JP4042891B2

JP4042891B2 - 火災検出装置

Info

Publication number: JP4042891B2
Application number: JP2001083227A
Authority: JP
Inventors: 主久中野
Original assignee: Nohmi Bosai Ltd
Current assignee: Nohmi Bosai Ltd
Priority date: 2001-03-22
Filing date: 2001-03-22
Publication date: 2008-02-06
Anticipated expiration: 2021-03-22
Also published as: JP2002279545A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、火災検出装置に関し、特に、火災監視装置として、例えばトンネル内で発生した炎を捕らえることで火災と判別する火災検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の火災検出装置として、例えば、特開平１１−１４４１６６号公報および特開平１１−１４４１６７号公報に示されたようなものがある。前者は、熱源と炎を確実に区別するために、赤外線カメラ等により撮像された画像を複数枚用いて高温部のエッジを抽出し、そのエッジの分布状況から炎を判別するものである。また、後者は、炎以外の光源による誤報を排除するもので、監視カメラによる画像を二値化して輝度や面積などの特徴をウェーブレット変換して、時間軸に対する周波数を判別して炎の揺らぎを捕らえるものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上述のような従来の火災検出装置の場合、撮像された画像を複数枚用いて高温部のエッジを抽出し、そのエッジの分布状況から炎を判別したり、画像を二値化して輝度や面積などの特徴をウェーブレット変換して、時間軸に対する周波数を判別して炎の揺らぎを捕らえるようにしているので、照明装置や加熱部分などの誤報要因が存在した場合にこれを排除して確実に炎判別を行うことができないという問題点があった。
【０００４】
この発明は、このような従来の問題点を解消するためになされたものであり、照明装置や加熱部分などの誤報要因が存在してもこれを排除し、しかも、所定方向に移動する熱源（自動車のマフラなど）による誤報を排除して炎検知の信頼性を向上できる火災検出装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る火災検出装置は、監視領域を赤外線カメラで撮像した複数の画像データから所定の高温領域を判別する領域設定手段と、複数の画像データのうちで時間的に早い画像データの重心位置に対してその他の時間的に遅い画像データの重心位置に向けて移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出手段と、上記移動ベクトルの向きから炎を判別する炎判別手段とを備え、上記移動ベクトル算出手段は、上記各高温領域の重心位置を求め、各画像データ間で移動ベクトルを複数算出し、各移動ベクトルの向きから最大変位角を算出し、上記炎判別手段は、該最大変位角が所定の角度以上のときに炎と判別するものである。
【０００７】
この発明に係る火災検出装置は、上記移動ベクトル算出手段は、上記各移動ベクトルの向きのばらつき度を算出し、上記炎判別手段は、該ばらつき度が所定値以上のときに炎と判別するものである。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の一実施の形態を、図に基づいて説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１を示すブロック図である。
図において、１は例えば赤外線カメラを用いた撮像部、２は撮像部１で撮影された画像を処理する画像処理装置、３は画像処理装置２からの情報を表示する表示部である。
画像処理装置２は撮像部１で撮影された画像が入力される画像入力部２１と、画像入力部２１からの画像を記憶する画像メモリ２２と、設定値を保存する設定値保存メモリ２３と、トンネルのセンタライン情報を保存するセンタライン保存メモリ２４と、マスク画像を記憶するマスク画像メモリ２５と、これらのメモリからの情報に基づいて処理を行い火災判定を行うＣＰＵを用いた制御部２６と、制御部２６からの画像情報を表示部３へ出力する画像出力部２７と、制御部２６の出力に基づいて接点信号を出力する接点信号出力部２８とを有する。
【０００９】
次に、動作について、図２〜図９を参照して説明する。
まず、ハードウエアの設定および変数の初期化処理を行い（ステップＳ１）、次いで、撮像部１により撮影された画像を画像処理装置２に例えば３０Ｈ_Zで連続１３枚取り込み（ステップＳ２）、取り込んだ画像を２値化し、取り込んだ画像に対して「ノイズ除去」、「重ね合わせ」や「ラベリング」等の前処理を行う（ステップＳ３）。
【００１０】
次いで、取り込んだ画像に基づいて至近火災、画像異常が発生しているか否かを判別する（ステップＳ４）（至近火災判別手段、画像異常判別手段）。この至近火災および画像異常の判別は、前処理における各２値化画像の論理和（ＯＲ）による高温領域が存在した画素を抽出した重ね合わせ画像において、高温部の領域が全領域に対して、第１の割合として例えば７割以上であるときは至近火災と判別し、同時に、更に高い第２の割合として例えば９割以上であるときは至近火災とせず、画像異常として判別する。この至近火災の判別は、後述する高温領域を炎かどうかの判別ができないような大きさの炎を検出する場合であって、形状を判別できないので、高温部の面積によって判別している。しかし、面積だけの場合に、撮像部１の故障によって全域高温部となる場合にも火災と判別すると誤報になるので、ほぼ全域が高温部となる場合には、画像異常としている。
【００１１】
ステップＳ４において、至近火災、画像異常が発生していれば、その結果を表示し（ステップＳ５）、ステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返し、発生していなければ、高温領域があるか否かを判別し（ステップＳ６）（領域設定手段）、高温領域がなければステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返し、高温領域があれば炎候補領域の抽出を行う（ステップＳ７）（揺らぎ判別手段、同期判定データ作成化手段、移動ベクトル算出手段）。
【００１２】
以下、炎候補領域の抽出について、具体的に説明する。
先ず、揺らぎ判別手段では、面積重なり度、円形度の分散値から炎の「揺らぎ」を捉え、「揺らぎ」のある領域を炎候補領域とする。面積重なり度を用いた炎候補領域の抽出は、図３に示すように、ある一定の背景の中にある複数個の高温領域の面積Ｍ₁〜Ｍｎを重ね合わせ、全て重なっている領域Ａ（斜線部）を炎候補領域として抽出する。
そして、次式に基づいて各面積Ｍ１〜Ｍｎごとに領域Ａの割合を平均化して面積重なり度を算出する（下記の式は図形データとして作成する）。このように算出した面積重なり度が炎の揺らぎに合致する所定の上限値および下限値内に収まるときが炎の場合である。これにより、面積が固定的な熱源による誤報を排除することができる。
【００１３】
【数１】

【００１４】
また、円形度の分散値を用いた炎候補領域の抽出は、図４に示すように、先ず、円形度（図形がどれだけ円に近い形状であるかを示す値）を、次式に基づいて算出する。
【００１５】
円形度＝４π（Ｍ／Ｌ²）（２）
【００１６】
ここで、図４（ａ）に示すように、Ｍはある一定の背景の中にある炎の面積、Ｌはその周囲長である。
分散値はデータがどれだけばらついているかを示す値であり、図４（ｂ）に示すように、円形度が変化するときは円形度の分散値は大であり、これは炎の場合である。
【００１７】
一方、位置が変化しても円形度が変化しないときは円形度の分散値は小さく、これは炎以外の一定の形状を持つ熱源であって、例えば投光器（静止光熱源）の場合である。
移動ベクトル算出手段では、移動ベクトルの向きを用いた炎候補領域の抽出を行う。図５に示すように、取り込んだ画像の１番目とｎ番目の対象領域について重心位置（ＧＸ，ＧＹ）を求め、その重心位置から移動ベクトル（ＶＸ_、ＶＹ）を次式に基づいて算出する。なお、画像の１番目からｎ番目までは、取り込んだタイミングによって付与され、当然１番目が時間的に最も早く、ｎ番目が時間的に最も遅い。
【００１８】
（ＶＸ_、ＶＹ）＝（ＧＸ_n−ＧＸ₁，ＧＹ_n−ＧＹ₁）（３）
【００１９】
次いで、移動ベクトルの向きＶＥＣＴ_Ｄを、次式に基づいて算出する。
【００２０】
ＶＥＣＴ_Ｄ＝ａｔａｎＶＹ／ＶＸ（４）
【００２１】
次いで、炎候補領域の移動ベクトルの変位角θMが所定の角度、例えば４５°以下の場合には、炎判定を行わない。
すなわち、高温領域が炎の場合、その重心位置は炎の揺らぎに基づいてランダムな方向に移動することになり、また、移動する誤報源として、例えば車両のマフラーの場合には、移動方向がほぼ一定で移動ベクトルはほぼ同じ方向を向くことになる。これによって移動する誤報源を排除することができる。
【００２２】
なお、移動ベクトルの向きは、図５に示す取り込んだ画像の１番目からｎ番目までのそれぞれの間で任意の複数または全数算出してもよく、それらの変位角のうち最大変位角を変位角θＭとして所定の角度内であることを判別してもよい。また、移動ベクトルの向きを複数算出巣場合には、高温の移動体が一定方向に移動することを判別してもよく、すなわち、トンネルを監視する場合の消失点から、画像データ内で高温領域が移動する方向が決まったときには角度を指定できるが、撮像部１の赤外線カメラの方向によって広い場合には、移動ベクトルのばらつき度により判別してもよい。ばらつき度は、標準偏差やベクトル間の角度差を算出すればよい。
【００２３】
炎候補領域が複数ある場合には、同期判定データ作成手段により、反射像判別手段のための同期判定用データを作成する。図６に示すように、各領域において取り込んだｎ枚の画面全てにおける対象範囲の平均輝度を求め、続いてその最小値と最大値を求めて、その範囲での変化の割合として平均輝度を正規化し、同期判定用データＳＹＮＣ₁〜ＳＹＮＣｎを作成する。炎候補領域が複数存在する場合は、各領域同士の同期判定用データの相関値を算出する。その相関値は、対比するデータの平均偏差を算出する。
【００２４】
さて、このようにして炎候補領域の抽出が終わると、次に、炎候補領域があるか否かを判別し（ステップＳ８）、なければ、その結果を表示し（ステップＳ９ｑ）、ステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返し、あれば、炎候補領域の対応付けを行う（ステップＳ１０）。
【００２５】
次に、炎候補領域の対応付けが出来た他か否かを判別し（ステップＳ１１）、出来てなければ、その結果を表示し、対応付け回数をクリアし（ステップＳ１２）、ステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返し、出来ていれば、同期判定（反射像判定）を行う（ステップＳ１３）（反射像判別手段）。
【００２６】
図６（ａ）に示すように、複数の炎候補領域の平均輝度の変化を表す系列１と系列２は実像と反射像の関係にあり、同期判定データ作成手段で算出した相関値が閾値ＴＨ_ＳＹＮＣ以上の場合、平均輝度の変化が同期しているので、双方を同じ熱源と判断し、メモリ２に格納されたセンタライン情報を用いて二つの領域のセンタラインに近い方の炎候補領域対象領域を実像と見なし、他方は反射像として反射像フラグをＯＮにする。
一方、同期判定データ作成手段で算出した相関値が閾値ＴＨ_ＳＹＮＣ未満の場合、平均輝度の変化は同期してなくて、それぞれ異なる熱源と見なす。つまり、図６（ｂ）に示すように、系列３と系列４は異なる熱源である。
【００２７】
このように、炎候補領域が複数あるときに、同時に炎が発生していることは当然考えられるが、一つの炎が何らかの面に反射して反射像も実像と同様に炎と判別されるので複数の炎候補領域となっている場合も多く、反射像を検出している場合に実像と関係付けるようにしている。ここで、この実施の形態は、道路用トンネルを監視対象とする場合であって、道路のセンタラインに近い領域を炎の実像、遠い領域を壁面に反射した反射像としている。この実像および反射像の判別は、これに限らず、面積の大小等で判別してもよく、トンネルの場合に壁面反射した炎の反射像は凹面鏡のように大きくなることから、面積の小さい方を実像と判別することもできる。
【００２８】
次に、同期している炎候補領域があるか否かを判別し（ステップＳ１４）、あれば、センタラインまでの距離が最短でない領域の反射像フラグをＯＮ（ステップＳ１５）してステップＳ１６に進み、なければステップＳ１６へそのまま進む。
ステップＳ１６において、対応付け回数が一定回数を超えたか否かを判別し、超えていなければ、その結果を表示し（ステップＳ１７）、ステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返し、超えていれば、対応付け回数をクリアする（ステップＳ１８）。
【００２９】
この対応付けは、既に対応付けされている炎候補領域と新規な炎候補領域を対応させる。そのため、既存の炎候補領域と新規の炎候補領域の重なっている面積を算出して、その重複面積が最大の領域同士を対応付ける。そして、ステップＳ１６において対応付けられた結果、新規な炎候補領域が既存の炎候補領域と対応付けられなかった場合、新たな炎候補領域を対応付け回数を１として一次保存し、新規な炎候補領域が既存の炎候補領域と対応付けられた場合、新たな既存の炎候補領域を該当する既存の炎候補領域の対応付け回数に１を加えて一次保存する。そして、この対応付け回数が一定回数として例えば２を超えていなければ、ステップＳ１７を経てステップＳ２に戻り、また、対応付け回数が一定回数を超えていれば、ステップＳ１８において対応付け回数をクリアして次のステップに進んでいく。ここで、新規に炎候補領域に対応付けされなかった既存の炎候補領域は、クリアされる。
【００３０】
次に、反射像フラグがＯＦＦか否かを判別し（ステップＳ１９）、ＯＦＦでなければ、その結果を表示し（ステップＳ２０）、ステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返し、ＯＦＦであれば、ステップＳ７で算出した変位角θＭが４５°より大きいか否かを判別し（ステップＳ２１）（炎判別手段）、大きくなければ、その結果を表示し（ステップＳ２２）、ステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返し、大きければ、炎判定（周波数解析）を行う（ステップＳ２３）（周波数判別手段）。
【００３１】
この炎判定には、例えば図７に示すようなフーリエ変換による周波数解析を用いる場合と、図８に示すようなウェーブレット変換による周波数解析を用いる場合が考えられる。
先ず、フーリエ変換による周波数解析を用いる場合には、図７（ａ）に示すサンプリングの開始が異なる系列Ａ〜Ｃ毎に炎候補領域の平均輝度をフーリエ変換して周波数解析して系列毎の周波数分布を求め、図７（ｂ）に示すように、周波数分布同士の相関値を求め、周波数分布が時間毎にばらついている場合として求められた相関値が例えば０．９以下の場合は火災と判定し、０．９未満の場合は非火災と判定する。すなわち、周波数分布にばらつきがない場合は、一定周期で回転している熱源のような誤報源である。
【００３２】
また、ウェーブレット変換による周波数解析を用いる場合、図８（ａ）に示す炎候補領域の平均輝度をウェーブレット変換して周波数解析を行い、周波数分布が時間的に一定であるかどうかを見て、一定でない場合は火災と判定し、一定である場合は非火災例えば回転灯であると判定する。
【００３３】
次に、ステップＳ２３の結果として、炎があるか否かを判別し（ステップＳ２４）、炎でなければ、その結果を表示し（ステップＳ２５）、ステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返し、炎であれば、炎がマスク領域外にあるか否かの判定、つまりマスク機能を実施する（ステップＳ２６）（マスク設定手段、マスク実行手段）。
【００３４】
このマスク機能は、照明灯等の高温静止物体を、カメラの振動や高温静止物体の前で人が作業する等の現象で誤検出してしまうことがあるので、予め火災でないと分かっている高温静止物体にはマスクをして火災判定を行わないとするものである。
【００３５】
このマスク機能について、図９を参照して説明する。なお、図９において、図９（ａ）はマスク画像を表し、また、図９（ｂ）は火災検出画像を表している。先ず、火災判定を行いたくない領域（マスク領域）を白く塗り潰した２値画像（マスク画像）を作成し、メモリ２５に格納しておく。次に、火災検出の結果、火災と判定された領域の最下点中央の座標（火点座標）を求める。そして、メモリ２５からマスク画像を読み出し、火点座標が、マスク領域内である場合には、火災として検出せず、マスク領域外（非マスク領域）である場合には、火災として検出する。
【００３６】
このようにして、ステップＳ２６において、炎がマスク領域外になければ、つまりマスク領域内であれば、ステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返し、炎がマスク領域外にあれば火災であるので、放水区画を決めるために、赤外線カメラから火源までの距離を演算し（ステップＳ２７）、その結果表示を行って（ステップＳ２８）、一連の火災判定動作を完了する。
【００３７】
このように、本実施の形態では、赤外線カメラで監視領域を撮像して炎を判別する際、まず、高輝度での一定の面積以上、次に、揺らぎがあること、そして、強度変化の周波数が一定でないこと、を条件に炎と判別することで、照明装置や加熱部分などの誤報要因を排除した確実な炎判別ができる。
【００３８】
なお、領域設定手段として、複数の画像データを２値化して高温部の共通する固定領域を抽出することで、連続的な高温部を設定でき、画像処理の対象とすることができる。そして、揺らぎ判別手段として、各画像データの高温部のうちの固定領域の比率から熱源が活動していることを判別し、円形度から同一形状のもの（移動している熱源）を排除できる。
さらに、本実施の形態では、移動ベクトルを判別することで、移動ベクトルが下方向の誤報源、具体的には、低速で移動する車両のマフラーによる誤報等を排除することができる。
【００３９】
さらに、周波数判別手段として、フーリエ変換やウェーブレット変換によって、強度変化の周波数分布が時間的に一定な熱源を排除でき、これらを組み合わせることで、ほとんどの誤報要因を排除することができる。また、画像データの高温領域が画像処理できないような近距離での炎に対応するとともに、赤外線カメラが異常を生ずるときには、ほとんどの領域が高温になることもあるが、それらを区別して至近火災を判別することができる。
【００４０】
また、本実施の形態では、２つ以上の高温領域があるときに、双方が同様に変化していることを判別することにより、トンネル内での壁面等に反射した炎（虚像）を実際の炎に関連付け、消火活動などのときに、実際の炎に対してアクションすることができる。
【００４１】
なお、２つの高温領域を関連付けたときに、走行車線のセンターライン等の基準線を特定することで、その壁面は基準線より遠くなるので、遠い方を反射像と判別することができる。このような基準線は、別途可視カメラ等によって設定してもよい。また、同様に、トンネルの断面は略円形であって、その壁面は湾曲しており、そのため、実像に対して反射像は大きく検出される。そのような状況に応じて反射像を判別することもできる。
【００４２】
また、清掃作業などによって、通常は炎と区別可能な照明器具等が誤報源となる可能性があるときに、その照明機器等の位置を包含するマスク領域を設定してその範囲内で炎を検出させないようにすることができる。そして、このようなマスク処理は、特定の作業時にのみ行われればよく、オンオフされることが好ましい。
【００４３】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、監視領域を赤外線カメラで撮像した複数の画像データから所定の高温領域を判別する領域設定手段と、複数の画像データのうちで時間的に早い画像データの重心位置に対してその他の時間的に遅い画像データの重心位置に向けて移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出手段と、移動ベクトルの向きから炎を判別する炎判別手段とを備えたので、高温領域についての移動具合を移動ベクトルで表わして、移動の方向や移動角度が偏らないことを判別することにより、所定方向に移動する熱源（自動車のマフラなど）による誤報を排除することができ、炎検知の信頼性を向上できるという効果がある。
【００４４】
また、移動ベクトル算出手段は、各高温領域の重心位置を求め、各画像データ間で移動ベクトルを複数算出して、各移動ベクトルの向きから最大変位角を算出し、上記炎判別手段は、該最大変位角が所定の角度以上のときに炎と判別するので、確実な炎判別が可能になるという効果がある。
【００４５】
さらに、移動ベクトル算出手段は、各高温領域の重心位置を求め、各画像データ間で移動ベクトルを複数算出して、各移動ベクトルの向きのばらつき度を算出し、炎判別手段は、該ばらつき度が所定値以上のときに炎と判別するので、各移動ベクトルの向きのばらつき度から撮像部の向きに拘わらず、一方向へ移動する熱源による誤報を排除することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】この発明の一実施の形態の動作説明に供するためのフローチャートである。
【図３】この発明の一実施の形態における面積重なり度を用いた炎候補領域の抽出の動作説明に供するための図である。
【図４】この発明の一実施の形態における円形度の分散値を用いた炎候補領域の抽出の動作説明に供するための図である。
【図５】この発明の一実施の形態における移動ベクトルの向きを用いた炎候補領域の抽出の動作説明に供するための図である。
【図６】この発明の一実施の形態における同期判定用データを用いた炎候補領域の反射像判定の動作説明に供するための図である。
【図７】この発明の一実施の形態におけるフーリエ変換による周波数解析の動作説明に供するための図である。
【図８】この発明の一実施の形態におけるウェーブレット変換による周波数解析の動作説明に供するための図である。
【図９】この発明の一実施の形態におけるマスク機能の動作説明に供するための図である。
【符号の説明】
１撮像部、２画像処理装置、３表示部、２１画像入力部、２２画像画像メモリ、２３設定値保存メモリ、２４センタライン保存メモリ、２５マスク画像メモリ、２６制御部（ＣＰＵ）、２７画像出力部、２８接点信号出力部。

Claims

監視領域を赤外線カメラで撮像した複数の画像データから所定の高温領域を判別する領域設定手段と、
複数の画像データのうちで時間的に早い画像データの重心位置に対してその他の時間的に遅い画像データの重心位置に向けて移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出手段と、
上記移動ベクトルの向きから炎を判別する炎判別手段と、
を備えた火災検出装置であって、
上記移動ベクトル算出手段は、上記各高温領域の重心位置を求め、各画像データ間で移動ベクトルを複数算出し、各移動ベクトルの向きから最大変位角を算出し、
上記炎判別手段は、該最大変位角が所定の角度以上のときに炎と判別することを特徴とする火災検出装置。
上記移動ベクトル算出手段は、上記各移動ベクトルの向きのばらつき度を算出し、上記炎判別手段は、該ばらつき度が所定値以上のときに炎と判別することを特徴とする請求項１記載の火災検出装置。