JP2008262533A - 火炎検出方法及びその装置 - Google Patents

火炎検出方法及びその装置 Download PDF

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Abstract

【課題】火炎検出方法及びその装置を提供する。
【解決手段】火炎検出方法は、被監視空間の複数の映像を取り込むステップと、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決めるステップと、前記動態区域映像の色彩模型及びフリッカ周波数を分析して、その分析結果を参考火炎映像の特徴と比較するステップと、その比較結果に基づいて、前記動態区域映像のアドレス変化及び面積変化を分析して、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は火炎検出方法及びその装置に関し、特に映像分析方法によって火炎を検出することに関する。
ビルや工場は規模が大きくなって構造が複雑になるに伴って、一般の消防安全施設は有効的な機能を確保することもあまりできなくなる。従来の検出系統の機能を向上させるために、映像検出手段によって取り込んだ画面を分析してアルゴリズムで計算することにより、火炎があるかどうかを判断する技術を提出する必要がある。そうすると、検出系統の付加の価値を増加するのみならず、火災を有効に検出したり制御したりすることもできる。
従来の映像識別方法は多種のステップやアルゴリズムによって火炎を検出するのである。すなわち、監視系統で画面を取り込んで、コンピュータやＤＳＰなどの数値運算器で移動物体を検出してその色彩模型を分析して、火炎があるかどうかを判断する。その識別方法とは、取り込んだウインドーの間で、アルゴリズム（例えば、背景差分、統計方法、オプティカルフローなど）によって閾値を超えた画素性質を有する画素を映像から分離させて、それらの画素を色彩模型で分析して、火炎であるかどうかを判断する。しかしながら、この従来の技術の使用した色彩模型はＲＧＢ経験ルールで判断するものであるので、色彩を識別する時の正確性が足りない。
さらに、動態物体検出方法と色彩模型分析しか使用しないので、従来の映像識別方法は誤判することも多い。例えば、赤い着物を着ている人がモニターを通ると、赤要素を有する移動物体だと識別することが多くて警報を発する問題がある。
米国特許第6,184,792号は火炎検出方法及びその装置を提出した。それは、時間に伴って変る画素の強度に対してフーリエ変換を使用して映像の明度の変化を分析するものである。一方、米国特許第6,956,485号はフィルターで周波数の変化を分析して火炎を検出する技術を提出した。しかしながら、それらの特許において、検出方法の正確性について言及せず、例えばクロミナンスの変化を採用することもない。
向上した正確性を有する火炎検出方法及びその装置を提供することを目的とする。
上記目的を達成するための本発明は、火炎検出方法を提供することで上記課題を快適に解決する。該火炎検出方法は、被監視空間の複数の映像を取り込むステップと、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決めるステップと、前記動態区域映像の色彩模型を分析して第１分析結果を発生させて、該第１分析結果を参考火炎映像の第１特徴と比較するステップと、前記ステップの比較結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、を備えてなり、前記色彩模型は、三次元のＲＧＢ ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）と三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つである、ことを特徴とする。
前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、前記動態区域映像は前記被監視空間で前記第１時刻から前記第２時刻まで移動する物体を表示する、ことを特徴とする。
前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第２分析結果を発生させて、前記第２分析結果を前記参考火炎映像の第２特徴と比較するステップと、前記動態区域映像のアドレス変化を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を第１予定範囲と比較するステップと、前記動態区域映像の面積変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較するステップと、前記第１分析結果と前記第２分析結果をデータベースに貯蔵するステップと、前記動態区域映像が火炎映像であると決めたら、警報信号を発するステップと、をさらに備えてなることを特徴とする。
前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析するステップは、一次元の時間ウェーブレット変換によって前記動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、色彩パラメータＩとＹの少なくとも一つのフリッカ周波数範囲を５Ｈｚ〜１０Ｈｚに限定して分析する、ことを特徴とする。
前記動態区域映像のアドレス変化を分析するステップは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の重心のアドレスが時間に伴って変化する第１程度を決めるステップと、前記第１程度が第１予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決めるステップと、を備えてなり、前記第１予定範囲は
Figure 2008262533
前記（Ｘｔ，Ｙｔ）は前記第１時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記（Ｘｔ＋１，Ｙｔ＋１）は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記ＴＨ１は特定値である、ことを特徴とする。
前記複数の映像は３２０ｘ２４０画素であると、前記ＴＨ１を８０画素に限定することを特徴とする。
前記動態区域映像の面積変化を分析するステップは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の面積が時間に伴って変化する第２程度を決めるステップと、前記第２程度が第２予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決めるステップと、を備えてなり、前記第２予定範囲は（１／３）Ａｔ＜Ａｔ＋１＜３Ａｔ、前記Ａｔは前記第１時刻に前記動態区域映像の面積であって、前記Ａｔ＋１は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心の面積である、ことを特徴とする。
前記動態区域映像の色彩模型を分析して第１分析結果を発生させるステップは、前記動態区域映像の色彩画素の変化、時間及び空間、の三つのパラメータを含む三次元のＧＭＭを用いて分析するステップと、前記動態区域映像がＲＧＢガウス分布確率とＹＵＶガウス分布確率の中の少なくとも一つに属するかどうかを決めるステップと、それぞれに五つのノードを有する二つの隠れ層を含むバックプロパゲーション型ネットワークを用いて分析するステップと、をさらに備えてなることを特徴とする。
上記目的を達成するための本発明は、火炎検出方法を提供することで上記課題を快適に解決する。該火炎検出方法は、被監視空間の複数の映像を取り込むステップと、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決めるステップと、前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第１分析結果を発生させるステップと、前記第１分析結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、を備えてなる、ことを特徴とする。
前記第１分析結果を参考火炎映像のフリッカ特徴と比較するステップと、前記動態区域映像の色彩模型を分析して第２分析結果を発生させて、該第２分析結果を前記参考火炎映像の色彩特徴と比較するステップと、前記動態区域映像のアドレス変化を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を第１予定範囲と比較するステップと、前記動態区域映像の面積変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較するステップと、前記第１分析結果と前記第２分析結果をデータベースに貯蔵するステップと、前記動態区域映像が火炎映像であると決めたら、警報信号を発するステップと、をさらに備えてなり、前記色彩模型は、三次元のＲＧＢ ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）と三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つである、ことを特徴とする。
前記動態区域映像のアドレス変化を分析して第３分析結果を発生させるステップは、一次元の時間ウェーブレット変換によって前記動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、色彩パラメータＩとＹの少なくとも一つのフリッカ周波数範囲を５Ｈｚ〜１０Ｈｚに限定して分析する、ことを特徴とする。
上記目的を達成するための本発明は、火炎検出方法を提供することで上記課題を快適に解決する。該火炎検出方法は、被監視空間の複数の映像を取り込むステップと、前記複数の映像の中の動態区域映像のアドレスの変化を分析して第１分析結果を発生させるステップと、前記第１分析結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、を備えてなることを特徴とする。
前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、前記動態区域映像は前記被監視空間で前記第１時刻から前記第２時刻まで移動する物体を表示する、ことを特徴とする。
上記目的を達成するための本発明は、火炎検出方法を提供することで上記課題を快適に解決する。該火炎検出方法は、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決めるステップと、前記第１分析結果を第１予定範囲と比較するステップと、前記動態区域映像の色彩模型を分析して第２分析結果を発生させて、該第２分析結果を参考火炎映像の色彩特徴と比較するステップと、前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を参考火炎映像のフリッカ特徴と比較するステップと、前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較するステップと、上記比較した結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、前記第２分析結果と前記第３分析結果をデータベースに貯蔵するステップと、前記動態区域映像が火炎映像であると決めたら、警報信号を発するステップと、をさらに備えてなり、前記色彩模型は、三次元のＲＧＢ ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）と三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つである、ことを特徴とする。
前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させるステップは、前記動態区域映像の色彩画素の変化、時間及び空間、の三つのパラメータを含む三次元のＧＭＭを用いて分析するステップと、前記動態区域映像がＲＧＢガウス分布確率とＹＵＶガウス分布確率の中の少なくとも一つに属するかどうかを決めるステップと、それぞれに五つのノードを有する二つの隠れ層を含むバックプロパゲーション型ネットワークを用いて分析するステップと、をさらに備えてなることを特徴とする。
前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第３分析結果を発生させるステップは、一次元の時間ウェーブレット変換によって前記動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、色彩パラメータＩとＹの少なくとも一つのフリッカ周波数範囲を５Ｈｚ〜１０Ｈｚに限定して分析する、ことを特徴とする。
前記前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させるステップは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の面積が時間に伴って変化する第２程度を決めるステップと、前記第２程度が第２予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決めるステップと、を備えてなり、前記第２予定範囲は（１／３）Ａｔ＜Ａｔ＋１＜３Ａｔ、前記Ａｔは前記第１時刻に前記動態区域映像の面積であって、前記Ａｔ＋１は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心の面積である、ことを特徴とする。
前記第１分析結果に基づいて前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の重心のアドレスが時間に伴って変化する第１程度を決めるステップと、前記第１程度が第１予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決めるステップと、を備えてなり、前記第１予定範囲は
Figure 2008262533
前記（Ｘｔ，Ｙｔ）は前記第１時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記（Ｘｔ＋１，Ｙｔ＋１）は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記ＴＨ１は特定値である、ことを特徴とする。
前記複数の映像は３２０ｘ２４０画素であると、前記ＴＨ１を８０画素に限定することを特徴とする。
上記目的を達成するための本発明は、火炎検出方法を提供することで上記課題を快適に解決する。該火炎検出方法は、被監視空間の複数の映像を取り込むステップと、前記複数の映像の中の動態区域映像の面積の変化を分析して第１分析結果を発生させるステップと、前記第１分析結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、を備えてなることを特徴とする。
前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決めるステップと、前記第１分析結果を第１予定範囲と比較するステップと、前記動態区域映像の色彩模型を分析して第２分析結果を発生させて、該第２分析結果を参考火炎映像の色彩特徴と比較するステップと、前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を参考火炎映像のフリッカ特徴と比較するステップと、前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較するステップと、上記比較した結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、前記第２分析結果と前記第３分析結果をデータベースに貯蔵するステップと、前記動態区域映像が火炎映像であると決めたら、警報信号を発するステップと、をさらに備えてなり、前記色彩模型は、三次元のＲＧＢ ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）と三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つである、ことを特徴とする。
前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、前記第１分析結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の面積が時間に伴って変化する第２程度を決めるステップと、前記第２程度が第２予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決めるステップと、を備えてなり、前記第２予定範囲は（１／３）Ａｔ＜Ａｔ＋１＜３Ａｔ、前記Ａｔは前記第１時刻に前記動態区域映像の面積であって、前記Ａｔ＋１は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心の面積である、ことを特徴とする。
上記目的を達成するための本発明は、火炎検出装置を提供することで上記課題を快適に解決する。該火炎検出装置は、複数の映像を取り込む映像ユニットと、前記複数の映像の中の動態区域映像の色彩模型を分析して第１分析結果を発生させる第１分析ユニットと、前記第１分析結果を参考火炎特徴と比較する比較ユニットと、を備えてなり、前記第１分析ユニットは三次元のＲＧＢ ＧＭＭと三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つを用いる、ことを特徴とする。
前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、前記動態区域映像は前記被監視空間で前記第１時刻から前記第２時刻まで移動する物体を表示する、ことを特徴とする。
前記映像ユニットと接続して、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決める第２分析ユニットと、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第２分析結果を発生させて、前記第２分析結果を前記参考火炎映像のフリッカ特徴と比較する第３分析ユニットと、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像のアドレスの変化を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を第１予定範囲と比較するアドレス分析ユニットと、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較する面積分析ユニットと、前記比較ユニットと接続して、前記参考火炎映像の特徴を貯蔵するデータベースと、前記比較ユニットと接続して、前記動態区域映像が火炎映像であったら警報信号を発する警報ユニットと、を備えてなることを特徴とする。
前記第２分析ユニットは、一次元の時間ウェーブレット変換によって前記動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、色彩パラメータＩとＹの少なくとも一つのフリッカ周波数範囲を５Ｈｚ〜１０Ｈｚに限定して分析する、ことを特徴とする。
前記アドレス分析ユニットは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の重心のアドレスが時間に伴って変化する第１程度を決めて、前記第１程度が第１予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決め、前記第１予定範囲は
Figure 2008262533
前記（Ｘｔ，Ｙｔ）は前記第１時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記（Ｘｔ＋１，Ｙｔ＋１）は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記ＴＨ１は特定値である、ことを特徴とする。
前記複数の映像は３２０ｘ２４０画素であると、前記ＴＨ１を８０画素に限定することを特徴とする。
前記面積分析ユニットは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の面積が時間に伴って変化する第２程度を決めて、前記第２程度が第２予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決め、前記第２予定範囲は（１／３）Ａｔ＜Ａｔ＋１＜３Ａｔ、前記Ａｔは前記第１時刻に前記動態区域映像の面積であって、前記Ａｔ＋１は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心の面積である、ことを特徴とする。
前記動態区域映像が火炎映像であると決めると、前記データベースは分析した結果を第２参考火炎特徴として貯蔵する、ことを特徴とする。
前記第１分析ユニットは、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の色彩画素の変化、時間及び空間、の三つのパラメータを含む三次元のＧＭＭを用いて分析して、前記動態区域映像がＲＧＢガウス分布確率とＹＵＶガウス分布確率の中の少なくとも一つに属するかどうかを決める、ことを特徴とする。
前記第１分析ユニットは、それぞれに五つのノードを有する二つの隠れ層を含むバックプロパゲーション型ネットワークを用いて、Ｒ、Ｇ、Ｂ及びＩなどの四つの色彩パラメータによって分析する、ことを特徴とする。
前記映像ユニットはカメラとビデオレコーダーの中の一つであることを特徴とする。
上記目的を達成するための本発明は、火炎検出装置を提供することで上記課題を快適に解決する。該火炎検出装置は、複数の映像を取り込む映像ユニットと、前記複数の映像の中の動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第１分析結果を発生させる第１分析ユニットと、前記第１分析結果を参考火炎特徴と比較する比較ユニットと、を備えてなることを特徴とする。
前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、前記火炎検出装置はさらに、前記映像ユニットと接続して、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決める第２分析ユニットと、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の色彩模型を分析して第２分析結果を発生させて、前記第２分析結果を参考火炎映像の色彩模型特徴と比較する第３分析ユニットと、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像のアドレスの変化を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を第１予定範囲と比較するアドレス分析ユニットと、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較する面積分析ユニットと、前記比較ユニットと接続して、前記参考火炎映像の特徴を貯蔵するデータベースと、前記比較ユニットと接続して、前記動態区域映像が火炎映像であったら警報信号を発する警報ユニットと、を備えてなり、前記動態区域映像の色彩模型は三次元のＲＧＢ ＧＭＭと三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つを用いる、ことを特徴とする。
前記第３分析ユニットは、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の色彩画素の変化、時間及び空間、の三つのパラメータを含む三次元のＧＭＭを用いて分析して、前記動態区域映像がＲＧＢガウス分布確率とＹＵＶガウス分布確率の中の少なくとも一つに属するかどうかを決める、ことを特徴とする。
前記第１分析ユニットは、前記映像ユニットと接続して、一次元の時間ウェーブレット変換によって前記動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、色彩パラメータＩとＹの少なくとも一つのフリッカ周波数範囲を５Ｈｚ〜１０Ｈｚに限定して分析する、ことを特徴とする。
上記目的を達成するための本発明は、火炎検出装置を提供することで上記課題を快適に解決する。該火炎検出装置は、複数の映像を取り込む映像ユニットと、前記映像ユニットと接続して、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決める第１分析ユニットと、前記複数の映像の中の動態区域映像のアドレスの変化を分析して第１分析結果を発生させるアドレス分析ユニットと、前記アドレス分析ユニットと接続して、前記第１分析結果を第１予定範囲と比較する比較ユニットと、を備えてなることを特徴とする。
前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、前記火炎検出装置はさらに、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の色彩模型を分析して第２分析結果を発生させて、前記第２分析結果を参考火炎映像の色彩模型特徴と比較する第２分析ユニットと、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を前記参考火炎映像のフリッカ周波数と比較する第３分析ユニットと、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較する面積分析ユニットと、前記比較ユニットと接続して、前記参考火炎映像の特徴を貯蔵するデータベースと、前記比較ユニットと接続して、前記動態区域映像が火炎映像であったら警報信号を発する警報ユニットと、を備えてなり、前記動態区域映像の色彩模型は三次元のＲＧＢ ＧＭＭと三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つを用いる、ことを特徴とする。
前記アドレス分析ユニットは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の重心のアドレスが時間に伴って変化する第１程度を決めて、前記第１程度が第１予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決め、前記第１予定範囲は
Figure 2008262533
前記（Ｘｔ，Ｙｔ）は前記第１時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記（Ｘｔ＋１，Ｙｔ＋１）は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記ＴＨ１は特定値である、ことを特徴とする。
前記複数の映像は３２０ｘ２４０画素であると、前記ＴＨ１を８０画素に限定することを特徴とする。
複数の映像を取り込む映像ユニットと、前記映像ユニットと接続して、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決める第１分析ユニットと、前記複数の映像の中の動態区域映像の面積の変化を分析して第１分析結果を発生させる面積分析ユニットと、前記面積分析ユニットと接続して、前記第１分析結果を第１予定範囲と比較する比較ユニットと、を備えてなることを特徴とする。
前記火炎検出装置はさらに、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の色彩模型を分析して第２分析結果を発生させて、前記第２分析結果を参考火炎映像の色彩模型特徴と比較する第２分析ユニットと、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を前記参考火炎映像のフリッカ周波数と比較する第３分析ユニットと、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像のアドレスの変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較するアドレス分析ユニットと、前記比較ユニットと接続して、前記参考火炎映像の特徴を貯蔵するデータベースと、前記比較ユニットと接続して、前記動態区域映像が火炎映像であったら警報信号を発する警報ユニットと、を備えてなり、前記動態区域映像の色彩模型は三次元のＲＧＢ ＧＭＭと三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つを用いる、ことを特徴とする。
前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、前記面積分析ユニットは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の面積が時間に伴って変化する変化程度を決めるステップと、前記変化程度が第１予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決めるステップと、を備えてなり、前記第１予定範囲は（１／３）Ａｔ＜Ａｔ＋１＜３Ａｔ、前記Ａｔは前記第１時刻に前記動態区域映像の面積であって、前記Ａｔ＋１は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心の面積である、ことを特徴とする。
本発明の装置及び方法によっては、精確に火炎の特徴を識別して火災を検出することができる。本願発明のその他の利点及び特徴については、以下に行う発明の実施の形態の説明から、より明らかとなるであろう。下記実施の形態は本発明の技術的手段をより具体的に詳述するためのもので、当然本発明はそれに限定されず、添付クレームの範囲を逸脱しない限り、当業者による単純な設計変更、付加、修飾、及び置換はいずれも本発明の技術的範囲に属する。
図１は本発明に係る、第１の実施の形態の火炎検出方法を示すフローチャートである。まず、複数の映像を取り込む（ステップ４１）。該複数の映像は被監視空間が異なる時刻の映像であって、例えば、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像である。その次に、複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決める（ステップ４２）。該動態区域映像は前記被監視空間で前記第１時刻から前記第２時刻まで移動する物体を表示する。複数の映像の中に動態区域映像がないと判断すると、直接にステップ４９を進める。すなわち、被監視空間では火炎を検出することができない。複数の映像の中に動態区域映像があると判断すると、次のステップの色彩模型分析を進める（ステップ４４）。色彩模型分析とは、検出した動態区域映像の色彩模型を分析して、その色彩模型を参考火炎の色彩特徴と比較して、両者が一致するかどうかを判断する（ステップ４４１）ものである。両者が一致すると判断すると、フリッカ周波数を分析する（ステップ４５）。両者が一致しないと判断すると、ステップ４９を進める。すなわち、該動態区域映像は火炎映像ではない。フリッカ周波数の分析とは、該動態区域映像のフリッカ周波数を分析して、それが参考火炎のフリッカ特徴と一致するかどうかを判断する（ステップ４５１）ものである。両者が一致すると判断すると、重心のアドレス及び面積の変化を分析する（ステップ４６）。両者が一致しないと判断すると、ステップ４９を進める。
ステップ４６は互いに独立した分析を二つ有している。つまり、火炎重心のアドレス分析と火炎面積の分析である。これらの分析は、該動態区域映像の重心の変化、面積の変化を検出して、一般の火炎の可能値と比較するものである。両者が一致すると判断すると、ステップ４７と４８を進める。両者が一致しないと判断すると、ステップ４９を進めて、それが火炎でないと判断する。ステップ４７では、該動態区域映像が火炎の映像であると判断すると、警報を発する。ステップ４８は、上記のデータをデータベースに貯蔵して、データベースにあるデータを更新する。
ステップ４４には、該色彩模型分析は三次元のＲＧＢ ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）と三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つを含む。三次元のＲＧＢ ＧＭＭとは、動態区域映像の色彩画素の変化、時間及び空間、の三つのパラメータを含む三次元のＧＭＭを用いて分析するものである。三次元のＹＵＶ ＧＭＭとは、動態区域映像がＲＧＢガウス分布確率とＹＵＶガウス分布確率の中の少なくとも一つに属するかどうかを決めるものである。好ましく、該色彩模型分析は、それぞれに五つのノードを有する二つの隠れ層を含むバックプロパゲーション型ネットワークを用いて分析するものである。
次に、ステップ４４１では、動態区域映像を分析した結果をデータベースにある参考火炎の特徴と比較する。
上記のＹＵＶ色彩模型は従来のＲＧＢ模型と異なり、色彩パラメータＹは輝度、色彩パラメータＵはクロミナンス、色彩パラメータＶは濃度である。ＹＵＶ色彩模型とＲＧＢ模型との関係は下式のように示した：
Ｙ＝０．２９９＊Ｒ＋０．５８７＊Ｇ＋０．１１４＊Ｂ
Ｕ＝０．４３６＊（Ｂ−Ｙ）／（Ｉ−０．１１４）
Ｖ＝０．６１５＊（Ｒ−Ｙ）／（Ｉ−０．２９９）
上記の色彩パラメータＩは一般の「強度」あるいは「グレー値」である。色彩パラメータＩと色彩パラメータＲＧＢとの関係は下式のように示した：
Ｉ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３
こうすると、ＧＭＭ分析とＡＮＮ（Artificial Neural Network）分析によって火炎色彩分析の精確度を大幅に向上させることができる。
ステップ４５において、フリッカ周波数の分析は、一次元の時間ウェーブレット変換によって前記動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、色彩パラメータＩとＹの少なくとも一つのフリッカ周波数範囲を５Ｈｚ〜１０Ｈｚに限定して分析するものである。この一次元の時間ウェーブレット変換によって、大幅に計算の時間を減少することができる。
ステップ４５１において、分析の結果がデータベースにある参考火炎のフリッカ周波数の特徴と一致するかどうかを比較する。フリッカ周波数の分析において、時間ウェーブレット変換を使用して獲得した結果は相変わらず時間に関する。その上、時間ウェーブレット変換によって、より早く計算の結果を獲得することができる。
ステップ４６において、前記動態区域映像の重心アドレス、及び時間に伴って変化する面積をそれぞれに分析する。早期の火炎の特性に基づいて、重心アドレス、及び時間に伴って変化する面積は連続的である。短時間には大幅な変化があることはない。
ステップ４６において、物体追跡方法によって前記動態区域映像の重心のアドレスが時間に伴って変化する程度を決める。該程度が第１予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと判断する。前記第１予定範囲は、
Figure 2008262533
前記（Ｘｔ，Ｙｔ）は前記第１時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記（Ｘｔ＋１，Ｙｔ＋１）は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記ＴＨ１は特定値である。前記複数の映像は３２０ｘ２４０画素であると、前記ＴＨ１を８０画素に限定することによって、満足な識別結果を獲得することができる。
ステップ４６において、物体追跡方法によって前記動態区域映像の面積が時間に伴って変化する程度を決める。該程度が第２予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと判断する。前記第２予定範囲は
（１／３）Ａｔ＜Ａｔ＋１＜３Ａｔ、
前記Ａｔは前記第１時刻に前記動態区域映像の面積であって、前記Ａｔ＋１は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心の面積である。そうすると、満足な識別結果を獲得することができる。
上記のステップによって、火炎検出の正確度を大幅に向上させ、誤警報の発生を避けることができる。
上記の説明において、ステップ４６はステップ４４〜４５の分析結果を獲得してから進められ、ステップ４７はステップ４４〜４６の分析結果を獲得してから進められる。しかしながら、上記ステップ４４の色彩模型分析、ステップ４５のフリッカ周波数分析、及びステップ４６のアドレス変化分析と面積変化分析は、他の分析結果に基づくことなく単独で進められることができる。当業者にとって、本発明の内容に基づいて、火炎検出プロセスにおいて、必要に応じて上記の色彩模型分析、フリッカ周波数分析、及びステップ４６のアドレス変化分析と面積変化分析などを任意の順序にして使用することができる。こうして、分析の複雑度を少なくして検出の効率を向上する。
図２Ａは本発明に係る、第１の実施の形態の火炎検出装置の構成を示す図である。該火炎検出装置は、映像ユニット１１、コンピュータ１２、及び警報ユニット１３を含む。コンピュータ１２は、動態分析ユニット１４、色彩模型分析ユニット１５、フリッカ周波数分析ユニット１６、比較ユニット１７、データベース１８、アドレス分析ユニット１９１、及び面積分析ユニット１９２を含む。データベース１８には、色彩模型のデータやフリッカ周波数のデータなどを含む、実験で、或は予め分析して獲得した火炎特徴のデータが貯蔵してある。
該火炎検出装置は、映像ユニット１１によって複数の映像を取り込む。それにおいて、動態分析ユニット１４は更新の背景の移動を取り込むことによって前記複数の映像の中に、移動物体を表示する動態区域映像があるかどうかを分析する。次に、色彩模型分析ユニット１５は該動態区域映像の色彩を分析して、比較ユニット１７によってデータベース１８にある火炎の色彩模型のデータと比較して、該動態区域映像の色彩模型が参考火炎の色彩特徴と一致するかどうかを判断する。フリッカ周波数分析ユニット１６は、一次元の時間ウェーブレット変換によって該動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、比較ユニット１７によってデータベース１８にある参考火炎のフリッカ周波数のデータと比較して、該動態区域映像のフリッカ周波数が参考火炎のフリッカ周波数と一致するかどうかを判断する。その後、アドレス分析ユニット１９１と面積分析ユニット１９２によって該動態区域映像の重心アドレスと面積が時間に伴って変化する程度を分析して、分析した結果が大きすぎると火炎でないと判断する。
該動態区域映像の色彩特徴及びフリッカ周波数が参考火炎と一致して、その重心アドレスと面積が時間に伴って変化する程度が予定の範囲になる場合に、コンピュータ１２は遂に該物体が火炎であると判断して、警報ユニット１３によって警報を発する。警報ユニット１３は警報を監視中心や携帯電話などに発することができる。
図２Ｂは本発明に係る、第２の実施の形態の火炎検出装置の構成を示す図である。該火炎検出装置は、映像ユニット２１、デジタル記録器２２、及び警報ユニット２３を含む。デジタル記録器２２はさらにデジタル信号プロセスチップ２４を含む。デジタル信号プロセスチップ２４は、動態分析ユニット２４１、色彩模型分析ユニット２４２、フリッカ周波数分析ユニット２４３、比較ユニット２４４、データベース２４５、アドレス分析ユニット２４６、及び面積分析ユニット２４７を含む。データベース２４５には、色彩模型のデータやフリッカ周波数のデータなどを含む、実験で、或は予め分析して獲得した火炎特徴のデータが貯蔵してある。
該火炎検出装置は、映像ユニット２１によって複数の映像を取り込む。それにおいて、動態分析ユニット２４１は更新の背景の移動を取り込むことによって前記複数の映像の中に、移動物体を表示する動態区域映像があるかどうかを分析する。次に、色彩模型分析ユニット２４２は該動態区域映像の色彩を分析して、比較ユニット２４５によってデータベース２４６にある火炎の色彩模型のデータと比較して、該動態区域映像の色彩模型が参考火炎の色彩特徴と一致するかどうかを判断する。フリッカ周波数分析ユニット２４３は、一次元の時間ウェーブレット変換によって該動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、比較ユニット２４４によってデータベース２４５にある参考火炎のフリッカ周波数のデータと比較して、該動態区域映像のフリッカ周波数が参考火炎のフリッカ周波数と一致するかどうかを判断する。その後、アドレス分析ユニット２４６と面積分析ユニット２４７によって該動態区域映像の重心アドレスと面積が時間に伴って変化する程度を分析して、分析した結果が大きすぎると火炎でないと判断する。
該動態区域映像の色彩特徴及びフリッカ周波数が参考火炎と一致して、その重心アドレスと面積が時間に伴って変化する程度が予定の範囲になる場合に、該火炎検出装置２２は遂に該物体が火炎であると判断して、警報ユニット２３によって警報を発する。警報ユニット２３は警報を監視中心や携帯電話などに発することができる。
図２Ｃは本発明に係る、第３の実施の形態の火炎検出装置の構成を示す図である。該火炎検出装置は、映像ユニット３１及び警報ユニット３２を含む。映像ユニット３１は、デジタル信号プロセスチップ３３を含む。デジタル信号プロセスチップ３３は、動態分析ユニット３３１、色彩模型分析ユニット３３２、フリッカ周波数分析ユニット３３３、比較ユニット３３４、データベース３３５、アドレス分析ユニット３３６、及び面積分析ユニット３３７を含む。データベース３３５には、色彩模型のデータやフリッカ周波数のデータなどを含む、実験で、或は予め分析して獲得した火炎特徴のデータが貯蔵してある。
該火炎検出装置は、映像ユニット３１によって複数の映像を取り込む。それにおいて、動態分析ユニット３３１は更新の背景の移動を取り込むことによって前記複数の映像の中に、移動物体を表示する動態区域映像があるかどうかを分析する。次に、色彩模型分析ユニット３３２は該動態区域映像の色彩を分析して、比較ユニット３３４によってデータベース３３５にある火炎の色彩模型のデータと比較して、該動態区域映像の色彩模型が参考火炎の色彩特徴と一致するかどうかを判断する。フリッカ周波数分析ユニット３３３は、一次元の時間ウェーブレット変換によって該動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、比較ユニット３３４によってデータベース３３５にある参考火炎のフリッカ周波数のデータと比較して、該動態区域映像のフリッカ周波数が参考火炎のフリッカ周波数と一致するかどうかを判断する。その後、アドレス分析ユニット３３６と面積分析ユニット３３７によって該動態区域映像の重心アドレスと面積が時間に伴って変化する程度を分析して、分析した結果が大きすぎると火炎でないと判断する。
該動態区域映像の色彩特徴及びフリッカ周波数が参考火炎と一致して、その重心アドレスと面積が時間に伴って変化する程度が予定の範囲になる場合に、該火炎検出装置は遂に該物体が火炎であると判断して、警報ユニット３２によって警報を発する。警報ユニット３２は警報を監視中心や携帯電話などに発することができる。
本発明の使用したデータベース１８、２４５及び３３５には、火炎特徴のデータは、大量の火災のビデオから火炎の映像を分析して獲得したデータである。それにおいて、色彩模型は、火炎の動態映像の色彩画素の変化、時間及び空間、の三つのパラメータを含む三次元のＧＭＭを用いて分析して獲得したデータである。フリッカ周波数は、一次元の時間ウェーブレット変換によって火炎の色彩が時間に伴って変化する程度を分析して、それを統計数値に変換してデータベース用のデータとする。その上、本発明の使用したデータベース１８、２４５及び３３５は学習と更新の機能を有する。火炎を検出してから、検出して分析して獲得したデータをデータに貯蔵して色彩模型を更新することができる。そうすると、次の判断ステップをよりいい正確性を持たせる。
該色彩模型分析ユニット１５、２４２及び３３２はそれぞれに映像ユニット１４、２４１及び３３１と電気に接続されて、火炎の動態映像の色彩画素の変化、時間及び空間、の三つのパラメータを含む三次元のＲＧＢ ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）及び／又は三次元のＹＵＶ ＧＭＭを使用して分析して、動態区域映像がＲＧＢガウス分布確率とＹＵＶガウス分布確率の中の少なくとも一つに属するかどうかを決めるものである。
さらに、該色彩模型分析ユニット１５、２４２及び３３２は、プロパゲーション型ネットワークを使用することによって、Ｒ、Ｇ、Ｂ及びＩの色彩パラメータを使用して、五つのノードを有する二つの隠れ層を含むバックプロパゲーション型ネットワークを用いて分析してもよい。
フリッカ周波数分析ユニット１６、２４３及び３３３は、それぞれに映像ユニット１４、２４１及び３３１と電気に接続されて、一次元の時間ウェーブレット変換によって前記動態区域映像の色彩及び／又は高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、色彩パラメータＩとＹの少なくとも一つのフリッカ周波数範囲を５Ｈｚ〜１０Ｈｚに限定して分析するものである。この一次元の時間ウェーブレット変換によって、大幅に計算の時間を減少することができる。
アドレス分析ユニット１９１、２４６及び３３６は、それぞれに映像ユニット１４、２４１及び３３１と電気に接続されて、物体追跡方法によって前記動態区域映像の重心のアドレスが時間に伴って変化する程度を決める。該程度が第１予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと判断する。火炎の重心のアドレスが短時間には大幅な変化があることはないはずである。
前記第１予定範囲は、
Figure 2008262533
前記（Ｘｔ，Ｙｔ）は前記第１時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記（Ｘｔ＋１，Ｙｔ＋１）は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記ＴＨ１は特定値である。前記複数の映像は３２０ｘ２４０画素であると、前記ＴＨ１を８０画素に限定することによって、満足な識別結果を獲得することができる。より精確な結果を獲得するために、前記ＴＨ１を５０画素に限定してもよい。
面積分析ユニット１９２、２４７及び３３７は、それぞれに映像ユニット１４、２４１及び３３１と電気に接続されて、物体追跡方法によって前記動態区域映像の面積が時間に伴って変化する程度を決める。該程度が第２予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと判断する。火炎の面積が短時間には大幅な変化があることはないはずである。
前記第２予定範囲は
（１／３）Ａｔ＜Ａｔ＋１＜３Ａｔ、
前記Ａｔは前記第１時刻に前記動態区域映像の面積であって、前記Ａｔ＋１は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心の面積である。そうすると、満足な識別結果を獲得することができる。
アドレス分析ユニット及び面積分析ユニットによって、火炎検出装置は誤警報をなくして火炎を検出するプロセスの正確度を向上させることができる。
上記の色彩模型分析ユニット、フリッカ周波数分析ユニット、アドレス変化分析ユニット及び面積変化分析ユニットは、他の分析ユニットに付属することなく単独で進められることができる。当業者にとって、本発明の内容に基づいて、火炎検出プロセスにおいて、必要に応じて上記の色彩模型分析ユニット、フリッカ周波数分析ユニット、アドレス変化分析ユニット及び面積変化分析ユニットを任意の順序に組み合って使用することができる。こうして、分析の複雑度を少なくして検出の効率を向上する。
本発明の映像検出方法及びその装置によって、大幅に火炎検出の正確度を向上させて、早期に火災を検出することができる。その上、データベースに検出した火炎のデータを貯蔵してそれを更新することによって、検出の正確度を向上させて従来の技術の欠点を改善することができる。
上記実施の形態は本発明の技術的手段をより具体的に詳述するためのもので、当然本発明はそれに限定されず、添付クレームの範囲を逸脱しない限り、当業者による単純な設計変更、付加、修飾、及び置換はいずれも本発明の技術的範囲に属する。
本発明に係る、第１の実施の形態の火炎検出方法を示すフローチャートである。 本発明に係る、第１の実施の形態の火炎検出装置の構成を示す図である。 本発明に係る、第２の実施の形態の火炎検出装置の構成を示す図である。 本発明に係る、第３の実施の形態の火炎検出装置の構成を示す図である。
符号の説明
１１、２１、３１ 映像ユニット
１２ コンピュータ
１３、２３、３２ 警報装置
２２ デジタル記録器
２４、３３ デジタル信号プロセスチップ
１４、２４１、３３１ 動態分析ユニット
１５、２４２、３３２ 色彩模型分析ユニット
１６、２４３、３３３ フリッカ周波数分析ユニット
１７、２４４、３３４ 比較ユニット
１８、２４５、３３５ データベース
１９１、２４６、３３６ アドレス分析ユニット
１９２、２４７、３３７ 面積分析ユニット
４１ 複数の映像を取り込む
４２ 動態区域の映像を検出する
４２１ 複数の映像の中に動態区域があるかどうかを決める
４４ 色彩模型を分析する
４４１ 色彩模型が火炎色彩特徴と一致するかどうかを分析する
４５ フリッカ周波数を分析する
４５１ フリッカ周波数が火炎と一致するかどうかを分析する
４６ 火炎重心及び面積の変化を分析する
４７ 火炎であると確認して警報を発する
４８ 分析したデータをデータベースに貯蔵する
４９ 火炎でないと判断する

Claims (44)

  1. 被監視空間の複数の映像を取り込むステップと、
    前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決めるステップと、
    前記動態区域映像の色彩模型を分析して第１分析結果を発生させて、該第１分析結果を参考火炎映像の第１特徴と比較するステップと、
    前記ステップの比較結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、を備えてなり、
    前記色彩模型は、三次元のＲＧＢ ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）と三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つである、
    ことを特徴とする火炎検出方法。
  2. 前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、
    前記動態区域映像は前記被監視空間で前記第１時刻から前記第２時刻まで移動する物体を表示する、
    ことを特徴とする請求項１記載の火炎検出方法。
  3. 前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第２分析結果を発生させて、前記第２分析結果を前記参考火炎映像の第２特徴と比較するステップと、
    前記動態区域映像のアドレス変化を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を第１予定範囲と比較するステップと、
    前記動態区域映像の面積変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較するステップと、
    前記第１分析結果と前記第２分析結果をデータベースに貯蔵するステップと、
    前記動態区域映像が火炎映像であると決めたら、警報信号を発するステップと、
    をさらに備えてなることを特徴とする請求項２記載の火炎検出方法。
  4. 前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析するステップは、一次元の時間ウェーブレット変換によって前記動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、色彩パラメータＩとＹの少なくとも一つのフリッカ周波数範囲を５Ｈｚ〜１０Ｈｚに限定して分析する、
    ことを特徴とする請求項３記載の火炎検出方法。
  5. 前記動態区域映像のアドレス変化を分析するステップは、
    物体追跡方法によって前記動態区域映像の重心のアドレスが時間に伴って変化する第１程度を決めるステップと、
    前記第１程度が第１予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決めるステップと、を備えてなり、
    前記第１予定範囲は
    Figure 2008262533
     前記（Ｘｔ，Ｙｔ）は前記第１時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記（Ｘｔ＋１，Ｙｔ＋１）は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記ＴＨ１は特定値である、
    ことを特徴とする請求項３記載の火炎検出方法。
  6. 前記複数の映像は３２０ｘ２４０画素であると、前記ＴＨ１を８０画素に限定することを特徴とする請求項５記載の火炎検出方法。
  7. 前記動態区域映像の面積変化を分析するステップは、
    物体追跡方法によって前記動態区域映像の面積が時間に伴って変化する第２程度を決めるステップと、
    前記第２程度が第２予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決めるステップと、を備えてなり、
    前記第２予定範囲は
    （１／３）Ａｔ＜Ａｔ＋１＜３Ａｔ、
    前記Ａｔは前記第１時刻に前記動態区域映像の面積であって、前記Ａｔ＋１は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心の面積である、
    ことを特徴とする請求項３記載の火炎検出方法。
  8. 前記動態区域映像の色彩模型を分析して第１分析結果を発生させるステップは、
    前記動態区域映像の色彩画素の変化、時間及び空間、の三つのパラメータを含む三次元のＧＭＭを用いて分析するステップと、
    前記動態区域映像がＲＧＢガウス分布確率とＹＵＶガウス分布確率の中の少なくとも一つに属するかどうかを決めるステップと、
    それぞれに五つのノードを有する二つの隠れ層を含むバックプロパゲーション型ネットワークを用いて分析するステップと、
    をさらに備えてなることを特徴とする請求項１記載の火炎検出方法。
  9. 被監視空間の複数の映像を取り込むステップと、
    前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決めるステップと、
    前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第１分析結果を発生させるステップと、
    前記第１分析結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、を備えてなる、
    ことを特徴とする火炎検出方法。
  10. 前記第１分析結果を参考火炎映像のフリッカ特徴と比較するステップと、
    前記動態区域映像の色彩模型を分析して第２分析結果を発生させて、該第２分析結果を前記参考火炎映像の色彩特徴と比較するステップと、
    前記動態区域映像のアドレス変化を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を第１予定範囲と比較するステップと、
    前記動態区域映像の面積変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較するステップと、
    前記第１分析結果と前記第２分析結果をデータベースに貯蔵するステップと、
    前記動態区域映像が火炎映像であると決めたら、警報信号を発するステップと、をさらに備えてなり、
    前記色彩模型は、三次元のＲＧＢ ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）と三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つである、
    ことを特徴とする請求項９記載の火炎検出方法。
  11. 前記動態区域映像のアドレス変化を分析して第３分析結果を発生させるステップは、一次元の時間ウェーブレット変換によって前記動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、色彩パラメータＩとＹの少なくとも一つのフリッカ周波数範囲を５Ｈｚ〜１０Ｈｚに限定して分析する、
    ことを特徴とする請求項９記載の火炎検出方法。
  12. 被監視空間の複数の映像を取り込むステップと、
    前記複数の映像の中の動態区域映像のアドレスの変化を分析して第１分析結果を発生させるステップと、
    前記第１分析結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、
    を備えてなることを特徴とする火炎検出方法。
  13. 前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、
    前記動態区域映像は前記被監視空間で前記第１時刻から前記第２時刻まで移動する物体を表示する、
    ことを特徴とする請求項１２記載の火炎検出方法。
  14. 前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決めるステップと、
    前記第１分析結果を第１予定範囲と比較するステップと、
    前記動態区域映像の色彩模型を分析して第２分析結果を発生させて、該第２分析結果を参考火炎映像の色彩特徴と比較するステップと、
    前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を参考火炎映像のフリッカ特徴と比較するステップと、
    前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較するステップと、
    上記比較した結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、
    前記第２分析結果と前記第３分析結果をデータベースに貯蔵するステップと、
    前記動態区域映像が火炎映像であると決めたら、警報信号を発するステップと、をさらに備えてなり、
    前記色彩模型は、三次元のＲＧＢ ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）と三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つである、
    ることを特徴とする請求項１３記載の火炎検出方法。
  15. 前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させるステップは、
    前記動態区域映像の色彩画素の変化、時間及び空間、の三つのパラメータを含む三次元のＧＭＭを用いて分析するステップと、
    前記動態区域映像がＲＧＢガウス分布確率とＹＵＶガウス分布確率の中の少なくとも一つに属するかどうかを決めるステップと、
    それぞれに五つのノードを有する二つの隠れ層を含むバックプロパゲーション型ネットワークを用いて分析するステップと、
    をさらに備えてなることを特徴とする請求項１４記載の火炎検出方法。
  16. 前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第３分析結果を発生させるステップは、一次元の時間ウェーブレット変換によって前記動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、色彩パラメータＩとＹの少なくとも一つのフリッカ周波数範囲を５Ｈｚ〜１０Ｈｚに限定して分析する、
    ことを特徴とする請求項１４記載の火炎検出方法。
  17. 前記前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させるステップは、
    物体追跡方法によって前記動態区域映像の面積が時間に伴って変化する第２程度を決めるステップと、
    前記第２程度が第２予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決めるステップと、を備えてなり、
    前記第２予定範囲は
    （１／３）Ａｔ＜Ａｔ＋１＜３Ａｔ、
    前記Ａｔは前記第１時刻に前記動態区域映像の面積であって、前記Ａｔ＋１は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心の面積である、
    ことを特徴とする請求項１４記載の火炎検出方法。
  18. 前記第１分析結果に基づいて前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップは、
    物体追跡方法によって前記動態区域映像の重心のアドレスが時間に伴って変化する第１程度を決めるステップと、
    前記第１程度が第１予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決めるステップと、を備えてなり、
    前記第１予定範囲は
    Figure 2008262533
     前記（Ｘｔ，Ｙｔ）は前記第１時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記（Ｘｔ＋１，Ｙｔ＋１）は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記ＴＨ１は特定値である、
    ことを特徴とする請求項１３記載の火炎検出方法。
  19. 前記複数の映像は３２０ｘ２４０画素であると、前記ＴＨ１を８０画素に限定することを特徴とする請求項１８記載の火炎検出方法。
  20. 被監視空間の複数の映像を取り込むステップと、
    前記複数の映像の中の動態区域映像の面積の変化を分析して第１分析結果を発生させるステップと、
    前記第１分析結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、
    を備えてなることを特徴とする火炎検出方法。
  21. 前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決めるステップと、
    前記第１分析結果を第１予定範囲と比較するステップと、
    前記動態区域映像の色彩模型を分析して第２分析結果を発生させて、該第２分析結果を参考火炎映像の色彩特徴と比較するステップと、
    前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を参考火炎映像のフリッカ特徴と比較するステップと、
    前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較するステップと、
    上記比較した結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップと、
    前記第２分析結果と前記第３分析結果をデータベースに貯蔵するステップと、
    前記動態区域映像が火炎映像であると決めたら、警報信号を発するステップと、をさらに備えてなり、
    前記色彩模型は、三次元のＲＧＢ ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）と三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つである、
    ことを特徴とする請求項２０記載の火炎検出方法。
  22. 前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、
    前記第１分析結果に基づいて、前記動態区域映像が火炎映像であるかどうかを決めるステップは、
    物体追跡方法によって前記動態区域映像の面積が時間に伴って変化する第２程度を決めるステップと、
    前記第２程度が第２予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決めるステップと、を備えてなり、
    前記第２予定範囲は
    （１／３）Ａｔ＜Ａｔ＋１＜３Ａｔ、
    前記Ａｔは前記第１時刻に前記動態区域映像の面積であって、前記Ａｔ＋１は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心の面積である、
    ことを特徴とする請求項２０記載の火炎検出方法。
  23. 複数の映像を取り込む映像ユニットと、
    前記複数の映像の中の動態区域映像の色彩模型を分析して第１分析結果を発生させる第１分析ユニットと、
    前記第１分析結果を参考火炎特徴と比較する比較ユニットと、を備えてなり、
    前記第１分析ユニットは三次元のＲＧＢ ＧＭＭと三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つを用いる、
    ことを特徴とする火炎検出装置。
  24. 前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、
    前記動態区域映像は前記被監視空間で前記第１時刻から前記第２時刻まで移動する物体を表示する、
    ことを特徴とする請求項２３記載の火炎検出装置。
  25. 前記映像ユニットと接続して、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決める第２分析ユニットと、
    前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第２分析結果を発生させて、前記第２分析結果を前記参考火炎映像のフリッカ特徴と比較する第３分析ユニットと、
    前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像のアドレスの変化を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を第１予定範囲と比較するアドレス分析ユニットと、
    前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較する面積分析ユニットと、
    前記比較ユニットと接続して、前記参考火炎映像の特徴を貯蔵するデータベースと、
    前記比較ユニットと接続して、前記動態区域映像が火炎映像であったら警報信号を発する警報ユニットと、
    を備えてなることを特徴とする請求項２４記載の火炎検出装置。
  26. 前記第２分析ユニットは、一次元の時間ウェーブレット変換によって前記動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、色彩パラメータＩとＹの少なくとも一つのフリッカ周波数範囲を５Ｈｚ〜１０Ｈｚに限定して分析する、
    ことを特徴とする請求項２５記載の火炎検出装置。
  27. 前記アドレス分析ユニットは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の重心のアドレスが時間に伴って変化する第１程度を決めて、前記第１程度が第１予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決め、
    前記第１予定範囲は
    Figure 2008262533
     前記（Ｘｔ，Ｙｔ）は前記第１時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記（Ｘｔ＋１，Ｙｔ＋１）は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記ＴＨ１は特定値である、
    ことを特徴とする請求項２５記載の火炎検出装置。
  28. 前記複数の映像は３２０ｘ２４０画素であると、前記ＴＨ１を８０画素に限定することを特徴とする請求項１８記載の火炎検出装置。
  29. 前記面積分析ユニットは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の面積が時間に伴って変化する第２程度を決めて、前記第２程度が第２予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決め、
    前記第２予定範囲は
    （１／３）Ａｔ＜Ａｔ＋１＜３Ａｔ、
    前記Ａｔは前記第１時刻に前記動態区域映像の面積であって、前記Ａｔ＋１は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心の面積である、
    ことを特徴とする請求項２５記載の火炎検出装置。
  30. 前記動態区域映像が火炎映像であると決めると、前記データベースは分析した結果を第２参考火炎特徴として貯蔵する、ことを特徴とする請求項２５記載の火炎検出装置。
  31. 前記第１分析ユニットは、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の色彩画素の変化、時間及び空間、の三つのパラメータを含む三次元のＧＭＭを用いて分析して、前記動態区域映像がＲＧＢガウス分布確率とＹＵＶガウス分布確率の中の少なくとも一つに属するかどうかを決める、ことを特徴とする請求項２３記載の火炎検出装置。
  32. 前記第１分析ユニットは、それぞれに五つのノードを有する二つの隠れ層を含むバックプロパゲーション型ネットワークを用いて、Ｒ、Ｇ、Ｂ及びＩなどの四つの色彩パラメータによって分析する、ことを特徴とする請求項２３記載の火炎検出装置。
  33. 前記映像ユニットはカメラとビデオレコーダーの中の一つであることを特徴とする請求項２３記載の火炎検出装置。
  34. 複数の映像を取り込む映像ユニットと、
    前記複数の映像の中の動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第１分析結果を発生させる第１分析ユニットと、
    前記第１分析結果を参考火炎特徴と比較する比較ユニットと、
    を備えてなることを特徴とする火炎検出装置。
  35. 前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、
    前記火炎検出装置はさらに、
    前記映像ユニットと接続して、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決める第２分析ユニットと、
    前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の色彩模型を分析して第２分析結果を発生させて、前記第２分析結果を参考火炎映像の色彩模型特徴と比較する第３分析ユニットと、
    前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像のアドレスの変化を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を第１予定範囲と比較するアドレス分析ユニットと、
    前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較する面積分析ユニットと、
    前記比較ユニットと接続して、前記参考火炎映像の特徴を貯蔵するデータベースと、
    前記比較ユニットと接続して、前記動態区域映像が火炎映像であったら警報信号を発する警報ユニットと、を備えてなり、
    前記動態区域映像の色彩模型は三次元のＲＧＢ ＧＭＭと三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つを用いる、
    ことを特徴とする請求項３４記載の火炎検出装置。
  36. 前記第３分析ユニットは、前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の色彩画素の変化、時間及び空間、の三つのパラメータを含む三次元のＧＭＭを用いて分析して、前記動態区域映像がＲＧＢガウス分布確率とＹＵＶガウス分布確率の中の少なくとも一つに属するかどうかを決める、ことを特徴とする請求項３５記載の火炎検出装置。
  37. 前記第１分析ユニットは、前記映像ユニットと接続して、一次元の時間ウェーブレット変換によって前記動態区域映像の色彩と高度の少なくとも一つが時間に伴って変化する程度を分析して、色彩パラメータＩとＹの少なくとも一つのフリッカ周波数範囲を５Ｈｚ〜１０Ｈｚに限定して分析する、ことを特徴とする請求項３４記載の火炎検出装置。
  38. 複数の映像を取り込む映像ユニットと、
    前記映像ユニットと接続して、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決める第１分析ユニットと、
    前記複数の映像の中の動態区域映像のアドレスの変化を分析して第１分析結果を発生させるアドレス分析ユニットと、
    前記アドレス分析ユニットと接続して、前記第１分析結果を第１予定範囲と比較する比較ユニットと、
    を備えてなることを特徴とする火炎検出装置。
  39. 前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、
    前記火炎検出装置はさらに、
    前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の色彩模型を分析して第２分析結果を発生させて、前記第２分析結果を参考火炎映像の色彩模型特徴と比較する第２分析ユニットと、
    前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を前記参考火炎映像のフリッカ周波数と比較する第３分析ユニットと、
    前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の面積の変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較する面積分析ユニットと、
    前記比較ユニットと接続して、前記参考火炎映像の特徴を貯蔵するデータベースと、
    前記比較ユニットと接続して、前記動態区域映像が火炎映像であったら警報信号を発する警報ユニットと、を備えてなり、
    前記動態区域映像の色彩模型は三次元のＲＧＢ ＧＭＭと三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つを用いる、
    ことを特徴とする請求項３８記載の火炎検出装置。
  40. 前記アドレス分析ユニットは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の重心のアドレスが時間に伴って変化する第１程度を決めて、前記第１程度が第１予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決め、
    前記第１予定範囲は
    Figure 2008262533
     前記（Ｘｔ，Ｙｔ）は前記第１時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記（Ｘｔ＋１，Ｙｔ＋１）は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心のアドレスであって、前記ＴＨ１は特定値である、
    ことを特徴とする請求項３９記載の火炎検出装置。
  41. 前記複数の映像は３２０ｘ２４０画素であると、前記ＴＨ１を８０画素に限定することを特徴とする請求項４０記載の火炎検出装置。
  42. 複数の映像を取り込む映像ユニットと、
    前記映像ユニットと接続して、前記複数の映像の中に動態区域映像があるかどうかを決める第１分析ユニットと、
    前記複数の映像の中の動態区域映像の面積の変化を分析して第１分析結果を発生させる面積分析ユニットと、
    前記面積分析ユニットと接続して、前記第１分析結果を第１予定範囲と比較する比較ユニットと、
    を備えてなることを特徴とする火炎検出装置。
  43. 前記火炎検出装置はさらに、
    前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像の色彩模型を分析して第２分析結果を発生させて、前記第２分析結果を参考火炎映像の色彩模型特徴と比較する第２分析ユニットと、
    前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像のフリッカ周波数を分析して第３分析結果を発生させて、前記第３分析結果を前記参考火炎映像のフリッカ周波数と比較する第３分析ユニットと、
    前記映像ユニットと接続して、前記動態区域映像のアドレスの変化を分析して第４分析結果を発生させて、前記第４分析結果を第２予定範囲と比較するアドレス分析ユニットと、
    前記比較ユニットと接続して、前記参考火炎映像の特徴を貯蔵するデータベースと、
    前記比較ユニットと接続して、前記動態区域映像が火炎映像であったら警報信号を発する警報ユニットと、を備えてなり、
    前記動態区域映像の色彩模型は三次元のＲＧＢ ＧＭＭと三次元のＹＵＶ ＧＭＭの中の少なくとも一つを用いる、
    ことを特徴とする請求項４２記載の火炎検出装置。
  44. 前記複数の映像は前記被監視空間が異なる時刻の映像であって、第１時刻における第１空間映像と第２時刻における第２空間映像を含み、
    前記面積分析ユニットは、物体追跡方法によって前記動態区域映像の面積が時間に伴って変化する変化程度を決めるステップと、前記変化程度が第１予定範囲を超えると、前記動態区域映像が火炎映像でないと決めるステップと、を備えてなり、
    前記第１予定範囲は
    （１／３）Ａｔ＜Ａｔ＋１＜３Ａｔ、
    前記Ａｔは前記第１時刻に前記動態区域映像の面積であって、前記Ａｔ＋１は前記第２時刻に前記動態区域映像の重心の面積である、
    ことを特徴とする請求項４２記載の火炎検出装置。
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