JP2016110261A - 煙検出装置および煙検出方法 - Google Patents
煙検出装置および煙検出方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016110261A JP2016110261A JP2014244833A JP2014244833A JP2016110261A JP 2016110261 A JP2016110261 A JP 2016110261A JP 2014244833 A JP2014244833 A JP 2014244833A JP 2014244833 A JP2014244833 A JP 2014244833A JP 2016110261 A JP2016110261 A JP 2016110261A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- smoke
- feature amount
- value
- divided
- area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Abstract
Description
1)監視カメラの画像を目視確認することで、遠隔地において煙検出状況の把握が可能となる。
2)すでに設置されている監視カメラを流用することが可能であり、効率的な設備を構築できる。
煙の検出をより迅速に行い、かつ煙の検出精度をより高めるためには、高フレームレートの画像を用いることが考えられる。しかしながら、このような高フレームレートの画像を用いて画像処理を行うことにより、通信負荷が重くなってしまうという問題がある。
監視時に、監視カメラにより撮像された監視対象画像を画像メモリに記憶させる記憶ステップと、画像メモリ内に記憶された監視対象画像内の煙候補領域において、判別分析法を用いて設定された閾値を用いて2値化処理を行い、2値化の境界線上の点を中心として、nを1以上の整数とした際の(2n+1)×(2n+1)画素の局所領域を求め、境界線上の点に対する局所領域を合わせた領域を周辺領域とし、周辺領域に含まれる画素に関する濃淡値の分散値を第1の特徴量として算出するとともに、境界線上の点を中心とする局所領域について、局所領域を2分割し、2分割したそれぞれの領域の濃淡値の平均値の差分を求め、境界線上の点で求まった差分の絶対値の平均値を第2の特徴量として算出する特徴量抽出ステップと、特徴量抽出ステップにより算出された第1の特徴量が、あらかじめ設定した第1の判定閾値以下の場合、または、特徴量抽出部により算出された第2の特徴量が、あらかじめ設定した第2の判定閾値以下の場合には、監視時に撮像された監視対象画像内の煙候補領域において煙が発生したと判断する煙発生検出ステップとを備えるものである。
図1は、本発明の実施の形態1〜4に共通する煙検出装置の構成図である。煙検出装置は、画像メモリ10、特徴量抽出部20、および煙発生検出部30を備えて構成されている。
なお、後述する煙領域(煙候補領域)は、既知の手法を用いることによりあらかじめ抽出されたものである。
[自己相関パターン統計量の分散に基づく煙検出手法]
まず始めに、本実施の形態1での基本概念となる自己相関パターン統計量について説明する。この自己相関パターン統計量とは,要素の偏りがわかる特徴値であり、エッジの勾配方向ヒストグラムの拡張版といえる特徴値である。
[境界領域の輝度分散に基づく煙検出手法]
煙の境目は、緩やかに変化していると考えられる。そこで、本実施の形態2では、煙候補領域内の2値化の境界付近に着目して2つの特徴量を算出し、煙検出を行っている。
(手順1)境界線の周辺領域の作成と、第1の特徴量の算出
まず,既知である判別分析法を用いて、煙候補領域内で2値化処理を行う。このような2値化処理を実際に煙が存在している領域において行った場合には、煙が発生している領域を、中央部分と外側の部分に2分割することが可能となる。
次に、境界線上の点全てにおいて,局所領域(一例として、9×9の領域)内を2分割し、その2分割した領域の差分値の絶対値を求める。さらに、各境界点で算出した差分値の絶対値の平均値を、第2の特徴量として算出する。
[動きの複雑さに基づく煙検出手法]
先の実施の形態1、2では、1枚の画像から煙候補領域内での煙の有無を高精度に判定する手法について説明した。これに対して、本実施の形態3では、時系列で取得した複数の画像における濃淡値の変化に基づいて、煙候補領域内での煙の有無を高精度に判定する手法について説明する。
Δg(1):G(1)とG(2)の差分
Δg(2):G(2)とG(3)の差分
Δg(3):G(3)とG(4)の差分
Δg(4):G(4)とG(5)の差分
図6(a):監視対象画像を示しており、左上に日照変化の影響を受ける窓があり、右側にロッカーが設けられている状態を例示している。
図6(b):図6(a)と同じ監視対象において、ロッカーの手前部分で煙が発生するとともに、日照が変化し、窓部分が暗くなった状態を例示している。
図7(a):図6(b)の窓部分を含む領域における累積時系列差分画像を示している。
図7(b):図6(b)の煙が発生した部分を含む領域における累積時系列差分画像を示している。
[輝度の増減画素数の時間推移に基づく煙検出手法]
本実施の形態4では、時系列で取得した複数の画像に基づいて、煙候補領域内での煙の有無を高精度に判定する手法として、先の実施の形態3とは異なる手法について説明する。
図8(a):煙が発生した領域における、差分画像に対して輝度値が増加した画素数と輝度値が減少した画素数の時間推移を示した図である。
図8(b):煙以外の要因の一例として、シャッターを開くことで漏れる光の増加が発生した領域における、差分画像に対して輝度値が増加した画素数と輝度値が減少した画素数の時間推移を示した図である。
(条件1)カウント差があらかじめ設定した許容差以内で、ある一定サンプリング回数以上続けて推移していること
(条件2)輝度値が上昇した画素数、輝度値が減少した画素数が、ともに、あらかじめ設定した許容下限値以上で、ある一定サンプリング回数以上続けて推移していること
Claims (5)
- 監視カメラにより撮像された監視対象画像内の煙候補領域に対して画像処理を施すことにより、煙の発生を検出する煙検出装置であって、
監視時に、前記監視カメラにより撮像された前記監視対象画像を記憶する画像メモリと、
前記画像メモリ内に記憶された前記監視対象画像内の前記煙候補領域において、判別分析法を用いて設定された閾値を用いて2値化処理を行い、2値化の境界線上の点を中心として、nを1以上の整数とした際の(2n+1)×(2n+1)画素の局所領域を求め、前記境界線上の点に対する前記局所領域を合わせた領域を周辺領域とし、前記周辺領域に含まれる画素に関する濃淡値の分散値を第1の特徴量として算出し、前記境界線上の点を中心とする前記局所領域について、前記局所領域を2分割し、2分割したそれぞれの領域の濃淡値の平均値の差分を求め、前記境界線上の各点で求めた前記差分の絶対値の平均値を第2の特徴量として算出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部により算出された前記第1の特徴量が、あらかじめ設定した第1の判定閾値以下の場合、または、前記特徴量抽出部により算出された前記第2の特徴量が、あらかじめ設定した第2の判定閾値以下の場合には、前記監視時に撮像された前記監視対象画像内の前記煙候補領域において煙が発生したと判断する煙発生検出部と
を備える煙検出装置。 - 前記特徴量抽出部は、あらかじめ決められたサンプリング周期ごとに前記監視カメラにより撮像され、前記画像メモリ内に前記監視対象画像として記憶された最新の画像に対して、順次、前記第1の特徴量および前記第2の特徴量の算出を行い、
前記煙発生検出部は、前記特徴量抽出部により順次算出された前記第1の特徴量が前記第1の判定閾値以下となる状態、または、前記第2の特徴量が前記第2の判定閾値以下となる状態が、あらかじめ設定したサンプリング回数にわたって連続した場合には、前記煙候補領域内において煙が発生したと判断する
請求項1に記載の煙検出装置。 - 前記特徴量抽出部は、前記局所領域を前記2分割する際に、前記局所領域の中心画素に対して左右に分割する第1パターン、上下に分割する第2パターン、左下と右上に分割する第3パターン、左上と右下に分割する第4パターンの4つの2分割パターンに分割し、それぞれの2分割パターンについて前記濃淡値の平均値の差分を求め、4つの前記2分割パターンのそれぞれについて求めた前記差分の絶対値の中で最大の値を当該局所領域における差分として選択する
請求項1または2に記載の煙検出装置。 - 前記特徴量抽出部は、前記濃淡値の平均値の差分を求めるにあたって、前記中心画素に近い画素ほど重い重みをかけて前記2分割パターンのそれぞれの領域における前記濃淡値の平均値を算出する
請求項3に記載の煙検出装置。 - 監視カメラにより撮像された監視対象画像内の煙候補領域に対して画像処理を施すことにより、煙の発生を検出する煙検出方法であって、
監視時に、前記監視カメラにより撮像された前記監視対象画像を画像メモリに記憶させる記憶ステップと、
前記画像メモリ内に記憶された前記監視対象画像内の前記煙候補領域において、判別分析法を用いて設定された閾値を用いて2値化処理を行い、2値化の境界線上の点を中心として、nを1以上の整数とした際の(2n+1)×(2n+1)画素の局所領域を求め、前記境界線上の点に対する前記局所領域を合わせた領域を周辺領域とし、前記周辺領域に含まれる画素に関する濃淡値の分散値を第1の特徴量として算出するとともに、前記境界線上の点を中心とする前記局所領域について、前記局所領域を2分割し、2分割したそれぞれの領域の濃淡値の平均値の差分を求め、前記境界線上の点で求まった前記差分の絶対値の平均値を第2の特徴量として算出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップにより算出された前記第1の特徴量が、あらかじめ設定した第1の判定閾値以下の場合、または、前記特徴量抽出部により算出された前記第2の特徴量が、あらかじめ設定した第2の判定閾値以下の場合には、前記監視時に撮像された前記監視対象画像内の前記煙候補領域において煙が発生したと判断する煙発生検出ステップと
を備える煙検出方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014244833A JP6372854B2 (ja) | 2014-12-03 | 2014-12-03 | 煙検出装置および煙検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014244833A JP6372854B2 (ja) | 2014-12-03 | 2014-12-03 | 煙検出装置および煙検出方法 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016110261A true JP2016110261A (ja) | 2016-06-20 |
JP2016110261A5 JP2016110261A5 (ja) | 2017-05-25 |
JP6372854B2 JP6372854B2 (ja) | 2018-08-15 |
Family
ID=56124256
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014244833A Active JP6372854B2 (ja) | 2014-12-03 | 2014-12-03 | 煙検出装置および煙検出方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6372854B2 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106841528A (zh) * | 2017-02-22 | 2017-06-13 | 广东美的制冷设备有限公司 | 检测方法和检测装置 |
JP2019096265A (ja) * | 2017-11-28 | 2019-06-20 | 能美防災株式会社 | 炎検出装置 |
CN112927459A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-06-08 | 湖南农业大学 | 一种基于无人机视觉的九宫格火势预测方法及应用 |
CN113155288A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-07-23 | 齐鲁工业大学 | 一种光伏电池热斑的图像识别方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010097412A (ja) * | 2008-10-16 | 2010-04-30 | Nohmi Bosai Ltd | 煙検出装置 |
JP2012118698A (ja) * | 2010-11-30 | 2012-06-21 | Fuji Heavy Ind Ltd | 画像処理装置 |
-
2014
- 2014-12-03 JP JP2014244833A patent/JP6372854B2/ja active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010097412A (ja) * | 2008-10-16 | 2010-04-30 | Nohmi Bosai Ltd | 煙検出装置 |
JP2012118698A (ja) * | 2010-11-30 | 2012-06-21 | Fuji Heavy Ind Ltd | 画像処理装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
中川 康紀、外3名: ""CCTVカメラを用いた画像煙検出システム"", SSII2010 第16回 画像センシングシンポジウム講演論文集, JPN6018007293, 9 June 2010 (2010-06-09), JP, pages 1 - 5, ISSN: 0003825927 * |
飯田 裕介、外2名: ""Local Binary Pattern特徴量を用いたAdaBoostによる煙検出手法の検討"", 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 112, no. 474, JPN6018007288, 4 March 2013 (2013-03-04), JP, pages 57 - 62, ISSN: 0003825926 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106841528A (zh) * | 2017-02-22 | 2017-06-13 | 广东美的制冷设备有限公司 | 检测方法和检测装置 |
JP2019096265A (ja) * | 2017-11-28 | 2019-06-20 | 能美防災株式会社 | 炎検出装置 |
JP7129053B2 (ja) | 2017-11-28 | 2022-09-01 | 能美防災株式会社 | 炎検出装置 |
CN113155288A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-07-23 | 齐鲁工业大学 | 一种光伏电池热斑的图像识别方法 |
CN112927459A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-06-08 | 湖南农业大学 | 一种基于无人机视觉的九宫格火势预测方法及应用 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6372854B2 (ja) | 2018-08-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6322128B2 (ja) | 煙検出装置および煙検出方法 | |
JP5518359B2 (ja) | 煙検出装置 | |
JP6386352B2 (ja) | 煙検出装置 | |
US6104831A (en) | Method for rejection of flickering lights in an imaging system | |
EP2461300B1 (en) | Smoke detecting apparatus | |
JP4729610B2 (ja) | 煙検出装置 | |
JP6372854B2 (ja) | 煙検出装置および煙検出方法 | |
KR20080054366A (ko) | 연기 검출 방법 및 장치 | |
EP2000998B1 (en) | Flame detecting method and device | |
JP2010097412A (ja) | 煙検出装置 | |
CN107688793A (zh) | 一种变电站室外火灾自动监测预警方法 | |
EP2000952A2 (en) | Smoke detecting method and device | |
JP6617015B2 (ja) | 炎検出装置および炎検出方法 | |
JP6074304B2 (ja) | 煙検出装置および煙検出方法 | |
JP5286113B2 (ja) | 煙検出装置 | |
JP6322127B2 (ja) | 煙検出装置および煙検出方法 | |
KR101581162B1 (ko) | 실시간 영상 기반의 화염, 연기 및 물체 움직임 자동 감지 방법, 장치 및 시스템 | |
Kumar et al. | Computer vision-based early fire detection using machine learning | |
JP6664689B2 (ja) | 炎検出装置 | |
JP6166650B2 (ja) | 炎検出装置および炎検出方法 | |
JP6593791B2 (ja) | 炎検出装置および炎検出方法 | |
JP5167186B2 (ja) | 煙検出装置 | |
JP2015108924A (ja) | 炎検出装置および炎検出方法 | |
JP7328778B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理プログラム | |
JP6081786B2 (ja) | 煙検出装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170330 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170330 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180222 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180313 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180511 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180703 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180711 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6372854 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |