JP4689518B2 - 火災検出装置 - Google Patents
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Description
象である炎以外の光源が混在する場合に用いて好適な火災検出装置に関するものである。
また、輝度値だけによって火災候補領域を抽出すると、背景が明るい場合には、正しい領域を抽出できず、背景を含んだ領域を抽出してしまうという問題がある。
この発明の実施の形態1に係わる火災検出装置1は、図1に示すように、例えばCCDカメラ2を用いた撮像手段としての撮像部3、撮像部3で撮影された画像を処理する画像処理手段としての画像処理装置4、画像処理装置4からの情報を表示する表示部5を備える。なお、撮像手段に用いるCCDカメラ2以外に、CMOSカメラ、赤外線カメラなど監視区域から入射される光信号を電気信号に変換し、二次元に画素が配置されているものであれば何れでもよい。
CCDカメラ2は、例えば監視区域としてのトンネル内全体を見渡せる位置に設置される。図2は、CCDカメラ2により撮影された画像で、この画像から分かるようにCCDカメラ2は車両6が走り去って行く方向を映すように、例えばトンネル内の側壁上部に設置されている。CCDカメラ2により撮影された画像には、車両6の回転灯7、ナトリウム灯8、炎9および人物10が撮影されている。
そして、画像処理装置4は、CPU、ROM、RAM、インターフェース回路を有するコンピュータから構成されている。
アナログデジタル変換部21は、CCDカメラ2で撮影されたアナログ電気信号を画素毎に多階調、例えば255階調のデジタル信号に変換する。なお、以下の説明では説明を簡単にするために11階調(0〜11階)としている。
輝度画像作成部22は、最新の画像が入力すると、その最新の画像の画素毎に画素のデジタル信号を平均化して画素の輝度を算出し、その画素の輝度を画素の値として輝度画像を作成する。また、輝度画像作成部22は、最も先に記憶された輝度画像を消去し、他の画像メモリ12に記憶されている輝度画像を1つ古い画像が記憶される画像メモリ12に移し変える。それから、最新の輝度画像を、最も新しい画像が記憶されるように割り当てられている画像メモリ12に記憶する。
火災候補領域抽出手段25は、画素毎に最新の輝度画像の輝度と直前の輝度画像の輝度との差分を求めて差分画像を作成するフレーム差分処理部31を有する。
また、火災候補領域抽出手段25は、画素毎に、差分輝度積画像の差分輝度積が設定値保存メモリ13に記憶されている所定の閾値以上か否かを判断し、差分輝度積が閾値以上のときこの画素が火災候補画素であるとして抽出し、抽出した火災候補画素に他の火災候補画素が隣接しているときには連結し、火災候補領域とする火災候補領域抽出部34を有する。
火災候補領域特徴量演算手段36は、火災候補領域の特徴量、例えば平均輝度または面積を所定時間に亘って演算する。
周波数解析演算手段37は、ウェーブレット変換演算手段と2次元FFT手段とから構成され、火災候補領域特徴量演算手段36で演算された特徴量の時系列データにウェーブレット変換を行って、時間−周波数スペクトルの画像を求める。そして、2次元FFT手段がその時間−周波数スペクトルの画像に2次元FFTを行って、時間軸の分布と周波数軸の分布を示す画像を求める。また、それぞれ作成した画像から、周波数重心位置の最小値と分散の比率と、X軸の重心平均位置とY軸の重心平均位置の比率とを演算する。
火災判別手段38は、それぞれ演算した周波数重心位置の最小値と分散の比率と、X軸の重心平均位置とY軸の重心平均位置の比率とを基に、所定値と比較して、抽出した火災候補領域が火災(炎)であるか否かの判別を行う。
(1)炎、回転灯の場合
この領域は、輝度値が高く、かつ動きのある領域である。しかし、炎の場合は、動く部分は上部に限られるので、直前画像(a)と最新画像(b)では、下部領域の輝度値の変化はほとんどない。
(2)ナトリウム灯(固定光源の場合)
この領域は、輝度値が高いが、直前画像(a)と最新画像(b)において、動き(変化)がほとんどない領域である。仮に、何らかの原因で、輝度値が変化しても(例えば、左上マス、右下マス)、炎の領域のような大きな変化はないので、差分画像(c)では差分値の値が小さく、差分輝度積をとっても所定値を越えることはない。
(3)人物の場合
この領域は、動きはあるが、もともと発光するわけではないので、輝度値が低い領域である。このため、差分画像(c)では差分値が生じるが、輝度値が低いため、差分輝度積(e)を求めても、所定値を越えることはない。
この図4(a)、図4(b)に示す輝度画像がそれぞれ直前の画像、最新の画像として画像メモリ12に記憶されている。
ステップS101で、フレーム差分処理部31は、最新の画像(図4(b)に示す輝度画像)と直前の画像(図4(a)に示す輝度画像)を画像メモリ12から読み込み、対応する画素毎に差分を求め、その絶対値を算出し、図4(c)に示す差分絶対値が画素の値となる差分画像を作成する。
ステップS102で、高輝度画像作成部32は、対応する画素毎に、最新の画像(図4(b))と直前の画像(図4(a))との輝度を比較して高い輝度の方が画素の値となる高輝度画像(図4(d))を作成する。
ステップS103で、差分輝度積画像作成部33は、画素毎に、図4(c)に示す差分画像の差分絶対値と図4(d)に示す高輝度画像の輝度とを乗算し、図4(e)に示す差分輝度積を画素の値とする差分輝度積画像を作成する。
ステップS104で、火災候補領域抽出部34は、差分輝度積画像の差分輝度積が所定の閾値として設定されている16以上か否かを判断し、差分輝度積が16以上のときその画素を火災候補画素として火災候補画素画像を作成する。
なお、閾値と比較する前に、差分輝度積画像(図4(e))は、例えば、約4秒(計120枚)に亘って画像を累計した上で、輝度積の値を平均化するようにする。また、この際、差分輝度積画像を時間軸方向へLPF処理してもよい。このようにして、明るく動きのある部分を強調した画像が作成できる。
ステップS105で、火災候補画素に対して隣接する他の火災候補画素が有るか否かを判断し、隣接する火災候補画素が有るとき、画素同士を連結し、隣接する火災候補画素がないとき単独の画素を火災候補領域として抽出する。
また、差分画像を考慮して火災候補領域を抽出するので、背景が明るくても炎のように明るくて動きのある領域だけを正しく火災候補領域として抽出できる。
なお、差分輝度積の画素値と所定値とを比較するにあたっては、実施形態で説明したように画素毎に行ってもよいが、複数の画素を一つのブロックとしてまとめ、そのブロック毎に閾値の比較を行うようにしてもよい。例えば、画面を格子状に1200程度に分割して、各ブロック内における差分輝度積の総和が閾値を超えた場合に、そのブロック領域を火災候補領域(注目領域ともいう)とするようにしてもよい。
火災のような場合は、一例として、最新画像が200、直前画像が180程度の値をとるので、差分値20、高輝度画像の値が200であるから、差分輝度積画像は4000となる。このため、輝度値が255階調の場合は、4000程度を閾値の目安とすることができる。
この平均輝度の時系列データに対して、周波数解析演算手段37を構成するウェーブレット変換演算手段がウェーブレット変換を行い、図6に示す横軸が時間、縦軸が周波数で示される時間−周波数スペクトルの画像を得る。ここで図6(a)に示す時間−周波数スペクトルは、火災候補領域が炎9の場合、図6(b)に示す時間−周波数スペクトルは、火災候補領域が回転灯7の場合のものである。
なお、参考までに図8に図6で示した時間−周波数スペクトルの原画像を示す。
また、図示しない、周波数軸(Y軸)の重心位置を演算する重心演算手段が、時間−周波数スペクトルの画像から重心Hyを求め、かつその重心Hyの最小値MinHyを求めるようにすれば、その重心の最小値MinHyは、炎の場合は小さい数値となり、回転灯の場合は、大きい数値となる。
従って、評価値S=重心の最小値MinHy/分散Vとすれば、炎の場合、この評価値Sは、回転灯に比べ非常に小さい値となることから、炎による領域なのか回転灯による領域なのかを識別することが可能となる。ここで説明した分散値演算手段と重心演算手段が、分散及び重心を求めて評価値を演算する評価値演算手段の一例となる。
図7において、炎9の場合には、時間軸に関して高周波まで分布しており、かつ周波数軸に関して低周波に分布していることがわかる。これに対し、回転灯7の場合には、時間軸に関して低周波に分布しており、周波数軸に関して高周波まで分布していることがわかる。ここでは、この図7の画像から、それぞれX軸の重心平均位置とY軸の重心平均位置の比率を演算して評価値を求める。
Claims (2)
- 監視区域を撮影する撮像手段と、撮影した画像を処理することにより上記監視区域内における火災の検出を行う画像処理手段とを備え、上記画像処理手段が、撮像した画像から火災候補領域を抽出する火災候補領域抽出手段と、抽出された火災候補領域が本当の火災領域であるかを検出する火災検出手段とを有する火災検出装置において、
上記火災候補領域抽出手段は、
時系列的に連続する最新画像と直前画像との差分画像を作成するフレーム差分処理部と、
上記最新画像と上記直前画像とを画素毎に比較して輝度の高い方の輝度を輝度とする高輝度画像を作成する高輝度画像作成部と、
上記差分画像と上記高輝度画像の輝度とを乗算して差分輝度積画像を作成する差分輝度積画像作成部と、
上記差分輝度積画像の差分輝度積が閾値以上の画素を火災候補領域として抽出する火災候補領域抽出部と、
を有することを特徴とする火災検出装置。 - 上記火災検出手段は、
上記火災候補領域の特徴量を所定時間にわたって演算する火災候補領域特徴量演算手段と、上記火災候補領域特徴量演算手段によって演算された特徴量の時系列データに対して、ウェーブレット変換を行って時間−周波数スペクトルの画像を得るウェーブレット変換演算手段と、上記時間−周波数スペクトルの画像から重心および分散を求めて評価値を演算する評価値演算手段とを備えたことを特徴とする請求項1記載の火災検出装置。
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