JP4653207B2 - 煙検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、監視カメラにより撮像された画像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に関する。

火災発生時の初期消火、あるいは火災事故における逃げ遅れの防止の観点から、火災あるいは煙の早期発見が非常に重要となっている。そこで、煙検出装置の分野においては、監視カメラにより撮像された画像に対して画像処理を施すことで、煙の早期発見を行うことが研究されている。

その一例として、トンネル内などにカメラを設置し、カメラにより撮像された画像に対して画像処理を施すことで、煙を検出する従来の煙検出装置がある。煙を検出するための画像処理では、一般的に、基準となる画像（基準画像）をあらかじめ記憶しておき、最新の撮像画像と基準画像との差分画像を演算し、変化の生じた領域を抽出することで、煙を検出している。（例えば、特許文献１参照）。

また、日照などの影響により基準画像が時間的に変化することに対応するために、基準画像を定期的に更新することが行われている。

このように、カメラにより撮像された画像に対して画像処理を施して煙検出を行うことで、次の２点のメリットが得られる。
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。

特許第３９０９６６５号公報

しかしながら、従来技術には次のような課題がある。
従来技術においては、煙を検出するために、フレーム差分画像あるいは背景画像からの輝度差が所定の閾値を超えた画素領域を抽出していた。しかしながら、例えば、周囲の照明条件の変化などの影響により、撮像された画像に変化が生じてしまう場合には、煙が発生していない部分を煙として誤検出してしまうという問題がある。

また、検出対象である煙自体は、色味が少なく背景色によっては、撮像された画像における輝度変化（輝度差）が少ない場合があり、単純に差分画像を求めるだけでは、その輝度差の閾値設定が難しく、高感度な煙検出を行うことができない場合がある。

本発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、外乱の影響を抑えた上で、高感度に煙検出を行うことのできる煙検出装置を得ることを目的とする。

本発明に係る煙検出装置は、監視カメラにより撮像された画像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、監視カメラにより時系列で撮像された複数の画像を記憶する画像メモリと、画像メモリに記憶された複数の画像に基づいて、過去一定期間内の複数回にわたって所定の画素ごとに同一画素の輝度ヒストグラムを算出し、輝度ヒストグラムに基づいて、侵入物あるいは煙の発生のないときの輝度値の分布とは異なる分布の有無を検出することで、侵入物あるいは煙の発生により新たに生じた輝度値の存在の有無を検出し、画像処理を施す候補領域を特定する煙検出エリア選択部とを備えるものである。

本発明に係る煙検出装置によれば、時系列で取り込まれた複数の画像から、所定の画素ごとに過去一定期間内で輝度のヒストグラムを算出し、算出した輝度のヒストグラムに基づいて新たに生じた輝度値の存在の有無を検出し、煙検出エリアを特定することにより、外乱の影響を抑えた上で、高感度に煙検出を行うことのできる煙検出装置を得ることができる。

以下、本発明の煙検出装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における煙検出装置の構成図である。本実施の形態１における煙検出装置は、画像メモリ１０、煙検出エリア選択部２０、および煙発生検出部３０を備えている。画像メモリ１０は、カメラ１により撮像された画像を、過去一定期間分、時系列データとして記憶できるように、複数フレーム分の画像メモリとして構成されている。

煙検出エリア選択部２０は、輝度ヒストグラム作成手段２１、輝度変化判定手段２２、および検出候補領域特定手段２３で構成される。そして、煙検出エリア選択部２０は、画像メモリ１０に記憶された、カメラ１により撮像された過去一定期間分の画像に基づいて、煙検出を行うべきエリアを煙検出候補領域として特定する機能を有している。

また、煙発生検出部３０は、煙特徴量算出手段３１、マッピング手段３２、および煙判定手段３３で構成される。そして、煙発生検出部３０は、煙検出エリア選択部２０で特定された煙検出候補領域について、煙の発生を検出するための特徴量を算出し、算出結果に基づいて煙が発生しているか否かを判断する機能を有している。煙の特徴量としては、例えば、ある領域に煙が入ることで、輝度が低下し、その領域全体の輝度が特定の輝度値に収束する、また、平均輝度の変化が人工光源のように規則性を示さないなどの特徴があるので、これらに基づいて煙の特徴量を算出する。

このような構成を備えることにより、本実施の形態１の煙検出装置は、特定された煙検出候補領域に対して、煙の有無を検出するための画像処理を施すことで、効率のよい高感度な煙検出を実現することができる。

本発明は、撮像された画像のすべてに対して煙検出を行うのではなく、撮像された画像のうち、画像を複数のブロックに分割した分割領域である煙検出候補領域に対してのみ煙検出を行う点を特徴としている。すなわち、本発明は、煙検出エリア選択部２０の機能を有している点を技術的特徴としている。そこで、まず始めに、この煙検出エリア選択部２０の機能について、説明する。

ステップ１：輝度ヒストグラム作成手段２１の機能
輝度ヒストグラム作成手段２１は、撮像された画像内に侵入物あるいは煙などの変化の発生があるか否かの判断を、所定の画素ごとに、過去一定期間内の輝度のヒストグラムを算出することにより行う。

ここで、侵入物とは、一時的に画像内を通過する通行人等に相当する。また、輝度のヒストグラムとは、対象となる画素が、過去一定期間の時系列データ内でどのような輝度値の分布を有していたかを示す頻度分布に相当する。

図２は、本発明の実施の形態１における輝度ヒストグラム作成手段２１で作成された輝度ヒストグラムの一例を示す図である。侵入物が発生せず、かつ煙の発生もない状態を仮定すると、ある画素において、過去一定期間内の複数の画像における輝度値の発生頻度を集計すると、一定期間何も変化が起こらないことから、図２（ａ）に示すように、狭い範囲の輝度に集中して分布し、その狭い範囲の発生頻度が高い値を示す結果となる。ここで、発生頻度とは、図２の縦軸の「存在回数」のことであり、言い換えれば、一定期間に撮像された画像の数を最大値として、それら画像において、位置座標が同じである特定の画素が同じ輝度値をとった回数である。このヒストグラムは、各画素が過去にどのような輝度値であったかを示す分布であり、何も侵入物がない状態ならば、存在した輝度は狭い範囲で分布し、その存在回数は高い値を維持し続ける。

一方、侵入物が発生するか、あるいは煙が発生した状態を仮定すると、ある画素において、過去一定期間内の複数の画像における輝度値の発生頻度を集計すると、一定期間の間、侵入物等によって画像に変化が生じることから、図２（ｂ）に示すように、図２（ａ）における狭い範囲の輝度以外のところに、これまでの分布とは異なる輝度値が出現し始めるが、新たに出現した輝度は、当然、存在回数は少ない。すなわち、侵入物の発生後あるいは煙の発生後の画像からは、高くて狭い輝度分布のほかに、異なる分布として検出された輝度が得られることとなる。

そして、この新たに出現した異なる分布を示す輝度の発生頻度は、過去一定期間内の複数の画像のうち、侵入物あるいは煙の発生後の画像の枚数が少ない場合には、図２（ａ）における発生前の狭い範囲の輝度の発生頻度よりも少ない結果となる。
また、発生前の輝度分布と発生後の輝度分布の輝度差がわずかである場合にも、過去一定期間内の複数の画像に基づく画素ごとのヒストグラムを求めることにより、侵入物の発生、あるいは煙の発生を高精度に識別することが可能となる。

さらに、輝度ヒストグラム作成手段２１は、輝度ヒストグラムを作成する際に、得られた輝度をある幅を持たせてカウントする（例えば、輝度１００なら、前後の輝度である９９，１０１を含めた３つの輝度（輝度値９９，１００，１０１）としてカウントする）ことにより、ヒストグラムの算出にかかわる演算が少なくてすみ、また、ノイズの影響を緩和した結果を得ることができる。また、輝度ヒストグラムを得た後に、平滑処理を施すことによっても、ノイズの影響を緩和した結果を得ることができる。なお、輝度ヒストグラムの作成にあたっては、一画素ごとにヒストグラムを作成してもよいが、ヒストグラムを隣り合う画素同士で共有するようにしてもよい。例えば、縦横２つ合計４つの画素を一まとめにしたり、または、縦横３つの合計９つの画素を一まとめにして、輝度ヒストグラムを作成するようにしてもよく、画素をまとめるほど、演算に関わる処理時間を短くできる。好ましくは、４つの画素を一まとめにすることで、この場合だと、処理時間も短く、かつ侵入物検出の精度も低下しない。

ステップ２：輝度変化判定手段２２の機能
輝度変化判定手段２２は、輝度ヒストグラム作成手段２１により所定の画素ごとに個別に算出（生成）された輝度ヒストグラムに基づいて、侵入物あるいは煙の発生により新たに生じた輝度値の存在の有無を検出する。例えば、輝度変化判定手段２２は、図２（ｂ）に示すように、（発生前の）輝度分布に対して、頻度の少ない輝度値の画素が所定数発生した場合には、その画素の部分において、侵入物あるいは煙が発生した可能性が高いと判断できる。

輝度変化判定手段２２は、所定の画素ごとに、上述の判断を個別に行い、その結果を画面に対応したマップとして出力する。例えば、１画面の画素がｐ×ｑ（ただし、ｐ、ｑは、２以上の整数）とした場合に、輝度変化判定手段２２は、侵入物あるいは煙の発生した可能性が高い画素を「１」に、それ以外の画素を「０」に設定し、ｐ×ｑの各画素をマッピング又は二値化して、マッピング画像（二値化画像）をえることができる。なお、得られたヒストグラムと比較して、現在の画像の該当する画素の輝度値が所定の存在回数に満たない輝度値である場合に、その画素は侵入物があると判断するようにしてもよい。

ステップ３：検出候補領域特定手段２３の機能
輝度変化判定手段２２によりマッピングされた１画面分のデータは、あらかじめ決められた複数のエリアに分割されている。そして、検出候補領域特定手段２３は、「１」と「０」でマッピングされた、あらかじめ分割されたエリアごとに、「１」である画素の比率が所定値以上あるかないかを判断する。

図３は、本発明の実施の形態１における１画面内の領域分割と１領域内のマッピング結果との関係を示した説明図である。図３（ａ）は、１画面内にあらかじめ設定されている複数の分割領域を示している。図３（ａ）に示すように、画面は、縦横マトリクス状に複数個の矩形領域で分割されている。そして、扉の前には、侵入物としての人間が存在しており、右側の窓ガラスの下には侵入物としての煙が存在している。また、図３（ｂ）は、それぞれの領域が、画素単位に分割されており、輝度変化判定手段２２によりマッピングされた状態を示している。このように領域は、複数の画素で構成されたものである。

図３（ｂ）中で、画素が黒く塗りつぶされている部分は、侵入物あるいは煙の発生した可能性が高い画素として「１」にマッピングされた画素を意味している。従って、検出候補領域特定手段２３は、図３（ｂ）に示したようなマッピング結果に基づいて、それぞれの分割領域ごとに、「１」である画素（すなわち、黒く塗りつぶされた画素）の比率が所定値以上あるかないかを判断することとなる。

次に、検出候補領域特定手段２３は、一つの領域の大きさに対して「１」である画素の比率が所定値以上である領域を、煙検出を詳細に行うべき候補領域として特定する。一方、検出候補領域特定手段２３は、「１」である画素の比率が所定値未満である領域を、後段の煙検出を行わない領域として特定する。または、「０」である画素の比率が所定値以上である領域を、後段の煙検出を行わない領域として特定する。

図４は、本発明の実施の形態１における煙検出エリア選択部２０により特定された候補領域を示す図である。ここで黒く塗りつぶされた部分が、煙検出エリア選択部２０によって選択された領域であり、前述の「１」の画素を含んだ比率が大きい領域である。この図４は、図３（ａ）の状態と対応しており、侵入物が存在して扉の前と、窓ガラスの下に、候補領域としての黒く塗りつぶされた領域が複数存在している。画像には複数の領域が存在するが、このような、候補領域だけに関して、その領域で煙が発生しているかどうかを画像処理で算出すればよいので、全体の演算量を減らすことが可能となる。このような一連の処理により、煙検出エリア選択部２０は、あらかじめ分割された複数のエリアの中から、後段の煙発生検出部３０で詳細な煙検出を行うべき候補領域を、過去一定期間分の輝度ヒストグラムの算出結果から、高精度に特定することができる。この結果、外乱の影響を抑えた上で、高感度に煙検出を行うことができる。つまり、ある領域において、煙などが発生すれば、その領域における画素のほとんどは、ヒストグラムにおいて異なる分布が生じて「１」になり、領域における「１」となった画素の比率が高く候補領域として抽出される。しかし、照明などの一時的な変化では、輝度ヒストグラムにおいて、異なる分布は生じにくいことから、「１」となる画素は少なく、外乱による影響では、候補領域とはなりにくい。

次に、煙発生検出部３０の機能について説明する。この煙発生検出部３０は、煙検出エリア選択部２０により特定された煙検出を詳細に行うべき候補領域に対して、煙に関する特徴量を抽出することで、煙発生の有無を判断することができる。

ステップ１：煙特徴量算出手段３１の機能について
特徴量の抽出方法の代表的なものとしては、次の４つを挙げることができる。煙検出を詳細に行うべき候補領域に対して、以下の方法を適用して特徴量を求めることで、煙特徴量算出手段３１は、その領域内において煙が発生した可能性が高いか否かを判断できる。なお、以下の煙特量の算出は、特に、流れを伴う比較的遅い煙を検出するのに適した手法である。

[抽出方法１：画素の輝度分散に基づく煙検出]
煙特徴量算出手段３１は、煙検出エリア選択部２０により特定された煙検出を詳細に行うべき候補領域ごとに、各領域内の画素の輝度分散を算出する。輝度分散を算出するにあたって、煙特徴量算出手段３１は、必ずしも領域内のすべての画素を用いる必要はない。煙特徴量算出手段３１は、輝度変化判定手段２２により、侵入物あるいは煙の発生した可能性が高い画素として「１」にマッピングされた画素のみを対象に、輝度分散を算出してもよい。

また、煙特徴量算出手段３１は、輝度分散を算出する画像としては、基本的には、最新の撮像画像を用いる。しかしながら、過去にさかのぼって、複数毎の撮像画像を用いることもできる。

そして、煙特徴量算出手段３１は、算出した輝度分散、あるいは、輝度分散から得られる標準偏差が、所定の範囲内にあるか否かを判定し、所定の範囲内にある場合に、煙が発生した可能性が高いと判断することができる。

[抽出方法２：画素の平均輝度の時間分散に基づく煙検出]
煙特徴量算出手段３１は、煙検出エリア選択部２０により特定された煙検出を詳細に行うべき候補領域ごとに、各領域内の画素の平均輝度を算出する。平均輝度を算出するにあたって、煙特徴量算出手段３１は、必ずしも領域内のすべての画素を用いる必要はない。煙特徴量算出手段３１は、輝度変化判定手段２２により、侵入物あるいは煙の発生した可能性が高い画素として「１」にマッピングされた画素のみを対象に、平均輝度を算出してもよい。

次に、煙特徴量算出手段３１は、過去にさかのぼって一定の期間にわたる複数枚の撮像画像の同一領域における平均輝度を算出し、それぞれの対象領域ごとに、平均輝度の時系列データを生成する。そして、煙特徴量算出手段３１は、生成した平均輝度の時系列データの輝度分散を算出する。

そして、煙特徴量算出手段３１は、平均輝度の時系列データに基づいて算出した輝度分散、あるいは、その輝度分散から得られる標準偏差が、所定の範囲内にあるか否かを判定し、所定の範囲内にある場合に、煙が発生した可能性が高いと判断することができる。

[抽出方法３：画素の平均輝度の低周波強度に基づく煙検出]
煙特徴量算出手段３１は、上述した抽出方法２と同様にして、それぞれの対象領域ごとに、平均輝度の時系列データを生成する。そして、煙特徴量算出手段３１は、生成した平均輝度の時系列データをフーリエ変換し、パワースペクトルを算出する。

次に、煙特徴量算出手段３１は、平均輝度の時系列データに基づいて算出したパワースペクトルの中から所定の低周波数成分を抜き取り、そのモードとなる強度を算出し、その強度が所定の値以下である場合に、煙が発生した可能性が高いと判断することができる。

[抽出方法４：基準画像との差分平均に基づく煙検出]
煙特徴量算出手段３１は、煙検出エリア選択部２０により特定された煙検出を詳細に行うべき候補領域ごとに、その候補領域内の各画素と、あらかじめ画像メモリ１０に記憶しておいた基準画像の対応する画素との輝度差分値を求める。さらに、煙特徴量算出手段３１は、候補領域ごとにおける輝度差分値の平均値を求め、その平均値が所定の値より大きい場合、あるいは所定の範囲内にある場合に、煙が発生した可能性が高いと判断することができる。

ステップ２：マッピング手段３２の機能について
マッピング手段３２は、煙特徴量算出手段３１による４種類の抽出方法１〜４による抽出結果に基づいて、煙検出を詳細に行うべき候補領域ごとのマッピングを行う。例えば、マッピング手段３２は、４種類の抽出方法１〜４のいずれか１つ以上の方法で煙が発生した可能性が高いと判断された領域を「１」に、それ以外の領域を「０」に設定することができる。

また、別のマッピング方法として、マッピング手段３２は、２種類以上の複数の抽出方法により煙が発生した可能性が高いと判断された領域を「１」に、それ以外の領域を「０」に設定することができる。あるいは、４種類の抽出方法１〜４の特定の組合せにより、その組合せで共通して煙が発生した可能性が高いと判断された領域を「１」に、それ以外の領域を「０」に設定することができる。

図５は、本発明の実施の形態１におけるマッピング手段３２により出力されるマッピング結果を示す図である。先の図４で示した候補領域に対して煙に関する特徴量を算出することで、この図５に示したように、候補領域の中から煙が発生した可能性が高い領域を選別することができる。この図５では、扉部分の候補領域（図４参照）は、画像内を通過する通行人等の侵入物の存在によって抽出された領域であって、煙が発生した可能性が低いと判断され、窓の下の５つの候補領域（図４参照）のうちの４つの領域が、煙が発生した可能性が高いと判断された場合を示している。

ステップ３：煙判定手段３３の機能
マッピング手段３２によりマッピングされた１画面分の各領域のデータに基づいて、煙判定手段３３は、「１」としてマッピングされた（候補）領域が、ある所定の領域数にまたがって、所定期間継続して検出されるか否かを判断する。例えば、煙判定手段３３は、縦方向あるいは横方向にｎ（ｎは２以上の整数）以上の領域がマッピング手段３２により「１」としてマッピングされ、かつ過去から現在にかけて順次撮像された時系列の画面にｍ（ｍは２以上の整数）回以上連続して、その連結領域が検出された場合に、煙が発生していると最終的に判断することができる。

次に、図１の構成を備えた本発明の煙検出装置の全体処理の流れを、フローチャートに基づいて説明する。図６は、本発明の実施の形態１における煙検出装置の全体処理の流れを示すフローチャートである。

まず、ステップＳ６０１において、輝度ヒストグラム作成手段２１は、画像メモリ１０内に記憶された複数の時系列の画像データに基づいて、所定の画素ごとに輝度ヒストグラムを生成する（図２（ａ）（ｂ）参照）。次に、ステップＳ６０２において、輝度変化判定手段２２は、生成された輝度ヒストグラムに基づいて、侵入物あるいは煙の発生により新たに生じた輝度値の存在の有無を検出し、侵入物あるいは煙の発生した可能性が高い画素をマッピング出力する（図３（ｂ）参照）。

次に、ステップＳ６０３において、検出候補領域特定手段２３は、あらかじめ分割されたエリアごとに、侵入物あるいは煙の発生した可能性が高いとしてマッピングされた画素の比率が、所定値以上あるかないかを判断し、煙検出を行うべき候補領域を特定する（図４参照）。

以上のステップＳ６０１〜Ｓ６０３は、煙検出エリア選択部２０による一連の処理である。このように、煙検出エリア選択部２０により特定された煙検出を行うべき候補領域に対してのみ、ステップＳ６０４以降で、煙発生検出部３０による煙検出処理が行われることとなる。このため、画像全体を処理する場合に比べ、演算量を減らすことができる。

ステップＳ６０４において、煙特徴量算出手段３１は、煙検出を行うべき候補領域として特定されたエリアのみ、上述した抽出方法１〜４を用いて、煙に関する特徴量を算出する。次に、ステップＳ６０５において、マッピング手段３２は、煙が発生した可能性が高い領域をマッピング出力する（図５参照）。

次に、ステップＳ６０６において、煙判定手段３３は、マッピング手段３２による分割領域のマッピング結果の時間的分布、空間的分布に基づいて、最終的に煙が発生したエリアを特定する。

このような一連の処理を行うことにより、煙発生検出部３０は、過去一定期間分の輝度ヒストグラムの算出結果から煙検出エリア選択部２０により特定された煙検出を詳細に行うべき候補領域に対してのみ、煙に関する特徴量を抽出することで、煙発生の有無を判断することができる。この結果、外乱の影響を抑えた上で、高感度に煙検出を行うことができる。

以上のように、実施の形態１によれば、時系列で取り込まれた複数の画像から、所定の画素ごとに、過去一定期間内の輝度のヒストグラムを算出する構成を備えている。この結果、侵入物あるいは煙の発生により新たに生じた輝度値の存在の有無を、容易に検出することができ、外乱の影響を抑えた上で、高感度に煙検出を行うことのできる煙検出装置を得ることができる。

特に、発生前の輝度分布と発生後の輝度分布の輝度差がわずかである場合にも、過去一定期間内の複数の画像に基づく画素ごとに輝度のヒストグラムを求めているため、新たに生じた輝度値の存在を高精度に識別できる。

さらに、新たに生じた輝度値の存在が検出された候補領域にしぼって、煙検出を行うことにより、計算負荷を軽減した上で、誤検出を防止した高精度の煙検出を行うことができる。

さらに、煙検出を行うための特徴量として、複数の特徴量を求め、複数の特徴量に基づく個別の判断結果の特定の組合せにより、その候補領域において煙が発生した可能性が高いか否かを判断することができ、さらなる検出精度の向上を図ることができる。また、煙に関する特徴量の算出に当たって、上述した抽出方法１〜３は、抽出方法４と異なり、基準画像をあらかじめ記憶しておく必要がない。従って、抽出方法４を用いずに特徴量を求める場合には、基準画像が不要となるメリットも得られる。

さらに、煙が特定の領域に広がる特性を利用して、煙が発生した可能性が高いとしてマッピングされた領域が、ある所定の領域数にまたがって、所定期間継続して検出された場合に煙が発生したと判定する煙判定手段を備えている。この結果、誤検出を抑制し、安定した高精度の煙検出を実現できる。

本発明は、以上のように構成されるので、過去の複数枚の画像から輝度のヒストグラムを算出し、確率の小さい輝度を侵入物として検出するので、輝度差の少ない煙でも高感度に領域抽出をすることができ、また、照明変化などの影響も吸収することができる。また、画素毎にヒストグラムを計算することは、記憶量、計算量ともに膨大であるため、隣接する画素間でヒストグラムを共有させることによって、計算量を減少させた。

本発明の実施の形態１における煙検出装置の構成図である。 本発明の実施の形態１における輝度ヒストグラム作成手段で作成された輝度ヒストグラムの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１における１画面内の領域分割と１領域内のマッピング結果との関係を示した説明図である。 本発明の実施の形態１における煙検出エリア選択部により特定された候補領域を示す図である。 本発明の実施の形態１におけるマッピング手段により出力されるマッピング結果を示す図である。 本発明の実施の形態１における煙検出装置の全体処理の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１ カメラ、１０ 画像メモリ、２０ 煙検出エリア選択部、２１ 輝度ヒストグラム作成手段、２２ 輝度変化判定手段、２３ 検出候補領域特定手段、３０ 煙発生検出部、３１ 煙特徴量算出手段、３２ マッピング手段、３３ 煙判定手段。

Claims (5)

1. 監視カメラにより撮像された画像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、
   前記監視カメラにより時系列で撮像された複数の画像を記憶する画像メモリと、
   前記画像メモリに記憶された前記複数の画像に基づいて、過去一定期間内の複数回にわたって所定の画素ごとに同一画素の輝度ヒストグラムを算出し、前記輝度ヒストグラムに基づいて、侵入物あるいは煙の発生のないときの輝度値の分布とは異なる分布の有無を検出することで、侵入物あるいは煙の発生により新たに生じた輝度値の存在の有無を検出し、前記画像処理を施す候補領域を特定する煙検出エリア選択部と
   を備えることを特徴とする煙検出装置。
2. 請求項１に記載の煙検出装置において、
   前記煙検出エリア選択部は、
   前記輝度ヒストグラムを算出する輝度ヒストグラム作成手段と、
   前記輝度ヒストグラム作成手段により前記所定の画素ごとに個別に算出された前記輝度ヒストグラムに基づいて、侵入物あるいは煙の発生のないときの輝度値の分布とは異なる分布の有無を検出することで、侵入物あるいは煙の発生により新たに生じた輝度値の存在の有無を検出し、前記新たに生じた輝度値が存在する画素をマッピングする輝度変化判定手段と、
   複数の画素からなるあらかじめ決められたそれぞれのエリアごとに、前記輝度変化判定手段により前記新たに生じた輝度値が存在するとしてマッピングされた画素の占める比率を求め、前記比率が所定値以上である領域を、前記画像処理を施す前記候補領域として特定する検出候補領域特定手段と
   を有することを特徴とする煙検出装置。
3. 請求項１または２に記載の煙検出装置において、
   前記監視カメラにより撮像された画像内で前記候補領域として特定されるそれぞれの領域に対して、煙に関する特徴量を算出し、算出結果に基づいて煙発生の有無を判断する煙発生検出部をさらに備えることを特徴とする煙検出装置。
4. 請求項３に記載の煙検出装置において、
   前記煙発生検出部は、
   前記候補領域のそれぞれに対して、煙に関する特徴量を抽出し、抽出結果に基づいて煙が発生した可能性が高いか否かを判断する煙特徴量算出手段と、
   前記煙特徴量算出手段により煙が発生した可能性が高いと判断された領域をマッピングするマッピング手段と、
   前記マッピング手段により煙が発生した可能性が高いと判断されてマッピングされた領域が、ある所定の領域数にまたがって、所定期間継続して検出された場合に煙が発生したと判定する煙判定手段と
   を有することを特徴とする煙検出装置。
5. 請求項４に記載の煙検出装置において、
   前記煙特徴量算出手段は、煙が発生した可能性が高いか否かを判断するために、前記特徴量として複数の特徴量を抽出し、
   前記マッピング手段は、前記複数の特徴量に基づく個別の判断結果の特定の組合せにより、前記組合せで共通して煙が発生した可能性が高いと判断された領域をマッピングする
   ことを特徴とする煙検出装置。

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