JPH09259370A - 火災検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】火災候補領域として抽出された領域の、時間の
異なる画像間の対応関係をとるようにすること。 【構成】火災候補領域として抽出された領域の重心の座
標を求める。時間の異なる画像において、新たに火災候
補領域として抽出された領域に、その重心の座標が含ま
れていれば、それぞれ抽出された領域は対応するものと
判断する。また抽出された火災候補領域が炎らしい挙動
を示す時に特徴量を演算していき、所定時間内にその特
徴量が所定値に達した時に火災候補領域を火災領域とし
てあつかう。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理を使用した
火災検出装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】防犯の分野などで、画像処理装置を利用
した人体検出が行われている。これは、監視領域に監視
カメラを設置し、その監視カメラにより撮影される監視
領域の画像を、通常時に撮影された背景画像と差分処理
することにより、変化のあった領域を一次的に検出する
ものである。

【０００３】この監視カメラは、所定のサンプリング周
期、例えば３秒毎に撮影されるので、ある程度の時間に
わたって人物が監視領域に存在する場合、そのサンプリ
ング周期で撮影されるたびに、撮影された画像には、上
記の差分処理によりその人物が変化領域として抽出され
る。この際、抽出されたその変化領域は、異なる時間の
画像間において、対応するものなのか、つまり同じ人物
なのかどうかという判定が行われる。この対応付けは抽
出された変化領域の移動量又は移動方向を調べたり、後
述の特徴量抽出処理のために必要な処理である。

【０００４】つまり差分処理の段階では、抽出された領
域は、人物によるものなのか、猫や犬によるものなのか
は不明である。そのため抽出領域の特徴量抽出という二
次的な処理を行うことで、最終的にその領域が人物であ
るかどうかの判定をする。この特徴量抽出という処理
は、所定の時間にわたる画像から、面積変化や移動量を
演算して、その領域が人物によるものなのかを調べるも
のである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来の対応付けの方法
は、例えば、ある時間の前後において、抽出された領域
の面積などが等しいかどうかを比較することにより行わ
れる。これは、対象物体が人物などの形状が比較的変形
しにくい場合には有効であるが、火災時の炎などのよう
な不定形状、つまり形状が時間によって変形するものの
場合には適さない。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は以上の課題を解
決するためになされたもので、監視領域を周期的に撮影
する撮影手段と、撮影手段により撮影された画像を格納
するための画像メモリとを備え、画像メモリに格納され
た画像を処理することにより火災を検出する火災検出装
置において、前記画像から火災らしい領域を抽出する火
災候補領域抽出手段と、該火災候補領域抽出手段により
抽出された火災候補領域内の特定点の座標を演算する特
定点演算手段と、前記撮影手段により周期的に撮影され
る画像に火災候補領域が連続してある場合に、時間の前
後間の画像の火災候補領域の対応関係を判別する対応判
別手段とを備え、該対応判別手段は、前記特定点の座標
が、撮影時間の異なる画像の火災候補領域内に存在する
時に前後の画像の火災候補領域は対応するものであると
判別することを特徴とするものである。

【０００７】また監視領域を周期的に撮影する撮影手段
と、撮影手段により撮影された画像を格納するための画
像メモリとを備え、該画像メモリに格納された画像を処
理することにより火災を検出する火災検出装置におい
て、前記画像から火災らしい領域を抽出する火災候補領
域抽出手段と、前記撮影手段により周期的に撮影される
画像に火災候補領域が連続してある場合に、異なる時間
の画像を比較して前記火災候補領域の移動量又は移動方
向を演算する火災特徴量演算手段と、前記移動量又は移
動方向を基に、前記火災候補領域が火災であるか否かを
判別する火災判別手段とを備えたことを特徴とするもの
である。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面を
用いて説明する。図１は本発明を示すブロック図、図２
は監視カメラにより撮影された画像を示す図面である。
１は撮影手段としての監視カメラであり、例えばＣＣＤ
カメラなどが使用され、所定のサンプリング周期で監視
領域を撮影するものである。この監視カメラ１は例えば
監視領域としてのトンネル内に設置され、トンネル内で
発生する火災を監視する。２はアナログデジタル変換器
で、監視カメラ１からの映像信号をデジタル化するもの
である。３はそのデジタル化された映像信号を記憶する
画像メモリで、監視カメラ１で撮影された画像の１画面
分を格納するものである。画像メモリ３は複数の画面を
格納するため図のように複数個で構成され、一番古い画
像を削除しながら、順次新しい画像を更新格納してい
く。

【０００９】４は画像メモリ３に格納された画像から、
火災らしい領域、つまり火災候補領域を抽出する火災候
補領域抽出手段である。ある画像から火災候補領域を抽
出する方法について説明する。トンネル内において火災
が発生した際には、それに伴い炎が発生するので、この
炎を捕らえることで、画像の中から火災候補領域を抽出
できる。一般的には所定値以上の明度を有する領域、ま
たはＣＣＤカメラのようなカラー画像を使用している場
合にはカラー成分であるＲＧＢ成分のうち、Ｒ成分の大
きい領域をそれぞれ火災候補領域として抽出することが
可能である。火災候補領域抽出手段４が火災候補領域を
抽出する時に、画像を１と０で表す二値化処理が行われ
る。つまり火災候補領域を１、画像のそれ以外の部分を
０で表す。

【００１０】６は画像メモリ３から火災候補領域抽出手
段４によって二値化された画像を格納するための火災候
補領域メモリである。この火災候補領域メモリ６は、画
像メモリ３と同様に複数個で構成され、画像メモリ３か
らの最新の画像を順次格納する。

【００１１】７は抽出された火災候補領域の重心の座標
を演算する重心演算手段である。また８は抽出された火
災候補領域の下部中心点の座標を求める下部中心点演算
手段であり、これら重心演算手段７と下部中心点演算手
段８が、火災候補領域内の特定点の座標（画素の位置）
を演算する特定点演算手段の一例である。下部中心点演
算手段８は、外接矩形作成手段１０と矩形ブロック分割
作成手段１１により構成されている。外接矩形作成手段
１０は、抽出された火災候補領域に対して、外接する最
小の矩形を作成する手段である。また矩形ブロック分割
作成手段１１は、その作成された外接矩形の高さ方向を
複数個、例えば３〜５個の均等な矩形のブロックで分割
し、最下部に位置するブロックの中心点の座標を求める
ものである。なおこの値を下部中心点の座標とする。

【００１２】９は対応判別手段で、撮影手段１により周
期的に撮影された画像に火災候補領域が連続してある場
合に、時間の前後間の画像の火災候補領域の対応関係、
即ち同じ炎により抽出された領域なのかを判別するもの
である。

【００１３】なお、火災候補領域抽出手段４、重心演算
手段７、下部中心点演算手段８、対応判別手段９、後述
する火災特徴量演算手段１７及び火災判別手段１８をま
とめて画像を処理する画像処理部１２と呼ぶ。この画像
処理部１２は、ＲＯＭ１３やＲＡＭ１６及びＭＰＵ１４
（マイクロプロセッサ）により構成されており、画像処
理部１２における各種演算処理などは、ＲＯＭ１３に格
納されたプログラムに基づいてＭＰＵ１４により行われ
る。この際、演算された重心、下部中心点及び外接矩形
の左上及び右下の頂部の座標などは、一次記憶手段とし
てのＲＡＭ１６に格納される。

【００１４】次にこの発明の動作について説明する。監
視カメラ１によって撮影された監視領域の画像は、映像
信号がアナログデジタル変換器２によってデジタル化さ
れた後、画像メモリ３に格納される。ここで火災候補領
域抽出手段４が画像メモリ３に格納された画像から火災
と思われる領域、例えばある所定の明度を有する領域を
抽出する。この際、二値化処理を行い、所定の明度を有
する領域を１、それ以外の部分を０とする。そして二値
化された画像を火災候補領域メモリ６に格納する。

【００１５】重心演算手段７は火災候補領域メモリ６に
二値化画像として格納された火災候補領域の重心を演算
して、その重心の座標をＲＡＭ１６に格納する。また下
部中心点演算手段８の外接矩形作成手段１０は、火災候
補領域を外接する最小の矩形で囲み、矩形の対角（例え
ば左上、右下）の隅の座標をＲＡＭ１６に格納する。そ
の後、矩形ブロック分割作成手段１０がその火災候補領
域を囲んだ矩形の高さ方向を例えば３つの矩形で均等に
分割し、分割されたブロックの一番下に位置するブロッ
クの中心点の座標を演算してＲＡＭ１６に格納する。

【００１６】火災候補領域メモリ６に、連続した撮影周
期による火災候補領域の画像が格納される場合には、火
災候補領域メモリ６に格納された、ある時間の前後にわ
たる火災候補領域同士が対応するものなのかどうかを対
応判別手段９で判別する。今、時間ｔ１及び時間ｔ２に
撮影された画像の火災候補領域Ａ１、Ａ２が火災候補領
域メモリ６に格納されているとする（図２参照）。ここ
で時間ｔ１と時間ｔ２の間隔は監視カメラ１のサンプリ
ング周期と同じで、火災候補領域Ａ１、Ａ２は連続した
撮影周期にわたる画像である。この時、ＲＡＭ１６には
重心演算手段７及び下部中心点演算手段８により演算さ
れた座標が格納されており、符号をつけると次のように
なる。

【００１７】

【表１】

【００１８】対応判別手段９は、特定点の座標が、撮影
時間の異なる画像の火災候補領域内に存在する時に前後
の画像は対応するものであると判別する。つまり上記の
座標点を用いてあらわすと、重心Ｇ１又は下部中心点Ｋ
１（の座標）が火災候補領域Ａ２内に存在する時、ある
いは重心Ｇ２又は下部中心点Ｋ２（の座標）が火災候補
領域内Ａ１内に存在する時に領域Ａ１、Ａ２は対応し、
同じ炎により抽出された領域であると判断する。

【００１９】なお重心Ｇ１や下部中心点Ｋ１が火災候補
領域内Ａ２に存在するか否かを判別する方法はいくつか
あり、火災候補領域のエッジ（輪郭）を検出しても可能
であるが、ここでは外接矩形と火災候補領域の大きさが
ほぼ同じであることを利用して、ＲＡＭ１６に格納され
る外接矩形の座標Ｌ２、Ｒ２をもとに、特定点Ｇ１、Ｋ
１の座標が矩形内にあるか否かを判別することで、火災
候補領域内に特定点があるかを判別する。勿論、火災候
補領域６に格納された画像が二値化画像であることを利
用して、特定点Ｇ１、Ｋ１の座標が、時間ｔ２の画像に
おいて１になっているかどうかを判別することでも、火
災候補領域内に特定点があるかを判別できる。

【００２０】このように火災候補領域内の特定点（重
心、下部中心点）が時間の異なる火災候補領域内にある
時に、対応する領域であると判断できるのは、下記に示
す炎の特徴、つまり炎は移動量がほとんどないという
特徴による。以下にそれ以外の炎の特徴を列記する。

【００２１】、所定の明るさ（明度）を有する。 、形状が不定形である。 、ちらつき（揺らぎ）がある。 、上部は大きく形状が変化するが下部はほとんど変化
しない。 、領域（面積）が大きく又は小さくなることはある
が、位置はあまり動かない。

【００２２】また特定点として上部中心点ではなく、下
部中心点をもとめているのは、炎の特徴記載のように
炎の下部形状がほとんど変化しないためで、また炎の上
部は大きく揺らぎ、形状が変化しやすいという炎の特徴
を考慮するためである。

【００２３】この対応判別手段９による対応判別は、炎
の特徴をいかしたものであるが、また監視領域に存在す
る誤報要因を除去するのにも適している。監視領域であ
るトンネル内は車両がたえず通過している。この車両の
ランプ類（ヘッドランプ、テールランプ）は所定の明度
を有するものであるから、ランプ類も火災候補領域抽出
手段４により火災候補領域として抽出、つまり捕らえら
れる。しかし車両の通過速度は早く、移動量が大きいの
で、次回にサンプリングされた画像の火災候補領域とは
対応関係はとられない。よって車両などのランプ類を誤
って火災として検出することはない。

【００２４】なお対応判別手段９で時間の前後における
画像の対応関係がとれない場合、つまり火災候補領域Ａ
１に対応する領域が時間Ｔ２における画像に存在しない
場合は、火災候補領域Ａ１は火災の領域ではないものと
して、火災候補領域メモリ６から削除する。また火災候
補領域Ａ２については、次のサンプリング周期で得られ
る画像と同様に比較判断がなされる。

【００２５】ここでは、重心又は下部中心点を特定点と
したが、火災候補領域内においてＸ軸に関してほぼ中央
付近、またＹ軸に関して中央またはそれよりも下方に位
置する点であれば、炎の上方変化の影響をうけることが
ないので、その点を特定点とすることができる。

【００２６】また重心Ｇ１または下部中心点Ｋ１のいず
れかがが領域Ａ２にある時に対応するものとしたが、重
心Ｇ１と下部中心点Ｋ１の両方が領域Ａ２にある時に対
応するものとしてもよく、更に重心Ｇ１と下部中心点Ｋ
１の両方が領域Ａ２にある時、また重心Ｇ２と下部中心
点Ｋ２の両方が領域Ａ１にある時、という２つの条件を
満足した時にはじめて領域Ａ１、Ａ２が対応するもので
あるとしてもよい。

【００２７】次に対応判別手段９により対応関係のとれ
た火災候補領域が本当の火災候補領域であるかどうかの
判定を火災特徴量演算手段１７と火災判定手段１８によ
り行う。火災特徴量演算手段１７は、対応判別手段９に
より対応関係ありと判別された火災候補領域同士を比較
して領域の移動量又は移動方向を演算するもので、火災
判定手段１８は、演算された移動量または移動方向を基
に、火災候補領域が火災であるか否かを判別するもので
ある。

【００２８】即ち、火災特徴量演算手段１７はある時間
にまたがる火災候補領域が火災時の炎らしい挙動を示す
場合に評価値を１つ加算し、火災らしくない挙動を示す
場合には評価値を１つ減算していき、所定時間内に評価
値が所定値に達すると火災判別手段１８が火災と判別す
る。ここでは上記の炎の特徴、に着目して、炎の縦
方向の変化量、又は変化方向を基に特徴量（評価値）を
演算していく。炎は非常に短い時間間隔で眺めている
と、その上部は縦方向に延びたり縮んだりといった激し
い縦変化を起こしており、このため炎は揺らいでいるよ
うに見える。

【００２９】火災特徴量演算手段１７は、対応判別手段
９で対応関係ありとされた２枚の画像の火災候補領域
を、表２に示す４つの項目にもとづいて特徴量を演算し
ていく（図２参照）。

【００３０】

【表２】

【００３１】（１）縦方向の相対的な移動量（変化量）
という観点。 炎の縦方向の変化は横方向の変化に比べて大きくなる。
つまり、 ｜ｄｘ（ｔ２）−ｄｘ（ｔ１）｜＜｜ｄｙ（ｔ２）−ｄ
ｙ（ｔ１）｜ この式が２枚の画像の間でなりたつ場合には、火災候補
領域は炎の可能性が高いとして、特徴量を１つ加算す
る。

【００３２】（２）炎上部の相対的な縦移動量という観
点。 炎上部の縦変化は、炎下部の縦変化に比べて小さくなる
ことはない。つまり、 ｜ｙ１（ｔ２）−ｙ１（ｔ１）｜＜｜ｙ２（ｔ２）−ｙ
２（ｔ１）｜ この式が２枚の画像の間で成り立つ場合には、火災候補
領域は炎の可能性が低いとして、特徴量を１つ減算す
る。

【００３３】（３）炎上部及び炎下部の縦方向の移動の
向きという観点。 車両によるランプ類が火災候補領域として抽出された場
合、外接矩形の左上及び右下の座標Ｌ、Ｒは共に同方向
に動く。即ち、炎上部の縦方向の変化する方向と、炎下
部の縦方向の変化する方向は同じにはなりにくい。つま
り、 （ｙ１（ｔ２）−ｙ１（ｔ１））×（ｙ２（ｔ２）−ｙ
２（ｔ１））≧０ この式が２枚の画像の間で成り立つ場合には、火災候補
領域は炎の可能性が低いとして、特徴量を１つ減算す
る。

【００３４】（４）縦方向の絶対的な移動量という観
点。 炎の縦方向の変化量は所定値以上ある。つまり、 ｜ｄｙ（ｔ２）−ｄｙ（ｔ１）｜＞α この式が２枚の画像の間で成り立つ場合には、火災候補
領域は炎の可能性が高いとして、特徴量を１つ加算す
る。

【００３５】なおこれらの式中のｔ２はある時間を示
し、ｔ１はある時間ｔ２よりも１つ前のサンプリング周
期における時間を示す。またαは定数である。なお上記
の４つの式は主に火災候補領域の縦変化に着目している
が、横方向に着目して、横方向に所定量以上動く場合に
は特徴量を減算するようにしてもよい。

【００３６】対応判別手段９で対応関係ありと判別され
た２枚の画像は、このような４つの条件式によって特徴
量が演算される。なおこの特徴量を演算する回数は例え
ば５〜１０回程度行われ、演算された回数に基づいて、
特徴量が１０〜２０になっていれば、火災候補領域は火
災であると判定し、それ以下の値の時は非火災であると
火災判定手段１８が判定する。

【００３７】最後に時間ｔ１、ｔ２つまり監視カメラ１
のサンプリング周期について説明する。上述の炎の特徴
で記載したように炎、特にその上部は揺らいでいる
（７〜１２Ｈｚの範囲）。このためある時点では炎は縦
長にのびているが、別の時点ではそれ程のびていない。
火災特徴量演算手段１７は炎の移動量（変化）などをも
とに火災候補領域の特徴量を演算するものであるから、
２枚の画像間の移動量がなるべく大きくなるような周期
で画像を撮影することが望ましい。そこで数秒という長
い周期でなく、非常に短い周期で画像をサンプリングす
れば、炎の変化を確実にとらえることができる。ここで
例えば１６回／秒の速度で画像をサンプリングするよう
にすれば、標本化の定理により８Ｈｚの炎を検出するこ
とが可能となる。なお１６回／秒でサンプリグされた画
像を全て画像処理するには処理速度の早い画像処理装置
が必要となるので、１６回すべての画像を処理するので
はなく、例えば１回目、２回目の周期は画像をとりこ
み、次の３回目、４回目は画像をとりこまないようにし
て、５回目、６回目で再び画像をとりこむようにすれ
ば、処理速度がそれほど早くない装置でも対応できる。

【００３８】上述したように監視領域内を、ある程度の
速度で車両が走っていれば、火災候補領域抽出手段４が
その車両のランプ類を火災候補領域として抽出したとし
ても、対応判別手段９により火災候補領域の対応関係が
とられることはない。しかしこの車両がトンネル内で停
止又はほとんど動かないような場合には、移動量が小さ
いので火災候補領域として対応関係がとられることにな
る。そこで火災特徴量演算手段１７を設けて、火災候補
領域の火災らしさを数値として演算していくことで、上
記のような停止中の車両のランプ類などにより抽出され
た領域を火災と判別するのを防ぐことが可能となる。

【００３９】

【発明の効果】本発明は、火災候補領域の重心または下
部中心点の座標を求め、次回にサンプリングされた火災
候補領域内にその重心または下部中心点があるかどうか
を判別することにより前画面と次画面における火災候補
領域の対応関係をとっている。つまり抽出領域の面積で
ははなく、座標をもとに対応関係の判別を行うので、炎
のような形状が絶えず変化するものが対象物であって
も、時間経過に伴う抽出領域の対応関係を正確にとるこ
とができる。また座標の演算という簡単な処理ですむの
で、面積などを演算するものに比べて素早く画像を処理
でき、装置の負担が少なくてすむ。

【００４０】また抽出された火災候補領域が炎であるか
どうかを判別するための特徴量の演算に関しても、上記
の対応関係を判別する際に使用した座標をもとに、火災
候補領域の移動量や移動方向を演算し、これらを基に火
災候補領域が本当の火災領域であるかを判別することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の火災検出装置を示すブロック図であ
る。

【図２】監視カメラより撮影された炎の画像を示す図で
ある。

【符号の説明】

１ 監視カメラ、２ アナログデジタル変換器、３ 画
像メモリ、４ 火災候補領域抽出手段、６ 火災領域メ
モリ、７ 重心演算手段、８ 下部中心点演算手段、９
対応判別手段、１０ 外接矩形作成手段、１１ 矩形
ブロック分割作成手段、１２ 画像処理部、１３ ＲＯ
Ｍ、１４ ＭＰＵ、１６ ＲＡＭ、１７ 火災特徴量演
算手段、１８ 火災判定手段、

【図面の説明】

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 監視領域を周期的に撮影する撮影手段
   と、撮影手段により撮影された画像を格納するための画
   像メモリとを備え、該画像メモリに格納された画像を処
   理することにより火災を検出する火災検出装置におい
   て、 前記画像から火災らしい領域を抽出する火災候補領域抽
   出手段と、 該火災候補領域抽出手段により抽出された火災候補領域
   内の特定点の座標を演算する特定点演算手段と、 前記撮影手段により周期的に撮影される画像に火災候補
   領域が連続してある場合に、時間の前後間の画像の火災
   候補領域の対応関係を判別する対応判別手段とを備え、 該対応判別手段は、前記特定点の座標が、撮影時間の異
   なる画像の火災候補領域内に存在する時に該前後の画像
   の火災候補領域は対応するものであると判別することを
   特徴とする火災検出装置。
2. 【請求項２】 前記特定点演算手段は、前記火災候補領
   域の重心の座標を演算する重心演算手段であることを特
   徴とする請求項１記載の火災検出装置。
3. 【請求項３】 前記特定点演算手段は、前記火災候補領
   域の外接矩形を作成する外接矩形作成手段と、該外接矩
   形の高さ方向を複数個のブロックで分割するブロック分
   割手段とからなり、前記外接矩形の最下部に位置するブ
   ロックの中心点を演算することを特徴とする請求項１記
   載の火災検出装置。
4. 【請求項４】 監視領域を周期的に撮影する撮影手段
   と、撮影手段により撮影された画像を格納するための画
   像メモリとを備え、該画像メモリに格納された画像を処
   理することにより火災を検出する火災検出装置におい
   て、 前記画像から火災らしい領域を抽出する火災候補領域抽
   出手段と、 前記撮影手段により周期的に撮影される画像に火災候補
   領域が連続してある場合に、異なる時間の画像を比較し
   て前記火災候補領域の移動量又は移動方向を演算する火
   災特徴量演算手段と、 前記移動量又は移動方向を基に、前記火災候補領域が火
   災であるか否かを判別する火災判別手段とを備えたこと
   を特徴とする火災検出装置。