JP6322128B2 - 煙検出装置および煙検出方法 - Google Patents
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Description
1)監視カメラの画像を目視確認することで、遠隔地において煙検出状況の把握が可能となる。
2)すでに設置されている監視カメラを流用することが可能であり、効率的な設備を構築できる。
煙の検出をより迅速に行い、かつ煙の検出精度をより高めるためには、高フレームレートの画像を用いることが考えられる。しかしながら、このような高フレームレートの画像を用いて画像処理を行うことにより、通信負荷が重くなってしまうという問題がある。
図1は、本発明の実施の形態1〜4に共通する煙検出装置の構成図である。煙検出装置は、画像メモリ10、特徴量抽出部20、および煙発生検出部30を備えて構成されている。
なお、後述する煙領域(煙候補領域)は、既知の手法を用いることによりあらかじめ抽出されたものである。
[自己相関パターン統計量の分散に基づく煙検出手法]
まず始めに、本実施の形態1での基本概念となる自己相関パターン統計量について説明する。この自己相関パターン統計量とは,要素の偏りがわかる特徴値であり、エッジの勾配方向ヒストグラムの拡張版といえる特徴値である。
[境界領域の輝度分散に基づく煙検出手法]
煙の境目は、緩やかに変化していると考えられる。そこで、本実施の形態2では、煙候補領域内の2値化の境界付近に着目して2つの特徴量を算出し、煙検出を行っている。
(手順1)境界線の周辺領域の作成と、第1の特徴量の算出
まず,既知である判別分析法を用いて、煙候補領域内で2値化処理を行う。このような2値化処理を実際に煙が存在している領域において行った場合には、煙が発生している領域を、中央部分と外側の部分に2分割することが可能となる。
次に、境界線上の点全てにおいて,局所領域(一例として、9×9の領域)内を2分割し、その2分割した領域の差分値の絶対値を求める。さらに、各境界点で算出した差分値の絶対値の平均値を、第2の特徴量として算出する。
[動きの複雑さに基づく煙検出手法]
先の実施の形態1、2では、1枚の画像から煙候補領域内での煙の有無を高精度に判定する手法について説明した。これに対して、本実施の形態3では、時系列で取得した複数の画像における濃淡値の変化に基づいて、煙候補領域内での煙の有無を高精度に判定する手法について説明する。
Δg(1):G(1)とG(2)の差分
Δg(2):G(2)とG(3)の差分
Δg(3):G(3)とG(4)の差分
Δg(4):G(4)とG(5)の差分
図6(a):監視対象画像を示しており、左上に日照変化の影響を受ける窓があり、右側にロッカーが設けられている状態を例示している。
図6(b):図6(a)と同じ監視対象において、ロッカーの手前部分で煙が発生するとともに、日照が変化し、窓部分が暗くなった状態を例示している。
図7(a):図6(b)の窓部分を含む領域における累積時系列差分画像を示している。
図7(b):図6(b)の煙が発生した部分を含む領域における累積時系列差分画像を示している。
[輝度の増減画素数の時間推移に基づく煙検出手法]
本実施の形態4では、時系列で取得した複数の画像に基づいて、煙候補領域内での煙の有無を高精度に判定する手法として、先の実施の形態3とは異なる手法について説明する。
図8(a):煙が発生した領域における、差分画像に対して輝度値が増加した画素数と輝度値が減少した画素数の時間推移を示した図である。
図8(b):煙以外の要因の一例として、シャッターを開くことで漏れる光の増加が発生した領域における、差分画像に対して輝度値が増加した画素数と輝度値が減少した画素数の時間推移を示した図である。
(条件1)カウント差があらかじめ設定した許容差以内で、ある一定サンプリング回数以上続けて推移していること
(条件2)輝度値が上昇した画素数、輝度値が減少した画素数が、ともに、あらかじめ設定した許容下限値以上で、ある一定サンプリング回数以上続けて推移していること
Claims (2)
- 監視カメラにより撮像された監視対象画像内の煙候補領域に対して画像処理を施すことにより、煙の発生を検出する煙検出装置であって、
監視時に、あらかじめ決められたサンプリング周期ごとに前記監視カメラにより撮像された前記監視対象画像を時系列画像として記憶する画像メモリと、
前記画像メモリ内に記憶された前記時系列画像のそれぞれについて、時系列的に前後の2つの画像の差分の絶対値を求めた後に、あらかじめ設定した閾値を用いて2値化処理を施すことで、前記閾値以上の差分を有する特定領域を抽出し、前記煙候補領域において所定のサンプリング回数にわたって抽出された前記特定領域を累積することで、前記特定領域として抽出された回数を各画素に設定する累積時系列差分画像を生成し、前記累積時系列差分画像に対してラベリング処理を施すことで、前記抽出された回数ごとに領域区分された島の数を前記煙候補領域内における煙の存在の有無を識別するための特徴量として算出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部により算出された前記特徴量が、あらかじめ設定した判定閾値以上の場合には、前記監視時に撮像された前記時系列画像に基づいて、前記監視対象画像内の前記煙候補領域において煙が発生したと判断する煙発生検出部と
を備える煙検出装置。 - 監視カメラにより撮像された監視対象画像内の煙候補領域に対して画像処理を施すことにより、煙の発生を検出する煙検出方法であって、
監視時に、あらかじめ決められたサンプリング周期ごとに前記監視カメラにより撮像された前記監視対象画像を時系列画像として画像メモリに記憶させる記憶ステップと、
前記画像メモリ内に記憶された前記時系列画像のそれぞれについて、時系列的に前後の2つの画像の差分の絶対値を求めた後に、あらかじめ設定した閾値を用いて2値化処理を施すことで、前記閾値以上の差分を有する特定領域を抽出し、前記煙候補領域において所定のサンプリング回数にわたって抽出された前記特定領域を累積することで、前記特定領域として抽出された回数を各画素に設定する累積時系列差分画像を生成し、前記累積時系列差分画像に対してラベリング処理を施すことで、前記抽出された回数ごとに領域区分された島の数を前記煙候補領域内における煙の存在の有無を識別するための特徴量として算出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップにより算出された前記特徴量が、あらかじめ設定した判定閾値以上の場合には、前記監視時に撮像された前記時系列画像に基づいて、前記監視対象画像内の前記煙候補領域において煙が発生したと判断する煙発生検出ステップと
を備える煙検出方法。
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