JP2020071698A - 火災検知装置、火災検知方法及び火災監視システム - Google Patents

Abstract

【課題】監視対象物をカメラでモニタしてその温度を画像解析することによって、監視対象物から火災が発生しているかどうかを判断する火災検知装置を提供する。【解決手段】赤外線カメラ１２によって取得された温度異常があると判断した画像に対応する可視光カメラ１０の画像において、画像解析装置２の反射光解析検出部は、ローカルコントラストを用いて所定の反射光領域候補基準に基づき反射光領域候補を決定し、該反射光領域候補内のピクセル数を第１ピクセル数として計測し、該反射光領域候補を含む所定の時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像において前記反射光領域候補に対応する位置にある反射光領域候補基準に当てはまるピクセルの数を第２ピクセル数として計測し、該第１ピクセル数と該第２ピクセル数とが予め定める所定の関係を満たす場合に、前記反射光候補領域を太陽による反射光であると決定し、満たさない場合にはアラーム発報を発する。【選択図】図２

Description

本発明は、監視対象物をカメラでモニタしてその温度を画像解析することによって、監視対象物から火災が発生しているかどうかを判断する火災検知装置、火災検出方法及び火災監視システムに関する。

従来、住宅の屋根に設置された太陽光パネルなどの監視対象物の温度異常の有無を赤外線カメラによって監視する装置やシステムが知られている（例えば、特許文献１を参照）。
また、メガソーラー発電システムと呼ばれる広大な土地に広範囲に設置された太陽光パネルなどの監視対象物の温度異常の有無を赤外線カメラによって監視する装置や、赤外線カメラで検出した温度異常の位置（すなわち、火災位置）に対して消火水を放出する放水ノズルを備えた防災システムが知られている（例えば、特許文献２を参照）。

ここで、特許文献１には、太陽光パネル等の面状の監視対象物の表面温度を１以上の赤外線カメラを用いて取得し、監視対象物の設置環境条件（例えば、時間帯、季節、周囲温度、天候、監視領域内の位置など）に応じた適切な異常判定閾値を用いて、監視対象物の異常発熱状態を検知する火災検知装置についての記載がある。
また、特許文献２には、赤外線検出手段（赤外線カメラ）が検出した火災の最終的な火災位置の特定を、赤外線カメラより安価で高解像度を有する可視光カメラを用いて行う火災検知装置についての記載がある。この特許文献２には、赤外線検出手段（赤外線カメラ）を高解像度のものにすることなく装置全体のコストアップを抑えつつ、放水ノズルの位置ズレが少ない防災システムについての記載がある。

特開２０１５−１０３２１５号公報 特開２００４−３０４２４９号公報

特許文献１及び特許文献２では、赤外線カメラが撮像した熱画像（サーマル画像）のデータを画像解析し、予め設定した異常判定閾値や所定の輝度閾値を超えた場合に、異常発熱状態すなわち火災が発生したものと判別している。
しかしながら、太陽光が存在する日中（すなわち、日の出から日の入りまでの間）に赤外線カメラを用いて監視対象物の温度を監視する場合、監視対象物から反射した太陽光を赤外線カメラが画像解析して温度を求めると監視対象物から火災が発生していると誤検知してしまうという問題がある。
そこで、日中に監視カメラを用いて監視対象物を監視する場合であっても、太陽光に起因する誤検知を防止し、監視対象物の温度を高精度に監視することができる火災検知装置、火災検知方法及び火災監視システムを提供することが好ましい。

本発明は、日中であっても太陽光に起因する誤検知を防止し、監視対象物の温度を高精度に監視することができる火災検知装置を提供する。
具体的には、
所定の時間間隔をおいて監視対象物の画像をそれぞれ取得する赤外線カメラと可視光カメラとを含む温度監視カメラと、
前記赤外線カメラと前記可視光カメラとによってそれぞれ取得した画像を受信して記録する記録部と、該記録部に記録された、温度異常があるとされた画像が太陽光の反射光であるかを判断する反射光解析検出部とを含む画像解析装置と
を含んでなる火災検出装置であって、
前記赤外線カメラによって取得された温度異常があると前記画像解析装置が判断した画像に対応する可視光カメラの画像において、前記反射光解析検出部は、ローカルコントラストを用いて所定の反射光領域候補基準に基づき反射光領域候補を決定し、該反射光領域候補内のピクセル数を第１ピクセル数として計測し、該反射光領域候補を含む所定の時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像において前記反射光領域候補に対応する位置にある反射光領域候補基準に当てはまるピクセルの数を第２ピクセル数として計測し、該第１ピクセル数と該第２ピクセル数とが予め定める所定の関係を満たす場合に、前記反射光候補領域を太陽による反射光であると決定し、満たさない場合にはアラーム発報に必要な信号を発するものである、火災検知装置を提供する。

ここで、前記反射光解析検出部は、前記第１ピクセル数に対する前記第２ピクセル数の比の値を所定の閾値と比較することによって前記所定の関係を満たすか否かを判断する態様であることが好ましい。
また、前記反射光解析検出部は、前記所定の関係を満たす場合には、所定の時間間隔をおいて前記監視対象物の画像を前記温度監視カメラに再び監視させる信号を出力する態様であることが好ましい。

さらに、画像解析装置は、前記記録部に記録された前記画像を解析し、前記温度異常があると前記画像解析装置が判断した画像について該画像が炎の一部を表すかどうかを判断する炎解析検出部を更に含む態様であってもよい。

ここで、前記所定時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像は、前記温度異常があると前記画像解析装置が判断した画像よりも３０分以上前に取得された画像である態様や、前記赤外線カメラと前記可視光カメラとは、前記温度監視カメラの筐体内に一体的に収納され、互いに同期して前記監視対象物の同じ位置を監視している態様であることが好ましい。

また、本発明は、上記いずれかに記載の火災検出装置と、前記火災検出装置から出力された前記アラーム発報に必要な信号を受信してアラームを発報する警報装置と含んでなる火災監視システムも提供する。

さらに、本発明は、日中であっても太陽光に起因する誤検知を防止し、監視対象物の温度を高精度に監視することができる火災検知方法も提供する。
具体的には、
赤外線カメラと可視光カメラとを含む温度監視カメラが、所定の時間間隔をおいて監視対象物の画像をそれぞれ取得するステップと、
画像解析装置が、前記赤外線カメラと前記可視光カメラがそれぞれ取得した前記画像を受信し、該画像解析装置の記録部に記録するステップと、
前記赤外線カメラによって取得された温度異常があると前記画像解析装置が判断した画像に対応する可視光カメラの画像において、前記画像解析装置の反射光解析検出部は、ローカルコントラストを用いて所定の反射光領域候補基準に基づき反射光領域候補を決定し、該反射光領域候補内のピクセル数を第１ピクセル数として計測し、該反射光領域候補を含む所定の時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像において前記反射光領域候補に対応する位置にある反射光領域候補基準に当てはまるピクセルの数を第２ピクセル数として計測し、該第１ピクセル数と該第２ピクセル数とが予め定める所定の関係を満たす場合に、前記反射光候補領域を太陽による反射光であると決定し、満たさない場合にはアラーム発報に必要な信号を発するステップと
を含んでなる火災検知方法を提供する。

ここで、前記反射光解析検出部は、前記第１ピクセル数に対する前記第２ピクセル数の比の値を所定の閾値と比較することによって前記所定の関係を満たすか否かを判断する態様であってもよい。
また、前記反射光解析検出部は、前記所定の関係を満たす場合には、所定の時間間隔をおいて前記監視対象物の画像を前記温度監視カメラに再び監視させる信号を出力する態様であってもよい。

さらに、前記画像解析装置の炎解析検出部が、前記記録部に記録された前記画像を解析し、前記温度異常があるとされた画像について該画像が炎の一部を表すかどうかを判断するステップを更に含む態様であってもよい。

ここで、前記所定時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像は、前記温度異常があるとされた画像よりも３０分以上前に取得された画像である態様であることが好ましい。
また、前記赤外線カメラと前記可視光カメラとは、前記温度監視カメラの筐体内に一体的に収納され、互いに同期して前記監視対象物の同じ位置を監視している態様であることがより好ましい。

本発明によれば、日中であっても、監視対象物からの太陽光の反射光に起因する温度異常という誤検知を防止し、監視対象物の温度異常の有無を高精度に監視する火災検知装置、火災検出方法及び火災監視システムを提供することができる。

本発明の実施に用いられる赤外線カメラ（サーマル映像用）と可視光カメラ（カラー映像用）とを含む２眼式カメラを用いて同じ場所をそれぞれ撮影した画像である。 本発明の実施に用いられる２種類のカメラ（赤外線カメラ及び可視光カメラ）を含む２眼式カメラを用いて日中及び夜間に監視対象物を監視することを示す概念図である。 本発明の実施に用いられる２眼式カメラによる日中及び夜間での温度検知のための画像解析手順を示すフローチャートである。 （ａ）は、バイナリマスクから抽出した複数の楕円で表される炎ピクセルの輪郭を抽出したことを示す図である。（ｂ）は、（ａ）の楕円同士の重ね合わせを判定し、重なりがある領域を一つにまとめた炎領域（Ｃｌｕｓｔｅｒｓ（ｔ））の輪郭を求めることを示す図である。 （ａ）は、反射光 の画像解析となる対象画像である。（ｂ）は、（ａ）の対象画像の強度（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を示す画像である。（ｃ）は、（ａ）の対象画像の輝度（Ｌｕｍｉｎａｎｃｅ）を示す画像である。（ｄ）は、（ａ）の対象画像の彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）を示す画像である。（ｅ）は、（ａ）の対象画像のローカルコントラスト（Ｌｏｃａｌ Ｃｏｎｔｒａｓｔ）を示す画像である。 図４（ａ）の対象画像について反射光領域の候補であるＧ_{ｐｈｏｔｏ}を計算した画像である。 （ａ）は、図４（ａ）の対象画像である。（ｂ）は、（ａ）の対象画像と同じ地点の３０分前の画像である。（ｃ）は、（ａ）の対象画像を取得した時刻のＧ_{ａｌａｒｍ}（ｘ，ｙ）を示す画像である。（ｄ）は、（ａ）の対象画像と同じ地点の３０分前の画像のＧ_{３０ａｇｏ}（ｘ，ｙ）を示す画像である。

図１は、監視対象物である太陽光パネルの温度を監視する二眼式カメラ１を示している。そして、二眼式カメラ１は、カラー映像を取得する可視光カメラ１０と、サーマル映像を取得する赤外線カメラ１２とを含む。このように二種類のカメラを用いるのは火災検知精度を高めるためである。図１に示すように、可視光カメラ１０と赤外線カメラ１２とによって監視対象物の同じ位置の画像を取得できるように、二眼式カメラ１において一体的に構成されている。また、二眼式カメラ１は、監視対象物である太陽光パネルの温度を広範囲で監視できるように、可視光カメラ１０と赤外線カメラ１２との向きを水平方向及び垂直方向に変更するように回転させることができる。そして、監視範囲の中において、例えば、数十ポイントの検知位置を設置しておいて、それらのポイントを順に自動運転により監視していく。

図２は、二眼式カメラ１の可視光カメラ１０によって取得されたカラー画像と赤外線カメラ１２によって取得されたサーマル画像とを画像解析装置２が受信し、画像解析装置２が温度異常の有無を検知するためにカラー画像とサーマル画像との画像解析を行うことを示している。ここで、日中においては、画像解析装置２は、可視光カメラ１０によって取得されたカラー画像と赤外線カメラ１２によって取得されたサーマル画像とを受信する。一方、太陽光が存在していない夜間においては、画像解析装置２は、赤外線カメラ１２によって取得されたサーマル画像を受信する。

図３は、可視光カメラ１０によって取得されたカラー画像と赤外線カメラ１２によって取得されたサーマル画像とを画像解析装置２が解析し、日中及び夜間における監視対象物の温度異常の有無を検知するためのフローチャートを示している。

まず、画像解析装置２は、赤外線カメラ１２によって取得されたサーマル画像を解析し、所定の温度に対応する閾値を超えたとして監視対象物の温度異常を検知した場合には、ステップＳ１に進み、監視対象物の温度異常を自動的に巡回監視する自動運転を停止する。

次に、ステップＳ２において、画像解析装置２は、監視対象物の温度異常を検知した時間帯が日中（つまり、日の出〜日の入り）の時間帯であるかを判断する。もし、太陽光による影響がない夜間の時間帯（日の入りから日の出）である場合にはステップＳ３において、画像解析装置２は、監視対象物が温度異常、つまり火災が発生しているとしてアラームを発報する信号を出力する。なお、日の出と日の入りの時間は、カメラの設置位置の緯度及び経度から算出することができる。標高も考慮することができるが、本発明の目的ではそこまでの正確さは求められないであろう。一方、ステップＳ２において、監視対象物の温度異常を検知した時間帯が日中（日の出〜日の入り）の時間帯である場合には、ステップＳ４において、画像解析装置２の炎解析検出部は、温度異常とされた監視対象物の画像に炎が存在するか否かを画像解析する（炎解析）。この炎解析では、画像解析装置２の炎解析検出部は、監視対象物の温度異常を検知した位置で得られた画像、すなわち、可視光カメラ１０によって取得されたカラー画像と赤外線カメラ１２によって取得されたサーマル画像との両方を用いて解析する（ステップＳ４での炎解析については図４において詳細に説明する）。

そして、ステップＳ５において、温度異常があるとされた監視対象物の画像から炎解析検出部が炎を検出した場合には、ステップＳ６において、画像解析装置２は、監視対象物が温度異常である、つまり火災が発生しているとしてアラームを発報する信号を出力する。一方、ステップＳ５において、温度異常があるとされた監視対象物の画像から炎解析検出部が炎を検出しない場合には、ステップＳ７において、画像解析装置２の反射光解析検出部は、温度異常があるとされた監視対象物の画像に太陽光の反射光が存在するか否かを画像解析する（反射光解析）。この反射光解析では、画像解析装置２の反射光解析検出部は、監視対象物の温度異常を検知した位置で得られた画像のうち、可視光カメラ１０によって取得されたカラー画像を用いて解析する（ステップＳ７での反射光解析については図５〜図７において詳細に説明する）。

そして、ステップＳ８において、温度異常があるとされた監視対象物の画像から反射光解析検出部が太陽光の反射光を検出しない場合には、ステップＳ９において、画像解析装置２は、監視対象物が温度異常である、つまり火災が発生しているとしてアラームを発報する信号を出力する。一方、ステップＳ８において、温度異常があるとされた監視対象物の画像から反射光解析検出部が太陽光の反射光を検出した場合には、ステップＳ１０において、画像解析装置２は、温度異常を示すアラームを発報することなく、停止していた監視対象物の温度異常を再び監視するために、自動運転を再開する信号を二眼式カメラ１に出力する。この再開する信号を受信した二眼式カメラ１は、監視対象物の温度異常を再び監視するために、監視対象物のカラー画像を可視光カメラ１０によって取得し、監視対象物のサーマル画像を赤外線カメラ１２によって取得する。

なお、図３では、画像解析装置２が、反射光解析検出部による反射光解析に先立って炎解析検出部が炎解析を行う態様について説明している。しかしながら、そのような態様に限らず、例えば、画像解析装置２が、反射光解析検出部による反射光解析を行った後に炎解析検出部による炎解析を行う態様であってもよく、反射光解析検出部による反射光解析と炎解析検出部による炎解析とを並行して行う態様であってもよい。

次に、図３のステップＳ４における炎解析を説明する。ここで、画像解析装置２の炎解析検出部によって画像解析の対象とされる画像として、可視光カメラ１０から取得したカラー画像と赤外線カメラ１２から取得したサーマル画像とのいずれかを選択することができる。なお、カラー画像とサーマル画像とのいずれを選択するかによって炎解析における画像解析が異なる。

（１）カラー画像からの炎ピクセルの検出
まず、画像解析装置２の炎解析検出部は、可視光カメラ１０から取得したカラー画像であるＲＧＢ画像をＹＣｒＣｂへと変換し、以下の式に従って各チャンネル間の差分である、Ｃｒ_Ｃｂ（ｘ，ｙ）とＹ_Ｃｂ（ｘ，ｙ）とを計算する。
次に、画像解析装置２の炎解析検出部は、上記のＣｒ_Ｃｂ（ｘ，ｙ）とＹ_Ｃｂ（ｘ，ｙ）とのうち、差が十分に離れているものだけを対象とするために、以下の式に示すように、所定の閾値であるｄｅｌｔａ以上の差があるピクセルだけを抽出する。このｄｅｌｔａの値は、例えば、現地試験より求めた値として２５５×０．２＝５１とすることができる。
次に、炎ピクセルの候補を計算するために、画像解析装置２の炎解析検出部は、上記のＣｒ_Ｃｂ（ｘ，ｙ）とＹ_Ｃｂ（ｘ，ｙ）との間の論理積（ＡＮＤ）であるＳｃａｌｅ_{ｃｏｌｏｒ}（ｘ，ｙ）を求める。
そして、画像解析装置２の炎解析検出部は、上記のＳｃａｌｅ_{ｃｏｌｏｒ}（ｘ，ｙ）から、上記のｄｅｌｔａ（＝５１）を閾値としたバイナリマスクＭａｓｋ_{ｃｏｌｏｒ}(t)を求める。このＭａｓｋ_{ｃｏｌｏｒ}(t)が、色情報による炎ピクセルの最終候補となる。

（２）サーマル画像からの炎ピクセルの検出
赤外線カメラ１２から取得したサーマル画像は、ＲＧＢ画像(実際にはＹＶ１２画像)であるが、実質的にはグレースケール画像であるため、そのままＹ成分（すなわち、Ｙ(ｘ，ｙ)）として扱うことができる。そのため、赤外線カメラ１２から取得したグレースケール画像のＹ成分についての最小値Ｙｍｉｎ(t)及び最大値Ｙｍａｘ (t)は、ｍｉｎ（Ｙ (ｘ，ｙ)）及びｍａｘ（Ｙ (ｘ，ｙ)）として以下の式に示すように求められる。ここで、ｔは時間（ビデオフレーム）であり、ｘ及びｙはそれぞれ垂直位置及び水平位置を意味する。
ここで、解析の信頼度を向上させるために炎の周りの煙部分の温度も取り込むことにより解析の信頼度を向上させることができる。高温となる部分はサーマル画像（グレースケール画像）では白く表示されるので、例えば、最も白いピクセルから上位ratio＝８％の部分を抽出するように、画像解析装置２の炎解析検出部は、上記で求めたＹ成分の最小値及び最大値から、高温として扱う閾値Ｙ_ｔｈ(t)を求める。
次に、画像解析装置２の炎解析検出部は、以下の式に示すように、上記Ｙ_ｔｈ(t)を閾値として、カラー画像の場合と同様にして、炎ピクセルの候補であるＦ（ｔ，ｘ，ｙ）を抽出し、バイナリマスクであるＭａｓｋ(t，ｘ，ｙ)を求める。このＭａｓｋ(t，ｘ，ｙ)が、温度情報による炎ピクセルの最終候補となる。

（３）炎領域の検出
図４（ａ）は、画像解析装置２の炎解析検出部が上記のバイナリマスク（Ｍａｓｋ_{ｃｏｌｏｒ}（ｔ）又はＭａｓｋ（ｔ，ｘ，ｙ））から抽出した複数の楕円で表される炎ピクセルの輪郭を抽出したことを示す図である。この図４（ａ）では、近い場所にある輪郭をひとまとまりの炎とみなすために、輪郭を楕円で表している。また、図４（ｂ）は、図４（ａ）の楕円同士の重ね合わせを画像解析装置２の炎解析検出部が判定し、重なりがある領域を一つにまとめた炎領域の輪郭を示している。このように一つにまとめた輪郭を炎領域候補Ｃｌｕｓｔｅｒｓ（ｔ，ｉ）とする。

（４）炎の揺らぎによる炎ピクセルの候補を検出
次に、炎の揺らぎ（又は炎の動き）に注目し、画像解析装置２の炎解析検出部は、動きによる炎ピクセルの候補を検出する。ここで、画像解析装置２の炎解析検出部は、可視光カメラ１０から取得したカラー画像に基づいて炎解析を行う場合には、ＹＣｒＣｂ画像のうちのＹ成分のみに注目して前後のフレームの差分を計算する。一方、画像解析装置２の炎解析検出部は、赤外線カメラ１２から取得したサーマル画像に基づいて炎解析を行う場合には、グレースケール画像をそのままＹ成分として扱い、このＹ成分のみに注目して前後のフレームの差分を計算することができる。以下、説明を簡潔にするために、上記のサーマル画像の場合を例として説明する。

（４−１）変化量の計算
画像解析装置２の炎解析検出部は、以下の式によって、サーマル画像のＹ成分についての前後のフレームの差分であるＹ_ｄｉｆｆ（ｔ，ｘ，ｙ）を求める。
次に、画像解析装置２の炎解析検出部は、以下の式によって、差分であるＹ_ｄｉｆｆ（ｔ，ｘ，ｙ）を累積したＭ（ｔ，ｘ，ｙ）を求める。ここで、αは、０＜α＜１の任意の数値であり、α＝０．８としている。
ここで、差が小さい累積値をすべて採用すると累積したＭ（ｔ，ｘ，ｙ）にノイズが発生しやすくなる。そのため、画像解析装置２の炎解析検出部は、以下の式のように、差分を累積したＭ（ｔ，ｘ，ｙ）に対してフィルタ（閾値としてＭ_ｔｈ＝１０）を適用して、Ｍ_ｃｕｍ（ｔ，ｘ，ｙ）を得る。

（４−２）炎領域候補の重み付け
次に、画像解析装置２の炎解析検出部は、炎領域候補の重み付けを行う。まず、画像解析装置２の炎解析検出部は、炎ピクセル候補Ｆ（ｔ，ｘ，ｙ）と変化量Ｍ_ｃｕｍ（ｔ，ｘ，ｙ）とを０〜１の範囲で正規化し、それぞれＦ_ｎｏｒｍ（ｔ，ｘ，ｙ）及びＭ_ｎｏｒｍ（ｔ，ｘ，ｙ）にする。そして、画像解析装置２の炎解析検出部は、以下の式のように、Ｆ_ｎｏｒｍ（ｔ，ｘ，ｙ）とＭ_ｎｏｒｍ（ｔ，ｘ，ｙ）とを掛け合わせてＷ（ｔ，ｘ，ｙ）を得る。このＷ（ｔ，ｘ，ｙ）の値は、輝度(温度)が高く、変化量の大きい箇所ほど大きい値となる。
次に、画像解析装置２の炎解析検出部は、以下の式のように、Ｗ（ｔ，ｘ，ｙ）を画面全体で合計したＳ_{ｆｒａｍｅ}（ｔ）と、各炎領域Ｃｌｕｓｔｅｒ（ｔ，ｉ）に振り分けて合計したものＳ_{ｃｌｕｓｔｅｒ}（ｔ，ｉ）とを計算する。
そして、画像解析装置２の炎解析検出部は、以下の式のように、全体の動きに対する各炎領域での動きを重みｒ_{ｃｌｕｓｔｅｒ}（ｔ，ｉ）として計算する。
次に、画像解析装置２の炎解析検出部は、以下の式のように、各炎領域に振り分けた重みｒ_{ｃｌｕｓｔｅｒ}（ｔ，ｉ）を、連続するフレームで累積し、累積した重みであるｗ（ｔ，ｉ）を得る（ここで、αは、０＜α＜１の任意の数値である）。

（５）炎であるかどうかの判別
画像解析装置２の炎解析検出部は、炎であるかどうかを判別する。その際、連続する５０フレームで上記の重みを計算し、３０フレーム以上現れたＣｌｕｓｔｅｒだけを対象とする。なお、炎は上下方向に伸びたり縮んだりする動きを伴うものであるため、その面積が最初から最後までほとんど変化しない領域については、画像解析装置２の炎解析検出部は、（成長率フィルタを適用するなどにより）炎ではないとして炎領域の候補の対象外とすることができる。
具体的には、画像解析装置２の炎解析検出部は、以下の式のように、累積した重みであるｗのピークの前後合計３０フレームのｗの平均値ｗ_ｍｅａｎが０．５以上のＣｌｕｓｔｅｒを炎領域であると判別する。

なお、サーマル画像をそのまま使用した場合に、ノイズや乱れによる影響を受けて正しく解析できない場合がありうる。また、炎ピクセルを求める際には、炎と背景とがはっきりと区別できる画像であることが好ましい。そのため、画像解析装置２の炎解析検出部は、変化量を計算する場合に必要に応じて、所定の映像に対して予めガンマ補正を適用してコントラストを強調することもできる。
また、高温部と低温部の境界部分（エッジ部分）では、サーマル画像にチラつきが生じやすく、炎と無関係な箇所が炎領域として抽出され、後続する変化量の計算に悪影響を与えることがある。そのため、画像解析装置２の炎解析検出部は、サーマル画像において高温部と低温部の境界部分を予めマスキング処理を適用することもできる。

図５（ａ）は、可視光カメラ１０によって取得された、温度異常があるとされた監視対象物の対象画像を示している。また、図５（ｂ）〜図５（ｅ）は、図５（ａ）の対象画像の各ピクセルについて、光強度（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）と輝度（Ｌｕｍｉｎａｎｃｅ）と彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）とローカルコントラスト（Ｌｏｃａｌ Ｃｏｎｔｒａｓｔ）とをそれぞれ計算して求めた画像である。図５（ｂ）の光強度Ｖ（ｘ，ｙ）と、図５（ｃ）の輝度Ｌ（ｘ，ｙ）と、図５（ｄ）の彩度Ｓ（ｘ，ｙ）と、図５（ｅ）のローカルコントラストＣ（ｘ，ｙ）とは、以下の式によってそれぞれ求められる。
ここで、Ｌ（ｘ，ｙ）は、ｓＲＧＢ条件を仮定した場合の推定された輝度（ｃｄ／ｍ^２）である。また、{ｘ，ｙ}は、（ｘ，ｙ）を中心とする１７個×１７個のブロックに対応する座標を表している。また、
は、そのブロックの平均輝度を表している。

（６）反射光の画像解析
次に、図６は、図５（ａ）の対象画像についての強度Ｖ（ｘ，ｙ）と輝度Ｌ（ｘ，ｙ）と彩度Ｓ（ｘ，ｙ）とローカルコントラストＣ（ｘ，ｙ）を用いて、反射光領域の候補となるＧ_{ｐｈｏｔｏ}（ｘ，ｙ）の画像を示している。このＧ_{ｐｈｏｔｏ}（ｘ，ｙ）は、以下の式によって計算される。この式によって、画像解析装置２の反射光解析検出部は、高光強度領域と低彩度領域と低ローカルコントラスト領域とを検出する。
なお、上記の式では、反射光領域の候補Ｇ_{ｐｈｏｔｏ}（ｘ，ｙ）は、数１４の各式により算出される強度Ｖ（ｘ，ｙ）と彩度Ｓ（ｘ，ｙ）とローカルコントラストＣ（ｘ，ｙ）の各値を０〜１に正規化して計算する。

（７）反射光領域候補の検証
ここで、太陽光からの反射光は、太陽の位置が時間とともに変わることから、常に同じ場所に反射光が存在するとは考えにくい。つまり、太陽光からの反射光である場合には、反射光領域の候補Ｇ_{ｐｈｏｔｏ}（ｘ，ｙ）は、所定の時間間隔だけ前の同じ場所の画像では同じ場所が光っていない可能性が高いといえる。

このことを、可視光カメラ１０によって取得された画像である図７（ａ）及び図７（ｂ）を参照して説明する。図７（ａ）は、図５（ａ）の対象画像に対応するものである。一方、図７（ｂ）は、図５（ａ）の対象画像と同じ場所であるが、その対象画像を撮影した時点から例えば３０分前に撮影された画像である。画像解析装置２の反射光解析検出部が図７（ａ）と図７（ｂ）との画像同士を比較することによって、図５（ａ）から得られた反射光領域の候補Ｇ_{ｐｈｏｔｏ}（ｘ，ｙ）が太陽光からの反射光であることがわかる。このような太陽光からの反射光であるか否かについては、所定の時間間隔として１０分以上、好ましくは３０分以上前に可視光カメラによって取得された同じ位置での画像同士を比較することによって判断することができる。

図７（ｃ）に示すように、画像解析装置２の反射光解析検出部は、温度異常であるとされた監視対象物の対象画像を取得した時点でのＧ_{ｐｈｏｔｏ}（ｘ，ｙ）のうち、以下の式中の「Ｔｈmask」に対応する閾値以上のピクセルに限定したＧ_ｃｕｒｒ（ｘ，ｙ）を求める。なお、反射光の実験により、このＴｈmaskは２２０が最適である。

同様に、図７（ｄ）に示すように、画像解析装置２の反射光解析検出部は、温度異常であると画像解析装置２が判断した監視対象物の対象画像を取得した時点から３０分前に取得された画像から計算したＧ_{ｐｈｏｔｏ}（ｘ，ｙ）のうち、所定の閾値以上のピクセルに限定したＧ_ｐｒｅｖ（ｘ，ｙ）を求める。そして、画像解析装置２の反射光解析検出部は、以下の式から、Ｇ_ｃｕｒｒ（ｘ，ｙ）とＧ_ｐｒｅｖ（ｘ，ｙ）との差分Ｇ_ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）として、「Ｔｈ_{Ｇｄｉｆｆ}」の閾値よりも大きいピクセルのみを抽出する。なお、反射光の実験により、このＴｈ_{Ｇｄｉｆｆ}は０．５が最適である。

さらに、差分Ｇ_ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）の領域の光強度ＶとＧ（Ｇ_{ｐｈｏｔｏ}）とを抽出し、各要素の積をＶＧ_ｃｕｒｒ（ｘ，ｙ）とする。またＶＧ_ｐｒｅｖ（ｘ，ｙ）も同様に求める。
そして、画像解析装置２の反射光解析検出部は、以下の式から、ＶＧ_ｃｕｒｒ（ｘ，ｙ）とＶＧ_ｐｒｅｖ（ｘ，ｙ）との差分ＶＧ_ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）として、「Ｔｈ_{Ｖｄｉｆｆ}」の閾値よりも大きいピクセルのみを抽出する。なお、反射光の実験により、このＴｈ_{Ｖｄｉｆｆ}は０．１が最適である。

次に、画像解析装置２の反射光解析検出部は、差分であるＶＧ_ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）がゼロよりも大きい有効ピクセル数を示すＮ_ｄｉｆｆと、ＶＧ_ｃｕｒｒ（ｘ，ｙ）がゼロよりも大きい有効ピクセル数を示すＮ_ｃｕｒｒとをそれぞれ求める。
そして、画像解析装置２の反射光解析検出部は、有効ピクセル数Ｎ_ｄｉｆｆと有効ピクセル数Ｎ_{ａｌａｒｍ}と比であるｇ（＝Ｎ_ｄｉｆｆ／Ｎ_{ａｌａｒｍ}）を以下の式に従って求める。
ここで、画像解析装置２の反射光解析検出部は、このＮ_ｄｉｆｆとＮ_ｃｕｒｒとの比（有効ピクセル数同士の比）であるｇ（＝Ｎ_ｄｉｆｆ／Ｎ_ｃｕｒｒ）の値が、例えば、０．４以上の場合には「太陽光の反射光である」と判定する。一方、画像解析装置２の反射光解析検出部は、このＮ_ｄｉｆｆとＮ_ｃｕｒｒとの比であるｇ（＝Ｎ_ｄｉｆｆ／Ｎ_ｃｕｒｒ）の値が０．４よりも小さい場合には「太陽光の反射光ではない」と判定する。

なお、画像解析装置２において、二眼式カメラからのビデオ映像に画像フィルタを適用することによって、太陽の反射ではない箇所が反射光として抽出されるのを防止することができる。この画像フィルタは、例えば、Ｇ_ｃｕｒｒの重心部分に含まれるＧ_{ｐｈｏｔｏ}の値のうち、Ｔｈmask以上の値が９０％未満とすることができる。さらに、抽出したＧ_ｃｕｒｒのうち、ノイズとみられる小さい箇所を除去することもできる。

以上のように、本発明によれば、監視対象物の温度異常を日中に監視する場合に、監視対象物での太陽光の反射光に起因した温度異常の誤検知という不具合を防止することができる。

１ 二眼式カメラ（温度監視カメラ）
１０ 可視光カメラ
１２ 赤外線カメラ
２ 画像解析装置

以上のように、本発明によれば、監視対象物の温度異常を日中に監視する場合に、監視対象物での太陽光の反射光に起因した温度異常の誤検知という不具合を防止することができる。
なお、本願の出願当初の開示事項を維持するために、本願の出願当初の請求項１〜１３の記載内容を以下に追加する。
（請求項１）
所定の時間間隔をおいて監視対象物の画像をそれぞれ取得する赤外線カメラと可視光カメラとを含む温度監視カメラと、
前記赤外線カメラと前記可視光カメラとによってそれぞれ取得した画像を受信して記録する記録部と、該記録部に記録された、温度異常があるとされた画像が太陽光の反射光であるかを判断する反射光解析検出部とを含む画像解析装置と
を含んでなる火災検出装置であって、
前記赤外線カメラによって取得された温度異常があると前記画像解析装置が判断した画像に対応する可視光カメラの画像において、前記反射光解析検出部は、ローカルコントラストを用いて所定の反射光領域候補基準に基づき反射光領域候補を決定し、該反射光領域候補内のピクセル数を第１ピクセル数として計測し、該反射光領域候補を含む所定の時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像において前記反射光領域候補に対応する位置にある反射光領域候補基準に当てはまるピクセルの数を第２ピクセル数として計測し、該第１ピクセル数と該第２ピクセル数とが予め定める所定の関係を満たす場合に、前記反射光領域候補を太陽による反射光であると決定し、満たさない場合にはアラーム発報に必要な信号を発するものである、火災検知装置。
（請求項２）
前記反射光解析検出部は、前記第１ピクセル数に対する前記第２ピクセル数の比の値を所定の閾値と比較することによって前記所定の関係を満たすか否かを判断するものである請求項１に記載の火災検知装置。
（請求項３）
前記反射光解析検出部は、前記所定の関係を満たす場合には、所定の時間間隔をおいて前記監視対象物の画像を前記温度監視カメラに再び監視させる信号を出力するものである請求項１または２に記載の火災検知装置。
（請求項４）
前記記録部に記録された前記画像を解析し、前記温度異常があると前記画像解析装置が判断した画像について該画像が炎の一部を表すかどうかを判断する炎解析検出部を更に含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の火災検知装置。
（請求項５）
前記所定時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像は、前記温度異常があると前記画像解析装置が判断した画像よりも３０分以上前に取得された画像である請求項１〜４のいずれかに記載の火災検知装置。
（請求項６）
前記赤外線カメラと前記可視光カメラとは、前記温度監視カメラの筐体内に一体的に収納され、互いに同期して前記監視対象物の同じ位置を監視している請求項１〜５のいずれか一項に記載の火災検知装置。
（請求項７）
請求項１〜６のいずれか一項に記載の火災検出装置と、
前記火災検出装置から出力された前記アラーム発報に必要な信号を受信してアラームを発報する警報装置と
含んでなる火災監視システム。
（請求項８）
赤外線カメラと可視光カメラとを含む温度監視カメラが、所定の時間間隔をおいて監視対象物の画像をそれぞれ取得するステップと、
画像解析装置が、前記赤外線カメラと前記可視光カメラがそれぞれ取得した前記画像を受信し、該画像解析装置の記録部に記録するステップと、
前記赤外線カメラによって取得された温度異常があると前記画像解析装置が判断した画像に対応する可視光カメラの画像において、前記画像解析装置の反射光解析検出部は、ローカルコントラストを用いて所定の反射光領域候補基準に基づき反射光領域候補を決定し、該反射光領域候補内のピクセル数を第１ピクセル数として計測し、該反射光領域候補を含む所定の時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像において前記反射光領域候補に対応する位置にある反射光領域候補基準に当てはまるピクセルの数を第２ピクセル数として計測し、該第１ピクセル数と該第２ピクセル数とが予め定める所定の関係を満たす場合に、前記反射光領域候補を太陽による反射光であると決定し、満たさない場合にはアラーム発報に必要な信号を発するステップと
を含んでなる火災検知方法。
（請求項９）
前記反射光解析検出部は、前記第１ピクセル数に対する前記第２ピクセル数の比の値を所定の閾値と比較することによって前記所定の関係を満たすか否かを判断するものである請求項８に記載の火災検知方法。
（請求項１０）
前記反射光解析検出部は、前記所定の関係を満たす場合には、所定の時間間隔をおいて前記監視対象物の画像を前記温度監視カメラに再び監視させる信号を出力するものである請求項８に記載の火災検知方法。
（請求項１１）
前記画像解析装置の炎解析検出部が、前記記録部に記録された前記画像を解析し、前記温度異常があるとされた画像について該画像が炎の一部を表すかどうかを判断するステップを更に含む、請求項８〜１０のいずれか一項に記載の火災検知方法。
（請求項１２）
前記所定時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像は、前記温度異常があるとされた画像よりも３０分以上前に取得された画像である請求項８〜１１のいずれかに記載の火災検知方法。
（請求項１３）
前記赤外線カメラと前記可視光カメラとは、前記温度監視カメラの筐体内に一体的に収納され、互いに同期して前記監視対象物の同じ位置を監視している請求項８〜１２のいずれか一項に記載の火災検知方法。

Claims (13)

1. 所定の時間間隔をおいて監視対象物の画像をそれぞれ取得する赤外線カメラと可視光カメラとを含む温度監視カメラと、
   前記赤外線カメラと前記可視光カメラとによってそれぞれ取得した画像を受信して記録する記録部と、該記録部に記録された、温度異常があるとされた画像が太陽光の反射光であるかを判断する反射光解析検出部とを含む画像解析装置と
   を含んでなる火災検出装置であって、
   前記赤外線カメラによって取得された温度異常があると前記画像解析装置が判断した画像に対応する可視光カメラの画像において、前記反射光解析検出部は、ローカルコントラストを用いて所定の反射光領域候補基準に基づき反射光領域候補を決定し、該反射光領域候補内のピクセル数を第１ピクセル数として計測し、該反射光領域候補を含む所定の時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像において前記反射光領域候補に対応する位置にある反射光領域候補基準に当てはまるピクセルの数を第２ピクセル数として計測し、該第１ピクセル数と該第２ピクセル数とが予め定める所定の関係を満たす場合に、前記反射光候補領域を太陽による反射光であると決定し、満たさない場合にはアラーム発報に必要な信号を発するものである、火災検知装置。
2. 前記反射光解析検出部は、前記第１ピクセル数に対する前記第２ピクセル数の比の値を所定の閾値と比較することによって前記所定の関係を満たすか否かを判断するものである請求項１に記載の火災検知装置。
3. 前記反射光解析検出部は、前記所定の関係を満たす場合には、所定の時間間隔をおいて前記監視対象物の画像を前記温度監視カメラに再び監視させる信号を出力するものである請求項１または２に記載の火災検知装置。
4. 前記記録部に記録された前記画像を解析し、前記温度異常があると前記画像解析装置が判断した画像について該画像が炎の一部を表すかどうかを判断する炎解析検出部を更に含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の火災検知装置。
5. 前記所定時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像は、前記温度異常があると前記画像解析装置が判断した画像よりも３０分以上前に取得された画像である請求項１〜４のいずれかに記載の火災検知装置。
6. 前記赤外線カメラと前記可視光カメラとは、前記温度監視カメラの筐体内に一体的に収納され、互いに同期して前記監視対象物の同じ位置を監視している請求項１〜５のいずれか一項に記載の火災検知装置。
7. 請求項１〜６のいずれか一項に記載の火災検出装置と、
   前記火災検出装置から出力された前記アラーム発報に必要な信号を受信してアラームを発報する警報装置と
   含んでなる火災監視システム。
8. 赤外線カメラと可視光カメラとを含む温度監視カメラが、所定の時間間隔をおいて監視対象物の画像をそれぞれ取得するステップと、
   画像解析装置が、前記赤外線カメラと前記可視光カメラがそれぞれ取得した前記画像を受信し、該画像解析装置の記録部に記録するステップと、
   前記赤外線カメラによって取得された温度異常があると前記画像解析装置が判断した画像に対応する可視光カメラの画像において、前記画像解析装置の反射光解析検出部は、ローカルコントラストを用いて所定の反射光領域候補基準に基づき反射光領域候補を決定し、該反射光領域候補内のピクセル数を第１ピクセル数として計測し、該反射光領域候補を含む所定の時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像において前記反射光領域候補に対応する位置にある反射光領域候補基準に当てはまるピクセルの数を第２ピクセル数として計測し、該第１ピクセル数と該第２ピクセル数とが予め定める所定の関係を満たす場合に、前記反射光候補領域を太陽による反射光であると決定し、満たさない場合にはアラーム発報に必要な信号を発するステップと
   を含んでなる火災検知方法。
9. 前記反射光解析検出部は、前記第１ピクセル数に対する前記第２ピクセル数の比の値を所定の閾値と比較することによって前記所定の関係を満たすか否かを判断するものである請求項８に記載の火災検知方法。
10. 前記反射光解析検出部は、前記所定の関係を満たす場合には、所定の時間間隔をおいて前記監視対象物の画像を前記温度監視カメラに再び監視させる信号を出力するものである請求項８に記載の火災検知方法。
11. 前記画像解析装置の炎解析検出部が、前記記録部に記録された前記画像を解析し、前記温度異常があるとされた画像について該画像が炎の一部を表すかどうかを判断するステップを更に含む、請求項８〜１０のいずれか一項に記載の火災検知方法。
12. 前記所定時間間隔だけ前に取得された可視光カメラの画像は、前記温度異常があるとされた画像よりも３０分以上前に取得された画像である請求項８〜１１のいずれかに記載の火災検知方法。
13. 前記赤外線カメラと前記可視光カメラとは、前記温度監視カメラの筐体内に一体的に収納され、互いに同期して前記監視対象物の同じ位置を監視している請求項８〜１２のいずれか一項に記載の火災検知方法。