辐射特性的三波长式火焰检测器(称为IR3方式)。
如图1所示，所述三波长式火焰检测器包括：三个红外线滤光器2201、2202、2203，其选择性透过作为CO2共振辐射范围的三个波长范围(4.0μm、4.4μm、5.0μm)的红外线；和三个红外线传感器2401、2402、2403，其对透过所述各个滤光器的红外线进行收光；和三个信号增幅部2501、2502、2503，其具备仅使得各个红外线传感器2401、2402、2403输出的1～10Hz的闪烁频率成分通过的过滤器并选择性地仅增幅上述频率成分；和火灾判断部及控制部260，其利用特有的算法计算从各信号增幅部2501、2502、2503输出的信号值的大小或信号值之间的比例等，仅在检测出从火焰放射的CO2共振辐射的频谱峰值模式(spectrum peak pattern)的情况下判断为火灾，并向警报信号输出部270发送火灾信号。
所述的红外线三波长式火焰检测器具有对于火焰的选择性能特别高，对于自然光、日光灯、钠灯光、水银灯等人工照明不作出反应的优点，但是存在可能将例如存在于工业现场的高温的温度设备、周边的多种电热器、热产生照明、取暖器等误认为火焰的缺点。
此外，虽然最近使用利用热成像摄像机的火灾探测方法，但是同样在工业现场存在高温的温度设备时或者将周边的多种电热器、照明、取暖器等识别为火焰等，难以仅通过温度来准确判断火焰的有无，实际用作火焰检测器存在局限。
如上所述，现有的火焰探测器作为将红外线传感器和紫外线传感器单独或混合使用的产品，大体紫外线/红外线探测器(UV/IR)和三波长式火焰检测器(IR3)等两种形态成为主流。
图2为使用三个红外线传感器和接近4.4μm范围的过滤器并读取火焰特性的波形，为了仅识别火焰而示出三波长式火焰检测器的外观，图3为同时使用红外线传感器和紫外线传感器，为了仅识别火焰而示出紫外线/红外线探测器的外观。
但是，所述的现有火焰探测器虽然能很好地检测火焰，但是很难判断所述火焰是人为的火还是火灾，因此存在将现场条件的多种环境要素(气体燃烧器、电暖气、作业用焊接火焰、光(卤素灯、阳光等))等误认为火灾火焰并产生非火灾警报的缺点。
<先行技术文献>
<专利文献>
(专利文献1)韩国登记专利登记号第10-0882236号(2009.01.30)
(专利文献2)韩国登记专利登记号第10-1372989号(2014.03.05)
发明内容
本发明是为了解决如上所述的现有的各种问题而提出的，其目的在于提供一种利用红外线热成像的智能火焰检测装置及方法，其在现有火焰检测器组合红外线热成像摄像机模块和红外线热成像处理技术，以便通过它们的相互协作关系智能且准确地判别火焰的种类和危险程度，由此能够大幅降低非火灾警报的同时提升火灾警报的准确度。
用于达成所述目的的本发明的一实施例提供一种利用红外线热成像的智能火焰检测装置，其特征在于，包括：壳；火焰传感器，其安装于所述壳，探测监视区域内的火焰；红外线热成像摄像机，其安装于所述壳，获取对于所述监视区域的热成像影像；及控制板，其通过所述红外线热成像摄像机拍摄的热成像影像的处理和所述火焰传感器的遥感(sensing)数据的处理来执行图像处理，用于判断所述监视区域内的火焰是由真正的火灾引起的火焰还是事前允许的人为的火焰。
优选地，其特征在于，所述火焰传感器采用利用紫外线或红外线的火焰探测器，或采用三波长式火焰检测器。
特别是，其特征在于，所述控制板包括：火焰探测信号接收部，其接收火焰传感器的火焰探测信号；图像处理部，其以对于红外线热成像摄像机拍摄的火焰的热成像影像为基础执行图像处理，用于判断监视区域内的火焰是由真正的火灾引起的火焰还是事前允许的人为的火焰；和火灾判断部，其将火焰的大小和基准值进行比较并判定是否发出火灾信号；和警报信号输出部，其根据从火灾判断部输出的火灾发生信号输出火灾警报信号；和通信模块，其用于与使用者持有的智能设备进行通信。
优选地，其特征在于，所述控制板的图像处理结果为，并非允许的火焰，或者从火焰发散的红外线大于允许的红外线值，或者从火焰发散的紫外线大于允许的紫外线值的情况下，控制所述红外线热成像摄像机进行拍摄，用于判断监视区域内是否存在人。
此外，其特征在于，若利用所述使用者持有的智能设备输入人为的火焰，则通过所述通信模块将使用者输入的人为的火焰作为事前允许的火焰登记在控制板。
用于达成所述目的的本发明的另一实施例提供一种利用红外线热成像的智能火焰检测方法，其特征在于，包括如下步骤：i)火焰传感器探测相应监视区域存在的火焰；ii)红外线热成像摄像机获取对于所述监视区域的热成像影像；iii)以获得的热成像影像为基础，控制板的图像处理部执行图像处理,用于判断所述监视区域内的火焰是由真正的火灾引起的火焰还是事前允许的人为的火焰；iv)火灾判断部将根据图像处理的火焰的大小与基准值进行比较并判定是否发出火灾信号；及v)根据从火灾判断部输出的火灾发生信号，警报信号输出部输出火灾警报信号。
优选地，特征在于，在执行所述图像处理步骤之前，先进行利用使用者持有的智能设备输入人为的火焰并通过通信模块将使用者输入的人为的火焰作为事前允许的火焰登记在控制板的步骤。
特别是，在所述iii)步骤中的执行图像处理的步骤，包括如下步骤：确认监视区域内有无火焰；若监视区域内存在火焰则确认火焰的坐标和大小之后，判断确认的火焰是由真正的火灾引起的火焰还是事前允许的人为的火焰；判定为允许的火焰则输出非火灾信号。
优选地，特征在于，所述输出非火灾信号的步骤的同时将当前通过火焰传感器接收的红外线或紫外线值转换为背景值，之后，若通过火焰传感器接收的红外线或紫外线值大于转换的背景值，则从头重新执行所述图像处理。
此外，执行所述图像处理的结果，判定为并非允许的火焰的情况下，或者当前红外线值大于允许的红外线值的情况下，或者当前紫外线值大于允许的红外线值的情况下，进行利用红外线热成像摄像机确认监视区域内是否存在人的步骤。
此外，若确认所述监视区域有人，则进行通过图像处理部确认人的坐标并判断人和火焰的接近程度，同时时刻监视火焰的大小变化的步骤，之后若火焰的大小大于基准值，则火灾判断部输出用于火灾警报的火灾信号。
优选地，无论所述监视区域内是否存在人，所述图像处理结果，将监视区域内的火焰大小和基准值进行比较，若火焰的大小大于基准值则火灾判断部输出用于火灾警报的火灾信号。
通过所述的课题解决方法，本发明提供如下所述的效果。
第一，判断火焰的种类时，人为使用的火焰被识别为排除在火灾警报状况之外的火焰，由此能够准确识别当前识别的火焰为可能发生火灾的火焰或者还是人为的火焰，据此能够提升火灾警报的准确度。
换句话说，多种火焰监视空间(例如，办公室、工业现场等)中存在的电灯、气体燃烧器、暖炉、电热器等日常的火焰能够由使用者利用智能设备通过事前设定而进行例外处理，能够大幅降低非火灾警报。
第二，作业者使用的火焰，如焊接火焰、火炬(torch)等，进行人的识别的同时识别为作业火焰，能够大幅降低非火灾警报。
第三，判断火焰的种类时，能够设定允许的火焰的区域，因此在使用火的特殊现场能够将一定区域处理为例外区域，因此消除非火灾警报的同时能够大大提高火灾警报的准确度。
第四，能够大幅降低作为现有火焰检测器的缺点的非火灾警报率，因此能够大大降低经济损失(例如，能够降低火灾警报时由于工厂线的中断带来的莫大的经济损失)。
附图说明
图1表示作为现有技术的一个例子的三波长式火焰检测器的构成图，
图2是表示现有的三波长式火焰检测器的外观的图，
图3是表示现有的紫外线/红外线探测器的外观的图，
图4是表示根据本发明的一个实施例的利用红外线热成像的智能火焰检测器的图，
图5是表示根据本发明的另一实施例的利用红外线热成像的智能火焰检测器的图。
图6是根据本发明的利用红外线热成像的智能火焰检测装置的控制构成图，
图7是表示根据本发明的利用红外线热成像的智能火焰检测方法的顺序图，
图8是表示作为允许的火焰的一个例子的炭火热成像画面的图，
图9是表示作为允许的火焰的另一例子的气体燃烧器热成像画面的图，
图10至图12是表示虽然并非允许的火焰，但是有人在附近，且火焰大小并未超过基准值的状态的热成像图，
图13及图14是表示利用红外线热成像摄像机的检测人的过程的热成像图，
图15是表示由于操作者的不注意而火焰向地面扩散的状态的热成像图，
图16是表示火焰更大范围扩散且操作者离开现场的状况的热成像图，
图17至图19是按顺序表示在监视区域内生成除允许的火焰以外的新的火焰，火焰的大小(区域)逐渐大于基准值的过程的热成像图。
标号说明
10：智能火焰检测器
12：壳
14：火焰传感器
16：红外线热成像摄像机
20：控制板
21：火焰探测信号接收部
22：图像处理部
23：火灾判断部
24：警报信号输出部
25：通信模块
具体实施方式
以下，参考附图对于本发明的优选实施例进行详细说明。
图4表示根据本发明的利用红外线热成像的智能火焰检测器的一个实施例。
如图4所示，根据本发明的一个实施例的智能火焰检测器10的结构设置如下：火焰传感器14和红外线热成像摄像机16以位于同一线上的方式安装于壳12，从而火焰传感器14和红外线热成像摄像机16以相同的监视视角探测火焰。
此时，在本发明的一个实施例中，火焰传感器14采用紫外线或红外线(UV/IR)探测器，即，选择利用紫外线或红外线的火焰传感器。
图5表示根据本发明的利用红外线热成像的智能火焰检测器的另一实施例。
如图5所示，根据本发明的另一实施例的智能火焰检测器10的结构设置也如下：火焰传感器14和红外线热成像摄像机16以位于同一线上的方式安装于壳12，火焰传感器14和红外线热成像摄像机16以相同的监视视角探测火焰。
此时，在本发明的另一实施例中火焰传感器14采用三波长式火焰检测器(IR3)，除此之外可以安装不同种类的红外线传感器类型并使用。
另外，根据上述的本发明的各实施例的智能火焰检测器包括内置于壳12的内部的控制板20。
特别是，所述控制板20装载有用于处理红外线热成像摄像机拍摄的热成像影像和火焰传感器的遥感数据(sensing data)等的处理器及存储器等，从而执行图像处理以判断上述监视区域内的火焰是由真正的火灾产生的火焰还是事前允许的人为的火焰。
为此，如图6所示，所述控制板20包括：火焰探测信号接收部21，其接收火焰传感器14的火焰探测信号；和图像处理部22，其以通过红外线热成像摄像机16拍摄的火焰的热成像影像为基础执行图像处理，用于判断监视区域内的火焰是由真正的火灾产生的火焰还是事前允许的人为的火焰；火灾判断部23，其将根据图像处理结果的火焰大小(区域)等和基准值进行比较并判断是否输出发生火灾的信号；和警报信号输出部24，其根据从火灾判断部23输出的发生火灾的信号来输出火灾警报信号。
此外，为了实现与使用者持有的智能设备(智能手机、平板电脑、笔记本电脑等)的通信，所述控制板20中装载有与无线网络模块或者蓝牙(Wifi/Bluetooth)等一样的通信模块25。
在此，观察本发明的智能火焰检测器中包含的结构的作用及功能如下。
如果相应监视区域内存在火焰，则所述火焰传感器14首先探测火焰，并将探测的信号传送至控制板20的火焰探测接收部21。
所述红外线热成像摄像机16从火焰探测接收部21接收探测到火焰的信号并开始获得对于所述监视区域的热成像影像。
换句话说，若将火焰传感器14探测到的火焰探测信号传送至火焰探测接收部21，则所述红外线热成像摄像机16根据控制板20的信号开始获得对于所述监视区域的影像。
所述控制板20的图像处理部22以红外线热成像摄像机16拍摄的影像为基础执行图像处理，以判断是由真正的火灾引起的火焰还是事前允许的火焰(人为的火焰)。
此时，所述图像处理部22执行图像处理的结果，并非允许的火焰，或者从火焰发散的红外线大于允许的红外线值的情况下，或者从火焰发散的紫外线大于允许的紫外线值的情况下，所述控制板20控制红外线热成像摄像机16开始拍摄以便判断监视区域内是否存在人。
所述控制板20的通信模块25用于与使用者持有的智能设备(智能手机、平板电脑、笔记本电脑等)进行通信，据此使用者可以操作智能设备来实现对控制板20的控制设定。
所述火灾判断部23起到以下作用：将火焰的大小(区域)等与基准值进行比较后，当火焰的大小(区域)大于基准值时发出火灾信号；所述警报信号输出部24起到以下作用：根据火灾判断部23的发生火灾信号输出警报信号。
在此，观察以上述结构为基础构成的本发明的利用红外线热成像的智能火焰检测装置的操作流程如下。
图6是根据本发明的利用红外线热成像的智能火焰检测装置的控制构成图，图7是表示根据本发明的利用红外线热成像的智能火焰检测方法的顺序图。
首先，若相应监视区域内存在火焰则所述火焰传感器14先进行火焰探测，并将探测的信号传送至控制板20的火焰探测接收部21。
其次，所述红外线热成像摄像机16根据控制板20的信号开始获取对于所述监视区域的热成像影像，以获得的热成像影像为基础由图像处理部22执行规定的图像处理。
特别是，作为执行通过所述图像处理部22进行的图像处理步骤的第一步骤，首先确认监视区域内有无火焰S101，存在火焰则确认火焰的坐标和大小S102，之后，判断确认的火焰是否为允许的火焰S103。
此时，所述允许的火焰并非由火灾引起的真正的火焰，而是指事前允许的人为的火焰(例如，工业现场的作业用火焰，卤素灯、气体打火机、气体燃烧器、高温的温度设备、周边的多种电热器、发热照明、取暖器等)。
所述的人为的火焰作为允许的火焰可以由使用者通过智能设备(智能手机、平板电脑、笔记本电脑等)在如上所述的图像处理之前的某个时间点事前预先登记在控制板20的存储器等。
换句话说，若利用所述使用者持有的智能设备输入人为的火焰，则通过所述通信模块25将使用者输入的人为的火焰作为事前允许的火焰登记在控制板。
更详细地，若使用者通过智能设备应用程序(app)输入在规定的火灾监视区域可能发生的人为的火焰S104，则通过通信模块25将使用者输入的人为的火焰作为允许的火焰事前登记在控制板20的存储器等S105。
因此，所述图像处理部22以红外线热成像摄像机16拍摄的影像为基础，执行用于判断是由真正的火灾引起的火焰，还是事前允许的火焰(人为的火焰)的图像处理的结果S106，如果判断为例如图8中示出的炭火热成像画面或者图9中示出的气体燃烧器热成像画面一样的允许的火焰，则输出非火灾信号S107。
与此同时，所述图像处理部22将从当前火焰传感器14接收的红外线或紫外线值转换为热成像图像的背景值，之后若从火焰传感器14接收的红外线或紫外线值高于转换的背景值，则额外从头开始重新执行上述相同的图像处理。
另外，执行所述S106步骤的结果，判定为并非允许的火焰的情况下，或者当前红外线值大于允许的红外线值的情况下，或者当前紫外线值大于允许的红外线值的情况下，不是直接判断有无火灾，而是进入识别监视区域内是否存在人的步骤S108。
为此，为了判断监视区域内是否存在人，所述红外线热成像摄像机16进行拍摄S109。
接着，若图像处理部22以所述红外线热成像摄像机16的热成像拍摄信号为基础确认监视区域内存在人S110，则图像处理部22确认人的坐标并判断人与火焰之间的接近程度的同时时刻监视火焰的大小(区域)变化S111。
例如，如图10至图12所示的热成像图像，对于虽然并非上述S111步骤中允许的火焰，但是有人在附近且判断为火焰的大小没有增加的作业用火焰等进行时刻监视。
像这样存在于所述监视区域的火焰即使并非允许的火焰，确认是否存在人的原因是为了识别存在于监视区域内的火焰是，即，作为人为的火焰的作业用火焰或者人们正当使用的火焰，还是无人的情况下发生的真正的火灾的火焰，此外，是为了确认火灾发生是否为有人的情况下(例如，放火)发生。
另外，在特定影像中识别人的技术尽管在相关研究领域归类为非常难的技术，作为具有代表性的技术而利用使用可视影像的技术，其大部分以检测行人为主，对于作出各种造型及行动的人可能无法识别，此外存在检测过程复杂且用时长，因受到影子、周边颜色、外部环境(光照条件等)等的影响而误测率高的缺点。
与此相反，本发明利用红外线热成像能够实现准确地检测人。
例如，在所述的S111步骤中，就通过图像处理部22确认人的坐标而言，如图13所示，能够在红外线热成像摄像机16拍摄的热成像内对特定温度范围(34～37℃)进行过滤，从而检测人的同时获取人的坐标。
优选地，本发明中根据距离不同人的温度分布特性也不同，如图14所示，利用红外线热成像的检测人的技术为了核定基准温度而按距离测量并分析温度，在红外线热成像摄像机16拍摄的热成像内将检测的人的温度以脸部区域为基准将最大值36.5℃，平均值32.7℃选定为适当值并进行使用。
像这样，本发明中使用的利用红外线热成像的检测人的技术通过体温识别出是人，不受由于照明等产生的影子的影响，在粉尘、雾、烟等外部环境中也能轻易检测人，此外为了检测人最低要求分辨率为竖向6像素(pixel)，因此即使利用分辨率低的红外线热成像摄像机在大范围监视区域中也能轻易检测人并迅速实现拍摄的影像的处理，与现有技术不同，使用以温度为基础的阈值并使用背景处理，由此能够简单且迅速实现检测人的程序。
另外，与所述监视区域内是否存在人无关，所述图像处理部22持续监视火焰的大小(区域)S112，所述火灾判断部23持续比较火焰的大小(区域)和基准值(临界值)S113。
比较结果，所述监视区域内即使存在人，火焰的大小(区域)也大于基准值，或者所述监视区域内不存在人的状态下火焰的大小(区域)大于基准值，则发出火灾信号S114。
换句话说，根据从所述火灾判断部23输出的火灾发生信号，所述警报信号输出部24输出警报信号。
例如，如图15的热成像图像中所示，由于作业者的不注意而火焰向地面扩散的状态，或者，如图16的热成像图像中所示，火焰扩散更大而作业者离开现场的状况，则所述火灾判断部23判断除作业用火焰之外新出现火焰的同时火焰的大小(区域)大于基准值，所述警报信号输出部24输出火灾警报信号。
此时，观察对于所述火焰传感器的探测值和红外线热成像图像处理之间的相关关系的一个例子，图15及图16中火焰(Flame)_01指使用者事前设定的允许的火焰，若监视区域内仅存在该允许的火焰Flame_01，则判定为所述火焰传感器14探测的火焰的红外线或紫外线值(大小)为背景值，为常规的非火灾状态。
相反，观察对于所述火焰传感器的探测值和红外线热成像图像处理之间的相关关系的另一例子，图15及图16中火焰(Flame)_02指新的火焰，生成该新的火焰Flame_02的同时火焰传感器识别背景值以上的红外线或紫外线值并通知重新探测了火焰，红外线热成像中判断为允许的火焰之外的火焰并观察其大小(区域)，观察结果为火焰的大小(区域)大于基准值则警报信号输出部24输出火灾警报信号。
例如，依次参考图17至图19，判定为红外线热成像中生成除允许的火焰(Flame_01)之外的新的火焰(Flame_02)并且火焰的大小(区域)逐渐增大，火焰的大小(区域)大于基准值，则警报信号输出部24输出火灾警报信号。
如上所述，根据本发明，在火灾监视区域内存在的人为使用的火焰能够被识别为可以排除火灾警报的情况的允许的火焰，由此能够准确识别当前正在进行识别的火焰是可能发生火灾的火焰还是人为的火焰，因此可以大幅降低非火灾警报，提升火灾警报的准确度。
Claims (13)
1.一种利用红外线热成像的智能火焰检测装置，其特征在于，包括：
壳；
火焰传感器，其安装于壳，探测监视区域内的火焰；
红外线热成像摄像机，其安装于壳，获取对于监视区域的热成像影像；及
控制板，其通过红外线热成像摄像机拍摄的热成像影像的处理和火焰传感器的遥感数据的处理来执行图像处理，用于判断所述监视区域内的火焰是由于真正的火灾引起的火焰还是事前允许的人为的火焰。
2.根据权利要求1所述的利用红外线热成像的智能火焰检测装置，其特征在于，所述火焰传感器采用利用紫外线或红外线的火焰探测器，或采用三波长式火焰检测器。
3.根据权利要求1所述的利用红外线热成像的智能火焰检测装置，其特征在于，
所述控制板，包括：
火焰探测信号接收部，其接收火焰传感器的火焰探测信号；和
图像处理部，其以对于红外线热成像摄像机拍摄的火焰的热成像影像为基础执行图像处理，用于判断监视区域内的火焰是由于真正的火灾引起的火焰还是事前允许的人为的火焰；和
火灾判断部，其将火焰的大小和基准值进行比较并判定是否发出火灾信号；
警报信号输出部，其根据从火灾判断部输出的火灾发生信号输出火灾警报信号；
通信模块，其用于与使用者持有的智能设备进行通信。
4.根据权利要求3所述的利用红外线热成像的智能火焰检测装置，其特征在于，
所述控制板的图像处理结果为，并非允许的火焰，或者从火焰发散的红外线大于允许的红外线值，或者从火焰发散的紫外线大于允许的紫外线值的情况下，控制所述红外线热成像摄像机进行拍摄，用于判断监视区域内是否存在人。
5.根据权利要求3所述的利用红外线热成像的智能火焰检测装置，其特征在于，
若利用所述使用者持有的智能设备输入人为的火焰，则通过所述通信模块将使用者输入的人为的火焰作为事前允许的火焰登记至控制板。
6.一种利用红外线热成像的智能火焰检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
i)火焰传感器探测相应监视区域存在的火焰；
ii)红外线热成像摄像机获取对于所述监视区域的热成像影像；
iii)以获得的热成像影像为基础，控制板的图像处理部执行图像处理，用于判断所述监视区域内的火焰是由真正的火灾引起的火焰还是事前允许的人为的火焰；
iv)火灾判断部将根据图像处理的火焰的大小与基准值进行比较并判定是否发出火灾信号；及
v)根据从火灾判断部输出的火灾发生信号，警报信号输出部输出火灾警报信号。
7.根据权利要求6所述的利用红外线热成像的智能火焰检测方法，其特征在于，
在执行所述图像处理步骤之前，先进行利用使用者持有的智能设备输入人为的火焰并通过通信模块将使用者输入的人为的火焰作为事前允许的火焰登记至控制板的步骤。
8.根据权利要求6所述的利用红外线热成像的智能火焰检测方法，其特征在于，
所述iii)步骤中的执行图像处理的步骤，包括如下步骤：
确认监视区域内有无火焰；
若监视区域内存在火焰，则确认火焰的坐标和大小之后，判断确认的火焰是由真正的火灾引起的火焰还是事前允许的人为的火焰；
若判定为允许的火焰，则输出非火灾信号。
9.根据权利要求8所述的利用红外线热成像的智能火焰检测方法，其特征在于，
所述输出非火灾信号的步骤的同时将当前通过火焰传感器接收的红外线或紫外线值转换为背景值，之后若通过火焰传感器接收的红外线或紫外线值大于转换的背景值，则从头重新执行所述图像处理。
10.根据权利要求8所述的利用红外线热成像的智能火焰检测方法，其特征在于，
执行所述图像处理的结果，
判定为并非允许的火焰的情况下，或者当前红外线值大于允许的红外线值的情况下，或者当前紫外线值大于允许的红外线值的情况下，进行利用红外线热成像摄像机确认监视区域内是否存在人的步骤。
11.根据权利要求10所述的利用红外线热成像的智能火焰检测方法，其特征在于，
确认所述监视区域内是否存在人的步骤通过在红外线热成像摄像机拍摄的热成像内对特定温度范围进行过滤，检测出人的同时获取人的坐标来实现。
12.根据权利要求10所述的利用红外线热成像的智能火焰检测方法，其特征在于，
若确认所述监视区域存在人，则进行通过图像处理部确认人的坐标并掌握人和火焰的接近程度，同时时刻监视火焰的大小变化的步骤，之后若火焰的大小大于基准值，则火灾判断部输出用于火灾警报的火灾信号。
13.根据权利要求6所述的利用红外线热成像的智能火焰检测方法，其特征在于，
无论所述监视区域内是否存在人，针对所述图像处理结果，将监视区域内的火焰大小和基准值进行比较，若火焰的大小大于基准值则火灾判断部输出用于火灾警报的火灾信号。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110910604A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-03-24 | 北京都是科技有限公司 | 用于火灾报警的监控方法、***以及装置 |
| CN111243219A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-06-05 | 中山市果度装饰工程有限公司 | 一种用于智能建筑的防火警报*** |
| CN111258251A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-09 | 中山市果度装饰工程有限公司 | 一种面向智能建筑的消防*** |
| CN111854961A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-10-30 | 浙江双视红外科技股份有限公司 | 基于目标环境中高温物体的红外监测方法、装置及*** |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101993660B1 (ko) * | 2017-11-21 | 2019-06-27 | (주)도요테크놀러지 | 화재감지 및 화재상황 모니터링 시스템 |
| KR102052825B1 (ko) * | 2018-05-11 | 2019-12-05 | 삼삼기업주식회사 | 건물의 화재감지 시스템 |
| FI3891711T3 (fi) | 2018-12-07 | 2024-04-26 | Carrier Corp | Menetelmä liekinilmaisimen optista kohdistamista ja näkökentän eheyden tarkistamista varten sekä järjestelmä |
| WO2020219694A1 (en) * | 2019-04-23 | 2020-10-29 | Apple Inc. | Systems and methods for resolving hidden features in a field of view |
| US11080990B2 (en) | 2019-08-05 | 2021-08-03 | Factory Mutual Insurance Company | Portable 360-degree video-based fire and smoke detector and wireless alerting system |
| KR102236939B1 (ko) * | 2019-08-20 | 2021-04-07 | 주식회사인텍 | 화재 사전 감지 장치 |
| CA3098859A1 (en) * | 2019-11-22 | 2021-05-22 | Carrier Corporation | Systems and methods of detecting flame or gas |
| KR102507540B1 (ko) * | 2020-10-30 | 2023-03-08 | 주식회사 브라이튼 | 인공지능 기반의 통합 화재 감시 시스템 |
| US11403930B2 (en) * | 2020-12-22 | 2022-08-02 | Honeywell International Inc. | Methods, apparatuses, and systems for configuring a flame detection apparatus using flame detecting components |
| JPWO2023286248A1 (zh) * | 2021-07-15 | 2023-01-19 | ||
| KR20230076597A (ko) | 2021-11-24 | 2023-05-31 | 한국전자통신연구원 | 화염 감지 시스템 및 방법 |
| EP4353073A1 (en) * | 2022-10-12 | 2024-04-17 | CNH Industrial Belgium N.V. | Fire risk detection system for an agricultural harvester |
| JP7217908B1 (ja) * | 2022-12-06 | 2023-02-06 | 株式会社センシンロボティクス | 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
| KR20240104613A (ko) | 2022-12-28 | 2024-07-05 | 주식회사 교림정보통신 | 화재감지장치의 점검 프로세스를 실행하고, 실화상 및 열화상을 이용하여 화재를 감지하는 방법 및 이를 위한 화재감지시스템 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080036593A1 (en) * | 2006-08-04 | 2008-02-14 | The Government Of The Us, As Represented By The Secretary Of The Navy | Volume sensor: data fusion-based, multi-sensor system for advanced damage control |
| KR20140097055A (ko) * | 2014-06-17 | 2014-08-06 | 김은종 | 다기능 화재 감지기 |
| KR20150078049A (ko) * | 2013-12-30 | 2015-07-08 | (주)케이엠에스 | 화재 감지 장치 |
| CN204884040U (zh) * | 2015-07-07 | 2015-12-16 | 黄艺 | 一种森林防火定位预警监测*** |
| CN205080704U (zh) * | 2015-09-16 | 2016-03-09 | 深圳市特力康科技有限公司 | 紫外山火探测一体机 |
| CN206003267U (zh) * | 2016-07-29 | 2017-03-08 | 云南英科瑞电力电子有限公司 | 一种红外热成像火灾报警*** |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04287300A (ja) * | 1991-03-18 | 1992-10-12 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 火災報知装置 |
| JPH0546886A (ja) * | 1991-08-19 | 1993-02-26 | Mitsubishi Electric Corp | トンネル内防災システム |
| JP2000318272A (ja) * | 1999-05-13 | 2000-11-21 | Canon Inc | 印刷装置、印刷モード制御方法及び記憶媒体 |
| TWI264684B (en) * | 2004-11-16 | 2006-10-21 | Univ Nat Kaohsiung Applied Sci | Fire detection method and system applying with image acquisition |
| JP2007067792A (ja) * | 2005-08-31 | 2007-03-15 | Nikon Corp | 撮像装置 |
| KR100882236B1 (ko) | 2007-11-08 | 2009-02-09 | 주식회사 창성에이스산업 | 불꽃감지기 |
| KR100996730B1 (ko) | 2008-05-27 | 2010-11-25 | 에프엔엔(주) | 화재 경보장치 |
| JP2010262422A (ja) * | 2009-05-01 | 2010-11-18 | Nippon Ceramic Co Ltd | 赤外線異常検知装置 |
| EP2309186A2 (en) * | 2009-10-07 | 2011-04-13 | John Zink Company, L.L.C. | Image sensing system, software, apparatus and method for controlling combustion equipment |
| CN102713540A (zh) | 2009-12-09 | 2012-10-03 | 松下电器产业株式会社 | 红外线式火焰检测器 |
| DE102010023166B4 (de) * | 2010-06-07 | 2016-01-21 | Dräger Safety AG & Co. KGaA | Wärmebildkamera |
| KR20130119752A (ko) | 2012-04-24 | 2013-11-01 | 삼우에레코 주식회사 | 화재 감시 시스템 및 그 감시 방법 |
| KR20120138715A (ko) * | 2012-09-10 | 2012-12-26 | 김은종 | 다기능 화재 감지기 |
| KR20160061614A (ko) | 2014-11-24 | 2016-06-01 | 멀티펠스 주식회사 | 화재 감지 시스템 |
| US11516436B2 (en) * | 2016-10-25 | 2022-11-29 | Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP | Method and system for object location notification in a fire alarm system |
-
2017
- 2017-04-11 KR KR1020170046652A patent/KR101767980B1/ko active IP Right Grant
- 2017-09-18 US US16/090,688 patent/US11326955B2/en active Active
- 2017-09-18 WO PCT/KR2017/010195 patent/WO2018190478A1/ko active Application Filing
- 2017-09-18 EP EP17840584.1A patent/EP3407034B1/en active Active
- 2017-09-18 CN CN201780023835.0A patent/CN109073453B/zh active Active
- 2017-09-18 JP JP2018552240A patent/JP7211622B2/ja active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080036593A1 (en) * | 2006-08-04 | 2008-02-14 | The Government Of The Us, As Represented By The Secretary Of The Navy | Volume sensor: data fusion-based, multi-sensor system for advanced damage control |
| KR20150078049A (ko) * | 2013-12-30 | 2015-07-08 | (주)케이엠에스 | 화재 감지 장치 |
| KR20140097055A (ko) * | 2014-06-17 | 2014-08-06 | 김은종 | 다기능 화재 감지기 |
| CN204884040U (zh) * | 2015-07-07 | 2015-12-16 | 黄艺 | 一种森林防火定位预警监测*** |
| CN205080704U (zh) * | 2015-09-16 | 2016-03-09 | 深圳市特力康科技有限公司 | 紫外山火探测一体机 |
| CN206003267U (zh) * | 2016-07-29 | 2017-03-08 | 云南英科瑞电力电子有限公司 | 一种红外热成像火灾报警*** |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110910604A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-03-24 | 北京都是科技有限公司 | 用于火灾报警的监控方法、***以及装置 |
| CN110910604B (zh) * | 2019-11-21 | 2022-10-04 | 北京都是科技有限公司 | 用于火灾报警的监控方法、***以及装置 |
| CN111243219A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-06-05 | 中山市果度装饰工程有限公司 | 一种用于智能建筑的防火警报*** |
| CN111243219B (zh) * | 2020-01-13 | 2021-11-19 | 云南凌翔建筑工程有限公司 | 一种用于智能建筑的防火警报*** |
| CN111258251A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-09 | 中山市果度装饰工程有限公司 | 一种面向智能建筑的消防*** |
| CN111854961A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-10-30 | 浙江双视红外科技股份有限公司 | 基于目标环境中高温物体的红外监测方法、装置及*** |
| CN111854961B (zh) * | 2020-06-01 | 2022-04-08 | 浙江双视红外科技股份有限公司 | 基于目标环境中高温物体的红外监测方法、装置及*** |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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| US20210208001A1 (en) | 2021-07-08 |
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| EP3407034B1 (en) | 2022-06-01 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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