JPH09293185A - 対象検知装置および対象検知方法および対象監視システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 炎や所定の侵入物(例えば侵入者)以外の要因
による誤検知を防止し、炎や侵入物などの対象物を信頼
性良く検知する。 【解決手段】 撮像部１と、撮像部１によって撮像され
た画像から対象物画像領域を抽出し、該対象物画像領域
の画素情報に基づいて対象物に関する情報を割り出す画
像処理部２と、画像処理部２によって割り出された対象
物に関する情報に基づき、これが所定の対象物すなわち
検知対象(炎または侵入物)であるか否かを判断する判断
部３とを有している。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、炎や侵入物(例え
ば侵入者)などの対象物を検知する対象検知装置および
対象検知方法および対象監視システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、火災時などに発生する炎を検知す
る対象検知装置として、紫外線式あるいは赤外線式の感
知器(センサ)を用いたものが一般的に知られている。こ
こで、紫外線式の感知器は、紫外線に高感度特性を有す
るＵＶトロンのような放電管を用いて、炎から放射され
る紫外領域の光を感知し、紫外領域の光の光量に応じた
個数の放電パルスを出力する機能を有しており、紫外線
式の感知器を用いた炎検知装置では、紫外線式の感知器
から出力される放電パルスの個数に基づき炎であるか否
かの検知を行なっている。また、赤外線式の感知器は、
炎から放射される赤外領域の光，特に二酸化炭素の共鳴
放射の約４．３ミクロンの波長の光を感知する機能を有
しており、赤外線式の感知器を用いた炎検知装置では、
赤外線式の感知器により感知された赤外領域の光の光量
とその揺らぎとに基づいて炎であるか否かの検知を行な
っている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、紫外線
式の感知器は、溶接のようなアーク放電から放射される
光にも敏感であり、従って、紫外線式の感知器を用いた
炎検知装置では、溶接などの作業が行なわれるとき、誤
検知がなされることがある。また、赤外線式の感知器
は、赤外領域を含んだ太陽光にも敏感であり、従って、
赤外線式の感知器を用いた炎検知装置では、例えばさざ
波の立っている水面によって反射された太陽光(揺らぎ
(ちらつき)のある赤外領域光)などによって、誤検知が
なされることがある。特に焦電型素子をセンサとする赤
外線式の炎感知器は、炎のチラツキを検知するため高増
幅度のアンプを使用するため、種々の雑音の影響を受け
やすい。特に、ポップコーンノイズは、オペアンプ(演
算増幅器)やコンデンサ，焦電センサなどの電子部品が
急激な温度変化や機械的ストレスなどを受けて発生する
ものであり、このうち、増幅器の初段にある焦電型素子
により発生するポップコーンノイズは、最も影響が大き
い。

【０００４】また、炎検知装置として、熱画像装置を用
いたものもあり、熱画像装置を用いた炎検知装置では、
熱画像として撮像した各画素のうち、所定の閾値以上の
画素値をもつ画素の個数(画素数，すなわち面積)を求
め、この画素数(面積)に基づき炎か否かを検知するよう
になっている。しかしながら、熱画像装置を用いた炎検
知装置では、熱画像装置が高温対象物に対して高感度特
性を有するので、炎以外の高温対象物をも撮像してしま
い、誤検知がなされることがある。

【０００５】炎検知装置における上述のような問題は、
防犯システムに用いられる侵入物検知装置(例えば、侵
入者検知装置)においても同様に生ずる。すなわち、侵
入者検知装置として、背景温度による放出エネルギーと
人体等による放出エネルギーの差を検知する赤外線熱セ
ンサモジュール(焦電素子)が用いられる場合、焦電素子
特有のポップコーンノイズ等による誤報や、小動物
(猫，ネズミ等)による誤報や、急激な温度変化による誤
報などが発生する。

【０００６】本発明は、炎や所定の侵入物(例えば侵入
者)以外の要因による誤検知を防止し、炎や侵入物など
の対象物を信頼性良く検知することの可能な対象検知装
置および対象検知方法および対象監視システムを提供す
ることを目的としている。

【０００７】また、本発明は、簡単な構成の１台の装置
で、炎検知と侵入物(例えば侵入者)検知との両方を行な
うことの可能な対象検知装置および対象監視システムを
提供することを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明は、撮像手段と、撮像手段によ
って撮像された画像から対象物画像領域を抽出し、該対
象物画像領域の画素情報に基づいて、対象物に関する情
報を割り出す画像処理手段と、画像処理手段によって割
り出された対象物に関する情報に基づき、対象物が侵入
物であるか否かを判断する判断手段とを備え、前記画像
処理手段は、前記情報として、対象物画像領域の形状類
似率，対象物画像領域の円形度，対象物画像領域の大き
さ，対象物画像領域の移動速度のうちの少なくとも１つ
を割り出し、前記判断手段は、画像処理手段によって割
り出された対象物画像領域の形状類似率，対象物画像領
域の円形度，対象物画像領域の大きさ，対象物画像領域
の移動速度のうちの少なくとも１つに基づいて対象物が
侵入物であるか否かを判断することを特徴としている。

【０００９】また、請求項２記載の発明は、請求項１記
載の対象検知装置において、前記判断手段には、前記対
象物画像領域の形状類似率，対象物画像領域の円形度，
対象物画像領域の大きさ，対象物画像領域の移動速度の
各々に対応させて形状類似率，円形度，大きさ，移動速
度をそれぞれパラメータとするメンバーシップ関数が予
め設定されており、前記判断手段は、前記画像処理手段
により対象物画像領域の形状類似率，対象物画像領域の
円形度，対象物画像領域の大きさ，対象物画像領域の移
動速度の各パラメータ値が割り出されたとき、割り出さ
れた各パラメータ値に対する確信度を各々に対応した前
記メンバーシップ関数により求め、各パラメータ値に対
して得られた確信度に基づいて対象物が侵入物であるか
否かを判断することを特徴としている。

【００１０】また、請求項３記載の発明は、請求項１記
載の対象検知装置において、前記撮像手段には、可視領
域の光に感度を有する１つのＣＣＤが用いられることを
特徴としている。

【００１１】また、請求項４記載の発明は、撮像手段
と、撮像手段によって撮像された画像から対象物画像領
域を抽出し、該対象物画像領域の画素情報に基づいて、
対象物に関する情報を割り出す画像処理手段と、画像処
理手段によって割り出された対象物に関する情報に基づ
き、対象物が所定の対象物であるか否かを判断する判断
手段とを備えた対象検知装置であって、炎検知機能と侵
入物検知機能との両方を具備し、検知対象が炎であるか
侵入物であるかにより、前記撮像手段，前記画像処理手
段および判断手段の処理機能を炎検知機能に、または、
侵入物検知機能に切替える制御を行なう切替制御手段が
さらに設けられており、該切替制御手段の切替制御によ
って、該対象検知装置を、炎検知装置として機能させる
か、または、侵入物検知装置として機能させるようにな
っていることを特徴としている。

【００１２】また、請求項５記載の発明は、請求項４記
載の対象検知装置において、前記切替制御手段は、侵入
物監視(または炎監視)を行ないながら、炎監視(または
侵入物監視)を行なうように、対象検知装置の状態を切
替制御するようになっていることを特徴としている。

【００１３】また、請求項６記載の発明は、請求項４記
載の対象検知装置において、前記切替制御手段は、侵入
者と炎とをそれぞれ対等の監視対象として、切替制御を
行なうようになっていることを特徴としている。

【００１４】また、請求項７記載の発明は、請求項４記
載の対象検知装置において、前記切替制御手段は、対象
検知装置を、例えば、通常状態においては、炎検知装置
として機能させ、監視状態においては、炎と侵入者との
両方を検知する侵入者・炎検知装置として機能させるよ
うに切替制御するようになっていることを特徴としてい
る。

【００１５】また、請求項８記載の発明は、請求項４乃
至請求項７のいずれか一項に記載の対象検知装置におい
て、前記切替制御手段は、侵入者監視と炎監視とを手動
により切替制御可能に構成されていることを特徴として
いる。

【００１６】また、請求項９記載の発明は、請求項４記
載の対象検知装置において、前記撮像手段には、可視領
域の光に感度を有する１つのＣＣＤが用いられ、前記切
替制御手段は、侵入物監視状態では、該ＣＣＤに可視領
域の光をそのまま入光させ、一方、炎監視状態では、該
ＣＣＤに可視光カットの光を入光させるよう、ＣＣＤに
入光する光を制御することを特徴としている。

【００１７】また、請求項１０記載の発明は、侵入物独
自の特徴が良好に表現される情報を対象物を撮像した画
像データから割り出して、該情報に基づいて対象物が侵
入物か否かを判断することを特徴としている。

【００１８】また、請求項１１記載の発明は、請求項１
０記載の対象検知方法において、侵入物独自の特徴が良
好に表現される情報をパラメータとしたメンバーシップ
関数が予め設定されており、侵入物独自の特徴が良好に
表現される情報が割り出されたとき、対象物が侵入物で
ある確信度を、前記割り出された情報をパラメータ値と
して前記メンバーシップ関数から求め、得られた確信度
に基づいて、対象物が侵入物であるか否かを判断するこ
と特徴としている。

【００１９】また、請求項１２記載の発明は、請求項１
乃至請求項９のいずれか一項に記載の対象検知装置が所
定の伝送路を介して受信機に接続されており、前記対象
検知装置は、受信機から呼出されるとき、受信機に対象
検知結果を送信するようになっていることを特徴として
いる。

【００２０】また、請求項１３記載の発明は、所定の対
象物を検知する対象検知装置が所定の伝送路を介して受
信機に接続されている対象監視システムであって、前記
対象検知装置は、炎検知機能と侵入物検知機能との両方
を具備し、また、前記受信機には、前記対象検知装置
を、炎検知装置として機能させるか、または、侵入物検
知装置として機能させるかの切替制御を行なう切替制御
手段が設けられており、前記受信機の切替制御手段から
の切替制御指令によって、前記対象検知装置を、炎検知
装置として機能させるか、または、侵入物検知装置とし
て機能させるようになっていることを特徴としている。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。図１は本発明に係る対象検知装置の
構成例を示す図である。図１を参照すると、この対象検
知装置は、撮像部１と、撮像部１によって撮像された画
像から対象物画像領域を抽出し、該対象物画像領域の画
素情報に基づいて対象物に関する情報を割り出す画像処
理部２と、画像処理部２によって割り出された対象物に
関する情報に基づき、これが所定の対象物すなわち検知
対象(炎または侵入物)であるか否かを判断する判断部３
とを有している。

【００２２】ここで、撮像部１は、光学系１１と、光学
系１１からの光を受光し電気信号に変換する光電変換部
１２とを有している。図１の例では、光学系１１は、所
定の対象監視領域に応じた画角(視野角)を有するレンズ
系１３と、レンズ系１３から光電変換部１２に入光する
光のスペクトラム(波長)を制限する光学フィルタ１４と
により構成されている。また、光電変換部１２には、所
定の画素数を有する光電変換素子，例えば２次元のＣＣ
Ｄが用いられる。

【００２３】レンズ系１３の画角(視野角)は、監視対象
(炎および／または侵入物など)の大きさと光電変換素子
(ＣＣＤ)の分解能(総画素数)とに基づき、適切なものに
設定されている。具体的に、レンズ系１３は、広角であ
る程、視野角が大きくなり、より広い監視領域をカバー
することができるが、この場合には、光電変換素子(Ｃ
ＣＤ)において１画素に対応した監視領域の大きさも広
くなり、対象物の大きさが小さいとき、対象物に関する
情報を光電変換素子の１つの画素からしか得ることがで
きず、対象物に関する情報量が著しく少ないものとなっ
てしまう。従って、レンズ系１３の視野角，すなわち光
電変換素子の１画素に対応した監視領域の大きさは、対
象物の大きさが小さいときでも、対象物に関する情報を
十分に得るのに必要な画素数(好ましくは複数の画素数)
で対象物を撮像(監視)できるようなものであるのが良
い。

【００２４】例えば、検知対象が炎であり、対象検知装
置が炎検知器である場合、消防法による炎検知器の型式
承認のための規格では、炎検知器の火災試験に３３×３
３ｃｍ²の面積の火皿(３３ｃｍ角火皿)を用い、この火
皿にノルマルヘプタンをいれて着火し、３０秒以内の検
出性能を要求している。この火皿でのノルマルヘプタン
の燃焼炎(以後、３.３ｃｍ角火皿の炎と称す)は、幅，
高さがそれぞれ約５０ｃｍ，約１．５ｍ程度となるの
で、レンズ系１３の視野角(すなわち光電変換素子の１
画素に対応した監視領域の大きさ)としては、この燃焼
炎に対し所定距離隔てた位置からこの燃焼炎の揺らぎを
有効に捕えることのできる画素数で、炎を撮像(監視)で
きる大きさのものであるのが良い。

【００２５】また、光電変換部１２の光電変換素子とし
ては、検知対象(炎または侵入物)に応じた感度特性のも
のを選択して用いることができる。例えば、検知対象が
炎である場合には、炎から放射される赤外領域の光，特
に二酸化炭素の共鳴放射の約４.３ミクロンの波長の光
に高感度特性を有する赤外線ＣＣＤが用いられるのが最
も好ましいが、可視領域の光に感度を有する通常のＣＣ
Ｄ(通常のＣＣＤであっても、近赤外領域にもある程度
の感度を有している)を用いることもできる。一方、検
知対象が侵入物である場合には、可視領域に感度を有す
る通常のＣＣＤを用いるのが良い。

【００２６】また、炎を検知対象として、光電変換素子
に赤外線ＣＣＤを用いる場合には、光学系１１の光学フ
ィルタ１４としては、４.３ミクロン付近の波長帯域以
外の光をカットし、４.３ミクロン付近の波長帯域の光
を透過する特性を有するバンドパスフィルタが用いられ
るのが良い。また、炎を検知対象として、光電変換素子
に可視領域の光に感度を有する通常のＣＣＤを用いる場
合には、光学フィルタ１４としては、近赤外の低域フィ
ルタ(例えば、８５００Å以下の波長の光をカットし、
８５００Å以上の波長の光を透過するフィルタ)を用い
て、可視光領域をカットするようにしても良い。すなわ
ち、光学フィルタ１４は、光電変換素子のスペクトル感
度特性に応じた特性のものが用いられる。

【００２７】また、ＣＣＤの総画素数は、検知対象が例
えば炎である場合、前述のように、約５０ｃｍ，約１.
５ｍの大きさの炎を所定距離隔てた位置からレンズ系１
３を介して撮像するときに、この大きさの炎に対応する
画像領域が複数の画素にわたるような分解能のものとな
っている必要がある。図２には、２次元ＣＣＤの画素構
成例が示されており、図２の例では、２次元ＣＣＤは、
ｘ，ｙ方向に、それぞれＮ個，Ｍ個の画素数(総画素数
Ｎ×Ｍ個)をもち、対象物として所定の大きさの炎を所
定の距離を隔てて撮像したとき、その炎に対応する画像
領域(対象物画像領域)ＯＢＪが５個の画素にわたるもの
となっている。

【００２８】また、撮像部１の光電変換部１２は、所定
の時間間隔で画像を撮像して、これを画像処理部２に与
えるようになっており、画像処理部２は、撮像部１によ
り所定の時間間隔毎に撮像された図２に示すような画像
データを順次に取り込んで、対象検知(炎検知や侵入物
検知(例えば侵入者検知))に必要な所定の画像処理を行
ない、所定の情報を獲得するようになっている。

【００２９】具体的に、画像処理部２は、光電変換部１
２からの画像データ(２次元アナログ画像データ)に対し
て、例えば２値化処理を行ない、アナログ画像データを
２値化画像データに変換するＡ／Ｄ変換機能を備えてい
る。ここで、２値化の閾値ａ_thは、一般に、１回の画像
データ中の最高輝度値と最低輝度値との間のある値が用
いられるが、所定の時間間隔毎に毎回得られる画像デー
タにおいて、最高輝度値と最低輝度値は常に同じ値のも
のではなく、一般に変化するので、２値化の閾値につい
ても最高輝度値，最低輝度値の変化に応じて、変化させ
るのが良い。これにより、輝度がある時点で瞬時に変化
することによる影響を取り除くことができる。また、画
像処理部２は、上記Ａ／Ｄ変換処理において最高輝度の
画像データが飽和せずに所定のダイナミックレンジがと
れるよう光電変換部１２にフィードバック制御を行なっ
て画像データの自動利得調整制御を行なう機能を具備し
ていても良い。

【００３０】いずれにしろ、画像処理部２は、撮像部１
で撮像された各画素位置(ｘ，ｙ)のアナログ画像データ
ａ_x，_yに対して、例えば、ａ_x，_y≧ａ_thのときには、そ
の画素位置(ｘ，ｙ)の画素値ｐ_x，_yを“１”(黒画素)に
し、また、ａ_x，_y＜ａ_thのときには、その画素位置
(ｘ，ｙ)の画素値ｐ_x，_yを“０”(白画素)にする２値化
処理を行なうことができる。また、対象物の輪郭を抽出
するために、２値化画像データに対して微分処理を施す
こともできる。具体的に、２値化画像データに対する微
分処理は、２値化画像データの１つの画素位置(ｘ，ｙ)
に着目するとき、この画素の値ｐ_x，_yが例えばｐ_x，_y≠
ｐ_x-1,y-1，ｐ_x，_y≠ｐ_x-1,y，ｐ_x，_y≠ｐ_x-1,y+1，ま
たはｐ_x，_y≠ｐ_x,y-1の場合にのみ、ｐ_x，_y＝１(黒画
素)とし、それ以外の場合にｐ_x，_y＝０(白画素)とする
ことによって行なわれる。

【００３１】このように、画像処理部２では、撮像部１
において所定の時間間隔毎に撮像された画像に対して、
Ａ／Ｄ変換処理(２値化処理)を行ない、所定の時間間隔
毎に得られる２値化画像データに基づいて、対象検知
(炎検知や侵入物検知)に必要な画像処理を行なうように
なっている。

【００３２】対象検知に必要な画像処理としては、先
ず、所定の時間間隔毎に得られる２値化画像データから
検知対象(炎および／または侵入物(例えば侵入者))の候
補を対象物画像領域として抽出する処理を行なう必要が
ある。このため、画像処理部２は、例えば、ある時点の
２値化画像データとその１つ前の時点の２値化画像デー
タとを比較し、この比較の結果、前後の時点の２値化画
像データ間において、あるまとまった画像領域(例えば
黒画素が連結している領域)のところで所定画素数の画
素値に変化があったとき、この変化があった画像領域
(連結領域)を対象物画像領域として抽出するようになっ
ている(対象物画像領域を特定するようになっている)。

【００３３】具体的に、例えば時刻ｔ₀の２値化画像デ
ータが図３(ａ)のようなものであり、次の時刻ｔ₁の２
値化画像データが図３(ｂ)のようなものとなるとき、こ
れらの差画像データは図３(ｃ)のようになり、画像領域
ＯＢＪで５個の画素数の画素値に変化があったと認めら
れるので(時刻ｔ₁で何らかの対象物が発生したと認めら
れるので)、この領域ＯＢＪを対象物画像領域として特
定することができる。

【００３４】ところで、本発明は、炎または侵入物(例
えば侵入者)が、炎または侵入物以外の要因とは異なっ
た特徴(情報)をもつことに着目し、上記のように特定し
た対象物画像領域ＯＢＪの画素情報に基づいて対象物に
関する情報(特徴情報)を割り出し、割り出した対象物に
関する情報に基づいて対象物が所定の対象物すなわち検
知対象(炎または侵入物)であるか否かを判断するように
している。

【００３５】より詳細には、所定の対象物(検知対象)独
自の特徴が良好に表現されている情報として、検知対象
が炎である場合には、対象物画像領域ＯＢＪの重心移動
度，主軸変化率，形状類似率を求めることができる。ま
た、検知対象が侵入者である場合には、対象物画像領域
ＯＢＪと標準的な人体モデル(パターン)との形状類似率
を求めることができる。

【００３６】ここで、対象物画像領域ＯＢＪの重心移動
度，主軸変化率，形状類似率は、次のように求めること
ができる。すなわち、前述のように、所定の時間間隔Δ
ｔ毎に得られる２値化画像データから対象物画像領域Ｏ
ＢＪを特定したときに、対象物画像領域ＯＢＪの特徴表
現として、次式(数１)の慣性モーメントＭ_pqを先ず考え
る。なお、数１において、ｘ，ｙは、図２に示すような
Ｎ個，Ｍ個の画素数をもつ撮像画像の座標軸ではなく、
図４に示すように、図２の撮像画像から対象物画像領域
ＯＢＪを特定したときに、この対象物画像領域ＯＢＪに
接する直交座標軸であるとする。

【００３７】

【数１】

【００３８】この慣性モーメントＭ_pqの式において、ｐ
＝ｑ＝０の場合には、Ｍ_pq，すなわちＭ₀₀は、次式(数
２)のように面積を表わすものとなる。

【００３９】

【数２】

【００４０】また、数１の慣性モーメントＭ_pqの式にお
いて、ｐ＝１，ｑ＝０；ｐ＝０，ｑ＝１の場合には、Ｍ
_pq，すなわちＭ₁₀，Ｍ₀₁は、次式(数３)となる。

【００４１】

【数３】

【００４２】従って、次式(数４)のように、Ｍ₁₀／
Ｍ₀₀，Ｍ₀₁／Ｍ₀₀で得られる座標Ｉ_c，Ｊ_cが、それぞ
れ、対象物画像領域ＯＢＪのｘ方向，ｙ方向の重心Ｇを
表わす。なお、座標Ｉ_c，Ｊ_cは、Ｍ₁₀，Ｍ₀₁をそれぞれ
Ｍ₀₀すなわち面積で規格化しており、従って、対象物画
像領域ＯＢＪの大きさに影響されない不変な尺度のもの
となっている。

【００４３】

【数４】Ｉ_c＝Ｍ₁₀／Ｍ₀₀ Ｊ_c＝Ｍ₀₁／Ｍ₀₀

【００４４】また、上述のような重心Ｇ＝(Ｉ_c，Ｊ_c)の
まわりの慣性モーメントＭ_fは、次式(数５)のようにな
る。

【００４５】

【数５】

【００４６】また、上述のような重心を通る直線ｙ＝ｘ
tanθについてのＰ_x,yの慣性モーメントＭ_θは、次式
(数６)のようになる。

【００４７】

【数６】

【００４８】なお、数５，数６に関しては、ｘ，ｙは、
重心Ｉ_c，Ｊ_cを原点としたときの座標系での座標である
とする。

【００４９】数６において、Ｍ_θが最小となる角度をθ
₀とするとき、ｙ＝ｘtanθ₀は、Ｐ_x,yの慣性主軸となっ
ている。数６から、Ｍ_θ＝Ｍ₂₀sin²θ−２Ｍ₁₁sinθcos
θ＋Ｍ₀₂cos²θが成立するので、Ｍ_θを最小にするため
に、これをθで微分して０とおくと、次式(数７)が得ら
れる。

【００５０】

【数７】tan２θ₀＝２Ｍ₁₁／(Ｍ₂₀−Ｍ₀₂)

【００５１】これから、対象物画像領域ＯＢＪの主軸の
方向θ₀は、次式(数８)のようになる。

【００５２】

【数８】θ₀＝(１／２)tan^-1［２Ｍ₁₁／(Ｍ₀₂−Ｍ₂₀)］

【００５３】図４には、対象物画像領域ＯＢＪの重心Ｇ
＝(Ｉ_c，Ｊ_c)とともに、上述のようにして得られる対象
物画像領域ＯＢＪの主軸の方向θ₀が示されている。

【００５４】上述のようにして、対象物画像領域ＯＢＪ
の重心Ｇ＝(Ｉ_c，Ｊ_c)と主軸の方向θ₀が求まると、こ
れらと、さらに、前述のような微分処理によって抽出し
た対象物画像領域ＯＢＪの輪郭とから、現時点(現画面)
での対象物の形状を求めることができる。すなわち、重
心Ｇ＝(Ｉ_c，Ｊ_c)から輪郭への距離ｒを角度の関数ｒ
(θ)としてプロットすると、図５に示すように、対象物
に特有の２πの周期波形を描く。図５において、θ₀は
主軸の方向である。

【００５５】このように、この距離関数ｒ(θ)は、対象
物画像領域ＯＢＪ，すなわち対象物の形状を特徴付ける
ものとなっているので、この距離関数ｒ(θ)を用いて、
対象物画像領域ＯＢＪの形状の類似率を求めることがで
きる。

【００５６】例えば、図１の対象検知装置が、対象物と
して炎を検知する炎検知装置である場合、炎の形状につ
いて標準的なパターン(標準的な距離関数)を予め設定す
るのは難しいので、この場合には、前時点(前画面)での
対象物画像領域ＯＢＪの形状(距離関数ｒ₂(θ))に対す
る現時点(現画面)での対象物画像領域ＯＢＪの形状(距
離関数ｒ₁(θ))の類似率を形状類似率として求めること
ができる。

【００５７】図６(ａ)，(ｂ)には、それぞれ前時点(前
画面)，現時点(現画面)での対象物画像領域ＯＢＪおよ
び距離関数ｒ(θ)の一例が示されている。これらの形状
類似率を求める場合、これらの間の主軸の方向θ₀が変
わることによる影響をなくすため、それぞれ、距離関数
ｒ(θ)の基準点を、その時点での主軸の方向θ₀に合わ
せる。そして、例えば、各々の距離関数ｒ(θ)を、所定
の角度Δθ(例えば５゜)ずつ３６０゜までサンプリング
する。Δθが５゜である場合には、それぞれ、７２個の
サンプルｒ(θ_i)(ｉ＝１〜７２)が得られる。現時点(現
画面)での対象物画像領域ＯＢＪの距離関数をｒ₁(θ_i)
(ｉ＝１〜７２)とし、前時点(前画面)での対象物画像領
域ＯＢＪの距離関数をｒ₂(θ_i)(ｉ＝１〜７２)とすると
き、これらの形状類似率ｆは、例えば次式によって与え
られる。

【００５８】

【数９】

【００５９】ここで、対象物の大きさ，移動度等による
形状類似率ｆへの影響をなくすため、ｒ₁(θ_i)，ｒ₂(θ
_i)を規格化しておく必要がある。例えば、距離関数をｒ
(θ)をθ＝θ₀のところで“１”に規格化することがで
きる(すなわち、ｒ(θ₀)＝１とすることができる)。こ
れにより、ｒ₁(θ_i＝θ₀)＝１，ｒ₂(θ_i＝θ₀)＝１とす
ることができ、ｒ₁(θ_i)とｒ₂(θ_i)との比を求めると
き、対象物の大きさの変化，移動度等による影響をなく
すことができる。また、この場合、Ｆは、ｒ₂(θ_i)がｒ
₁(θ_i)よりも小さいときには、Ｆ(ｒ₂(θ_i)/ｒ₁(θ_i))
＝ｒ₂(θ_i)/ｒ₁(θ_i)とし、ｒ₂(θ_i)がｒ₁(θ_i)よりも
大きいときには、Ｆ(ｒ₂(θ_i)/ｒ₁(θ_i))＝ｒ₁(θ_i)/ｒ
₂(θ_i)とする関数である。従って、形状類似率ｆは、０
≦ｆ≦１の範囲にある。このように、現時点(現画面)の
対象物画像領域ＯＢＪの距離関数ｒ₁(θ)と前時点(前画
面)の対象物画像領域ＯＢＪの距離関数ｒ₂(θ)との類似
率(形状類似率)ｆを、炎独自の特徴が良好に表現されて
いる情報として用いることができる。

【００６０】なお、上述の例では、ｒ₁(θ_i)とｒ₂(θ_i)
との比を求めることによって形状類似率ｆを求めたが、
例えば、ｒ₁(θ_i)とｒ₂(θ_i)との差に基づき(例えば、
これらの差の２乗に基づき)、形状類似率ｆを求めるこ
ともできる。この場合にも、対象物の大きさ，移動度等
による形状類似率ｆへの影響をなくすため、ｒ₁(θ_i)，
ｒ₂(θ_i)を規格化しておく必要がある。すなわち、例え
ば、ｒ₁(θ_i＝θ₀)＝１，ｒ₂(θ_i＝θ₀)＝１とすること
で、ｒ₁(θ_i)とｒ₂(θ_i)との差を求めるとき、対象物の
大きさ，移動度等による影響をなくすことができる。

【００６１】このように、検知対象が炎である場合に
は、炎独自の特徴が良好に表現されている情報として、
対象物画像領域ＯＢＪの形状類似率を用いることがで
き、対象物の形状類似率が所定の閾値以上か否かを判断
することで、この対象物が炎か否かを信頼性良く検知す
ることができる。

【００６２】また、例えば、図１の対象検知装置が、対
象物として侵入者を検知する侵入者検知装置である場
合、侵入者の形状について、例えば標準的ないくつかの
人体モデル(いくつかの標準的な人体形状パターンの距
離関数ｒ₀(θ))を予め設け、これらいくつかの標準的な
人体形状パターン(いくつかの距離関数ｒ₀(θ))と現時
点(現画面)での対象物画像領域ＯＢＪの形状(距離関数
ｒ₁(θ))とをパターンマッチングし、そのうち、最も大
きな値(類似率)をもつものを、形状類似率として求める
ことができる。この際、１つの標準的なパターンとのマ
ッチングは、炎検知の場合と同様に、例えば、ｒ₁(θ_i)
とｒ₀(θ_i)との比を求めることによって、あるいは、ｒ
₁(θ_i)とｒ₀(θ_i)との差に基づき(例えば、これらの差
の２乗に基づき)、行なうことができる。なお、また、
いくつかの標準的な人体形状パターンの距離関数ｒ
₀(θ)としては、例えば、人体の立位正面の標準パター
ンの距離関数ｒ₀(θ)，人体の立位側面の標準パターン
の距離関数ｒ₀(θ)などを用意することができる。

【００６３】また、このように、標準的な人体形状パタ
ーン(距離関数ｒ₀(θ))と現時点(現画面)での対象物画
像領域ＯＢＪの形状(距離関数ｒ₁(θ))とをパターンマ
ッチングすることで形状類似率を求める場合にも、対象
物の大きさ，移動度等による形状類似率ｆへの影響をな
くすため、ｒ₀(θ_i)，ｒ₁(θ_i)を規格化しておく必要が
ある。例えば、距離関数ｒ₀(θ)，ｒ₁(θ_i)をθ＝θ₀の
ところで“１”に規格化することができる(すなわち、
ｒ₁(θ_i＝θ₀)＝１，ｒ₂(θ_i＝θ₀)＝１とすることがで
きる)。これにより、ｒ₀(θ_i)とｒ₁(θ_i)とをパターン
マッチングするとき、対象物の大きさの変化，移動度等
による影響をなくすことができる。

【００６４】このように、検知対象が侵入者である場合
には、侵入者独自の特徴が良好に表現されている情報と
して、対象物画像領域ＯＢＪの形状類似率を用いること
ができ、対象物の形状類似率が所定の閾値以上か否かを
判断することで、この対象物が侵入者か否かを信頼性良
く検知することができる。

【００６５】以上のように、対象物画像領域ＯＢＪの重
心Ｇ＝(Ｉ_c，Ｊ_c)から輪郭への距離関数ｒ(θ)に基づく
形状の類似率を、対象物(炎または侵入者)独自の特徴が
良好に表現されている情報として用いることもできる。

【００６６】また、検知対象が炎である場合には、炎独
自の特徴が良好に表現されている情報として、対象物画
像領域の形状類似率の他に、さらに、重心移動度，主軸
変化率を用いることもできる。ここで、重心移動度，主
軸変化率は、次のようにして求めることができる。すな
わち、対象物画像領域ＯＢＪの重心移動度ｇは、対象物
の特定を行なった時点ｔ₁から(例えばこの時点ｔ₁をも
含めて)、所定の時間間隔Δｔずつ隔てた複数(ｎ個)の
時点ｔ₁，ｔ₂，…ｔ_nでの２値化画像データに基づいて
それぞれ求めたｎ個の各対象物画像領域ＯＢＪ₁，ＯＢ
Ｊ₂，…，ＯＢＪ_nの重心Ｇ(ｔ₁)，Ｇ(ｔ₂)，…，Ｇ
(ｔ_n)の平均値〈Ｇ〉に対する重心Ｇ(ｔ₁)，Ｇ(ｔ₂)，
…，Ｇ(ｔ_n)のばらつき(分散の標準偏差値)として、次
式(数１０)のように求めることができる。

【００６７】

【数１０】

【００６８】なお、重心Ｇは、(Ｉ_c，Ｊ_c)のように、ｘ
座標，ｙ座標から構成されていることから、Ｉ_cについ
て数１０の演算を行ない、また、これと独立して、Ｊ_c
について数１０の演算を行ない、Ｉ_cについての演算結
果とＪ_cについての演算結果とを例えば合成して、重心
移動度ｇを求めることができる。

【００６９】また、対象物画像領域の主軸変化率ｈは、
対象物の特定を行なった時点ｔ₁から(例えばこの時点ｔ
₁をも含めて)、所定の時間間隔Δｔずつ隔てた複数(ｎ
個)の時点ｔ₁，ｔ₂，…ｔ_nでの２値化画像データに基づ
いてそれぞれ求めたｎ個の各対象物画像領域ＯＢＪ₁，
ＯＢＪ₂，…，ＯＢＪ_nの主軸の方向θ₀(ｔ₁)，θ
₀(ｔ₂)，…，θ₀(ｔ_n)の平均値〈θ₀〉に対する主軸の
方向θ₀(ｔ₁)，θ₀(ｔ₂)，…，θ₀(ｔ_n)のばらつき(分
散の標準偏差値)として、次のように求めることができ
る。

【００７０】

【数１１】

【００７１】従って、図１の画像処理部２は、検知対象
が炎である場合には、所定の時間間隔Δｔ毎に得られる
２値化画像データから対象物画像領域ＯＢＪを特定した
ときに、炎独自の特徴が良好に表現されている情報とし
て、重心移動度、および／または、主軸変化率、および
／または、形状類似率を求めることができる。

【００７２】また、所定の対象物が炎である場合には、
炎独自の特徴が良好に表現されている情報として、上記
のような形状情報(重心移動度，主軸変化率，形状類似
率)の他に、さらに、所定の時間的変化特性を用いるこ
ともでき、対象物画像領域ＯＢＪが炎特有の所定の時間
的変化特性をもつか否かをも判断することで、この対象
物が炎であるか否かを信頼性良く検知することができ
る。

【００７３】なお、上記時間的変化特性として、本願の
発明者は、対象物画像領域の大きさ(画素数；面積)の時
間的揺らぎ特性と、対象物画像領域の大きさ(画素数；
面積)の時間的変動の規則性とに、特に着目した。

【００７４】従って、図１の画像処理部２は、検知対象
が炎である場合には、所定の時間間隔Δｔ毎に得られる
２値化画像データから対象物画像領域ＯＢＪを特定した
ときに、炎独自の特徴が良好に表現されている情報とし
て、対象物画像領域ＯＢＪの大きさの時間的揺らぎ特
性、および／または、時間的変動の規則性を求めること
もできる。より具体的に、対象物画像領域ＯＢＪの大き
さ(画素数)の時間的揺らぎ特性は、対象物画像領域ＯＢ
Ｊの大きさ(画素数)の時間的平均値に対する分散率(分
散の標準偏差値)として求めることができ、また、対象
物画像領域ＯＢＪの大きさ(画素数)の時間的変動の規則
性は、対象物画像領域ＯＢＪの大きさ(画素数)の時間変
化についての自己相関として求めることができる。

【００７５】このように、検知対象が炎である場合、画
像処理部２は、炎独自の特徴が良好に表現される情報と
して、形状情報，分散率，自己相関のうちの少なくとも
１つを求める処理を行なうことができる。なお、この場
合、炎の時間的揺らぎ特性などを確実に検出することが
できるよう、撮像の時間間隔Δｔは、適切なもの(例え
ば、０.５秒〜２秒程度の時間間隔)である必要がある。

【００７６】具体的に、対象物画像領域の時間的揺らぎ
特性、すなわち対象物画像領域の大きさ(画素数)の時間
的平均値に対する分散率(分散の標準偏差値)ｄは、対象
物の特定を行なった時点ｔ₁から(例えばこの時点ｔ₁を
も含めて)、所定の時間間隔Δｔずつ隔てた複数(ｎ個)
の時点ｔ₁，ｔ₂，…ｔ_nでの２値化画像データに基づい
てそれぞれ求めたｎ個の各対象物画像領域ＯＢＪ₁，Ｏ
ＢＪ₂，…，ＯＢＪ_n内の黒画素の個数ｗ(ｔ₁)，ｗ
(ｔ₂)，…，ｗ(ｔ_n)の平均値〈ｗ〉に対する黒画素の個
数ｗ(ｔ₁)，ｗ(ｔ₂)，…，ｗ(ｔ_n)のばらつき(分散の標
準偏差値)として、次式のように求めることができる。

【００７７】

【数１２】

【００７８】また、対象物画像領域の大きさ(画素数)の
時間変化についての自己相関は、所定の時間間隔Δｔず
つ隔てた複数の時点での対象物画像領域内の黒画素の個
数から、次のように求めることができる。

【００７９】

【数１３】

【００８０】なお、判断部３において、炎であるか否か
を実際に判断するために用いる自己相関ｃｏｒ(ｋ)とし
ては、自己相関関数ｃｏｒ_m(ｋ)を時間パラメータｍに
ついて時間平均したものが用いられる。すなわち、画像
処理部２は、実際には、次式で与えられる自己相関値ｃ
ｏｒ(ｋ)を判断部３に与えるようになっている。

【００８１】

【数１４】

【００８２】ここで、ｍとしては、これを任意の整数値
のものにすることもできるが、ｍを０と設定することも
できる。ｍを０に設定する場合は、数１４は、時刻ｔ_i
と時刻(ｔ_i＋ｔ_k)との間の通常良く知られた次式の自己
相関関数となる。

【００８３】

【数１５】

【００８４】このように、画像処理部２において、対象
物画像領域の形状情報，対象物画像領域の大きさ(画素
数)の時間的平均値に対する分散率(分散の標準偏差値)
ｄ，対象物画像領域の大きさ(画素数)の時間的変化につ
いての自己相関ｃｏｒ(ｋ)のうちの少なくとも１つが求
められると、判断部３はこれらの処理結果に基づいて、
対象物画像領域が所定の対象物(炎)であるか否かを判断
するようになっている。

【００８５】本願の発明者は、対象物(光源)として、
３.３ｃｍ角火皿の炎，回転灯，白熱電球を所定の撮像
距離から撮像し、これらの各対象物の２値化画像データ
における対象物画像領域の黒画素数の時間的変化を測定
した。

【００８６】図７は、対象物として３.３ｃｍ角火皿の
炎を撮像した２値化画像データにおいて炎に対応した対
象物画像領域内の画素数(黒画素数)の時間的変化の測定
結果を示す図であり、また、図８は、対象物として回転
灯を撮像した２値化画像データにおいて回転灯に対応し
た対象物画像領域内の画素数(黒画素数)の時間的変化の
測定結果を示す図であり、また、図９は、対象物として
白熱電球を撮像した２値化画像データにおいて白熱電球
に対応した対象物画像領域内の画素数(黒画素数)の時間
的変化の測定結果を示す図である。

【００８７】さらに、本願の発明者は、図７，図８，図
９の各対象物についての画素数(黒画素数)の時間的変化
の測定結果に基づき、各対象物ごとに分散率ｄと自己相
関関数ｃｏｒ_m(ｋ)とを求めた。なお、この測定におい
て、撮像の時間間隔Δｔを１秒とした。

【００８８】図１０は撮像距離を変えながら上記のよう
にして求めた３.３ｃｍ角火皿の炎，回転灯，白熱電球
の分散率(時間的分散率)ｄを示す図である。なお、図１
０においては、さらに、対象物としてコンロの炎を撮像
したときのコンロの炎についての分散率ｄも示されてい
る。

【００８９】図１０から、対象物が３.３ｃｍ角火皿の
炎，コンロの炎である場合、分散率ｄは、ほぼ０.３〜
０.５の範囲にあり、対象物が回転灯である場合、分散
率ｄは、ほぼ０.９〜１.２の範囲にあり、また、対象物
が白熱電球である場合、分散率ｄは、ほぼ０となること
がわかる。このことから、分散率ｄに基づき、炎と回転
灯と白熱電球とを明確に識別することができる。特に、
分散率(時間的分散率)ｄは、撮像距離が変わっても差程
変化しないので、任意の撮像距離から撮像した場合で
も、この分散率ｄに基づき、対象物が炎であるか、回転
灯であるか、白熱電球であるかを、安定して容易に識別
することができる。なお、従来では、炎の揺らぎを検出
するために例えば高速フーリエ変換によるスペクトラム
を求めるようにしており、この場合には、複雑な演算を
必要とするなどの問題があったが、上記時間的分散率ｄ
は、高速フーリエ変換のような複雑な演算を必要とせず
に、これを容易に求めることができ、また、この時間的
分散率ｄは、上述のように、炎と回転灯と白熱電球とを
安定して明確に識別できるので、この分散率ｄは、炎で
あるか否かを判断する上で、特に有用な情報となる。

【００９０】また、図１１は、図８の測定結果に基づい
て求めた回転灯の自己相関ｃｏｒ_m(ｋ)を示す図であ
る。なお、図１１では、撮像距離が１ｍ，３ｍ，５ｍで
ある場合の回転灯の自己相関ｃｏｒ_m(ｋ)がそれぞれ示
されている。

【００９１】また、図１２は、図７の測定結果に基づい
て求めた３.３ｃｍ角火皿の炎の自己相関ｃｏｒ_m(ｋ)を
示す図である。なお、図１２では、撮像距離が４ｍ，６
ｍ，８ｍ，１０ｍである場合の炎の自己相関ｃｏｒ
_m(ｋ)がそれぞれ示されている。

【００９２】なお、図１１，図１２において、ｍは
“０”に設定した。

【００９３】図１１と図１２とを比べると、図１１の回
転灯の自己相関ｃｏｒ_m(ｋ)は、周期的に時間変化する
のに対して、図１２の３.３ｃｍ角火皿の炎の自己相関
ｃｏｒ_m(ｋ)は、時間的にほぼ一定であることがわか
る。回転灯では、光の出射方位が一定の回転速度で回転
し、従って、撮像部１で受光される光量は、この回転に
伴なって周期的に変化し、これに伴なって、自己相関ｃ
ｏｒ_m(ｋ)も図１１のように周期的に時間変化する。こ
れに対し、炎から放射される光の光量は、回転灯のよう
に周期的には変化せず、自己相関ｃｏｒ_m(ｋ)も図１２
のように周期的には変化しない。

【００９４】このように、自己相関によって、回転灯の
ような人為的な周期性のある雑音と炎とを明確に識別す
ることができる。

【００９５】このように、分散率ｄ，自己相関ｃｏｒ
は、対象物毎に、すなわち、炎と回転灯と白熱電球とで
それぞれ異なったものとなり、炎か否かを判断する上
で、それぞれ有用な情報となる。

【００９６】このように、図１の対象検知装置におい
て、検知対象が炎である場合(すなわち、この対象検知
装置を炎検知に用いる場合)、画像処理部２は、所定の
時間間隔Δｔ毎に得られる２値化画像データから炎の候
補を対象物画像領域ＯＢＪとして特定したときに、この
対象物画像領域ＯＢＪの重心移動度ｇを求め、および／
または、対象物画像領域の主軸変化率ｈを求め、および
／または、対象物画像領域の形状類似率ｆを求め、およ
び／または、対象物画像領域ＯＢＪの大きさ(画素数)の
時間的揺らぎ特性として、対象物画像領域ＯＢＪの大き
さ(画素数)の時間的平均値に対する分散率(分散の標準
偏差値)を求め、および／または、対象物画像領域ＯＢ
Ｊの大きさ(画素数)の時間的変動の規則性として、対象
物画像領域ＯＢＪの大きさ(画素数)の時間変化について
の自己相関を求めるようになっており、これらのうちの
少なくとも１つが求められると、判断部３はこれらの処
理結果に基づいて、対象物画像領域が炎であるか否かを
判断するようになっている。

【００９７】従って、判断部３では、分散率ｄ，自己相
関ｃｏｒ,重心移動度ｇ，主軸変化率ｈ，形状類似率ｆ
の少なくとも１つに基づいて、対象物が炎であるか否か
を判断することができる。すなわち、分散率ｄに基づい
て炎であるか否かを判断することもできるし、あるい
は、自己相関ｃｏｒに基づいて炎であるか否かを判断す
ることもできるし、あるいは、重心移動度ｇに基づいて
炎であるか否かを判断することができるし、あるいは、
主軸変化率ｈに基づいて炎であるか否かを判断すること
ができるし、あるいは、形状類似率ｆに基づいて炎であ
るか否かを判断することもできるし、さらには、これら
を適宜組合せて、炎であるか否かを判断することもでき
る。

【００９８】例えば、判断部３は、画像処理部２におい
て例えば、分散率ｄ，自己相関ｃｏｒ，重心移動度ｇ，
主軸変化率ｈ，形状類似率ｆが求められたとき、分散率
ｄ，自己相関ｃｏｒ，重心移動度ｇ，主軸変化率ｈ，形
状類似率ｆをパラメータとし、ファジィ理論を用いて、
炎であるか否かの判断を行なうことができる。

【００９９】具体的に、例えば、形状類似率ｆ，重心移
動度ｇ，主軸変化率ｈ，分散率ｄ，自己相関ｃｏｒの各
パラメータについて、炎である確信度を表現するメンバ
ーシップ関数ＭＥＭ(ｆ)，ＭＥＭ(ｇ)，ＭＥＭ(ｈ)，Ｍ
ＥＭ(ｄ)，ＭＥＭ(ｃｏｒ)を予め設定し、画像処理部２
において形状類似率ｆ，重心移動度ｇ，主軸変化率ｈ，
分散率ｄ，自己相関ｃｏｒが求められたとき、各々に対
応したメンバーシップ関数ＭＥＭ(ｆ)，ＭＥＭ(ｇ)，Ｍ
ＥＭ(ｈ)，ＭＥＭ(ｄ)，ＭＥＭ(ｃｏｒ)から、それぞ
れ、炎である確信度ｏ(ｆ)，ｏ(ｇ)，ｏ(ｈ)，ｏ(ｄ)，
ｏ(ｃｏｒ)を得ることができ、これらの確信度ｏ(ｆ)，
ｏ(ｇ)，ｏ(ｈ)，ｏ(ｄ)，ｏ(ｃｏｒ)から、あるいはこ
れらの確信度を組合せて、最終的に、炎であるか否かを
検知することができる。

【０１００】図１３は、形状類似率ｆのパラメータ(０
〜１)について、炎である確信度を表現するメンバーシ
ップ関数ＭＥＭ(ｆ)の設定例を示す図であり、また、図
１４は、重心移動度ｇのパラメータ(０〜１)について、
炎である確信度を表現するメンバーシップ関数ＭＥＭ
(ｇ)の設定例を示す図であり、また、図１５は、主軸変
化率ｈのパラメータ(０〜１)について、炎である確信度
を表現するメンバーシップ関数ＭＥＭ(ｈ)の設定例を示
す図である。

【０１０１】また、図１６は、時間的分散率ｄのパラメ
ータ(０〜１)について、炎である確信度を表現するメン
バーシップ関数ＭＥＭ(ｄ)の設定例を示す図であり、ま
た、図１７は、自己相関ｃｏｒ(ｋ)のパラメータ(０〜
１)について、炎である確信度を表現するメンバーシッ
プ関数ＭＥＭ(ｃｏｒ)の設定例を示す図である。なお、
回転灯については、分散率ｄが１.０よりも大きくなる
ことがあるが、１.０以上の値については、これをパラ
メータ値１.０に換算して図１３のメンバーシップ関数
ＭＥＭ(ｄ)を設定した。

【０１０２】図１３乃至図１７からもわかるように、各
メンバーシップ関数ＭＥＭ(ｆ)，ＭＥＭ(ｇ)，ＭＥＭ
(ｈ)，ＭＥＭ(ｄ)，ＭＥＭ(ｃｏｒ)は、形状類似率ｆ，
重心移動度ｇ，主軸変化率ｈ，分散率ｄ，自己相関ｃｏ
ｒのパラメータ値が炎であるとの蓋然性が最も高いとき
に“１”の確信度(重み付け)を与え、また、炎であると
の蓋然性が最も低いときに“０”の確信度(重み付け)を
与えるものであり、このようなメンバーシップ関数は、
人間の判断により設定でき、従って、このようなメンバ
ーシップ関数を用いることで、人間の判断に近い炎検知
判断が可能になる。また、形状類似率ｆ，重心移動度
ｇ，主軸変化率ｈ，分散率ｄ，自己相関ｃｏｒの各情報
は、このようなファジィ理論のメンバーシップ関数のパ
ラメータとしても良好に適合したものとなっている。

【０１０３】いま、例えば、対象物が炎であって、画像
処理部２において求めたこの対象物の分散率ｄ，自己相
関ｃｏｒ，重心移動度ｇ，主軸変化率ｈ，形状類似率ｆ
の各パラメータ値が、それぞれ“０.３”，“０.９
５”，“０.９”，“０.８”，“０.７”であるとき、
図１３乃至図１７のメンバーシップ関数から、各パラメ
ータ値の確信度ｏ(０.３)，ｏ(０.９５)，ｏ(０.９)，
ｏ(０.８)，ｏ(０.７)は、それぞれ“１.０”，“１.
０”，“１.０”，“１.０”，“１.０”となる。

【０１０４】また、対象物が回転灯である場合、回転灯
は、撮像部のシャッタースピードと同期しないと画像に
現われないため、重心移動度ｇ，主軸変化率ｈ，形状類
似率ｆは、測定不能である。例えば、画像処理部２にお
いて求めたこの対象物(回転灯)の分散率ｄ，自己相関ｃ
ｏｒ，重心移動度ｇ，主軸変化率ｈ，形状類似率ｆの各
パラメータ値が、それぞれ“１.０”，“０.５”，“測
定不能”，“測定不能”，“測定不能”であるとき、図
１３乃至図１７のメンバーシップ関数から、各パラメー
タ値の確信度ｏ(１.０)，ｏ(０.５)，ｏ(測定不能)，ｏ
(測定不能)，ｏ(測定不能)は、“０.０”，“０.０”，
“測定不能”，“測定不能”，“測定不能”となる。

【０１０５】また、対象物が白熱電球(位置が固定され
た一般光源)であって、画像処理部２において求めたこ
の対象物の分散率ｄ，自己相関ｃｏｒ，重心移動度ｇ，
主軸変化率ｈ，形状類似率ｆの各パラメータ値が、それ
ぞれ“０.１”，“１.０”，“１.０”，“１.０”，
“１.０”であるとき、図１３乃至図１７のメンバーシ
ップ関数から、各パラメータ値の確信度ｏ(０.１)，ｏ
(１.０)，ｏ(１.０)，ｏ(１.０)，ｏ(１.０)は、“０.
０”，“０.０”，“０.０”，“０.０”，“０.０”と
なる。

【０１０６】また、対象物が人為的なライトのちらつき
であって、画像処理部２において求めたこの対象物の分
散率ｄ，自己相関ｃｏｒ，重心移動度ｇ，主軸変化率
ｈ，形状類似率ｆの各パラメータ値が、それぞれ“０.
４”，“０.８”，“０.５”，“０.２”，“０.５”で
あるとき、図１３乃至図１７のメンバーシップ関数か
ら、各パラメータ値の確信度ｏ(０.４)，ｏ(０.８)，ｏ
(０.５)，ｏ(０.２)，ｏ(０.５)は、“１.０”，“１.
０”，“０.０”，“０.０”，“０.５”となる。

【０１０７】このように、各パラメータ値ごとの確信度
ｏ(ｄ)，ｏ(ｃｏｒ)，ｏ(ｇ)，ｏ(ｈ)，ｏ(ｆ)が得られ
るとき、判断部３は、例えば、各確信度の平均値(ｏ
(ｄ)＋ｏ(ｃｏｒ)＋ｏ(ｇ)＋ｏ(ｈ)＋ｏ(ｆ))／５を求
め、この平均値が所定の閾値，例えば“０.８”以上の
ときに炎であると判断し、“０.８”以下のときに炎で
はないと判断することができる。

【０１０８】上記の例では、対象物が炎であって、各パ
ラメータ値の確信度ｏ(０.３)，ｏ(０.９５)，ｏ(０.
９)，ｏ(０.８)，ｏ(０.７)が、“１.０”，“１.
０”，“１.０”，“１.０”，“１.０”となる場合、
この平均値は“１.０”となり、“０.８”以上となるの
で、対象物が炎であると判断できる。

【０１０９】また、対象物が回転灯であって、各パラメ
ータ値の確信度ｏ(１.０)，ｏ(０.５)が、“０.０”，
“０.０”，“測定不能”，“測定不能”，“測定不
能”となる場合、この平均値は測定不能であるので、対
象物が炎ではないと判断できる。

【０１１０】また、対象物が白熱電球であって、各パラ
メータ値の確信度ｏ(０.１)，ｏ(１.０)，ｏ(１.０)，
ｏ(１.０)が、“０.０”，“０.０”，“０.０”，
“０.０”，“０.０”となる場合、この平均値は“０.
０”となり、“０.８”以下であるので、対象物が炎で
ないと判断できる。

【０１１１】また、対象物が人為的なライトちらつきで
あって、各パラメータ値の確信度ｏ(０.４)，ｏ(０.
８)，ｏ(０.５)，ｏ(０.２)，ｏ(０.５)が、“１.
０”，“１.０”，“０.０”，“０.０”，“０.５”と
なる場合、この平均値は“０.５”となり、“０.８”以
下であるので、対象物が炎でないと判断できる。

【０１１２】このように、本発明の対象検知装置によれ
ば、これを炎検知に用いる場合、情報量の多い対象物撮
像画像データを用いて、火災時等に発生する炎独自の特
徴(他の要因と明確に区別することのできる特徴)が良好
に表現される情報を割り出して、この情報に基づき対象
物が炎か否かを判断するので、炎であるか否かの判断の
信頼性を著しく向上させることができる。

【０１１３】従って、本発明の対象検知装置を、炎検知
装置として用い、火災警報装置に適用することができ
る。

【０１１４】図１８は本発明の対象検知装置を適用した
火災警報装置の構成例を示す図である。図１８を参照す
ると、この火災警報装置は、図１に示した対象検知装置
において、撮像部１が検知対象として炎を良好に撮像す
るように設定されており、また、判断部３からの出力，
すなわち、判断部３における判断結果が炎であるとき
に、実火災と判断し火災警報(異常警報)を出力する警報
出力部４がさらに設けられたものとなっている。

【０１１５】図１９は図１８の火災警報装置の処理動作
を説明するためのフローチャートである。この火災警報
装置では、これを実際に動作させるに先立って、例え
ば、各パラメータ(重心移動度，主軸変化率，形状類似
率，分散率，自己相関)についてのメンバーシップ関数
を例えば図１３乃至図１７に示したように決定し、これ
を判断部３に予め設定しておく(ステップＳ１)。

【０１１６】このような初期設定を行なった後、撮像部
１において対象物が撮像され、画像処理部２において、
この対象物が対象物画像領域として検出されると、画像
処理部２では、その後、この対象物画像領域の画素情報
に基づいて、重心移動度，主軸変化率，形状類似率，分
散率，自己相関の各情報(各パラメータ値)を前述のよう
にして割り出す(ステップＳ２)。

【０１１７】画像処理部２において各情報(各パラメー
タ値)が割り出されたとき、判断部３では、これらの各
情報(各パラメータ値)に対して、それぞれに対応したメ
ンバーシップ関数を用いて、対象物が炎である確信度
(ファジィ値)を求める(ステップＳ３)。そして、各パラ
メータ値について求めた確信度に基づいて(例えば各確
信度の平均値が所定閾値(例えば“０．８”)よりも大き
いか否かを調べることで)、対象物が炎であるか否かを
判断し(ステップＳ４)、対象物が炎であると判断したと
きには、警報出力部４に対して、警報出力を行なわせる
ための信号を出力する(ステップＳ５)。これにより、警
報出力部４では、判断部３において炎と判断されたとき
のみ、警報を出力することができる。

【０１１８】このように、図１８の火災警報装置では、
炎検知装置において、情報量の多い対象物撮像画像デー
タを用いて、火災時に発生する炎独自の特徴(他の非火
災報要因と明確に区別することのできる特徴)が良好に
表現される情報を割り出して、この情報に基づき、対象
物が炎か否かを判断することができるので、火災判断の
信頼性を著しく向上させることができる。換言すれば、
紫外線式あるいは赤外線式の感知器(センサ)などを用い
た従来の火災警報装置(自火報システム)では、種々の非
火災報要因によって、誤報が出力されることがあるが、
図１８の火災警報装置では、非火災報要因による誤報の
発生を極めて有効に防止することができる。

【０１１９】また、本発明の対象検知装置を、侵入物検
知装置(例えば侵入者検知装置)として用い、防犯システ
ム(防犯警報装置)に適用することもできる。

【０１２０】図２０は本発明の対象検知装置を適用した
防犯警報装置の構成例を示す図である。図２０を参照す
ると、この防犯警報装置は、図１に示した対象検知装置
において、撮像部１が検知対象として侵入物(例えば侵
入者)を撮像するように設定されており、また、判断部
３からの出力，すなわち、判断部３における判断結果が
侵入者であるときに、警報(異常警報)を出力する警報出
力部４がさらに設けられたものとなっている。

【０１２１】図２１は図２０の防犯警報装置の処理動作
を説明するためのフローチャートである。この防犯警報
装置では、これを実際に動作させるに先立って、例え
ば、いくつかの標準的な人体形状パターンの距離関数ｒ
₀(θ)を予め設定しておく(ステップＳ１１)。

【０１２２】このような初期設定を行なった後、撮像部
１において対象物が撮像され、画像処理部２において、
この対象物が対象物画像領域として検出されると、画像
処理部２では、その後、この対象物画像領域の画素情報
に基づいて、この対象物画像領域の形状情報として、前
述のような距離関数ｒ₁(θ)を割り出す(ステップＳ１
２)。すなわち、画像処理部２では、対象物画像領域Ｏ
ＢＪについてその重心から輪郭までの距離関数ｒ₁(θ_i)
を前述のようにして求める。そして、この距離関数ｒ
₁(θ_i)と予め用意されたいくつかの標準的な人体形状パ
ターンの距離関数ｒ₀(θ_i)とをパターンマッチングし、
そのうち、最も大きな値(類似率)をもつものを、形状類
似率(標準的な人体形状パターンに対する対象物パター
ンの一致度)として求める(ステップＳ１３)。

【０１２３】このようにして、画像処理部２において形
状類似率が割り出されたとき、判断部３では、この形状
類似率が所定閾値(例えば“０．８”)よりも大きいか否
かを調べることで、対象物が侵入者であるか否かを判断
する(ステップＳ１４)。この結果、対象物が侵入者では
ないと判断したときには、処理を終了する。これに対
し、ステップＳ１４において、対象物が侵入者であると
判断したときには、警報出力部４に対して、警報出力を
行なわせるための信号を出力する(ステップＳ１５)。こ
れにより、警報出力部４では、判断部３において侵入者
と判断されたときのみ、警報を出力することができる。

【０１２４】このように、図２０の防犯警報装置では、
侵入者検知装置において、情報量の多い対象物撮像画像
データを用いて、侵入者独自の特徴(侵入者以外の他の
要因と明確に区別することのできる特徴)が良好に表現
される情報を割り出して、この情報に基づき、対象物が
侵入者か否かを判断することができるので、侵入者判断
の信頼性を著しく向上させることができる。

【０１２５】なお、上述の例では、検知対象が侵入物
(例えば侵入者)である場合、侵入者独自の特徴が良好に
表現されている情報として、対象物画像領域の重心から
輪郭までの距離関数ｒ₁(θ)に基づく形状類似率を用い
たが、侵入者独自の特徴が良好に表現されている情報と
して、距離関数ｒ₁(θ)に基づく形状類似率とともに、
あるいは、これにかわって、円形度を用いることもでき
る。

【０１２６】具体的に、ある１つの時点での２値化画像
データにおける対象物画像領域ＯＢＪの円形度ｅは、対
象物画像領域ＯＢＪ全体を構成する画素数(対象物画像
領域ＯＢＪの面積に対応)ｕと、この対象物画像領域Ｏ
ＢＪの輪郭を形成する画素数(対象物画像領域ＯＢＪの
輪郭線の長さに対応)ｖとにより、次式のようにして求
められる。

【０１２７】

【数１６】ｅ＝(４π・ｕ)／ｖ²

【０１２８】ここで、対象物画像領域ＯＢＪ全体を構成
する画素数(面積)ｕは、２値化画像データにおいて対象
物画像領域ＯＢＪの各画素が黒画素として表現されてい
る場合、対象物画像領域ＯＢＪ全体を構成する黒画素の
個数を計数することによって求めることができる。ま
た、対象物画像領域ＯＢＪの輪郭を形成する画素数(輪
郭長さ)ｖは、例えば２値化画像データに対してさらに
微分処理を施し、この微分画像データにおいて、対象物
に対応した黒画素の個数を計数することによって得るこ
とができる。

【０１２９】例えば、ある１つの時点における２値化画
像データが図２２(ａ)のようなものであって、図２２
(ａ)において対象物画像領域がＯＢＪであるとき、対象
物画像領域全体を構成する画素数(面積)ｕは、対象物画
像領域ＯＢＪ内の黒画素の総数“５”として求めること
ができる。

【０１３０】また、図２２(ａ)の２値化画像データに対
して微分処理を施すと(すなわち、図２２(ａ)の２値化
画像データの１つの画素位置(ｘ，ｙ)に着目するとき、
この画素の値ｐ_x，_yが例えばｐ_x，_y≠ｐ_x-1,y-1，ｐ_x，
_y≠ｐ_x-1,y，ｐ_x，_y≠ｐ_x-1,y+1，またはｐ_x，_y≠ｐ
_x,y-1の場合にのみ、ｐ_x，_y＝１(黒画素)とし、それ以
外の場合にｐ_x，_y＝０(白画素)とする処理を施すと)、
図２２(ｂ)のような微分画像データが得られ、図２２
(ｂ)の微分画像データにおいて、対象物の輪郭を形成す
る画素数(輪郭長さ)ｖは、図２２(ａ)の対象物画像領域
ＯＢＪに対応した部分の黒画素の総数“４”として求め
ることができる。

【０１３１】対象物画像領域ＯＢＪが円形形状のもので
ある場合、その半径を仮りにｒとすると、対象物画像領
域全体を構成する画素数ｕは“πｒ²”に比例し、ま
た、対象物画像領域の輪郭を形成する画素数ｖは“２π
ｒ”に比例するので、上記円形度ｅは、“１.０”とな
る。換言すれば、対象物画像領域の円形度ｅは、対象物
画像領域の形状が円形に近いぼど、“１.０”に近づ
き、形状が複雑になる程、“０.０”に近づく。対象物
が侵入者である場合、その円形度ｅが例えば０．４〜
０．６程度であるとすると、円形度ｅが例えば０．４〜
０．６の範囲内にあるか否かにより、対象物が侵入者か
否かを判断することができる。

【０１３２】対象物画像領域ＯＢＪの円形度は、このよ
うに、ある１時点での２値化画像データ，例えば対象物
画像領域ＯＢＪの特定を行なった時点ｔ₁での２値化画
像データだけに基づいて円形度ｅとして求めることがで
きるが、信頼性をより高めるため、対象物画像領域の特
定を行なった時点ｔ₁から(例えばこの時点ｔ₁をも含め
て)、所定の時間間隔Δｔずつ隔てた複数(ｎ個)の時点
ｔ₁，ｔ₂，…ｔ_nでの２値化画像データに基づいてそれ
ぞれ求めたｎ個の対象物画像領域ＯＢＪ₁，ＯＢＪ₂，
…，ＯＢＪ_nの円形度ｅ(ｔ₁)，ｅ(ｔ₂)，…，ｅ(ｔ_n)の
平均値〈ｅ〉として、次式のように求めることもでき
る。

【０１３３】

【数１７】

【０１３４】このようにして、侵入者独自の特徴が良好
に表現されている情報として、形状類似率ｆとともに、
あるいは、これにかわって、円形度ｅ(〈ｅ〉)を用いる
こともできる。

【０１３５】さらに、侵入者独自の特徴が良好に表現さ
れている情報として、上記のような形状情報(ｆ，ｅ)に
加えて、あるいは上記のような形状情報(ｆ，ｅ)のかわ
りに、対象物の大きさＳや、移動速度ｍｖなどを用いる
こともできる。ここで、対象物の大きさＳは、対象物画
像領域ＯＢＪの総画素数として求めることができ、ま
た、対象物の移動速度ｍｖは、ある時点での対象物画像
領域とその前時点での対象物画像領域とを比較して求め
ることができる。このような対象物の大きさＳや、移動
速度ｍｖが求められる場合、対象物の大きさＳが人体の
大きさとして妥当なものであるか否かにより、対象物が
侵入者か否かを判断でき、また、対象物の移動速度ｍｖ
が人間の移動速度として妥当なものであるか否かによ
り、対象物が侵入者か否かを判断できる。

【０１３６】このように、図１の対象検知装置におい
て、検知対象が侵入物(例えば侵入者)である場合(すな
わち、この対象検知装置を侵入物検知に用いる場合)、
画像処理部２は、所定の時間間隔Δｔ毎に得られる２値
化画像データから侵入物の候補を対象物画像領域ＯＢＪ
として特定したときに、この対象物画像領域ＯＢＪの形
状類似率ｆを求め、および／または、対象物画像領域Ｏ
ＢＪの円形度ｅを求め、および／または、対象物画像領
域ＯＢＪの大きさＳを求め、および／または、対象物画
像領域ＯＢＪの移動速度ｍｖを求めることができ、これ
らのうちの少なくとも１つが求められると、判断部３は
これらの処理結果に基づいて、対象物画像領域が侵入物
(例えば侵入者)であるか否かを判断することができる。

【０１３７】従って、判断部３では、形状類似率ｆ，円
形度ｅ，大きさＳ，移動速度ｍｖの少なくとも１つに基
づいて、対象物が侵入物(例えば侵入者)であるか否かを
判断することができる。すなわち、形状類似率ｆに基づ
いて侵入物(侵入者)であるか否かを判断することもでき
るし、あるいは、円形度ｅに基づいて侵入物(侵入者)で
あるか否かを判断することもできるし、あるいは、大き
さＳに基づいて侵入物(侵入者)であるか否かを判断する
ことができるし、あるいは、移動速度ｍｖに基づいて侵
入物(侵入者)であるか否かを判断することができるし、
さらには、これらを適宜組合せて、侵入物(侵入者)であ
るか否かを判断することもできる。

【０１３８】例えば、判断部３は、画像処理部２におい
て例えば、形状類似率ｆ，円形度ｅ，大きさＳ，移動速
度ｍｖが求められたとき、形状類似率ｆ，円形度ｅ，大
きさＳ，移動速度ｍｖをパラメータとし、ファジィ理論
を用いて、侵入物(侵入者)であるか否かの判断を行なう
こともできる。

【０１３９】具体的に、例えば、形状類似率ｆ，円形度
ｅ，大きさＳ，移動速度ｍｖの各パラメータについて、
侵入物(侵入者)である確信度を表現するメンバーシップ
関数ＭＥＭ(ｆ)，ＭＥＭ(ｅ)，ＭＥＭ(Ｓ)，ＭＥＭ(ｍ
ｖ)を予め設定し、画像処理部２において形状類似率
ｆ，円形度ｅ，大きさＳ，移動速度ｍｖが求められたと
き、各々に対応したメンバーシップ関数ＭＥＭ(ｆ)，Ｍ
ＥＭ(ｅ)，ＭＥＭ(Ｓ)，ＭＥＭ(ｍｖ)から、それぞれ、
炎である確信度ｏ(ｆ)，ｏ(ｅ)，ｏ(Ｓ)，ｏ(ｍｖ)を得
ることができ、これらの確信度ｏ(ｆ)，ｏ(ｅ)，ｏ
(Ｓ)，ｏ(ｍｖ)から、あるいはこれらの確信度を組合せ
て、最終的に、侵入物(侵入者)であるか否かを検知する
こともできる。

【０１４０】このように、図１の対象検知装置を侵入物
検知装置として用いる場合、侵入物(侵入者)か否かの判
断を信頼性良く行なうことができる。

【０１４１】なお、上述の各構成例では、撮像部１(光
電変換部１２)からのアナログ画像データに対し、画像
処理部２においてＡ／Ｄ変換処理として２値化処理を施
し、アナログ画像データを２値化画像データに変換した
上で、炎検知，侵入物検知に必要な処理を行なっている
が、撮像部１(光電変換部１２)からのアナログ画像デー
タに対し、画像処理部２においてＡ／Ｄ変換処理として
多値化処理を施し、アナログ画像データを多値化デジタ
ル画像データに変換した上で、上述したと同様の炎検
知，侵入物検知に必要な処理を行なうこともできる。

【０１４２】また、上述の各構成例では、対象物が１つ
であり、撮像画像から１つの対象物画像領域(連結領域)
ＯＢＪが特定される場合について説明したが、対象物が
複数存在し、撮像画像中に複数の対象物画像領域(複数
の連結領域)が含まれる場合にも本発明を同様に適用す
ることができ、この場合、複数の対象物画像領域のそれ
ぞれについて、前述した処理を行なうことで、各対象物
が所定の検知対象(炎または侵入物)か否かを信頼性良く
判断することができる。

【０１４３】例えば撮像画像から２つの対象物画像領域
(２つの連結領域)ＯＢＪ₁，ＯＢＪ₂が特定される場合、
画像処理部２は、２つの対象物画像領域ＯＢＪ₁，ＯＢ
Ｊ₂内の画素にラベル番号を付すラベリング処理を行な
うことができる。例えば、対象物画像領域ＯＢＪ₁内の
各画素には、同じラベル番号“１”を付し、また、対象
物画像領域ＯＢＪ₂内の各画素には、同じラベル番号
“２”を付し、そして、同じラベル番号をもつ画素領域
ごとに、前述したと同様の画像処理を行ない、この画像
処理結果に基づき、判断処理を行なうことができる。

【０１４４】すなわち、上記例では、ラベル番号とし
て、“１”の付された対象物画像領域ＯＢＪ₁について
所定の画像処理がなされ、第１の画像処理結果を獲得
し、また、ラベル番号として“２”の付された対象物画
像領域ＯＢＪ₂について所定の画像処理がなされ、第２
の画像処理結果を獲得し、第１の画像処理結果に基づい
てラベル番号“１”の対象物が所定の対象物であるか否
かを判断し、また、第２の画像処理結果に基づいてラベ
ル番号“２”の対象物が所定の対象物であるか否かを判
断することができる。

【０１４５】また、上述の説明では、図１の対象検知装
置に警報出力部４を設け、対象物が炎または侵入物であ
ると判断されたときには、警報出力部４により警報を出
力するとしたが、警報出力部４からのこのような警報出
力を行なうかわりに、あるいは、このような警報出力と
ともに、判断部３からの判断結果をこの対象検知装置の
外部へ送信することも可能である。例えば、図１に破線
で示すように、この対象検知装置を所定の伝送路を介し
て受信機１００に接続し、この対象検知装置が受信機１
００から呼出されるときに(例えば、アドレスポーリン
グされるときに)、この対象検知装置の判断部３からの
判断結果を受信機１００に返送し、受信機１００側にお
いて警報処理等を行なわせることも可能である。

【０１４６】また、上述の説明では、図１の対象検知装
置が、炎を検知する炎検知装置、または、侵入者を検知
する侵入者検知装置として構成されているとしたが、図
１の対象検知装置に、炎検知装置と侵入者検知装置との
両方の機能を具備させることも可能である。すなわち、
上述のように、対象物が炎であっても、また、侵入者で
あっても、図１の対象検知装置の画像処理部２は、これ
らに対して、基本的には同様の画像処理機能を有し、ま
た、判断部３は、これらに対して、基本的には同様の判
断処理機能を有しているので、図１の対象検知装置に、
炎検知機能と侵入者検知機能との両方の機能を具備させ
る場合、少なくとも、画像処理部２と判断部３について
は、これらを、炎検知，侵入者検知の両方に兼用するこ
とができる。具体的に、画像処理部２と判断部３とを、
１つのプロセッサとＲＡＭ，ＲＯＭ等で構成する場合、
この１つのプロセッサユニットに炎検知，侵入者検知の
両方の画像処理，判断処理機能をもたせることができ
る。例えば、ＲＡＭあるいはＲＯＭ内に炎検知用の画像
処理プログラム，判断処理プログラムとともに、侵入者
検知用の画像処理プログラム，判断処理プログラムを格
納し、場合に応じて、１つのプロセッサは、炎検知用の
画像処理プログラム，判断処理プログラムにより炎検知
処理を行ない、また、侵入者検知用の画像処理プログラ
ム，判断処理プログラムにより侵入者検知処理を行なう
ことができる。

【０１４７】さらに、撮像部１についても、これを炎検
知，侵入者検知の両方に兼用するよう構成することがで
きる。すなわち、撮像部１の光電変換部１２として、１
つのセンサ(例えば、通常の可視光ＣＣＤ(可視領域に感
度を有するＣＣＤ))だけを用いて、炎と侵入者の両方を
検知するよう構成することができる。

【０１４８】しかしながら、侵入者を監視するときには
可視光領域が用いられる一方、炎を監視するときには例
えば近赤外領域が用いられるというように、炎検知と侵
入者検知とで、用いられる光の波長領域が異なるため、
１つのセンサ(例えば、通常の可視光ＣＣＤ)だけを用い
て炎検知と侵入者検知との両方を行なわせる場合、侵入
者検知のときには、可視光をそのまま通過させてこのセ
ンサに入光させる一方、炎検知のときには、可視領域を
カットし、このセンサに可視領域のカットされた光を入
光させるような切替制御がなされるのが望ましい。

【０１４９】侵入者検知のときには、可視光をそのまま
通過させてこのセンサに入光させる一方、炎検知のとき
には、可視領域をカットし、このセンサに可視領域のカ
ットされた光を入光させるような切替制御、並びに、画
像処理部２，判断部３に炎検知を行なわせるか侵入者検
知を行なわせるかの切替制御は、例えば前述のプロセッ
サユニットにより、切替制御手段として実現することが
できる。

【０１５０】図２３はこのような切替制御手段７が設け
られた対象検知装置の構成例を示す図である。このよう
な切替制御手段７が設けられていることにより、図２３
の１つの対象検知装置だけで、炎と侵入者との両方を検
知する機能(侵入者・炎検知装置としての機能)を、種々
の形態でもたせることができる。

【０１５１】例えば、図２３の対象検知装置の切替制御
手段７は、例えば、撮像部１に当初、侵入者センサとし
ての機能をもたせ、この対象検知装置に侵入者監視を行
なわせ、対象物が検知されたときに、この対象物が侵入
者であるか否かを判断部３において判断させ、判断部３
において侵入者ではないと判断されたときに、撮像部１
に炎センサとしての機能をもたせるよう撮像部１の機能
を切替え、炎センサとしての機能をもたせるよう切替え
た後、この対象検知装置に炎監視を行なわせ、判断部３
において炎であるか否かを判断させるような切替制御を
行なうことができる。

【０１５２】図２４は図２３の対象検知装置の処理動作
を説明するためのフローチャートである。図２４を参照
すると、切替制御手段７は、当初、撮像部１の光電変換
部１２(１つのセンサ)に可視光をそのまま入光させる状
態にし、この状態で例えば輝度調整などを行なわせ、輝
度調整等が行なわれた後、この対象検知装置に侵入者監
視処理動作を開始させる(ステップＳ２１)。

【０１５３】これにより、画像処理部２では、撮像部１
で撮像された対象物について、例えば前述したような侵
入者検知用の画像処理を行ない、判断部３では、画像処
理部２からの侵入者検知用の画像処理結果に基づき、例
えば前述したような仕方で、侵入者か否かの判定を行な
う(ステップＳ２２)。なお、侵入者か否かの判定処理
は、例えば、現画像データと前画像データとの差分が抽
出(差分画素の連結成分が所定閾値以上抽出)されたこと
をトリガとして開始する。

【０１５４】ステップＳ２２の判定処理において、侵入
者であると判断されると、例えば侵入者警報を鳴動する
(ステップＳ２６)。一方、ステップＳ２２の判定処理に
おいて、侵入者ではないと判断されると、さらに、現画
像データと前画像データとの差分(差分データ)を抽出
し、差分データが存在するか否かを判断する(ステップ
Ｓ２３)。この結果、差分データがあれば、再びステッ
プＳ２１に戻り、再度、侵入者か否かの判定を行なわせ
る。

【０１５５】このようにして、侵入者の判定処理を行な
わせ、ステップＳ２２において侵入者ではないと判定さ
れ、また、ステップＳ２３において差分データがないと
判断されると、切替制御部７は、撮像部１の光電変換部
１２(１つのセンサ)に可視領域をカットした光を入光さ
せるように撮像部１の状態を切替え、この状態で例えば
輝度調整などを行なわせ、輝度調整等が行なわれた後、
この対象検知装置に炎監視処理動作を行なわせる(ステ
ップＳ２４)。

【０１５６】これにより、画像処理部２では、撮像部１
で撮像された対象物について、例えば前述したような炎
検知用の画像処理を行ない、判断部３では、画像処理部
２からの炎検知用の画像処理結果に基づき、例えば前述
したような仕方で、炎か否かの判定を行なう(ステップ
Ｓ２５)。この結果、炎であると判定されると、例えば
火災警報を鳴動する(ステップＳ２６)。

【０１５７】これに対し、ステップＳ２５において炎で
ないと判定されると、切替制御手段７は、再び、撮像部
１の光電変換部１２(１つのセンサ)に可視光をそのまま
入光させるように撮像部１の状態を切替え、この状態で
例えば輝度調整などを行なわせ、輝度調整等が行なわれ
た後、この対象検知装置に侵入者監視処理動作を開始さ
せる(ステップＳ２１)。

【０１５８】このようにして、簡単な構成の１台の対象
検知装置により、侵入者監視(侵入者検知)を行ないなが
ら、炎監視(炎検知)をも行なうことができる。

【０１５９】なお、上述の例では、侵入者監視を行ない
ながら、炎監視を行なっているが、これとは逆に、炎監
視を行ないながら、侵入者監視を行なうこともできる。
すなわち、この場合には、切替制御手段７は、例えば、
撮像部１に当初、炎センサとしての機能をもたせ、この
対象検知装置に炎監視を行なわせ、対象物が検知された
ときに、この対象物が炎であるか否かを判断部３におい
て判断させ、判断部３において炎ではないと判断された
ときに、撮像部１に侵入者センサとしての機能をもたせ
るよう撮像部１の機能を切替え、この対象検知装置に侵
入者監視を行なわせ、判断部３において侵入者であるか
否かを判断させるような切替制御を行なう。

【０１６０】また、上述の例では、侵入者または炎のい
ずれか一方を通常の監視対象とし、侵入者(または炎)の
監視(通常の監視)を行ないながら、炎(または侵入者)の
監視を行なうようにしているが、侵入者と炎とをそれぞ
れ対等の監視対象として、監視制御(切替制御)を行なう
こともできる。すなわち、図２３の対象検知装置におい
て、切替制御手段７は、例えば、撮像部１を侵入者セン
サとしての機能と炎センサとして機能とに交互に切替
え、また、これに同期させて、画像処理部２，判断部３
の処理を、侵入者処理と炎処理とに交互に切替えるよう
な切替制御を行なうこともできる。

【０１６１】この場合、例えば、ある１つの時点ｔ₁で
は、撮像部１は侵入者センサとしての機能に切替えられ
(光電変換部１２(１つのセンサ)に可視光をそのまま入
光させる状態に切替えられ)、画像処理部２，判断部３
では、この状態で撮像された画像に対し、侵入者検知用
の画像処理を行ない、画像処理された結果に基づいて、
侵入者の判断処理を行ない、次の時点ｔ₂では、撮像部
１は炎センサとしての機能に切替えられ(光電変換部１
２(１つのセンサ)に可視光カットの光を入光させる状態
に切替えられ)、画像処理部２，判断部３では、この状
態で撮像された画像に対し、炎検知用の画像処理を行な
い、画像処理された結果に基づいて、炎の判断処理を行
ない、また、次の時点ｔ₃では、撮像部１は侵入者セン
サとしての機能に切替えられ(光電変換部１２(１つのセ
ンサ)に可視光をそのまま入光させる状態に切替えら
れ)、画像処理部２，判断部３では、この状態で撮像さ
れた画像に対し、侵入者検知用の画像処理を行ない、画
像処理された結果に基づいて、侵入者の判断処理を行な
うというように、侵入者の監視，炎の監視を交互に行な
うことができる。

【０１６２】また、図２３の対象検知装置を、例えば、
通常状態においては、炎検知装置として機能させ、監視
状態においては、炎を侵入者との両方を検知する侵入者
・炎検知装置として機能させるように制御することもで
きる。

【０１６３】また、上述の各例では、切替制御手段７
は、侵入者監視と炎監視とを自動的に切替制御するよう
になっているが、侵入者監視と炎監視とを手動により
(例えば、手動スイッチにより)、切替制御可能に構成す
ることも可能である。

【０１６４】この場合には、オペレータが例えば手動ス
イッチを侵入者監視側に設定すると、図２３の対象検知
装置は、侵入者検知装置として機能する。すなわち、撮
像部１は侵入者センサとしての機能に切替えられ(光電
変換部１２(１つのセンサ)に可視光をそのまま入光させ
る状態に切替えられ)、画像処理部２，判断部３では、
この状態で撮像された画像に対し、侵入者検知用の画像
処理を行ない、画像処理された結果に基づいて、侵入者
の判断処理を行なう。

【０１６５】また、オペレータが例えば手動スイッチを
炎監視側に設定すると、図２３の対象検知装置は、炎検
知装置として機能する。すなわち、撮像部１は炎センサ
としての機能に切替えられ(光電変換部１２(１つのセン
サ)に可視光カットの光を入光させる状態に切替えら
れ)、画像処理部２，判断部３では、この状態で撮像さ
れた画像に対し、炎検知用の画像処理を行ない、画像処
理された結果に基づいて、炎の判断処理を行なう。

【０１６６】このように、切替制御手段７の構成に応じ
て、１つの対象検知装置で、侵入者と炎との互いに異な
る対象物について、種々の態様の監視制御が可能であ
る。すなわち、図２３の１つの対象検知装置だけによ
り、炎と侵入者との両方を検知する機能(侵入者・炎検
知装置としての機能)を、種々の形態でもたせることが
できる。

【０１６７】なお、切替制御手段７において、撮像部１
を、侵入者センサとしての機能と炎センサとしての機能
とに切替えるのに、例えばメカニカルシャッタなどを用
いることができる。

【０１６８】図２５はメカニカルシャッタの構成例を示
す図である。図２５の例では、メカニカルシャッタ１０
１は、撮像部１のレンズ系１３の前段に設置されてお
り、シャッタ制御線１０２からの制御信号に応じて、対
象物監視領域の光路上に可視光カットフィルタを挿脱
(クローズまたはオープン)する機構のものとなってい
る。図２６(ａ)には可視光カットフィルタ１０３がクロ
ーズ(閉)となった状態が示され、また図２６(ｂ)には可
視光カットフィルタ１０３がオープン(開)となった状態
が示されている。

【０１６９】このようなメカニカルシャッタ１０１を用
いる場合、切替制御手段７は、撮像部１を侵入者センサ
として機能させるときには、メカニカルシャッタ１０１
が図２６(ｂ)のようなオープン状態となるように制御
し、また、撮像部１を炎センサとして機能させるときに
は、メカニカルシャッタ１０１が図２６(ａ)のようなク
ローズ状態となるように制御する。

【０１７０】また、図２３の対象検知装置においても、
図１の対象検知装置と同様に、警報出力部４が設けられ
ていても良く、この場合には、侵入者監視状態，炎監視
状態に応じて、侵入者警報，炎警報を出力することがで
きる。

【０１７１】このように、図２３の対象検知装置は、簡
単な構成のものであるにもかかわらず、これ１台で、侵
入者と炎との両方を監視，検知する機能を有しているの
で、この対象検知装置を用いれば、建築物等において、
侵入者検知装置と炎検知装置とを別々に配置する必要が
なくなり、配線等を低減し、また、設置スペースやコス
ト等を削減できる。

【０１７２】また、上述の説明では、図２３の対象検知
装置に警報出力部４を設け、対象物が炎または侵入物で
あると判断されたときには、警報出力部４により警報を
出力するとしたが、警報出力部４からのこのような警報
出力を行なうかわりに、あるいは、このような警報出力
とともに、判断部３からの判断結果をこの対象検知装置
の外部へ送信することも可能である。例えば、図２３に
破線で示すように、この対象検知装置を所定の伝送路を
介して受信機１００に接続し、この対象検知装置が受信
機１００から呼出されるときに(例えば、アドレスポー
リングされるときに)、この対象検知装置の判断部３か
らの判断結果を受信機１００に返送し、受信機１００側
において警報処理等を行なわせることも可能である。

【０１７３】この場合、図２３の対象検知装置のよう
に、これ１台で、侵入者と炎との両方を監視，検知する
機能が設けられている場合、この対象検知装置を用いた
対象監視システムも、１つのシステム(受信機)だけで済
み、また、侵入者センサ機能と炎センサ機能とに対し、
この１つの受信機において、１つのアドレスを付すだけ
で良いので(図２３の対象検知装置に対して１つのアド
レス(ポーリングアドレス)を付すだけで良いので)、侵
入者監視と炎監視との両方を行なう場合にも、管理の煩
雑化を回避することができる。

【０１７４】すなわち、侵入者検知装置と炎検知装置と
がそれぞれ別体のものとして配置されている場合には、
仮に、侵入者検知装置と炎検知装置とについて１つの受
信機により監視がなされるとしても、侵入者検知装置と
炎検知装置とに対し、それぞれ別個のアドレス(例えば
ポーリングアドレス)を付ける必要があり、管理が煩雑
になるなどの問題があるが、図２３の対象検知装置で
は、これを受信機に接続して、侵入者監視，炎監視の両
方を行なわせる場合、１つの受信機だけで済み、また、
１つのアドレスを付けるだけで良いので、管理等を極め
て容易に行なうことが可能となる。

【０１７５】また、図２３の構成例では、対象検知装置
内に切替制御手段７が設けられているが、対象検知装置
が所定の伝送路を介して受信機１００に接続されて対象
監視システムとして構成されている場合(この対象検知
装置が受信機１００から呼出されるときに(例えば、ア
ドレスポーリングされるときに)、この対象検知装置の
判断部３からの判断結果を受信機１００に返送し、受信
機１００側において警報処理等を行なわせるようになっ
ている場合)には、切替制御手段１００を対象検知装置
内に設けるかわりに、これを図２７に示すように受信機
１００内に設け、受信機１００からの切替制御指令によ
って、対象検知装置を侵入者検知装置の状態または炎検
知装置の状態に切替えることも可能である。

【０１７６】また、図２３，図２７の構成例において、
対象検知装置の画像処理部２および判断部３は、侵入者
検知用の画像処理および判断処理，炎検知用の画像処理
および判断処理を、前述したような仕方で行なうことが
できるが、図２３，図２７の構成例については、侵入者
検知用と炎検知用とで、画像処理部２および判断部３と
を兼用できるものであれば、前述の仕方に限定されず、
任意の侵入者検知用の画像処理および判断処理，任意の
炎検知用の画像処理および判断処理を行なわせることも
できる。

【０１７７】また、前述の例では、画像処理および判断
処理を１つのプロセッサユニットで行なわせる場合、侵
入者検知用の画像処理および判断処理(プログラム)，炎
検知用の画像処理および判断処理(プログラム)をＲＡＭ
やＲＯＭに格納するとしたが、侵入者検知用の画像処理
および判断処理(プログラム)，炎検知用の画像処理およ
び判断処理(プログラム)についてはこれを任意の仕方で
保持させることができる。例えば、侵入者検知用の画像
処理および判断処理(プログラム)，炎検知用の画像処理
および判断処理(プログラム)をフロッピィディスクやＣ
Ｄ−ＲＯＭなどの可搬性の記憶媒体に予め記録させてお
き、対象検知装置の起動時に、この記録媒体を対象検知
装置に装着し、この記録媒体に記録されている侵入者検
知用の画像処理および判断処理(プログラム)，炎検知用
の画像処理および判断処理(プログラム)をＲＡＭなどに
ロードして用いることもできる。

【０１７８】

【発明の効果】以上に説明したように、請求項１乃至請
求項３，請求項１０，請求項１１記載の発明によれば、
情報量の多い対象物撮像画像データを用いて、侵入物独
自の特徴(他の要因と明確に区別することのできる特徴)
が良好に表現される情報を割り出して、この情報に基づ
き、対象物が侵入物か否かを判断するので、侵入物であ
るか否かの判断の信頼性を著しく向上させることができ
る。

【０１７９】特に、請求項２，請求項１１記載の発明で
は、侵入物独自の特徴が良好に表現される情報をパラメ
ータとしたメンバーシップ関数が予め設定されており、
侵入物独自の特徴が良好に表現される情報が割り出され
たとき、対象物が侵入物である確信度を、割り出された
情報をパラメータ値としてメンバーシップ関数から求
め、得られた確信度に基づいて、対象物が侵入物である
か否かを判断するので、人間の判断に近いより信頼性の
高い侵入物検知判断を行なうことができる。

【０１８０】また、請求項４乃至請求項８記載の発明で
は、撮像手段と、撮像手段によって撮像された画像から
対象物画像領域を抽出し、該対象物画像領域の画素情報
に基づいて、対象物に関する情報を割り出す画像処理手
段と、画像処理手段によって割り出された対象物に関す
る情報に基づき、対象物が炎であるか否かを判断する判
断手段とを備えた対象検知装置であって、炎と侵入物と
の両方を検知可能に構成され、検知対象が炎であるか侵
入物であるかにより、撮像手段の状態を切替え、また、
画像処理手段および判断手段の処理機能を切替える制御
を行なう切替制御手段が設けられており、該切替制御手
段の切替制御によって、該対象検知装置を、炎検知装置
として機能させるか、また、侵入物検知装置として機能
させるようになっているので、簡単かつコンパクトな構
成であるにもかかわらず、１台の対象検知装置で、炎と
侵入物との両方を監視(検知)することができる。

【０１８１】特に、請求項８記載の発明では、撮像手段
には、可視領域の光に感度を有するＣＣＤが用いられる
ので、低コストの製品が提供できる。

【０１８２】また、請求項１２記載の発明によれば、請
求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の対象検知装
置が所定の伝送路を介して受信機に接続されており、前
記対象検知装置は、受信機から呼出されるとき、受信機
に対象検知結果を送信するようになっているので、対象
検知装置からの対象検知結果に基づき、受信機側で警報
処理等を行なうことができる。

【０１８３】また、請求項１３記載の発明では、対象検
知装置が侵入者検知，炎検知の両方の機能を具備してい
る場合、受信機からの切替制御指令によって、対象検知
装置の状態を侵入者検知装置または炎検知装置のいずれ
かに切替制御することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る対象検知装置の構成例を示す図で
ある。

【図２】２次元ＣＣＤの画素構成例を示す図である。

【図３】撮像した画像から対象物画像領域を特定する処
理を説明するための図である。

【図４】対象物画像領域ＯＢＪの重心Ｇ，主軸の方向θ
₀，距離関数ｒ(θ)を説明するための図である。

【図５】対象物画像領域ＯＢＪの距離関数ｒ(θ)の一例
を示す図である。

【図６】対象物画像領域ＯＢＪの形状類似率ｆを説明す
るための図である。

【図７】３.３ｃｍ角火皿の炎を撮像した２値化画像デ
ータにおいて炎に対応した対象物画像領域内の画素数
(黒画素数)の時間的変化の測定結果を示す図である。

【図８】対象物として回転灯を撮像した２値化画像デー
タにおいて回転灯に対応した対象物画像領域内の画素数
(黒画素数)の時間的変化の測定結果を示す図である。

【図９】対象物として白熱電球を撮像した２値化画像デ
ータにおいて白熱電球に対応した対象物画像領域内の画
素数(黒画素数)の時間的変化の測定結果を示す図であ
る。

【図１０】時間的分散率の測定結果を示す図である。

【図１１】図８の測定結果に基づいて求めた回転灯の自
己相関を示す図である。

【図１２】図７の測定結果に基づいて求めた３．３ｃｍ
角火更の炎の自己相関を示す図である。

【図１３】形状類似率ｆのパラメータについて、炎であ
る確信度を表現するメンバーシップ関数の設定例を示す
図である。

【図１４】重心移動度ｇのパラメータについて、炎であ
る確信度を表現するメンバーシップ関数の設定例を示す
図である。

【図１５】主軸変化率ｈのパラメータについて、炎であ
る確信度を表現するメンバーシップ関数の設定例を示す
図である。

【図１６】時間的分散率ｄのパラメータについて、炎で
ある確信度を表現するメンバーシップ関数の設定例を示
す図である。

【図１７】自己相関ｃｏｒ(ｋ)のパラメータについて、
炎である確信度を表現するメンバーシップ関数の設定例
を示す図である。

【図１８】本発明の対象検知装置を適用した火災警報装
置の構成例を示す図である。

【図１９】図１８の火災警報装置の処理動作例を示すフ
ローチャートである。

【図２０】本発明の対象検知装置を適用した防犯警報装
置の構成例を示す図である。

【図２１】図２０の防犯警報装置の処理動作例を示すフ
ローチャートである。

【図２２】対象物の円形度を割り出す処理を説明するた
めの図である。

【図２３】本発明に係る対象検知装置の他の構成例を示
す図である。

【図２４】図２３の対象検知装置の処理動作を説明する
ためのフローチャートである。

【図２５】メカニカルシャッタの構成例を示す図であ
る。

【図２６】図２５のメカニカルシャッタの動作を説明す
るための図である。

【図２７】本発明に係る対象監視システムの構成例を示
す図である。

【符号の説明】

１ 撮像部 ２ 画像処理部 ３ 判断部 ４ 警報出力部 ７ 切替制御手段 １１ 光学系 １２ 光電変換部 １３ レンズ系 １４ 光学フィルタ １００ 受信機 １０１ メカニカルシャッタ

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 撮像手段と、撮像手段によって撮像され
   た画像から対象物画像領域を抽出し、該対象物画像領域
   の画素情報に基づいて、対象物に関する情報を割り出す
   画像処理手段と、画像処理手段によって割り出された対
   象物に関する情報に基づき、対象物が侵入物であるか否
   かを判断する判断手段とを備え、前記画像処理手段は、
   前記情報として、対象物画像領域の形状類似率，対象物
   画像領域の円形度，対象物画像領域の大きさ，対象物画
   像領域の移動速度のうちの少なくとも１つを割り出し、
   前記判断手段は、画像処理手段によって割り出された対
   象物画像領域の形状類似率，対象物画像領域の円形度，
   対象物画像領域の大きさ，対象物画像領域の移動速度の
   うちの少なくとも１つに基づいて対象物が侵入物である
   か否かを判断することを特徴とする対象検知装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載の対象検知装置において、
   前記判断手段には、前記対象物画像領域の形状類似率，
   対象物画像領域の円形度，対象物画像領域の大きさ，対
   象物画像領域の移動速度の各々に対応させて形状類似
   率，円形度，大きさ，移動速度をそれぞれパラメータと
   するメンバーシップ関数が予め設定されており、前記判
   断手段は、前記画像処理手段により対象物画像領域の形
   状類似率，対象物画像領域の円形度，対象物画像領域の
   大きさ，対象物画像領域の移動速度の各パラメータ値が
   割り出されたとき、割り出された各パラメータ値に対す
   る確信度を各々に対応した前記メンバーシップ関数によ
   り求め、各パラメータ値に対して得られた確信度に基づ
   いて対象物が侵入物であるか否かを判断することを特徴
   とする対象検知装置。
3. 【請求項３】 請求項１記載の対象検知装置において、
   前記撮像手段には、可視領域の光に感度を有する１つの
   ＣＣＤが用いられることを特徴とする対象検知装置。
4. 【請求項４】 撮像手段と、撮像手段によって撮像され
   た画像から対象物画像領域を抽出し、該対象物画像領域
   の画素情報に基づいて、対象物に関する情報を割り出す
   画像処理手段と、画像処理手段によって割り出された対
   象物に関する情報に基づき、対象物が所定の対象物であ
   るか否かを判断する判断手段とを備えた対象検知装置で
   あって、炎検知機能と侵入物検知機能との両方を具備
   し、検知対象が炎であるか侵入物であるかにより、前記
   撮像手段，前記画像処理手段および判断手段の処理機能
   を炎検知機能に、または、侵入物検知機能に切替える制
   御を行なう切替制御手段がさらに設けられており、該切
   替制御手段の切替制御によって、該該対象検知装置を、
   炎検知装置として機能させるか、または、侵入物検知装
   置として機能させるようになっていることを特徴とする
   対象検知装置。
5. 【請求項５】 請求項４記載の対象検知装置において、
   前記切替制御手段は、侵入物監視(または炎監視)を行な
   いながら、炎監視(または侵入物監視)を行なうように、
   対象検知装置の状態を切替制御するようになっているこ
   とを特徴とする対象検知装置。
6. 【請求項６】 請求項４記載の対象検知装置において、
   前記切替制御手段は、侵入者と炎とをそれぞれ対等の監
   視対象として、切替制御を行なうようになっていること
   を特徴とする対象検知装置。
7. 【請求項７】 請求項４記載の対象検知装置において、
   前記切替制御手段は、対象検知装置を、例えば、通常状
   態においては、炎検知装置として機能させ、監視状態に
   おいては、炎と侵入者との両方を検知する侵入者・炎検
   知装置として機能させるように切替制御するようになっ
   ていることを特徴とする対象検知装置。
8. 【請求項８】 請求項４乃至請求項７のいずれか一項に
   記載の対象検知装置において、前記切替制御手段は、侵
   入者監視と炎監視とを手動により切替制御可能に構成さ
   れていることを特徴とする対象検知装置。
9. 【請求項９】 請求項４記載の対象検知装置において、
   前記撮像手段には、可視領域の光に感度を有する１つの
   ＣＣＤが用いられ、前記切替制御手段は、侵入物監視状
   態では、該ＣＣＤに可視領域の光をそのまま入光させ、
   一方、炎監視状態では、該ＣＣＤに可視光カットの光を
   入光させるよう、ＣＣＤに入光する光を制御することを
   特徴とする対象検知装置。
10. 【請求項１０】 侵入物独自の特徴が良好に表現される
    情報を対象物を撮像した画像データから割り出して、該
    情報に基づいて対象物が侵入物か否かを判断することを
    特徴とする対象検知方法。
11. 【請求項１１】 請求項１０記載の対象検知方法におい
    て、侵入物独自の特徴が良好に表現される情報をパラメ
    ータとしたメンバーシップ関数が予め設定されており、
    侵入物独自の特徴が良好に表現される情報が割り出され
    たとき、対象物が侵入物である確信度を、前記割り出さ
    れた情報をパラメータ値として前記メンバーシップ関数
    から求め、得られた確信度に基づいて、対象物が侵入物
    であるか否かを判断すること特徴とする対象検知方法。
12. 【請求項１２】 請求項１乃至請求項９のいずれか一項
    に記載の対象検知装置が所定の伝送路を介して受信機に
    接続されており、前記対象検知装置は、受信機から呼出
    されるとき、受信機に対象検知結果を送信するようにな
    っていることを特徴とする対象監視システム。
13. 【請求項１３】 所定の対象物を検知する対象検知装置
    が所定の伝送路を介して受信機に接続されている対象監
    視システムであって、前記対象検知装置は、炎検知機能
    と侵入物検知機能との両方を具備し、また、前記受信機
    には、前記対象検知装置を、炎検知装置として機能させ
    るか、または、侵入物検知装置として機能させるかの切
    替制御を行なう切替制御手段が設けられており、前記受
    信機の切替制御手段からの切替制御指令によって、前記
    対象検知装置を、炎検知装置として機能させるか、また
    は、侵入物検知装置として機能させるようになっている
    ことを特徴とする対象監視システム。