JP2017191544A - 火災検知装置及び火災検知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】監視カメラで撮像した画像の中の煙に特有な動きを捉え、処理負担と処理時間を低減した火災判断を可能とする。【解決手段】光スポット照射装置１２は、監視カメラ１０で撮像する監視領域１８に複数のスポット光を照射してスポット像２０を形成し、監視カメラ１０で複数のスポット光が照射された監視領域１８の画像を撮像する。画像処理装置１４は監視カメラ１０で撮像された画像毎に、濃度の濃い順に特徴領域を抽出してクラス分けし、クラスを画像毎に追跡してクラス位置情報を検出し、クラス位置情報の時系列変化から煙による特徴的な上昇の変化を検知して火災を判断する。【選択図】図１

Description

本発明は、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って輝度の分散の低下、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。

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

しかしながら、このような従来の火災に伴う煙の画像から火災を検知する火災検知システムにあっては、監視カメラで撮像した画像全体を処理して煙による特徴的な変化を検知して火災を判断しており、画像全体から火災を判断するための処理負担が増加して処理に時間がかかるという問題がある。

本発明は、監視カメラで撮像した画像の中の煙に特有な動きを捉え、処理負担と処理時間を低減した火災判断を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、
監視領域の画像を逐次撮像する撮像手段と、
撮像手段で撮像された画像毎に、所定の規則に従い複数の観測点をばら撒いて収束させることによりクラスを生成し、クラスを追跡してクラス位置情報を検出するクラス追跡手段と、
クラス追跡手段で検出されたクラス位置情報の時系列変化から煙による特徴的な所定の変化を検知して火災を判断する火災判断手段と、
を設けたことを特徴とする。

（特徴領域の抽出）
クラス追跡手段は、撮像手段で撮像された画像毎に、濃度の濃い順に特徴領域を抽出してクラスを配置するか、又は、所定濃度以上で面積の大きい順に特徴領域を抽出してクラスを配置する。

（再配置ライン）
クラス追跡手段は、クラスが監視領域の画像に配置された所定の再配置ラインに達した場合に、再配置ラインに達したクラスを消去して再配置する。

（差分画像）
クラス追跡手段は、撮像手段で撮像された連続する画像から差分画像を逐次生成し、差分画像毎に、特徴領域を抽出してクラスを配置する。

（スポット光照射）
火災検知装置は、更に、
撮像手段で撮像する監視領域に向けて複数のスポット光を照射するスポット光照射手段が設けられ、
クラス追跡手段は、撮像手段で撮像された画像毎に、濃度の濃い順に特徴スポット領域を抽出してクラス分けするか、又は、所定濃度以上で面積の大きい順に特徴スポット領域を抽出してクラス分けする。

（方法）
本発明は、火災検知方法において、
撮像手段により監視領域の画像が逐次撮像し、
クラス追跡手段により、撮像手段で撮像された画像毎に、所定の規則に従い複数の観測点をばら撒いて収束させることによりクラスを生成し、クラスを追跡してクラス位置情報を検出し、
火災判断手段により、クラス追跡手段で検出されたクラス位置情報の時系列変化から煙による特徴的な所定の変化を検知して火災を判断する、
ことを特徴とする。

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によれば、監視領域の画像を逐次撮像する撮像手段と、撮像手段で撮像された画像毎に、所定の規則に従い複数の観測点をばら撒いて収束させることによりクラスを生成し、クラスを追跡してクラス位置情報を検出するクラス追跡手段と、クラス追跡手段で検出されたクラス位置情報の時系列変化から煙による特徴的な所定の変化を検知して火災を判断する火災判断手段とが設けられたため、火災により立ち上る煙の内部には、濃度の濃い領域と濃度の薄い領域があり、濃度の濃い煙の領域が順次出現して上方に移動して行く現象が現れることから、撮像した画像から濃度の濃い煙の部分に例えばパーティクルフィルタの規則に従ってクラスを配置し、各クラスを画像毎に追跡して位置情報を求め、煙による特徴的な上方に移動する変化を検知することで、確実に火災を判断可能とする。

また、撮像された画像には、煙の領域を含めて複数の特徴領域が出現することから、複数の特徴領域にクラスを配置して追跡することで、煙以外の対象物、例えば家具等の画像の特徴領域にクラスが固定配置されても、複数のクラス配置が可能であることから、新たに出現した煙による特徴領域にクラスを配置してその動きを追跡することが可能となる。

（特徴領域の抽出による効果）
また、クラス追跡手段は、撮像手段で撮像された画像毎に、濃度の濃い順に特徴領域を抽出してクラスを配置するか、又は、所定濃度以上で面積の大きい順に特徴領域を抽出してクラスを配置するようにしたため、煙による複数の特徴領域が抽出された場合に、面積の大きい順または濃度の濃い順にクラスを配置して順番に追跡することで、煙としての特徴が強く表れた特徴領域を優先してその動きを追跡することにより、確実な火災の判断を可能とする。

（再配置ラインによる効果）
また、クラス追跡手段は、クラスが監視領域の画像に配置された所定の再配置ラインに達した場合に、再配置ラインに達したクラスを消去して再配置するようにしたため、火災により立上る煙は天井側に達すると横に広がって拡散して行くことから、撮影された画像の天井に近い所定の位置に再配置ラインを配置し、再配置ラインにクラスが到達したら消去して、新たに出現している煙による特徴領域にクラスを再配置して追跡することが可能となり、濃度の濃い煙の部分が上方に移動する動きを繰り返し捉えて火災を判断可能とする。

（差分画像による効果）
また、クラス追跡手段は、撮像手段で撮像された連続する画像から差分画像を逐次生成し、差分画像毎に、特徴領域を抽出してクラスを配置するようにしたため、固定配置されている家具等の画像が消去され、動きのある領域のみが画像として残ることから、特徴領域の抽出によるクラス分けと、クラス毎にパーティクルフィルタの処理を適用したクラス追跡の処理を簡単にし、処理速度を高めることができる。

（スポット光照射による効果）
また、火災検知装置は、更に、撮像手段で撮像する監視領域に向けて複数のスポット光を照射するスポット光照射手段が設けられ、クラス追跡手段は、撮像手段で撮像された画像毎に、濃度の濃い順に特徴スポット領域を抽出してクラス分けするか、又は、所定濃度以上で面積の大きい順に特徴スポット領域を抽出してクラス分けするようにしたため、撮像手段で撮像した監視領域の画像に散在するスポット光の当たっている領域の画像を抽出して処理すれば良く、画像全体を処理する場合に比べ、処理負担を軽減し、処理時間を短縮可能とする。

また、スポット光を照射していることから、照明が消えた夜間等であっても、処理対象とするスポット光の当たっている場所の画像は捉えることができ、照明を消した状態であっても、煙による画像の変化から火災を確実に判断可能とする。また消灯した場合、壁面などにスポット光が分散して当るにすぎないことから、消灯状態に与える影響は少ない。

本発明の火災検知装置を設置した監視領域を示した説明図 監視カメラで撮像した画像に対する煙による特徴領域の抽出とクラス分けによる追跡を示した説明図 図２に続く画像の煙による特徴領域の抽出とクラス分けによる追跡を示した説明図 画像処理装置の機能構成の概略を示したブロック図 図４の画像処理装置による煙監視処理を示したフローチャート スポット光が照射された監視領域を監視カメラで撮像した画像に対する煙による特徴スポット領域の抽出とクラス分けによる追跡を示した説明図 図６に続く画像の煙による特徴スポット領域の抽出とクラス分けによる追跡を示した説明図 特徴領域を追跡した場合の時系列な動きを煙と人に分けて示した説明図

［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透視して示した説明図である。

図１に示すように、監視領域１８には撮像手段として機能する監視カメラ１０とスポット光照射手段として機能するスポット光照射装置１２が設置され、スポット光照射装置１２から複数のスポット光が監視領域１８にランダムに照射された状態で監視カメラ１０により撮像されている。

監視カメラ１０は、上下、左右及び前後に仕切られた監視領域（監視空間）１８の例えば上部コーナの中央に設置され、その撮像光軸１０ａを相対する照射面２２の中心付近に向うように斜め下向きに配置して監視領域１８を全体的に撮像可能としている。

スポット光照射装置１２は、監視カメラ１０を設置したと同じ上部コーナに、監視カメラ１０の横に並べて配置され、多数のスポット発光部がランダムに二次元配置され、相対する壁面である照射面２２に向うように斜め下向きにスポット光が照射されている。

スポット光照射装置１２は、所定の赤外線光波長帯域の赤外線光、例えば波長８２０ナノメートル又は波長９４０ナノメートルの赤外線光を照射する。このためスポット光照射装置１２は、例えばマイクロ集光レンズを備えた複数の赤外線ＬＥＤをマトリクス状に配置し、複数本の赤外線ビーム光を照射する。

また、スポット光照明装置１２の他の例として、照射距離が短くても良い場合には、複数の赤外線ＬＥＤにより発光する面光源の前に、ランダムにスリット穴を形成したスリット板を配置し、複数のスポット光を照射するようにしても良い。

これに対応して監視カメラ１０は可視光の波長範囲で撮像感度を有すると共に、スポット光照射装置１２による波長８２０ナノメートル又は波長９４０ナノメートルの赤外線光波長を含む波長範囲に撮像感度を有する撮像素子を使用している。

このようにスポット光照射装置１２により監視領域１８に複数のスポット光を照射した状態で、監視領域１８に置かれたごみ入れ等の火源２４の可燃物が何らかの原因で火災が発生する状況となり、火源２４から煙２５が立ち上る。

監視カメラ１０は、監視領域１８に煙２５が存在した場合に、煙２５にスポット光が当たることで、撮像画面上でスポット光が当たった部分の輝度が変化するスポット像を含む赤外線画像を撮像し、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１４に伝送され、画像処理によりごみ入れなどの火源２４から立ち上がっている煙２５を検知して火災を判断し、火災検知信号を火災報知設備１６に出力して火災警報を出力させる。

［煙の検出原理］
本実施形態により煙を検知する原理を説明すると次のようになる。図２は監視カメラで撮像した監視領域の画像に対する煙による特徴領域の抽出とクラス分けを示した説明図、図３は図２に続く画像の煙による特徴領域の抽出とクラス分けを示した説明図であり、スポット光を照射しない通常の照明器具による照明のもとに監視空間を撮像した場合を例にとっている。

図１に示すように、火災により火源２５から立ち上る煙は、煙の内部に濃度の濃い領域と濃度の薄い領域があり、濃度の濃い煙の領域が順次出現して上方に移動して行く現象となる。

このような火災による煙を監視カメラ１０で撮像して逐次得られる画像は、例えば所定の閾値濃度以上の領域を抽出すると、例えば図２（Ａ）の画像４８−１に示すように、複数の特徴領域となる５０−１，５０−２，５０−３を抽出することができる。

また、煙による特徴領域の抽出は、濃度閾値を段階的に配置し、濃度閾値の高い順（煙濃度の濃い順）に煙の特徴領域を抽出するようにしても良い。即ち、最も高い濃度閾値を超える特徴領域を抽出し、続いて、抽出した特徴領域をマスクした状態で次に高い濃度閾値を超える特徴領域を配置し、以下、濃度値を下げながら、同じ処理を繰り返せばよい。

ここで、図２（Ａ）の画像４８−１における煙２５の濃度は、画素の輝度から見ると、濃度の濃い部分の輝度が高く、濃度の薄い部分の輝度が低くなる関係にあり、特徴領域の抽出は、所定の濃度閾値に対応した輝度閾値を画素の輝度と比較して抽出することになるが、以下の説明では、煙の輝度を煙の濃度として説明する。

また、画素の値は１点の濃度に限らず、その周辺の所定範囲の画素を含めた所定面積をもつ画素領域の濃度を使用しており、これによりノイズに強い処理が可能となる。

本実施形態にあっては、画像から抽出された煙の特徴領域に対しパーティクルフィルタ（粒子フィルタ）による処理手順を適用することで、煙の特徴領域を追跡する。

パーティクルフィルタは、ＲＧＢの三次元色空間等においてパーティクルとターゲットの三次元距離による重みづけにより観測点であるパーティクルの消滅・生成を制御して物体を追跡するものである。

ここで、パーティクルフィルタによるターゲットの追跡は、１つのターゲットに収束しやくす、１つのターゲットしか追跡できない場合が多いため、本実施形態にあっては、複数のクラスを用意し、ターゲットとなる複数の煙の特徴領域を追跡できるようにしている。

例えば、配置可能なクラス数を５クラスとした場合、図２（Ａ）に示す画像４８−１について抽出した煙の特徴領域５０−１〜５０−３をターゲットとして、例えば面積の大きい順にクラスＣ１，Ｃ２，Ｃ３を配置するクラス分けを行う。また、図２（Ａ）の画像には、監視領域に設置された家具５２が映っており、家具５２の中にも濃度閾値以上の特徴領域５０−４が存在していることから、クラスＣ４を配置している。

また、煙による特徴領域の特徴として画像上部へ移動することが挙げられるため、画像上部の所定位置に再配置ライン５４が配置され、任意のクラスが再配置ライン５４に達した場合、そのクラスの処理を終了（リセット）させ、新たに抽出された特徴領域に、消去したクラスを再配置させる。

パーティクルフィルタによりクラスが配置された煙の特徴領域（ターゲット）の追跡は、例えば図２及び図３の画像４８−１〜４８−４に示すようになる。

図２（Ａ）の画像４８−１は、所定濃度を超える煙の特徴領域５０−１〜５０−３にクラスＣ１〜Ｃ３が配置され、家具５２の特徴領域５０−４にクラスＣ４が配置されている。

この画像４８−１のクラスＣ１〜Ｃ４毎に、図２（Ｂ）に示す画像４８−２を観測結果として、パーティクルフィルタによる予測、観測及びリサンプリングの処理を行うと、図２（Ｂ）の次の画像４８−２に示すクラスＣ１〜Ｃ４が生成される。ここで、クラスＣ１〜Ｃ３は煙の特徴領域であることから上方に移動しており、一方、クラスＣ４は家具５２の特徴領域であることから動くことはなく、更に、新たな特徴領域５０−５が抽出されてクラスＣ５が配置されている。

なお、パーティクルフィルタの処理で、クラスＣ１の処理が終了した場合、画像４８−１，４８−２におけるクラスＣ１の領域をマスクして処理対象から外すことで、クラスＣ２の処理における画素を低減して処理速度を高めるようしても良い。この処理済みのクラス領域のマスキングは残りのクラスＣ３，Ｃ４，Ｃ５についても同様である。

図３（Ｃ）は画像４８−２に続く次の画像４８−３であり、煙の特徴領域に配置されたクラスＣ１〜Ｃ３，Ｃ５は更に上方に移動し、クラスＣ１は再配置ライン５４の直前にある。また、新たな煙の特徴領域５０−６が抽出されているが、５つのクラスＣ１〜Ｃ５は配置済みとなっているため、クラスの配置は行われない。

図３（Ｄ）は画像４８−３に続く次の画像４８−４であり、クラスＣ１は再配置ライン５４に達したことからクラスＣ１の配置がリセットされることで追跡対象から外され、未配置となっていた煙の特徴領域５０−６にクラスＣ１が再配置され、その追跡が開始される。また、新たな煙の特徴領域５０−７が抽出されているが、５つのクラスＣ１〜Ｃ５は配置済みとなっているため、クラスの配置は行われない。

このような図２乃至図３に示すクラスＣ１〜Ｃ５の追跡において、画像４８−１〜４８−４におけるクラスＣ１〜Ｃ５の位置、例えば領域重心位置が検出され、時系列的にメモリに記憶される。

このためメモリに記憶されたクラスＣ１〜Ｃ５の検出位置の時系列変化から、煙による特徴的な変化であるクラスＣ１〜Ｃ３，Ｃ５の上方に移動する変化を検知することにより、火災を判断することができる。これに対しクラスＣ４は移動することなく固定された時系列変化であることから、煙による特徴的な変化は検知されず、火災と判断されることはない。

［火災検知装置］
（火災検知装置の機能構成）
図４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４に示すように、火災検知装置は、監視カメラ１０、スポット光照射装置１２及び画像処理装置１４で構成される。

画像処理装置１４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、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、制御部２６、クラス追跡手段として機能するクラス追跡部３２、火災判断手段として機能する火災判断部３４が設けられる。また、火災を判断した場合に警報を報知するため警報表示部４０と音響警報部４２が設けられている。

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、照射駆動部２８はスポット光照射装置１２を点灯駆動させる。制御部２６は、監視カメラ１０、スポット光照射装置１２及び画像処理装置１４に設けた各機能の全体的な制御を行う。

制御部２６によるスポット光照射装置１２の制御は、運用中に連続して点灯駆動を原則とするが、例えば無人となる時間帯をタイマ設定により決めて点灯駆動しても良い。

また、制御部２６によるスポット光照射装置１２の他の制御として、監視空間の照度を照度計で測定するか、又は、監視カメラ１０で撮像した画像の総輝度を測定などして、室内の明るさを監視し、照度が低下した場合、又は画像の輝度が所定閾値以下となった場合に、スポット光照射装置１２を駆動するようにしても良い。

また、スポット光照射装置１２によるスポット光照射は、パルス的に駆動(照射)し、これに同期して監視カメラ１０により画像を撮像するようにしても良い。

撮像手段として機能する監視カメラ１０は、制御部２６からの指示を受けて動作し、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１４に設けられた図示しないメモリに記憶する。

クラス追跡部３２は、所定の規則に従い複数の観測点をばら撒いて収束させることによりクラスを生成し、生成されたクラスを追跡することによりクラス位置情報を検出する機能を備える。

本実施形態においてクラス追跡部３２は、メモリに記憶された画像を順番に読出し、所定の濃度閾値以上となる特徴領域を抽出し、例えば面積の大きい順にパーティクルフィルタによる処理対象となるクラスを順次配置する。クラス追跡部３２により生成されるクラス数は、所定の最大クラス数は予め決められている。また、クラス追跡部３２はメモリに記憶された画像を対象に、複数の濃度閾値を設定し、濃度閾値の高い順に特徴領域を抽出してクラスを配置しても良い。

続いて、クラス追跡部３２は、特徴領域のクラス毎に、パーティクルフィルタのアルゴリズムによる予測、観測、リサンプリングを繰り返し、画像毎に各クラスの位置を示す位置情報を検出してメモリに時系列データとして記憶させる。

火災判断部３４は、クラス追跡部３２により煙判断に十分な数の追跡軌跡を示す時系列位置情報が得られた場合、煙による特徴的な変化である上方へ移動する変化を検知した場合に火災と判断し、火災検出信号を図１に示した火災報知設備に出力して火災警報を行わせる。

（火災検知処理）
図５は図４の画像処理装置による煙監視処理を示したフローチャートである。図５に示すように、画像処理装置１４の制御部２６は、ステップＳ１で伝送部３０により受信されてメモリに記憶された画像データをクラス追跡部３２に読み込ませる。

続いて制御部２６はステップＳ２に進み、クラス追跡部３２に指示して読み込まれた画像を対象に、所定の濃度閾値以上となる特徴領域を抽出して面積の大きい順にパーティクルフィルタの処理対象となるクラスを配置させるか、又は、濃度に対応した輝度閾値を段階的に設定して輝度の高い順に特徴領域を抽出し、輝度の高い順に所定数のパーティクルフィルタによる処理対象となるクラスを配置させる。

続いてステップＳ３に進み、制御部２６は、特徴領域に配置されたクラスが再配置ラインに達したか否か判別し、再配置ラインに達した場合はステップＳ４に進み、再配置ラインに達したクラスをリセットし、リセットされたクラスを未配置の特徴領域に再配置し、ステップＳ５に進む。また、制御部２６は、ステップＳ３でクラスが再配置ラインに達していない場合はステップＳ５に進む。

ステップＳ５にあっては、制御部２６はクラス追跡部３２に指示し、特徴領域のクラス毎に、次画面を観測結果として読み込んだ状態で、パーティクルフィルタのアルゴリズムによる予測、観測、リサンプリングを繰り返し、次画面の各クラスの位置を示す位置情報を検出してメモリに時系列データとして記憶させる。

続いてステップＳ６に進み、制御部２６は火災判断部３４に指示し、クラス追跡部３２により煙判断に十分な数の移動軌跡を示す時系列位置情報が得られた場合、煙による特徴的な変化である上方へ移動する変化の有無を判断し、上方へ移動する変化を検知した場合にステップＳ７で火災と判断し、ステップＳ８で火災検出信号を外部の火災報知設備に出力して火災警報を行わせる。

（スポット領域の画像を対象とした追跡処理）
図６はスポット光が照射された監視領域を監視カメラで撮像した画像に対する煙の特徴スポット領域の抽出とクラス分けによる追跡を示した説明図、図７は図６に続く画像の煙による特徴スポット領域の抽出とクラス分けによる追跡を示した説明図である。

図６（Ａ）に示すように、図１に示した監視カメラ１０で撮像された画像４８−１０の煙２５の領域には、スポット光照射装置１２から照射されたスポット像が映されている。なお、煙２５以外の領域にもスポット像が存在するが、省略している。

このような画像４８−１０について、濃度の濃い煙の特徴領域５０−１〜５０−３に位置している光スポット領域（光スポット像）における所定の濃度閾値以上の画素数が所定数を超えた場合、或いは画素の積分値が所定値を超えた場合に、煙の特徴スポット領域として抽出され、それぞれの特徴スポット領域に、例えば濃度の濃い順にクラスＣ１，Ｃ２，Ｃ３が配置されるクラス分けが行われる。

また、図６（Ａ）の画像４８−１０には、監視領域に設置された家具５２が映っており、家具５２の中にも、輝度が閾値輝度以上の特徴領域５０−４が存在していることから、特徴領域５４−４の中の特徴スポット領域に、クラスＣ４が配置される。

なお、スポット像を小さくして多数照射した場合には、特徴領域５０−１〜５０−４の中に複数のスポット領域が存在し、例えば濃度の濃い順にクラスが配置されることになる。

図４に示したクラス追跡部３２の処理としては、例えば配置可能な最大クラス数を４クラスとすると、図６（Ｂ）に示すように、画面４８−１０に映っている全てのスポット像の領域を対象に、例えば濃度の高い順に濃度閾値を段階的に設定して特徴スポット領域を抽出し例えばクラスＣ１〜Ｃ４が配置される。

図６（Ｂ）のように、パーティクルフィルタのクラスが配置された煙の特徴スポット領域（ターゲット）の追跡は、図６（Ｂ）及び図７（Ｃ）（Ｄ）の画像４８−１０〜４８−１２に示すようになる。

図６（Ｂ）の画像４８−１０は、図６（Ａ）における煙の特徴スポット領域５０−１〜５０−３にクラスＣ１〜Ｃ３が配置され、図６（Ａ）における家具５２の特徴スポット領域５０−４にクラスＣ４が配置されている。

この画像４８−１０のクラスＣ１〜Ｃ４毎に、図７（Ｃ）に示す次の画像４８−１１を観測結果として、パーティクルフィルタによる予測、観測及びリサンプリングの処理を行うと、図７（Ｃ）に示す次の画像４８−１１にはクラスＣ１〜Ｃ４が配置される。ここで、クラスＣ１〜Ｃ３は煙の特徴スポット領域であることから図６（Ｂ）のクラスＣ１〜Ｃ３に対し上方に移動しており、一方、クラスＣ４は家具５２の特徴領域であることから動くことはない。

図７（Ｄ）は図７（Ｃ）の画像４８−１１に続く次の画像４８−１２であり、煙の特徴スポット領域に配置されたクラスＣ１〜Ｃ３は更に上方に移動し、クラスＣ１は再配置ライン５４を超えたことからリセットされて追跡対象から外され、未配置となっていた煙の特徴領域５０−５の中の特徴スポット領域にクラスＣ１が再配置され、その追跡が開始される。

このような図６（Ｂ）乃至図７（Ｃ）（Ｄ）に示すクラスＣ１〜Ｃ４の追跡において、画像４８−１０〜４８−１２におけるクラスＣ１〜Ｃ４の特徴スポット領域の位置として、例えば領域中心位置が検出され、時系列的にメモリに記憶される。

このためメモリに記憶されたクラスＣ１〜Ｃ４の検出位置の時系列変化から、煙による特徴的な変化である上方に移動するクラスＣ１〜Ｃ３の変化を検知することにより、火災を判断することができる。これに対しクラスＣ４は移動することなく固定された時系列変化であることから、煙による特徴的な変化は検知されず、火災と判断されることはない。

また、本実施形態にあっては、監視カメラ１０で撮像した監視領域の画像に散在するスポット光の当たっている領域の画像を抽出して処理すれば良く、画像全体を処理する場合に比べ、処理負担を軽減し、処理時間を短縮可能とする。

図８はパーティクルフィルタにより画像の特徴スポット領域にクラスを配置して追跡した場合の時系列な動きを煙と人に分けて示した説明図であり、図８（Ａ）が煙を示し、図８（Ｂ）が人を示している。

図８（Ａ）は煙の場合であり、煙による３つの特徴スポット領域に配置された３クラスの追跡結果を示しており、いずれも時間の経過に伴って上方に移動する煙による特徴的な時系列変化となっている。これに対し図８（Ｂ）に示す人の場合は、例えば、人の顔が特徴スポット領域として抽出されてクラスが配置され、人のランダムな動きに対応した追跡軌跡となる。また、人の背丈を超える動きはないことから、人に配置されたクラスの追跡軌跡は、所定の高さ以下に収まっている。このように人に配置されたクラスの軌跡は、時間の経過に伴って上方に移動する煙による特徴的な時系列変化とはならず、誤って火災と判断されることはない。

〔本発明の変形例〕
（監視領域）
図１及び図４に示した実施形態は、監視領域にスポット光照射装置からスポット光を照射して監視カメラで画像を撮像しているが、これに限定されない。例えば、スポット光を照射することなく、照明設備により照明されている監視領域の画像を監視カメラで撮像して処理しても良い。

（差分画像）
また、図４の実施形態にあっては、監視カメラ１０で撮像された画像に対しクラス追跡部３２により特徴領域を抽出してクラス分けしているが、これに限定されない。例えば、連続する画像から差分画像を逐次生成する前処理を行い、クラス追跡部３２により差分画像から特徴領域を抽出してクラス分けし、クラス追跡部３４によりパーティクルフィルタの処理を適用して追跡するようにしても良い。

このように差分画像を生成することで、固定配置されている家具等の画像が消去され、動きのある領域のみが画像として残ることから、特徴領域の抽出によるクラス分けと、クラス毎にパーティクルフィルタの処理を適用したクラス追跡の処理を簡単にし、処理速度を高めることができる。

更に、画像の前処理としては差分画像の生成に限定されず、特徴領域の抽出に寄与する所定の前処理、例えば注目画素の濃度を周辺画素の濃度により重み付けするといった処理等を行うようにしても良い。

(複数台設置)
上記の実施形態は、監視カメラ１台に対しスポット光照射装置を１台設置して照射装置を１台設置しているが、これに限定されない。例えば、スポット光照射装置を複数台設置してしても良い。これにより１台の照射装置ではカバーできない広いエリアを複数台のスポット光照射装置を設置してカバーできる。この場合、監視カメラは広角タイプとするか、自動旋回動作を行うことで広いエリアを監視できる。また、スポット光照射装置１台に対して監視カメラを複数台設置しても良い。

（スポット光照射装置）
上記の実施形態は、スポット光照射装置から赤外線光波長のスポット光を照射する場合を例にとっているが、これに限定されず、例えば可視光のスポット光を照射するようにしても良い。

また、スポット光照射装置は、特定の方向に複数のスポット光を照射するものに限定されず、例えば球体面にスポット孔を開口し、内部の光源からの光を３６０°方向に照射するようにしても良い。この場合には監視カメラを複数台設置するか、ドーム型の視野をもつ全方位監視カメラを設置して監視することも可能である。

（火災検知）
また、上記の実施形態は、煙による特徴的な時系列変化として、パーティクルフィルタにより特徴領域にクラスを配置して追跡しているが、これに限定されず、これ以外の適宜のフィルタ処理により、煙による特徴的な時系列変化を追跡して火災を判断するようにしても良い。

例えば、ミーンシフトクラスタリングを用いることができる。ミーンシフトクラスタリングは、ある複数の観測点と複数のウィンドウをばら撒き、ウィンドウ内に観測点が存在する場合、観測点（複数可）の重心位置（ｍｅａｍ：ミーン）にウィンドウを移動（ｓｈｉｆｔ：シフト）させる処理であり、ウィンドウの大きさによって収束するクラスが異なる。

（その他）
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
１０ａ：撮像光軸
１２：スポット光照射装置
１４：画像処理装置
１６：火災報知設備
１８：監視領域
２０：スポット像
２２：照射面
２４：火源
２５：煙
２６：制御部
２８：照射駆動部
３０：伝送部
３２：クラス追跡部
３４：火災判断部
４０：警報表示部
４２：音響警報部
４８−１〜４８−４，４８−１０〜４８−１２：画像
５０−１〜５０−５：特徴領域
５２：家具
５４：再配置ライン

Claims (10)

1. 監視領域の画像を逐次撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段で撮像された画像毎に、所定の規則に従い複数の観測点をばら撒いて収束させることによりクラスを生成し、前記クラスを追跡してクラス位置情報を検出するクラス追跡手段と、
   前記クラス追跡手段で検出された前記クラス位置情報の時系列変化から煙による特徴的な所定の変化を検知して火災を判断する火災判断手段と、
   を設け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、前記クラス追跡手段は、前記撮像手段で撮像された画像毎に、濃度の濃い順に特徴領域を抽出してクラスを配置するか、又は、所定濃度以上で面積の大きい順に特徴領域を抽出してクラスを配置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、前記クラス追跡手段は、前記クラスが前記監視領域の画像に設定された所定の再配置ラインに達した場合に、前記再配置ラインに達した前記クラスを消去して再配置することを特徴とする火災検知装置。
   
4. 請求項１記載の火災検知装置に於いて、前記クラス追跡手段は、前記撮像手段で撮像された連続する画像から差分画像を逐次生成し、前記差分画像毎に、特徴領域を抽出してクラスを配置することを特徴とする火災検知装置。
   
5. 請求項１記載の火災検知装置に於いて、更に、
   前記撮像手段で撮像する監視領域に向けて複数のスポット光を照射するスポット光照射手段が設けられ、
   前記クラス追跡手段は、前記撮像手段で撮像された前記画像毎に、濃度の濃い順に特徴スポット領域を抽出してクラスを配置するか、又は、所定濃度以上で面積の大きい順に特徴スポット領域を抽出してクラスを配置することを特徴とする火災検知装置。
   
6. 撮像手段により監視領域の画像が逐次撮像し、
   クラス追跡手段により、前記撮像手段で撮像された画像毎に、所定の規則に従い複数の観測点をばら撒いて収束させることによりクラスを生成し、前記クラスを追跡してクラス位置情報を検出し、
   火災判断手段により、前記クラス追跡手段で検出された前記クラス位置情報の時系列変化から煙による特徴的な所定の変化を検知して火災を判断する、
   ことを特徴とする火災検知方法。
   
7. 請求項６記載の火災検知方法に於いて、前記クラス追跡手段は、前記撮像手段で撮像された画像毎に、濃度の濃い順に特徴領域を抽出してクラスを配置するか、又は、所定濃度以上で面積の大きい順に特徴領域を抽出してクラスを配置することを特徴とする火災検知方法。
   
8. 請求項６記載の火災検知方法に於いて、前記クラス追跡手段は、前記クラスが前記監視領域の画像に設定された所定の再配置ラインに達した場合に、前記再配置ラインに達した前記クラスを消去して再配置することを特徴とする火災検知方法。
   
9. 請求項６記載の火災検知方法に於いて、前記クラス追跡手段は、前記撮像手段で撮像された連続する画像から差分画像を逐次生成し、前記差分画像毎に、特徴領域を抽出してクラスを配置することを特徴とする火災検知方法。
   
10. 請求項６記載の火災検知方法に於いて、更に、
    スポット光照射手段により、前記撮像手段で撮像する監視領域に向けて複数のスポット光を照射し、
    前記クラス追跡手段は、前記撮像手段で撮像された前記画像毎に、濃度の濃い順に特徴スポット領域を抽出してクラスを配置するか、又は、所定濃度以上で面積の大きい順に特徴スポット領域を抽出してクラスを配置することを特徴とする火災検知方法。

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