JP2002032876A - 火災検出装置 - Google Patents
火災検出装置Info
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Abstract
く、ゆらぎを抽出し、精度良く火災を検出する。 【解決手段】 記憶手段10に監視カメラ1の入力画像
の各ピクセル毎の輝度の時間変動を記憶し、ノイズ判定
手段11で各ピクセル毎の輝度の時間変動と正規分布に
モデル化したノイズと比較してピクセルの輝度変動がノ
イズによって生じたかを判定する。移動物体判定手段1
2で時間軸を円状に配置し、輝度が成す重心位置を求
め、ピクセルの輝度変動が物体の移動によって生じたか
を判定し、ゆらぎ判定手段13でノイズ判定手段11の
出力と移動物体判定手段12の出力に基づいてノイズで
なくかつ移動物体でない領域のみをゆらぎ領域として判
定する。
Description
視カメラで屋外や屋内の広い範囲を監視し、その画像を
処理することによって、火災を検出する火災検出装置に
関する。
赤外線カメラを利用して温度を検出する方法やゆらぎを
抽出する方法があるが、安価でかつ物体の移動をゆらぎ
と誤認しないで正しく火災を判定する火災検出装置の開
発が望まれていた。
は、赤外線カメラを利用して、温度を検出する方法があ
る。これは高精度で温度を測定できるセンサを用いて、
温度が一定以上の領域を求め、それを火災領域とし、火
災を検知するものである。
特徴として、画素の重心位置の移動がないこと、画像の
時間差分の変化によって発熱体にゆらぎがあること、画
像素子の検出温度が各波長に対して予め設定した所定の
レベル範囲内にあることを抽出し、この抽出した特徴を
火災判定基準として火災発生の判定を行う。
おけるある時間の波長λ−相対強度lの関係を示し、炎
のスペクトルSを実線の曲線で表わし、各波長帯λ1〜
λn毎に下限値α1〜αnと上限値γ1〜γnを設定し
た場合、斜線部分が各波長帯λ1〜λnにおいてそれぞ
れ下限値α1〜αnと上限値γ1〜γnの設定レベル範
囲内にあるとき、火災と判定する。
について設定レベル範囲内であることを火災の判定とす
る方法もある。
あり、斜線部分が下限値αpと上限値γpの設定レベル
範囲内にあるとき、火災と判定する。
る方法もある。これは、安価であるが温度測定精度の余
り高くない赤外線カメラや可視カメラを用いて炎が持っ
ている固有のゆらぎを抽出することで火災を検出するも
のである。この方法ではまず、温度が高い領域(赤外線
カメラの場合)または、ある範囲の色を持っている領域
を求め(可視カメラの場合)、その領域がゆらぎを持っ
ているかどうかを判定し、ゆらぎがあるのなら、火災と
して通報をあげる。
かつゆらぎがあるとき炎と判定し、可視カメラの場合に
は一定の色範囲内かつゆらぎがあるとき炎と判定する。
て、フレーム間差分画像をとり、その絶対値を累積する
という方法が使われている。図26に示すように、ま
ず、原画の各フレーム間で差分をとり、それを絶対値化
した画像を作る。ゆらぎは僅かな変化なので、増幅する
ために差分の絶対値画像を累積して、ゆらぎを抽出す
る。
画aと原画bの差分画像eをとり、原画bと原画cの差
分画像fをとり、さらに、原画cと原画dの差分画像g
をとる。そして、差分画像e,f,gを累積して、累積
画像hを得る。この累積画像hによりゆらぎを抽出す
る。
図27において、この従来例は複数のカメラ101,1
02,103と、複数のDIP(dual-in-line Packag
e)ユニット104,105,106と、IP(image
processing)ユニット107と、PSPユニット108
と、ホストユニット109とにより構成される。
り換えて、画像を順次入力し、DIPユニット104,
105,106で簡単な動画処理を予め行い、各DIP
ユニット104,105,106の処理結果は、IPユ
ニット107に送られIPユニット107で外乱除去、
特徴抽出を行う。さらに、画像処理専用のDSPユニッ
ト108でさらに処理され、ホストコンピュータ109
に送られる。
106の構成例を示す。DIPユニット104,10
5,106はAD変換器110、マルチプレクサ111
〜113、画像メモリ114〜118、減算器119、
加算器120およびラッチ121という簡単な回路で構
成されている。煙を検出するためにはCCDカメラを接
続し、AD変換器110でディジタル量に変換された画
像を、画像メモリ114から117へ順次記憶する。減
算器119で各画像間の差分を取り、得られた差分画像
を加算器120および画像メモリ118を用いて累積す
る。図29に煙検出の処理フローを示す。まずCCDカ
メラから取り込まれた画像に対して、各DIPユニット
104,105,106で差分画像の累積処理を行う。
次に、その結果をIPユニット107に転送し、一括し
て外乱除去および特徴抽出を行う。
うな従来の火災検出方法にあっては、赤外線カメラを用
いた火災検出方法の場合、この方法は信頼性の高い方法
であるが、センサが非常に高価であり、コストがかかる
という問題がある。
ることでゆらぎを抽出することは可能であるが、物体が
移動した場合でも差分画像に変化が現れるため、物体の
移動をゆらぎとして誤認する問題が生じる。図30に示
すように、物体が移動すると、原画iと原画jより差分
画像kが得られ、物体の移動をゆらぎと誤認する。
てなされたものであって安価で、かつ、移動物体の影響
を受けずに、ゆらぎを抽出することで火災を精度良く検
出する火災検出装置を提供することを目的とする。
に、本発明は、次のように構成する(図1、参照)。
を処理して火災を検出する際に、記憶手段10に監視カ
メラ1の入力画像の各ピクセル毎の輝度の時間変動を記
憶しておき、ノイズ判定手段11で各ピクセル毎の輝度
の時間変動と正規分布にモデル化したノイズと比較して
前記ピクセルの輝度変動がノイズによって生じたかを判
定する。
状に配置し、前記輝度が成す重心位置を求め、前記ピク
セルの輝度変動が物体の移動によって生じたかを判定
し、ゆらぎ判定手段13で前記ノイズ判定手段11の出
力と前記移動物体判定手段12の出力に基づいてノイズ
でなくかつ移動物体でない領域のみをゆらぎ領域として
判定する。
計算するための重み係数情報を格納したテーブルを備え
る。
理手段で前記監視カメラ1からの入力画像の輝度値によ
る物体の高温部のみを抽出するようにしている。
処理手段で前記監視カメラ1からの入力画像の色成分に
より特定の領域のみを抽出するようにしている。
各ピクセル毎の輝度の時間変動と正規分布にモデル化し
たノイズと比較してピクセルの輝度変動がノイズによっ
て生じたかを判定し、時間軸を円状に配置し、輝度が成
す重心位置を求め、ピクセルの輝度変動が物体の移動に
よって生じたかを判定し、ノイズ判定手段11の出力と
移動物体判定手段12の出力に基づいてノイズでなくか
つ移動物体でない領域のみをゆらぎ領域として判定する
ため、移動物体の影響を受けることなく、炎や煙などの
ゆらぎを持っている領域を抽出し、精度良く火災を検出
することができ、信頼性を大幅に向上させることができ
る。また、安価な装置を利用できるため、コストを大幅
に低減することができる。
情報を格納したテーブルを備えるため、重心位置を計算
するとき係数を改めて計算する必要がなく、演算量を低
減することができる。
抽出するため、より信頼性の高い火災検出を行うことが
できる。
度値により画像を2値化して物体の高温部のみを抽出す
るため、より信頼性の高い火災検出を行うことができ
る。
体構成図である。
り、監視カメラ1は屋外、屋内(ここでは屋外)の広い
範囲を監視し、入力画像を火災検出装置2の装置本体3
に送る。監視カメラ1としては、安価であるが温度測定
精度の余り高くない赤外線カメラや可視カメラを用い
る。赤外線カメラは、温度が高い領域を求めるために用
いられ、可視カメラはある範囲の色成分を持っている領
域を求めるために用いられる。
像を画像処理し、ゆらぎとノイズを区別し、ゆらぎと物
体の移動を区別し、火災の条件を満たしており、ゆらぎ
ありと判定し、火災候補領域が一定の面積以上になった
とき、火災が発生したと判断する。火災が発生したと判
断すると、モニター装置4に警報を表示し、警報装置5
では例えばベルで火災の発生を報知する。
ある。
像が入力する装置本体であり、装置本体3は、AD変換
部6、ゆらぎ抽出部7、第1,第2の2値化処理手段と
しての2値化処理部8、火災判定部9により構成されて
いる。
ームメモリ10、ノイズ判定手段としてのノイズ判定部
11、移動物体判定手段としての移動物体判定部12、
ゆらぎ判定手段としてのゆらぎ判定部13およびウェイ
トテーブル(テーブル)14により構成されている。
装置5およびモニター装置4がそれぞれ接続されてい
る。監視カメラ1、装置本体3、警報装置5およびモニ
ター装置4が全体として火災検出装置2を構成してい
る。
部6によりアナログ信号からデジタル信号に変換され、
監視カメラ1が赤外線カメラの場合には、輝度値がフレ
ームメモリ10および2値化処理部8に送られる。ま
た、監視カメラ1が可視カメラの場合、AD変換部6か
ら色成分が2値化処理部8に送られる。
監視カメラ1からの過去の入力画像が記憶される。フレ
ームメモリ10には、図4に示すようにt=t0、t=
t1、t=t2・・・における入力画像がそれぞれ格納
される。すなわち、図5に示すように、あるピクセルの
一定時間にわたる輝度変動がデータとして格納される。
のあるピクセル輝度値を示し、時間軸T上で変化してい
る。
化に注目し、その変動からゆらぎかどうかを判定する。
具体的には、画像上の各点における一定期間に渡る輝度
の時間変動に注目し、その変動の特徴からその点がゆら
ぎに属するかどうかを判定する。
を行う必要がある。 (1)ゆらぎとノイズの区別 (2)ゆらぎと物体の移動の区別 まず、ゆらぎとノイズの区別について説明する。
センサより発生するノイズを取り除く必要がある。セン
サによるノイズは正規分布と仮定することができる。そ
のパラメータである分散値はセンサ固有の値として事前
に測定することができる。つまり、ノイズに関しては、
事前にその性質が分かっている。そこで、一定期間中に
観測された標本データが、ノイズにより生じたものなの
かどうかを統計的に検定することで、ノイズ点を除去す
ることができる。
ようにして行う。
ータである分散値はセンサ固有の値として事前に測定す
ることができる。そこで、一定期間中に観測された標本
データが、ノイズにより生じたものなのかどうかを統計
的に検定する。
たものだと仮定すると、標本データの平方和を
ズの分散)は自由度(N−1)のχ2分布に従う(N=
標本データ数)。よってS/σ2を検定統計量としてχ2
片側検定することで、ノイズを除去する。
S/σ2が自由度29のχ2分布に従うとき、検定統計量
S/σ2が例えば52以上のときは、矢印Aで示すよう
に、ノイズ以外と判定し、52未満のときは矢印Bで示
すように、ノイズと判定する。
部11は、フレームメモリ10に記録されている各ピク
セル毎の一定時間にわたる輝度の時間変動を入力し、正
規分布にモデル化したノイズと比較し、ピクセルの輝度
変動がノイズによって生じたものかを判定する。
る。
めには、物体の移動の影響を取り除かなくてはならな
い。移動物体を取り除くため、ある区間においてデータ
のバラツキが均一かどうかを検証する。これは、物体が
移動した場合には、ゆらぎとは異なり均一でない輝度の
変動が生ずるためである。
は、フレームに対する炎の輝度変化は、130〜160
の内にあり、ばらつきがほぼ均一である。これに対し
て、図8(B)に示すように、移動物体の場合には、フ
レームに対する物体通過時の輝度変化は、50から20
0近くまで大きく変化し、バラツキが均一でなくなる。
見立て、注目している区間を円形に配置した時の重心の
位置に注目する。もし、バラツキが均一であるなら、重
心は中心付近に集まるはずである。しかし、輝度の変動
が移動物体により生じた場合には、均一でない分布が生
じるため、重心は円の中心から大きく外れる。そのた
め、この重心位置が円の中心からどれだけ外れているか
を測定することにより、移動物体とゆらぎを区別するこ
とができる。
は、時間変化に対して輝度のバラツキは均一となってお
り、図9(B)に示すように、注目している区間の時間
軸を円状に配置し、輝度が成す重心位置Oを求めると、
重心位置Oは円Eの中心付近になる。一方、図9(C)
に示すように、物体が移動物体の場合には、時間変化に
対する輝度は大きく変化し、バラツキが大きい。図9
(D)に示すように、注目している区間の時間軸を円状
に配置し、輝度が成す重心位置Oを求めると、重心位置
Oは円Eの中心から大きく外れる。
1〜r4のデータがD1〜D4が4個の場合について説
明する。
に配置し、円Eの中心Mから垂直な輝度r1のデータD
1、90度の右側に輝度r2のデータD2、180度の
下側に輝度r3のデータD3、90度左側に輝度r4の
データD4を配置すると、重心位置Oは円Eの中心Mか
ら少し下側にくる。
場合、移動物体とは異なり、一定区間におけるデータの
バラツキが均一であるので、その均一性を用いて検証す
る。
各データ点を重りに見立て、その重りが成す重心位置に
よってゆらぎかどうかを判定する。
(Xm,Ym)とする。すると、
る輝度を表している。また、Nは評価に用いるデータの
個数である。
と仮定する。ここでゆらぎにおける各輝度、V0,V1…
は正規分布、Nd(μ,σ2)に従うものとする。
分かる。
平均値=0、標準偏差=1の正規分布に正準化すること
ができる。
和Rを求めると、Rは自由度の2のχ2分布に従う。
て、「今考えている点はゆらぎである」という仮定を検
定することで、ゆらぎかどうかの判定を行う。
関係を示すグラフである。
のχ2分布に従う。この例では、検定統計量Rが例えば
9以上のときは矢印Gで示すように移動物体であると判
定し、9未満のときは矢印Hで示すように、ゆらぎであ
ると判定する。
述したように、時間軸を円状に配置し、輝度が成す重心
位置を求め、その重心位置により、ピクセルの輝度変動
が物体の移動によって生じたものかゆらぎによるものか
を判定する。
(テーブル)14を有し、(式1)において重心位置
(Xm,Ym)を計算する際、係数部分については、予め
値を計算しておき、ウェイトテーブル14に格納してお
く。図12(A)に示すようにウェイトテーブル14に
は、X座標用として、データcos(2π/N×0)、データcos
(2π/N×1)、データcos(2π/N×2)・・・がそれぞれ格
納され、図12(B)に示すようにウェイトテーブル1
4にはY座標用としてデータsin(2π/N×0)、データsin
(2π/N×1)、データsin(2π/N×2)・・・がそれぞれ格
納される。
Ym)を計算する際、係数部分については、事前に値を
決めることができるので、係数部分を予め計算しておき
ウェイトテーブル14に記録しておく。(Xm,Ym)を
計算する際に係数を改めて計算するのでなく、テーブル
14から値を参照することによって演算量を低減するこ
とができるようにしている。
部13に送られ、また、ノイズ判定部11の出力もゆら
ぎ判定部13に送られる。ゆらぎ判定部13は、ノイズ
判定部11の出力と移動物体判定部12の出力を統合し
て、ノイズでなく、かつ、移動物体でもない領域のみを
ゆらぎ領域として抽出する。
その監視カメラ1から入力画像をAD変換部6で輝度値
に変換されたデータを入力し、物体の高温部のみを抽出
する。
1からの入力画像より、輝度値が一定の値以上である領
域を取り出すことで画像を2値化し、その2値化された
領域とゆらぎ抽出部で検出されたゆらぎ領域の共通部分
を火災領域として抽出する。
する場合には炎によって生じる輝度の範囲を選択し、煙
を抽出する場合には、煙によって生じる輝度の範囲を選
択する。
な輝度信号があるとき、しきい値Tを超える領域Xを取
り出し、図13(B)に示すように2値化信号Yとす
る。
合、その監視カメラ1からの入力画像の色成分により、
特定の領域のみを抽出する。
1からの入力画像より、色が予め設定された範囲内にあ
る領域のみを取り出すことで画像を2値化し、その2値
化された領域とゆらぎ抽出部で検出されたゆらぎ領域の
共通部分を火災領域として抽出する。
場合には炎が生成する色範囲を選択し、煙を抽出する場
合には煙によって生じる色範囲を選択する。
たような方法で行う。
送られ、また、ゆらぎ判定部13の出力も火災判定部9
に送られる。ゆらぎ判定部13と2値化処理部8から出
力された結果は火災判定部9によって最終判定が行われ
る。まず、2値化処理部8の結果が火災の条件を満たし
ていることを確認し、かつ、ゆらぎ判定部13でゆらぎ
であると判定されたピクセルを火災候補領域とする。こ
の火災候補領域が一定の面積以上となった場合、火災が
発生したと判断して警報を発する。警報装置5ではベル
を鳴動して火災の発生を報知し、モニター装置4には火
災の発生が表示される。
ローチャートである。
レームメモリ10のデータ(輝度値)から各ピクセル毎
に平方和Sを計算する。
が自由度(N−1)のχ2分布に行うことからその有意
確率Pを求める。σ2はノイズの分散、Nは標本データ
数である。
確率)が有意確率Pを示す。例えば、矢印Zで示すよう
に、現在測定された検定統計量S/σ2の値が例えば3
5のときは、有意確率Pは20%となる。図16は検定
統計量S/σ2と有意確率Pの関係を示す。例えば、検
定統計量S/σ2が1,5,10では有意確率Pはすべ
て100%、20では89%、30では41%、40で
は8%、50では1%である。
予め設定してある有意水準αと比較する。
ればステップS4で該当ピクセルは、ノイズでないと判
定する。有意確率Pが有意水準αより大きいときは、ス
テップS5で該当ピクセルはノイズであると判定する。
例えば、有意水準αを3%とすると、有意確率Pが3%
以下のときはノイズでないと判定し、有意確率Pが3%
を超えるときノイズであると判定する。
処理が終了していないときは、ステップS1に戻り、処
理が終了したときは、エンドとする。
フローチャートである。
フレームメモリ10のデータ(輝度値)から各ピクセル
毎に重心(Xm,Ym)を求める。重心(Xm,Ym)は、
式1より求める。このとき、ウェイトテーブル14に予
め格納してある係数部分(図12、参照)を取り出して
計算し、演算量を低減する。
由度2のχ2分布に従うことからその有意確率Pを求め
る。検定統計量Rは、式4より求める。なお、式4は、
由度2のχ2分布に従う。図18において、MEで示す
領域が成す面積(=確率)が有意確率Pを示す。今矢印
Zで示すように、検定統計量Rの現在測定された値が例
えば4であるとすると、有意確率Pは14%になる。
を示す。例えば、検定統計量Rが1のとき有意確率Pは
61%、3のときは22%、5のときは8%、7のとき
は3%、9のときは18%となる。
Pを予め設定してある有意水準αと比較する。有意確率
Pが有意水準αより小さいときは、ステップS14で該
当ピクセルは移動物体であると判定し、有意確率Pが有
意水準αより大きいときは、ステップS15で該当ピク
セルは移動物体でないと判定する。有意水準αを例えば
2%に設定すると、有意確率Pが2%以下のときは、該
当ピクセルは移動物体であると判定し、有意確率が2%
を超えるときは、該当ピクセルは移動物体でないと判定
する。
てこの処理を終了したか判別し、終了していないとき
は、ステップS11に戻り、全ピクセルについて処理を
終了したときは、エンドとする。
ローチャートである。
ノイズ判定部11の出力から該当ピクセルはノイズか否
かを判別する。ノイズのときは、ステップS24に進
み、ノイズでないときは、ステップS22に進む。
出力から該当ピクセルは移動物体か否かを判別する。移
動物体のときはステップS24に進み、移動物体でない
ときは、ステップS23に進む。ステップS23では、
該当ピクセルはノイズではなく、かつ、移動物体でない
ので、該当ピクセルはゆらぎであると判定する。
ズであるかまたは移動物体であるので、該当ピクセルは
ゆらぎでないと、判定する。
の処理が終了したか否かを判別し、終了していないとき
は、ステップS21に戻り、終了したときは、処理をエ
ンドとする。こうして、ノイズでなく、かつ、移動物体
でもない領域のみをゆらぎ領域として抽出する。
ーチャートである。ここでは、監視カメラ1が赤外線カ
メラであり、高温部を取り出す場合について説明する。
該当ピクセルの輝度値が一定の輝度のしきい値以上であ
るか否かを判別し、一定のしきい値未満のときは、ステ
ップS33に進み、一定のしきい値以上のときは、ステ
ップS32に進む。
補領域であると判定する。すなわち、監視カメラ1から
の入力画像より、輝度値が一定の値以上である領域を取
り出すことで画像を2値化し、その2値化された領域を
火災候補領域とする。
する場合には炎によって生じる輝度の範囲を選択し、煙
を抽出する場合には煙によって生じる輝度の範囲を選択
する。該当ピクセルの輝度値が一定のしきい値未満のと
きは、該当ピクセルは火災でないと判定する。
理を終了としたか判別し、終了していないときは、ステ
ップS31に戻り、全ピクセルの処理をしたら、エンド
とする。こうして、輝度によって画像を2値化すること
により、炎または煙が存在する可能性がある領域を抽出
することができる。
フローチャートである。ここでは監視カメラ1が可視カ
メラであり、特定の色領域を取り出す場合について説明
する。
は該当ピクセルのR成分がR成分の上限のしきい値ThR1
以下でかつR成分の下限のしきい値ThR0以上の間にある
か否かを判別し、その範囲内にないときはステップS4
5に進み、その範囲内にあるときは、ステップS42に
進む。
G成分がG成分の上限のしきい値ThG1以下でかつG成分
の下限のしきい値ThG0以上の間にあるか否かを判別し、
その範囲内にないときはステップS45に進み、その範
囲内にあるときは、ステップS43に進む。
B成分がB成分の上限のしきい値ThB1以下でかつB成分
の下限のしきい値ThB0以上の間にあるか否かを判別し、
その範囲内にないときはステップS45に進み、その範
囲内にあるときは、ステップS44に進む。
成分が予め設定された範囲内にある色領域のみを取り出
して、該当ピクセルは火災候補領域であると判定する。
R成分、G成分、B成分がそれぞれ予め設定された範囲
内にないときは、ステップS45で該当ピクセルは火災
ではないと判定する。
てこの処理が終了したか判別し、終了していないときは
ステップS41に戻り、終了したら処理をエンドとす
る。2値化で抽出する色の範囲は、炎を抽出する場合に
は炎が生成する色範囲を選択し、煙を抽出する場合に
は、煙によって生じる色範囲を選択する。このように、
監視カメラからの入力画像により、色が予め設定された
範囲内にある領域のみを取り出し、火災候補領域と判定
する。
ローチャートである。
2値化処理部8の結果が火災の条件を満たしているかを
判定し、満たしていないときは、ステップS54に進
み、満たしているときは、ステップS52に進む。
ゆらぎ判定部13でゆらぎと判定されたか否かを判別
し、ゆらぎでないと判定されたときは、ステップS54
に進み、ゆらぎであると判定されたときは、ステップS
53に進む。
災の条件を満たしており、ゆらぎであると判定されたの
で、該当ピクセルは火災候補領域であると判定する。
災の条件を満たしておらず、ゆらぎであると判定されて
いないので、該当ピクセルは火災候補領域でないと判定
する。
いてこの処理が終了したか判別し、終了していないとき
はステップS51に戻り、終了しているときはステップ
S56に進む。
面積を超えたか否かを判別し、超えていないときは処理
を終了とし、超えたときはステップS57に進む。火災
候補領域が一定の面積を超えたか否か、例えば、図24
に示すようにフレームメモリ10上の火災候補領域KL
が一定の面積を超えたか否かで判定する。
火災通知を行う。警報装置5を作動し、例えばベルを鳴
動させ、またモニター装置4上に火災の発生を表示す
る。
装置で、移動物体の影響を受けることなく、炎や煙など
のゆらぎをもっている領域を抽出し、精度良く火災を検
出することができる。 (付記) (付記1)請求項1記載の火災検出装置において、前記
重心位置を計算するための重み係数情報を格納したテー
ブルを備えたことを特徴とする火災検出装置。
検出装置において、前記監視カメラからの入力画像の輝
度値による物体の高温部のみを抽出する第1の2値化処
理手段を備えたことを特徴とする火災検出装置。
検出装置において、前記監視カメラからの入力画像の色
成分により特定の領域のみを抽出する第2の2値化処理
手段を備えたことを特徴とする火災検出装置。
ば、各ピクセル毎の輝度の時間変動と正規分布にモデル
化したノイズと比較してピクセルの輝度変動がノイズに
よって生じたかを判定し、時間軸を円状に配置し、輝度
が成す重心位置を求め、ピクセルの輝度変動が物体の移
動によって生じたかを判定し、ノイズ判定手段の出力と
移動物体判定部の出力に基づいてノイズでなくかつ移動
物体でない領域のみをゆらぎ領域として判定するため、
移動物体の影響を受けることなく、炎や煙などのゆらぎ
を持っている領域を抽出し、精度良く火災を検出するこ
とができ、信頼性を大幅に向上させることができる。ま
た、安価な装置を利用できるため、コストを大幅に低減
することができる。
情報を格納したテーブルを備えるため、重心位置を計算
するとき係数を改めて計算する必要がなく、演算量を低
減することができる。
抽出するため、より信頼性の高い火災検出を行うことが
できる。
値により画像を2値化して物体の高温部のみを抽出する
ため、より信頼性の高い火災検出を行うことができる。
図
(その一)
(その二)
Claims (1)
- 【請求項1】監視カメラで監視してその画像を処理して
火災を検出する火災検出装置において、 前記監視カメラの入力画像の各ピクセル毎の輝度の時間
変動を記憶する記憶手段と、 前記各ピクセル毎の輝度の時間変動と正規分布にモデル
化したノイズと比較して前記ピクセルの輝度変動がノイ
ズによって生じたかを判定するノイズ判定手段と、 時間軸を円状に配置し、前記輝度が成す重心位置を求
め、前記ピクセルの輝度変動が物体の移動によって生じ
たかを判定する移動物体判定手段と、 前記ノイズ判定手段の出力と前記移動物体判定手段の出
力に基づいてノイズでなくかつ移動物体でない領域のみ
をゆらぎ領域として判定するゆらぎ判定手段と、を備え
たことを特徴とする火災検出装置。
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