JP2014229156A - 火災検知装置及び火災検知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】監視画面の定常的な背景が煙の発生により見えなくなるマスク現象から煙の発生を検知して火災を判断可能とする。【解決手段】監視カメラ１０により監視領域の画像を撮像して画像の稜線を稜線抽出部３２により抽出し、抽出した稜線の画像を複数の画像領域に分割して直線成分抽出部３４により画像領域毎に稜線の直線成分を抽出し、時系列変化検出部３６で画像領域毎に、抽出した直線成分の時系列での変化を求め、背景稜線領域抽出部３８は直線成分の時系列変化が背景による特徴的な所定の時系列変化となる画像領域を背景稜線領域抽出手段により背景稜線領域として抽出する。煙候補判断部４０は、背景稜線領域につき、直線成分の時系列変化が消失した場合に煙候補領域と判断し、火災判断部４２は煙候補領域の分布に基づいて火災を判断する。【選択図】図２

Description

本発明は、監視カメラで撮像した監視領域の画像から火災による煙を検知する火災検知装置及び火災検知方法に関する。

従来、監視カメラで撮像した監視領域の画像に対し画像処理を施すことにより、火災を検知するようにした様々な装置やシステムが提案されている。

このような火災検知装置にあっては、火災発生に対する初期消火や避難誘導の観点から火災の早期発見が重要である。

このため従来装置（特許文献１）にあっては、画像から火災に伴う煙により起きる現象として、透過率又はコントラストの低下、輝度値の特定値への収束、輝度分布範囲が狭まることによる輝度の分散の低下、煙による輝度の平均値の変化、エッジの総和量の低下、低周波帯域の強度増加を導出し、これらを総合的に判断して煙の検出を可能としている。

ところで、火災初期の段階で多い燻焼燃焼では、ごく微量の煙が立ち上がり、時間の経過と共に煙の量が増し、最終的には煙層が天井面に沿って発生し、従来の煙感知器は、天井面に発生した煙層を検知するようにしている。

このように、ごく微量の煙が立ち上がる火災初期の段階で火災を検知することが重要になるが、従来の画像に対し画像処理を施して煙を検知する装置にあっては、例えば立ち立ち上る煙の動き（流動）を検知するようにしているが、この流動検知のためには十分な量の煙が立ち昇る段階にならないと検知することが困難であり、細い筋のようになってごく微量の煙が立ち上がる火災の初期で検知することはできないという問題があった。

この問題を解決するため本願出願人にあっては、監視カメラにより撮像した監視領域の画像から、煙により発生する稜線の直線成分を抽出し、その傾きと発生頻度について時系列での変化を求め、煙による特徴的な変化を検知することで、火災の初期の段階で多い燻焼燃焼により発生するごく微量の煙の立ち上りを検知して火災を判断する火災検知装置を提案している（特願２０１３−１０１８８３）。

特開２００８−０４６９１６号公報 特開平７−２４５７５７号公報 特開２０１０−２３８０２８号公報

実際に起きる火災の状況は様々であり、燻焼火災とはならずに、急速に煙を発生する場合もあり、これに対する対応も必要となる。

このような急速に発生する煙を画像処理により検知する方法として、従来、通常状態で撮像した監視領域の画像を所定画素サイズの領域に分割し、領域毎に空間微分処理して画素の空間微分値の総和（エッジ量）を求め、空間微分値の総和が最も大きい領域（輝度差の最も大きい領域）を検出領域に設定してその空間微分値の総和を基準値に定め、設定した検出領域の空間微分値の総和を検知して監視し、煙が発生した場合には空間微分値の総和が低下することから、検知した空間微分値の総和と基準値の比率をみることで、検出領域に入った物体が煙であるかの判定の目安としている。

しかしながら、空間微分値総和の比率から煙を判定する方法は、監視画像の中の輝度差が最大となる例えば窓ガラスを含んだ領域を検出領域に設定して空間微分総和の比率を検知しているが、監視画像の中で輝度差が最大となる領域の出現位置は監視領域により様々であり、しかも監視画像の中の火災による煙とは相関のない特定の位置に検出領域が設定される場合もあり、煙が監視領域全域に拡散したような状態にならないと、空間微分値総和の比率から煙が入ったことを判定できない問題がある。

また、監視領域によっては、監視画像全体に均一な明るさで輝度差が少ない場合もあり、検出領域に設定した領域の空間微分値の総和（エッジ量）が最初から少なく、煙が入っても空間微分値総和の比率の変化が小さく、検出領域に入った物体が煙であるかそれ以外の要因かの判定がつかない場合もある。

本発明は、監視画面の定常的な背景が煙の発生により見えなくなるマスク現象から煙の発生を検知して火災を判断可能とする火災検知装置及び火災検知方法を提供することを目的とする。

（装置）
本発明は、火災検知装置に於いて、
監視領域の画像を撮像する撮像手段と、
撮像手段で撮像した画像にエッジ強調処理を施して稜線を抽出する稜線抽出手段と、
稜線抽出手段で抽出した稜線の画像を複数の画像領域に分割し、画像領域毎に稜線の直線成分を抽出する直線成分抽出手段と、
画像領域毎に、直線成分抽出手段で抽出した直線成分の時系列での変化を検出する時系列変化検出手段と、
時系列検出手段で検出した直線成分の時系列変化が背景による特徴的な所定の時系列変化となる画像領域を背景稜線領域として抽出する背景稜線領域抽出手段と、
背景稜線抽出手段で抽出した背景稜線領域につき、時系列変化検出手段で検出した直線成分の時系列変化が消失した場合、当該背景稜線領域を煙候補領域と判断する煙候補判断手段と、
煙候補判断手段で検知した煙候補領域の分布に基づいて火災を判断する火災判断手段と、
を備えたことを特徴とする。

（直線成分の傾きと発生頻度）
直線成分抽出手段は、画像領域毎に直線成分の傾きと発生頻度を抽出し、
時系列変化検出手段は、抽出した直線成分の傾きと発生頻度の時系列変化を求め、
背景稜線領域抽出手段は、直線成分の傾きが一定で発生頻度も一定となる直線成分の時系列変化となる画像領域を背景稜線領域として抽出し、
煙候補判断手段は、時系列変化検出手段で検出した直線成分の時系列変化における全ての傾きの発生頻度が予め設定された値以下となった場合に、当該背景稜線領域を煙候補領域と判断する。

（煙候補範囲の推定による火災判断）
火災判断手段は、少なくとも監視画面の最も右寄りで最上部、最も左よりで最上部、及び最下部横方向の略中央の３点の煙候補領域の分布を検知した場合、３点の煙候補領域を頂点とする領域を煙分布範囲と推定し、当該煙分布範囲の領域数が所定値以上の場合に火災を判断する。

（方法）
本発明は、火災検知方法に於いて、
撮像手段により監視領域の画像を撮像し、
撮像手段で撮像した画像に稜線抽出手段によりエッジ強調処理を施して稜線を抽出し、
稜線抽出手段で抽出した稜線の画像を複数の画像領域に分割し、直線成分抽出手段により画像領域毎に稜線の直線成分を抽出し、
画像領域毎に、直線成分抽出手段で抽出した直線成分の時系列での変化を時系列変化検出手段により検出し、
時系列検出手段で検出した直線成分の時系列変化が背景による特徴的な所定の時系列変化となる画像領域を背景稜線領域抽出手段により背景稜線領域として抽出し、
背景稜線抽出手段で抽出した背景稜線領域につき、時系列変化検出手段で検出した直線成分の時系列変化が消失した場合、煙候補判断手段により当該背景稜線領域を煙候補領域と判断し、
煙候補判断手段で検知した煙候補領域の分布に基づいて火災判断手段により火災を判断する、
ことを特徴とする。

なお、本発明の火災検知方法による他の特徴は、前述した火災検知装置の場合と基本的に同じになることから、その説明を省略する。

（基本的な効果）
本発明の火災検知装置及び火災検知方法によれば、撮像手段で撮像した画像にエッジ強調処理を施して稜線を抽出した稜線画像を複数の画像領域に分割し、分割した画像領域毎に、稜線の直線成分を抽出して時系列での変化を検出し、直線成分の時系列変化が背景による特徴的な所定の時系列変化となる画像領域を背景稜線領域として抽出し、背景稜線領域につき、時系列変化検出手段で検出した直線成分の時系列変化が消失した場合、当該背景稜線領域を煙候補領域と判断し、煙候補領域の分布に基づいて火災を判断するようにしたため、監視画像から抽出された背景稜線を含む領域が全て背景稜線領域として監視領域となり、監視画像から抽出した稜線画像には多数の背景稜線が存在するため、監視領域全体に亘り多数の監視領域を分散配置して監視し、煙の発生により背景稜線領域の直線成分の時系列変化が消失したら、煙が入ったと推定して煙候補領域とし、更に、火災による煙は急速に上昇して天井側で広がることから、煙候補領域の分布をみることで、確実に火災を判断することを可能とする。

（稜線直線成分の傾きと発生頻度による効果）
また、稜線画像につき画像領域毎に直線成分の傾きと発生頻度を抽出しこの直線成分の傾きと発生頻度の時系列変化を求め、傾きが一定で発生頻度も一定となる背景の特徴的な直線成分の時系列変化となる画像領域を背景稜線領域として抽出し、直線成分の時系列変化における全ての傾きの累積発生頻度が予め設定された値以下となった場合に、当該背景稜線領域を煙候補領域と判断するようにしたため、人の通過や照明の変化などで一時的に直線成分が消失しても、直線成分の時系列変化における全ての傾きの累積発生頻度が零とならない限り、煙候補領域とは判断せず、煙以外の要因による背景稜線のマスク現象（背景隠蔽現象）を誤って煙が入ったと判断せず、火災により急速に上昇して広がる煙を捕らえて火災を検知することを可能とする。

また、背景画像から空間微分値となる稜線を抽出し、続いて稜線の直線成分（傾きと発生頻度）を抽出し、更に、直線成分の時系列変化（傾き毎の累積発生頻度）を検出して背景稜線領域を特定しているため、輝度差が大きいことで空間微分値総和（エッジ量）が最大となる領域を検出してこの領域の空間微分値総和の比率に基づき煙の存在を判定する従来の手法に比べ、輝度差に直接依存することなく背景稜線が１本でも存在する領域であれば背景稜線領域として抽出し、このため背景稜線領域は監視画面の全体に亘って抽出され、監視画面のどの位置から煙の吹き上がった場合であっても、対応する背景稜線領域に煙が入った場合の変化から煙の存在（煙候補領域）を判定できる。

（煙候補範囲を推定した火災判断による効果）
火災による煙は急速に上昇した後、天井に当って広がることから、煙の発生により監視領域の中に複数の煙候補領域が出現した場合、少なくとも監視画面の最も右寄りで最上部、最も左よりで最上部、及び最下部横方向の略中央の３点の煙候補領域を頂点とする領域を煙分布範囲と推定し、当該煙分布範囲の領域数が所定値以上の場合に火災を判断することで、急速に上昇して広がっていく煙の分布を捕らえて確実に火災を検知することを可能とする。

また、監視領域によっては、背景稜線が少ない場合があり、この場合には、背景稜線領域が離散的に存在し、煙が入った場合に煙候補領域となる領域も少なくなるが、少なくとも３点の煙候補領域が出現すれば煙分布範囲を推定することができ、白い壁面などを含む背景稜線が少ない監視領域であっても、確実に火災を検知可能とする。

本発明の火災検知装置設置した監視領域を示した説明図 画像処理装置の機能構成の概略を示したブロック図 画像の領域分割を示した説明図 背景となる領域の直線成分の時系列変化を示した説明図 図４の直線成分の傾きと発生頻度を表したベクトルの時系列変化を示した説明図 背景となる他の領域の直線成分の時系列変化を示した説明図 図６の直線成分の傾きと発生頻度を表したベクトルの時系列変化を示した説明図 稜線画像から抽出した背景稜線領域の分布を示した説明図 火災により煙か噴き上げている稜線画像を示した説明図 図９の煙による背景のマスクに対し判断した煙候補領域の分布を示した説明図 図１０の煙候補領域の分布から推定した煙分布範囲を決める逆三角形の頂点の抽出を示した説明図 図１１の逆三角形により推定される煙分布範囲を示した説明図 煙候補範囲を決める逆三角形とこれにより推定される煙分布範囲の時系列変化の例を示した説明図 図２の画像処理装置の動作を示したフローチャート

［火災検知装置の概要］
図１は本発明による火災検知装置を設置した監視領域を示した説明図であり、図１（Ａ）は側面を示し、図１（Ｂ）は監視カメラから見た正面を示す。

図１（Ａ）に示すように、監視領域１１には撮像手段として機能する監視カメラ１０が設置され、図１（Ｂ）に示す監視領域の状態を撮像して画像を得ている。

監視領域１１には、例えばごみ入れ１５、テレビ１６、ソファ１７、時計１８などの備品が置かれており、また部屋の上下左右のコーナーや壁の縦方向や横方向に直線的な筋が現れている。

監視カメラ１０で撮像した画像は伝送路を介して管理人室などに設置した画像処理装置１２に伝送され、画像処理によりごみ入れ１５などの火源から吹き上げる煙を画像処理により検知して火災を判断し、火災検知信号を火災報知設備に出力して火災警報を出力するようにしている。

［検出原理］
本発明により煙を検知して火災を判断する原理を説明すると次のようになる。図１に示すように、監視領域１１を監視カメラ１０で撮像した場合、撮影した画像には多種多様な背景画像が現れており、火災による煙が吹き上げて拡散した場合、煙により背景がマスクされて見えなくなることから、煙による背景のマスク現象に基づき煙の存在を捉えて火災を判断する。

煙によりマスクされて消失する背景を特定するため、本発明にあっては、監視カメラ１０で撮像した画像にエッジ強調処理を施して稜線を抽出して稜線画像を生成し、この稜線画像を複数の画像領域に分割して画像領域毎に稜線の直線成分を抽出し、更に、抽出した直線成分の時系列での変化を検出し、検出した直線成分の時系列変化が背景による特徴的な所定の時系列変化となる画像領域を背景稜線領域として抽出して監視する。

背景稜線領域は、煙により背景がマスクされた場合、直線成分の時系列変化が消失することから、これを検知して背景稜線領域を煙候補領域と判断し、更に、検知した煙候補領域の分布に基づいて火災を判断する。

画像領域毎に抽出される稜線の直線成分は、その傾きと発生頻度であり、固定的に存在する背景稜線の直線成分は、傾きが一定で発生頻度も一定となることから、背景稜線直線成分に固有な時系列変化（傾き毎の累積発生頻度）となる画像領域を背景稜線領域として抽出する。そして、煙により背景画像がマスクされて見え難くなくなると、これに対応した背景稜線領域について検出している直線成分の時系列変化における全ての傾きの累積発生頻度が予め設定された値以下となることから、この背景稜線領域を煙候補領域と判断する。

また、火災による煙は火源から吹き上げて天井側で横に広がることから、複数の煙候補領域を判断した場合に、少なくとも監視画面の最も右寄りで最上部、最も左よりで最上部、及び最下部横方向の略中央の３点の煙候補領域の分布を検知し、この３点の煙候補領域を頂点とする領域を煙分布範囲と推定し、当該煙分布範囲の領域数が所定値以上の場合に火災を判断する。これにより煙を監視する背景稜線領域が極端に少ない場合であっても、少なくとも３点以上存在することで、煙分布補範囲を推定して火災を判断可能とする。

また３点の煙候補領域を頂点とする煙分布範囲と推定した時系列変化から、監視領域における煙の拡散の様子を捉えて火災と判断することを可能とする。

一方、煙以外の要因、例えば無地の洋服などを着た人の移動による背景のマスク現象については、一時的なマスク現象であれば、稜線直線成分の傾きと累積発生頻度が現象又は零となっても、再び元の傾きと累積発生頻度に回復し、煙候補領域としての抽出が継続しないため、火災を誤って判断することはない。

［火災検知装置］
（火災検知装置の機能構成）
図３は本発明による火災検知装置の機能構成の概略を示したブロック図である。図３に示すように、火災検知装置は、監視カメラ１０と画像処理装置１２で構成され、画像処理装置１２は、そのハードウェアとしてＣＰＵ、メモリ、各種の入出力ポート等を備えたコンピュータ回路等で構成される。

画像処理装置１２は、ＣＰＵによるプログラムの実行により実現される機能として、稜線抽出手段として機能する稜線抽出部３２、直線成分抽出手段として機能する直線成分抽出部３４、時系列変化検出手段として機能する時系列変化検出部３６、背景稜線領域抽出手段として機能する背景稜線領域抽出部３８、煙候補領域判断手段として機能する煙候補判断部４０及び火災判断手段として機能する火災判断部４２を設けている。また、伝送部３０は監視カメラ１０で撮像した画像データを受信する適宜の伝送インタフェースが使用される。

撮像手段として機能する監視カメラ１０は、伝送部３０の伝送制御により動画像データとして、例えば毎秒３０フレームとなる監視領域の画像データを伝送し、画像処理装置１２に設けた図示しないメモリに記憶する。

稜線抽出部３２は、メモリに記憶したフレーム単位の画像から稜線を抽出して稜線画像を生成する。例えばこの場合、稜線抽出部３２は画像に対しエッジ強調処理の1つであるゾーベルフィルタ（Ｓｏｂｅｌ Ｆｉｌｔｅｒ）を適用し、例えば図３の稜線画像２０に示すように、ごみ入れ稜線１５ａ、テレビ稜線１６ａ、ソファ稜線１７ａ、時計稜線１８ａを含む稜線を抽出して稜線画像とする。なお、稜線抽出部３２による稜線抽出処理は、全フレーム画像を対象とせず、処理速度の関係で所定フレーム数を間引きしたフレーム毎に行うようにしても良い。

ゾーベルフィルタは、ある注目画素を中心とした上限左右の９つの画素値に対し、水平方向と垂直方向の２つの係数行列による所定の係数を乗算して総和を求めることで、画像中に存在するある領域の境界（エッジ）を検出可能とする微分処理であり、これを適用して、稜線抽出部２８は図４に示すように、火源１８から上方に立ち上がる煙の画像から煙の稜線２４ｂを抽出する。

直線成分抽出部３４は、稜線抽出部３２で抽出し稜線画像２０を図３の点線で示すように、複数の領域、例えば６４×６４画素の領域に分割し、領域毎に例えばハフ変換（Ｈｏｕｇｈ変換）を施して稜線の直線成分を抽出する。ハフ変換は画像中の直線線分を抽出する方法として知られており、画像中のｎ個の点に対し、ρ―θ平面上ではｎ個の曲線が得られ、この内、ｍ個の曲線が１点で交わっていれば、このｍ個の点に対応する画像上のｍ個の点は同一直線上にあることとなり、これにより直線成分を抽出できる。

時系列変化検出部３６は、直線成分抽出部３４によるハフ変換で抽出した直線成分の傾きと発生頻度の時系列変化（傾き毎の累積発生頻度）を求める。この場合、時系列変化検出部３６は、直線成分抽出部３４で抽出した直線成分の傾きと発生頻度をメモリに所定回数分、先入れ先出し（ファーストイン・ファーストアウト）で順次格納しながら、直線成分の傾きとその累積発生頻度を時系列変化として求める処理を繰り返す。

背景稜線領域抽出部３８は、時系列変化検出部３６で検出した直線成分の時系列変化の中から、背景稜線による特徴的な所定の時系列変化となる画像領域を背景稜線領域として抽出する。

図４は図３の背景となる領域Ａ１１について、間引きフレームの４周期分の時刻ｔ１〜ｔ４で抽出した直線成分の時系列変化を示している。領域Ａ１１では背景に上下に４本の直線成分が定常的に存在しており、このため、時刻ｔ１〜ｔ４の全てで、領域Ａ１１に存在する直線成分は、上方をθ１＝０°とすると発生頻度は４本となる。

図５は図４の領域Ａ１１の直線成分の時系列変化を示した説明図であり、直線成分を傾きθと発生頻度の長さを持つベクトルを累積して示している。

図５に示すように、時刻１でベクトルＢ１は（θ１，１）となり、時刻ｔ２〜ｔ４では、その時系列変化に応じて一定の発生頻度＝４により累積的に増加していく。

図６は図３の背景となる領域Ａ１２について、間引きフレームの４周期分の時刻ｔ１〜ｔ４で抽出した直線成分の時系列変化を示している。領域Ａ１２では背景に、縦方向に１本、横方向に６本の直線成分が定常的に存在しており、領域下辺の中央を原点とした二次元座標において、右側をθ５＝＋９０°、左側をθ６＝−９０°、左斜め上方をθ７とすると、時刻ｔ１〜ｔ４の全てで、
θ１の発生頻度は１本
θ５の発生頻度は２本
θ６の発生頻度は２本
θ７の発生頻度は２本
となり、傾き及び発生頻度は変化せず、一定である。

図７は図６の領域Ａ１２の直線成分の時系列変化を示した説明図であり、直線成分を傾きθと発生頻度の長さを持つベクトルを累積して示している。

図７に示すように、時刻ｔ１で
ベクトルＢ１は（θ１，１）
ベクトルＢ５は（θ５，２）
ベクトルＢ６は（θ６，２）
ベクトルＢ７は（θ７，２）
となり、時刻ｔ２〜ｔ４では、その時系列変化に応じて一定の発生頻度により累積的に増加していく。

このように時系列変化検出部３６により検知された背景稜線領域の直線成分の時系列変化は、図５及び図７の時刻ｔ４に示したように、傾きが一定で発生頻度も一定の直線成分の時系列変化となる背景稜線に特徴的な定常パターンとなり、背景稜線領域抽出部３８は背景稜線に特徴的な定常パターン（時系列変化）となる画像領域を背景稜線領域として抽出する。

図８は、図３の稜線画像から抽出した背景稜線領域の分布を示した説明図であり、ハッチング領域で示すように、ごみ入れ稜線１５ａ、テレビ稜線１６ａ、ソファ稜線１７ａ、時計稜線１８ａ、部屋のコーナーの筋や壁の筋などを含む領域が背景稜線領域として抽出され、この背景稜線領域について煙による変化を監視する。これに対し背景稜線が存在しない領域は空白で示す空き領域となっており、監視領域から除外されている。

図２の煙候補判断部４０は、図８に示した背景稜線領域につき、時系列変化検出部３６で検出した直線成分の時系列変化が消失した場合、この背景稜線領域を煙候補領域と判断する。即ち、煙候補判断部４０は、時系列変化検出部３６で検出した直線成分の時系列変化における全ての傾きの累積発生頻度が予め設定された値以下となった場合に、当該背景稜線領域を煙候補領域と判断する。

図９はごみ入れ稜線１５ａとして示すごみ入れを火源として火災による煙２４が噴き上げた場合の稜線画像２０であり、煙２４の存在により、それまで見えていた背景稜線がマスクされ、煙候補判断部４０は煙２４によりマスクされた背景稜線領域を煙候補領域と図１０の黒塗りの領域に示すように判断し、煙候補範囲２６を生成する。

図２の火災判断部４２は、煙候補判断部４０で判断した図１０の煙候補領域による煙領域範囲２６の分布に基づいて火災を判断する。例えば、火災判断部４２は、図１０の煙候補範囲２６を生成した画面において、最も左寄りで最上部の領域Ａ１、最も右寄りで最上部の領域Ａ２、及び最下部横方向の略中央の領域Ａ３の３点の煙候補領域の分布を図１１に示すように検知し、３点の煙候補領域Ａ１〜Ａ３を頂点とする略逆三角形の範囲に対応する複数の領域を、図１２に示すように、煙分布範囲２８と推定し、この煙分布範囲２８の領域数が所定値以上の場合に火災を判断する。この場合、最小の逆三角形の範囲に対応する領域数は３領域であることから、火災判断部４２は、例えば３領域以上となる所定の閾値領域の場合に火災と判断する。

図１３は、逆三角形を形成する３点の煙候補範囲とこれにより推定される煙分布範囲の時系列変化の例を示した説明図である。図１３の時刻ｔ１は煙が吹き上がり始めた場合であり、煙分布範囲を決める逆三角形は小さいが、時刻ｔ２，ｔ３に示すように、時間の経過に伴って煙分布範囲を決める逆三角形が上方に広がるように変化し、煙分布範囲が拡大して行くことになる。従って、図２の火災判断部４２は、このような煙分布範囲が拡大していく時系列変化をみることで、より確実に火災を判断することが可能となる。

［火災判断動作］
図１４は図４の画像処理装置による火災検知動作を示したフローチャートである。

図１４において、画像処理装置１２は、ステップＳ１（以下「ステップ」は省略）で監視カメラ１０により動画画像として例えば３０フレーム／秒で撮像した監視領域の画像を取得してメモリに記憶し、Ｓ２で稜線検出部２８によるゾーベルフィルタの適用により画像から稜線を抽出する。

続いてＳ３で直線成分抽出部３２により稜線の画像を複数の領域に分割し、Ｓ４で領域毎にハフ変換を施して稜線の直線成分を抽出した後、Ｓ５に進んで時系列変化検出部３４により、Ｓ３で抽出した直線成分の傾きと発生累積頻度による時系列変化を求め、Ｓ６で背景領域抽出部３８により領域毎に直線成分の傾きと発生頻度の時系列変化の中から背景による特徴的な直線成分の傾きと発生累積頻度となる所定の時系列変化をもつ領域を背景稜線領域として抽出する。

続いてＳ７で煙候補判断部４０により背景稜線領域の中で背景稜線の消失を検知した領域を煙候補領域として抽出し、Ｓ８で火災判断部４２により煙候補領域の分布から火災を判断し、その結果としてＳ９で火災を判断した場合はＳ１０で火災検知信号を火災報知設備に出力して火災警報を出力させる。一方、Ｓ９で火災を検知しなかった場合は、Ｓ１に戻り、同様な処理を繰り返す。

〔本発明の変形例〕
（稜線抽出）
上記の実施形態にあっては、画像にゾーベルフィルタを適用して煙の稜線を抽出しているが、プレヴィットフィルタ(Ｐｒｅｗｉｔｔ Ｆｉｌｔｅｒ)等のエッジ強調処理に用いた適宜のフィルタを適用しても良い。

（直線成分抽出）
上記の実施形態にあっては、ハフ変換を適用して煙の稜線を抽出しているが、Ｌｉｎｅ Ｓｅｇｍｅｎｔ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ(ＬＳＤ)等の画像から直線成分を抽出する処理方法を適用しても良い。

（画像処理装置）
上記の実施形態にあっては、監視カメラと画像処理装置を分離配置して伝送路により接続しているが、両者を一体化した装置としても良い。

また、本発明は上記の実施形態に限定されず、その目的と利点を損なうことのない適宜の変形を含み、更に上記の実施形態に示した数値による限定は受けない。

１０：監視カメラ
１１：監視領域
１２：画像処理装置
１４：火災報知設備
１５：ごみ入れ
１６：テレビ居室
１７：ソファ
１８：時計
２０：稜線画像
２４：煙
２６：煙候補範囲
２８：煙分布範囲
３０：伝送部
３２：稜線抽出部
３４：直線成分抽出部
３６：時系列変化検出部
３８：背景稜線領域抽出部
４０：煙候補判断部
４２：火災判断部

（稜線直線成分の傾きと発生頻度による効果）
また、稜線画像につき画像領域毎に直線成分の傾きと発生頻度を抽出しこの直線成分の傾きと発生頻度の時系列変化を求め、傾きが一定で発生頻度も一定となる背景の特徴的な直線成分の時系列変化となる画像領域を背景稜線領域として抽出し、直線成分の時系列変化における全ての傾きの累積発生頻度が予め設定された値以下となった場合に、当該背景稜線領域を煙候補領域と判断するようにしたため、人の通過や照明の変化などで一時的に直線成分が消失しても、直線成分の時系列変化における全ての傾きの累積発生頻度が予め設定された値以下とならない限り、煙候補領域とは判断せず、煙以外の要因による背景稜線のマスク現象（背景隠蔽現象）を誤って煙が入ったと判断せず、火災により急速に上昇して広がる煙を捕らえて火災を検知することを可能とする。

一方、煙以外の要因、例えば無地の洋服などを着た人の移動による背景のマスク現象については、一時的なマスク現象であれば、稜線直線成分の傾きと累積発生頻度が減少又は零となっても、再び元の傾きと累積発生頻度に回復し、煙候補領域としての抽出が継続しないため、火災を誤って判断することはない。

Claims (6)

1. 監視領域の画像を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段で撮像した画像にエッジ強調処理を施して稜線を抽出する稜線抽出手段と、
   前記稜線抽出手段で抽出した稜線の画像を複数の画像領域に分割し、前記画像領域毎に稜線の直線成分を抽出する直線成分抽出手段と、
   前記画像領域毎に、前記直線成分抽出手段で抽出した直線成分の時系列での変化を検出する時系列変化検出手段と、
   前記時系列検出手段で検出した直線成分の時系列変化が背景による特徴的な所定の時系列変化となる画像領域を背景稜線領域として抽出する背景稜線領域抽出手段と、
   前記背景稜線抽出手段で抽出した背景稜線領域につき、前記時系列変化検出手段で検出した直線成分の時系列変化が消失した場合、当該背景稜線領域を煙候補領域と判断する煙候補判断手段と、
   前記煙候補判断手段で検知した煙候補領域の分布に基づいて火災を判断する火災判断手段と、
   を備えたことを特徴とする火災検知装置。
   
2. 請求項１記載の火災検知装置に於いて、
   前記直線成分抽出手段は、前記画像領域毎に直線成分の傾きと発生頻度を抽出し、
   前記時系列変化検出手段は、抽出した直線成分の傾きと発生頻度の時系列変化を求め、
   前記背景稜線領域抽出手段は、傾きが一定で発生頻度も一定となる直線成分の時系列変化となる画像領域を背景稜線領域として抽出し、
   前記煙候補判断手段は、前記時系列変化検出手段で検出した直線成分の時系列変化における全ての傾きの発生頻度が予め設定された値以下となった場合に、当該背景稜線領域を煙候補領域と判断する、
   ことを特徴とする火災検知装置。
   
3. 請求項１記載の火災検知装置に於いて、
   前記火災判断手段は、少なくとも監視画面の最も右寄りで最上部、最も左よりで最上部、及び最下部横方向の略中央の３点の煙候補領域の分布を検知した場合、前記３点の煙候補領域を頂点とする領域を煙分布範囲と推定し、当該煙分布範囲の領域数が所定値以上の場合に火災を判断することを特徴とする火災検知装置。
   
4. 撮像手段により監視領域の画像を撮像し、
   前記撮像手段で撮像した画像に稜線抽出手段によりエッジ強調処理を施して稜線を抽出し、
   前記稜線抽出手段で抽出した稜線の画像を複数の画像領域に分割し、直線成分抽出手段により前記画像領域毎に稜線の直線成分を抽出し、
   前記画像領域毎に、前記直線成分抽出手段で抽出した直線成分の時系列での変化を時系列変化検出手段により検出し、
   前記時系列検出手段で検出した直線成分の時系列変化が背景による特徴的な所定の時系列変化となる画像領域を背景稜線領域抽出手段により背景稜線領域として抽出し、
   前記背景稜線抽出手段で抽出した背景稜線領域につき、前記時系列変化検出手段で検出した直線成分の時系列変化が消失した場合、煙候補判断手段により当該背景稜線領域を煙候補領域と判断し、
   前記煙候補判断手段で検知した煙候補領域の分布に基づいて火災判断手段により火災を判断する、
   ことを特徴とする火災検知方法。
   
5. 請求項４記載の火災検知方法に於いて、
   前記直線成分抽出手段は、前記画像領域毎に直線成分の傾きと発生頻度を抽出し、
   前記時系列変化検出手段は、抽出した直線成分の傾きと発生頻度の時系列変化を検出し、
   前記背景稜線領域抽出手段は、直線成分の傾きが一定で発生頻度も一定となる時系列変化の画像領域を背景稜線領域として抽出し、
   前記煙候補判断手段は、前記時系列変化検出手段で検出した直線成分の時系列変化における全ての傾きの発生頻度が予め設定された値以下となった場合に、当該背景稜線領域を煙候補領域と判断する、
   ことを特徴とする火災検知方法。
   
6. 請求項４記載の火災検知方法に於いて、
   前記火災判断手段は、少なくとも監視画面の最も右寄りで最上部、最も左よりで最上部、及び最下部横方向の略中央の３点の煙候補領域の分布を検知し、前記３点の煙候補領域を頂点とする略逆三角形の領域を煙分布範囲と推定し、当該煙分布範囲の領域数が所定値以上の場合に火災を判断することを特徴とする火災検知方法。

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