JP2006268200A - Flame/gas smoke detecting system, and flame/gas smoke detecting method - Google Patents

Flame/gas smoke detecting system, and flame/gas smoke detecting method Download PDF

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JP2006268200A JP2005082838A JP2005082838A JP2006268200A JP 2006268200 A JP2006268200 A JP 2006268200A JP 2005082838 A JP2005082838 A JP 2005082838A JP 2005082838 A JP2005082838 A JP 2005082838A JP 2006268200 A JP2006268200 A JP 2006268200A
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gas smoke
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Fujio Kurokawa
不二雄 黒川
Ichiro Washisaki
一郎 鷲崎
Seiya Shimizu
誠也 清水
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Nagasaki University NUC
Sumitomo Chemical Co Ltd
Original Assignee
Nagasaki University NUC
Sumitomo Chemical Co Ltd
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a flame/gas smoke detecting system, and a flame/gas smoke detecting method capable of detecting leakage or the like of flame or gas smoke from a distant place by using a general-use photographing means. <P>SOLUTION: The photographing means 12 is provided for sequentially acquiring first, second, and third photographed images at certain time intervals in regard to the same scene. A difference image generating means 141 is provided for generating the first and second photographed images. An image binarization means 142 is provided for generating first and second binarized difference images. A composite image generating means 143 is provided for generating a logical product composite image, and a logical product composite image of the first and second binarized difference images. A filter means 144 is provided for removing high frequency components in a logical add composite image and in the logical product composite image, and generating a filter processed logical add composite image, and a filter processed logical product composite image. A scene change block specifying means 145 is provided for dividing the filter processed logical add composite image and the filter processed logical product composite image into plural areas, and specifying an area wherein the same scene changes. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、炎やガス煙を遠隔地から汎用の撮影手段を用いて正確かつ簡単に検出することができる炎・ガス煙検出システムおよび炎・ガス煙検出方法に関する。   The present invention relates to a flame / gas smoke detection system and a flame / gas smoke detection method capable of accurately and easily detecting flames and gas smoke from a remote location using general-purpose imaging means.

たとえば、石油精製プラント等においては、正常な運転状態であっても、水蒸気、排煙等が、所定の排気設備、煙突等から排出されている。この種の石油精製プラント等の化学プラントにおいて、各種設備の運転状態に異常を来たした場合や、各種設備や施設において火災等が発生した場合には、早期発見が必須である。   For example, in an oil refining plant or the like, even in a normal operation state, water vapor, flue gas, and the like are discharged from predetermined exhaust facilities, chimneys, and the like. In a chemical plant such as this type of oil refining plant, early detection is indispensable when an abnormality occurs in the operation state of various facilities or when a fire or the like occurs in various facilities or facilities.

複数のカメラにより所定の設備や施設を常時撮影して、監視員が、モニタにより異常を検出することもできるが、炎やガス煙は、目視しにくい場合も多いし、監視員がモニタから目を離すことも多い。   Although it is possible for a monitor to detect anomalies with a monitor by constantly photographing predetermined equipment and facilities with multiple cameras, flames and gas smoke are often difficult to see, and the monitor is not able to see from the monitor. I often release.

このようなことから、従来、たとえば炎やガス煙の漏れ等、物の動き、形状等を、遠隔地から汎用のカメラを用いて検出する技術が知られている。   For this reason, conventionally, for example, a technique for detecting the movement, shape, etc. of an object such as a leak of a flame or gas smoke from a remote place using a general-purpose camera is known.

この種の技術では、通常のモノクロカメラやカラーカメラによる撮影画像を画像処理し、撮影画像を正常時の画像と比較することができる。   With this type of technology, an image captured by a normal monochrome camera or color camera can be subjected to image processing, and the captured image can be compared with a normal image.

しかし、特に、炎やガス煙を検出したい場合、水蒸気、あるいは人、自動車、鳥等を誤検出することがあり、正確な処理(信頼性が高い処理)ができない。
また、一般に、画像の比較処理は複雑であり時間がかかるため、一度火災等の事故が発生したときは大惨事を招くという危険も懸念される。一方、物の動き、形状等を敏感に検出し過ぎる場合には、誤検出が頻繁に生じることになり、却って、実際に事故が発生したときには、その発見が遅れるという問題も生じる。
However, in particular, when it is desired to detect flames or gas smoke, water vapor or people, automobiles, birds, or the like may be erroneously detected, and accurate processing (processing with high reliability) cannot be performed.
In general, the image comparison process is complicated and takes time, and there is a risk of causing a catastrophe once an accident such as a fire occurs. On the other hand, if the movement, shape, etc. of an object is detected too sensitively, erroneous detection will occur frequently. On the other hand, when an accident actually occurs, the problem is that the discovery is delayed.

本発明の目的は、炎やガス煙の漏れ等を、遠隔地から汎用の撮影手段を用いて高精度で検出することができる炎・ガス煙検出システムおよび炎・ガス煙検出方法を提供することにある。   An object of the present invention is to provide a flame / gas smoke detection system and a flame / gas smoke detection method that can detect flames, gas smoke leaks, etc. from a remote location with high accuracy using general-purpose imaging means. It is in.

本発明の第1態様の炎・ガス煙検出システムは、(1)から(4)を要旨とする。
(1)「炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出システムであって、
同一景色について、参照用撮影画像を取得するとともに複数の検出用撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する前記撮影手段と、
前記参照用撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、各ブロックごとに画像解析(テクスチャ解析等)を行う参照用撮影画像解析手段と、
前記参照用撮影画像についての画像解析結果を保存する参照用撮影画像解析結果保存手段と、
前記検出用撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記検出用撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出手段と、
前記各ブロックの何れかについて画像変化があったときは、当該画像変化があったブロックについて、画像解析を行う景色変化ブロック解析手段と、
前記景色変化ブロック解析手段による、景色変化にかかるブロックについての画像解析結果を、前記参照用撮影画像解析結果保存手段に保存されている、対応する前記ブロックについての画像解析結果と比較し、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。」
The flame / gas smoke detection system according to the first aspect of the present invention is summarized as (1) to (4).
(1) A flame / gas smoke detection system for detecting flame or gas smoke using a photographing means,
With respect to the same scenery, the photographing means for obtaining a reference photographed image and sequentially obtaining a plurality of detection photographed images at predetermined time intervals;
A reference captured image analysis means for dividing the reference captured image into a plurality of blocks according to a predetermined block division rule, and performing image analysis (texture analysis or the like) for each block;
Reference photographic image analysis result storage means for storing an image analysis result for the reference photographic image;
Scene change detection means for dividing the detection photographed image into a plurality of blocks according to the block division rule, and detecting a scene change of the detection photographed image based on an image change in each block;
When there is an image change for any of the blocks, a scene change block analysis unit that performs image analysis on the block that has the image change;
The image analysis result for the block related to the scene change by the scene change block analysis unit is compared with the image analysis result for the corresponding block stored in the reference photographed image analysis result storage unit. Flame / gas smoke determination means for specifying whether the change is a change due to a flame or a change due to gas smoke;
A flame / gas smoke detection system characterized by comprising: "

(2)「前記景色変化検出手段は、前記各ブロック中の輝度が変化した場合において、当該輝度変化した画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断することを特徴とする(1)に記載の炎・ガス煙検出システム。」 (2) “When the brightness change in each block is changed, the scene change detection means is configured such that when the number of pixels whose brightness has changed exceeds a predetermined ratio with respect to the total number of pixels constituting each block. The flame / gas smoke detection system according to (1), characterized in that it is determined that an image has changed. "

(3)「前記撮影手段が取得した検出用撮影画像のうち、連続する第1撮影画像、第2撮影画像および第3撮影画像の3画像を用いて炎またはガス煙を検出する(1)に記載の炎・ガス煙検出システムであって、
前記景色変化検出手段は、
前記第1撮影画像と前記第2撮影画像の輝度値の差分である第1差分画像、および前記第2撮影画像と前記第3撮影画像との輝度値の差分である第2差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記第1差分画像および前記第2差分画像をそれぞれ二値化し、第1二値化差分画像および第2二値化差分画像を生成する画像二値化手段と、
前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および/または前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成手段と、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および/または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタ手段と、
前記フィルタ処理論理和合成画像および/または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。」
(3) To detect flame or gas smoke using three images of the first captured image, the second captured image, and the third captured image among the detection captured images acquired by the imaging unit (1) A flame / gas smoke detection system as described,
The scenery change detecting means is
A first difference image that is a difference between luminance values of the first and second captured images, and a second difference image that is a difference of luminance values between the second and third captured images are generated. Difference image generation means;
Image binarization means for binarizing the first difference image and the second difference image, respectively, and generating a first binarized difference image and a second binarized difference image;
Generating a logical sum composite image that is a logical sum of the first binarized difference image and the second binarized difference image, and / or the first binarized difference image and the second binarized difference A composite image generating means for generating a logical product composite image that is a logical product with the image;
Filter means for removing a high frequency component in the logical sum composite image to generate a filtered logical sum composite image and / or generating a filtered logical product composite image by removing a high frequency component in the logical product composite image;
In each block of the filtered logical sum composite image and / or the filtered logical product composite image, the number of pixels constituting the object appearing in each block is predetermined with respect to the total number of pixels constituting each block. A landscape change block identifying means for judging that there has been an image change when the ratio is exceeded,
A flame / gas smoke detection system characterized by comprising: "

(4)「前記画像解析は、模様認識処理を含むことを特徴とする(1)から(3)の何れかに記載の炎・ガス煙検出システム。」 (4) “The flame / gas smoke detection system according to any one of (1) to (3), wherein the image analysis includes a pattern recognition process.”

本発明の第2態様の炎・ガス煙検出システムは、(5)または(6)を要旨とする。
(5)「炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出システムであって、
同一景色について、撮影画像を取得するとともに複数の撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する前記撮影手段と、
前記撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出手段と、
画像変化が生じる前記ブロックの群の空間的および/または時間的な変化に基づき、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。」
The flame / gas smoke detection system of the second aspect of the present invention is summarized in (5) or (6).
(5) A flame / gas smoke detection system for detecting flame or gas smoke using a photographing means,
With respect to the same scenery, the imaging means for acquiring captured images and sequentially acquiring a plurality of captured images at predetermined time intervals;
Scene change detection means for dividing the photographed image into a plurality of blocks according to the block division rule, and detecting a scene change of the photographed image based on an image change in each block;
Flame / gas smoke determination means for specifying whether the scene change is a change due to a flame or a change due to a gas smoke based on a spatial and / or temporal change of the group of blocks in which an image change occurs;
A flame / gas smoke detection system characterized by comprising: "

(6)「前記撮影手段が取得した撮影画像のうち、連続する第1撮影画像、第2撮影画像および第3撮影画像の3画像を用いて炎またはガス煙を検出する(5)に記載の炎・ガス煙検出システムであって、
前記景色変化検出手段は、
前記第1撮影画像と前記第2撮影画像の輝度値の差分である第1差分画像、および前記第2撮影画像と前記第3撮影画像との輝度値の差分である第2差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記第1差分画像および前記第2差分画像をそれぞれ二値化し、第1二値化差分画像および第2二値化差分画像を生成する画像二値化手段と、
前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および/または前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成手段と、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および/または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタ手段と、
前記フィルタ処理論理和合成画像および/または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。」
(6) “The flame or gas smoke is detected using three consecutive images of the first captured image, the second captured image, and the third captured image among the captured images acquired by the imaging unit” A flame / gas smoke detection system,
The scenery change detecting means is
A first difference image that is a difference between luminance values of the first and second captured images, and a second difference image that is a difference of luminance values between the second and third captured images are generated. Difference image generation means;
Image binarization means for binarizing the first difference image and the second difference image, respectively, and generating a first binarized difference image and a second binarized difference image;
Generating a logical sum composite image that is a logical sum of the first binarized difference image and the second binarized difference image, and / or the first binarized difference image and the second binarized difference A composite image generating means for generating a logical product composite image that is a logical product with the image;
Filter means for removing a high frequency component in the logical sum composite image to generate a filtered logical sum composite image and / or generating a filtered logical product composite image by removing a high frequency component in the logical product composite image;
In each block of the filtered logical sum composite image and / or the filtered logical product composite image, the number of pixels constituting the object appearing in each block is predetermined with respect to the total number of pixels constituting each block. A landscape change block identifying means for judging that there has been an image change when the ratio is exceeded,
A flame / gas smoke detection system characterized by comprising: "

本発明の第1態様の炎・ガス煙検出方法は、(7)から(10)を要旨とする。
(7)「炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出方法であって、
同一景色について、参照用撮影画像を取得するとともに複数の検出用撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する撮影ステップと、
前記参照用撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、各ブロックごとに画像解析を行う参照用撮影画像解析ステップと、
前記参照用撮影画像についての画像解析結果を保存する参照用撮影画像解析結果保存ステップと、
前記検出用撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記検出用撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出ステップと、
前記各ブロックの何れかについて画像変化があったときは、当該画像変化があったブロックについて、画像解析を行う景色変化ブロック解析ステップと、
前記景色変化ブロック解析ステップにおける、景色変化にかかるブロックについての画像解析結果を、前記参照用撮影画像解析結果保存ステップにおいて保存されている、対応する前記ブロックについての画像解析結果と比較し、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定ステップと、
を有することを特徴とする炎・ガス煙検出方法。」
The flame / gas smoke detection method of the first aspect of the present invention is summarized as (7) to (10).
(7) “A flame / gas smoke detection method for detecting flame or gas smoke using a photographing means,
A shooting step of acquiring a reference shot image and sequentially acquiring a plurality of detection shot images at predetermined time intervals for the same scene,
The reference captured image analysis step for dividing the reference captured image into a plurality of blocks according to a predetermined block division rule and performing image analysis for each block;
A reference captured image analysis result storage step for storing an image analysis result for the reference captured image;
A scene change detection step of dividing the detection photographed image into a plurality of blocks according to the block division rule, and detecting a scene change of the detection photographed image based on an image change in each block;
When there is an image change for any of the blocks, a scene change block analysis step for performing image analysis on the block having the image change;
The image analysis result for the block related to the scene change in the scene change block analysis step is compared with the image analysis result for the corresponding block stored in the reference captured image analysis result storage step, and the scenery A flame / gas smoke determination step for identifying whether the change is a change due to a flame or a change due to gas smoke;
A flame / gas smoke detection method characterized by comprising: "

(8)「前記景色変化検出ステップでは、前記各ブロック中の輝度が変化した場合において、当該輝度変化した画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断することを特徴とする(7)に記載の炎・ガス煙検出方法。」 (8) “In the scene change detection step, when the luminance in each block changes, the number of pixels whose luminance has changed exceeds a predetermined ratio with respect to the total number of pixels constituting each block. The flame / gas smoke detection method according to (7), characterized in that it is determined that an image has changed. "

(9)「前記撮影ステップにおいて取得した検出用撮影画像のうち、連続する第1撮影画像、第2撮影画像および第3撮影画像の3画像を用いて炎またはガス煙を検出する(7)に記載の炎・ガス煙検出方法であって、
前記景色変化検出ステップには、
前記第1撮影画像と前記第2撮影画像の輝度値の差分である第1差分画像、および前記第2撮影画像と前記第3撮影画像との輝度値の差分である第2差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
前記第1差分画像および前記第2差分画像をそれぞれ二値化し、第1二値化差分画像および第2二値化差分画像を生成する画像二値化ステップと、
前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および/または前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成ステップと、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および/または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタステップと、
前記フィルタ処理論理和合成画像および/または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断し当該ブロックが景色変化ブロック特定ステップと、
を有することを特徴とする炎・ガス煙検出方法。」
(9) “Flame or gas smoke is detected using three consecutive images of the first, second, and third images among the detection images acquired in the imaging step (7). A flame / gas smoke detection method according to claim 1,
The scenery change detection step includes
A first difference image that is a difference between luminance values of the first and second captured images, and a second difference image that is a difference of luminance values between the second and third captured images are generated. A difference image generation step;
An image binarization step for binarizing the first difference image and the second difference image, respectively, and generating a first binarized difference image and a second binarized difference image;
Generating a logical sum composite image that is a logical sum of the first binarized difference image and the second binarized difference image, and / or the first binarized difference image and the second binarized difference A composite image generation step for generating a logical product composite image that is a logical product with the image;
A filter step of removing a high-frequency component in the logical sum composite image to generate a filtered logical sum composite image and / or generating a filtered logical product composite image by removing a high-frequency component in the logical product composite image;
In each block of the filtered logical sum composite image and / or the filtered logical product composite image, the number of pixels constituting the object appearing in each block is predetermined with respect to the total number of pixels constituting each block. When the ratio exceeds the ratio, it is determined that there has been an image change, and the block is a landscape change block specifying step,
A flame / gas smoke detection method characterized by comprising: "

(10)「前記画像解析は、模様認識処理を含むことを特徴とする(7)か(9)の何れかに記載の炎・ガス煙検出方法。」 (10) The flame / gas smoke detection method according to any one of (7) and (9), wherein the image analysis includes a pattern recognition process.

本発明の第2態様の炎・ガス煙検出方法は、(11)または(12)を要旨とする。
(11)「炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出方法であって、
同一景色について、複数の撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する撮影ステップと、
前記撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出ステップと、
画像変化が生じる前記ブロックの群の空間的および/または時間的な変化に基づき、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定ステップと、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出方法。」
The flame / gas smoke detection method of the second aspect of the present invention is summarized in (11) or (12).
(11) “A flame / gas smoke detection method for detecting flame or gas smoke using a photographing means,
A shooting step for sequentially acquiring a plurality of captured images at predetermined time intervals for the same scenery,
A scene change detection step of dividing the photographed image into a plurality of blocks according to a predetermined block division rule, and detecting a scene change of the photographed image based on an image change in each block;
A flame / gas smoke determination step for determining whether the scene change is a change due to a flame or a change due to a gas smoke based on a spatial and / or temporal change of the group of blocks in which an image change occurs;
A flame / gas smoke detection method comprising: "

(12)「前記撮影ステップにおいて取得した撮影画像のうち、連続する第1撮影画像、第2撮影画像および第3撮影画像の3画像を用いて炎またはガス煙を検出する(11)に記載の炎・ガス煙検出方法であって、
前記景色変化検出ステップは、
前記第1撮影画像と前記第2撮影画像の輝度値の差分である第1差分画像、および前記第2撮影画像と前記第3撮影画像との輝度値の差分である第2差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
前記第1差分画像および前記第2差分画像をそれぞれ二値化し、第1二値化差分画像および第2二値化差分画像を生成する画像二値化ステップと、
前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および/または前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成ステップと、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および/または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタステップと、
前記フィルタ処理論理和合成画像および/または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定ステップと、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出方法。」
(12) As described in (11), flame or gas smoke is detected using three images of the first captured image, the second captured image, and the third captured image among the captured images acquired in the capturing step. A flame / gas smoke detection method,
The landscape change detection step includes:
A first difference image that is a difference between luminance values of the first and second captured images, and a second difference image that is a difference of luminance values between the second and third captured images are generated. A difference image generation step;
An image binarization step for binarizing the first difference image and the second difference image, respectively, and generating a first binarized difference image and a second binarized difference image;
Generating a logical sum composite image that is a logical sum of the first binarized difference image and the second binarized difference image, and / or the first binarized difference image and the second binarized difference A composite image generation step for generating a logical product composite image that is a logical product with the image;
A filter step of removing a high-frequency component in the logical sum composite image to generate a filtered logical sum composite image and / or generating a filtered logical product composite image by removing a high-frequency component in the logical product composite image;
In each block of the filtered logical sum composite image and / or the filtered logical product composite image, the number of pixels constituting the object appearing in each block is predetermined with respect to the total number of pixels constituting each block. A scene change block identifying step for determining that there has been an image change when the ratio is exceeded,
A flame / gas smoke detection method comprising: "

本発明によれば、処理対象となる画像をブロックにより分割し、当該ブロック単位で検出を行うので、高速に検出ができ、火災やガス漏れのリアルタイム検出が可能となる。また、フィルタ処理もブロック単位で行うので、計算に負荷がかからず、したがって簡易なハードウェアを使用することができる。   According to the present invention, an image to be processed is divided into blocks, and detection is performed in units of the blocks. Therefore, detection can be performed at high speed, and real-time detection of fire and gas leakage is possible. Further, since the filtering process is also performed in units of blocks, the calculation is not burdened, and thus simple hardware can be used.

また、景色に表れる対象(物体)の動きをも考慮した検出を行うことができるので、水蒸気、あるいは人、自動車、鳥等を、炎やガス煙であると誤検出することはない。   In addition, since it is possible to perform detection in consideration of the movement of an object (object) appearing in the scenery, water vapor, or a person, a car, a bird, or the like is not erroneously detected as flame or gas smoke.

図1は本発明の炎・ガス煙検出システムの第1実施形態を示す説明図である。
図1において炎・ガス煙検出システム1は、撮影手段(カメラ)11と、参照用撮影画像解析手段12と、参照用撮影画像解析結果保存手段13と、景色変化検出手段14と、景色変化ブロック解析手段15と、炎・ガス煙判定手段16とを備えている。
FIG. 1 is an explanatory view showing a first embodiment of the flame / gas smoke detection system of the present invention.
In FIG. 1, a flame / gas smoke detection system 1 includes a photographing means (camera) 11, a reference photographing image analysis means 12, a reference photographing image analysis result storage means 13, a scenery change detection means 14, and a scenery change block. Analyzing means 15 and flame / gas smoke determining means 16 are provided.

撮影手段11は、同一景色Sについて、参照用撮影画像g0を取得するとともに、時間間隔(たとえば、0.2秒〜6秒間隔)を置いて検出用撮影画像Gnを順次取得する。参照用撮影画像g0は、通常は正常時の画像である。また、検出用撮影画像Gnは、第1撮影画像G11、第2撮影画像G12、第3撮影画像G13である(G11、G12、G13の例を図2に示す)。   The photographing unit 11 obtains the reference photographed image g0 for the same scene S, and sequentially obtains the photographed images for detection Gn with a time interval (for example, 0.2 second to 6 seconds). The reference captured image g0 is usually a normal image. The detection photographic images Gn are a first photographic image G11, a second photographic image G12, and a third photographic image G13 (examples of G11, G12, and G13 are shown in FIG. 2).

参照用撮影画像解析手段12は、図3に示すように参照用撮影画像g0を所定のブロック分割規則により複数のブロックBij(i=1,2,・・・,m、j=1,2,・・・,n)に分割し、各ブロックごとに画像解析を行う。参照用撮影画像g0のテクスチャ処理は、後述するように、景色変化ブロック特定手段145が特定したブロックについて模様認識処理を行うようにできる。   As shown in FIG. 3, the reference photographed image analyzing means 12 divides the reference photographed image g0 into a plurality of blocks Bij (i = 1, 2,..., M, j = 1, 2, .., N) and image analysis is performed for each block. As will be described later, the texture processing of the reference captured image g0 can be performed by performing pattern recognition processing on the block specified by the scenery change block specifying unit 145.

参照用撮影画像解析結果保存手段13は、参照用撮影画像g0についての画像解析結果を保存する。   The reference captured image analysis result storage unit 13 stores the image analysis result for the reference captured image g0.

景色変化検出手段14は、検出用撮影画像Gnをブロック分割規則により複数のブロックBij(i=1,2,・・・,m、j=1,2,・・・,n)に分割し、検出用撮影画像Gnの景色変化を、各ブロックにおける画像変化に基づき検出する。具体的には、景色変化検出手段14は、差分画像生成手段141と、画像二値化手段142と、合成画像生成手段143と、フィルタ手段144と、景色変化ブロック特定手段145とを備えている。
差分画像生成手段141は、第1撮影画像G11と第2撮影画像G12の輝度値の差分である第1差分画像GD11、および第2撮影画像G12と第3撮影画像G13の輝度値の差分である第2差分画像GD12を生成する(GD11,GD12の例を図2に示す)。
The scene change detection means 14 divides the captured image Gn for detection into a plurality of blocks Bij (i = 1, 2,..., M, j = 1, 2,..., N) according to a block division rule. A scene change of the detection photographed image Gn is detected based on the image change in each block. Specifically, the scenery change detection means 14 includes a difference image generation means 141, an image binarization means 142, a composite image generation means 143, a filter means 144, and a scenery change block identification means 145. .
The difference image generation unit 141 is a difference between the luminance values of the first difference image GD11 that is the difference between the luminance values of the first photographic image G11 and the second photographic image G12, and the luminance value of the second photographic image G12 and the third photographic image G13. A second difference image GD12 is generated (examples of GD11 and GD12 are shown in FIG. 2).

画像二値化手段142は、第1差分画像GD11および第2差分画像GD12をそれぞれ二値化し、第1二値化差分画像GB11および第2二値化差分画像GB12を生成する(GB11およびGB12の例を図2に示す)。   The image binarization unit 142 binarizes the first difference image GD11 and the second difference image GD12, respectively, and generates a first binarized difference image GB11 and a second binarized difference image GB12 (GB11 and GB12). An example is shown in FIG.

合成画像生成手段143は、第1二値化差分画像GB11と第1二値化差分画像GB12との論理和である論理和合成画像Gorおよび第1二値化差分画像GB11と第1二値化差分画像GB12との論理積である論理積合成画像Gandを生成する(Gandの例を図2に示す)。論理和合成画像Gorには、たとえば濃度変化が無い物体や濃度変化が緩慢な物体であっても動きが速い物体、たとえば、歩行者や走行車両等の変化が比較的早い物体が表れる。   The composite image generation means 143 is a logical sum of the first binarized difference image GB11 and the first binarized difference image GB12, and the first binarized difference image GB11 and the first binarized difference image GB11. A logical product composite image Gand that is a logical product with the difference image GB12 is generated (an example of Gand is shown in FIG. 2). In the logical sum composite image Gor, for example, an object having no change in density or an object having a slow change in density, for example, a fast moving object, such as a pedestrian or a traveling vehicle, appears.

一方、論理積合成画像Gandには、たとえば濃度変化が急速でかつ動きが遅い物体が表れるが、たとえば濃度変化が無い物体や濃度変化が緩慢な物体や、歩行者や走行車両等の変化が比較的早い物体は表れない。   On the other hand, in the logical product composite image Gand, for example, an object with a rapid change in density and a slow movement appears. No fast object appears.

フィルタ手段144は、論理和合成画像Gor中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像FGorを作成するとともに、論理積合成画像Gand中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像FGandを作成する。高周波成分の除去により、微細な変化(ノイズ等)を除去し、特徴部分を拡大する(低周波成分を強調)することができる。   The filter unit 144 removes high-frequency components from the logical sum composite image Gor to create a filtered logical sum composite image FGor, and removes high-frequency components from the logical product composite image Gand to create a filtered logical product composite image FGand. To do. By removing the high-frequency component, it is possible to remove minute changes (such as noise) and to enlarge the characteristic part (emphasize the low-frequency component).

本実施形態では、論理和合成画像Gorや論理積合成画像Gandの強調部分(物体の変化部分)に、空間フィルタ処理を施す。具体的には、a回の縮小処理を施した後a回の拡大処理を施すことで雑音を除去し、b回の拡大処理を施した後b回の縮小処理を施すことで強調部分を拡大できる。   In the present embodiment, spatial filter processing is performed on the emphasized portion (object change portion) of the logical sum composite image Gor and logical product composite image Gand. Specifically, after performing a reduction process a times, the noise is removed by performing a enlargement process, and the emphasized portion is enlarged by performing b reduction processes after performing b expansion processes. it can.

景色変化ブロック特定手段145は、フィルタ処理論理和合成画像および/またはフィルタ処理論理積合成画像の各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断することができる。本実施形態では、フィルタ処理論理和合成画像FGorを、前述した複数のブロックB11,B12,・・・,Bmnに分割し、同一景色Sが変化するブロックを特定することができる。   The scene change block specifying unit 145 is configured such that, in each block of the filtered logical sum composite image and / or the filtered logical product composite image, the number of pixels constituting the object appearing in each block is the total number of pixels constituting each block. It can be determined that the image has changed when the ratio exceeds the predetermined ratio with respect to the number. In the present embodiment, the filtered logical sum composite image FGor can be divided into a plurality of blocks B11, B12,...

画像分割は、たとえば縦480ドット×横720ドットの撮影画像を、縦pドット×横qドット(たとえば、p=q=30)のブロックB11,B12,・・・,Bmnに分割できる。
ブロックB11,B12,・・・,Bmnの縦横のドット数(p,qの値)は、検出された炎やガス煙とされる図形の大きさに応じて、たとえば4〜64の範囲で変化させることができる。そして、ブロック(B11,B12,・・・,Bmnの少なくとも1つ)を特定する。
In the image division, for example, a captured image of 480 dots long × 720 dots wide can be divided into blocks B11, B12,..., Bmn of vertical p dots × horizontal q dots (for example, p = q = 30).
The number of vertical and horizontal dots (values of p and q) of the blocks B11, B12,..., Bmn varies in the range of, for example, 4 to 64, depending on the size of the detected flame or gas smoke figure. Can be made. Then, the block (at least one of B11, B12,..., Bmn) is specified.

この場合、全領域または局所領域での、画像変化があったブロックBijの個数、画像変化があったブロックBijの個数と前回の検出での個数、画像変化があったブロックBij中でのオブジェクトが占める割合、FFTによるオブジェクトの輪郭の変化を、炎・ガス煙を認識するための情報とすることができ、したがって炎・ガス煙の認識に際しての情報量が多くなる。   In this case, the number of blocks Bij that have undergone image change, the number of blocks Bij that have undergone image change, the number of previous detections, and the number of objects in the block Bij that has undergone image change in all or local regions. The change in the proportion of the object and the contour of the object due to the FFT can be used as information for recognizing the flame / gas smoke, so that the amount of information for recognizing the flame / gas smoke increases.

すなわち、全領域または局所領域での、画像変化があったブロックBijの個数の計数、画像変化があったブロックBijについての個数の前回検出での個数との比較、画像変化があったブロックBij中でのオブジェクトが占める割合の計算、FFTによるオブジェクトの輪郭変化の計算を適宜組み合わせることにより、炎・ガス煙の検出精度を向上させることができる。   That is, the count of the number of blocks Bij in which the image has changed in the entire region or the local region, the comparison of the number of blocks Bij in which the image has changed with the number in the previous detection, and the block Bij in which the image has changed The flame / gas smoke detection accuracy can be improved by appropriately combining the calculation of the ratio occupied by the object in FIG.

また、画像変化があったブロックが独立して存在している場合(周囲のブロックには画像変化がない場合)には、この画像変化をノイズと判断することができる。逆に、画像変化があったブロックBijが連続して存在している場合、これが炎やガス煙によるものなのか、水蒸気によるものなかを、ブロックBijの連続パターンにより、予測できる。もちろん、この場合には炎・ガス煙判定手段16によるテクスチャ処理により、正確な判定が行われるが、早期発見には有効である。   In addition, when there are blocks that have undergone image changes independently (when there are no image changes in the surrounding blocks), this image change can be determined as noise. On the contrary, when the block Bij in which the image has changed continuously exists, it can be predicted from the continuous pattern of the block Bij whether this is due to flame or gas smoke or due to water vapor. Of course, in this case, accurate determination is performed by texture processing by the flame / gas smoke determination means 16, but it is effective for early detection.

景色変化ブロック解析手段15は、各ブロックBijの何れかについて画像変化があったときは、当該画像変化があったブロックBijについて、画像解析を行う。テクスチャ処理は、画像変化があったブロックのうち景色変化ブロック特定手段145が特定したブロックBijについて模様認識処理を行うようにできる。   When there is an image change for any of the blocks Bij, the scene change block analysis unit 15 performs image analysis for the block Bij in which the image change has occurred. In the texture processing, the pattern recognition processing can be performed on the block Bij specified by the scenery change block specifying unit 145 among the blocks having an image change.

炎・ガス煙判定手段16は、景色変化ブロック解析手段15による、景色変化にかかるブロックについての画像解析結果を、参照用撮影画像解析結果保存手段13に保存されている、対応するブロックBijについての画像解析結果と比較し、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する。   The flame / gas smoke determination unit 16 stores the image analysis result of the block relating to the scene change by the scene change block analysis unit 15 for the corresponding block Bij stored in the reference captured image analysis result storage unit 13. Compared with the image analysis result, it is specified whether or not the scene change is a change caused by flame or a change caused by gas smoke.

この特定は、たとえば、フィルタ処理論理和合成画像FGorに画像が表れず、かつフィルタ処理論理積合成画像FGandに画素が顕著に表れている場合には、炎による変化またはガス煙による変化であると判別できる。   For example, in the case where no image appears in the filtered logical sum composite image FGor and pixels appear significantly in the filtered logical product composite image FGand, this specification is a change due to flame or a change due to gas smoke. Can be determined.

上述したように、本発明では、ブロックBijごとに画像解析を行うので(すなわち、画像変化しているブロックBijだけを対象にできるので)、使用メモリ容量を小さくでき、DSP等の専用のハードウェアによる場合には高速処理を行うことができる。   As described above, in the present invention, image analysis is performed for each block Bij (that is, only the block Bij whose image is changed can be targeted), so that the memory capacity used can be reduced and dedicated hardware such as a DSP is used. In this case, high-speed processing can be performed.

以下、図4のフローチャートを参照して図1に示した炎・ガス煙検出システム1の動作を説明する。
(1)撮影ステップS101:撮影手段11は、第1撮影画像G11,第2撮影画像G12,第3撮影画像G13を順次取得する。
(2)参照用撮影画像解析ステップS102:参照用撮影画像解析手段12は、参照用撮影画像g0を複数のブロックBijに分割し、各ブロックごとに画像解析を行う。
(3)参照用撮影画像解析結果保存ステップS103:参照用撮影画像解析結果保存手段13は、参照用撮影画像g0についての画像解析結果を保存する。
The operation of the flame / gas smoke detection system 1 shown in FIG. 1 will be described below with reference to the flowchart of FIG.
(1) Shooting step S101: The shooting means 11 sequentially acquires a first shot image G11, a second shot image G12, and a third shot image G13.
(2) Reference photographed image analysis step S102: The reference photographed image analyzing means 12 divides the reference photographed image g0 into a plurality of blocks Bij and performs image analysis for each block.
(3) Reference photographed image analysis result storage step S103: The reference photographed image analysis result storage means 13 stores an image analysis result for the reference photographed image g0.

(4)景色変化検出ステップS104:景色変化検出手段14は、検出用撮影画像を複数のブロックBijに分割し、前記検出用撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する。
景色変化検出ステップS104は、差分画像生成ステップS1041と、画像二値化ステップS1042と、合成画像生成ステップS1043と、フィルタステップS1044と、景色変化ブロック特定ステップS1045とを含む。
(4−1)差分画像生成ステップS1041では、差分画像生成手段141による第1差分画像GD11および第2差分画像GD12の生成を行う。
(4−2)画像二値化ステップS1042では、画像二値化手段142による第1二値化差分画像GB11および第2二値化差分画像GB12の生成を行う。
(4−3)合成画像生成ステップS1043では、合成画像生成手段143による論理和合成画像Gorおよび論理積合成画像Gandの生成を行う。
(4−4)フィルタステップS1044では、フィルタ手段144によるフィルタ処理論理和合成画像FGorおよびフィルタ処理論理積合成画像FGandの作成を行う。
(4−5)景色変化ブロック特定ステップS1045では、景色変化ブロック特定手段145による画像変化があるブロックの特定を行う。
(4) Scenery Change Detection Step S104: The landscape change detection means 14 divides the detection photographed image into a plurality of blocks Bij, and detects a scene change of the detection photographed image based on the image change in each block.
The landscape change detection step S104 includes a difference image generation step S1041, an image binarization step S1042, a composite image generation step S1043, a filter step S1044, and a landscape change block specifying step S1045.
(4-1) In the difference image generation step S1041, the difference image generation means 141 generates the first difference image GD11 and the second difference image GD12.
(4-2) In the image binarization step S1042, the image binarization unit 142 generates the first binarized difference image GB11 and the second binarized difference image GB12.
(4-3) In composite image generation step S1043, the composite image generation unit 143 generates a logical sum composite image Gor and a logical product composite image Gand.
(4-4) In filter step S1044, the filter processing unit 144 creates a filtered logical sum composite image FGor and a filtered logical product composite image FGand.
(4-5) Scene change block identification step S1045 identifies a block having an image change by the landscape change block identification unit 145.

なお、参照用撮影画像解析ステップS102および景色変化検出ステップS104で、画像分割により生成したブロックB11,B12,・・・,Bmnの縦横のドット数(p,qの値)は、検出された炎やガス煙とされる図形の大きさに応じて、たとえば4〜64の範囲で変化させることができる。そして、ブロック(B11,B12,・・・,Bmnの少なくとも1つ)を特定して、次の処理に進む。景色変化検出ステップS104において、ブロックに分割する処理は本実施形態では、ステップS1045で行うものとするが、景色変化検出ステップS104の処理中のどこで行ってもよい。   Note that the number of vertical and horizontal dots (values of p and q) of the blocks B11, B12,..., Bmn generated by image division in the reference captured image analysis step S102 and the landscape change detection step S104 is the detected flame. Depending on the size of the figure that is gas smoke, it can be varied in the range of 4 to 64, for example. Then, the block (at least one of B11, B12,..., Bmn) is specified, and the process proceeds to the next process. In the landscape change detection step S104, the process of dividing into blocks is performed in step S1045 in this embodiment, but may be performed anywhere in the process of the landscape change detection step S104.

(5)景色変化ブロック解析ステップS105:景色変化ブロック解析手段15による、景色変化ブロック特定ステップS1045で特定されたブロックの画像解析を行う。
具体的には、画像変化があったブロックについて、以下の処理を行う。
(a)原画像がたとえば256階調のモノクロ画像であるときには(S1051の「NO」)、16階調に階調変換を施し(S1052)、画像解析(14種の形状,模様等の解析、透過物体か否かの解析)を行い(S1053)、形状・模様の特徴抽出を行い(S1054)、マルチレベルスライスによる処理を行う(S1055)。
S1055のマルチレベルスライスによる処理では、撮影画像の濃度範囲を複数の区分に分割し、各区分に特定の濃度レベルを割り当てる。また、これに併せて、オプティカルフローの抽出による動きの検出を行うことができる。
(5) Scene change block analysis step S105: The scene change block analysis means 15 performs image analysis of the block specified in the landscape change block specification step S1045.
Specifically, the following processing is performed for the block in which the image has changed.
(A) For example, when the original image is a monochrome image of 256 gradations (“NO” in S1051), gradation conversion is performed on 16 gradations (S1052), and image analysis (analysis of 14 types of shapes, patterns, etc.) Analysis of whether or not the object is a transparent object) (S1053), shape / pattern feature extraction is performed (S1054), and multi-level slice processing is performed (S1055).
In the processing using the multi-level slice in S1055, the density range of the captured image is divided into a plurality of sections, and a specific density level is assigned to each section. In addition to this, it is possible to detect motion by extracting an optical flow.

(b)原画像がたとえばカラー画像であるときには(S1051の「YES」)、RGBごとに画像解析(14種の形状,模様等の解析、透過物体か否かの解析)を行い(S1056)、形状・模様の特徴抽出を行い(S1057)、マルチレベルスライス法による処理を行う(S1058)。また、これに併せて、オプティカルフローの抽出による動きの検出を行うことができる。
従来、撮影画像の全画面を対象に画像解析を施し、あるいは常に変化している煙の形状内の面積を対象に画像解析を施しているため処理が複雑であった。本発明では、上記の実施形態からわかるように、ブロックについて(すなわち、狭い領域について)画像解析を行うことにより、処理を効率化している。画像解析による煙の認識は、従来と同様、二値化後の形状認識やオプティカルフローの抽出に加えて、上記(a)例では、モノクロ画面に対して行い、上記(b)例ではRGB変換後の3つの画面に対して行っているが、HSL変換後の画面に対して行うこともできる。
(B) When the original image is, for example, a color image (“YES” in S1051), image analysis (analysis of 14 types of shapes, patterns, etc., analysis of whether the object is a transparent object) is performed for each RGB (S1056). Shape / pattern feature extraction is performed (S1057), and processing by a multi-level slice method is performed (S1058). In addition to this, it is possible to detect motion by extracting an optical flow.
Conventionally, processing has been complicated because image analysis has been performed on the entire screen of a captured image, or image analysis has been performed on an area within the constantly changing shape of smoke. In the present invention, as can be seen from the above-described embodiment, the processing is made efficient by performing image analysis on a block (that is, a narrow region). As in the past, smoke recognition by image analysis is performed on a monochrome screen in the above (a) example, and RGB conversion in the above (b) example, in addition to shape recognition after binarization and optical flow extraction. Although it is performed on the subsequent three screens, it can also be performed on the screen after the HSL conversion.

(6)炎・ガス煙判定ステップS106;炎・ガス煙判定手段16による炎による変化またはガス煙による変化であるか否かの特定を行う。
実際には、炎やガス煙には、様々な形状、色、濃度、模様、現れ方がある。したがって、炎やガス煙の標準モデルを、これらの情報の一部または全部使って登録しておき、比較することで、精度の高い検出ができる。
(6) Flame / gas smoke determination step S106: It is determined whether the flame / gas smoke determination means 16 is a change due to flame or a change due to gas smoke.
Actually, flames and gas smoke have various shapes, colors, concentrations, patterns, and appearances. Therefore, a standard model of flame or gas smoke can be registered using a part or all of these information and compared, and detection can be performed with high accuracy.

また、炎・ガス煙判定ステップS106では、上記の処理に加えて、濃度ヒストグラムの手法も取り入れ、濃度分布を考慮することで炎やガス煙を高精度で検出できる。この場合、画像変化がある1つまたは複数のブロックに対してヒストグラムを作成すればよいので高速に処理することができる。   In addition, in the flame / gas smoke determination step S106, in addition to the above processing, a technique of a density histogram is also adopted, and flame and gas smoke can be detected with high accuracy by considering the density distribution. In this case, since it is sufficient to create a histogram for one or a plurality of blocks having image changes, high-speed processing can be performed.

図6(A),(B),(C)に、上記の画像処理結果を示す。図6(A)に示すように同じブロックに必ず物体の変化が表れるときは、当該物体の変化は水蒸気であると予想できる。また、図6(B)に示すように異なるブロックに物体の変化が表れるときは、炎やガス煙である可能性があり、この検出結果が適宜ディスプレイに表示される。なお、図6(C)は物体の変化が表れない場合を示している。   FIGS. 6A, 6B, and 6C show the above image processing results. As shown in FIG. 6A, when a change of an object always appears in the same block, it can be predicted that the change of the object is water vapor. Further, as shown in FIG. 6B, when an object changes in different blocks, there is a possibility of flame or gas smoke, and this detection result is appropriately displayed on the display. Note that FIG. 6C shows a case where the change of the object does not appear.

なお、炎・ガス煙検出システム1では、複数の場所を撮影するために複数の撮影手段を設けることもできる。また、図7に示すように、撮影手段11を1つ使用し、Nの方向に回転させて一定時間間隔(たとえば、1分間隔)で3つの景色S1,S2,S3を撮影するように構成できる。   In the flame / gas smoke detection system 1, a plurality of photographing means can be provided to photograph a plurality of places. In addition, as shown in FIG. 7, one photographing means 11 is used and rotated in the N direction to photograph three scenes S1, S2, and S3 at a constant time interval (for example, one minute interval). it can.

図8は本発明の炎・ガス煙検出システムの第2実施形態を示す説明図である。
図8において炎・ガス煙検出システム2は、炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出するものであり、撮影手段(カメラ)21と、景色変化検出手段22と、炎・ガス煙判定手段23とを備えている。
FIG. 8 is an explanatory view showing a second embodiment of the flame / gas smoke detection system of the present invention.
In FIG. 8, the flame / gas smoke detection system 2 detects flame or gas smoke using an imaging unit, and includes an imaging unit (camera) 21, a scene change detection unit 22, and a flame / gas smoke determination unit 23. And.

撮影手段21は、同一景色について、参照用撮影画像を取得するとともに複数の検出用撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得することができる。本実施形態では、撮影手段21は、検出用撮影画像として連続する撮影画像G11,G12,G13,・・・の画像を用いて炎またはガス煙を検出する。   The photographing means 21 can acquire a reference photographed image and sequentially obtain a plurality of detection photographed images at predetermined time intervals for the same scenery. In the present embodiment, the imaging means 21 detects flame or gas smoke using images of consecutive captured images G11, G12, G13,... As detection captured images.

景色変化検出手段22は、検出用撮影画像(撮影画像G11,G12,G13,・・・)をブロック分割規則により複数のブロックBijに分割し、検出用撮影画像の景色変化を、各ブロックにおける画像変化に基づき検出することができる。
景色変化検出手段22は、差分画像生成手段221と、画像二値化手段222と、合成画像生成手段223と、フィルタ手段224と、景色変化ブロック特定手段225とを備えている。
The scene change detection means 22 divides the detection photographed images (captured images G11, G12, G13,...) Into a plurality of blocks Bij according to the block division rule, and changes the scene change of the detection photographed image to the image in each block. It can be detected based on the change.
The scene change detection unit 22 includes a difference image generation unit 221, an image binarization unit 222, a composite image generation unit 223, a filter unit 224, and a scene change block identification unit 225.

差分画像生成手段221は、第1撮影画像G11と第2撮影画像G12の輝度値の差分である第1差分画像GD11、および第2撮影画像G12と第3撮影画像G13との輝度値の差分である第2差分画像GD12を生成する。
画像二値化手段222は、第1差分画像GD11および第2差分画像GD12をそれぞれ二値化し、第1二値化差分画像GB11および第2二値化差分画像GB12を生成する。
The difference image generation means 221 is a difference in luminance value between the first difference image GD11, which is a difference in luminance value between the first photographic image G11 and the second photographic image G12, and between the second photographic image G12 and the third photographic image G13. A certain second difference image GD12 is generated.
The image binarization means 222 binarizes the first difference image GD11 and the second difference image GD12, respectively, and generates a first binarization difference image GB11 and a second binarization difference image GB12.

合成画像生成手段223は、第1二値化差分画像GB11と第2二値化差分画像GB12との論理和である論理和合成画像Gorおよび第1二値化差分画像GB11と第2二値化差分画像GB12との論理積である論理積合成画像Gandを生成する。
フィルタ手段224は、論理和合成画像Gor中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像FGorを生成し、および論理積合成画像Gand中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成する。
The composite image generation unit 223 is a logical sum of the first binarized difference image GB11 and the second binarized difference image GB12, a logical sum composite image Gor, and the first binarized difference image GB11 and the second binarized image. A logical product composite image Gand that is a logical product with the difference image GB12 is generated.
The filter unit 224 removes the high frequency components in the logical sum composite image Gor to generate a filtered logical sum composite image FGor, and removes the high frequency components in the logical product composite image Gand to generate a filtered logical product composite image. .

景色変化ブロック特定手段225は、フィルタ処理論理和合成画像Gorおよびフィルタ処理論理積合成画像Gandの各ブロックBijにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックBijを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する。   The scene change block specifying means 225 is configured such that, in each block Bij of the filtered logical sum composite image Gor and the filtered logical product composite image Gand, the number of pixels constituting the object appearing in each block constitutes each block Bij. It is determined that the image has changed when the ratio exceeds the predetermined ratio with respect to the total number of pixels.

炎・ガス煙判定手段23は、画像変化が生じる前記ブロックの群の空間的および/または時間的な変化に基づき、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する。   The flame / gas smoke determination means 23 determines whether the scene change is a change due to flame or a change due to gas smoke based on a spatial and / or temporal change of the group of blocks in which an image change occurs. To do.

炎・ガス煙判定手段23は、複数回の検出結果に基づき炎・ガス煙検出をすることもできる。たとえば、ある特定領域の複数のブロックに、画像変化が時間的に断続して生じる場合には、画像変化が現れる頻度により、炎・ガス煙によるものなのか、それら以外によるものなのかを高速に判別できる。画素単位で画像変化を検出する場合には処理に時間がかかるが、本発明では処理対象は特定のブロックに限られるので処理に時間がかかることはない。   The flame / gas smoke determination means 23 can also detect flame / gas smoke based on the detection results of a plurality of times. For example, when image changes occur intermittently in multiple blocks in a specific area, it is possible to determine whether it is due to flame, gas smoke, or other factors depending on the frequency of the image change. Can be determined. When detecting an image change in units of pixels, the processing takes time. However, in the present invention, the processing target is limited to a specific block, so the processing does not take time.

また、ほとんど全てのブロック(a%以上のブロック)に画像変化が生じ、かつ各ブロック中の広い領域(b%以上の面積)で変化が生じている場合は、カメラ(撮影手段21)が旋回していたり、ぶれていたりすることが予想されるので、この場合には撮影画像は検出対象から除外することができる。また、上記の状態が長時間連続する場合には、撮影手段21の故障が予想されるので、機器故障の早期発見が可能となる。
逆に、長時間(たとえば、一定時間T)を経過しても、全ブロックBmn(i=1,2,・・・,m、j=1,2,・・・,n)のc%以上のブロックで全く変化が現れない場合は、撮影手段21のカメラレンズがスプレー等による攻撃を受けたことが予想できるので、工業プラント等に対するテロ対策としても好適である。
In addition, when an image change occurs in almost all blocks (a% or more blocks) and a change occurs in a wide area (area of b% or more) in each block, the camera (photographing means 21) turns. In this case, the photographed image can be excluded from the detection target. Further, when the above state continues for a long time, a failure of the photographing means 21 is expected, so that an early detection of a device failure is possible.
Conversely, even if a long time (for example, a certain time T) has passed, c% or more of all blocks Bmn (i = 1, 2,..., M, j = 1, 2,..., N) If there is no change at all in the block, it can be predicted that the camera lens of the photographing means 21 has been attacked by spray or the like, which is suitable as a countermeasure against terrorism against industrial plants and the like.

以下、図9のフローチャートを参照して図8に示した炎・ガス煙検出システム2の動作を説明する。本発明の炎・ガス煙検出方法では、炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出することができる。   The operation of the flame / gas smoke detection system 2 shown in FIG. 8 will be described below with reference to the flowchart of FIG. In the flame / gas smoke detection method of the present invention, flame or gas smoke can be detected using an imaging means.

(1)撮影ステップS201:撮影手段21により、同一景色について、複数の撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する。   (1) Shooting step S201: The shooting unit 21 sequentially acquires a plurality of shot images for the same scene at predetermined time intervals.

(2)景色変化検出ステップS202:景色変化検出手段22により、前記撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する。
景色変化検出ステップS202は、差分画像生成ステップS2021と、画像二値化ステップS2022と、合成画像生成ステップS2023と、フィルタステップS2024と、景色変化ブロック特定ステップS2025とを含む。
(2−1)差分画像生成ステップS2021では、差分画像生成手段221により、第1差分画像GD11および第2差分画像GD12を生成する。
(2−2)画像二値化ステップS2022では、画像二値化手段222により、第1二値化差分画像GB11および第2二値化差分画像GB12を生成する。
(2−3)合成画像生成ステップS2023では、合成画像生成手段223により、論理和合成画像Gorおよび論理積合成画像Gandを生成する。
(2−4)フィルタステップS2024では、フィルタ手段224により、フィルタ処理論理和合成画像FGorおよびフィルタ処理論理積合成画像FGandを生成する。
(2−5)景色変化ブロック特定ステップS2025では、景色変化ブロック特定手段225により、画像変化があったブロックを特定する。
(2) Landscape change detection step S202: The scene change detection means 22 divides the photographed image into a plurality of blocks according to the block division rule, and detects a scene change of the photographed image based on the image change in each block. .
The landscape change detection step S202 includes a difference image generation step S2021, an image binarization step S2022, a composite image generation step S2023, a filter step S2024, and a landscape change block specifying step S2025.
(2-1) In the difference image generation step S2021, the difference image generation means 221 generates the first difference image GD11 and the second difference image GD12.
(2-2) In the image binarization step S2022, the image binarization unit 222 generates the first binarized difference image GB11 and the second binarized difference image GB12.
(2-3) In composite image generation step S2023, the composite image generation means 223 generates a logical sum composite image Gor and a logical product composite image Gand.
(2-4) In filter step S2024, the filter means 224 generates a filtered logical sum composite image FGor and a filtered logical product composite image FGand.
(2-5) Scene change block identification step S2025 identifies the block in which the image has changed by the scene change block identification means 225.

(3)炎・ガス煙判定ステップS203:炎・ガス煙判定手段23により、景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する。   (3) Flame / gas smoke determination step S203: The flame / gas smoke determination means 23 specifies whether the scene change is a change due to flame or a change due to gas smoke.

以下に、形状特徴の抽出による、煙と水蒸気の識別の具体例を説明する。
図10は煙と水蒸気が画面上で同時に発生している景色を示す画像である。図10には明瞭に表されていないが、水蒸気はすぐ消えて遠くまで行かないが、煙は消えずに遠くにまで漂っている。この特徴をもとに、形状特徴の面積に着目した煙と水蒸気の識別を行う。
Hereinafter, a specific example of discrimination between smoke and water vapor by extracting shape features will be described.
FIG. 10 is an image showing a scene where smoke and water vapor are simultaneously generated on the screen. Although not clearly shown in FIG. 10, the water vapor disappears immediately and does not go far, but the smoke does not disappear and drifts far away. Based on this feature, smoke and water vapor are identified by focusing on the area of the shape feature.

図11に、煙が発生している景色に対して4秒ごとに論理和合成画像を生成し、煙の面積を求めた結果を示す。また、図12に水蒸気が発生している景色に対して同様に論理和合成画像を生成し水蒸気の面積を求めた結果を示す。   FIG. 11 shows the result of generating a logical sum composite image every 4 seconds for a scene where smoke is generated, and obtaining the smoke area. FIG. 12 shows a result of similarly generating a logical sum composite image for a scene where water vapor is generated and determining the area of the water vapor.

図11には「煙は消えずに遠くまで漂う」といった特徴が表れ、図12には「水蒸気はすぐ消えて遠くまで行かない」といった特徴が表れている。すなわち、図11および図12を比較するとわかるように、上記の特徴の違いから、煙と水蒸気の面積の変化にも違いが表れている。   FIG. 11 shows a feature such as “the smoke does not disappear and drifts far”, and FIG. 12 shows a feature that “the water vapor immediately disappears and does not go far”. That is, as can be seen by comparing FIG. 11 and FIG. 12, the difference in the area of smoke and water vapor also appears due to the difference in the above characteristics.

図13(A)は煙の面積の時間変化を示すグラフ、図13(B)は水蒸気の面積の時間変化を示すグラフである。図13(A),(B)から、水蒸気の面積の変化量は小さいのに対して、煙の面積の変化量は大きいことが分かる。
すなわち、煙と水蒸気の識別には、面積の分散を比較することが有効であり、面積のばらつき、すなわち分散によって煙と水蒸気の識別を行うことができる。
煙と水蒸気の面積の分散を求める式を下記に示す。
FIG. 13A is a graph showing the time change of the smoke area, and FIG. 13B is a graph showing the time change of the water vapor area. 13A and 13B, it can be seen that the amount of change in the area of smoke is large while the amount of change in the area of water vapor is small.
That is, it is effective to compare the dispersion of areas for the discrimination between smoke and water vapor, and the smoke and water vapor can be discriminated by variation in area, that is, dispersion.
The formula for determining the dispersion of the smoke and water vapor areas is shown below.

図14(A)に煙の分散の計算結果をグラフで示し、図14(B)に水蒸気の分散の計算結果をグラフで示す。面積のばらつきは水蒸気よりも煙のほうが大きいので、全体的に面積の分散は煙のほうが大きくなっている。これらのことからわかるように、形状特徴における、面積の大きさ・分散の比較は煙と水蒸気を識別する方法として極めて有効である。煙と水蒸気の形状特徴に着目したアルゴリズムに基づく検出に際しては、前述したように撮影画像を複数のブロックに分割してブロック単位での処理を行うことで、高速な処理が可能となる。   FIG. 14A is a graph showing the calculation result of smoke dispersion, and FIG. 14B is a graph showing the calculation result of water vapor dispersion. Since the variation in area is greater for smoke than for water vapor, the overall variance in area is greater for smoke. As can be seen from these, comparison of the size and dispersion of the shape features is extremely effective as a method for distinguishing between smoke and water vapor. When performing detection based on an algorithm that focuses on the shape characteristics of smoke and water vapor, as described above, the captured image is divided into a plurality of blocks and processed in units of blocks, thereby enabling high-speed processing.

前述したように、炎・ガス煙検出システム2(図8参照)は、撮影手段21のカメラレンズがスプレー等による攻撃を受けたことを予想することで、工業プラント等に対するテロ対策として使用することができる。本発明では、以下の手法により、撮影手段11(図1)や撮影手段21(図6)の強制移動・破壊等の行為に対して、より有効な対策をとることができる。   As described above, the flame / gas smoke detection system 2 (see FIG. 8) should be used as an anti-terrorism measure against an industrial plant or the like by predicting that the camera lens of the photographing means 21 has been attacked by a spray or the like. Can do. In the present invention, it is possible to take more effective measures against acts such as forced movement and destruction of the photographing means 11 (FIG. 1) and the photographing means 21 (FIG. 6) by the following method.

図15は、強制移動・破壊等に対する機器移動検出システム3を示す機能ブロック図である。この機器移動検出システム3は、通常のノードブック型コンピュータ等の携帯機器に搭載することができるものであるが、本実施形態では、当該検出装置の機能を絞って、本発明の監視システムに応用するものとする。
撮影手段(ビデオカメラ309)は、機器移動検出システム本体31に外部機器接続インタフェースI/Fを介して取り付けることができるし、機器移動検出システム本体31と一体に構成することもできる。
FIG. 15 is a functional block diagram showing the device movement detection system 3 for forced movement / destruction. The device movement detection system 3 can be installed in a portable device such as a normal node book type computer. In this embodiment, the function of the detection device is narrowed down and applied to the monitoring system of the present invention. It shall be.
The photographing means (video camera 309) can be attached to the device movement detection system main body 31 via the external device connection interface I / F, or can be configured integrally with the device movement detection system main body 31.

機器移動検出システム3は、監視モードオン手段301を備えることができる。また、機器移動検出システム3は、監視モードがオン状態のときに動作する、機器電源スイッチ操作無効化手段302と、ビデオカメラ駆動手段303と、撮影領域分割手段304と、景色変化検出手段305と、景色変化ブロック比率計算手段306と、警告発生手段307と、監視モードオフ手段308と、ビデオカメラ309と、撮影画像記憶手段310と、ブロック画像記憶手段311とを備えている。本実施形態では、これらの手段のうち、ビデオカメラ309を除く構成要素は、屋内管理システム側に設けることができる。   The device movement detection system 3 can include monitoring mode on means 301. In addition, the device movement detection system 3 operates when the monitoring mode is on, the device power switch operation invalidating means 302, the video camera driving means 303, the shooting area dividing means 304, and the scenery change detecting means 305. , A scene change block ratio calculation unit 306, a warning generation unit 307, a monitoring mode off unit 308, a video camera 309, a captured image storage unit 310, and a block image storage unit 311. In the present embodiment, among these means, the components other than the video camera 309 can be provided on the indoor management system side.

機器電源スイッチ操作無効化手段302は、プラントの監視等の用途において、通常は使用されないが、ノードブック型コンピュータ等の携帯機器に機器移動検出システム3を搭載した場合には、置き引き等があった場合に有効に働く。   The device power switch operation invalidating means 302 is not normally used in applications such as plant monitoring. However, when the device movement detection system 3 is mounted on a portable device such as a node book type computer, there is a deposit or the like. Works effectively in cases.

監視モードオン手段301は、通常モードから監視モードに移行するために使用される。監視モードオン手段301は、具体的には、システム本体31専用のスイッチの操作により機能するものであってもよいし、機器移動検出システム3がキーボードを備えているときはファンクションキー等の特殊キーとアルファベットキー等の汎用キーとの組み合わせにより機能するものであってもよい。また、機器移動検出システム3がディスプレイを備えるときは、ソフトキー,ソフトボタンにより機能するものであってもよいし、ディスプレイに表示されたアプリケーション起動メニュー(選択により起動される)やアイコン(クリックにより起動される)により機能するものであってもよい。
監視モードでは、前述したように、機器電源スイッチ操作無効化手段302により、機器電源スイッチの操作を無効とすることができる。すなわち、監視モードでは、機器電源をオフ状態にすることができない。具体的には、機器電源スイッチ操作無効化手段302は、機器電源スイッチ321に並列に設けられたバイパススイッチ322により機能するように構成できる。監視モードオン手段301が作動すると、バイパススイッチ322がオン状態となり、機器電源スイッチ321をオフ状態にしても機器電源自体はオフとはならない。
The monitoring mode on means 301 is used for shifting from the normal mode to the monitoring mode. Specifically, the monitoring mode on means 301 may function by operating a switch dedicated to the system main body 31. When the device movement detection system 3 includes a keyboard, special keys such as function keys may be used. And a general-purpose key such as an alphabet key. When the device movement detection system 3 includes a display, the device movement detection system 3 may function by a soft key or a soft button. Activated).
In the monitoring mode, as described above, the device power switch operation invalidating unit 302 can invalidate the operation of the device power switch. That is, in the monitoring mode, the device power cannot be turned off. Specifically, the device power switch operation invalidating means 302 can be configured to function by a bypass switch 322 provided in parallel with the device power switch 321. When the monitoring mode on means 301 is activated, the bypass switch 322 is turned on, and even if the device power switch 321 is turned off, the device power supply itself is not turned off.

監視モードでは、ビデオカメラ駆動手段303はビデオカメラ309を駆動し、ビデオカメラ309は景色を一定時間ごとに撮影し、撮影画像記憶手段310に格納する。撮影画像記憶手段310には、時間的に前後する少なくとも2枚の撮影画像Gk,Gk+1が格納され、撮影領域分割手段304および景色変化検出手段305による処理がなされる。本実施形態では、撮影画像記憶手段310には、2枚の撮影画像Gk,Gk+1が格納されるものとする。   In the monitoring mode, the video camera driving unit 303 drives the video camera 309, and the video camera 309 captures the scenery at regular intervals and stores it in the captured image storage unit 310. The photographed image storage unit 310 stores at least two photographed images Gk and Gk + 1 that are temporally changed and processed by the photographing region dividing unit 304 and the landscape change detecting unit 305. In the present embodiment, the photographed image storage unit 310 stores two photographed images Gk and Gk + 1.

撮影領域分割手段304はビデオカメラ309の撮影画像(具体的には、撮影画像記憶手段310に格納された少なくとも2枚の撮影画像Gk,Gk+1)をそれぞれ、図3に示したような複数のブロックBij(i=1,2,・・・,M、j=1,2,・・・,N)に分割してブロック画像GBk,GBk+1としてブロック画像記憶手段311に格納する。
撮影画像GkをブロックBijに分割したブロック画像GBkの説明図である。ブロック画像GBkをブロック画像記憶手段311に格納したときは、撮影画像Gkを消去することができる。
The shooting area dividing unit 304 includes a plurality of blocks as shown in FIG. 3 each of shot images of the video camera 309 (specifically, at least two shot images Gk and Gk + 1 stored in the shot image storage unit 310). Bij (i = 1, 2,..., M, j = 1, 2,..., N) is divided into block images GBk and GBk + 1 and stored in the block image storage means 311.
It is explanatory drawing of the block image GBk which divided | segmented the picked-up image Gk into the block Bij. When the block image GBk is stored in the block image storage means 311, the captured image Gk can be deleted.

画像変化検出手段305は、ブロック画像ブロック画像GBkを構成する複数のブロックの全てについて画像変化を検出する。具体的には、ブロック画像GBkを構成するブロックBij(z×z個の矩形ブロックとする)の画素Pqr(q,r=1,2,・・・,z)の輝度値と、ブロック画像GBk+1を構成するブロックBijの画素Pqrの輝度値との差分をとる。処理の簡素化(高速化)を図る場合には、輝度値がたとえば8ビットである場合、低ビット(1ビット、あるいは2ビット)に分解度を落として上記差分をとることができる。輝度値の分解度が高い場合(たとえば8ビットの場合)において、輝度値の差分が「0」または「0」に近い値である場合には輝度値の変化がなく、輝度値の差分が大きい場合(たとえば2桁あるいは3桁の場合)には輝度値のあると判断できる。輝度値の分解能が低い場合(たとえば1ビットの場合)においては、輝度値の差分が「0」である場合には輝度値の変化がなく、輝度値の差分が「1」である場合には輝度値の変化があると判断できる。ブロックBijの輝度値の変化があった画素数が所定数を上回ったときは、ブロックBijには画像変化があったと判断できる。   The image change detection unit 305 detects an image change for all of a plurality of blocks constituting the block image block image GBk. Specifically, the luminance value of the pixel Pqr (q, r = 1, 2,..., Z) of the block Bij (z × z rectangular blocks) constituting the block image GBk, and the block image GBk + 1. The difference from the luminance value of the pixel Pqr of the block Bij that constitutes. In the case of simplification (speeding up) of processing, when the luminance value is 8 bits, for example, the difference can be obtained by reducing the resolution to low bits (1 bit or 2 bits). When the resolution of the luminance value is high (for example, in the case of 8 bits), if the luminance value difference is “0” or a value close to “0”, the luminance value does not change and the luminance value difference is large. In some cases (for example, two or three digits), it can be determined that there is a luminance value. When the resolution of the luminance value is low (for example, in the case of 1 bit), the luminance value does not change when the luminance value difference is “0”, and the luminance value difference is “1”. It can be determined that there is a change in luminance value. When the number of pixels in which the brightness value of the block Bij has changed exceeds a predetermined number, it can be determined that there has been an image change in the block Bij.

画像変化ブロック数計数手段306は画像変化が検出されたブロックBijの個数を計数する。
前記計数値(画像変化が検出されたブロックBijの個数)がブロックの全数(M×N)に基づき定められる閾値(たとえば、(M×N)÷10)を超えたときは、テレビカメラ309が動いていると判断できる。したがって、この場合には警告発生手段307は警告を発することができる。警告は、音声および/または画像により行うことができる。警告発生手段307は装置31と一体に構成されていてもよいし、遠隔箇所に設置されていてもよい。
The image change block number counting means 306 counts the number of blocks Bij in which an image change is detected.
When the count value (number of blocks Bij in which an image change has been detected) exceeds a threshold (for example, (M × N) ÷ 10) determined based on the total number of blocks (M × N), the TV camera 309 It can be judged that it is moving. Therefore, in this case, the warning generation means 307 can issue a warning. The warning can be made by voice and / or image. The warning generation means 307 may be configured integrally with the device 31 or may be installed at a remote location.

監視モードオフ手段308は、たとえば、管理者等によるユーザ認証操作がされた場合において当該操作が適正であるときは前記監視モードをオフ状態にすることができる。ユーザ認証操作は、システム本体31がキーボード(ソフトキーボードを含む)を備えているときはパスワードの入力であってもよい。また、ユーザ認証操作は、システム本体31が音声認識装置を備えているときは肉声の入力であってもよいし、システム本体31が生体認証装置(指紋,虹彩認識装置)を備えているときは指紋や虹彩の取り込みであってもよい。さらに、ユーザ認証操作は、システム本体31がIDカードによる認識機能を備えているときは、IDカードのカードスロットへの挿入であってもよい。   For example, when a user authentication operation is performed by an administrator or the like, the monitoring mode off unit 308 can turn off the monitoring mode when the operation is appropriate. The user authentication operation may be a password input when the system main body 31 includes a keyboard (including a soft keyboard). Further, the user authentication operation may be a voice input when the system main body 31 includes a voice recognition device, or when the system main body 31 includes a biometric authentication device (fingerprint or iris recognition device). It may be a fingerprint or iris capture. Further, the user authentication operation may be insertion of an ID card into a card slot when the system main body 31 has a recognition function using an ID card.

ビデオカメラ取外し検出手段309は、監視モードがオン状態のときに、ビデオカメラVCが外部機器接続インタフェースI/Fから外されたときは、これを検出することができる。この場合には、警告発生手段307は、警告を発することができる。   The video camera removal detection means 309 can detect when the video camera VC is disconnected from the external device connection interface I / F when the monitoring mode is on. In this case, the warning generation unit 307 can issue a warning.

本発明の炎・ガス煙検出システムの第1実施形態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows 1st Embodiment of the flame and gas smoke detection system of this invention. 第1,第2,第3撮影画像により、第1,第2差分画像を作成した後、第1,第2二値化差分画像を作成し、さらに論理積合成画像を作成した例を示す図である。The figure which shows the example which created the 1st, 2nd binarized difference image after creating the 1st, 2nd difference image by the 1st, 2nd, 3rd photographed image, and also created the logical product synthetic image It is. フィルタ手段により高周波成分を除去した画像を、複数領域に分割した例を示す図である。It is a figure which shows the example which divided | segmented the image from which the high frequency component was removed by the filter means into several area | regions. 図1に示した炎・ガス煙検出システムの動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the flame and gas smoke detection system shown in FIG. (A)は煙発生中の景色を一定時間間隔で撮影した3枚の撮影画像を例示する図、(B)は第1差分画像,第2差分画像に対応する二値化画像を例示する図である。(A) is a diagram illustrating three captured images obtained by capturing a scene in which smoke is generated at regular time intervals, and (B) is a diagram illustrating a binarized image corresponding to the first difference image and the second difference image. It is. (A)は同じブロックに物体の変化が表れる例を、(B)は異なるブロックに物体の変化が表れる例を、(C)は物体の変化が表れない例をそれぞれ示す図である。(A) is an example in which an object change appears in the same block, (B) is an example in which an object change appears in a different block, and (C) is an example in which no object change appears. 1つの撮影手段を回転させて一定時間ごとに、上記の画像処理を行う例を示す図である。It is a figure which shows the example which rotates one imaging | photography means and performs said image processing for every fixed time. 本発明の炎・ガス煙検出システムの第2実施形態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows 2nd Embodiment of the flame and gas smoke detection system of this invention. 図8に示した炎・ガス煙検出システムの動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the flame and gas smoke detection system shown in FIG. 煙と水蒸気が画面上で同時に発生している景色を示す画像。An image showing the scenery where smoke and water vapor are generated simultaneously on the screen. 煙が発生している景色に対して論理和合成画像を生成し、煙の面積を求めた結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having produced | generated the logical sum synthetic | combination image with respect to the scene where smoke is generate | occur | producing, and calculated | required the area of smoke. 水蒸気が発生している景色に対して論理和合成画像を生成し、水蒸気の面積を求めた結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having produced | generated the OR synthetic | combination image with respect to the scenery in which the water vapor | steam has generate | occur | produced, and calculated | required the area of water vapor | steam. (A)は煙の面積の時間変化を示すグラフ、(B)は水蒸気の面積の時間変化を示すグラフである。(A) is a graph which shows the time change of the area of smoke, (B) is a graph which shows the time change of the area of water vapor | steam. (A)は煙の分散の計算結果を示すグラフ、(B)は水蒸気の分散の計算結果を示すグラフである。(A) is a graph which shows the calculation result of smoke dispersion | distribution, (B) is a graph which shows the calculation result of dispersion | distribution of water vapor | steam. 強制移動・破壊等に対する機器移動検出システム3を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the apparatus movement detection system 3 with respect to forced movement, destruction, etc.

符号の説明Explanation of symbols

1,2 炎・ガス煙検出システム
11,21 撮影手段
12 参照用撮影画像解析手段
13 参照用撮影画像解析結果保存手段
14,22 景色変化検出手段
15 景色変化ブロック解析手段
16,23 炎・ガス煙判定手段
17 炎・ガス煙判定手段
141,221 差分画像生成手段
142,222 画像二値化手段
143,223 合成画像生成手段
144,224 フィルタ手段
145,225 景色変化ブロック特定手段
g0 撮影画像
G1k 第k撮影画像(k=1,2,3)
GD1k 第k差分画像(k=1,2,3)
GB1k 第k二値化差分画像(k=1,2,3)
Gor 論理和合成画像
Gand 論理積合成画像
FGor フィルタ処理論理和合成画像
FGand フィルタ処理論理積合成画像
B11,B12,・・・,Bmn ブロック
S,S1,S2,S3 同一景色
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1, 2 Flame / gas smoke detection system 11, 21 Photographing means 12 Reference photographed image analysis means 13 Reference photographed image analysis result storage means 14, 22 Landscape change detection means 15 Landscape change block analysis means 16, 23 Flame / gas smoke Determination means 17 Flame / gas smoke determination means 141, 221 Difference image generation means 142, 222 Image binarization means 143, 223 Composite image generation means 144, 224 Filter means 145, 225 Landscape change block identification means g0 Captured image G1k kth Photographed image (k = 1, 2, 3)
GD1k kth difference image (k = 1, 2, 3)
GB1k k-th binarized difference image (k = 1, 2, 3)
Gor logical sum composite image Gand logical product composite image FGor filter processing logical sum composite image FGand filter processing logical product composite image B11, B12,..., Bmn block S, S1, S2, S3 Same view

Claims (12)

炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出システムであって、
同一景色について、参照用撮影画像を取得するとともに複数の検出用撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する前記撮影手段と、
前記参照用撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、各ブロックごとに画像解析を行う参照用撮影画像解析手段と、
前記参照用撮影画像についての画像解析結果を保存する参照用撮影画像解析結果保存手段と、
前記検出用撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記検出用撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出手段と、
前記各ブロックの何れかについて画像変化があったときは、当該画像変化があったブロックについて、画像解析を行う景色変化ブロック解析手段と、
前記景色変化ブロック解析手段による、景色変化にかかるブロックについての画像解析結果を、前記参照用撮影画像解析結果保存手段に保存されている、対応する前記ブロックについての画像解析結果と比較し、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。
A flame / gas smoke detection system for detecting flame or gas smoke using an imaging means,
With respect to the same scenery, the photographing means for obtaining a reference photographed image and sequentially obtaining a plurality of detection photographed images at predetermined time intervals;
The reference captured image analysis means for dividing the reference captured image into a plurality of blocks according to a predetermined block division rule and performing image analysis for each block;
Reference photographic image analysis result storage means for storing an image analysis result for the reference photographic image;
Scene change detection means for dividing the detection photographed image into a plurality of blocks according to the block division rule, and detecting a scene change of the detection photographed image based on an image change in each block;
When there is an image change for any of the blocks, a scene change block analysis unit that performs image analysis on the block that has the image change;
The image analysis result for the block related to the scene change by the scene change block analysis unit is compared with the image analysis result for the corresponding block stored in the reference photographed image analysis result storage unit. Flame / gas smoke determination means for specifying whether the change is a change due to a flame or a change due to gas smoke;
A flame / gas smoke detection system characterized by comprising:
前記景色変化検出手段は、前記各ブロック中の輝度が変化した場合において、当該輝度変化した画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断することを特徴とする請求項1に記載の炎・ガス煙検出システム。   The scene change detection means, when the luminance in each block changes, the image change occurs when the number of pixels whose luminance has changed exceeds a predetermined ratio with respect to the total number of pixels constituting each block. The flame / gas smoke detection system according to claim 1, wherein the flame / gas smoke detection system is determined. 前記撮影手段が取得した検出用撮影画像のうち、連続する第1撮影画像、第2撮影画像および第3撮影画像の3画像を用いて炎またはガス煙を検出する請求項1に記載の炎・ガス煙検出システムであって、
前記景色変化検出手段は、
前記第1撮影画像と前記第2撮影画像の輝度値の差分である第1差分画像、および前記第2撮影画像と前記第3撮影画像との輝度値の差分である第2差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記第1差分画像および前記第2差分画像をそれぞれ二値化し、第1二値化差分画像および第2二値化差分画像を生成する画像二値化手段と、
前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および/または前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成手段と、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および/または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタ手段と、
前記フィルタ処理論理和合成画像および/または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。
2. The flame or gas smoke according to claim 1, wherein flame or gas smoke is detected using three consecutive images of the first captured image, the second captured image, and the third captured image among the captured captured images acquired by the capturing unit. A gas smoke detection system,
The scenery change detecting means is
A first difference image that is a difference between luminance values of the first and second captured images, and a second difference image that is a difference of luminance values between the second and third captured images are generated. Difference image generation means;
Image binarization means for binarizing the first difference image and the second difference image, respectively, and generating a first binarized difference image and a second binarized difference image;
Generating a logical sum composite image that is a logical sum of the first binarized difference image and the second binarized difference image, and / or the first binarized difference image and the second binarized difference A composite image generating means for generating a logical product composite image that is a logical product with the image;
Filter means for removing a high frequency component in the logical sum composite image to generate a filtered logical sum composite image and / or generating a filtered logical product composite image by removing a high frequency component in the logical product composite image;
In each block of the filtered logical sum composite image and / or the filtered logical product composite image, the number of pixels constituting the object appearing in each block is predetermined with respect to the total number of pixels constituting each block. A landscape change block identifying means for judging that there has been an image change when the ratio is exceeded,
A flame / gas smoke detection system characterized by comprising:
前記画像解析は、模様認識処理を含むことを特徴とする請求項1から3の何れかに記載の炎・ガス煙検出システム。   The flame / gas smoke detection system according to claim 1, wherein the image analysis includes a pattern recognition process. 炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出システムであって、
同一景色について、撮影画像を取得するとともに複数の撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する前記撮影手段と、
前記撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出手段と、
画像変化が生じる前記ブロックの群の空間的および/または時間的な変化に基づき、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。
A flame / gas smoke detection system for detecting flame or gas smoke using an imaging means,
With respect to the same scenery, the imaging means for acquiring captured images and sequentially acquiring a plurality of captured images at predetermined time intervals;
Scene change detection means for dividing the photographed image into a plurality of blocks according to the block division rule, and detecting a scene change of the photographed image based on an image change in each block;
Flame / gas smoke determination means for specifying whether the scene change is a change due to a flame or a change due to a gas smoke based on a spatial and / or temporal change of the group of blocks in which an image change occurs;
A flame / gas smoke detection system characterized by comprising:
前記撮影手段が取得した撮影画像のうち、連続する第1撮影画像、第2撮影画像および第3撮影画像の3画像を用いて炎またはガス煙を検出する請求項5に記載の炎・ガス煙検出システムであって、
前記景色変化検出手段は、
前記第1撮影画像と前記第2撮影画像の輝度値の差分である第1差分画像、および前記第2撮影画像と前記第3撮影画像との輝度値の差分である第2差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記第1差分画像および前記第2差分画像をそれぞれ二値化し、第1二値化差分画像および第2二値化差分画像を生成する画像二値化手段と、
前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および/または前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成手段と、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および/または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタ手段と、
前記フィルタ処理論理和合成画像および/または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定手段と、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出システム。
The flame / gas smoke according to claim 5, wherein flame or gas smoke is detected using three consecutive images of the first captured image, the second captured image, and the third captured image among the captured images acquired by the imaging unit. A detection system,
The scenery change detecting means is
A first difference image that is a difference between luminance values of the first and second captured images, and a second difference image that is a difference of luminance values between the second and third captured images are generated. Difference image generation means;
Image binarization means for binarizing the first difference image and the second difference image, respectively, and generating a first binarized difference image and a second binarized difference image;
Generating a logical sum composite image that is a logical sum of the first binarized difference image and the second binarized difference image, and / or the first binarized difference image and the second binarized difference A composite image generating means for generating a logical product composite image that is a logical product with the image;
Filter means for removing a high frequency component in the logical sum composite image to generate a filtered logical sum composite image and / or generating a filtered logical product composite image by removing a high frequency component in the logical product composite image;
In each block of the filtered logical sum composite image and / or the filtered logical product composite image, the number of pixels constituting the object appearing in each block is predetermined with respect to the total number of pixels constituting each block. A landscape change block identifying means for judging that there has been an image change when the ratio is exceeded,
A flame / gas smoke detection system characterized by comprising:
炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出方法であって、
同一景色について、参照用撮影画像を取得するとともに複数の検出用撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する撮影ステップと、
前記参照用撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、各ブロックごとに画像解析を行う参照用撮影画像解析ステップと、
前記参照用撮影画像についての画像解析結果を保存する参照用撮影画像解析結果保存ステップと、
前記検出用撮影画像を前記ブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記検出用撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出ステップと、
前記各ブロックの何れかについて画像変化があったときは、当該画像変化があったブロックについて、画像解析を行う景色変化ブロック解析ステップと、
前記景色変化ブロック解析ステップにおける、景色変化にかかるブロックについての画像解析結果を、前記参照用撮影画像解析結果保存ステップにおいて保存されている、対応する前記ブロックについての画像解析結果と比較し、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定ステップと、
を有することを特徴とする炎・ガス煙検出方法。
A flame / gas smoke detection method for detecting flame or gas smoke using an imaging means,
A shooting step of acquiring a reference shot image and sequentially acquiring a plurality of detection shot images at predetermined time intervals for the same scene,
The reference captured image analysis step for dividing the reference captured image into a plurality of blocks according to a predetermined block division rule and performing image analysis for each block;
A reference captured image analysis result storage step for storing an image analysis result for the reference captured image;
A scene change detection step of dividing the detection photographed image into a plurality of blocks according to the block division rule, and detecting a scene change of the detection photographed image based on an image change in each block;
When there is an image change for any of the blocks, a scene change block analysis step for performing image analysis on the block having the image change;
The image analysis result for the block related to the scene change in the scene change block analysis step is compared with the image analysis result for the corresponding block stored in the reference captured image analysis result storage step, and the scenery A flame / gas smoke determination step for identifying whether the change is a change due to a flame or a change due to gas smoke;
A flame / gas smoke detection method characterized by comprising:
前記景色変化検出ステップでは、前記各ブロック中の輝度が変化した場合において、当該輝度変化した画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断することを特徴とする請求項7に記載の炎・ガス煙検出方法。   In the scene change detection step, when the luminance in each block changes, there is an image change when the number of pixels with the luminance change exceeds a predetermined ratio with respect to the total number of pixels constituting each block. The flame / gas smoke detection method according to claim 7, wherein the flame / gas smoke detection method is determined. 前記撮影ステップにおいて取得した検出用撮影画像のうち、連続する第1撮影画像、第2撮影画像および第3撮影画像の3画像を用いて炎またはガス煙を検出する請求項7に記載の炎・ガス煙検出方法であって、
前記景色変化検出ステップには、
前記第1撮影画像と前記第2撮影画像の輝度値の差分である第1差分画像、および前記第2撮影画像と前記第3撮影画像との輝度値の差分である第2差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
前記第1差分画像および前記第2差分画像をそれぞれ二値化し、第1二値化差分画像および第2二値化差分画像を生成する画像二値化ステップと、
前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および/または前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成ステップと、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および/または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタステップと、
前記フィルタ処理論理和合成画像および/または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断し当該ブロックが景色変化ブロック特定ステップと、
を有することを特徴とする炎・ガス煙検出方法。
The flame or gas smoke according to claim 7, wherein flame or gas smoke is detected using three images of the first captured image, the second captured image, and the third captured image among the detected captured images acquired in the capturing step. A gas smoke detection method comprising:
The scenery change detection step includes
A first difference image that is a difference between luminance values of the first and second captured images, and a second difference image that is a difference of luminance values between the second and third captured images are generated. A difference image generation step;
An image binarization step for binarizing the first difference image and the second difference image, respectively, and generating a first binarized difference image and a second binarized difference image;
Generating a logical sum composite image that is a logical sum of the first binarized difference image and the second binarized difference image, and / or the first binarized difference image and the second binarized difference A composite image generation step for generating a logical product composite image that is a logical product with the image;
A filter step of removing a high-frequency component in the logical sum composite image to generate a filtered logical sum composite image and / or generating a filtered logical product composite image by removing a high-frequency component in the logical product composite image;
In each block of the filtered logical sum composite image and / or the filtered logical product composite image, the number of pixels constituting the object appearing in each block is predetermined with respect to the total number of pixels constituting each block. When the ratio exceeds the ratio, it is determined that there has been an image change, and the block is a landscape change block specifying step,
A flame / gas smoke detection method characterized by comprising:
前記画像解析は、模様認識処理を含むことを特徴とする請求項7から9の何れかに記載の炎・ガス煙検出方法。   The flame / gas smoke detection method according to claim 7, wherein the image analysis includes a pattern recognition process. 炎またはガス煙を撮影手段を用いて検出する炎・ガス煙検出方法であって、
同一景色について、複数の撮影画像を所定の時間間隔を置いて順次取得する撮影ステップと、
前記撮影画像を所定のブロック分割規則により複数のブロックに分割し、前記撮影画像の景色変化を、前記各ブロックにおける画像変化に基づき検出する景色変化検出ステップと、
画像変化が生じる前記ブロックの群の空間的および/または時間的な変化に基づき、当該景色変化が、炎による変化またはガス煙による変化であるか否かを特定する炎・ガス煙判定ステップと、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出方法。
A flame / gas smoke detection method for detecting flame or gas smoke using an imaging means,
A shooting step for sequentially acquiring a plurality of captured images at predetermined time intervals for the same scenery,
A scene change detection step of dividing the photographed image into a plurality of blocks according to a predetermined block division rule, and detecting a scene change of the photographed image based on an image change in each block;
A flame / gas smoke determination step for determining whether the scene change is a change due to a flame or a change due to a gas smoke based on a spatial and / or temporal change of the group of blocks in which an image change occurs;
A flame / gas smoke detection method comprising:
前記撮影ステップにおいて取得した撮影画像のうち、連続する第1撮影画像、第2撮影画像および第3撮影画像の3画像を用いて炎またはガス煙を検出する請求項11に記載の炎・ガス煙検出方法であって、
前記景色変化検出ステップは、
前記第1撮影画像と前記第2撮影画像の輝度値の差分である第1差分画像、および前記第2撮影画像と前記第3撮影画像との輝度値の差分である第2差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
前記第1差分画像および前記第2差分画像をそれぞれ二値化し、第1二値化差分画像および第2二値化差分画像を生成する画像二値化ステップと、
前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理和である論理和合成画像を生成し、および/または前記第1二値化差分画像と前記第2二値化差分画像との論理積である論理積合成画像を生成する合成画像生成ステップと、
前記論理和合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理和合成画像を生成し、および/または前記論理積合成画像中の高周波成分を除去しフィルタ処理論理積合成画像を生成するフィルタステップと、
前記フィルタ処理論理和合成画像および/または前記フィルタ処理論理積合成画像の前記各ブロックにおいて、各ブロックに表れているオブジェクトを構成する画素の個数が、各ブロックを構成する全画素数に対して所定比率を上回ったときに画像変化があったと判断する景色変化ブロック特定ステップと、
を備えたことを特徴とする炎・ガス煙検出方法。
The flame / gas smoke according to claim 11, wherein flame or gas smoke is detected using three consecutive images of the first captured image, the second captured image, and the third captured image among the captured images acquired in the capturing step. A detection method,
The landscape change detection step includes:
A first difference image that is a difference between luminance values of the first and second captured images, and a second difference image that is a difference of luminance values between the second and third captured images are generated. A difference image generation step;
An image binarization step for binarizing the first difference image and the second difference image, respectively, and generating a first binarized difference image and a second binarized difference image;
Generating a logical sum composite image that is a logical sum of the first binarized difference image and the second binarized difference image, and / or the first binarized difference image and the second binarized difference A composite image generation step for generating a logical product composite image that is a logical product with the image;
A filter step of removing a high-frequency component in the logical sum composite image to generate a filtered logical sum composite image and / or generating a filtered logical product composite image by removing a high-frequency component in the logical product composite image;
In each block of the filtered logical sum composite image and / or the filtered logical product composite image, the number of pixels constituting the object appearing in each block is predetermined with respect to the total number of pixels constituting each block. A scene change block identifying step for determining that there has been an image change when the ratio is exceeded,
A flame / gas smoke detection method comprising:
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