KR100839090B1 - Image base fire monitoring system - Google Patents

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KR100839090B1
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김중석
김병민
이주현
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(주)나인정보시스템
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Abstract

An image-based fire monitoring system is provided to detect a fire quickly by processing image data on the basis of spectrum, spatial, and time models and then applying a potential fire region detection algorithm, a fire region feature recognition algorithm, and a feature statistical time variation algorithm on the basis of the processed image information. In an image-based fire monitoring system(100), at least one image camera is installed in the site. An image input unit(112) converts an analog image signal inputted from the image camera, into a digital value and multiplexes the digital value. A storing unit(122) stores image data. An image processing unit(114) processes image data inputted through the image input unit, on the basis of the spectrum, spatial, and time models. A fire detecting unit(116) detects a fire according to an algorithm on the basis of the image information processed in the image processing unit. A camera correction unit(118) connects the coordinate system of the image captured by the image camera, with the three-dimensional world coordinate system. The camera correction unit calculates the three-dimensional world position corresponding to all points in the image by using information about one point of the image corresponding to one point of the three-dimensional world. A control unit(120) generates a PTZ(Pan/Tilt/Zoom) control signal for moving the image camera to the correspondent three-dimensional position if the position of a fire is detected in the image collected by the image camera. The control unit processes communication among functional modules, sets all operations according to keys inputted through a user interface(124), and stores the images collected by the image camera, in the storing unit. A PTZ control unit(130) generates a control value by receiving coordinate information of each image camera through the control unit, and generates and transmits a PTZ packet controlling panning, tilting, and zooming of the image camera, to the correspondent image camera. A warning unit(134) informs an operator of a fire by outputting the warning sound according to the control of the control unit.

Description

영상기반 화재감시시스템{IMAGE BASE FIRE MONITORING SYSTEM}Image-based Fire Monitoring System {IMAGE BASE FIRE MONITORING SYSTEM}

본 발명은 화재감시시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 영상기반 화재감시시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a fire monitoring system, and more particularly to an image-based fire monitoring system.

일반적으로, 화재감시시스템은 감시지역에 온도센서나 연기센서 등 화재발생을 감지하기 위한 센서를 분산 설치한 후, 센서가 화재를 감지하면 통신수단을 통해 중앙관제시스템에 보고하여 경보를 발생하거나 주요기관에 통지하는 시스템이다. 전철역사와 같은 주요 장소에는 대부분 화재 감시 시스템이 설치되어 화재발생에 따른 위험을 최소화하고 있다.In general, the fire monitoring system distributes sensors to detect fires such as temperature sensors and smoke sensors in the monitoring area, and when the sensors detect a fire, it reports to the central control system through communication means to generate an alarm or major It is a system that notifies the institution. Most fire monitoring systems are installed in major places such as subway stations to minimize the risk of fire.

그런데 화재감지센서를 이용한 종래의 화재감시시스템은 현장에 센서를 설치해야하는 어려움과 센서의 오작동으로 인해 오경보가 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 영상장치가 부가된 화재감지장치가 특허등록 제10-600082호로 등록된 바 있다.However, the conventional fire monitoring system using a fire detection sensor has a problem that a false alarm occurs due to the difficulty of installing the sensor in the field and the malfunction of the sensor. In order to solve this problem, a fire detection device to which an image device is added has been registered as a patent registration No. 10-600082.

한편, 감시현장을 촬영한 영상신호를 분석하여 화재발생 여부를 판단하고자 하는 새로운 기술이 공개번호 10-20007-115412호로 공개되었는 바, 공개된 영상신호분석을 이용한 화재감시기술은 적외선 및 가시광선 영상을 분석하여 화재발생 여부를 판단하였다.On the other hand, a new technology for determining whether a fire has occurred by analyzing a video signal photographed at a surveillance site has been disclosed as Publication No. 10-20007-115412. The fire monitoring technology using the disclosed video signal analysis is based on infrared and visible light images. It was analyzed to determine the fire occurrence.

종래의 화재감시시스템에서 연기센서나 온도센서 등을 이용하는 방식은 감시 현장에 센서를 설치해야 하므로 불편하고 센서의 오동작에 따른 오경보가 자주 발생하는 문제점이 있다.In a conventional fire monitoring system, a method using a smoke sensor or a temperature sensor is inconvenient because a sensor must be installed at a monitoring site, and there is a problem in that false alarms frequently occur due to malfunction of the sensor.

또한 종래에 감시지역의 영상신호를 처리하여 화재발생 여부를 판단하는 방식은 촬영된 영상신호의 적외선과 자외선을 고려하여 화재발생을 판단하므로 판단이 부정확한 문제점이 있다.In addition, the conventional method of determining whether a fire occurs by processing the video signal of the surveillance region has a problem that the judgment is incorrect because it determines the fire occurrence in consideration of the infrared and ultraviolet rays of the captured video signal.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 감시지역의 영상신호를 모니터링하다가 소정의 알고리즘으로 화재징후라 판단되면 해당 위치를 확대한 후 이차 영상을 분석하여 보다 정밀하게 화재 여부를 판단할 수 있는 영상기반 화재감시시스템을 제공하는 것이다.The present invention has been proposed to solve the above problems, and the object of the present invention is to monitor the video signal of the monitoring area, and if it is determined that the fire sign by a predetermined algorithm, after expanding the corresponding position and analyzing the secondary image more precise It is to provide an image-based fire monitoring system that can determine whether a fire.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 시스템은 화재감시현장에 설치된 적어도 하나 이상의 영상 카메라; 상기 영상 카메라로부터 입력된 아날로그 영상신호를 디지털로 변환하여 다중화하는 영상 입력부; 영상 데이터를 저장하고 있는 저장부; 상기 영상 입력부를 통해 입력된 영상 데이터를 스펙트럼 모델과 공간 모델, 시간 모델을 기반으로 하여 영상 처리하는 영상 처리부; 상기 영상 처리부에서 처리된 영상정보를 기반으로 소정의 알고리즘에 따라 화재발생을 탐지하는 화재 탐지부; 상기 영상 카메라가 촬영한 영상 좌표계와 3차원 실세계 좌표계를 연계하고, 3차원 실세계 내 한점과 상응하는 영상 내의 한점의 정보를 이용하여 영상 내 모든 점에 상응하는 3차원 실세계 위치를 계산하는 카메라 보정부; 상기 영상 카메라로부터 수집된 영상 내에 화재위치가 탐지되면, 상응하는 3차원 위치로 상기 영상 카메라를 이동시키도록 PTZ 제어신호를 발생하고, 각 기능 모듈간의 통신을 처리함과 아울러 사용자 인터페이스를 통해 입력된 키입력에 따라 전체 동작을 설정하며, 상기 영상 카메라로부터 수집된 영상을 상기 저장부에 저장하는 제어부; 상기 제어부를 통해 각 영상 카메라 좌표정보를 입력받아 제어값을 생성한 후 상기 영상 카메라의 팬, 틸트, 줌을 제어하기 위한 PTZ 패킷을 생성하여 해당 영상 카메라로 전송하는 PTZ 제어부; 및 영상처리결과 화재가 탐지되면 상기 제어부의 제어에 따라 경보음을 울려 운영자에게 알려주는 경고부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the system of the present invention comprises at least one video camera installed in the fire monitoring site; An image input unit for converting an analog image signal input from the image camera into digital and multiplexing the same; A storage unit which stores image data; An image processor configured to process an image data input through the image input unit based on a spectrum model, a spatial model, and a temporal model; A fire detector detecting a fire occurrence according to a predetermined algorithm based on the image information processed by the image processor; Camera correction unit for linking the image coordinate system and the three-dimensional real world coordinate system taken by the image camera, and calculates the three-dimensional real world position corresponding to all points in the image using information of one point in the image corresponding to one point in the three-dimensional real world ; When a fire position is detected in the image collected from the video camera, a PTZ control signal is generated to move the video camera to a corresponding three-dimensional position, the communication between the respective function modules is processed, and an input is made through a user interface. A controller configured to set an entire operation according to a key input and store the image collected from the image camera in the storage unit; A PTZ control unit for generating a control value by receiving coordinate information of each video camera through the control unit and generating a PTZ packet for controlling pan, tilt, and zoom of the video camera and transmitting the same to the video camera; And a warning unit which notifies an operator by sounding an alarm under the control of the controller when a fire is detected as a result of the image processing.

상기 영상기반 화재감시시스템은, 통신망을 통해 중앙 관제 서버 및 다른 화재탐지시스템과 통신하며, 화재탐지시에 상기 중앙 관제 서버로 신속하게 보고하여 적절한 조치를 취할 수 있게 하는 통신부를 더 구비한다.The video-based fire monitoring system further includes a communication unit that communicates with the central control server and other fire detection systems through a communication network, and promptly reports to the central control server and takes appropriate measures when detecting a fire.

상기 화재 탐지부는 상기 영상 카메라가 촬영한 영상의 스펙트럼을 분석하여 시드 지역을 중심으로 흰색, 노란색, 주황색, 붉은 색, 회색의 스펙트럼 분포를 가지면 해당 지역을 화재발생지역으로 판단하거나 상기 화재 탐지부는 상기 영상 카메라가 촬영한 이전의 영상과 현재 영상의 경계면의 변화를 검출하여 화재발생 여부를 판단한다. 이때, 상기 회재 탐지부는 상기 이전 영상과 현재 영상의 차를 프리에 변환하여 프리에 변환 계수인 프리에 서술자를 이용하여 경계를 표현하고, 상기 프리에 서술자는 퍼어슨 앤 푸(Persoon and Fu)의 방법을 사용하거나 상기 프리에 서술자의 시간변화를 자동 회귀 모델을 사용하여 모델링하여 화재발생을 판단한다.If the fire detector has a spectrum distribution of white, yellow, orange, red, and gray around the seed region by analyzing the spectrum of the image captured by the video camera, the fire detector determines the region as a fire occurrence region or the fire detector includes the The image camera detects a change in the boundary between the previous image and the current image, and determines whether a fire has occurred. In this case, the current detector detects the difference between the previous image and the current image by using a freer descriptor, which is a freer transform coefficient, and the freer descriptor uses a method of Persoon and Fu. The time change of the descriptor in the freer is modeled using an automatic regression model to determine the fire occurrence.

본 발명에 따르면, 감시지역의 영상신호를 모니터링하다가 소정의 알고리즘으로 화재징후라 판단되면 해당 위치를 확대한 후 이차 영상을 분석하여 보다 정밀하게 화재 여부를 판단할 수 있고, 영상 데이터를 스펙트럼 모델과 공간 모델, 시간 모델을 기반으로 하여 영상 처리한 후 처리된 영상정보를 기반으로 잠재화재지역 검출 알고리즘과 화재지역 형상인식 알고리즘, 형상의 통계적 시간변화 알고리즘을 적용하여 신속하고 정확하게 화재발생을 탐지할 수 있다.According to the present invention, if it is determined that a fire signal is detected by a predetermined algorithm while monitoring an image signal of a surveillance area, the location of the image may be enlarged, and the secondary image may be analyzed to determine whether the fire is more precise. After the image processing based on the spatial model and the temporal model, fire occurrence can be detected quickly and accurately by applying the latent fire zone detection algorithm, the fire zone shape recognition algorithm, and the statistical time change algorithm of the shape based on the processed image information. have.

그리고 본 발명은 영상을 기반으로 화재를 탐지하므로 현장에 센서를 설치할 필요가 없어 설치가 용이하며 오 경보를 방지할 수 있다. And since the present invention detects the fire based on the image, there is no need to install a sensor in the field, so it is easy to install and can prevent false alarms.

본 발명과 본 발명의 실시에 의해 달성되는 기술적 과제는 다음에서 설명하는 본 발명의 바람직한 실시예들에 의하여 보다 명확해질 것이다. 다음의 실시예들은 단지 본 발명을 설명하기 위하여 예시된 것에 불과하며, 본 발명의 범위를 제한하기 위한 것은 아니다. The technical problems achieved by the present invention and the practice of the present invention will be more clearly understood by the preferred embodiments of the present invention described below. The following examples are merely illustrated to illustrate the present invention and are not intended to limit the scope of the present invention.

도 1은 본 발명에 따른 영상기반 화재감시시스템을 변전소(혹은 발전소)에 적용한 실시예의 전체 구성을 도시한 블럭도이다.1 is a block diagram showing the overall configuration of an embodiment in which the image-based fire monitoring system according to the present invention is applied to a substation (or power plant).

본 발명에 따른 영상기반 화재감시시스템의 전체 구성은 도 1에 도시된 바와 같이, 감시현장인 발전설비나 변전설비가 위치한 지역(10)에 설치된 적어도 하나 이상의 영상 카메라(110-1~110-3)와, 각 영상 카메라(110-1~110-3)로부터 입력된 영상신호를 처리하여 화재발생 여부를 탐지하는 적어도 하나 이상의 화재 탐지시스템(100)과, 각 지역의 화재탐지시스템(100)과 통신망(102)을 통해 연결되어 전체 지역의 발전설비나 변전설비의 화재 여부를 감시하고 통제하는 중앙 관제 서버(20)로 구성된다.The overall configuration of the image-based fire monitoring system according to the present invention, as shown in Figure 1, at least one or more video cameras (110-1 ~ 110-3) installed in the area (10) where the power generation facilities or substation facilities are located monitoring site And at least one fire detection system 100 for detecting the occurrence of a fire by processing the video signals input from the video cameras 110-1 to 110-3, and the fire detection system 100 in each region. Is connected through the communication network 102 is composed of a central control server 20 for monitoring and controlling the fire of the power generation equipment or substation equipment of the entire area.

도 2는 본 발명에 따른 영상기반 화재 탐지 시스템을 도시한 구성 블럭도이고, 도 3은 도 2에 도시된 영상 입력부의 세부 구성 블럭도이며, 도 4는 도 2에 도시된 PTZ 제어부의 세부 구성 블럭도이다.2 is a block diagram showing an image-based fire detection system according to the present invention, Figure 3 is a detailed block diagram of the image input unit shown in Figure 2, Figure 4 is a detailed configuration of the PTZ control unit shown in FIG. It is a block diagram.

본 발명에 따른 영상기반 화재 탐지 시스템(100)은 감시현장에 설치된 영상 카메라(110-1~110-3)와 각 영상 카메라(110-1~110-3)로부터 입력된 아날로그 영상신호를 디지털로 변환하여 다중화하는 영상 입력부(112)와, 영상 입력부(112)를 통해 입력된 영상 데이터를 스펙트럼 모델과 공간 모델, 시간 모델을 기반으로 하여 영상 처리하는 영상 처리부(114)와, 영상 처리부(114)에서 처리된 영상정보를 기반으로 잠재화재지역검출 알고리즘과 화재지역형상인식 알고리즘, 형상의 통계적 시간변화 알고리즘을 적용하여 화재발생을 탐지하는 화재 탐지부(116)와, 영상 좌표계와 3차원 실세계 좌표계를 연계하고, 3차원 실세계 내 한점과 상응하는 영상 내의 한점의 정보를 이용하여 영상 내 모든 점에 상응하는 3차원 실세계 위치를 계산하며 영상 내에 화재위치가 탐지되면 상응하는 3차원 위치로 PTZ제어하여 카메라를 이동시키도록 하는 카메라 보정부(118)와, 전체 동작을 제어하는 제어부(120), 저장부(122), 사용자인터페이스(124), 키입력부(126), 영상표시부(128), PTZ 제어부(130), 통신부(132), 경고부(134)로 구성된다.The image-based fire detection system 100 according to the present invention digitally converts the analog video signals inputted from the video cameras 110-1 to 110-3 and the respective video cameras 110-1 to 110-3 installed in the monitoring site. An image input unit 112 for converting and multiplexing, an image processor 114 for processing an image data input through the image input unit 112 based on a spectral model, a spatial model, and a temporal model, and an image processor 114. The fire detection unit 116 detects a fire occurrence by applying a latent fire zone detection algorithm, a fire zone shape recognition algorithm, and a statistical time change algorithm of the shape based on the processed image information, and an image coordinate system and a three-dimensional real world coordinate system. By using the information of one point in the image corresponding to one point in the three-dimensional real world, and calculating the three-dimensional real world position corresponding to all points in the image. Camera correction unit 118 for moving the camera by the PTZ control to the corresponding three-dimensional position, the control unit 120, the storage unit 122, the user interface 124, the key input unit 126 for controlling the overall operation , An image display unit 128, a PTZ control unit 130, a communication unit 132, and a warning unit 134.

도 2를 참조하면, 영상 카메라(110-1~110-3)는 제어신호에 따라 팬(Pan), 틸트(Tilt), 줌(Zoom)이 가능한 것으로서 감시지역의 영상을 촬영한다. 영상 카메라(110-1~110-3)는 감시현장의 상황에 따라 다수 설치할 수 있는데, 본 발명의 실시예에서는 3대의 카메라가 설치되어 있다.Referring to FIG. 2, the video cameras 110-1 to 110-3 are capable of pan, tilt, and zoom in accordance with a control signal to capture an image of a surveillance region. The video cameras 110-1 to 110-3 may be installed in plural according to the situation of the monitoring site. In the embodiment of the present invention, three cameras are installed.

영상 입력부(112)는 도 3에 도시된 바와 같이, 영상보드(112-1)와 다중화기(112-2)로 이루어져 3대의 영상 카메라(110-1~110-3)로부터 입력되는 아날로그 영상신호를 디지털로 변환한 후 다중화하여 영상 처리부(114)로 전달한다. As shown in FIG. 3, the image input unit 112 includes an image board 112-1 and a multiplexer 112-2 to input analog video signals from three image cameras 110-1 to 110-3. After converting to digital and multiplexed to deliver to the image processing unit 114.

영상 처리부(114)와 화재 탐지부(116), 카메라 보정부(118), 제어부(120), 저장부(122), 사용자 인터페이스(124)는 컴퓨터를 구성하는 하드웨어와 소프트웨어로 구현될 수 있는데, 영상 처리부(114)는 영상 입력부(112)를 통해 입력된 영상 데이터를 스펙트럼 모델과 공간 모델, 시간 모델을 기반으로 하여 영상 처리한다. 스펙트럼 모델은 화재 영역 내의 화소의 스펙트럼 특성을 기반으로 처리하는 것이다. 통상, 화재영역 내 화소는 특별한 스펙트럼 특성을 지니고 있으며 상이한 스펙트럼을 갖는 화소들은 특징적인 상대위치를 갖는다. 즉, 도 7에 도시된 바와 같이 화재의 심장부는 밝은 흰색의 스펙트럼 특성을 갖고, 화재의 심장부에서 멀어지면서 노란색, 주황색, 붉은 색의 화염을 보이며, 가장 바깥쪽은 흰색/회색/검은색의 연기 스펙트럼 특성을 갖는다. 따라서 감시 영상에서 이와 같은 특성을 갖는 영역이 검출되면 해당 지역을 잠재적인 화재발생지역으로 검출할 수 있다.The image processor 114, the fire detector 116, the camera corrector 118, the controller 120, the storage 122, and the user interface 124 may be implemented by hardware and software constituting a computer. The image processor 114 processes the image data input through the image input unit 112 based on a spectrum model, a spatial model, and a temporal model. The spectral model is to process based on the spectral characteristics of the pixels in the fire zone. Typically, pixels in a fire region have special spectral characteristics and pixels with different spectra have characteristic relative positions. That is, as shown in FIG. 7, the heart of the fire has a bright white spectral characteristic, and yellow, orange, and red flames are displayed while moving away from the heart of the fire, and the outermost is white / grey / black smoke. Has spectral characteristics. Therefore, when an area having such characteristics is detected in the surveillance image, the area can be detected as a potential fire occurrence area.

공간 모델이나 시간 모델은 도 8에 도시된 바와 같이, 이전(t0) 영상과 현재(t1) 영상을 비교하여 화재를 검출하는 방식으로서, 공간 모델은 화재영역 내 스펙트럼 변화에 의해 정의되는 공간구조를 중심으로 판단하는 것이다. 즉, 화재영역의 모양변화는 연소물질의 종류, 공기의 흐름 등 환경변수에 의해 결정되는 통계적 측면을 갖는다. 시간 모델은 진행중인 화재의 모습이 상대적으로 정적인 일반모습과 급격하게 변하는 국부모습을 동시에 갖는 특성을 이용하여 판단하는 것이다. 통상 화재영역 경계선의 저주파부분은 상대적으로 시간적 변화가 적으나 고주파부분은 통계적 시간변이를 갖는다.As shown in FIG. 8, the spatial model or the temporal model compares a previous (t 0 ) image with a current (t 1 ) image to detect a fire. The spatial model is a space defined by a spectral change in a fire region. The judgment is based on the structure. That is, the shape change of the fire zone has a statistical aspect determined by environmental variables such as the type of combustion material and air flow. The temporal model is judged by the characteristics of the ongoing fire, which has a relatively static general appearance and a rapidly changing local appearance. Normally, the low frequency part of the fire zone boundary has relatively little time variation, but the high frequency part has statistical time variation.

화재 탐지부(116)는 영상 처리부(114)에서 처리된 영상정보를 기반으로 잠재화재지역검출 알고리즘과 화재지역 형상인식 알고리즘, 형상의 통계적 시간변화 알고리즘을 적용하여 화재발생을 탐지한다. 잠재화재지역검출 알고리즘은 화재의 스펙트럼모델과 공간모델에 기반하여 화재영역후보군을 추출한 후 상대적으로 매우 밝은 부분을 시드 영역으로 추출하고, 지역성장 방법을 후보영역을 추출한다. 그리고 화재지역 형상인식 알고리즘은 형상 경계에서 프리에 변환 계수인 프리에 서술자를 이용하여 경계를 표현하고, 프리에 서술자는 퍼어슨 앤 푸(Persoon and Fu)의 방법을 사용하며 경계표현을 위해서는 체인코드를 사용한다. 형상의 통계적 시간변화 알고리즘은 프리에 서술자의 시간변화를 자동 회귀 모델을 사용하여 모델링한다. 자동 회귀 모델은 누마이어 앤 슈나이더(Neumaier and Schneider)의 알고리즘을 사용한다.The fire detector 116 detects a fire by applying a latent fire zone detection algorithm, a fire zone shape recognition algorithm, and a statistical time change algorithm of the shape based on the image information processed by the image processor 114. The latent fire zone detection algorithm extracts the fire zone candidate group based on the spectral model and the spatial model of the fire, extracts the relatively bright part as the seed zone, and extracts the candidate zone as the regional growth method. The fire zone shape recognition algorithm expresses the boundary using the Freie descriptor, which is the coefficient of conversion of Freie at the shape boundary, the Freie descriptor uses the method of Persoon and Fu, and the chain code for the landmark string. . The statistical time change algorithm of the shape models the time change of the predescriptor using an automatic regression model. The automatic regression model uses the algorithm of Neumaier and Schneider.

카메라 보정부(118)는 영상 좌표계와 3차원 실세계 좌표계를 연계하고, 3차원 실세계 내 한점과 상응하는 영상 내의 한점의 정보를 이용하여 영상 내 모든 점에 상응하는 3차원 실세계 위치를 계산하며 영상 내에 화재위치가 탐지되면 상응하는 3차원 위치로 PTZ제어하여 카메라를 이동시키도록 하는 것이다.The camera correction unit 118 links the image coordinate system and the three-dimensional real world coordinate system, calculates a three-dimensional real world position corresponding to all points in the image by using information of one point in the image corresponding to one point in the three-dimensional real world, When a fire position is detected, PTZ control is performed to move the camera to the corresponding 3D position.

제어부(120)는 각 기능 모듈간의 통신을 처리함과 아울러 사용자 인터페이스(124)를 통해 입력된 키입력에 따라 전체 동작을 설정하고, 영상 카메라(110-1~110-3)로부터 수집된 영상을 저장부(122)에 저장함과 아울러 영상 표시부(128)에 출력한다.The control unit 120 processes communication between each function module, sets the overall operation according to the key input input through the user interface 124, and displays the image collected from the image cameras 110-1 to 110-3. The data is stored in the storage unit 122 and output to the image display unit 128.

PTZ 제어부(130)는 도 4에 도시된 바와 같이, 위치좌표 수신부(130-1)와 패킷생성 및 송신부(130-2)로 구성되어 각 카메라 좌표정보를 입력받아 제어값을 생성한 후 각 카메라의 팬, 틸트, 줌을 제어하기 위한 PTZ 패킷을 생성하여 해당 영상 카메라(110-1~110-3)로 전송한다.As shown in FIG. 4, the PTZ controller 130 is composed of a position coordinate receiver 130-1 and a packet generator and transmitter 130-2 to generate control values by receiving respective camera coordinate information. Create a PTZ packet to control the pan, tilt, zoom of the camera to transmit to the video camera (110-1 ~ 110-3).

통신부(132)는 통신망(102)을 통해 중앙 관제 서버(20) 및 다른 화재탐지시 스템과 통신하며, 화재탐지시에 중앙 관제 서버(20)로 신속하게 보고하여 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. 경고부(134)는 영상처리 결과 화재가 탐지되면 경보음을 울려 발전/변전 설비 운영자에게 알려준다.The communication unit 132 communicates with the central control server 20 and other fire detection systems through the communication network 102, and quickly reports to the central control server 20 when the fire is detected so that appropriate actions can be taken. The warning unit 134 notifies the power generation / substation facility operator by sounding an alarm when a fire is detected as a result of the image processing.

이어서, 상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 화재감시시스템의 동작을 설명하면 다음과 같다.Next, the operation of the fire monitoring system according to the present invention configured as described above is as follows.

도 5는 본 발명에 따른 영상기반 화재감시시스템을 변전소(혹은 발전소)에 적용한 경우 화재감지 절차를 도시한 순서도이다.5 is a flowchart illustrating a fire detection procedure when the image-based fire monitoring system according to the present invention is applied to a substation (or a power plant).

도 5를 참조하면, 변전소나 발전소(10)에 설치된 각 영상 카메라(110-1~110-3)로부터 영상신호를 입력받는다(S1). 입력된 영상신호가 아날로그이면 디지털로 변환하여 처리한다.Referring to FIG. 5, an image signal is received from each of the image cameras 110-1 to 110-3 installed in the substation or power plant 10 (S1). If the input video signal is analog, it is converted to digital processing.

이어 입력된 영상 데이터를 스펙트럼 모델과 공간모델, 시간모델을 기반으로 하여 영상 처리한다(S2). 스펙트럼 모델은 화재 영역 내의 화소의 스펙트럼 특성을 기반으로 처리하는 것이고, 공간모델은 화재 영역 내 스펙트럼 변화에 의해 정의되는 공간구조를 기반으로 처리하며 시간모델은 진행중인 화재의 모습에서 상대적으로 정적인 일반모습과 급격하게 변하는 국부모습을 이용하여 처리하는 것이다.The input image data is then processed based on the spectral model, the spatial model, and the temporal model (S2). The spectral model is processed based on the spectral characteristics of the pixels in the fire zone, the spatial model is processed based on the spatial structure defined by the spectral changes in the fire zone, and the temporal model is a relatively static general appearance of the ongoing fire. This is done by using a rapidly changing local figure.

이어 처리된 영상을 판별하여 화재징후가 탐지되면, 해당 위치로 영상 카메라(110-1~110-3)를 집중시키기 위해 카메라 보정을 처리한 후, PTZ 제어를 통해 영상 카메라(110-1~110-3)의 방향을 이동시키고, 화재징후 지역의 상세 영상을 수집한다(S3~S7).Subsequently, when the fire signal is detected by determining the processed image, the camera is processed to focus the image cameras 110-1 to 110-3 at the corresponding position, and then the video cameras 110-1 to 110 through PTZ control. Move the direction of -3) and collect detailed images of the fire sign area (S3 ~ S7).

이어 다시 영상 처리한 후 영상정보를 기반으로 잠재화재지역검출 알고리즘과 화재지역 형상인식 알고리즘, 형상의 통계적 시간변화 알고리즘을 적용하여 화재발생을 탐지한다(S8,S9). 잠재화재지역검출 알고리즘은 화재의 스펙트럼모델과 공간모델에 기반하여 화재영역후보군을 추출한 후 상대적으로 매우 밝은 부분을 시드 영역으로 추출하고, 지역성장 방법을 후보영역을 추출한다. 그리고 화재지역 형상인식 알고리즘은 형상 경계에서 프리에 변환 계수인 프리에 서술자를 이용하여 경계를 표현하고, 프리에 서술자는 퍼어슨 앤 푸(Persoon and Fu)의 방법을 사용하며 경계표현을 위해서는 체인코드를 사용한다. 형상의 통계적 시간변화 알고리즘은 프리에 서술자의 시간변화를 자동 회귀 모델을 사용하여 모델링한다. 자동 회귀 모델은 누마이어 앤 슈나이더(Neumaier and Schneider)의 알고리즘을 사용한다.After the image processing, fire occurrence is detected by applying the latent fire zone detection algorithm, the fire zone shape recognition algorithm, and the statistical time change algorithm of the shape based on the image information (S8, S9). The latent fire zone detection algorithm extracts the fire zone candidate group based on the spectral model and the spatial model of the fire, extracts the relatively bright part as the seed zone, and extracts the candidate zone as the regional growth method. The fire zone shape recognition algorithm expresses the boundary using the Freie descriptor, which is the coefficient of conversion of Freie at the shape boundary, the Freie descriptor uses the method of Persoon and Fu, and the chain code for the landmark string. . The statistical time change algorithm of the shape models the time change of the predescriptor using an automatic regression model. The automatic regression model uses the algorithm of Neumaier and Schneider.

판단결과 화재가 탐지되면, 경고부(134)를 통해 경보를 발생하고, 통신부(132)와 통신망(102)을 통해 중앙 관제 서버로 보고한다(S10,S11).As a result of the determination, if a fire is detected, an alarm is generated through the warning unit 134, and is reported to the central control server through the communication unit 132 and the communication network 102 (S10 and S11).

이상에서 본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. The present invention has been described above with reference to one embodiment shown in the drawings, but those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom.

도 1은 본 발명에 따른 영상기반 화재감시시스템을 변전소(혹은 발전소)에 적용한 실시예의 전체 구성을 도시한 블럭도,1 is a block diagram showing the overall configuration of an embodiment of applying an image-based fire monitoring system according to the present invention to a substation (or power plant),

도 2는 본 발명에 따른 영상기반 화재 탐지 시스템을 도시한 구성 블럭도,2 is a block diagram illustrating an image-based fire detection system according to the present invention;

도 3은 도 2에 도시된 영상 입력부의 세부 구성 블럭도, 3 is a detailed block diagram of an image input unit shown in FIG. 2;

도 4는 도 2에 도시된 PTZ 제어부의 세부 구성 블럭도,4 is a detailed block diagram of the PTZ control unit shown in FIG. 2;

도 5는 본 발명에 따른 영상기반 화재감시시스템을 변전소(혹은 발전소)에 적용한 경우 화재감지 절차를 도시한 순서도이다.5 is a flowchart illustrating a fire detection procedure when the image-based fire monitoring system according to the present invention is applied to a substation (or a power plant).

*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for main parts of the drawings

100: 화재탐지시스템 110-1~110-3: 영상 카메라100: fire detection system 110-1 ~ 110-3: video camera

112: 영상 입력부 114: 영상 처리부112: image input unit 114: image processing unit

116: 화재 탐지부 118: 카메라 보정부116: fire detector 118: camera correction unit

120: 제어부 122: 저장부120: control unit 122: storage unit

124: 사용자 인터페이스 126: 키입력부124: user interface 126: key input unit

128: 영상표시부 130: PTZ제어부128: image display unit 130: PTZ control unit

132: 통신부 134: 경고부132: communication unit 134: warning unit

Claims (5)

화재감시현장에 설치된 적어도 하나 이상의 영상 카메라;At least one video camera installed at a fire monitoring site; 상기 영상 카메라로부터 입력된 아날로그 영상신호를 디지털로 변환하여 다중화하는 영상 입력부;An image input unit for converting an analog image signal input from the image camera into digital and multiplexing the same; 영상 데이터를 저장하고 있는 저장부;A storage unit which stores image data; 상기 영상 입력부를 통해 입력된 영상 데이터를 스펙트럼 모델과 공간 모델, 시간 모델을 기반으로 하여 영상 처리하는 영상 처리부;An image processor configured to process an image data input through the image input unit based on a spectrum model, a spatial model, and a temporal model; 상기 영상 처리부에서 처리된 영상정보를 기반으로 소정의 알고리즘에 따라 화재발생을 탐지하는 화재 탐지부;A fire detector detecting a fire occurrence according to a predetermined algorithm based on the image information processed by the image processor; 상기 영상 카메라가 촬영한 영상 좌표계와 3차원 실세계 좌표계를 연계하고, 3차원 실세계 내 한점과 상응하는 영상 내의 한점의 정보를 이용하여 영상 내 모든 점에 상응하는 3차원 실세계 위치를 계산하는 카메라 보정부;Camera correction unit for linking the image coordinate system and the three-dimensional real world coordinate system taken by the image camera, and calculates the three-dimensional real world position corresponding to all points in the image using information of one point in the image corresponding to one point in the three-dimensional real world ; 상기 영상 카메라로부터 수집된 영상 내에 화재위치가 탐지되면, 상응하는 3차원 위치로 상기 영상 카메라를 이동시키도록 PTZ 제어신호를 발생하고, 각 기능 모듈간의 통신을 처리함과 아울러 사용자 인터페이스를 통해 입력된 키입력에 따라 전체 동작을 설정하며, 상기 영상 카메라로부터 수집된 영상을 상기 저장부에 저장하는 제어부;When a fire position is detected in the image collected from the video camera, a PTZ control signal is generated to move the video camera to a corresponding three-dimensional position, the communication between the respective function modules is processed, and an input is made through a user interface. A controller configured to set an entire operation according to a key input and store the image collected from the image camera in the storage unit; 상기 제어부를 통해 각 영상 카메라 좌표정보를 입력받아 제어값을 생성한 후 상기 영상 카메라의 팬, 틸트, 줌을 제어하기 위한 PTZ 패킷을 생성하여 해당 영상 카메라로 전송하는 PTZ 제어부; 및A PTZ control unit for generating a control value by receiving coordinate information of each video camera through the control unit and generating a PTZ packet for controlling pan, tilt, and zoom of the video camera and transmitting the same to the video camera; And 영상처리결과 화재가 탐지되면 상기 제어부의 제어에 따라 경보음을 울려 운영자에게 알려주는 경고부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상기반 화재감시시스템.And a warning unit which notifies an operator by sounding an alarm under the control of the control unit when a fire is detected as a result of the image processing. 제1항에 있어서, 상기 영상기반 화재감시시스템은,According to claim 1, The image-based fire monitoring system, 통신망을 통해 중앙 관제 서버 및 다른 화재탐지시스템과 통신하며, 화재탐지시에 상기 중앙 관제 서버로 신속하게 보고하여 적절한 조치를 취할 수 있게 하는 통신부를 더 구비한 것을 특징으로 하는 영상기반 화재감시시스템.And a communication unit which communicates with the central control server and other fire detection systems through a communication network, and promptly reports to the central control server to take appropriate measures when detecting a fire. 제1항에 있어서, 상기 화재 탐지부는According to claim 1, wherein the fire detector 상기 영상 카메라가 촬영한 영상의 스펙트럼을 분석하여 시드 지역을 중심으로 흰색, 노란색, 주황색, 붉은 색, 회색의 스펙트럼 분포를 가지면 해당 지역을 화재발생지역으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상기반 화재감시시스템.Image-based fire monitoring system, characterized in that if the image camera has a spectrum distribution of white, yellow, orange, red and gray around the seed region by analyzing the spectrum of the image taken . 제1항에 있어서, 상기 화재 탐지부는According to claim 1, wherein the fire detector 상기 영상 카메라가 촬영한 이전의 영상과 현재 영상의 경계면의 변화를 검출하여 화재발생 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 영상기반 화재감시시스템.And detecting a change in the interface between the previous image and the current image captured by the image camera to determine whether a fire has occurred. 제4항에 있어서, 상기 화재 탐지부는According to claim 4, wherein the fire detector 상기 이전 영상과 현재 영상의 차를 프리에 변환하여 프리에 변환 계수인 프리에 서술자를 이용하여 경계를 표현하고, 상기 프리에 서술자는 퍼어슨 앤 푸(Persoon and Fu)의 방법을 사용하거나The difference between the previous image and the current image is pre-transformed to express a boundary by using a Freie descriptor, which is a Freie transform coefficient, and the Freie descriptor may use the method of Persoon and Fu or 상기 프리에 서술자의 시간변화를 자동 회귀 모델을 사용하여 모델링하여 화재발생을 판단하는 것을 특징으로 하는 영상기반 화재감시시스템.Image-based fire monitoring system, characterized in that to determine the fire occurrence by modeling the time change of the predescriptor using an automatic regression model.
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Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100951826B1 (en) 2009-06-15 2010-04-12 (주)금성보안 Cctv camera and monitoring system thereof
KR101044903B1 (en) * 2009-04-28 2011-06-28 부산대학교 산학협력단 Fire detecting method using hidden markov models in video surveillance and monitoring system
KR101093076B1 (en) * 2011-06-13 2011-12-13 로지시스템(주) Building automation management system and method for detecting fire
KR101113998B1 (en) * 2010-03-26 2012-03-05 투아이시스(주) Fire detection apparatus based on image processing with scan function
KR101178927B1 (en) * 2012-01-13 2012-08-31 주식회사 가윤시스템 Remote fire protection system
WO2012118403A1 (en) * 2011-03-02 2012-09-07 Общество С Ограниченной Ответственностью "Дисикон" System and method for video surveillance of a forest
KR101200268B1 (en) 2012-01-18 2012-11-12 주식회사 프리진 Composite fire sensor device based on image for active evacuation and rescue and system using the same
KR101276856B1 (en) * 2012-08-24 2013-06-18 (주)테크윈시스템 Image data based remote monitoring and control system
KR101869442B1 (en) 2017-11-22 2018-06-20 공주대학교 산학협력단 Fire detecting apparatus and the method thereof
KR20190063670A (en) 2017-11-30 2019-06-10 (주)코어센스 Intelligent system for ignition point surveillance using composite image of thermal camera and color camera
KR20200008229A (en) * 2018-07-16 2020-01-28 포인드 주식회사 Intelligence Fire Detecting System Using CCTV
CN111968221A (en) * 2020-08-03 2020-11-20 广东中科瑞泰智能科技有限公司 Dual-mode three-dimensional modeling method and device based on temperature field and live-action video stream
KR102219598B1 (en) * 2019-10-28 2021-02-24 주식회사 엠투아이코퍼레이션 Fire monitoring system for field equipment
KR102476215B1 (en) 2022-05-17 2022-12-09 (주)이지시스템 All-in-one fire detection device with fire detection and automatic alarm function
KR102492435B1 (en) 2022-08-17 2023-01-31 (주)이지시스템 Step-by-step fire detection using complex sensors, transmission of detection information, and automatic fire extinguishing system and its operation method
CN116543522A (en) * 2023-06-06 2023-08-04 应急管理部沈阳消防研究所 Temperature measurement type electric fire detection device and method based on AI image compounding

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005190200A (en) * 2003-12-25 2005-07-14 Sanyo Electric Co Ltd Monitoring camera apparatus
KR100638120B1 (en) 2006-02-10 2006-10-24 주식회사 영국전자 Sensor for detecting fire-sensing
KR20070015703A (en) * 2005-08-01 2007-02-06 이현종 Apparatus and method for detecting fire using image processing
KR20070028813A (en) * 2005-09-08 2007-03-13 강릉대학교산학협력단 Method and system for monitoring forest fire
KR20070115412A (en) * 2006-06-02 2007-12-06 주식회사 이씨엠 Fire alarm system for recording image and method of fire alarm thereof

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005190200A (en) * 2003-12-25 2005-07-14 Sanyo Electric Co Ltd Monitoring camera apparatus
KR20070015703A (en) * 2005-08-01 2007-02-06 이현종 Apparatus and method for detecting fire using image processing
KR20070028813A (en) * 2005-09-08 2007-03-13 강릉대학교산학협력단 Method and system for monitoring forest fire
KR100638120B1 (en) 2006-02-10 2006-10-24 주식회사 영국전자 Sensor for detecting fire-sensing
KR20070115412A (en) * 2006-06-02 2007-12-06 주식회사 이씨엠 Fire alarm system for recording image and method of fire alarm thereof

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101044903B1 (en) * 2009-04-28 2011-06-28 부산대학교 산학협력단 Fire detecting method using hidden markov models in video surveillance and monitoring system
KR100951826B1 (en) 2009-06-15 2010-04-12 (주)금성보안 Cctv camera and monitoring system thereof
KR101113998B1 (en) * 2010-03-26 2012-03-05 투아이시스(주) Fire detection apparatus based on image processing with scan function
US10178353B2 (en) 2011-03-02 2019-01-08 Limited Liability Company “Disicon” System and method for video surveillance of a forest
WO2012118403A1 (en) * 2011-03-02 2012-09-07 Общество С Ограниченной Ответственностью "Дисикон" System and method for video surveillance of a forest
EA026511B1 (en) * 2011-03-02 2017-04-28 Общество С Ограниченной Ответственностью "Дисикон" System and method for forest video monitoring
US9686513B2 (en) 2011-03-02 2017-06-20 Disicon Forest fire video monitoring system and method
KR101093076B1 (en) * 2011-06-13 2011-12-13 로지시스템(주) Building automation management system and method for detecting fire
KR101178927B1 (en) * 2012-01-13 2012-08-31 주식회사 가윤시스템 Remote fire protection system
KR101200268B1 (en) 2012-01-18 2012-11-12 주식회사 프리진 Composite fire sensor device based on image for active evacuation and rescue and system using the same
KR101276856B1 (en) * 2012-08-24 2013-06-18 (주)테크윈시스템 Image data based remote monitoring and control system
KR101869442B1 (en) 2017-11-22 2018-06-20 공주대학교 산학협력단 Fire detecting apparatus and the method thereof
KR20190063670A (en) 2017-11-30 2019-06-10 (주)코어센스 Intelligent system for ignition point surveillance using composite image of thermal camera and color camera
KR20200008229A (en) * 2018-07-16 2020-01-28 포인드 주식회사 Intelligence Fire Detecting System Using CCTV
KR102081577B1 (en) * 2018-07-16 2020-02-26 포인드 주식회사 Intelligence Fire Detecting System Using CCTV
KR102219598B1 (en) * 2019-10-28 2021-02-24 주식회사 엠투아이코퍼레이션 Fire monitoring system for field equipment
CN111968221A (en) * 2020-08-03 2020-11-20 广东中科瑞泰智能科技有限公司 Dual-mode three-dimensional modeling method and device based on temperature field and live-action video stream
KR102476215B1 (en) 2022-05-17 2022-12-09 (주)이지시스템 All-in-one fire detection device with fire detection and automatic alarm function
KR102492435B1 (en) 2022-08-17 2023-01-31 (주)이지시스템 Step-by-step fire detection using complex sensors, transmission of detection information, and automatic fire extinguishing system and its operation method
CN116543522A (en) * 2023-06-06 2023-08-04 应急管理部沈阳消防研究所 Temperature measurement type electric fire detection device and method based on AI image compounding
CN116543522B (en) * 2023-06-06 2024-02-09 应急管理部沈阳消防研究所 Temperature measurement type electric fire detection device and method based on AI image compounding

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