JPH11144167A - 火災検出装置 - Google Patents
火災検出装置Info
- Publication number
- JPH11144167A JPH11144167A JP9304680A JP30468097A JPH11144167A JP H11144167 A JPH11144167 A JP H11144167A JP 9304680 A JP9304680 A JP 9304680A JP 30468097 A JP30468097 A JP 30468097A JP H11144167 A JPH11144167 A JP H11144167A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- fire
- area
- value
- image
- evaluation value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Fire-Detection Mechanisms (AREA)
Abstract
い、監視対象以外の人工光源特に回転灯などを省いて、
火災(炎)領域だけを高精度で抽出できるようにする。 【解決手段】 監視領域を撮影する監視カメラ(1)の
画像から明度または色に基づいて火災らしい領域を抽出
する火災候補領域抽出手段(41)と、所定時間に亙っ
て火災らしい領域の特徴量としての平均輝度または面積
を演算する抽出領域特徴量算手段(43)と、この抽出
領域特徴量演算手段で演算された特徴量に対してウェー
ブレット変換を行い、時間軸に対する周波数の解析分布
を求めるウェーブレット変換演算手段(44)と、この
解析分布を基に、火災らしい領域が本当の火災領域であ
るか否かを判別する火災判別手段(47)とで構成す
る。
Description
理を用いた火災検出装置に関し、特に監視領域に監視対
象である炎以外の光源が混在する場合等に用いて好適な
火災検出装置に関するものである。
従来装置として、例えば特開平5−20559号公報に
記載されているようなものがある。このような従来装置
の主な原理は、撮影される画像から所定の明度を有する
領域を抽出することで、火災時の炎を捕らえるものであ
る。
従来装置の場合、監視画像の輝度信号から輝度値の高い
領域を抽出して火災と認識するようにしているので、監
視領域、例えばトンネル内にこのような火災検出装置を
設ける場合、所定の明度を有する光源として炎以外の例
えば照明用人工光源(ナトリウム灯)、車両後部光源
(テールランプ,ポジションランプ)、車両前部光源
(ヘッドライト、ハロゲンランプ、フォグランプ)、或
いは緊急車両光源(回転灯)もしくは太陽光、太陽光の
反射光等が存在するので、これらの光源を炎と認識し、
誤報を発生する虞れがあるという問題点があった。
めになされたもので、炎の擬似光源に影響されることな
く、炎のみを正確に捕らえることのできる火災検出装置
を得ることを目的とするものである。
出装置は、被検出物から出される光を検出し、該光に応
じた出力値を生ずる検出手段と、該検出手段の出力値を
所定時間分格納する格納手段と、該格納手段に格納され
た出力値の二次元データに対してウェーブレット変換を
行い、時間軸に対する周波数の解析分布を求めるウェー
ブレット変換演算手段と、該解析分布を基に火災か否か
を判別する火災判別手段とを備えたものである。
監視領域を撮影する撮影手段と、該撮影手段により撮影
された画像を格納するための画像メモリとを備え、該画
像メモリに格納された画像を処理することにより火災を
検出する火災検出装置において、画像から明度または色
に基づいて火災らしい領域を抽出する火災候補領域抽出
手段と、所定時間に亙って火災らしい領域の特徴量とし
ての平均輝度または面積を演算する抽出領域特徴量算手
段と、該抽出領域特徴量演算手段で演算された特徴量に
対してウェーブレット変換を行い、時間軸に対する周波
数の解析分布を求めるウェーブレット変換演算手段と、
該解析分布を基に、火災らしい領域が本当の火災領域で
あるか否かを判別する火災判別手段とを備えたものであ
る。
解析分布を二値化して二値化画像を得る二値化手段を備
えたものである。
二値化画像の骨格を抽出し、骨格の評価値を演算する骨
格評価値演算手段を備えたものである。
骨格評価値演算手段により演算された評価値が所定値よ
り小さいとき、火災判別手段は、火災らしい領域が本当
の火災領域であると判別するものである。
ウェーブレット変換演算手段から出力された解析分析の
振幅を判別する振幅判別手段を備え、該振幅判別手段に
より判別された振幅値が所定値より小さいとき、火災判
別手段は、火災らしい領域を火災判別の対象から除外す
るものである。
ウェーブレット変換演算手段の出力の振幅の自己相関を
とり、該自己相関値を正規化して評価値を生成する評価
値生成手段を備え、該評価値生成手段により生成された
評価値が所定値より小さいとき、火災判別手段は、火災
らしい領域が本当の火災領域であると判別するものであ
る。
図を参照して説明する。先ず、各実施の形態を説明する
前に、火災領域の検出原理について図10を参照して説
明する。火災を検出するに当たって、先ず所定の明度を
有する領域だけを監視画像から抽出する。この抽出され
た領域は、火災時の炎だけでなく、人工光源の場合もある
ので、この抽出領域を火災らしい領域と呼ぶ。通常、炎や
炎以外の光源例えば回転灯の抽出領域を輝度または面積
の時間変化に伴う変化の仕方から見ると、それぞれ図1
0の左側部分に示すような特徴を有する。即ち、先ず、
炎の場合、その輝度と面積は絶えず変化するが、その変
化の仕方は不規則である。また、回転灯の場合、その輝
度と面積は絶えず変化し、その変化の仕方は一定の周期
である。
領域の輝度と面積は絶えず変化し、その変化の仕方は不
規則である。これに対し、回転灯の場合、炎と同様に抽
出領域の輝度と面積は絶えず変化するが、その変化の仕
方は一定の周期である点で炎と異なる。また、時間に対
する輝度等の変化から従来フーリェ変換を用いて周波数
解析をする方法がある。図10の右側部分には、炎と回
転灯に関してある一定時間t1とt2の輝度または面積に
対して周波数解析を行った結果を示している。これよ
り、炎による火災らしい領域の輝度と面積の周波数スペ
クトルは一定時間内でまた一定時間毎に絶えず変化し、
その変化の仕方は不規則である、つまり周波数スペクト
ルが時間と共に変化するが、回転灯の場合、炎と同様に
火災らしい領域の輝度と面積の周波数スペクトルは一定
時間内(t1,t2)で区切った場合、その周波数スペク
トルは同じものとなる。つまり、周波数スペクトルが時
間と共に変化することはない点で炎と異なる。
しい領域が炎である場合、その火災らしい領域の輝度と
面積の周波数スペクトルは絶えず変化し、その変化の仕
方は不規則であるという特徴を持つことに着目し、炎の
時間的な揺らぎを迅速に解析できるいわゆるウェーブレ
ット変換を用いて火災領域を検出する。
施の形態を示す構成図である。図において、1は検出手
段または撮影手段としての監視カメラであって、例えば
CCDカメラなどが使用され、所定のサンプリング周期
で監視領域を撮影するものである。この監視カメラ1は
例えば監視領域としてのトンネル内の監視区域全体を見
渡せる位置に設置され、トンネル内で発生する火災を監
視し、撮影した画像内に火災の領域があるか否かは後述
する画像処理部で検出される。
像を示す図面で、この図からもわかるように監視カメラ
1は車両Cが走り去って行く方向を映すように、例えば
トンネル内の側壁上部に設置されている。これは、車両
Cのヘッドライトが監視カメラ1に入射するのを防止す
るためで、このように設置することで画像処理する際に
ヘッドランプが火災領域として捕らえられることがなく
なる。なお、図2において、CTは車両のテールラン
プ、RLは回転灯をそれぞれ表している。
デジタル変換器であって、監視カメラ1から得られた画
像のそれぞれを画素単位で多階調、例えば255階調の
デジタル信号に変換するものである。3はアナログーデ
ジタル変換器2に接続され、デジタル化された画像を記
憶する格納手段としての画像メモリであって、監視カメ
ラ1で撮影された画像の1画面分を格納する。この画像
メモリ3は複数の画像を格納できるようにするため図に
示すように複数個で構成され、一番古い画像を削除しな
がら、順次新しい画像を更新格納していく。
部4の構成要素の1つである火災候補領域抽出手段であ
って、この火災候補領域抽出手段41は画像メモリ3か
ら読み出された画像信号を所定値で二値化処理し、所定
値を越える領域、つまり明るい領域を火災らしい領域
(火災の可能性のある領域)として抽出する。即ち、火
災らしい領域を“1”、画像のそれ以外の部分(所定値
未満の部分)を“0”で表す。
域を抽出領域と呼ぶ場合がある。この二値化処理で使用
される所定値は、画像から所定の明るさを有する領域だ
け抽出できるように設定された値であり、トンネルのよ
うに暗い環境下では例えば200位(255階調の場
合)に設定される。なお、図3は図2の画像を二値化処
理した二値化画像で、後述の二値化メモリに格納されて
いる。このように二値化処理により所定の明るさをもつ
領域だけが元の画像から抽出されることがわかる。
れ、この火災候補領域抽出手段41によって二値化され
た画像を格納するための二値化メモリであって、画像メ
モリ3と同様に複数個で構成され、実質的に画像メモリ
3からの最新の画像を火災候補領域抽出手段41を介し
て順次複数個分格納する。6および7は上述の火災候補
領域抽出手段41等を含む画像処理部4にそれぞれ接続
されたROMおよびRAMであって、画像処理部4にお
ける各種演算処理等は、ROM6に格納された後述のプ
ログラム(図4参照)に基づいて行われ、その際、演算
された値はRAM7に格納される。またROM6は二値
化処理をする際の所定値や火災判別をする際に使う所定
値などが記憶されている。
別手段であって、監視カメラ1により周期的に撮影され
た画像に火災らしい領域が連続してある場合、つまり二
値化メモリ5に火災らしい領域が連続して格納される場
合に、ある時間の前後にわたる火災らしい領域同士の対
応関係、即ち同じ炎により抽出された領域なのかどうか
を判別する。この対応判別手段42を設けることで、監
視領域内に所定時間に亙って火災らしい領域が存在する
かどうかを判別することが可能となる。43は二値化メ
モリ5および対応判別手段42に接続された抽出領域特
徴量演算手段であって、対応判別手段42が所定時間に
亙って火災らしい領域同士の対応関係を判別したとき、
その対応関係がとれた火災らしい領域の特徴量としての
例えば平均輝度または面積を演算する。
され、この抽出領域特徴量演算手段43で演算された二
次元データ(時間軸に対する特徴量(面積等))に対し
てウェーブレット変換を行い、時間軸に対する解析分布
(例えば周波数分布)を求めるウェーブレット変換演算
手段、45はウェーブレット変換演算手段44に接続さ
れ、このウェーブレット変換演算手段44で得られた多
階調の解析分布を二値化して“1”、“0”で表される
二値化画像を得る二値化手段、46は二値化手段45に
接続され、二値化画像から主要な部分(骨格)を抽出
し、その評価値を演算する骨格評価値演算手段である。
れ、この骨格評価値演算手段46の出力に基づいて火災
らしい領域が実際の火災領域であるか否かを判別する火
災判別手段である。火災判別手段47は、演算された評
価値の値と所定値の大小関係を調べ、評価値の値が所定
値以内にある場合に火災であると判定し、出力端子8を
介して図示しない表示部や音響部から火災の発生を警報
する。なお、上述の構成要素41〜47により画像処理
部4を構成し、この画像処理部4としては、例えばMP
U(マイクロプロセッサ)が用いられる。
がら説明する。今、監視カメラ1が撮影した画像には、
所定の明るさを有する光源として4つの明度を有するも
の、例えば車両CのテールランプCTおよび回転灯R
L、照明用のナトリウム灯N、火災時の炎Fが映し出さ
れている(図2参照)。監視カメラ1によって撮影され
た監視領域の画像は、カラー画像信号がアナログーデジ
タル変換器2によってデジタル化された後、画像メモリ
3に取り込まれる(ステップS1)。
火災候補領域抽出手段41に供給され、その出力された
値を基に火災候補領域抽出手段41により二値化処理が
行われ、所定値以上の領域を火災らしい領域として抽出
する(ステップS2)。この抽出された火災らしい領域
は、何らかの光を放つ光源がある領域である。尚、画像
メモリ3には、1/30(s)間隔で画像が取り込ま
れ、数十枚、例えば90枚分の画像が格納される。二値
化処理後の画像を二値化メモリ5に格納し(ステップS
3)、この二値化メモリ5に所定数、例えば6枚の画像
が格納されたかを判断する(ステップS4)。もし6枚
分の画像が格納されているならば、ステップS5におい
て対応判別手段42が抽出領域の対応判別を行う。なお
火災候補領域抽出手段41によって抽出され、二値化メ
モリ5に格納された抽出領域にはラベリング処理が行わ
れる。つまりある時間に撮影した画像に火災らしい領域
が複数ある場合、その領域毎に異なる番号(ラベル)を
付与する。そしてこの後、行われる領域の平均輝度や面
積の演算結果などは、この番号と共にRAM7に格納さ
れる。
別の仕方を説明する。この対応関係をとる方法はいくつ
か考えられる。ここでは検出対象が炎であるので、ほと
んど移動しない(位置が変わらない)という特徴を利用
して、二値化メモリ5に格納された抽出領域の重なり具
合を見ることで抽出領域同士の対応関係を判別する。つ
まり、ある時間における画像とその直前の画像を重ね合
わせ、それぞれの抽出領域同士がわずかでも重なり合え
ば、その抽出領域同士は対応関係が有ると判断する。
撮影し、火災候補領域抽出手段41がその車両のランプ
類(例えば、テールランプ)を抽出したとしても、この
対応判別手段42を設けることで、その抽出領域が炎に
よるものであると誤って判断することを防止できる。こ
れは対応判別の方法が抽出領域の重なり具合を見るとい
う方法をとるためで、移動中の車両のランプ類は抽出領
域の重なりが生じないためである。このように、対応関
係がとられなかった抽出領域は、火災判別の対象外の領
域とされ、後段の抽出領域特徴量演算手段による特徴量
の演算は行われない。
関係を判別し、その所定数の画像にわたって対応関係が
有る抽出領域が存在する時、後段の抽出領域特徴量演算
手段43に対応がとれた旨を知らせる信号を出力する。
例えば所定数を90枚(画像メモリ3に格納されてい
る)、撮影周期を1/30(秒)とすると、3秒間にわ
たって、ある位置に連続して光源が存在する時にのみ、
対応関係が有ると判別する。なお、対応判別手段42
は、より少ない枚数、例えば6枚の画像の対応関係を判
別する毎に、抽出領域特徴演算手段43に信号を出力し
てもよい。この場合には、6枚の画像の対応関係を15
回判別することで、合計90枚の画像の対応関係を判別
することになるが、連続して90枚の画像の対応関係を
判別する場合に比べて、画像メモリ3の数を減らすこと
ができる。
徴量演算手段43は二値化メモリ5に格納された火災ら
しい領域の特徴量例えば平均輝度または面積を演算し
て、それらの値をRAM7に格納する。ここで、抽出領
域の面積、平均輝度の演算の仕方を簡単に説明する。先
ず、火災候補抽出領域手段41により抽出された領域を
外接する矩形で囲む。そして、矩形内をラスタ走査し
て、二値化された“1”の画素の数を数える。この画素
数の合計値が抽出領域の面積となる。また、平均輝度の
演算は、面積の場合と同様に先ず抽出領域を外接する矩
形で囲む。そして、二値化された画像の領域に対する原
画像を読み出して、抽出領域の輝度値を画素毎に加算し
ていく。そして、その加算値を前述の面積で割った値が
平均輝度の値となる。
は抽出領域特徴量演算手段43で演算された二次元デー
タ(時間軸に対する特徴量(面積等)のデータ)に対し
てウェーブレット変換を行うことで、時間軸に対する周
波数分布を得る(ステップS7)。ここで、ウェーブレ
ット変換演算手段44におけるウェーブレット変換の処
理の仕方について説明する。いま、時間的に変化する信
号x(t)即ち抽出領域特徴量演算手段43で演算された
二次元データのある時刻、ある周波数の付近の成分を得
ようとするとき、ウェーブレット変換では、先ず、時間
的、周波数的に局在した関数ψ(t)を用意する。これを
ウエーブレット基底(アナライジングウェーブレット)
と呼ぶ。ウエーブレット基底ψ(t)は、下記のアドミッ
シブル条件と呼ばれる条件を満たす必要がある。
ある。また、ψ(t)は2乗可積分で、次式のように規格
化するものとする。
は、インパルス応答がψ*(t)であるフィルタをかける
ことに相当する(*は複素共役)。また、異なる周波数
成分を得るためには、次式に従いψ(t)の伸縮によって
実現する。
aをスケーリング係数と呼ぶ。このときの信号x(t)の
ウェーブレット変換は次式のように表される。
44で抽出領域特徴量演算手段43により演算されたあ
る二次元データに対してウェーブレット変換を施した後
の結果を示した解析分析で、図5(a)は回転灯の場
合、図5(b)は炎の場合である。図では、紙面に垂直
な軸(Z軸方向)は周波数のパワースペクトルを表し、
色が白色に近い程、周波数のパワースペクトルが強い。
このウェーブレット変換により、フーリエ変換では行え
ない、炎の時間的な揺らぎを解析することが可能とな
る。つまり、図5(a)の回転灯においては、時間が経
過してもある特定の周波数を維持していることが分か
る。これに対し、図5(b)の炎においては、回転灯の
ように特定の周波数にのみピークが存在するということ
はなく、また、時間経過に伴い、周波数が変化している
ことが分かる。
ト変換演算手段44におけるウェーブレット変換により
得られた多階調の(周波数)解析分布を、“1”、
“O”で表される二値化画像にする(ステップS8)。
この時基準となる二値化の閾値は、次式のようなクラス
間分散の評価式を利用した判別分析により求められる。
尚、ここでは、図5の白色部分を“1”とし、黒色の部
分を“0”とする。
大きな領域と小さい領域に分割し、このとき、分割の閾
値は特徴を効率よく保存するために判別分析を用いる。
具体的には、2つのクラスに分割したとき、クラス間分
散が最大となる値を求めることにより行う。つまり、上
記(5)式において、σB 2(k)を最大とするkを閾値
とする。このとき、振幅分布は、例えば1バイトで表現
できるように最大値を255に正規化、量子化されてい
るものとする。なお、上記(5)式において、ωo,
ω1,μo,μ1,μrは以下のように表される。
の画素数、Nは全画素数、Piはni/N、Lは量子化
レベルの最大値である。また、分布を2つのクラスに分
散するとき、それがどちらのクラスに属するかのあいま
い度を最悪の分布即ち正規分布に対して最小にするため
に、次式で表されるE(k)を最小にするkを閾値とし
てもよい。
振幅クラスの分散、σ1(k)は大振幅クラスの分散であ
る。そして、2つのクラスに分けられたそれぞれの値を
“0”、“1”とし、この分布に対する骨格化をステッ
プS9で次段の骨格評価値演算手段46により行う。図
6(a)は図5(a)の回転灯の二値化画像に対する骨
格を、図6(b)は図5(b)の炎の二値化画像に対す
る骨格をそれぞれ実質的に示す図である。
は、実質的に骨格の抽出と、評価値の演算の2つに分け
られる。 この2つの動作を図7(骨格の抽出)および
図8(評価値の演算)を参照しながら説明する。骨格の
抽出は、二値化手段45からの二値化画像の“1”で表
される領域から主要な部分(骨格)を抽出するもので、
いま、一例として、図7(a)に示す画像を二値化手段
45からの二値化画像とし、この二値化画像に対して暗
い部分(図面上ハッチングの無い部分)を“0”(黒画
素)、明るい部分(図面上ハッチングの有る部分)を
“1”(白画素)とした場合、“1”の白画素の部分に
のみ次の処理を行う。
での距離を調べ、回りの8つの画素に1つでも黒画素が
ある場合には「1」とする(つまり、画素の値を距離情
報に変換する)。回りの8つの画素が全部白画素なら、
少なくとも「2」以上の値となる。この結果、図7
(b)に示すような画像が得られる。そして、この図7
(b)の画像において、「1」となった領域は削除す
る。この結果、図7(c)に示すように、「2」の画素
だけが最初の4×3のマトリクスの領域の骨格として抽
出される。
と、結果として図7(b)で得られる領域も広くなり、
図7(b)に示す「1」と「2」の外に白画素から黒画
素までの距離に応じて「2」以上の値も存在するように
なるが、その場合「2」以上の値を全て残すのでなく、
極大値(最大値)をとる画素のみを骨格として抽出す
る。例えば、図7(b)において1つの領域に「1」と
「2」の外に「3」の値が存在するときは、その「3」
の部分だけを骨格領域として残すことになる。このよう
に、骨格の抽出とは、二値化された白画素領域に対して
画素単位で、周辺の黒画素との距離情報に置き換え、極
大値(最大値)を示す領域(部分)だけを残す(抽出す
る)ものである。このため、図5(a)のようなある程
度の幅を有する白画素領域に対してのみ骨格抽出を行う
と、図6(a)の一部拡大図に示すように中心部分の画
素のみが骨格として抽出される。
れた骨格(画像)を実質的に数値化して行うもので、時
間軸および周波数軸に対する骨格画像の画素同士の連結
方向をカウントし、方向別に重み付けを行い、最後にこ
れらの総和を求めるものである。例えば、図8(b)に
示すように特に時間軸方向にのみ画素同士が連結してい
る領域に正の数値例えば「+1」を付与し、画素同士が
時間軸方向と周波数軸方向に共に連結している領域に負
の数値例えば「−1」を与え、画素同士が周波数軸方向
にのみ連結している領域には「0」の値を付与する。そ
して、この付与した値を監視対象の画像毎に加算してそ
の骨格画像に対する評価値とする。尚、注目している画
素の周りに、2つ以上の画素が連結している場合には、
図8(c)に示すような評価値が付与される。
説明する。いま、A,B,C,Dは、抽出された骨格の
領域に含まれる画素をそれぞれ表すものとする。これら
の画素に対する値の付与の仕方を、上述の規則に従って
行うとすれば、先ず、画素Aの回りの8つの画素をみる
と、画素Aに対して画素Bが時間軸方向に連結してお
り、従って、その値は「+1」である。また、画素Bの
回りの8つの画素をみると、画素Bに対して画素Aが時
間軸方向に連結し、且つ画素Cが周波数軸方向に連結し
ており、従って、その値は「ー1」である。同様に、画
素Cの回りの8つの画素をみると、画素Cに対して画素
Dが時間軸方向に連結し、且つ画素Bが周波数軸方向に
連結しており、従って、その値は「ー1」である。ま
た、画素Dの回りの8つの画素をみると、画素Dに対し
て画素Cが時間軸方向に連結しており、従って、その値
は「+1」である。そして、これらの各値の総和をとる
と0となり、この値0が画素A,B,C,Dからなる骨
格に対する評価値である。
格の評価値を演算してみる。回転灯の骨格は一部拡大図
に示すように、時間軸方向に連結した画素が集まった領
域である。このため、評価値を演算すると、ある程度の
大きな正の数値となる。これに対し、図6(b)に示す
ように、炎の骨格は、時間軸方向に連結した画素は少な
く、周波数軸方向に連結している画素の方が多い。この
ため、評価値を演算すると、ほとんど「0」か「−1」
の値が付与され、その総和は小さな値となる。
算手段46で演算された評価値の値と所定値の大小関係
を調べ(ステップS10)、評価値の値が所定値以内の
場合にはその抽出領域は炎であると判断し、出力端子8
を介して図示しない表示部や音響部から火災の発生を警
報する(ステップS11)。一方、評価値の値が所定値
以内でない場合には、その抽出領域は炎以外の光源例え
ば回転灯であると判断する。そして、このステップS1
0で評価値の値が所定値以内でない場合には、ステップ
S1に戻る。
り抽出された火災らしい領域が炎の場合には、その領域
の輝度と面積は絶えず変化し、その変化の仕方は不規則
であるという特徴を持つことに着目し、炎の時間的な揺
らぎを迅速に解析できるいわゆるウェーブレット変換を
用いて火災領域を検出するようにしたので、火災を確実
に検出でき、炎以外の光源、特に炎との識別が難しい回
転灯が同じ監視領域に存在している場合でも迅速且つ確
実に判断できる。
以外の光源として特に炎のようにある大きな振幅を有す
る、つまり、明るさなどが大きく変化する回転灯の場合
に付いて説明したが、炎以外の光源には照明用人工光源
であるナトリウム灯(固定光源)のように、画像として
見た場合にその振幅の小さいものもある。従って、この
ようなナトリウム灯の二値化画像の特徴量を演算した場
合、その面積や輝度の変化は殆どない(図9(a)参
照)、つまり、ナトリウム灯は点滅せずに実質的に直流
光源であるので、図9(b)に示すように、フーリエ変
換を行い周波数スペクトルを求めると、周波数帯域の全
域に亙ってそのレベル(強度)は非常に小さい。
ので、これをウェーブレット変換演算手段44でウェー
ブレット変換すると、図9(c)に示すように、ノイズ
領域として現れる。尚、図9(c)において、時間軸方
向に延びている横線部分が、ある程度の振幅(強度)を
持った部分であり、それ以外の部分は全て黒画素であ
る。つまり、横線部分は図5(a)の白画素の部分に相
当するものであるが、回転灯の白画素領域に比べ幅が細
く、且つ高さ(振幅)も低く、白画素というよりは、黒
画素との中間、灰色画素に近い領域である。
レット変換演算手段44の後段に振幅判別手段48を設
け、ウェーブレット変換演算手段44の出力の値(強
度)がある一定以上の値かどうかを判別し、一定以上の
値でなければナトリウム灯のような点滅しない光源と見
做し、火災判別の対象から外すようにする。即ち、振幅
判別手段48の出力を火災判別手段47に供給し、火災
判別手段47では、骨格評価値演算手段46の出力に基
づいて上述のごとく火災判別を行うと共に、振幅判別手
段48の判別結果も加味する。つまり、ウエーブレット
変換演算手段44により演算された解析分析(画像)に
おいて、振幅判別手段48により判別された振幅値(周
波数の強度)が所定値より小さいとき、その領域は炎以
外の特定の光源によるものと判断し、火災判別の対象か
ら除外する。なお、図9(b)のウェーブレット変換の
処理結果を示す図において、図面に垂直な軸即ちZ軸は
実質的にナトリウム灯の周波数の強度を表しており、こ
の強度(ノイズレベル)を用いて振幅判別手段48は振
幅判別を行うことになる。かくして、本実施の形態で
は、より正確な火災判別を行うことができる。
ウェーブレット変換された画像情報を二値化し、その骨
格を抽出して評価値を演算し、この評価値と所定値を比
較して火災を判断する場合であったが、実質的にウェー
ブレット変換演算手段44の出力に基づいて直接火災を
判断するようにしてもよい。即ち、時間軸方向のウェー
ブレット変換演算手段44の出力(ウェーブレット振
幅)の自己相関を次式に従って行う。
の計算に用いるデータ数であり、φxx(t)を正規化し、
評価値hを次式で表されるようなものとする。
算は、一種の評価値生成手段を構成する。そして、火災
判別手段47は、評価値hを時間軸について積分した値
が所定値以内の場合にはその抽出領域は炎であると判断
するようにする。かくして本実施の形態では、実施の形
態1で用いた二値化手段や骨格評価値演算手段を省略す
ることができ、それだけ構成が簡単でまた処理時間も短
縮できる。なお、上述の各実施の形態では、検出手段と
して、監視カメラの場合について説明したが、これに限
定されることなく、その他の検出手段例えば赤外線火災
感知器や紫外線火災感知器等を用いてもよい。
変換演算手段を設けて、時間軸に対する周波数の解析分
布を求め、その解析分布を基に火災か否かを判別するも
ので、その実施の形態は上述のものには限定されず、例
えば以下のような形態も考えられる。例えぱ図5に示し
た解析分布から明らかなように、回転灯の解析分布は、
時間軸方向に延び、つまり時間が経過しても周波数の変
化がないという特徴を有する。そこでウェーブレット変
換演算手段の後段に二値化手段を設け、該二値化手段
に、二値化領域の横方向最大長を演算する横最大長演算
手段を設けて火災か否かの判別を行うようにしてもよ
い。
二値化された白画素領域の横方向の長さ、特にその白画
素領域における横方向の最大長(連続する白画素の最大
長さ(白ラン))を演算するものである。つまり回転灯
の二値化された解析画像においては、白画素の領域は時
間軸方向に延ぴているから、このような横方向最大長を
演算すると、大きい値となる。これに対し二値化された
炎の解析画像はまだらであり、回転灯のように時間軸方
向に連続して延びるということがないから、横方向最大
長を演算すると、小さい値となる。よって横方向最大長
を所定値と比較し、所定値より小さい場合には、火災判
別手段が火災であると判別すればよい。
段による解析分布を時間軸に対して2分割し、両者を比
較して左右が対称になっているかにより火災か否かの判
別を行うようにしてもよい。つまりウェーブレット変換
演算手段の後段に二値化手段を設け、該二値化手段に、
解析分布の二値化画像を時間軸に対して二分割する分割
手段を設ける。つまり二値化された解析画像を周波数舳
に平行な軸で左右に二分割する。そして、解析画像(二
値化された解析分布)の左側部分と右側部分の相関関係
を判別する相関関係判別手段を分割手段に接続する。相
関関係判別手段は、分割手段によって分割された2つの
画像が左右対称になっているかを判別するもので、その
方法は特に限定されない。例えぼ解析画像の左側部分と
右側部分のそれぞれの白画素の数を演算し、それらの数
が等しげれば相関関係があるものと判別し、左側部分と
右側部分が一致するものと判断してもよい。この時は、
時間に対して変化がない訳であるから炎ではなく、回転
灯であると判断する。またその数が一致しなけれぱ、時
間に対して白画素が変化しているものと判断できる。つ
まり火災の可能性が高いと判断する。
右側の画像を重ね合わせる方法である。この時、白画素
が重なり合えば、左右が対称、つまり相関関係があると
判断し、後段の火災判別手段が火災てはないと判別す
る。以上の各実施の形態で示したように、この発明はウ
ェーブレット変換演算手段を設けて、時間軸に対する周
波数の解析分布を求めるものであり、特に炎の解析分布
では、「周波数の時間軸方向に対する変化が有る」とい
うパターンが存在することを基に火災か否かを判別する
もので、この点を利用したものはこの発明の技術範囲に
属する。
された画像から明度または色に基づいて火災らしい領域
を抽出し、抽出された火災らしい領域の特徴量に対して
ウェーブレット変換を行い、時間軸に対する周波数の解
析分布を求め、その解析分布を基に、火災らしい領域が
本当の火災領域であるか否かを判別するので、火災を確
実に検出でき、特に炎以外の光源例えば回転灯も判断で
きるという効果がある。
格を抽出し、これより演算された評価値が所定値より小
さいとき、火災らしい領域が本当の火災領域であると判
別するので、より正確な火災判別ができるという効果が
ある。
変換された出力の振幅を判別し、その振幅値が所定値よ
り小さいとき、炎以外の特定の光源、例えば振幅の小さ
なナトリウム灯であると判断し、その領域を火災判別の
対象から除外するので、より正確で迅速な火災判別がで
きるという効果がある。
変換された出力の振幅の自己相関をとり、その値を正規
化して評価値を生成し、その評価値が所定値より小さい
とき、火災らしい領域が本当の火災領域であると判別す
るので、簡単な回路構成で、より正確で迅速な火災判別
ができるという効果がある。
る。
一例を示す図である。
理)後の画像の一例を示す図である。
めのフローチャートである。
結果を示す図である。
二値化画像に対する骨格を示す図である。
る。
を説明するための図である。
れたの固定光源に関するパワースペクトルを示す図であ
る。
明するための図である。
6 ROM、7 RAM、41 火災候補領域抽出手
段、42 対応判別手段、43 抽出領域特徴量演算手
段、44 ウェーブレット変換演算手段、45 二値化
手段、46 骨格評価値演算手段、47 火災判別手
段、48 振幅判別手段。
Claims (7)
- 【請求項1】 被検出物から出される光を検出し、該光
に応じた出力値を生ずる検出手段と、 該検出手段の出力値を所定時間分格納する格納手段と、 該格納手段に格納された出力値の二次元データに対して
ウェーブレット変換を行い、時間軸に対する周波数の解
析分布を求めるウェーブレット変換演算手段と、 該解析分布を基に火災か否かを判別する火災判別手段と
を備えたことを特徴とする火災検出装置。 - 【請求項2】 監視領域を撮影する撮影手段と、該撮影
手段により撮影された画像を格納するための画像メモリ
とを備え、該画像メモリに格納された画像を処理するこ
とにより火災を検出する火災検出装置において、 上記画像から明度または色に基づいて火災らしい領域を
抽出する火災候補領域抽出手段と、 所定時間に亙って上記火災らしい領域の特徴量としての
平均輝度または面積を演算する抽出領域特徴量算手段
と、 該抽出領域特徴量演算手段で演算された特徴量に対して
ウェーブレット変換を行い、時間軸に対する周波数の解
析分布を求めるウェーブレット変換演算手段と、 該解析分布を基に、上記火災らしい領域が本当の火災領
域であるか否かを判別する火災判別手段とを備えたこと
を特徴とする火災検出装置。 - 【請求項3】 上記解析分布を二値化して二値化画像を
得る二値化手段を備えたことを特徴とする請求項2記載
の火災検出装置。 - 【請求項4】 上記二値化画像の骨格を抽出し、該骨格
の評価値を演算する骨格評価値演算手段を備えたことを
特徴とする請求項3記載の火災検出装置。 - 【請求項5】 上記骨格評価値演算手段により演算され
た評価値が所定値より小さいとき、上記火災判別手段
は、上記火災らしい領域が本当の火災領域であると判別
することを特徴とする請求項4記載の火災検出装置。 - 【請求項6】 上記ウェーブレット変換演算手段から出
力された解析分析の振幅を判別する振幅判別手段を備
え、該振幅判別手段により判別された振幅値が所定値よ
り小さいとき、上記火災判別手段は、上記火災らしい領
域を火災判別の対象から除外することを特徴とする請求
項2記載の火災検出装置。 - 【請求項7】 上記ウェーブレット変換演算手段の出力
の振幅の自己相関をとり、該自己相関値を正規化して評
価値を生成する評価値生成手段を備え、該評価値生成手
段により生成された評価値が所定値より小さいとき、上
記火災判別手段は、上記火災らしい領域が本当の火災領
域であると判別することを特徴とする請求項2記載の火
災検出装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP30468097A JP3827426B2 (ja) | 1997-11-06 | 1997-11-06 | 火災検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP30468097A JP3827426B2 (ja) | 1997-11-06 | 1997-11-06 | 火災検出装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH11144167A true JPH11144167A (ja) | 1999-05-28 |
JP3827426B2 JP3827426B2 (ja) | 2006-09-27 |
Family
ID=17935939
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP30468097A Expired - Fee Related JP3827426B2 (ja) | 1997-11-06 | 1997-11-06 | 火災検出装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3827426B2 (ja) |
Cited By (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001067566A (ja) * | 1999-08-30 | 2001-03-16 | Fujitsu Ltd | 火災検知装置 |
JP2002245567A (ja) * | 2001-02-16 | 2002-08-30 | Nohmi Bosai Ltd | 火災検出装置 |
JP2003527702A (ja) * | 2000-03-15 | 2003-09-16 | シーメンス ビルディング テクノロジーズ アクチェンゲゼルシャフト | 危険検出器の信号を処理する方法およびその方法を実行する手段を有する危険検出器 |
KR100429107B1 (ko) * | 2001-09-19 | 2004-04-29 | 전자부품연구원 | 웨이블릿 압축 데이터를 이용한 피사체의 움직임 검출방법및 검출장치 |
JP2005501410A (ja) * | 2001-08-21 | 2005-01-13 | キャボット マイクロエレクトロニクス コーポレイション | 周波数解析に基づく監視を含むcmpプロセス |
KR100648319B1 (ko) * | 2005-12-13 | 2006-11-23 | 주식회사 센텍 | 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법 및시스템 |
JP2007272532A (ja) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Nohmi Bosai Ltd | 火災検出装置 |
JP2007292519A (ja) * | 2006-04-24 | 2007-11-08 | Hitachi Zosen Corp | 放射エネルギー検出時における外乱判別方法およびこの判別方法を用いた温度計測方法 |
JP2008046017A (ja) * | 2006-08-17 | 2008-02-28 | Nohmi Bosai Ltd | 煙検出装置 |
JP2008046967A (ja) * | 2006-08-18 | 2008-02-28 | Nohmi Bosai Ltd | 火災検出装置 |
JP2008262533A (ja) * | 2006-12-12 | 2008-10-30 | Ind Technol Res Inst | 火炎検出方法及びその装置 |
JP2009157492A (ja) * | 2007-12-25 | 2009-07-16 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 車両検出装置、車両検出システム及び車両検出方法 |
KR100918436B1 (ko) | 2007-11-27 | 2009-09-24 | 계명대학교 산학협력단 | 비전 기반의 화재 감지 시스템 및 방법 |
KR100948568B1 (ko) | 2008-04-04 | 2010-03-18 | 계명대학교 산학협력단 | 베이지안 네트워크를 이용한 화재 감지 장치 및 방법 |
JP2010141755A (ja) * | 2008-12-15 | 2010-06-24 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 道路監視システム、道路監視方法および道路監視プログラム |
US7868772B2 (en) | 2006-12-12 | 2011-01-11 | Industrial Technology Research Institute | Flame detecting method and device |
KR101148799B1 (ko) * | 2011-09-21 | 2012-05-24 | 주식회사 창성에이스산업 | 적외선 열영상 화재감지기 및 이를 이용한 화재 감지방법 |
KR101204259B1 (ko) | 2010-10-06 | 2012-11-23 | (주)에이치엠씨 | 화재 검출 방법 |
JP2014004495A (ja) * | 2012-06-21 | 2014-01-16 | Disco Abrasive Syst Ltd | 粉塵処理装置 |
CN106408846A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-02-15 | 周川 | 基于视频监控平台的图像火灾检测方法 |
CN110428574A (zh) * | 2019-08-11 | 2019-11-08 | 南京中消安全技术有限公司 | 一种烟雾探测器及其烟雾探测方法 |
KR102118113B1 (ko) * | 2019-11-26 | 2020-06-02 | 주식회사 유진시스템코리아 | 내부통제공간 감시 카메라용 인출식 점검장치 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04313253A (ja) * | 1991-04-11 | 1992-11-05 | Toshiba Corp | 欠陥検査装置 |
JPH04330597A (ja) * | 1991-01-18 | 1992-11-18 | Hochiki Corp | 火災報知装置 |
JPH06274615A (ja) * | 1993-03-18 | 1994-09-30 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理方法 |
JPH08261432A (ja) * | 1995-03-27 | 1996-10-11 | Kubota Corp | ゴミ焼却装置 |
JPH08305980A (ja) * | 1995-03-09 | 1996-11-22 | Nittan Co Ltd | 炎検知装置および炎検知方法 |
JPH08315269A (ja) * | 1995-05-19 | 1996-11-29 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | 赤外線受光方式による火災検知方法 |
-
1997
- 1997-11-06 JP JP30468097A patent/JP3827426B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04330597A (ja) * | 1991-01-18 | 1992-11-18 | Hochiki Corp | 火災報知装置 |
JPH04313253A (ja) * | 1991-04-11 | 1992-11-05 | Toshiba Corp | 欠陥検査装置 |
JPH06274615A (ja) * | 1993-03-18 | 1994-09-30 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理方法 |
JPH08305980A (ja) * | 1995-03-09 | 1996-11-22 | Nittan Co Ltd | 炎検知装置および炎検知方法 |
JPH08261432A (ja) * | 1995-03-27 | 1996-10-11 | Kubota Corp | ゴミ焼却装置 |
JPH08315269A (ja) * | 1995-05-19 | 1996-11-29 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | 赤外線受光方式による火災検知方法 |
Cited By (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001067566A (ja) * | 1999-08-30 | 2001-03-16 | Fujitsu Ltd | 火災検知装置 |
JP2003527702A (ja) * | 2000-03-15 | 2003-09-16 | シーメンス ビルディング テクノロジーズ アクチェンゲゼルシャフト | 危険検出器の信号を処理する方法およびその方法を実行する手段を有する危険検出器 |
JP2002245567A (ja) * | 2001-02-16 | 2002-08-30 | Nohmi Bosai Ltd | 火災検出装置 |
JP2005501410A (ja) * | 2001-08-21 | 2005-01-13 | キャボット マイクロエレクトロニクス コーポレイション | 周波数解析に基づく監視を含むcmpプロセス |
KR100429107B1 (ko) * | 2001-09-19 | 2004-04-29 | 전자부품연구원 | 웨이블릿 압축 데이터를 이용한 피사체의 움직임 검출방법및 검출장치 |
KR100648319B1 (ko) * | 2005-12-13 | 2006-11-23 | 주식회사 센텍 | 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법 및시스템 |
JP2007272532A (ja) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Nohmi Bosai Ltd | 火災検出装置 |
JP4689518B2 (ja) * | 2006-03-31 | 2011-05-25 | 能美防災株式会社 | 火災検出装置 |
JP2007292519A (ja) * | 2006-04-24 | 2007-11-08 | Hitachi Zosen Corp | 放射エネルギー検出時における外乱判別方法およびこの判別方法を用いた温度計測方法 |
JP4688720B2 (ja) * | 2006-04-24 | 2011-05-25 | 日立造船株式会社 | 放射エネルギー検出時における外乱判別方法およびこの判別方法を用いた温度計測方法 |
JP2008046017A (ja) * | 2006-08-17 | 2008-02-28 | Nohmi Bosai Ltd | 煙検出装置 |
JP2008046967A (ja) * | 2006-08-18 | 2008-02-28 | Nohmi Bosai Ltd | 火災検出装置 |
JP2008262533A (ja) * | 2006-12-12 | 2008-10-30 | Ind Technol Res Inst | 火炎検出方法及びその装置 |
US7868772B2 (en) | 2006-12-12 | 2011-01-11 | Industrial Technology Research Institute | Flame detecting method and device |
KR100918436B1 (ko) | 2007-11-27 | 2009-09-24 | 계명대학교 산학협력단 | 비전 기반의 화재 감지 시스템 및 방법 |
JP2009157492A (ja) * | 2007-12-25 | 2009-07-16 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 車両検出装置、車両検出システム及び車両検出方法 |
KR100948568B1 (ko) | 2008-04-04 | 2010-03-18 | 계명대학교 산학협력단 | 베이지안 네트워크를 이용한 화재 감지 장치 및 방법 |
JP2010141755A (ja) * | 2008-12-15 | 2010-06-24 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 道路監視システム、道路監視方法および道路監視プログラム |
KR101204259B1 (ko) | 2010-10-06 | 2012-11-23 | (주)에이치엠씨 | 화재 검출 방법 |
KR101148799B1 (ko) * | 2011-09-21 | 2012-05-24 | 주식회사 창성에이스산업 | 적외선 열영상 화재감지기 및 이를 이용한 화재 감지방법 |
JP2014004495A (ja) * | 2012-06-21 | 2014-01-16 | Disco Abrasive Syst Ltd | 粉塵処理装置 |
CN106408846A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-02-15 | 周川 | 基于视频监控平台的图像火灾检测方法 |
CN110428574A (zh) * | 2019-08-11 | 2019-11-08 | 南京中消安全技术有限公司 | 一种烟雾探测器及其烟雾探测方法 |
KR102118113B1 (ko) * | 2019-11-26 | 2020-06-02 | 주식회사 유진시스템코리아 | 내부통제공간 감시 카메라용 인출식 점검장치 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP3827426B2 (ja) | 2006-09-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3827426B2 (ja) | 火災検出装置 | |
EP0822526B1 (en) | Fire detection system | |
RU2380758C2 (ru) | Cпособ и устройство для обнаружения дыма | |
KR101237089B1 (ko) | 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법 | |
JP5518359B2 (ja) | 煙検出装置 | |
RU2393544C2 (ru) | Способ и устройство для обнаружения пламени | |
US20020125435A1 (en) | Method and apparatus for detecting objects | |
US10891479B2 (en) | Image processing method and system for iris recognition | |
JP6553624B2 (ja) | 計測機器、及びシステム | |
JPH07313459A (ja) | まぶたの開度検出装置 | |
CN111144252A (zh) | 一种用于人流分析的监控预警方法 | |
JP3688086B2 (ja) | 火災検出装置 | |
JP3294468B2 (ja) | 映像監視装置における物体検出方法 | |
US20040136593A1 (en) | Particle extraction for automatic flow microscope | |
JP2010218046A (ja) | 煙検出装置 | |
JP2020030751A (ja) | 物体検出装置、物体検出方法、及び物体検出プログラム | |
JP2000180563A (ja) | 降雨雪状況検出方法およびその装置 | |
JP2007060468A (ja) | 画像センサ | |
JPS62147888A (ja) | 画像監視方式 | |
JPH10269468A (ja) | 火災検出装置 | |
JP3682631B2 (ja) | 火災検出装置 | |
JP6155106B2 (ja) | 画像センサ | |
CN113808117A (zh) | 灯具检测方法、装置、设备及存储介质 | |
JP3626824B2 (ja) | 火災検出装置 | |
JP6093270B2 (ja) | 画像センサ |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20050902 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050913 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20051111 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060207 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060410 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20060620 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20060704 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100714 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110714 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120714 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120714 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130714 Year of fee payment: 7 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |