JP5792671B2

JP5792671B2 - 異常検知方法及び異常検知装置

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Publication number: JP5792671B2
Application number: JP2012080002A
Authority: JP
Inventors: 治久後藤; 石井　信行; 信行石井
Original assignee: JXTG Nippon Oil and Energy Corp
Current assignee: Eneos Corp
Priority date: 2012-03-30
Filing date: 2012-03-30
Publication date: 2015-10-14
Anticipated expiration: 2032-03-30
Also published as: JP2013210798A

Description

本発明は異常検知方法及び異常検知装置に関し、特に石油精製装置等の異常を検知する異常検知方法及び異常検知装置に関する。

プラントや工場等の設備が正常に稼動しているか否かを常時監視する異常監視システムには、監視対象設備内に設置した遠隔操作可能な工業用カメラが広く用いられている。カメラで撮影された画像を、画像処理によって煙や塵を検知する方法としては、例えば、ＣＣＤカメラと、その画像を画素分解して標準画像を作製し、この標準画像とリアルタイム画像と比較し差演算する手段を具備し、その差画像と気象データ等を比較し判別して発煙発塵を判別する方法が知られている（特許文献１参照）。

特開平５−１０７３７号公報

しかしながら、従来の技術では、輪郭が明瞭である大量の白煙や黒煙は検知することは可能であるが、輪郭が不明瞭な希薄な白煙を検知することが困難であった。大量の白煙や黒煙を検知したときには、異常事態が進行している可能性があるので、異常発生時の初期の段階における希薄な白煙を検知することは、早期に異常を検知して設備のトラブルの影響を低減するために、解決すべき重要な課題である。

本発明の目的は、輪郭が不明瞭な希薄な白煙のような像であっても、その発生を高精度かつ迅速に検知することができる異常検知方法及び異常検知装置を提供することにある。

本発明の一態様による異常検知方法は、撮像手段により撮像された監視対象の画像から異常を検知する異常検知方法において、前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１のステップと、前記第１のステップにより取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２のステップと、前記第２のステップにより生成された連続する複数の差分画像の各画素値を演算した演算値からなる演算画像を生成する第３のステップと、前記第３のステップにより生成された演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第４のステップと、前記第４のステップにより計数された画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断する第５のステップとを有することを特徴とする。

上述した異常検知方法において、前記第５のステップにおいて、連続して複数回以上、計数された画素数が所定のしきい値以上であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断するようにしてもよい。

本発明の一態様による異常検知方法は、撮像手段により撮像された監視対象の画像から異常を検知する異常検知方法において、前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１のステップと、前記第１のステップにより取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２のステップと、前記第２のステップにより生成された連続する複数の差分画像の各画素値を演算した演算値からなる演算画像を生成する第３のステップと、前記第３のステップにより生成された演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第４のステップと、前記第４のステップにより計数された演算画像の画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断する第５のステップと、前記第５のステップにより所定のしきい値以上であると判断された連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であるか否かを判断する第６のステップとを有することを特徴とする。

上述した異常検知方法において、前記第６のステップでは、連続する複数の演算画像の画素数の変動が５０％以内であるか否かを判断するようにしてもよい。

上述した異常検知方法において、前記第６のステップにおいて、連続して複数回以上、前記連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断するようにしてもよい。

上述した異常検知方法において、前記第３のステップにより生成された演算画像のヒストグラムの累積度数のグラフの傾きが一定になるように変換するヒストグラム均一化処理を行うヒストグラム均一化処理ステップを更に有し、前記第４のステップは、前記ヒストグラム均一化処理ステップによりヒストグラム均一化された前記演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数するようにしてもよい。

上述した異常検知方法において、前記第１のステップは、前記撮像手段により所定の時間間隔毎に撮像された画像を連続的に取得し、前記所定の時間間隔は１／６秒以上であるようにしてもよい。

本発明の一態様による異常検知装置は、監視対象を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された監視対象の画像を処理する画像処理手段とを有し、監視対象の異常を検知する異常検知装置において、前記画像処理手段は、前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１の手段と、前記第１の手段により取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２の手段と、前記第２の手段により生成された連続する複数の差分画像の各画素値を演算した演算値からなる演算画像を生成する第３の手段と、前記第３の手段により生成された演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第４の手段と、前記第４の手段により計数された演算画像の画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断する第５の手段とを有することを特徴とする。

上述した異常検知装置において、前記第５の手段により、連続して複数回以上、計数された画素数が所定のしきい値以上であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断するようにしてもよい。

本発明の一態様による異常検知装置は、監視対象を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された監視対象の画像を処理する画像処理手段とを有し、監視対象の異常を検知する異常検知装置において、前記画像処理手段は、前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１の手段と、前記第１の手段により取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２の手段と、前記第２の手段により生成された連続する複数の差分画像の各画素値を演算した演算値からなる演算画像を生成する第３の手段と、前記第３の手段により生成された演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第４の手段と、前記第４の手段により計数された演算画像の画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断する第５の手段と、前記第５の手段により所定のしきい値以上であると判断された連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であるか否かを判断する第６の手段とを有することを特徴とする。

上述した異常検知装置において、前記第６の手段は、連続する複数の演算画像の画素数の変動が５０％以内であるか否かを判断するようにしてもよい。

上述した異常検知装置において、前記第６の手段により、連続して複数回以上、前記連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断するようにしてもよい。

上述した異常検知装置において、前記第３の手段により生成された演算画像のヒストグラムの累積度数のグラフの傾きが一定になるように変換するヒストグラム均一化処理を行うヒストグラム均一化処理手段を更に有し、前記第４の手段は、前記ヒストグラム均一化処理手段によりヒストグラム均一化された前記演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数するようにしてもよい。

上述した異常検知装置において、前記第１の手段は、前記撮像手段により所定の時間間隔毎に撮像された画像を連続的に取得し、前記所定の時間間隔は１／６秒以上であるようにしてもよい。

以上の通り、本発明によれば、撮像手段により撮像された画像を連続的に取得し、取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成し、生成された連続する複数の差分画像の各画素値を演算した演算値からなる演算画像を生成し、生成された演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数し、計数された画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断するようにしたので、輪郭が不明瞭な希薄な白煙のような像であっても、その発生を高精度かつ迅速に検知することができる。

本発明の第１実施形態による異常検知装置の具体的構成を示す図である。本発明の第１実施形態による異常検知装置のブロック図である。本発明の第１実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第１の具体例のフローチャートである。本発明の第１実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第２の具体例のフローチャートである。本発明の第２実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第１の具体例のフローチャートである。本発明の第２実施形態の異常検知装置による異常検知方法の検知結果を示すグラフである。本発明の第２実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第２の具体例のフローチャートである。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態による異常検知装置について図１乃至図４を用いて説明する。図１は本実施形態による異常検知装置の具体的構成を示す図であり、図２は本実施形態による異常検知装置のブロック図であり、図３、図４は本実施形態の異常検知装置による異常検知方法のフローチャートである。

（異常検知装置）
本実施形態による異常検知装置は、プラントや工場等の設備である監視対象１０が正常に稼働しているか否かを常時監視する異常監視システムとして機能する。監視対象１０からの白煙や黒煙の発生を検出し、監視対象１０の異常を検知する。

本実施形態による異常検知装置では、図１に示すように、監視対象１０の近傍に、ネットワークカメラやＣＣＴＶ（Closed Circuit Television）カメラ等のカメラ１２を設置する。カメラ１２により監視対象１０を連続的に撮像する。カメラ１２は、モノクロ画像を撮像するモノクロカメラでも、カラー画像を撮像するカラーカメラでもよい。

カメラ１２には、プラントや工場等の設備である監視対象１０の爆発等の異常状態においても画像取得が可能となるように、安全防爆構造が施されている。

カメラ１２により撮像された監視対象１０の画像は、無線中継局１４、１６を介して、安全な場所に設置されたＰＣ１８により取得される。ＰＣ１８は、監視対象１０の画像に対して所定の画像処理を行って、監視対象１０の異常を検知する。

本実施形態による異常検知装置は、図２のブロック図に示すように、監視対象１０を撮像するカメラ１２には、カメラ１２からの画像を処理する画像処理装置２０が接続されている。画像処理装置２０には、カメラ１２からの画像を記憶する画像メモリ２２と、様々な情報を表示するディスプレイ２４と、異常を知らせるアラーム表示装置２６が接続されている。

画像処理装置２０は、画像メモリ２２に記憶されたカメラ１２からの画像を用いて、後述するような異常を検知する処理を実行する。その結果、監視対象１０の異常を検知した場合には、アラーム表示装置２６により異常を知らせる。

アラーム表示装置２６は、ブザー音やパトライト（登録商標）のような点灯装置、または監視員へのＣＲＴ表示など、直ぐに監視員がアラーム発生を認識できる装置である。アラーム表示装置２６に所定の表示をすると共に、監視員へ電子メールでアラームを通知するようにしてもよい。

（異常検知方法の第１の具体例）
本実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第１の具体例について、図３のフローチャートを用いて説明する。

まず、カメラ１２は監視対象１０を連続的に撮像し、所定の時間毎に、監視対象１０の画像を順次取得する。例えば、１／６秒毎に、監視対象１０の画像１、画像２、画像３、…を順次取得する（ステップＳ１１〜Ｓ１３）。

画像を順次取得する時間間隔は、希薄な白煙画像でも充分なレベルの画素値を得るために必要な時間を確保する。例えば、カメラ１２により１秒間に３０フレーム撮像するとして、５フレーム程度必要であるから、所定の時間間隔としては、（１／３０）×５＝１／６秒が必要である。

画像１はある時刻の監視対象１０の画像であり、画像２は画像１の１／６秒後の監視対象１０の画像であり、画像３は画像２の１／６秒後の監視対象１０の画像である。取得された画像１、画像２、画像３、…は、画像メモリ２２に記憶される。

本実施形態では、画像１、画像２、画像３、…はモノクロ画像である。なお、カラー画像であってもよい。各画像は、例えば、縦６４０ピクセル、横４８０ピクセルの６４０×４８０個の画素から構成されている。各画素の値である画素値Ｐは、濃淡に応じて、例えば、０〜２５５の間の値となる。

次に、取得された画像１、画像２、画像３に対して、それぞれ、所定のノイズ除去処理を実行する（ステップＳ２１〜Ｓ２３）。ノイズ除去処理としては、例えば、画像１、画像２、画像３を構成する画素の画素値Ｐから、例えば、輝度１０を一律に減算して、ノイズを除去する。

次に、ノイズ除去処理された画像１とノイズ除去処理された画像２とから差分画像１を生成し（ステップＳ３１）、ノイズ除去処理された画像２とノイズ除去処理された画像３とから差分画像２を生成する（ステップＳ３２）。

ステップＳ３１では、画像１の各画素の画素値Ｐ１と画像２の各画素の画素値Ｐ２とから、次式の通り、画素値Ｐ１と画素値Ｐ２の差の絶対値である差分画像１の画素値ＤＰ１を生成する。

ＤＰ１＝｜Ｐ２−Ｐ１｜
同様に、ステップＳ３２では、画像２の各画素の画素値Ｐ２と画像３の各画素の画素値Ｐ３とから、次式の通り、画素値Ｐ２と画素値Ｐ３の差の絶対値である差分画像２の各画素の画素値ＤＰ２を生成する。

ＤＰ２＝｜Ｐ３−Ｐ２｜
次に、差分画像１と差分画像２とから所定の演算画像を生成する（ステップＳ４１）。

ステップＳ４１では、差分画像１の各画素の画素値ＤＰ１と差分画像２の各画素の画素値ＤＰ２とから、所定の演算式により演算して、演算画像の各画素の演算値ＣＰを生成する。

所定の演算式としては、例えば、次式の通り、画素値ＤＰ１と画素値ＤＰ２の平均値である演算画像の各画素の画素値ＣＰを生成する。

ＣＰ＝（ＤＰ１＋ＤＰ２）／２
なお、差分画像１と差分画像２に所定のノイズ除去処理を行った後に、所定の演算を行ってもよい。例えば、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ２のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。

ＣＰ＝（ＤＰ１＋ＤＰ２）／２
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ２＜５である場合には、ＣＰ＝０
また、他の所定の演算式としては、次式の通り、画素値ＤＰ１と画素値ＤＰ２のいずれか大きい方を、演算画像の各画素の画素値ＣＰとするようにしてもよい。ただし、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ２のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。

ＣＰ＝ＤＰ１又はＤＰ２の大きい方
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ２＜５である場合には、ＣＰ＝０
また、他の所定の演算式としては、次のような式であってもよい。

ＣＰ＝（ＤＰ１×ＤＰ２）^1/2
なお、差分画像１と差分画像２に所定のノイズ除去処理を行った後に、所定の演算を行ってもよい。例えば、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ２のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。

ＣＰ＝（ＤＰ１×ＤＰ２）^1/2
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ２＜５である場合には、ＣＰ＝０
次に、演算画像にヒストグラム均一化処理を実行する（ステップＳ５１）。

ヒストグラム均一化処理（イコライゼーション処理）は、ヒストグラムの累積度数(輝度値０から画素数を累積したもの)のグラフの傾きが一定になるように変換する処理である。ヒストグラム均一化処理により、コントラストを改善したり、明るさが偏っている画像の全体的なバランスを改善したりすることが可能である。

次に、ヒストグラム均一化処理を行った演算画像に対して所定のしきい値により２値化して２値化画像を生成する（ステップＳ６１）。例えば、演算画像の各画素の画素値ＣＰが所定のしきい値、例えば、１２８以上であれば、２値化画像の画素値ＢＰを「１」とし、１２８より小さければ、２値化画像の画素値ＢＰを「０」とする。

次に、２値化画像の白画素、すなわち、画素値ＢＰが１である画素の数を積算して、積算値Ｓを求める（ステップＳ７１）。

次に、ステップＳ７１において求めた積算値Ｓが所定のしきい値Ｓth、例えば、２０より大きいか否か判断する（ステップＳ８１）。積算値Ｓの所定しきい値Ｓthとしては、２０であればよく、１００であればなお望ましい。

ステップＳ８１において積算値Ｓが所定のしきい値Ｓth以下である場合には、正常、すなわち、異常なしと判断する。

ステップＳ８１において積算値Ｓが所定のしきい値Ｓthより大きい場合には、異常の可能性があると判断する。

次に、所定の時間間隔、例えば、１／６秒後における、監視対象１０の画像１、画像２、画像３を取得して、監視対象１０の新たな画像１、画像２、画像３に対して、上述したステップＳ１１〜Ｓ８１の処理を実行する。

そして、ステップＳ８１において積算値Ｓが所定のしきい値Ｓth以下であると判断された場合には、正常、すなわち、異常なしと判断する。

しかし、ステップＳ８１において積算値Ｓが所定のしきい値Ｓthより大きいと連続して２回以上判断された場合には、監視対象１０の異常と判断する（ステップＳ９１）。

なお、ステップＳ９１における監視対象１０の異常の判断は他の条件により判断してもよい。

例えば、連続して３回以上積算値Ｓが所定のしきい値Ｓthより大きい場合に監視対象１０が異常と判断してもよい。

また、ステップＳ１１〜Ｓ８１の処理を所定回数、例えば、１０回実行し、ステップＳ８１における１０回の異常・正常の判断結果のパターンに基づいて、ステップＳ４６において監視対象１０の正常・異常を判断するようにしてもよい。

また、所定回数の積算値Ｓに対する平均値を取り、しきい値Ｓｔｈより大きい場合に監視対象１０が異常と判断してもよい。

（異常検知方法の第２の具体例）
本実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第２の具体例について、図４のフローチャートを用いて説明する。

この異常検知方法の第２の具体例は、図３に示す異常検知方法の第１の具体例とは、差分画像１、差分画像２の生成方法が異なる。

まず、カメラ１２は監視対象１０を連続的に撮像し、所定の時間毎に、監視対象１０の画像を順次取得する。例えば、１／６秒毎に、監視対象１０の画像１、画像２、画像３、画像４、…を順次取得する（ステップＳ１１〜Ｓ１４）。例えば、画像１はある時刻の監視対象１０の画像であり、画像２は画像１の１／６秒後の監視対象１０の画像であり、画像３は画像２の１／６秒後の監視対象１０の画像であり、画像４は画像３の１／６秒後の監視対象１０の画像である。取得された画像１、画像２、画像３、画像４、…は、画像メモリ２２に記憶される。

次に、取得された画像１、画像２、画像３、画像４に対して、それぞれ、所定のノイズ除去処理を実行する（ステップＳ２１〜Ｓ２４）。ノイズ除去処理としては、例えば、画像１、画像２、画像３、画像４を構成する画素の画素値Ｐが小さい場合、例えば、５より小さい場合には、ノイズとして除去し、画素値Ｐを０とする。

次に、ノイズ除去処理された画像１とノイズ除去処理された画像２とから差分画像１を生成し（ステップＳ３１）、ノイズ除去処理された画像３とノイズ除去処理された画像４とから差分画像２を生成する（ステップＳ３２）。

ＤＰ１＝｜Ｐ２−Ｐ１｜
同様に、ステップＳ３２では、画像３の各画素の画素値Ｐ３と画像４の各画素の画素値Ｐ４とから、次式の通り、画素値Ｐ３と画素値Ｐ４の差の絶対値である差分画像２の各画素の画素値ＤＰ２を生成する。

ＤＰ２＝｜Ｐ４−Ｐ３｜
次に、差分画像１と差分画像２とから所定の演算画像を生成する（ステップＳ４１）。ステップＳ４１以降の処理については、異常検知方法の第１の具体例と同様であるので、説明を省略する。

［第２実施形態］
本発明の第２実施形態による異常検知装置について図５乃至図７を用いて説明する。図５、７は本実施形態による異常検知装置による異常検知方法のフローチャートであり、図６は本実施形態の異常検知装置による異常検知方法の検知結果を示すグラフである。

（異常検知方法の第１の具体例）
本実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第１の具体例について、図５のフローチャートを用いて説明する。

まず、カメラ１２は監視対象１０を連続的に撮像し、所定の時間毎に、監視対象１０の画像を順次取得する。例えば、１／６秒毎に、監視対象１０の画像１、画像２、画像３、画像４、画像５…を順次取得する（ステップＳ１１〜Ｓ１５）。例えば、画像１はある時刻の監視対象１０の画像であり、画像２は画像１の１／６秒後の監視対象１０の画像であり、画像３は画像２の１／６秒後の監視対象１０の画像であり、画像４は画像３の１／６秒後の監視対象１０の画像であり、画像５は画像２の１／６秒後の監視対象１０の画像である。取得された画像１、画像２、画像３、画像４、画像５…は、画像メモリ２２に記憶される。

本実施形態では、画像１、画像２、画像３、画像４、画像５…はモノクロ画像である。なお、カラー画像であってもよい。各画像は、例えば、縦６４０ピクセル、横４８０ピクセルの６４０×４８０個の画素から構成されている。各画素の値である画素値Ｐは、濃淡に応じて、例えば、０〜２５５の間の値となる。

次に、取得された画像１、画像２、画像３、画像４、画像５に対して、それぞれ、所定のノイズ除去処理を実行する（ステップＳ２１〜Ｓ２５）。ノイズ除去処理としては、例えば、画像１、画像２、画像３、画素４、画素５を構成する画素の画素値Ｐから、例えば、輝度１０を一律に減算して、ノイズを除去する。

次に、ノイズ除去処理された画像１とノイズ除去処理された画像２とから差分画像１を生成し（ステップＳ３１）、ノイズ除去処理された画像２とノイズ除去処理された画像３とから差分画像２を生成し（ステップＳ３２）、ノイズ除去処理された画像３とノイズ除去処理された画像４とから差分画像３を生成し（ステップＳ３３）、ノイズ除去処理された画像４とノイズ除去処理された画像５とから差分画像４を生成する（ステップＳ３３）。

ＤＰ２＝｜Ｐ３−Ｐ２｜
同様に、ステップＳ３３では、画像３の各画素の画素値Ｐ３画像４各画素の画素値Ｐ４から、次式の通り、画素値Ｐ３と画素値Ｐ４の差の絶対値である差分画像３の各画素の画素値ＤＰ３を生成する。

ＤＰ３＝｜Ｐ４−Ｐ３｜
同様に、ステップＳ３４では、画像４の各画素の画素値Ｐ４と画像５の各画素の画素値Ｐ５とから、次式の通り、画素値Ｐ４と画素値Ｐ５の差の絶対値である差分画像２の各画素の画素値ＤＰ４を生成する。

ＤＰ４＝｜Ｐ５−Ｐ４｜
次に、差分画像１と差分画像２とから所定の演算画像１を生成し（ステップＳ４１）、差分画像３と差分画像４とから所定の演算画像２を生成する（ステップＳ４２）。

ステップＳ４１では、差分画像１の各画素の画素値ＤＰ１と差分画像２の各画素の画素値ＤＰ２とから、所定の演算式により演算して、演算画像１の各画素の演算値ＣＰ１を生成する。

ステップＳ４２では、差分画像３の各画素の画素値ＤＰ３と差分画像４の各画素の画素値ＤＰ４とから、所定の演算式により演算して、演算画像２の各画素の演算値ＣＰ２を生成する。

所定の演算式としては、例えば、次式の通り、画素値ＤＰ１と画素値ＤＰ２の平均値である演算画像１の各画素の画素値ＣＰ１を生成する。

ＣＰ１＝（ＤＰ１＋ＤＰ２）／２
また、次式の通り、画素値ＤＰ３と画素値ＤＰ４の平均値である演算画像２の各画素の画素値ＣＰ２を生成する。

ＣＰ２＝（ＤＰ３＋ＤＰ４）／２
なお、差分画像１、差分画像２、差分画像３、差分画像４に所定のノイズ除去処理を行った後に、所定の演算を行ってもよい。

例えば、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ２のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ１を０とする。

ＣＰ１＝（ＤＰ１＋ＤＰ２）／２
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ２＜５である場合には、ＣＰ１＝０
また、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ３及び画素値ＤＰ４のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ２を０とする。

ＣＰ２＝（ＤＰ３＋ＤＰ４）／２
ただし、ＤＰ３＜５、又は、ＤＰ４＜５である場合には、ＣＰ２＝０
また、他の所定の演算式としては、次式の通り、画素値ＤＰ１と画素値ＤＰ２のいずれか大きい方を、演算画像の各画素の画素値ＣＰとするようにしてもよい。ただし、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ２のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。

ＣＰ＝ＤＰ１又はＤＰ２の大きい方
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ２＜５である場合には、ＣＰ＝０
また、次式に示すように、画素値ＤＰ３と画素値ＤＰ４のいずれか大きい方を、演算画像の各画素の画素値ＣＰとするようにしてもよい。ただし、ある画素の画素値ＤＰ３及び画素値ＤＰ４のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。

ＣＰ＝ＤＰ３又はＤＰ４の大きい方
ただし、ＤＰ３＜５、又は、ＤＰ４＜５である場合には、ＣＰ＝０
また、他の所定の演算式としては、次のような式であってもよい。

ＣＰ１＝（ＤＰ１×ＤＰ２）^1/2
ＣＰ２＝（ＤＰ３×ＤＰ４）^1/2
なお、差分画像１、差分画像２、差分画像３、差分画像４に所定のノイズ除去処理を行った後に、所定の演算を行ってもよい。

ＣＰ１＝（ＤＰ１×ＤＰ２）^1/2
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ２＜５である場合には、ＣＰ１＝０
また、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ３及び画素値ＤＰ４のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ２を０とする。

ＣＰ２＝（ＤＰ３×ＤＰ４）^1/2
ただし、ＤＰ３＜５、又は、ＤＰ４＜５である場合には、ＣＰ２＝０
次に、演算画像１にヒストグラム均一化処理を実行し（ステップＳ５１）、演算画像２にヒストグラム均一化処理を実行する（ステップＳ５２）。

次に、ヒストグラム均一化処理を行った演算画像１に対して所定のしきい値により２値化して２値化画像１を生成し（ステップＳ６１）、ヒストグラム均一化処理を行った演算画像２に対して所定のしきい値により２値化して２値化画像２を生成する（ステップＳ６２）。

例えば、演算画像１の各画素の画素値ＣＰ１が所定のしきい値、例えば、１２８以上であれば、２値化画像１の画素値ＢＰ１を「１」とし、１２８より小さければ、２値化画像１の画素値ＢＰ１を「０」とする。

また、演算画像２の各画素の画素値ＣＰ２が所定のしきい値、例えば、１２８以上であれば、２値化画像２の画素値ＢＰ２を「１」とし、１２８より小さければ、２値化画像２の画素値ＢＰ２を「０」とする。

次に、２値化画像１の白画素、すなわち、画素値ＢＰ１が１である画素の数を積算して、積算値Ｓ１を求め（ステップＳ７１）、２値化画像２の白画素、すなわち、画素値ＢＰ２が１である画素の数を積算して、積算値Ｓ２を求め（ステップＳ７２）、
次に、ステップＳ７１において求めた積算値Ｓ１が所定のしきい値Ｓth、例えば、１００より大きいか否か判断する（ステップＳ８１）。

また、ステップＳ７２において求めた積算値Ｓ２が所定のしきい値Ｓth、例えば、１００より大きいか否か判断する（ステップＳ８２）。

ステップＳ８１において積算値Ｓ１が所定のしきい値Ｓth以下である場合には、正常、すなわち、異常なしと判断する。同様に、ステップＳ８２において積算値Ｓ２が所定のしきい値Ｓth以下である場合には、正常、すなわち、異常なしと判断する。

ステップＳ８１において積算値Ｓ１が所定のしきい値Ｓthより大きく、かつ、ステップＳ８２において積算値Ｓ２が所定のしきい値Ｓthより大きい場合には、次のようにして、正常・異常を判断する。

まず、次式に示すように、積算値Ｓ２と積算値Ｓ１の比Ｒを求める（ステップＳ１０１）。

Ｒ＝Ｓ２／Ｓ１
次に、比Ｒが１より大きいか否かを判断する（ステップＳ１０２）。

比Ｒが１以下の場合にはステップＳ１０４に進む。比Ｒが１より大きい場合は、次式に示すように、積算値Ｓ２と積算値Ｓ１の比の逆数を比Ｒとする（ステップＳ１０３）。

Ｒ＝１／（Ｓ２／Ｓ１）
次に、比Ｒが所定のしきい値Ｒthより大きいか否かを判断する（ステップＳ１０４）。比Ｒは、連続する演算画像１と演算画像２における白画素の積算値Ｓ１、Ｓ２の変動を示している。例えば、比Ｒが１であれば、白画素の積算値Ｓ１と積算値Ｓ２に全く変動がなかったことを意味する。比Ｒが０．５であれば、白画素の積算値Ｓ１と積算値Ｓ２に５０％もの変動があったことを意味する。比Ｒが０．２であれば、白画素の積算値Ｓ１と積算値Ｓ２に８０％もの変動があったことを意味する。

比Ｒの所定のしきい値Ｒthとしては、０．３（３０％）であればよく、０．５（５０％）であればなお望ましい。

監視対象１０の異常により白煙又は黒鉛が発生すると、演算画像における白画像の積算値は大きくなる。また、監視対象１０の前を自動車等の物体が通過した場合も、演算画像における白画像の積算値は大きくなる。

これらを識別するために、本実施形態では、連続する演算画像１と演算画像２における白画素の積算値Ｓ１、Ｓ２の変動を検出している。積算値Ｓ１と積算値Ｓ２に大きな変動があった場合には、監視対象１０は正常であると判定して、誤検出を防止する。

次に、所定の時間間隔、例えば、１／６秒後における、監視対象１０の画像１、画像２、画像３、画像４、画像５を取得して、監視対象１０の新たな画像１、画像２、画像３、画像４、画像５に対して、上述したステップＳ１１〜Ｓ１０４の処理を実行する。

そして、ステップＳ１０４において比Ｒが所定のしきい値Ｒth以下であると判断された場合には、正常、すなわち、異常なしと判断する。

しかし、ステップＳ１０４において比Ｒが所定のしきい値Ｒthより大きいと連続して２回以上判断された場合には、監視対象１０の異常と判断する（ステップＳ１０５）。

なお、ステップＳ１０５における監視対象１０の異常の判断は他の条件により判断してもよい。

例えば、連続して３回以上、比Ｒが所定のしきい値Ｒthより大きい場合に監視対象１０が異常と判断してもよい。

また、ステップＳ１１〜Ｓ１０４の処理を所定回数、例えば、１０回実行し、ステップＳ１０４における１０回の異常・正常の判断結果のパターンに基づいて、ステップＳ１０５において監視対象１０の正常・異常を判断するようにしてもよい。

図６は本実施形態の異常検知装置による異常検知方法の検知結果を示すグラフである。

本実施形態において、希薄白煙とは、カメラ撮影画像の輝度が０〜２５５階調の場合、おおよそ１００以下程度の煙画像である。また、濃い白煙とはおおよそ２００以上程度の煙画像である。

従来の技術では、輪郭が不明瞭な希薄な白煙を検出することができなかったが、図６に示すように、本実施形態によれば、輪郭が不明瞭な希薄な白煙に対しても、演算画像の白の画素数の積算値Ｓが所定のしきい値Ｓthより大きくなり、連続する積算値Ｓの比Ｒが所定のしきい値Ｒth（＝０．５（５０％））よりも大きくなり、濃い白煙が発生する前に異常を検知することができた。

（異常検知方法の第２の具体例）
本実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第２の具体例について、図７のフローチャートを用いて説明する。

この異常検知方法の第２の具体例は、図５に示す異常検知方法の第１の具体例とは、演算画像１、演算画像２の生成方法が異なる。

監視対象１０の画像１、画像２、画像３、画像４、画像５…を順次取得し（ステップＳ１１〜Ｓ１５）、取得した画像１、画像２、画像３、画像４、画像５に対して、それぞれ、所定のノイズ除去処理を実行し（ステップＳ２１〜Ｓ２５）、ノイズ除去処理された画像１、画像２、画像３、画像４、画像５から差分画像１、差分画像２、差分画像３、差分画像４を生成する（ステップＳ３１〜Ｓ３４）ステップまでは、図５に示す異常検知方法の第１の具体例と同じである。

次に、本具体例では、差分画像１と差分画像３とから所定の演算画像１を生成し（ステップＳ４１）、差分画像２と差分画像４とから所定の演算画像２を生成する（ステップＳ４２）。

ステップＳ４１では、差分画像１の各画素の画素値ＤＰ１と差分画像３の各画素の画素値ＤＰ３とから、所定の演算式により演算して、演算画像１の各画素の演算値ＣＰ１を生成する。

ステップＳ４２では、差分画像２の各画素の画素値ＤＰ２と差分画像４の各画素の画素値ＤＰ４とから、所定の演算式により演算して、演算画像２の各画素の演算値ＣＰ２を生成する。

所定の演算式としては、例えば、次式の通り、画素値ＤＰ１と画素値ＤＰ３の平均値である演算画像１の各画素の画素値ＣＰ１を生成する。

ＣＰ１＝（ＤＰ１＋ＤＰ３）／２
また、次式の通り、画素値ＤＰ２と画素値ＤＰ４の平均値である演算画像２の各画素の画素値ＣＰ２を生成する。

ＣＰ２＝（ＤＰ２＋ＤＰ４）／２
なお、差分画像１、差分画像２、差分画像３、差分画像４に所定のノイズ除去処理を行った後に、所定の演算を行ってもよい。

例えば、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ３のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ１を０とする。

ＣＰ１＝（ＤＰ１＋ＤＰ３）／２
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ３＜５である場合には、ＣＰ１＝０
また、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ２及び画素値ＤＰ４のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ２を０とする。

ＣＰ２＝（ＤＰ２＋ＤＰ４）／２
ただし、ＤＰ２＜５、又は、ＤＰ４＜５である場合には、ＣＰ２＝０
また、他の所定の演算式としては、次式の通り、画素値ＤＰ１と画素値ＤＰ３のいずれか大きい方を、演算画像の各画素の画素値ＣＰとするようにしてもよい。ただし、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ３のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。

ＣＰ＝ＤＰ１又はＤＰ３の大きい方
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ３＜５である場合には、ＣＰ＝０
また、次式に示すように、画素値ＤＰ２と画素値ＤＰ４のいずれか大きい方を、演算画像の各画素の画素値ＣＰとするようにしてもよい。ただし、ある画素の画素値ＤＰ２及び画素値ＤＰ４のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。

ＣＰ＝ＤＰ２又はＤＰ４の大きい方
ただし、ＤＰ２＜５、又は、ＤＰ４＜５である場合には、ＣＰ＝０
また、他の所定の演算式としては、次のような式であってもよい。

ＣＰ１＝（ＤＰ１×ＤＰ３）^1/2
ＣＰ２＝（ＤＰ２×ＤＰ４）^1/2
なお、差分画像１、差分画像２、差分画像３、差分画像４に所定のノイズ除去処理を行った後に、所定の演算を行ってもよい。

ＣＰ１＝（ＤＰ１×ＤＰ３）^1/2
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ３＜５である場合には、ＣＰ１＝０
また、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ２及び画素値ＤＰ４のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ２を０とする。

ＣＰ２＝（ＤＰ２×ＤＰ４）^1/2
ただし、ＤＰ２＜５、又は、ＤＰ４＜５である場合には、ＣＰ２＝０
次に、演算画像１にヒストグラム均一化処理を実行し（ステップＳ５１）、演算画像２にヒストグラム均一化処理を実行する（ステップＳ５２）。ステップＳ５１、Ｓ５２以降の処理については、異常検知方法の第１の具体例と同様であるので、説明を省略する。

［変形実施形態］
本発明は上記実施形態に限らず種々の変形が可能である。

例えば、上記実施形態では、カメラ１２は監視対象１０を連続的に撮像し、所定の時間間隔である（１／３０）×５＝１／６秒毎に、監視対象１０の画像を順次取得したが、所定の時間間隔は、これより長くてもよい。白煙のような輪郭の薄い像を確実に検出するためには、１／６秒よりも長い時間間隔、例えば、（１／３０）×２０＝２／３秒毎に、監視対象１０の画像を取得するようにしてもよい。

また、差分画像を生成するために用いる画像としては、上記実施形態の記載した態様に限らない。撮像手段により連続的に取得した複数の画像から任意の２つの画像を選択し、選択した２つの画像から差分画像を生成してもよい。

また、演算画像を生成するために用いる差分画像としては、上記実施形態の記載した態様に限らない。撮像手段により連続的に取得した画像から生成された複数の差分画像から任意の２つの差分画像を選択し、選択した２つの差分画像から演算画像を生成してもよい。

１０…監視対象
１２…カメラ
１４、１６…無線中継局
１８…ＰＣ
２０…画像処理装置
２２…画像メモリ
２４…ディスプレイ
２６…アラーム表示装置

Claims

撮像手段により撮像された監視対象の画像から異常を検知する異常検知方法において、
前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１のステップと、
前記第１のステップにより取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２のステップと、
前記第２のステップにより生成された連続する第１の差分画像と第２の差分画像について、前記第１の差分画像の各画素の画素値ＤＰ１と前記第２の差分画像の各画素の画素値ＤＰ２とから次の演算式
ＣＰ＝（ＤＰ１×ＤＰ２） ^1/2
により演算した各画素の演算値ＣＰからなる演算画像を生成する第３のステップと、
前記第３のステップにより生成された演算画像のヒストグラムの累積度数のグラフの傾きが一定になるように変換するヒストグラム均一化処理を行う第４のステップと、
前記第４のステップによりヒストグラム均一化された前記演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第５のステップと、
前記第５のステップにより計数された画素数が所定のしきい値以上であるか否かにより前記監視対象が異常であると判断する際に、連続して複数回以上、計数された画素数が所定のしきい値以上であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断する第６のステップと
を有することを特徴とする異常検知方法。
撮像手段により撮像された監視対象の画像から異常を検知する異常検知方法において、
前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１のステップと、
前記第１のステップにより取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２のステップと、
前記第２のステップにより生成された連続する第１の差分画像と第２の差分画像について、前記第１の差分画像の各画素の画素値ＤＰ１と前記第２の差分画像の各画素の画素値ＤＰ２とから次の演算式
ＣＰ＝（ＤＰ１×ＤＰ２） ^1/2
により演算した各画素の演算値ＣＰからなる演算画像を生成する第３のステップと、
前記第３のステップにより生成された演算画像のヒストグラムの累積度数のグラフの傾きが一定になるように変換するヒストグラム均一化処理を行う第４のステップと、
前記第４のステップによりヒストグラム均一化された前記演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第５のステップと、
前記第５のステップにより計数された演算画像の画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断する第６のステップと、
前記第６のステップにより所定のしきい値以上であると判断された連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であるか否かにより前記監視対象が異常であると判断する際に、連続して複数回以上、前記連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断する第７のステップと
を有することを特徴とする異常検知方法。
請求項２記載の異常検知方法において、
前記第７のステップでは、連続する複数の演算画像の画素数の変動が５０％以内であるか否かを判断する
ことを特徴とする異常検知方法。
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の異常検知方法において、
前記第１のステップは、前記撮像手段により所定の時間間隔毎に撮像された画像を連続的に取得し、前記所定の時間間隔は１／６秒以上である
ことを特徴とする異常検知方法。
監視対象を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された監視対象の画像を処理する画像処理手段とを有し、監視対象の異常を検知する異常検知装置において、
前記画像処理手段は、
前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１の手段と、
前記第１の手段により取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２の手段と、
前記第２の手段により生成された連続する第１の差分画像と第２の差分画像について、前記第１の差分画像の各画素の画素値ＤＰ１と前記第２の差分画像の各画素の画素値ＤＰ２とから次の演算式
ＣＰ＝（ＤＰ１×ＤＰ２） ^1/2
により演算した各画素の演算値ＣＰからなる演算画像を生成する第３の手段と、
前記第３の手段により生成された演算画像のヒストグラムの累積度数のグラフの傾きが一定になるように変換するヒストグラム均一化処理を行う第４の手段と、
前記第４の手段によりヒストグラム均一化された前記演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第５の手段と、
前記第５の手段により計数された演算画像の画素数が所定のしきい値以上であるか否かにより前記監視対象が異常であると判断する際に、連続して複数回以上、計数された画素数が所定のしきい値以上であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断する第６の手段と
を有することを特徴とする異常検知装置。
監視対象を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された監視対象の画像を処理する画像処理手段とを有し、監視対象の異常を検知する異常検知装置において、
前記画像処理手段は、
前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１の手段と、
前記第１の手段により取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２の手段と、
前記第２の手段により生成された連続する第１の差分画像と第２の差分画像について、前記第１の差分画像の各画素の画素値ＤＰ１と前記第２の差分画像の各画素の画素値ＤＰ２とから次の演算式
ＣＰ＝（ＤＰ１×ＤＰ２） ^1/2
により演算した各画素の演算値ＣＰからなる演算画像を生成する第３の手段と、
前記第３の手段により生成された演算画像のヒストグラムの累積度数のグラフの傾きが一定になるように変換するヒストグラム均一化処理を行う第４の手段と、
前記第４の手段により生成された演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第５の手段と、
前記第５の手段により計数された演算画像の画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断する第６の手段と、
前記第６の手段により所定のしきい値以上であると判断された連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であるか否かにより前記監視対象が異常であると判断する際に、連続して複数回以上、前記連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断する第７の手段と
を有することを特徴とする異常検知装置。
請求項６記載の異常検知装置において、
前記第６の手段は、連続する複数の演算画像の画素数の変動が５０％以内であるか否かを判断する
ことを特徴とする異常検知装置。
請求項５乃至７のいずれか１項に記載の異常検知装置において、
前記第１の手段は、前記撮像手段により所定の時間間隔毎に撮像された画像を連続的に取得し、前記所定の時間間隔は１／６秒以上である
ことを特徴とする異常検知装置。