JP6980188B2 - 火災識別装置 - Google Patents
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Description
また特許文献1では、時系列の画像を二値化処理し、連続する前後の画像を比較することで炎候補領域を特定し、その後、楕円一致率や平均輝度の変化量等の五つの特徴量から炎判別する炎検出装置が提案されている。
また特許文献1では、上記の課題を解決するが、炎候補領域の特定ならびに炎判定の工程が煩雑である。
またいずれも、そのまま放っておけば自消し火災には繋がらないような、危険性の小さな火炎も抽出する可能性がある。このような危険性の小さな火炎も検知してしまうことは、建物使用者のみならず、当該建物の存する地域を管轄する消防職員にとっても、現場駆けつけや火災原因調査ならびに報告などの業務の負担を増す可能性がある。
請求項2記載の本発明は、請求項1に記載の火災識別装置において、前記警戒区域内の温度分布を検出するサーモセンサを有し、前記第1判定部では、前記温度分布の中で最高温度の位置を前記火点と仮決定し、仮決定した前記火点での温度が閾値以上の場合に前記火点の前記発生と判定し、前記第1判定部で前記火点の前記発生を判定すると、前記撮影部で撮影を開始することを特徴とする。
請求項3記載の本発明は、請求項1に記載の火災識別装置において、前記火点が発生したと判定する前記炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部を有し、前記第1判定部では、前記画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターン記憶部に記憶している前記火点パターンと比較して判定することを特徴とする。
請求項4記載の本発明は、請求項1に記載の火災識別装置において、前記火点が発生したと判定する前記炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部を有し、前記第1判定部では、前記画像記憶部に記憶された、第1画像に含まれる前記炎要素、及び前記第1画像の後に撮影された第2画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターン記憶部に記憶している前記火点パターンと比較して判定し、前記第2判定部では、前記画像記憶部に記憶された、前記第2画像の後に撮影された第3画像を含む、少なくとも3つの前記画像に含まれる前記炎の前記時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較して判定することを特徴とする。
請求項5記載の本発明は、請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の火災識別装置において、前記撮影部として、第1撮影部と第2撮影部とを有し、前記画像記憶部として、第1画像記憶部と第2画像記憶部とを有し、前記第1画像記憶部では、前記第1撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第2画像記憶部では、前記第2撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第2判定部では、前記第1画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較し、前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、前記第2画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較し、前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、前記第1画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、及び前記第2画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、少なくともいずれかの仮判定があれば前記火点が成長していると判定することを特徴とする。
請求項6記載の本発明は、請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の火災識別装置において、前記撮影部として、第1撮影部と第2撮影部とを有し、前記画像記憶部として、第1画像記憶部と第2画像記憶部とを有し、前記第1画像記憶部では、前記第1撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第2画像記憶部では、前記第2撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第2判定部では、前記第1画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較し、前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、前記第2画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較し、前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、前記第1画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、前記第2画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、双方の仮判定によって前記火点が成長していると判定することを特徴とする。
請求項7記載の本発明は、請求項3に記載の火災識別装置において、前記撮影部として、第1撮影部と第2撮影部とを有し、前記画像記憶部として、第1画像記憶部と第2画像記憶部とを有し、前記第1画像記憶部では、前記第1撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第2画像記憶部では、前記第2撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第1判定部では、前記第1画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、前記第2画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、前記第1画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、及び前記第2画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、少なくともいずれかの仮判定があれば前記火点が発生していると判定することを特徴とする。
請求項8記載の本発明は、請求項3に記載の火災識別装置において、前記撮影部として、第1撮影部と第2撮影部とを有し、前記画像記憶部として、第1画像記憶部と第2画像記憶部とを有し、前記第1画像記憶部では、前記第1撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第2画像記憶部では、前記第2撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第1判定部では、前記第1画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、前記第2画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、前記第1画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、前記第2画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、双方の仮判定によって前記火点が発生していると判定することを特徴とする。
請求項9記載の本発明は、請求項1に記載の火災識別装置において、前記撮影部として、第1撮影部と第2撮影部とを有し、前記画像記憶部には、前記第1撮影部及び前記第2撮影部で撮影される画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第2判定部では、前記第1撮影部及び前記第2撮影部で撮影される前記画像を元に生成した三次元画像を用いることを特徴とする。
請求項10記載の本発明は、請求項3に記載の火災識別装置において、前記撮影部として、第1撮影部と第2撮影部とを有し、前記画像記憶部には、前記第1撮影部及び前記第2撮影部で撮影される画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第1判定部では、前記第1撮影部及び前記第2撮影部で撮影される前記画像を元に生成した三次元画像を用いることを特徴とする。
本実施の形態によれば、火点の発生の判定の後に、火点の成長を炎要素の時系列的変化から判定することで、危険性の小さな火点を除外し、火災に繋がるような危険性の高い火点を識別できる。また、機械学習を用いてパターン化した、火災に繋がるような危険性の高い時系列的変化パターンをあらかじめ記憶しておくことで、より精度の高い判別を瞬時に行うことができる。
本実施の形態によれば、サーモセンサを用いることで、火点の発生を早期に行える。
本実施の形態によれば、例えば機械学習を用いてパターン化した火点パターンをあらかじめ記憶しておくことで、より精度の高い火点の発生の判別を瞬時に行うことができる。
本実施の形態によれば、火点の発生と火点の成長を分けて判定し、また火点の発生の判定より火点の成長の判定を多くの画像によって判定し、更には火点の発生と火点の成長との判定に、例えば機械学習を用いてパターン化した火点パターン及び時系列的変化パターンを用いることで、火災に繋がるような危険性の高い火点を高い精度で識別できる。
本実施の形態によれば、火点の成長を早い段階で識別できる。
本実施の形態によれば、危険性の高い火点の成長を高い精度で識別できる。
本実施の形態によれば、火点の発生を早い段階で識別できる。
本実施の形態によれば、危険性の高い火点の発生を高い精度で識別できる。
本実施の形態によれば、三次元画像を用いることで判定精度を更に高めることができる。
本実施の形態によれば、三次元画像を用いることで判定精度を更に高めることができる。
図1は本実施例による火災識別装置を機能実現手段で現したブロック図である。
本実施例による火災識別装置は、警戒区域内を撮影する撮影部10と、警戒区域内の温度分布を検出するサーモセンサ20と、制御部30とを備えている。
制御部30は、警戒区域内における燃焼又は炎による火点の発生を判定する第1判定部31と、火点の成長を判定する第2判定部32と、火点と判断する温度の閾値を記憶する閾値記憶部33と、撮影部10で撮影される画像を時系列情報とともに記憶する画像記憶部34と、火点が成長していると判定する、炎要素の時系列的変化パターンを記憶する時系列的変化パターン記憶部35とを備えている。時系列情報は撮影時刻でもよいが、画像の撮影順が判別できる情報であればよい。
第2判定部32では、画像記憶部34に記憶された複数の画像を、時系列情報を元に比較し、画像に含まれる、火点の形状、大きさ、色、輝度、及び揺らぎの内の少なくとも一つを含む炎要素の時系列的変化から火点の成長を判定する。
なお、第2判定部32では、画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部35に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが好ましい。時系列的変化パターン記憶部35に記憶する時系列的変化パターンは、あらかじめ機械学習によってパターン化されたものが好ましい。あらかじめ機械学習によってパターン化された炎要素の時系列的変化パターンは、時系列的な変化情報であり、時系列的な成長曲線若しくは変化曲線、又は近似式に関するデータである。
サーモセンサ20によって常時警戒区域内の温度分布を検出する(ステップ1)。
ステップ1によって検出される温度分布の中で最高温度の位置を特定して火点と仮決定する(ステップ2)。
ステップ2で、仮決定された火点について、仮決定した火点での温度が閾値記憶部33に記憶した閾値以上か否かを判定し、仮決定された火点の温度が閾値以上であると火点が発生したと判定する(ステップ3)。
ステップ3において、火点が発生していると判定されると、撮影部10での撮影を開始する(ステップ4)。
ステップ4で撮影される画像は画像記憶部34に記憶される(ステップ5)。
ステップ5で記憶された複数の画像は、第2判定部32において、時系列情報を元に比較し、炎要素の時系列的変化から火点の成長を判定する(ステップ6)。
ステップ6における判定では、画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部35に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが好ましい。
ステップ6において、火点が成長していると判定すると、火災として判定し(ステップ7)、警報や消火のための出力を行う。
ステップ6において、火点が成長していないと判定すると、撮影部10での撮影を終了し(ステップ8)、ステップ1に戻ってサーモセンサ20による温度検出を行う。
また本実施例によれば、火点の発生の判定の後に、火点の成長を炎要素の時系列的変化から判定することで、危険性の小さな火点を除外し、火災に繋がるような危険性の高い火点を識別できる。
また本実施例によれば、機械学習を用いてパターン化した、火災に繋がるような危険性の高い時系列的変化パターンをあらかじめ記憶しておくことで、より精度の高い判別を瞬時に行うことができる。
図3は本実施例による火災識別装置を機能実現手段で現したブロック図である。
本実施例による火災識別装置は、警戒区域内を撮影する撮影部10と、制御部30とを備えている。
制御部30は、警戒区域内における燃焼又は炎による火点の発生を判定する第1判定部31と、火点の成長を判定する第2判定部32と、火点が発生したと判定する炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部36と、撮影部10で撮影される画像を時系列情報とともに記憶する画像記憶部34と、火点が成長していると判定する、炎要素の時系列的変化パターンを記憶する時系列的変化パターン記憶部35とを備えている。時系列情報は撮影時刻でもよいが、画像の撮影順が判別できる情報であればよい。
第2判定部32では、画像記憶部34に記憶された複数の画像を、時系列情報を元に比較し、画像に含まれる、火点の形状、大きさ、色、輝度、及び揺らぎの内の少なくとも一つを含む炎要素の時系列的変化から火点の成長を判定する。
なお、第2判定部32では、画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部35に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが好ましい。時系列的変化パターン記憶部35に記憶する時系列的変化パターンは、あらかじめ機械学習によってパターン化されたものが好ましい。あらかじめ機械学習によってパターン化された炎要素の時系列的変化パターンは、時系列的な変化情報であり、時系列的な成長曲線若しくは変化曲線、又は近似式に関するデータである。
また、第1判定部31では、画像記憶部34に記憶された、第1画像に含まれる炎要素、及び第1画像の後に撮影された第2画像に含まれる炎要素を、火点パターン記憶部36に記憶している火点パターンと比較して判定し、第2判定部32では、画像記憶部34に記憶された、第2画像の後に撮影された第3画像を含む、少なくとも3つの画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部35に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが更に好ましい。
撮影部10によって常時警戒区域内を撮影する(ステップ4)。
ステップ4で撮影される画像は画像記憶部34に記憶される(ステップ5)。
ステップ5で記憶された画像は、第1判定部31において、画像に含まれる炎要素が、火点パターン記憶部36に記憶している火点パターンと比較され、火点の発生を判定する(ステップ3)。
ステップ3における判定では、第1画像に含まれる炎要素、及び第1画像の後に撮影された第2画像に含まれる炎要素を、火点パターン記憶部36に記憶している火点パターンと比較して判定することが好ましい。
ステップ3において、火点が発生していると判定されると、ステップ5で記憶された複数の画像は、時系列情報を元に比較し、炎要素の時系列的変化から火点の成長を判定する(ステップ6)。
ステップ3において、火点が発生していないと判定されると、ステップ4に戻って撮影部10による撮影を行う。
ステップ6における判定では、画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部35に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが好ましい。
またステップ6における判定では、画像記憶部34に記憶された、第2画像の後に撮影された第3画像を含む、少なくとも3つの画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部35に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが更に好ましい。
ステップ6において、火点が成長していると判定すると、火災として判定し(ステップ7)、警報や消火のための出力を行う。
ステップ6において、火点が成長していないと判定すると、ステップ4に戻って撮影部10による撮影を行う。
また本実施例によれば、火点の発生の判定の後に、火点の成長を炎要素の時系列的変化から判定することで、危険性の小さな火点を除外し、火災に繋がるような危険性の高い火点を識別できる。
また本実施例によれば、機械学習を用いてパターン化した、火災に繋がるような危険性の高い時系列的変化パターンをあらかじめ記憶しておくことで、より精度の高い判別を瞬時に行うことができる。
図5は本実施例による火災識別装置を機能実現手段で現したブロック図である。
本実施例による火災識別装置は、警戒区域内を撮影する撮影部10と、制御部30とを備え、撮影部10として、第1撮影部10aと第2撮影部10bとを有している。
制御部30は、警戒区域内における燃焼又は炎による火点の発生を判定する第1判定部31と、火点の成長を判定する第2判定部32と、火点が発生したと判定する炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部36と、撮影部10で撮影される画像を時系列情報とともに記憶する画像記憶部34と、火点が成長していると判定する、炎要素の時系列的変化パターンを記憶する時系列的変化パターン記憶部35とを備えている。時系列情報は撮影時刻でもよいが、画像の撮影順が判別できる情報であればよい。
画像記憶部34として、第1画像記憶部34aと第2画像記憶部34bとを有し、第1画像記憶部34aでは、第1撮影部10aで撮影される画像を時系列情報とともに記憶し、第2画像記憶部34bでは、第2撮影部10bで撮影される画像を時系列情報とともに記憶する。
第1判定部31において、少なくともいずれかの仮判定があれば火点が発生していると判定することで、火点の発生を早い段階で識別できる。
なお、第1判定部31では、第1画像記憶部34aに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第2画像記憶部34bに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第1画像記憶部34aに記憶された画像による仮判定と、第2画像記憶部34bに記憶された画像による仮判定との双方の仮判定によって火点が発生していると判定することもできる。
第1判定部31において、双方の仮判定によって火点が発生していると判定することで、危険性の高い火点の発生を高い精度で識別できる。
火点パターン記憶部36に記憶する火点パターンは、あらかじめ機械学習によってパターン化されたものが好ましい。あらかじめ機械学習によってパターン化された炎要素の火点パターンは、少なくとも2つの画像による時系列的な変化情報であることが好ましく、時系列的な変化情報としては、時系列的な発生曲線若しくは変化曲線、又は近似式に関するデータである。
第2判定部32では、第1画像記憶部34aに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第2画像記憶部34bに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第1画像記憶部34aに記憶された画像による仮判定、及び第2画像記憶部34bに記憶された画像による仮判定の少なくともいずれかの仮判定があれば火点が成長していると判定する。
第2判定部32において、少なくともいずれかの仮判定があれば火点が成長していると判定することで、火点の成長を早い段階で識別できる。
なお、第2判定部32では、第1画像記憶部34aに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第2画像記憶部34bに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第1画像記憶部34aに記憶された画像による仮判定と、第2画像記憶部34bに記憶された画像による仮判定との双方の仮判定によって火点が成長していると判定することもできる。
第2判定部32において、双方の仮判定によって火点が成長していると判定することで、危険性の高い火点の成長を高い精度で識別できる。
また、第1判定部31では、第1画像記憶部34a及び第2画像記憶部34bに記憶された、第1画像に含まれる炎要素、及び第1画像の後に撮影された第2画像に含まれる炎要素を、火点パターン記憶部36に記憶している火点パターンと比較して判定し、第2判定部32では、第1画像記憶部34a及び第2画像記憶部34bに記憶された、第2画像の後に撮影された第3画像を含む、少なくとも3つの画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部35に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが更に好ましい。
第1撮影部10aによって常時警戒区域内を撮影し(ステップ4a)、第2撮影部10bによって常時警戒区域内を撮影する(ステップ4b)。
ステップ4aで撮影される画像は画像記憶部34aに記憶され(ステップ5a)、ステップ4bで撮影される画像は画像記憶部34bに記憶される(ステップ5b)。
ステップ5aで記憶された画像は、第1判定部31において、画像に含まれる炎要素が、火点パターン記憶部36に記憶している火点パターンと比較され、ステップ5bで記憶された画像は、第1判定部31において、画像に含まれる炎要素が、火点パターン記憶部36に記憶している火点パターンと比較され、火点の発生を判定する(ステップ3)。
ステップ3における判定では、第1画像に含まれる炎要素、及び第1画像の後に撮影された第2画像に含まれる炎要素を、火点パターン記憶部36に記憶している火点パターンと比較して判定することが好ましい。
ステップ3では、第1画像記憶部34aに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第2画像記憶部34bに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第1画像記憶部34aに記憶された画像による仮判定、及び第2画像記憶部34bに記憶された画像による仮判定の少なくともいずれかの仮判定があれば火点が発生していると判定する。
またステップ3では、第1画像記憶部34aに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第2画像記憶部34bに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第1画像記憶部34aに記憶された画像による仮判定と、第2画像記憶部34bに記憶された画像による仮判定との双方の仮判定によって火点が発生していると判定することもできる。
ステップ3において、火点が発生していないと判定されると、ステップ4に戻って撮影部10による撮影を行う。
ステップ6における判定では、画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部35に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが好ましい。
またステップ6における判定では、画像記憶部34に記憶された、第2画像の後に撮影された第3画像を含む、少なくとも3つの画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部35に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが更に好ましい。
ステップ6では、第1画像記憶部34aに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第2画像記憶部34bに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第1画像記憶部34aに記憶された画像による仮判定、及び第2画像記憶部34bに記憶された画像による仮判定の少なくともいずれかの仮判定があれば火点が成長していると判定する。
またステップ6では、第1画像記憶部34aに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第2画像記憶部34bに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第1画像記憶部34aに記憶された画像による仮判定と、第2画像記憶部34bに記憶された画像による仮判定との双方の仮判定によって火点が成長していると判定することもできる。
ステップ6において、火点が成長していないと判定すると、ステップ4a及びステップ4bに戻って第1撮影部10a及び第2撮影部10bによる撮影を行う。
また本実施例によれば、火点の発生の判定の後に、火点の成長を炎要素の時系列的変化から判定することで、危険性の小さな火点を除外し、火災に繋がるような危険性の高い火点を識別できる。
また本実施例によれば、機械学習を用いてパターン化した、火災に繋がるような危険性の高い時系列的変化パターンをあらかじめ記憶しておくことで、より精度の高い判別を瞬時に行うことができる。
また本実施例によれば、第1判定部31において、少なくともいずれかの仮判定があれば火点が発生していると判定することで、火点の発生を早い段階で識別できる。
また本実施例によれば、第1判定部31において、双方の仮判定によって火点が発生していると判定することで、危険性の高い火点の発生を高い精度で識別できる。
また本実施例によれば、第2判定部32において、少なくともいずれかの仮判定があれば火点が成長していると判定することで、火点の成長を早い段階で識別できる。
また本実施例によれば、第2判定部32において、双方の仮判定によって火点が成長していると判定することで、危険性の高い火点の成長を高い精度で識別できる。
10a 第1撮影部
10b 第2撮影部
20 サーモセンサ
30 制御部
31 第1判定部
32 第2判定部
33 閾値記憶部
34 画像記憶部
34a 第1画像記憶部
34b 第2画像記憶部
35 時系列的変化パターン記憶部
36 火点パターン記憶部
Claims (10)
- 警戒区域内における燃焼又は炎による火点の発生を判定する第1判定部と、
前記第1判定部で前記火点の発生を判定すると、前記火点の成長を判定する第2判定部と
を備え、
前記警戒区域内を撮影する撮影部と、
前記撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶する画像記憶部と、
前記火点が成長していると判定する、前記炎要素の時系列的変化パターンを記憶する時系列的変化パターン記憶部と
を有し、
前記時系列的変化パターン記憶部には、あらかじめ機械学習によってパターン化された前記炎要素の前記時系列的変化パターンとして、時系列的な変化情報である時系列的な成長曲線、変化曲線、又は近似式に関するデータが記憶されており、
前記第2判定部では、
前記画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較し、
前記画像に含まれる、前記火点の形状、大きさ、色、輝度、及び揺らぎの内の少なくとも一つを含む炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を判定する
ことを特徴とする火災識別装置。 - 前記警戒区域内の温度分布を検出するサーモセンサを有し、
前記第1判定部では、
前記温度分布の中で最高温度の位置を前記火点と仮決定し、
仮決定した前記火点での温度が閾値以上の場合に前記火点の前記発生と判定し、
前記第1判定部で前記火点の前記発生を判定すると、前記撮影部で撮影を開始する
ことを特徴とする請求項1に記載の火災識別装置。 - 前記火点が発生したと判定する前記炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部を有し、
前記第1判定部では、
前記画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターン記憶部に記憶している前記火点パターンと比較して判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の火災識別装置。 - 前記火点が発生したと判定する前記炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部を有し、
前記第1判定部では、
前記画像記憶部に記憶された、第1画像に含まれる前記炎要素、及び前記第1画像の後に撮影された第2画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターン記憶部に記憶している前記火点パターンと比較して判定し、
前記第2判定部では、
前記画像記憶部に記憶された、前記第2画像の後に撮影された第3画像を含む、少なくとも3つの前記画像に含まれる前記炎の前記時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較して判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の火災識別装置。 - 前記撮影部として、第1撮影部と第2撮影部とを有し、
前記画像記憶部として、第1画像記憶部と第2画像記憶部とを有し、
前記第1画像記憶部では、前記第1撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第2画像記憶部では、前記第2撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第2判定部では、
前記第1画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較し、前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、
前記第2画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較し、前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、
前記第1画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、及び前記第2画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、少なくともいずれかの仮判定があれば前記火点が成長していると判定する
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の火災識別装置。 - 前記撮影部として、第1撮影部と第2撮影部とを有し、
前記画像記憶部として、第1画像記憶部と第2画像記憶部とを有し、
前記第1画像記憶部では、前記第1撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第2画像記憶部では、前記第2撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第2判定部では、
前記第1画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較し、前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、
前記第2画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較し、前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、
前記第1画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、前記第2画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、双方の仮判定によって前記火点が成長していると判定する
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の火災識別装置。 - 前記撮影部として、第1撮影部と第2撮影部とを有し、
前記画像記憶部として、第1画像記憶部と第2画像記憶部とを有し、
前記第1画像記憶部では、前記第1撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第2画像記憶部では、前記第2撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第1判定部では、
前記第1画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、
前記第2画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、
前記第1画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、及び前記第2画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、少なくともいずれかの仮判定があれば前記火点が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項3に記載の火災識別装置。 - 前記撮影部として、第1撮影部と第2撮影部とを有し、
前記画像記憶部として、第1画像記憶部と第2画像記憶部とを有し、
前記第1画像記憶部では、前記第1撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第2画像記憶部では、前記第2撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第1判定部では、
前記第1画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、
前記第2画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、
前記第1画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、前記第2画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、双方の仮判定によって前記火点が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項3に記載の火災識別装置。 - 前記撮影部として、第1撮影部と第2撮影部とを有し、
前記画像記憶部には、前記第1撮影部及び前記第2撮影部で撮影される画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第2判定部では、前記第1撮影部及び前記第2撮影部で撮影される前記画像を元に生成した三次元画像を用いる
ことを特徴とする請求項1に記載の火災識別装置。 - 前記撮影部として、第1撮影部と第2撮影部とを有し、
前記画像記憶部には、前記第1撮影部及び前記第2撮影部で撮影される画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第1判定部では、前記第1撮影部及び前記第2撮影部で撮影される前記画像を元に生成した三次元画像を用いる
ことを特徴とする請求項3に記載の火災識別装置。
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