JP6620888B2 - 煙検出装置、方法及び画像処理装置 - Google Patents
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Description
現在の画像に対して背景画像モデル化を行い、前記現在の画像の前景画像及び背景画像を取得するための背景画像モデル化ユニット;
前記前景画像に基づいて、前記現在の画像中の、移動物体を検出するための1つ又は複数の候補領域を取得するための候補領域取得ユニット;
ある候補領域の、前記現在の画像及び/又は前記背景画像に対応する属性情報を計算するための属性情報計算ユニット;及び
前記属性情報に基づいて、前記ある候補領域に煙が存在するかを確定するための煙確定ユニットを含む。
現在の画像に対して背景画像モデル化を行い、前記現在の画像の前景画像及び背景画像を取得し;
前記前景画像に基づいて、前記現在の画像中の、移動物体を検出するための1つ又は複数の候補領域を取得し;
ある候補領域の、前記現在の画像及び/又は前記背景画像に対応する属性情報を計算し;及び
前記属性情報に基づいて、前記ある候補領域に煙が存在するかを確定することを含む。
ステップ102:前景画像に基づいて、現在の画像中の、移動物体を検出するための1つ又は複数の候補領域を取得し;
ステップ103:ある候補領域の、現在の画像及び/又は背景画像に対応する属性情報を計算し;及び
ステップ104:該属性情報に基づいて、該候補領域に煙が存在するかを確定する。
ステップ302:前景画像に基づいて、現在の画像中の、移動物体を検出するための1つ又は複数の候補領域を取得し;
ステップ303:ある候補領域を選択し;
ステップ304:該候補領域の、複数の画像フレームにおけるそれぞれの位置に基づいて、該候補領域に対応する連続移動領域を取得する。
ステップ306:該属性情報に基づいて、該候補領域に煙が存在するかを確定し;
ステップ307:他の候補領域がまだあるかを判断し、ある場合、ステップ303を実行してもう1つの候補領域を選択し、そして、継続して該もう1つの候補領域に対して判断を行う。
ΔX=Xc-Xp
ΔY=Yc-Yp
を計算することができる。
ΔX>0且つΔY<0のとき、移動方向が2であり;
ΔX=0且つΔY<0のとき、移動方向が3であり;
ΔX<0且つΔY<0のとき、移動方向が4であり;
ΔX<0且つΔY=0のとき、移動方向が5であり;
ΔX<0且つΔY>0のとき、移動方向が6であり;
ΔX=0且つΔY>0のとき、移動方向が7であり;
ΔX>0且つΔY>0のとき、移動方向が8である。
ステップ505:該候補領域に煙が存在しないと判断する。
本実施方式でが、第二閾値の具体的な数値は、例えば、経験値に基づいて予め設定されても良く、本発明は、該第二閾値について限定しない。
ステップ802:現在の画像の飽和度図に基づいて、該候補領域の連続移動領域中での現在の飽和度平均値を計算し;
ステップ803:背景画像に対して色空間変換を行い、彩度成分に基づいて飽和度彩度成分を計算し、背景画像の飽和度図を取得し;
ステップ804:背景画像の飽和度図に基づいて、該候補領域の連続移動領域中での背景飽和度平均値を計算する。
ステップ806:該候補領域に煙が存在しないと確定する。
本実施方式では、第三閾値の具体的な数値は、例えば、経験値に基づいて予め設定されても良く、本発明は、該第三閾値について限定しない。
ステップ1005:該差が所定閾値(第四閾値)以下であるかを判断し、該差が所定閾値以下の場合、ステップ1006を行う。
ステップ1202:背景画像のグレースケール図に基づいて、該画素の水平勾配及び垂直勾配を計算し、該画素の背景画像勾配方向を取得する。
候補領域取得ユニット1302:前景画像に基づいて、現在の画像中の、移動物体を検出するための1つ又は複数の候補領域を取得し;
属性情報計算ユニット1303:ある候補領域の、現在の画像及び/又は背景画像に対応する属性情報を計算し;
煙確定ユニット1304:該候補領域の、現在の画像及び/又は背景画像に対応する属性情報に基づいて、該候補領域に煙が存在するかを確定する。
連通領域取得ユニット1402:2値化画像中の画素値が同じであり且つ互いに連通した複数の画素を1つの連通領域とし、前景画像中の、移動物体を示す1つ又は複数の連通領域を取得し;
連通領域選択ユニット1403:連通領域に対して選択を行い、1つ又は複数の候補領域を取得する。
移動方向統計ユニット1602:各移動方向の複数の画像フレーム中での出現頻度を統計し;
主移動方向確定ユニット1603:出現頻度が最も高い移動方向を該候補領域の主移動方向とする。
現在の飽和度計算ユニット1702:現在の画像の飽和度図に基づいて、該候補領域の連続移動領域中での現在の飽和度平均値を計算する。
背景飽和度計算ユニット1802:背景画像の飽和度図に基づいて、該候補領域の連続移動領域中での背景飽和度平均値を計算する。
現在の平均値計算ユニット2002:現在の画像のグレースケール図に基づいて、該剰余移動領域の現在のグレースケール平均値を計算し;
背景平均値計算ユニット2003:背景画像のグレースケール図に基づいて、該剰余移動領域の背景グレースケール平均値を計算し;
差計算ユニット2004:該現在のグレースケール平均値と該背景グレースケール平均値との差を計算する。
背景勾配計算ユニット2102:背景画像のグレースケール図に基づいて、該画素の水平勾配及び垂直勾配を計算し、該画素の背景画像勾配方向を取得し;
夾角関連値計算ユニット2103:該画素の現在の画像勾配方向と背景画像勾配方向の夾角の関連値を計算し;
勾配平均値取得ユニット2104:該候補領域内の複数の画素の夾角の関連値を統計して平均化を行い、該候補領域の平均夾角関連値を勾配方向情報平均値とする。
Claims (15)
- 煙検出装置であって、
現在の画像に対して背景画像モデル化を行い、前記現在の画像の前景画像及び背景画像を取得する背景画像モデル化ユニット、
前記前景画像に基づいて、前記現在の画像中の、移動物体を検出するための1つ又は複数の候補領域を得る候補領域取得ユニット、
ある候補領域の、前記現在の画像に対応する属性情報を計算し、又は、ある候補領域の、前記現在の画像及び前記背景画像に対応する属性情報を計算する属性情報計算ユニット、及び
前記属性情報に基づいて、前記ある候補領域に煙が存在するかを確定する煙確定ユニットを含み、
前記煙検出装置は、
前記ある候補領域の、複数の画像フレーム中でのそれぞれの位置に基づいて、前記ある候補領域に対応する連続移動領域を得る移動領域取得ユニットをさらに含み、
前記属性情報計算ユニットは、前記連続移動領域に基づいて、前記ある候補領域の、前記現在の画像に対応する属性情報を計算し、又は、前記ある候補領域の、前記現在の画像及び前記背景画像に対応する属性情報を計算し、
前記属性情報計算ユニットは、
前記現在の画像に対して色空間変換を行い、彩度成分を計算し、前記現在の画像の彩度図を得る彩度図取得ユニット、及び
前記現在の画像の彩度図に基づいて、前記ある候補領域の、前記連続移動領域中での現在の彩度平均値を計算する彩度計算ユニットを含み、
前記属性情報計算ユニットは、さらに、
前記背景画像に対して色空間変換を行い、彩度成分を計算し、前記背景画像の彩度図を得る背景彩度図取得ユニット、及び
前記背景画像の彩度図に基づいて、前記ある候補領域の、前記連続移動領域中での背景彩度平均値を計算する背景彩度計算ユニットを含み、
前記煙確定ユニットは、さらに、前記現在の彩度平均値が前記背景彩度平均値以上のとき、前記ある候補領域に煙が存在しないと確定する、煙検出装置。 - 請求項1に記載の煙検出装置であって、
前記煙確定ユニットは、さらに、前記現在の彩度平均値が所定閾値以上のとき、前記ある候補領域に煙が存在しないと確定する、煙検出装置。 - 請求項1に記載の煙検出装置であって、
前記属性情報計算ユニットは、
前記現在の画像のグレースケール図に基づいて、前記ある候補領域の、前記連続移動領域中でのグレースケール分散値を計算する分散値計算ユニットを含む、煙検出装置。 - 請求項3に記載の煙検出装置であって、
前記煙確定ユニットは、さらに、前記グレースケール分散値が所定閾値以上のとき、前記ある候補領域に煙が存在しないと確定する、煙検出装置。 - 請求項1に記載の煙検出装置であって、
前記属性情報計算ユニットは、
前記連続移動領域のうちから前記ある候補領域を除去し、剰余移動領域を取得する移動領域調整ユニット、
前記現在の画像のグレースケール図に基づいて、前記剰余移動領域の現在のグレースケール平均値情報を計算する平均値計算ユニット、
前記背景画像のグレースケール図に基づいて、前記剰余移動領域の背景グレースケール平均値を計算する背景平均値計算ユニット、
前記現在のグレースケール平均値と前記背景グレースケール平均値との差を計算する差計算ユニットを含む、煙検出装置。 - 請求項5に記載の煙検出装置であって、
前記煙確定ユニットは、さらに、前記差が所定閾値以下のとき、前記ある候補領域に煙が存在しないと確定する、煙検出装置。 - 請求項1に記載の煙検出装置であって、
前記属性情報計算ユニットは、
前記ある候補領域内のある画素について、前記現在の画像のグレースケール図に基づいて前記ある画素の水平勾配及び垂直勾配を計算し、前記ある画素の現在の画像勾配方向を得る勾配計算ユニット、
前記背景画像のグレースケール図に基づいて、前記ある画素の水平勾配及び垂直勾配を計算し、前記ある画素の背景画像勾配方向を取得する背景勾配計算ユニット、
前記ある画素の前記現在の画像勾配方向と前記背景画像勾配方向との夾角の関連値を計算する夾角関連値計算ユニット、及び
前記ある候補領域内の複数の画素の前記夾角の関連値を統計して平均化を行い、前記ある候補領域の平均夾角関連値を勾配方向情報平均値とする勾配平均値取得ユニットを含む、煙検出装置。 - 請求項7に記載の煙検出装置であって、
前記煙確定ユニットは、さらに、前記勾配方向情報平均値が所定閾値以上のとき、前記ある候補領域に煙が存在しないと確定する、煙検出装置。 - 請求項1に記載の煙検出装置であって、
前記候補領域取得ユニットは、
前記前景画像の2値化画像を得る2値化画像取得ユニット、
前記2値化画像中の、画素値が同じであり且つ互いに連通する複数の画素を1つの連通領域とし、前記前景画像中の、移動物体を示す1つ又は複数の連通領域を得る連通領域取得ユニット、
前記連通領域に対して選択を行い、前記1つ又は複数の候補領域を得る連通領域選択ユニットを含む、煙検出装置。 - 請求項9に記載の煙検出装置であって、
前記連通領域選択ユニットは、面積が所定閾値以下の前記連通領域、及び、平均色深度が所定範囲以外の前記連通領域を除去する、煙検出装置。 - 請求項1に記載の煙検出装置であって、
前記属性情報計算ユニットは、
前記ある候補領域の重心位置に基づいて、前記ある候補領域の複数の画像フレーム中での前記現在の画像に対しての移動方向を計算する移動方向計算ユニット、
各移動方向の前記複数の画像フレーム中での出現頻度を統計する移動方向統計ユニット、及び
出現頻度が最も高い移動方向を前記ある候補領域の主移動方向として確定する主移動方向確定ユニットを含む、煙検出装置。 - 請求項11に記載の煙検出装置であって、
前記煙確定ユニットは、さらに、前記ある候補領域の主移動方向が下向きのとき、前記ある候補領域に煙が存在しないと確定する、煙検出装置。 - 煙検出方法であって、
現在の画像に対して背景画像モデル化を行い、前記現在の画像の前景画像及び背景画像を取得し、
前記前景画像に基づいて、前記現在の画像中の、移動物体を検出するための1つ又は複数の候補領域を取得し、
ある候補領域の、前記現在の画像に対応する属性情報を計算し、又は、ある候補領域の、前記現在の画像及び前記背景画像に対応する属性情報を計算し、及び
前記属性情報に基づいて、前記ある候補領域に煙が存在するかを確定することを含み、
前記煙検出方法は、
前記ある候補領域の、複数の画像フレーム中での位置に基づいて、前記ある候補領域に対応する連続移動領域を得ることをさらに含み、
前記ある候補領域の、前記現在の画像に対応する属性情報を計算し、又は、ある候補領域の、前記現在の画像及び前記背景画像に対応する属性情報を計算することは、
前記連続移動領域に基づいて、前記ある候補領域の、前記現在の画像に対応する属性情報を計算し、又は、前記ある候補領域の、前記現在の画像及び前記背景画像に対応する属性情報を計算し、
前記連続移動領域に基づいて、前記ある候補領域の、前記現在の画像に対応する属性情報を計算し、又は、前記ある候補領域の、前記現在の画像及び前記背景画像に対応する属性情報を計算することは、
前記現在の画像に対して色空間変換を行い、彩度成分を計算し、前記現在の画像の彩度図を取得し、及び
前記現在の画像の彩度図に基づいて、前記ある候補領域の、前記連続移動領域中での現在の彩度平均値を計算することを含み、
前記連続移動領域に基づいて、前記ある候補領域の、前記現在の画像に対応する属性情報を計算し、又は、前記ある候補領域の、前記現在の画像及び前記背景画像に対応する属性情報を計算することは、さらに、
前記背景画像に対して色空間変換を行い、彩度成分を計算し、前記背景画像の彩度図を取得し、及び
前記背景画像の彩度図に基づいて、前記ある候補領域の、前記連続移動領域中での背景彩度平均値を計算することを含み、
前記属性情報に基づいて、前記ある候補領域に煙が存在するかを確定することは、さらに、
前記現在の彩度平均値が前記背景彩度平均値以上のとき、前記ある候補領域に煙が存在しないと確定する、煙検出方法。 - 請求項13に記載の煙検出方法であって、
前記属性情報は、彩度情報、グレースケール分散情報、勾配方向情報、グレースケール平均値情報、及び移動方向情報のうちの1つ又は複数を含む、煙検出方法。 - 画像処理装置であって、
前記画像処理装置は、請求項1に記載の煙検出装置を含む、画像処理装置。
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Families Citing this family (18)
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CN106997461B (zh) * | 2017-03-28 | 2019-09-17 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种烟火检测方法及装置 |
CN107633212A (zh) * | 2017-08-30 | 2018-01-26 | 清华大学苏州汽车研究院(吴江) | 一种基于视频图像的烟火检测方法和装置 |
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CN109142176B (zh) * | 2018-09-29 | 2024-01-12 | 佛山市云米电器科技有限公司 | 基于空间联系的烟雾子区域空间复检方法 |
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CN111060442B (zh) * | 2019-04-30 | 2022-06-17 | 威海戥同测试设备有限公司 | 一种基于图像处理的油液颗粒检测方法 |
CN110263654A (zh) * | 2019-05-23 | 2019-09-20 | 深圳市中电数通智慧安全科技股份有限公司 | 一种火焰检测方法、装置及嵌入式设备 |
CN111144312B (zh) * | 2019-12-27 | 2024-03-22 | 中国移动通信集团江苏有限公司 | 图像处理方法、装置、设备和介质 |
CN112115875B (zh) * | 2020-09-21 | 2024-05-24 | 北京林业大学 | 一种基于动静态结合区域层叠策略森林火灾烟雾根检测方法 |
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CN112616049B (zh) * | 2020-12-15 | 2022-12-02 | 南昌欧菲光电技术有限公司 | 监控设备水雾霜处理方法、装置、设备和介质 |
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CN113112453B (zh) * | 2021-03-22 | 2022-03-22 | 深圳市华启生物科技有限公司 | 胶体金检测卡识别方法、系统、电子设备及存储介质 |
TWI793901B (zh) * | 2021-12-08 | 2023-02-21 | 威盛電子股份有限公司 | 煙霧偵測系統以及煙霧偵測方法 |
CN116433035B (zh) * | 2023-06-13 | 2023-09-15 | 中科数创(临沂)数字科技有限公司 | 一种基于人工智能的建筑电气火灾风险评估预测方法 |
CN116503388B (zh) * | 2023-06-25 | 2023-11-14 | 广东利元亨智能装备股份有限公司 | 缺陷检测方法、装置及存储介质 |
Family Cites Families (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4672658B2 (ja) * | 2006-04-26 | 2011-04-20 | 三菱電機株式会社 | 物体検出装置及びエレベータの物体検出装置 |
JP4926603B2 (ja) * | 2006-08-17 | 2012-05-09 | 能美防災株式会社 | 煙検出装置 |
US7859419B2 (en) * | 2006-12-12 | 2010-12-28 | Industrial Technology Research Institute | Smoke detecting method and device |
KR100858140B1 (ko) * | 2007-02-20 | 2008-09-10 | (주)에이치엠씨 | 영상처리를 이용한 화재 감지 방법 및 시스템 |
EP2000952B1 (en) * | 2007-05-31 | 2013-06-12 | Industrial Technology Research Institute | Smoke detecting method and device |
CN101609589A (zh) * | 2008-06-17 | 2009-12-23 | 侯荣琴 | 多频图像火灾探测系统 |
US7786877B2 (en) * | 2008-06-20 | 2010-08-31 | Billy Hou | Multi-wavelength video image fire detecting system |
CN101441771B (zh) * | 2008-12-19 | 2011-07-20 | 中国科学技术大学 | 基于色彩饱和度与运动模式的视频火灾烟雾检测方法 |
CN101738394B (zh) * | 2009-02-11 | 2011-10-05 | 北京智安邦科技有限公司 | 室内烟雾检测方法及系统 |
CN101751558B (zh) * | 2009-12-16 | 2011-12-14 | 北京智安邦科技有限公司 | 一种基于视频的隧道烟雾检测方法及装置 |
US9082165B2 (en) * | 2010-05-31 | 2015-07-14 | Dvp Technologies Ltd. | Inspection of region of interest |
CN101908141B (zh) * | 2010-08-04 | 2014-05-07 | 丁天 | 一种基于混合高斯模型和形态特征的视频烟雾检测方法 |
CN101916372B (zh) * | 2010-09-08 | 2012-12-26 | 大连古野软件有限公司 | 基于视频的多特征融合的烟检测装置和方法 |
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JP5697587B2 (ja) * | 2011-12-09 | 2015-04-08 | 三菱電機株式会社 | 車両火災検出装置 |
CN102663869B (zh) * | 2012-04-23 | 2013-09-11 | 国家消防工程技术研究中心 | 基于视频监控平台的室内火灾检测方法 |
JP5971761B2 (ja) * | 2013-03-26 | 2016-08-17 | 能美防災株式会社 | 煙検出装置および煙検出方法 |
DE102013017395B3 (de) * | 2013-10-19 | 2014-12-11 | IQ Wireless Entwicklungsges. für Systeme und Technologien der Telekommunikation mbH | Verfahren und Vorrichtung zur automatisierten Waldbrandfrüherkennung mittels optischer Detektion von Rauchwolken |
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