JP2006268200A - 炎・ガス煙検出システムおよび炎・ガス煙検出方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】炎やガス煙の漏れ等を遠隔地から汎用の撮影手段を用いて検出することができる炎・ガス煙検出システムおよび炎・ガス煙検出方法を提供する。
【解決手段】同一景色について、時間間隔を置いて第１，第２，第３撮影画像を順次取得する撮影手段１２と、第１，第２撮影画像を生成する差分画像生成手段１４１と、第１，第２二値化差分画像を生成する画像二値化手段１４２と、第１，第２二値化差分画像の論理積合成画像、論理積合成画像を生成する合成画像生成手段１４３と、論理和合成画像中、論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像、フィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタ手段１４４と、フィルタ処理論理和合成画像、フィルタ処理論理積合成画像を複数領域に分割し、同一景色が変化する領域を特定する景色変化ブロック特定手段１４５とを備える。
【選択図】図１
【解決手段】同一景色について、時間間隔を置いて第１，第２，第３撮影画像を順次取得する撮影手段１２と、第１，第２撮影画像を生成する差分画像生成手段１４１と、第１，第２二値化差分画像を生成する画像二値化手段１４２と、第１，第２二値化差分画像の論理積合成画像、論理積合成画像を生成する合成画像生成手段１４３と、論理和合成画像中、論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像、フィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタ手段１４４と、フィルタ処理論理和合成画像、フィルタ処理論理積合成画像を複数領域に分割し、同一景色が変化する領域を特定する景色変化ブロック特定手段１４５とを備える。
【選択図】図１
Description
本発明は、炎やガス煙を遠隔地から汎用の撮影手段を用いて正確かつ簡単に検出することができる炎・ガス煙検出システムおよび炎・ガス煙検出方法に関する。
たとえば、石油精製プラント等においては、正常な運転状態であっても、水蒸気、排煙等が、所定の排気設備、煙突等から排出されている。この種の石油精製プラント等の化学プラントにおいて、各種設備の運転状態に異常を来たした場合や、各種設備や施設において火災等が発生した場合には、早期発見が必須である。
複数のカメラにより所定の設備や施設を常時撮影して、監視員が、モニタにより異常を検出することもできるが、炎やガス煙は、目視しにくい場合も多いし、監視員がモニタから目を離すことも多い。
このようなことから、従来、たとえば炎やガス煙の漏れ等、物の動き、形状等を、遠隔地から汎用のカメラを用いて検出する技術が知られている。
この種の技術では、通常のモノクロカメラやカラーカメラによる撮影画像を画像処理し、撮影画像を正常時の画像と比較することができる。
しかし、特に、炎やガス煙を検出したい場合、水蒸気、あるいは人、自動車、鳥等を誤検出することがあり、正確な処理（信頼性が高い処理）ができない。
また、一般に、画像の比較処理は複雑であり時間がかかるため、一度火災等の事故が発生したときは大惨事を招くという危険も懸念される。一方、物の動き、形状等を敏感に検出し過ぎる場合には、誤検出が頻繁に生じることになり、却って、実際に事故が発生したときには、その発見が遅れるという問題も生じる。
また、一般に、画像の比較処理は複雑であり時間がかかるため、一度火災等の事故が発生したときは大惨事を招くという危険も懸念される。一方、物の動き、形状等を敏感に検出し過ぎる場合には、誤検出が頻繁に生じることになり、却って、実際に事故が発生したときには、その発見が遅れるという問題も生じる。
本発明の目的は、炎やガス煙の漏れ等を、遠隔地から汎用の撮影手段を用いて高精度で検出することができる炎・ガス煙検出システムおよび炎・ガス煙検出方法を提供することにある。
本発明の第１態様の炎・ガス煙検出システムは、（１）から（４）を要旨とする。
（１）「炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出システムであって、
同一景色について、参照用撮影画像を取得するとともに複数の検出用撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する前記撮影手段と、
前記参照用撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、各ブロックごとに画像解析（テクスチャ解析等）を行う参照用撮影画像解析手段と、
前記参照用撮影画像についての画像解析結果を保存する参照用撮影画像解析結果保存手段と、
前記検出用撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記検出用撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出手段と、
前記各ブロックの何れかについて画像変化があったときは、当該画像変化があったブロックについて、画像解析を行う景色変化ブロック解析手段と、
前記景色変化ブロック解析手段による、景色変化にかかるブロックについての画像解析結果を、前記参照用撮影画像解析結果保存手段に保存されている、対応する前記ブロックについての画像解析結果と比較し、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。」
（１）「炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出システムであって、
同一景色について、参照用撮影画像を取得するとともに複数の検出用撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する前記撮影手段と、
前記参照用撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、各ブロックごとに画像解析（テクスチャ解析等）を行う参照用撮影画像解析手段と、
前記参照用撮影画像についての画像解析結果を保存する参照用撮影画像解析結果保存手段と、
前記検出用撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記検出用撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出手段と、
前記各ブロックの何れかについて画像変化があったときは、当該画像変化があったブロックについて、画像解析を行う景色変化ブロック解析手段と、
前記景色変化ブロック解析手段による、景色変化にかかるブロックについての画像解析結果を、前記参照用撮影画像解析結果保存手段に保存されている、対応する前記ブロックについての画像解析結果と比較し、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。」
（２）「前記景色変化検出手段は、前記各ブロック中の輝度が変化した場合において、当該輝度変化した画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断することを特徴とする（１）に記載の炎・ガス煙検出システム。」
（３）「前記撮影手段が取得した検出用撮影画像のうち、連続する第１撮影画像、第２撮影画像および第３撮影画像の３画像を用いて炎またはガス煙を検出する（１）に記載の炎・ガス煙検出システムであって、
前記景色変化検出手段は、
前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度値の差分である第１差分画像、および前記第２撮影画像と前記第３撮影画像との輝度値の差分である第２差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記第１差分画像および前記第２差分画像をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像および第２二値化差分画像を生成する画像二値化手段と、
前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および／または前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成手段と、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および／または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタ手段と、
前記フィルタ処理論理和合成画像および／または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。」
前記景色変化検出手段は、
前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度値の差分である第１差分画像、および前記第２撮影画像と前記第３撮影画像との輝度値の差分である第２差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記第１差分画像および前記第２差分画像をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像および第２二値化差分画像を生成する画像二値化手段と、
前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および／または前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成手段と、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および／または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタ手段と、
前記フィルタ処理論理和合成画像および／または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。」
（４）「前記画像解析は、模様認識処理を含むことを特徴とする（１）から（３）の何れかに記載の炎・ガス煙検出システム。」
本発明の第２態様の炎・ガス煙検出システムは、（５）または（６）を要旨とする。
（５）「炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出システムであって、
同一景色について、撮影画像を取得するとともに複数の撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する前記撮影手段と、
前記撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出手段と、
画像変化が生じる前記ブロックの群の空間的および／または時間的な変化に基づき、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。」
（５）「炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出システムであって、
同一景色について、撮影画像を取得するとともに複数の撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する前記撮影手段と、
前記撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出手段と、
画像変化が生じる前記ブロックの群の空間的および／または時間的な変化に基づき、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。」
（６）「前記撮影手段が取得した撮影画像のうち、連続する第１撮影画像、第２撮影画像および第３撮影画像の３画像を用いて炎またはガス煙を検出する（５）に記載の炎・ガス煙検出システムであって、
前記景色変化検出手段は、
前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度値の差分である第１差分画像、および前記第２撮影画像と前記第３撮影画像との輝度値の差分である第２差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記第１差分画像および前記第２差分画像をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像および第２二値化差分画像を生成する画像二値化手段と、
前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および／または前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成手段と、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および／または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタ手段と、
前記フィルタ処理論理和合成画像および／または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。」
前記景色変化検出手段は、
前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度値の差分である第１差分画像、および前記第２撮影画像と前記第３撮影画像との輝度値の差分である第２差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記第１差分画像および前記第２差分画像をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像および第２二値化差分画像を生成する画像二値化手段と、
前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および／または前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成手段と、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および／または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタ手段と、
前記フィルタ処理論理和合成画像および／または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。」
本発明の第１態様の炎・ガス煙検出方法は、（７）から（１０）を要旨とする。
（７）「炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出方法であって、
同一景色について、参照用撮影画像を取得するとともに複数の検出用撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する撮影ステップと、
前記参照用撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、各ブロックごとに画像解析を行う参照用撮影画像解析ステップと、
前記参照用撮影画像についての画像解析結果を保存する参照用撮影画像解析結果保存ステップと、
前記検出用撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記検出用撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出ステップと、
前記各ブロックの何れかについて画像変化があったときは、当該画像変化があったブロックについて、画像解析を行う景色変化ブロック解析ステップと、
前記景色変化ブロック解析ステップにおける、景色変化にかかるブロックについての画像解析結果を、前記参照用撮影画像解析結果保存ステップにおいて保存されている、対応する前記ブロックについての画像解析結果と比較し、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定ステップと、
を有することを特徴とする炎・ガス煙検出方法。」
（７）「炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出方法であって、
同一景色について、参照用撮影画像を取得するとともに複数の検出用撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する撮影ステップと、
前記参照用撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、各ブロックごとに画像解析を行う参照用撮影画像解析ステップと、
前記参照用撮影画像についての画像解析結果を保存する参照用撮影画像解析結果保存ステップと、
前記検出用撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記検出用撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出ステップと、
前記各ブロックの何れかについて画像変化があったときは、当該画像変化があったブロックについて、画像解析を行う景色変化ブロック解析ステップと、
前記景色変化ブロック解析ステップにおける、景色変化にかかるブロックについての画像解析結果を、前記参照用撮影画像解析結果保存ステップにおいて保存されている、対応する前記ブロックについての画像解析結果と比較し、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定ステップと、
を有することを特徴とする炎・ガス煙検出方法。」
（８）「前記景色変化検出ステップでは、前記各ブロック中の輝度が変化した場合において、当該輝度変化した画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断することを特徴とする（７）に記載の炎・ガス煙検出方法。」
（９）「前記撮影ステップにおいて取得した検出用撮影画像のうち、連続する第１撮影画像、第２撮影画像および第３撮影画像の３画像を用いて炎またはガス煙を検出する（７）に記載の炎・ガス煙検出方法であって、
前記景色変化検出ステップには、
前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度値の差分である第１差分画像、および前記第２撮影画像と前記第３撮影画像との輝度値の差分である第２差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
前記第１差分画像および前記第２差分画像をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像および第２二値化差分画像を生成する画像二値化ステップと、
前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および／または前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成ステップと、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および／または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタステップと、
前記フィルタ処理論理和合成画像および／または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断し当該ブロックが景色変化ブロック特定ステップと、
を有することを特徴とする炎・ガス煙検出方法。」
前記景色変化検出ステップには、
前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度値の差分である第１差分画像、および前記第２撮影画像と前記第３撮影画像との輝度値の差分である第２差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
前記第１差分画像および前記第２差分画像をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像および第２二値化差分画像を生成する画像二値化ステップと、
前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および／または前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成ステップと、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および／または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタステップと、
前記フィルタ処理論理和合成画像および／または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断し当該ブロックが景色変化ブロック特定ステップと、
を有することを特徴とする炎・ガス煙検出方法。」
（１０）「前記画像解析は、模様認識処理を含むことを特徴とする（７）か（９）の何れかに記載の炎・ガス煙検出方法。」
本発明の第２態様の炎・ガス煙検出方法は、（１１）または（１２）を要旨とする。
（１１）「炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出方法であって、
同一景色について、複数の撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する撮影ステップと、
前記撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出ステップと、
画像変化が生じる前記ブロックの群の空間的および／または時間的な変化に基づき、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定ステップと、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出方法。」
（１１）「炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出方法であって、
同一景色について、複数の撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する撮影ステップと、
前記撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出ステップと、
画像変化が生じる前記ブロックの群の空間的および／または時間的な変化に基づき、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定ステップと、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出方法。」
（１２）「前記撮影ステップにおいて取得した撮影画像のうち、連続する第１撮影画像、第２撮影画像および第３撮影画像の３画像を用いて炎またはガス煙を検出する（１１）に記載の炎・ガス煙検出方法であって、
前記景色変化検出ステップは、
前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度値の差分である第１差分画像、および前記第２撮影画像と前記第３撮影画像との輝度値の差分である第２差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
前記第１差分画像および前記第２差分画像をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像および第２二値化差分画像を生成する画像二値化ステップと、
前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および／または前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成ステップと、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および／または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタステップと、
前記フィルタ処理論理和合成画像および／または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定ステップと、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出方法。」
前記景色変化検出ステップは、
前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度値の差分である第１差分画像、および前記第２撮影画像と前記第３撮影画像との輝度値の差分である第２差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
前記第１差分画像および前記第２差分画像をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像および第２二値化差分画像を生成する画像二値化ステップと、
前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および／または前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成ステップと、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および／または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタステップと、
前記フィルタ処理論理和合成画像および／または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定ステップと、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出方法。」
本発明によれば、処理対象となる画像をブロックにより分割し、当該ブロック単位で検出を行うので、高速に検出ができ、火災やガス漏れのリアルタイム検出が可能となる。また、フィルタ処理もブロック単位で行うので、計算に負荷がかからず、したがって簡易なハードウェアを使用することができる。
また、景色に表れる対象（物体）の動きをも考慮した検出を行うことができるので、水蒸気、あるいは人、自動車、鳥等を、炎やガス煙であると誤検出することはない。
図１は本発明の炎・ガス煙検出システムの第１実施形態を示す説明図である。
図１において炎・ガス煙検出システム１は、撮影手段（カメラ）１１と、参照用撮影画像解析手段１２と、参照用撮影画像解析結果保存手段１３と、景色変化検出手段１４と、景色変化ブロック解析手段１５と、炎・ガス煙判定手段１６とを備えている。
図１において炎・ガス煙検出システム１は、撮影手段（カメラ）１１と、参照用撮影画像解析手段１２と、参照用撮影画像解析結果保存手段１３と、景色変化検出手段１４と、景色変化ブロック解析手段１５と、炎・ガス煙判定手段１６とを備えている。
撮影手段１１は、同一景色Ｓについて、参照用撮影画像ｇ０を取得するとともに、時間間隔（たとえば、０．２秒〜６秒間隔）を置いて検出用撮影画像Ｇｎを順次取得する。参照用撮影画像ｇ０は、通常は正常時の画像である。また、検出用撮影画像Ｇｎは、第１撮影画像Ｇ１１、第２撮影画像Ｇ１２、第３撮影画像Ｇ１３である（Ｇ１１、Ｇ１２、Ｇ１３の例を図２に示す）。
参照用撮影画像解析手段１２は、図３に示すように参照用撮影画像ｇ０を所定のブロック分割規則により複数のブロックＢｉｊ（ｉ＝１，２，・・・，ｍ、ｊ＝１，２，・・・，ｎ）に分割し、各ブロックごとに画像解析を行う。参照用撮影画像ｇ０のテクスチャ処理は、後述するように、景色変化ブロック特定手段１４５が特定したブロックについて模様認識処理を行うようにできる。
参照用撮影画像解析結果保存手段１３は、参照用撮影画像ｇ０についての画像解析結果を保存する。
景色変化検出手段１４は、検出用撮影画像Ｇｎをブロック分割規則により複数のブロックＢｉｊ（ｉ＝１，２，・・・，ｍ、ｊ＝１，２，・・・，ｎ）に分割し、検出用撮影画像Ｇｎの景色変化を、各ブロックにおける画像変化に基づき検出する。具体的には、景色変化検出手段１４は、差分画像生成手段１４１と、画像二値化手段１４２と、合成画像生成手段１４３と、フィルタ手段１４４と、景色変化ブロック特定手段１４５とを備えている。
差分画像生成手段１４１は、第１撮影画像Ｇ１１と第２撮影画像Ｇ１２の輝度値の差分である第１差分画像ＧＤ１１、および第２撮影画像Ｇ１２と第３撮影画像Ｇ１３の輝度値の差分である第２差分画像ＧＤ１２を生成する（ＧＤ１１，ＧＤ１２の例を図２に示す）。
差分画像生成手段１４１は、第１撮影画像Ｇ１１と第２撮影画像Ｇ１２の輝度値の差分である第１差分画像ＧＤ１１、および第２撮影画像Ｇ１２と第３撮影画像Ｇ１３の輝度値の差分である第２差分画像ＧＤ１２を生成する（ＧＤ１１，ＧＤ１２の例を図２に示す）。
画像二値化手段１４２は、第１差分画像ＧＤ１１および第２差分画像ＧＤ１２をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像ＧＢ１１および第２二値化差分画像ＧＢ１２を生成する（ＧＢ１１およびＧＢ１２の例を図２に示す）。
合成画像生成手段１４３は、第１二値化差分画像ＧＢ１１と第１二値化差分画像ＧＢ１２との論理和である論理和合成画像Ｇｏｒおよび第１二値化差分画像ＧＢ１１と第１二値化差分画像ＧＢ１２との論理積である論理積合成画像Ｇａｎｄを生成する（Ｇａｎｄの例を図２に示す）。論理和合成画像Ｇｏｒには、たとえば濃度変化が無い物体や濃度変化が緩慢な物体であっても動きが速い物体、たとえば、歩行者や走行車両等の変化が比較的早い物体が表れる。
一方、論理積合成画像Ｇａｎｄには、たとえば濃度変化が急速でかつ動きが遅い物体が表れるが、たとえば濃度変化が無い物体や濃度変化が緩慢な物体や、歩行者や走行車両等の変化が比較的早い物体は表れない。
フィルタ手段１４４は、論理和合成画像Ｇｏｒ中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像ＦＧｏｒを作成するとともに、論理積合成画像Ｇａｎｄ中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像ＦＧａｎｄを作成する。高周波成分の除去により、微細な変化（ノイズ等）を除去し、特徴部分を拡大する（低周波成分を強調）することができる。
本実施形態では、論理和合成画像Ｇｏｒや論理積合成画像Ｇａｎｄの強調部分（物体の変化部分）に、空間フィルタ処理を施す。具体的には、ａ回の縮小処理を施した後ａ回の拡大処理を施すことで雑音を除去し、ｂ回の拡大処理を施した後ｂ回の縮小処理を施すことで強調部分を拡大できる。
景色変化ブロック特定手段１４５は、フィルタ処理論理和合成画像および／またはフィルタ処理論理積合成画像の各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断することができる。本実施形態では、フィルタ処理論理和合成画像ＦＧｏｒを、前述した複数のブロックＢ１１，Ｂ１２，・・・，Ｂｍｎに分割し、同一景色Ｓが変化するブロックを特定することができる。
画像分割は、たとえば縦４８０ドット×横７２０ドットの撮影画像を、縦ｐドット×横ｑドット（たとえば、ｐ＝ｑ＝３０）のブロックＢ１１，Ｂ１２，・・・，Ｂｍｎに分割できる。
ブロックＢ１１，Ｂ１２，・・・，Ｂｍｎの縦横のドット数（ｐ，ｑの値）は、検出された炎やガス煙とされる図形の大きさに応じて、たとえば４〜６４の範囲で変化させることができる。そして、ブロック（Ｂ１１，Ｂ１２，・・・，Ｂｍｎの少なくとも１つ）を特定する。
ブロックＢ１１，Ｂ１２，・・・，Ｂｍｎの縦横のドット数（ｐ，ｑの値）は、検出された炎やガス煙とされる図形の大きさに応じて、たとえば４〜６４の範囲で変化させることができる。そして、ブロック（Ｂ１１，Ｂ１２，・・・，Ｂｍｎの少なくとも１つ）を特定する。
この場合、全領域または局所領域での、画像変化があったブロックＢｉｊの個数、画像変化があったブロックＢｉｊの個数と前回の検出での個数、画像変化があったブロックＢｉｊ中でのオブジェクトが占める割合、ＦＦＴによるオブジェクトの輪郭の変化を、炎・ガス煙を認識するための情報とすることができ、したがって炎・ガス煙の認識に際しての情報量が多くなる。
すなわち、全領域または局所領域での、画像変化があったブロックＢｉｊの個数の計数、画像変化があったブロックＢｉｊについての個数の前回検出での個数との比較、画像変化があったブロックＢｉｊ中でのオブジェクトが占める割合の計算、ＦＦＴによるオブジェクトの輪郭変化の計算を適宜組み合わせることにより、炎・ガス煙の検出精度を向上させることができる。
また、画像変化があったブロックが独立して存在している場合（周囲のブロックには画像変化がない場合）には、この画像変化をノイズと判断することができる。逆に、画像変化があったブロックＢｉｊが連続して存在している場合、これが炎やガス煙によるものなのか、水蒸気によるものなかを、ブロックＢｉｊの連続パターンにより、予測できる。もちろん、この場合には炎・ガス煙判定手段１６によるテクスチャ処理により、正確な判定が行われるが、早期発見には有効である。
景色変化ブロック解析手段１５は、各ブロックＢｉｊの何れかについて画像変化があったときは、当該画像変化があったブロックＢｉｊについて、画像解析を行う。テクスチャ処理は、画像変化があったブロックのうち景色変化ブロック特定手段１４５が特定したブロックＢｉｊについて模様認識処理を行うようにできる。
炎・ガス煙判定手段１６は、景色変化ブロック解析手段１５による、景色変化にかかるブロックについての画像解析結果を、参照用撮影画像解析結果保存手段１３に保存されている、対応するブロックＢｉｊについての画像解析結果と比較し、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する。
この特定は、たとえば、フィルタ処理論理和合成画像ＦＧｏｒに画像が表れず、かつフィルタ処理論理積合成画像ＦＧａｎｄに画素が顕著に表れている場合には、炎による変化またはガス煙による変化であると判別できる。
上述したように、本発明では、ブロックＢｉｊごとに画像解析を行うので（すなわち、画像変化しているブロックＢｉｊだけを対象にできるので）、使用メモリ容量を小さくでき、ＤＳＰ等の専用のハードウェアによる場合には高速処理を行うことができる。
以下、図４のフローチャートを参照して図１に示した炎・ガス煙検出システム１の動作を説明する。
（１）撮影ステップＳ１０１：撮影手段１１は、第１撮影画像Ｇ１１，第２撮影画像Ｇ１２，第３撮影画像Ｇ１３を順次取得する。
（２）参照用撮影画像解析ステップＳ１０２：参照用撮影画像解析手段１２は、参照用撮影画像ｇ０を複数のブロックＢｉｊに分割し、各ブロックごとに画像解析を行う。
（３）参照用撮影画像解析結果保存ステップＳ１０３：参照用撮影画像解析結果保存手段１３は、参照用撮影画像ｇ０についての画像解析結果を保存する。
（１）撮影ステップＳ１０１：撮影手段１１は、第１撮影画像Ｇ１１，第２撮影画像Ｇ１２，第３撮影画像Ｇ１３を順次取得する。
（２）参照用撮影画像解析ステップＳ１０２：参照用撮影画像解析手段１２は、参照用撮影画像ｇ０を複数のブロックＢｉｊに分割し、各ブロックごとに画像解析を行う。
（３）参照用撮影画像解析結果保存ステップＳ１０３：参照用撮影画像解析結果保存手段１３は、参照用撮影画像ｇ０についての画像解析結果を保存する。
（４）景色変化検出ステップＳ１０４：景色変化検出手段１４は、検出用撮影画像を複数のブロックＢｉｊに分割し、前記検出用撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する。
景色変化検出ステップＳ１０４は、差分画像生成ステップＳ１０４１と、画像二値化ステップＳ１０４２と、合成画像生成ステップＳ１０４３と、フィルタステップＳ１０４４と、景色変化ブロック特定ステップＳ１０４５とを含む。
（４−１）差分画像生成ステップＳ１０４１では、差分画像生成手段１４１による第１差分画像ＧＤ１１および第２差分画像ＧＤ１２の生成を行う。
（４−２）画像二値化ステップＳ１０４２では、画像二値化手段１４２による第１二値化差分画像ＧＢ１１および第２二値化差分画像ＧＢ１２の生成を行う。
（４−３）合成画像生成ステップＳ１０４３では、合成画像生成手段１４３による論理和合成画像Ｇｏｒおよび論理積合成画像Ｇａｎｄの生成を行う。
（４−４）フィルタステップＳ１０４４では、フィルタ手段１４４によるフィルタ処理論理和合成画像ＦＧｏｒおよびフィルタ処理論理積合成画像ＦＧａｎｄの作成を行う。
（４−５）景色変化ブロック特定ステップＳ１０４５では、景色変化ブロック特定手段１４５による画像変化があるブロックの特定を行う。
景色変化検出ステップＳ１０４は、差分画像生成ステップＳ１０４１と、画像二値化ステップＳ１０４２と、合成画像生成ステップＳ１０４３と、フィルタステップＳ１０４４と、景色変化ブロック特定ステップＳ１０４５とを含む。
（４−１）差分画像生成ステップＳ１０４１では、差分画像生成手段１４１による第１差分画像ＧＤ１１および第２差分画像ＧＤ１２の生成を行う。
（４−２）画像二値化ステップＳ１０４２では、画像二値化手段１４２による第１二値化差分画像ＧＢ１１および第２二値化差分画像ＧＢ１２の生成を行う。
（４−３）合成画像生成ステップＳ１０４３では、合成画像生成手段１４３による論理和合成画像Ｇｏｒおよび論理積合成画像Ｇａｎｄの生成を行う。
（４−４）フィルタステップＳ１０４４では、フィルタ手段１４４によるフィルタ処理論理和合成画像ＦＧｏｒおよびフィルタ処理論理積合成画像ＦＧａｎｄの作成を行う。
（４−５）景色変化ブロック特定ステップＳ１０４５では、景色変化ブロック特定手段１４５による画像変化があるブロックの特定を行う。
なお、参照用撮影画像解析ステップＳ１０２および景色変化検出ステップＳ１０４で、画像分割により生成したブロックＢ１１，Ｂ１２，・・・，Ｂｍｎの縦横のドット数（ｐ，ｑの値）は、検出された炎やガス煙とされる図形の大きさに応じて、たとえば４〜６４の範囲で変化させることができる。そして、ブロック（Ｂ１１，Ｂ１２，・・・，Ｂｍｎの少なくとも１つ）を特定して、次の処理に進む。景色変化検出ステップＳ１０４において、ブロックに分割する処理は本実施形態では、ステップＳ１０４５で行うものとするが、景色変化検出ステップＳ１０４の処理中のどこで行ってもよい。
（５）景色変化ブロック解析ステップＳ１０５：景色変化ブロック解析手段１５による、景色変化ブロック特定ステップＳ１０４５で特定されたブロックの画像解析を行う。
具体的には、画像変化があったブロックについて、以下の処理を行う。
（ａ）原画像がたとえば２５６階調のモノクロ画像であるときには（Ｓ１０５１の「ＮＯ」）、１６階調に階調変換を施し（Ｓ１０５２）、画像解析（１４種の形状，模様等の解析、透過物体か否かの解析）を行い（Ｓ１０５３）、形状・模様の特徴抽出を行い（Ｓ１０５４）、マルチレベルスライスによる処理を行う（Ｓ１０５５）。
Ｓ１０５５のマルチレベルスライスによる処理では、撮影画像の濃度範囲を複数の区分に分割し、各区分に特定の濃度レベルを割り当てる。また、これに併せて、オプティカルフローの抽出による動きの検出を行うことができる。
具体的には、画像変化があったブロックについて、以下の処理を行う。
（ａ）原画像がたとえば２５６階調のモノクロ画像であるときには（Ｓ１０５１の「ＮＯ」）、１６階調に階調変換を施し（Ｓ１０５２）、画像解析（１４種の形状，模様等の解析、透過物体か否かの解析）を行い（Ｓ１０５３）、形状・模様の特徴抽出を行い（Ｓ１０５４）、マルチレベルスライスによる処理を行う（Ｓ１０５５）。
Ｓ１０５５のマルチレベルスライスによる処理では、撮影画像の濃度範囲を複数の区分に分割し、各区分に特定の濃度レベルを割り当てる。また、これに併せて、オプティカルフローの抽出による動きの検出を行うことができる。
（ｂ）原画像がたとえばカラー画像であるときには（Ｓ１０５１の「ＹＥＳ」）、ＲＧＢごとに画像解析（１４種の形状，模様等の解析、透過物体か否かの解析）を行い（Ｓ１０５６）、形状・模様の特徴抽出を行い（Ｓ１０５７）、マルチレベルスライス法による処理を行う（Ｓ１０５８）。また、これに併せて、オプティカルフローの抽出による動きの検出を行うことができる。
従来、撮影画像の全画面を対象に画像解析を施し、あるいは常に変化している煙の形状内の面積を対象に画像解析を施しているため処理が複雑であった。本発明では、上記の実施形態からわかるように、ブロックについて（すなわち、狭い領域について）画像解析を行うことにより、処理を効率化している。画像解析による煙の認識は、従来と同様、二値化後の形状認識やオプティカルフローの抽出に加えて、上記（ａ）例では、モノクロ画面に対して行い、上記（ｂ）例ではＲＧＢ変換後の３つの画面に対して行っているが、ＨＳＬ変換後の画面に対して行うこともできる。
従来、撮影画像の全画面を対象に画像解析を施し、あるいは常に変化している煙の形状内の面積を対象に画像解析を施しているため処理が複雑であった。本発明では、上記の実施形態からわかるように、ブロックについて（すなわち、狭い領域について）画像解析を行うことにより、処理を効率化している。画像解析による煙の認識は、従来と同様、二値化後の形状認識やオプティカルフローの抽出に加えて、上記（ａ）例では、モノクロ画面に対して行い、上記（ｂ）例ではＲＧＢ変換後の３つの画面に対して行っているが、ＨＳＬ変換後の画面に対して行うこともできる。
（６）炎・ガス煙判定ステップＳ１０６；炎・ガス煙判定手段１６による炎による変化またはガス煙による変化であるか否かの特定を行う。
実際には、炎やガス煙には、様々な形状、色、濃度、模様、現れ方がある。したがって、炎やガス煙の標準モデルを、これらの情報の一部または全部使って登録しておき、比較することで、精度の高い検出ができる。
実際には、炎やガス煙には、様々な形状、色、濃度、模様、現れ方がある。したがって、炎やガス煙の標準モデルを、これらの情報の一部または全部使って登録しておき、比較することで、精度の高い検出ができる。
また、炎・ガス煙判定ステップＳ１０６では、上記の処理に加えて、濃度ヒストグラムの手法も取り入れ、濃度分布を考慮することで炎やガス煙を高精度で検出できる。この場合、画像変化がある１つまたは複数のブロックに対してヒストグラムを作成すればよいので高速に処理することができる。
図６（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）に、上記の画像処理結果を示す。図６（Ａ）に示すように同じブロックに必ず物体の変化が表れるときは、当該物体の変化は水蒸気であると予想できる。また、図６（Ｂ）に示すように異なるブロックに物体の変化が表れるときは、炎やガス煙である可能性があり、この検出結果が適宜ディスプレイに表示される。なお、図６（Ｃ）は物体の変化が表れない場合を示している。
なお、炎・ガス煙検出システム１では、複数の場所を撮影するために複数の撮影手段を設けることもできる。また、図７に示すように、撮影手段１１を１つ使用し、Ｎの方向に回転させて一定時間間隔（たとえば、１分間隔）で３つの景色Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３を撮影するように構成できる。
図８は本発明の炎・ガス煙検出システムの第２実施形態を示す説明図である。
図８において炎・ガス煙検出システム２は、炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出するものであり、撮影手段（カメラ）２１と、景色変化検出手段２２と、炎・ガス煙判定手段２３とを備えている。
図８において炎・ガス煙検出システム２は、炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出するものであり、撮影手段（カメラ）２１と、景色変化検出手段２２と、炎・ガス煙判定手段２３とを備えている。
撮影手段２１は、同一景色について、参照用撮影画像を取得するとともに複数の検出用撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得することができる。本実施形態では、撮影手段２１は、検出用撮影画像として連続する撮影画像Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ１３，・・・の画像を用いて炎またはガス煙を検出する。
景色変化検出手段２２は、検出用撮影画像（撮影画像Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ１３，・・・）をブロック分割規則により複数のブロックＢｉｊに分割し、検出用撮影画像の景色変化を、各ブロックにおける画像変化に基づき検出することができる。
景色変化検出手段２２は、差分画像生成手段２２１と、画像二値化手段２２２と、合成画像生成手段２２３と、フィルタ手段２２４と、景色変化ブロック特定手段２２５とを備えている。
景色変化検出手段２２は、差分画像生成手段２２１と、画像二値化手段２２２と、合成画像生成手段２２３と、フィルタ手段２２４と、景色変化ブロック特定手段２２５とを備えている。
差分画像生成手段２２１は、第１撮影画像Ｇ１１と第２撮影画像Ｇ１２の輝度値の差分である第１差分画像ＧＤ１１、および第２撮影画像Ｇ１２と第３撮影画像Ｇ１３との輝度値の差分である第２差分画像ＧＤ１２を生成する。
画像二値化手段２２２は、第１差分画像ＧＤ１１および第２差分画像ＧＤ１２をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像ＧＢ１１および第２二値化差分画像ＧＢ１２を生成する。
画像二値化手段２２２は、第１差分画像ＧＤ１１および第２差分画像ＧＤ１２をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像ＧＢ１１および第２二値化差分画像ＧＢ１２を生成する。
合成画像生成手段２２３は、第１二値化差分画像ＧＢ１１と第２二値化差分画像ＧＢ１２との論理和である論理和合成画像Ｇｏｒおよび第１二値化差分画像ＧＢ１１と第２二値化差分画像ＧＢ１２との論理積である論理積合成画像Ｇａｎｄを生成する。
フィルタ手段２２４は、論理和合成画像Ｇｏｒ中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像ＦＧｏｒを生成し、および論理積合成画像Ｇａｎｄ中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成する。
フィルタ手段２２４は、論理和合成画像Ｇｏｒ中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像ＦＧｏｒを生成し、および論理積合成画像Ｇａｎｄ中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成する。
景色変化ブロック特定手段２２５は、フィルタ処理論理和合成画像Ｇｏｒおよびフィルタ処理論理積合成画像Ｇａｎｄの各ブロックＢｉｊにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックＢｉｊを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する。
炎・ガス煙判定手段２３は、画像変化が生じる前記ブロックの群の空間的および／または時間的な変化に基づき、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する。
炎・ガス煙判定手段２３は、複数回の検出結果に基づき炎・ガス煙検出をすることもできる。たとえば、ある特定領域の複数のブロックに、画像変化が時間的に断続して生じる場合には、画像変化が現れる頻度により、炎・ガス煙によるものなのか、それら以外によるものなのかを高速に判別できる。画素単位で画像変化を検出する場合には処理に時間がかかるが、本発明では処理対象は特定のブロックに限られるので処理に時間がかかることはない。
また、ほとんど全てのブロック（ａ％以上のブロック）に画像変化が生じ、かつ各ブロック中の広い領域（ｂ％以上の面積）で変化が生じている場合は、カメラ（撮影手段２１）が旋回していたり、ぶれていたりすることが予想されるので、この場合には撮影画像は検出対象から除外することができる。また、上記の状態が長時間連続する場合には、撮影手段２１の故障が予想されるので、機器故障の早期発見が可能となる。
逆に、長時間（たとえば、一定時間Ｔ）を経過しても、全ブロックＢｍｎ（ｉ＝１，２，・・・，ｍ、ｊ＝１，２，・・・，ｎ）のｃ％以上のブロックで全く変化が現れない場合は、撮影手段２１のカメラレンズがスプレー等による攻撃を受けたことが予想できるので、工業プラント等に対するテロ対策としても好適である。
逆に、長時間（たとえば、一定時間Ｔ）を経過しても、全ブロックＢｍｎ（ｉ＝１，２，・・・，ｍ、ｊ＝１，２，・・・，ｎ）のｃ％以上のブロックで全く変化が現れない場合は、撮影手段２１のカメラレンズがスプレー等による攻撃を受けたことが予想できるので、工業プラント等に対するテロ対策としても好適である。
以下、図９のフローチャートを参照して図８に示した炎・ガス煙検出システム２の動作を説明する。本発明の炎・ガス煙検出方法では、炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出することができる。
（１）撮影ステップＳ２０１：撮影手段２１により、同一景色について、複数の撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する。
（２）景色変化検出ステップＳ２０２：景色変化検出手段２２により、前記撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する。
景色変化検出ステップＳ２０２は、差分画像生成ステップＳ２０２１と、画像二値化ステップＳ２０２２と、合成画像生成ステップＳ２０２３と、フィルタステップＳ２０２４と、景色変化ブロック特定ステップＳ２０２５とを含む。
（２−１）差分画像生成ステップＳ２０２１では、差分画像生成手段２２１により、第１差分画像ＧＤ１１および第２差分画像ＧＤ１２を生成する。
（２−２）画像二値化ステップＳ２０２２では、画像二値化手段２２２により、第１二値化差分画像ＧＢ１１および第２二値化差分画像ＧＢ１２を生成する。
（２−３）合成画像生成ステップＳ２０２３では、合成画像生成手段２２３により、論理和合成画像Ｇｏｒおよび論理積合成画像Ｇａｎｄを生成する。
（２−４）フィルタステップＳ２０２４では、フィルタ手段２２４により、フィルタ処理論理和合成画像ＦＧｏｒおよびフィルタ処理論理積合成画像ＦＧａｎｄを生成する。
（２−５）景色変化ブロック特定ステップＳ２０２５では、景色変化ブロック特定手段２２５により、画像変化があったブロックを特定する。
景色変化検出ステップＳ２０２は、差分画像生成ステップＳ２０２１と、画像二値化ステップＳ２０２２と、合成画像生成ステップＳ２０２３と、フィルタステップＳ２０２４と、景色変化ブロック特定ステップＳ２０２５とを含む。
（２−１）差分画像生成ステップＳ２０２１では、差分画像生成手段２２１により、第１差分画像ＧＤ１１および第２差分画像ＧＤ１２を生成する。
（２−２）画像二値化ステップＳ２０２２では、画像二値化手段２２２により、第１二値化差分画像ＧＢ１１および第２二値化差分画像ＧＢ１２を生成する。
（２−３）合成画像生成ステップＳ２０２３では、合成画像生成手段２２３により、論理和合成画像Ｇｏｒおよび論理積合成画像Ｇａｎｄを生成する。
（２−４）フィルタステップＳ２０２４では、フィルタ手段２２４により、フィルタ処理論理和合成画像ＦＧｏｒおよびフィルタ処理論理積合成画像ＦＧａｎｄを生成する。
（２−５）景色変化ブロック特定ステップＳ２０２５では、景色変化ブロック特定手段２２５により、画像変化があったブロックを特定する。
（３）炎・ガス煙判定ステップＳ２０３：炎・ガス煙判定手段２３により、景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する。
以下に、形状特徴の抽出による、煙と水蒸気の識別の具体例を説明する。
図１０は煙と水蒸気が画面上で同時に発生している景色を示す画像である。図１０には明瞭に表されていないが、水蒸気はすぐ消えて遠くまで行かないが、煙は消えずに遠くにまで漂っている。この特徴をもとに、形状特徴の面積に着目した煙と水蒸気の識別を行う。
図１０は煙と水蒸気が画面上で同時に発生している景色を示す画像である。図１０には明瞭に表されていないが、水蒸気はすぐ消えて遠くまで行かないが、煙は消えずに遠くにまで漂っている。この特徴をもとに、形状特徴の面積に着目した煙と水蒸気の識別を行う。
図１１に、煙が発生している景色に対して４秒ごとに論理和合成画像を生成し、煙の面積を求めた結果を示す。また、図１２に水蒸気が発生している景色に対して同様に論理和合成画像を生成し水蒸気の面積を求めた結果を示す。
図１１には「煙は消えずに遠くまで漂う」といった特徴が表れ、図１２には「水蒸気はすぐ消えて遠くまで行かない」といった特徴が表れている。すなわち、図１１および図１２を比較するとわかるように、上記の特徴の違いから、煙と水蒸気の面積の変化にも違いが表れている。
図１３（Ａ）は煙の面積の時間変化を示すグラフ、図１３（Ｂ）は水蒸気の面積の時間変化を示すグラフである。図１３（Ａ），（Ｂ）から、水蒸気の面積の変化量は小さいのに対して、煙の面積の変化量は大きいことが分かる。
すなわち、煙と水蒸気の識別には、面積の分散を比較することが有効であり、面積のばらつき、すなわち分散によって煙と水蒸気の識別を行うことができる。
煙と水蒸気の面積の分散を求める式を下記に示す。
すなわち、煙と水蒸気の識別には、面積の分散を比較することが有効であり、面積のばらつき、すなわち分散によって煙と水蒸気の識別を行うことができる。
煙と水蒸気の面積の分散を求める式を下記に示す。
図１４（Ａ）に煙の分散の計算結果をグラフで示し、図１４（Ｂ）に水蒸気の分散の計算結果をグラフで示す。面積のばらつきは水蒸気よりも煙のほうが大きいので、全体的に面積の分散は煙のほうが大きくなっている。これらのことからわかるように、形状特徴における、面積の大きさ・分散の比較は煙と水蒸気を識別する方法として極めて有効である。煙と水蒸気の形状特徴に着目したアルゴリズムに基づく検出に際しては、前述したように撮影画像を複数のブロックに分割してブロック単位での処理を行うことで、高速な処理が可能となる。
前述したように、炎・ガス煙検出システム２（図８参照）は、撮影手段２１のカメラレンズがスプレー等による攻撃を受けたことを予想することで、工業プラント等に対するテロ対策として使用することができる。本発明では、以下の手法により、撮影手段１１（図１）や撮影手段２１（図６）の強制移動・破壊等の行為に対して、より有効な対策をとることができる。
図１５は、強制移動・破壊等に対する機器移動検出システム３を示す機能ブロック図である。この機器移動検出システム３は、通常のノードブック型コンピュータ等の携帯機器に搭載することができるものであるが、本実施形態では、当該検出装置の機能を絞って、本発明の監視システムに応用するものとする。
撮影手段（ビデオカメラ３０９）は、機器移動検出システム本体３１に外部機器接続インタフェースＩ／Ｆを介して取り付けることができるし、機器移動検出システム本体３１と一体に構成することもできる。
撮影手段（ビデオカメラ３０９）は、機器移動検出システム本体３１に外部機器接続インタフェースＩ／Ｆを介して取り付けることができるし、機器移動検出システム本体３１と一体に構成することもできる。
機器移動検出システム３は、監視モードオン手段３０１を備えることができる。また、機器移動検出システム３は、監視モードがオン状態のときに動作する、機器電源スイッチ操作無効化手段３０２と、ビデオカメラ駆動手段３０３と、撮影領域分割手段３０４と、景色変化検出手段３０５と、景色変化ブロック比率計算手段３０６と、警告発生手段３０７と、監視モードオフ手段３０８と、ビデオカメラ３０９と、撮影画像記憶手段３１０と、ブロック画像記憶手段３１１とを備えている。本実施形態では、これらの手段のうち、ビデオカメラ３０９を除く構成要素は、屋内管理システム側に設けることができる。
機器電源スイッチ操作無効化手段３０２は、プラントの監視等の用途において、通常は使用されないが、ノードブック型コンピュータ等の携帯機器に機器移動検出システム３を搭載した場合には、置き引き等があった場合に有効に働く。
監視モードオン手段３０１は、通常モードから監視モードに移行するために使用される。監視モードオン手段３０１は、具体的には、システム本体３１専用のスイッチの操作により機能するものであってもよいし、機器移動検出システム３がキーボードを備えているときはファンクションキー等の特殊キーとアルファベットキー等の汎用キーとの組み合わせにより機能するものであってもよい。また、機器移動検出システム３がディスプレイを備えるときは、ソフトキー，ソフトボタンにより機能するものであってもよいし、ディスプレイに表示されたアプリケーション起動メニュー（選択により起動される）やアイコン（クリックにより起動される）により機能するものであってもよい。
監視モードでは、前述したように、機器電源スイッチ操作無効化手段３０２により、機器電源スイッチの操作を無効とすることができる。すなわち、監視モードでは、機器電源をオフ状態にすることができない。具体的には、機器電源スイッチ操作無効化手段３０２は、機器電源スイッチ３２１に並列に設けられたバイパススイッチ３２２により機能するように構成できる。監視モードオン手段３０１が作動すると、バイパススイッチ３２２がオン状態となり、機器電源スイッチ３２１をオフ状態にしても機器電源自体はオフとはならない。
監視モードでは、前述したように、機器電源スイッチ操作無効化手段３０２により、機器電源スイッチの操作を無効とすることができる。すなわち、監視モードでは、機器電源をオフ状態にすることができない。具体的には、機器電源スイッチ操作無効化手段３０２は、機器電源スイッチ３２１に並列に設けられたバイパススイッチ３２２により機能するように構成できる。監視モードオン手段３０１が作動すると、バイパススイッチ３２２がオン状態となり、機器電源スイッチ３２１をオフ状態にしても機器電源自体はオフとはならない。
監視モードでは、ビデオカメラ駆動手段３０３はビデオカメラ３０９を駆動し、ビデオカメラ３０９は景色を一定時間ごとに撮影し、撮影画像記憶手段３１０に格納する。撮影画像記憶手段３１０には、時間的に前後する少なくとも２枚の撮影画像Ｇｋ，Ｇｋ＋１が格納され、撮影領域分割手段３０４および景色変化検出手段３０５による処理がなされる。本実施形態では、撮影画像記憶手段３１０には、２枚の撮影画像Ｇｋ，Ｇｋ＋１が格納されるものとする。
撮影領域分割手段３０４はビデオカメラ３０９の撮影画像（具体的には、撮影画像記憶手段３１０に格納された少なくとも２枚の撮影画像Ｇｋ，Ｇｋ＋１）をそれぞれ、図３に示したような複数のブロックＢｉｊ（ｉ＝１，２，・・・，Ｍ、ｊ＝１，２，・・・，Ｎ）に分割してブロック画像ＧＢｋ，ＧＢｋ＋１としてブロック画像記憶手段３１１に格納する。
撮影画像ＧｋをブロックＢｉｊに分割したブロック画像ＧＢｋの説明図である。ブロック画像ＧＢｋをブロック画像記憶手段３１１に格納したときは、撮影画像Ｇｋを消去することができる。
撮影画像ＧｋをブロックＢｉｊに分割したブロック画像ＧＢｋの説明図である。ブロック画像ＧＢｋをブロック画像記憶手段３１１に格納したときは、撮影画像Ｇｋを消去することができる。
画像変化検出手段３０５は、ブロック画像ブロック画像ＧＢｋを構成する複数のブロックの全てについて画像変化を検出する。具体的には、ブロック画像ＧＢｋを構成するブロックＢｉｊ（ｚ×ｚ個の矩形ブロックとする）の画素Ｐｑｒ（ｑ，ｒ＝１，２，・・・，ｚ）の輝度値と、ブロック画像ＧＢｋ＋１を構成するブロックＢｉｊの画素Ｐｑｒの輝度値との差分をとる。処理の簡素化（高速化）を図る場合には、輝度値がたとえば８ビットである場合、低ビット（１ビット、あるいは２ビット）に分解度を落として上記差分をとることができる。輝度値の分解度が高い場合（たとえば８ビットの場合）において、輝度値の差分が「０」または「０」に近い値である場合には輝度値の変化がなく、輝度値の差分が大きい場合（たとえば２桁あるいは３桁の場合）には輝度値のあると判断できる。輝度値の分解能が低い場合（たとえば１ビットの場合）においては、輝度値の差分が「０」である場合には輝度値の変化がなく、輝度値の差分が「１」である場合には輝度値の変化があると判断できる。ブロックＢｉｊの輝度値の変化があった画素数が所定数を上回ったときは、ブロックＢｉｊには画像変化があったと判断できる。
画像変化ブロック数計数手段３０６は画像変化が検出されたブロックＢｉｊの個数を計数する。
前記計数値（画像変化が検出されたブロックＢｉｊの個数）がブロックの全数（Ｍ×Ｎ）に基づき定められる閾値（たとえば、（Ｍ×Ｎ）÷１０）を超えたときは、テレビカメラ３０９が動いていると判断できる。したがって、この場合には警告発生手段３０７は警告を発することができる。警告は、音声および／または画像により行うことができる。警告発生手段３０７は装置３１と一体に構成されていてもよいし、遠隔箇所に設置されていてもよい。
前記計数値（画像変化が検出されたブロックＢｉｊの個数）がブロックの全数（Ｍ×Ｎ）に基づき定められる閾値（たとえば、（Ｍ×Ｎ）÷１０）を超えたときは、テレビカメラ３０９が動いていると判断できる。したがって、この場合には警告発生手段３０７は警告を発することができる。警告は、音声および／または画像により行うことができる。警告発生手段３０７は装置３１と一体に構成されていてもよいし、遠隔箇所に設置されていてもよい。
監視モードオフ手段３０８は、たとえば、管理者等によるユーザ認証操作がされた場合において当該操作が適正であるときは前記監視モードをオフ状態にすることができる。ユーザ認証操作は、システム本体３１がキーボード（ソフトキーボードを含む）を備えているときはパスワードの入力であってもよい。また、ユーザ認証操作は、システム本体３１が音声認識装置を備えているときは肉声の入力であってもよいし、システム本体３１が生体認証装置（指紋，虹彩認識装置）を備えているときは指紋や虹彩の取り込みであってもよい。さらに、ユーザ認証操作は、システム本体３１がＩＤカードによる認識機能を備えているときは、ＩＤカードのカードスロットへの挿入であってもよい。
ビデオカメラ取外し検出手段３０９は、監視モードがオン状態のときに、ビデオカメラＶＣが外部機器接続インタフェースＩ／Ｆから外されたときは、これを検出することができる。この場合には、警告発生手段３０７は、警告を発することができる。
１，２ 炎・ガス煙検出システム
１１，２１ 撮影手段
１２ 参照用撮影画像解析手段
１３ 参照用撮影画像解析結果保存手段
１４，２２ 景色変化検出手段
１５ 景色変化ブロック解析手段
１６，２３ 炎・ガス煙判定手段
１７ 炎・ガス煙判定手段
１４１，２２１ 差分画像生成手段
１４２，２２２ 画像二値化手段
１４３，２２３ 合成画像生成手段
１４４，２２４ フィルタ手段
１４５，２２５ 景色変化ブロック特定手段
ｇ０ 撮影画像
Ｇ１ｋ 第ｋ撮影画像（ｋ＝１，２，３）
ＧＤ１ｋ 第ｋ差分画像（ｋ＝１，２，３）
ＧＢ１ｋ 第ｋ二値化差分画像（ｋ＝１，２，３）
Ｇｏｒ 論理和合成画像
Ｇａｎｄ 論理積合成画像
ＦＧｏｒ フィルタ処理論理和合成画像
ＦＧａｎｄ フィルタ処理論理積合成画像
Ｂ１１，Ｂ１２，・・・，Ｂｍｎ ブロック
Ｓ，Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３ 同一景色
１１，２１ 撮影手段
１２ 参照用撮影画像解析手段
１３ 参照用撮影画像解析結果保存手段
１４，２２ 景色変化検出手段
１５ 景色変化ブロック解析手段
１６，２３ 炎・ガス煙判定手段
１７ 炎・ガス煙判定手段
１４１，２２１ 差分画像生成手段
１４２，２２２ 画像二値化手段
１４３，２２３ 合成画像生成手段
１４４，２２４ フィルタ手段
１４５，２２５ 景色変化ブロック特定手段
ｇ０ 撮影画像
Ｇ１ｋ 第ｋ撮影画像（ｋ＝１，２，３）
ＧＤ１ｋ 第ｋ差分画像（ｋ＝１，２，３）
ＧＢ１ｋ 第ｋ二値化差分画像（ｋ＝１，２，３）
Ｇｏｒ 論理和合成画像
Ｇａｎｄ 論理積合成画像
ＦＧｏｒ フィルタ処理論理和合成画像
ＦＧａｎｄ フィルタ処理論理積合成画像
Ｂ１１，Ｂ１２，・・・，Ｂｍｎ ブロック
Ｓ，Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３ 同一景色
Claims (12)
- 炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出システムであって、
同一景色について、参照用撮影画像を取得するとともに複数の検出用撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する前記撮影手段と、
前記参照用撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、各ブロックごとに画像解析を行う参照用撮影画像解析手段と、
前記参照用撮影画像についての画像解析結果を保存する参照用撮影画像解析結果保存手段と、
前記検出用撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記検出用撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出手段と、
前記各ブロックの何れかについて画像変化があったときは、当該画像変化があったブロックについて、画像解析を行う景色変化ブロック解析手段と、
前記景色変化ブロック解析手段による、景色変化にかかるブロックについての画像解析結果を、前記参照用撮影画像解析結果保存手段に保存されている、対応する前記ブロックについての画像解析結果と比較し、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。 - 前記景色変化検出手段は、前記各ブロック中の輝度が変化した場合において、当該輝度変化した画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断することを特徴とする請求項１に記載の炎・ガス煙検出システム。
- 前記撮影手段が取得した検出用撮影画像のうち、連続する第１撮影画像、第２撮影画像および第３撮影画像の３画像を用いて炎またはガス煙を検出する請求項１に記載の炎・ガス煙検出システムであって、
前記景色変化検出手段は、
前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度値の差分である第１差分画像、および前記第２撮影画像と前記第３撮影画像との輝度値の差分である第２差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記第１差分画像および前記第２差分画像をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像および第２二値化差分画像を生成する画像二値化手段と、
前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および／または前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成手段と、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および／または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタ手段と、
前記フィルタ処理論理和合成画像および／または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。 - 前記画像解析は、模様認識処理を含むことを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の炎・ガス煙検出システム。
- 炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出システムであって、
同一景色について、撮影画像を取得するとともに複数の撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する前記撮影手段と、
前記撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出手段と、
画像変化が生じる前記ブロックの群の空間的および／または時間的な変化に基づき、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。 - 前記撮影手段が取得した撮影画像のうち、連続する第１撮影画像、第２撮影画像および第３撮影画像の３画像を用いて炎またはガス煙を検出する請求項５に記載の炎・ガス煙検出システムであって、
前記景色変化検出手段は、
前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度値の差分である第１差分画像、および前記第２撮影画像と前記第３撮影画像との輝度値の差分である第２差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記第１差分画像および前記第２差分画像をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像および第２二値化差分画像を生成する画像二値化手段と、
前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および／または前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成手段と、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および／または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタ手段と、
前記フィルタ処理論理和合成画像および／または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。 - 炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出方法であって、
同一景色について、参照用撮影画像を取得するとともに複数の検出用撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する撮影ステップと、
前記参照用撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、各ブロックごとに画像解析を行う参照用撮影画像解析ステップと、
前記参照用撮影画像についての画像解析結果を保存する参照用撮影画像解析結果保存ステップと、
前記検出用撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記検出用撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出ステップと、
前記各ブロックの何れかについて画像変化があったときは、当該画像変化があったブロックについて、画像解析を行う景色変化ブロック解析ステップと、
前記景色変化ブロック解析ステップにおける、景色変化にかかるブロックについての画像解析結果を、前記参照用撮影画像解析結果保存ステップにおいて保存されている、対応する前記ブロックについての画像解析結果と比較し、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定ステップと、
を有することを特徴とする炎・ガス煙検出方法。 - 前記景色変化検出ステップでは、前記各ブロック中の輝度が変化した場合において、当該輝度変化した画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断することを特徴とする請求項７に記載の炎・ガス煙検出方法。
- 前記撮影ステップにおいて取得した検出用撮影画像のうち、連続する第１撮影画像、第２撮影画像および第３撮影画像の３画像を用いて炎またはガス煙を検出する請求項７に記載の炎・ガス煙検出方法であって、
前記景色変化検出ステップには、
前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度値の差分である第１差分画像、および前記第２撮影画像と前記第３撮影画像との輝度値の差分である第２差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
前記第１差分画像および前記第２差分画像をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像および第２二値化差分画像を生成する画像二値化ステップと、
前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および／または前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成ステップと、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および／または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタステップと、
前記フィルタ処理論理和合成画像および／または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断し当該ブロックが景色変化ブロック特定ステップと、
を有することを特徴とする炎・ガス煙検出方法。 - 前記画像解析は、模様認識処理を含むことを特徴とする請求項７から９の何れかに記載の炎・ガス煙検出方法。
- 炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出方法であって、
同一景色について、複数の撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する撮影ステップと、
前記撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出ステップと、
画像変化が生じる前記ブロックの群の空間的および／または時間的な変化に基づき、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定ステップと、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出方法。 - 前記撮影ステップにおいて取得した撮影画像のうち、連続する第１撮影画像、第２撮影画像および第３撮影画像の３画像を用いて炎またはガス煙を検出する請求項１１に記載の炎・ガス煙検出方法であって、
前記景色変化検出ステップは、
前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度値の差分である第１差分画像、および前記第２撮影画像と前記第３撮影画像との輝度値の差分である第２差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
前記第１差分画像および前記第２差分画像をそれぞれ二値化し、第１二値化差分画像および第２二値化差分画像を生成する画像二値化ステップと、
前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および／または前記第１二値化差分画像と前記第２二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成ステップと、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および／または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタステップと、
前記フィルタ処理論理和合成画像および／または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定ステップと、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出方法。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2005082838A JP2006268200A (ja) | 2005-03-22 | 2005-03-22 | 炎・ガス煙検出システムおよび炎・ガス煙検出方法 |
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|---|---|
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