JP2000268270A - 画像処理による火災検知方法及び火災検知装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】画像処理を用いて火災を自動検知するにあた
り、炎の大きさや形の変化または距離の遠近に影響され
にくく、また、人工光と区別して火災を迅速かつ確実に
検出することができるようにする。 【解決手段】 カメラから得られるＲＧＢカラー画像を
ＨＳＶ表色系に変換するステップと、炎色領域を得るス
テップと、炎色領域を大きさについて正規化するステッ
プと、前記正規化された炎色領域についてエッジ抽出を
行うことにより輪郭データを得るステップと、重心座標
位置を中心として輪郭データについて水平に対する角度
（θ）と重心からの距離（ｒ）とにより輪郭データを極
座標変換するステップと、所定時間内に取り込む複数の
ＲＧＢカラー画象について行うことによって得られる角
度（θ）一時間（ｔ）一距離（ｒ）のデータをフーリエ
変換するステップと、フーリエ変換した結果から直流成
分を除去することによって得られる周波数成分データに
より火災炎を検知するステップからなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はカメラで撮像された
画像を処理することにより火災を自動検知する画像処理
による火災検知方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の画像処理により広範囲のエリアを
監視する火災検知方法には、一定時間における画像の特
定領域の輝度信号の加算値をフーリエ変換し周波数特性
（炎の揺らぎ）を調べることにより火災を検出するもの
や、ＣＣＤカメラに赤外線フィルタを装着して得られる
赤外画像の時間的な面積分散率、自己相関係数、増加率
を計算することにより火災を検知するものがある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし上述方法では炎
が小さい初期火災で距離が十分ある場合、揺らぎや輝度
変化は観測されにくく、また人工光（例えば懐中電灯、
回転灯など）と区別しにくいといったことから、ある程
度の火災規模になるまで検知できなかった。また、風に
より、炎の大きさや形が大きく変化したり、煽られて見
た目の面積が小さくなった場合、炎の成長度合いを検出
パラメータにしにくいという問題があった。

【０００４】そこで本発明は上述の問題点に鑑みて提案
されたもので、炎の時間的な大きさや形の変動や距離に
影響されにくく、人工光との区別も可能な火災炎検知方
法を提供することにある。

【０００５】

【発明を解決するための手段】本発明は、火災炎の形の
変動に注目し、炎画像を処理して得られる変動特徴量に
より火災炎かどうかを判別するにあたり、画像内におけ
る炎色領域の迅速な検出と判別処理の負担の軽減を目的
としてカラー画像を用い、また、火災炎の変化や非炎に
影響されない信頼性の高い判別を可能とするように、以
下のステップで画像処理を行う。 （１）カラーカメラから得られるＲＧＢカラー画像を各
画素毎にＨＳＶ表色系に変換するステップ （２）ＨＳＶ表色系内に予め定めた領域に変換されるＲ
ＧＢカラー画像の画素を抽出して炎色領域を得るステッ
プ （３）前記炎色領域に応じて得られる楕円の重心座標位
置および長軸の長さを求め、該楕円の長軸の長さと予め
設定した基準長との倍率により、重心座標位置を中心に
して当該炎色領域を拡大または縮小し大きさについて正
規化するステップ （４）前記正規化された炎色領域についてエッジ抽出を
行うことにより輪郭データを得るステップ （５）前記輪郭データの重心座標位置を求め、該重心座
標位置を中心として輪郭データについて水平に対する角
度（θ）と重心からの距離（ｒ）とにより輪郭データを
極座標変換するステップ （６）前記一連のステップを、所定時間内に取り込む複
数のＲＧＢカラー画像について行うことによって得られ
る角度（θ）一時間（ｔ）一距離（ｒ）のデータをフー
リエ変換するステップ （７）前記フーリエ変換した結果から直流成分を除去す
ることによって得られる周波数成分データにより火災炎
を検知するステップ

【０００６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を用いて詳細に説明する。本実施例では、カラー
カメラにより撮像した画像を処理することにより火災を
自動的に検知する火災炎検知方法及び火災炎検知装置つ
いて説明する。図１に本発明の実施例のブロック構成図
を示す。本実施例の構成は監視領域を撮像するカラーカ
メラ１００、カラーカメラ１００により撮像された画像
を取り込んで処理し画像中の火災炎を自動検出する画像
処理部２００からなる。カラーカメラ１００は監視領域
の画像を画像信号として画像処理部２００に供給する。

【０００７】画像処理部２００は、カラーカメラ１００
により撮像された画像をＲＧＢカラー画像として一時的
に保存するＲＧＢカラー画像記憶部２０２、ＲＧＢカラ
ー画像記憶部２０２から得られる画像を処理することに
よって火災炎が存在するかどうかを判断する演算処理部
２０１、演算処理部２０１での処理のフローにおける各
ステップの出力結果を一時的に保存するためのワーク領
域としての画像記憶部２０３、一定時間間隔で取り込ま
れるＲＧＢカラー画像に対する毎回の出力結果としての
極座標変換結果を所定時間蓄積するｒ（θ，ｔ）記憶部
２０４により構成される。

【０００８】画像処理部２００は、マイクロコンピュー
タ等よりなり、演算処理部２０１において、後述する処
理フローにおける各ステップにより順次、炎色領域、正
規化画像、輪郭画像を作成し、画像記憶部２０３の内容
を順に書き換え、輪郭画像の極座標変換結果について
は、ｒ（θ，ｔ）記憶部２０４に蓄積する。そして所定
時間（Ｔ）の間にｒ（θ，ｔ）記憶部２０４に蓄積され
たｒ（θ，ｔ）をフーリエ変換し、その結果から直流成
分を除去して得られる周波数成分の分布により火災炎か
どうかを判別する。なお、これらの処理を実行するため
のプログラムは画像処理部２００のプログラム記憶部２
０５に格納されるが、このプログラム記憶部２０５は、
演算処理部２０１の内部メモリとしてもよいし、また、
別途設けた記憶装置に装着するハードディスクやフレキ
シブルディスクのような記録媒体に格納することもでき
る。

【０００９】図２に本発明の一実施例の火災炎検知装置
の画像処理部２００が行う火災炎検知処理のフローチャ
ートを、図３乃至１３に各ステップでの処理動作の説明
図を示す。まず、ＲＧＢカラー画像記憶部２０２ではカ
ラーカメラ１００から監視領域の画像をアナログまたは
ディジタルの画像信号として取り込み、画像信号がアナ
ログの場合は図示しないＡ／Ｄ変換器でディジタル信号
（ＲＧＢカラー画象）に変換する（ｓ１）。次に、演算
処理部２０１は前記画像中の炎色と思われる領域を単純
な範囲指定（パラメータ）で設定するために前記ＲＧＢ
カラー画像の各画素をＨ（色相）Ｓ（彩度） （明度）
表色系に変換する（ｓ２）。

【００１０】なお、ＲＧＢ表色系を色彩で表現するもの
として本実施例ではＨＳＶ表色系を用いたが、ＸＹＺ表
色系やマンセル表色系、ＹＩＱ表色系などを用いてもよ
い。 〔ＲＧＢ表色系のＨＳＶ表色系への変換〕ＲＧＢ表色系
からＨＳＶ表色系への変換は下記の数式を用いて行うこ
とができる。

【００１１】ＲＧＢ表色系における３要素の値をそれぞ
れＲ，Ｇ，Ｂ（０≦Ｒ，Ｇ，Ｂ≦１）とする。 Ｖ＝ｍｘ

【００１２】

【数１】

【００１３】Ｓが０の場合はＨも０とする。それ以外の
場合は、

【００１４】

【数２】

【００１５】Ｈが負ならば、３６０°を加える。ただ
し、

【００１６】

【数３】

【００１７】上記の式によりＲＧＢ表色系をＨＳＶ表色
系に変換することができる。なお、ＨＳＶ表色系は図３
に示すような円筒状の座標系に変換され、角度が色相、
半径が彩度、高さが明度で表される。次に、ｓ２でＨＳ
Ｖ表色系に変換された各画素において、演算処理部２０
１は図３の炎色判定領域１に示されるようなＨＳＶ表色
系内に予め設けた領域に変換されるＲＧＢカラー画像の
画素を抽出して炎色領域を得て、画像記憶部２０３に保
存する（ｓ３）。図４に懐中電灯、図５に新聞紙を、そ
れぞれ、燃焼させた場合の炎色領域抽出前（ａ）と抽出
後（ｂ）のイメージを示す。

【００１８】次に、画像記憶部２０３に保存した炎色領
域を演算処理部２０１において、炎色領域データー点一
点のモーメントが釣り合う座標を計算することにより、
図６に示すような炎色領域の重心座標位置（Ｇ
_x,Ｇ_y ）、および楕円長軸の長さＬ_aが求められる。該
Ｌ_a は以降の処理で炎色領域の大きさをほぼ一定にして
扱うために用意した基準長Ｌと比較し、拡大縮小率Ｌ／
Ｌ_a を求める。そして該拡大縮小率Ｌ／Ｌ_a を用いて炎
色領域の重心座標を中心にして拡大または縮小すること
により大きさについて正規化を行い画像記憶部２０３に
格納する（ｓ４）。これにより、炎の大きさについて正
規化することができ、規模の大小、距離の遠近に関わら
ず火災炎をほぼ同じ大きさで扱うことができる。

【００１９】〔重心座標の計算式〕画像構成画素（本発
明では炎色領域構成画素または輪郭構成画素）につい
て、水平方向座標値をｘ、垂直方向座標値をy 、座標
（ｘ，y ）における画像構成画素の輝度値をｇとして画
素をｇ（ｘ，y ）で表現する。重心座標位置においてｇ
（ｘ，y ）に関する０次モーメントをｍ₀₀，１次モーメ
ントをｍ₁₀，ｍ₀₁，２次モーメントをｍ₂₀，ｍ₁₁，ｍ₀₂
とし、それらを次式により求める。

【００２０】

【数４】

【００２１】次に、画像構成画素にあてはめられる楕円
の重心座標位置Ｇ（Ｘ_g ，Ｙ_g ）と主軸の長さＬを次式
で求める。

【００２２】

【数５】

【００２３】ここで、

【００２４】

【数６】

【００２５】また、Ｍ₂₀，Ｍ₁₁，Ｍ₀₂は重心Ｇの周りの
２次モーメントであり、次式により計算される。

【００２６】

【数７】

【００２７】上記の式により重心座標位置（Ｇ_x ，
Ｇ_y ）および楕円長紬の長さＬ_a が求められる。次に、
演算処理部２０１は、画像記憶部２０３に保存した正規
化炎色領域のエッジ抽出を行うことにより該正規化炎色
領域の輪郭画像を作成して画像記憶部２０３に保存し
（ｓ５）、該輪郭画像の輪郭データについて一点一点の
モーメントが釣り合う座標を計算することによって、輪
郭データの重心座標位置を求める（ｓ６）。輪郭データ
の重心座標位置の計算は上述炎色領域における重心座標
計算と同様なのでここでは省略する。

【００２８】［エッジ抽出計算方法］輪郭データは、一
般には画像の雑音除去、エッジ抽出、２値化の処理過程
を順に行うことによって得られる結果を指し、雑音除去
のために平滑化やメディアン（中央値）フィルタなどが
用いられ、エッジ検出にはSobel オペレータやForsenオ
ペレータなど、そしてエッジ検出結果を適当な閾値で２
値化することにより輪郭データが作成される。このよう
に数通りかの組み合わせが考えられ、どの方法を組合せ
ても良い。本実施例では一般によく用いられる雑音除去
とエッジ検出を同時に行える効率の良い下記数式によっ
て表されるMarr−Hildrethオペレータによるエッジ検出
および零交差法による２値化によって輪郭データを作成
する。なお、零交差法とはプラスからマイナスヘ、ある
いはマイナスからプラスヘ変化するとき、０と交差する
点をエッジとして抽出する方法である。

【００２９】

【数８】

【００３０】上記の式により炎色領域の輪郭が求められ
る。次に、演算処理部２０１は図７に示すようにｓ６に
より求めた輪郭データの重心座標位置G を中心として、
輪郭データの一点一点について水平に対する角度（θ）
と重心からの距離（r ）を０から２πの範囲で求めるこ
とにより（ｓ７）、図８に示すような極座標変換結果を
得、ｒ（θ，t ）記憶部２０４に保存する。この時半径
方向の最も外側にある輪郭データを輪郭とし、輪郭デー
タがない場合は距離を０とする。

【００３１】以上のｓ１〜ｓ７を所定時間（Ｔ）繰り返
すことにより（ｓ８）、図９に示すような角度（θ）−
時間（ｔ）−距離（ｒ）の多重極座標変換結果ｒ（θ，
t ）を得る（ｓ９）。本実施例では角度分解能を３６０
／２５６〔ｄｅｇ〕、撮影時間を約８秒としており、画
像の取り込みは通常のビデオレートとした場合の例につ
いて述べている。ここで、図１０に懐中電灯を揺らした
場合、図１１に新聞紙を燃焼した場合のｒ（θ，t ）を
示す。ここでは、縦軸を時間ｔ、横紬を角度θ、距離ｒ
は濃度値（黒〜白）に変換した結果を表しており、ｒ値
が大きいほど明るく（白）なっている。なお、撮影時間
は画像のフレーム数としてもよい。

【００３２】次に、演算処理部２０１はｓ９により得ら
れたｒ（θ，t ）についてフーリエ変換（一般に用いら
れているＦＦＴ）を行い、その結果から直流成分を除去
する（ｓ１０）。図１２に懐中電灯を揺らした場合、図
１３に新聞紙の燃焼の場合についての直流成分を除去後
のフーリエ変換結果の鳥瞰図を示す。ｓ１０により得ら
れたフーリエ変換結果により、火災炎の場合は低周波領
域に成分が集まり、一方、人工光の場合には中心（直流
成分位置）から更に遠い位置に周波数成分が発生するこ
とが分かる。これにより、図１２および図１３の太線の
内側の低周波領域に周波数成分が集まり、かつ、太線の
外側に周波数成分がほとんど得られない場合に火災炎を
検知できる（ｓ１１）。具体的には、図１２または図１
３の太線内側における成分検出量をＤ₁ 、検出量が十分
かどうかを判断する閾値をσ₁ 、太線外側での成分検出
量をＤ_h としてＤ₁ ＞σ₁ かつ（Ｄ₁ ／Ｄ_h ）＞σ_Q の
場合にのみ火災炎を検知したと判断する。ここで、σ_Q
は太線内側での成分検出量Ｄ₁ と太線外側での成分検出
量Ｄ_h との比の値が所定値を越えるかどうかを判断する
閾値である。これら変数について、σ₁ は、非炎領域も
含めた画像の大きさ（縦方向画素数×横方向画素数）
と、正規化炎色領域作成時において基準の長さとして用
いたＬによって適正値が異なることから、システムの仕
様（メモリ量など）の都合により決定すればよい。本実
施例では、σ₁ の値として３２０を用いた。

【００３３】また、σ_Q は、炎らしさの値（Ｄ₁ ／
Ｄ_h ）を最終的に炎と判定するための値であり、このσ
_Q の値を小さく設定した場合は炎色対象に反応しやすく
なる反面、誤報が発生しやすくなり、σ_Q の値を大きく
設定した場合は人工光などとの判別精度が高く、誤報を
排除できる反面、炎信号が十分でない監視場面には反応
しにくいという結果になる。このことから、σ_Q は、炎
色対象への反応の程度と誤報排除とについて、どちらを
どの程度重視するかによって決められる。また、このσ
_Q は、システムの仕様（メモリ量など）の都合により決
定されるσ₁ の値に合わせて適切な値を設定すればよ
い。本実施例ではσ_Q の値として５を用いた。一方、太
線の位置、すなわち中央からの半径については、極座標
変換における角度分解能およびＦＦＴで扱うデータの大
きさ（縦方向データ数×横方向データ数）によって異な
るためシステムの仕様（メモリ量など）の都合により決
定すればよい。本実施例では、太線の半径の値として９
を用いた。

【００３４】

【発明の効果】従来の画像処理による火災検知では炎が
小さい初期火災で距離が十分ある場合、揺らぎや輝度変
化は観測されにくく、また、人工光と区別しにくいとい
ったことから、ある程度の火災規模になるまで検知結果
としての確からしさは十分ではなかったが、本発明は、
炎色領域の大きさの正規化および演算処理により人工光
と区別するようにしているため、有用性の高い火災検知
が可能となる。

【００３５】また、従来は、風により炎の大きさや形が
大きく変化したり、煽られて見た目の面積が小さくなっ
た場合、炎の成長度合いを検出パラメータにしにくいと
いう問題があったが、本発明では輪郭形状の変動に関す
る周波数成分の分布を扱うことにより上述問題を解決す
ることができる。以上のように、本発明によれば、懐中
電灯や回転灯、太陽光反射などを火災と認識する誤報を
排除するとともに屋内、屋外を問わず、使用範囲の広い
火災炎自動監視を可能とする。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の構成のブロック図を示す。

【図２】本発明の一実施例である火災炎検知処理のフロ
ーチャートを示す。

【図３】Ｈ（色相）Ｓ（彩度） （明度）表色系におけ
る炎色判定領域の図を示す。

【図４】懐中電灯における炎色領域の抽出前と抽出後の
イメージを示す。

【図５】新聞紙燃焼時における炎色領域の抽出前と抽出
後のイメージを示す。

【図６】炎色領域の大きさを正規化する際に求める値を
示す図である。

【図７】炎色領域の輪郭の極座標変換の説明図である。

【図８】炎色領域の輪郭の極座標変換結果を示す図であ
る。

【図９】多重極座標変換結果ｒ（θ，ｔ）を示す図であ
る。

【図１０】懐中電灯を揺らした場合のｒ（θ，ｔ）を示
す図である。

【図１１】新聞紙を燃焼した場合のｒ（θ，ｔ）を示す
図である。

【図１２】懐中電灯を揺らした場合のフーリエ変換結果
の鳥瞰図を示す図である。

【図１３】新聞紙を燃焼した場合のフーリエ変換結果の
鳥瞰図を示す図である。

【符号の説明】

１００ カラーカメラ ２００ 画像処理部 ２０１ 演算処理部 ２０１Ａ プログラム記憶部 ２０２ ＲＧＢカラー画像記憶部 ２０３ 画像記憶部 ２０４ ｒ（θ，ｔ）記憶部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA00 AA12 AA17 AA26 AA51 DD04 DD12 FF04 JJ03 JJ26 QQ16 QQ21 QQ24 QQ25 QQ31 QQ42 SS09 UU05 5C085 AA11 BA36 CA08 DA16 EA38

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 カメラから得られる画像を処理して火災
   が存在するかどうかを自動で判断する画像処理による火
   災炎検知方法において、 カラーカメラから得られるＲＧＢカラー画像を各画素毎
   にＨＳＶ表色系に変換するステップと、 ＨＳＶ表色系に変換した結果ＨＳＶ表色系内に予め定め
   た領域に変換されるＲＧＢカラー画像の画素を抽出して
   炎色領域を得るステップと、 前記炎色領域に応じて得られる楕円の重心座標位置およ
   び長軸の長さを求め、該楕円の長軸の長さと予め設定し
   た基準長との倍率により、重心座標位置を中心にして当
   該炎色領域を拡大または縮小し大きさについて正規化す
   るステップと、 前記正規化された炎色領域についてエッジ抽出を行うこ
   とにより輪郭データを得るステップと、 前記輪郭データの重心座標位置を求め、該重心座標位置
   を中心として輪郭データについて水平に対する角度
   （θ）と重心からの距離（ｒ）により輪郭データを極座
   標変換するステップと、 前記一連のステップを所定時間（Ｔ）内に取り込む複数
   のＲＧＢカラー画像について行うことによって得られ
   る、角度（θ）−時間（ｔ）−距離（ｒ）のデータをフ
   ーリエ変換するステップと、 前記フーリエ変換した結果から直流成分を除去すること
   によって得られる周波数成分データにより火災炎を検知
   することを特徴とする画像処理による火災炎検知方法。
2. 【請求項２】 カメラから得られる画像を処理して火災
   が存在するかどうかを自動で判断する画像処理による火
   災炎検知装置において、 カラーカメラから得られるＲＧＢカラー画像を各画素毎
   にＨＳＶ表色系に変換する手段と、 ＨＳＶ表色系に変換した結果ＨＳＶ表色系内に予め定め
   た領域に変換されるＲＧＢカラー画像の画素を抽出して
   炎色領域を得る手段と、 前記炎色領域に応じて得られる楕円の重心座標位置およ
   び長軸の長さを求め、該楕円の長軸の長さと予め設定し
   た基準長との倍率により、重心座標位置を中心にして当
   該炎色領域を拡大または縮小し大きさについて正規化す
   る手段と、 前記正規化された炎色領域についてエッジ抽出を行うこ
   とにより輪郭データを得る手段と、 前記輪郭データの重心座標位置を求め、該重心座標位置
   を中心として輪郭データについて水平に対する角度
   （θ）と重心からの距離（ｒ）とにより輪郭データを極
   座標変換する手段と、 前記一連のステップを所定時間（Ｔ）内に取り込む複数
   のＲＧＢカラー画像について行うことによって得られ
   る、角度（θ）−時間（ｔ）−距離（ｒ）のデータをフ
   ーリエ変換する手段と、 前記フーリエ変換した結果から直流成分を除去すること
   によって得られる周波数成分データにより火災炎を検知
   する手段とを有する画像処理による火災炎検知装置。
3. 【請求項３】 カメラから得られる画像を処理して火災
   が存在するかどうかを自動で判断するプログラムを記録
   したコンピュータ読取り可能な記録媒体において、 カラーカメラから得られるＲＧＢカラー画像を各画素毎
   にＨＳＶ表色系に変換するステップと、 ＨＳＶ表色系に変換した結果ＨＳＶ表色系内に予め定め
   た領域に変換されるＲＧＢカラー画像の画素を抽出して
   炎色領域を得るステップと、 前記炎色領域に応じて得られる楕円の重心座標位置およ
   び長軸の長さを求め、該楕円の長軸の長さと予め設定し
   た基準長との倍率により、重心座標位置を中心にして当
   該炎色領域を拡大または縮小し大きさについて正規化す
   るステップと、 前記正規化された炎色領域についてエッジ抽出を行うこ
   とにより輪郭データを得るステップと、 前記輪郭データの重心座標位置を求め、該重心座標位置
   を中心として輪郭データについて水平に対する角度
   （θ）と重心からの距離（ｒ）とにより輪郭データを極
   座標変換するステップと、 前記一連のステップを所定時間（Ｔ）内に取り込む複数
   のＲＧＢカラー画像について行うことによって得られ
   る、角度（θ）−時間（ｔ）−距離（ｒ）のデータをフ
   ーリエ変換するステップと、 前記フーリエ変換した結果から直流成分を除去すること
   によって得られる周波数成分データにより火災炎を検知
   するステップとをコンピュータに実行させるためのプロ
   グラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。