JPH09326090A

JPH09326090A - 火災検出装置

Info

Publication number: JPH09326090A
Application number: JP8141432A
Authority: JP
Inventors: Takatoshi Yamagishi; 貴俊山岸; Misaki Kishimoto; 美咲岸本
Original assignee: Nohmi Bosai Ltd
Current assignee: Nohmi Bosai Ltd
Priority date: 1996-06-04
Filing date: 1996-06-04
Publication date: 1997-12-16
Anticipated expiration: 2016-06-04
Also published as: JP3682631B2

Abstract

(57)【要約】【課題】監視カメラの画像から人工光源などを省いて、
火災（炎）領域だけを抽出できるようにすること。また
メモリ容量が少なく、処理の早い火災検出装置を提供す
ること。【構成】監視領域を撮影し、ＲＧＢ信号を出力する撮影
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、所定の明るさを有する領域から、火災と人工光源を
区別できるように設定された所定値を記憶した記憶手段
と、画像メモリに格納された画像から、Ｒ成分とＧ成分
が共に所定値を越える領域を抽出する火災領域抽出手段
とを備え、火災領域抽出手段は、Ｒ成分とＧ成分を画素
毎に比較して小さい値の成分を出力する最小値演算部
と、最小値演算部の出力信号が所定値を越える領域を火
災領域として抽出する火災領域抽出部とからなる。

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】監視領域に監視カメラを設置し、そのカ
メラによって撮影された画像を画像処理装置を利用して
火災を検出する方法には例えば次のようなものがある。
まず画像処理装置に通常時の監視領域を撮影した画像を
記憶させておき、監視カメラによって撮影された画像
を、その通常時に撮影された画像と差分処理すること
で、通常時と異なる領域、つまり変化のあった領域のみ
をとらえる。次にその変化領域が所定の明度を有するも
のであればその領域を火災領域としてとらえるものであ
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】この従来の方法では、
差分処理用の背景画像といわれる画像を記憶しておく必
要があるが、通常背景画像は明るさの変化などを考慮し
て時刻単位で画像を格納しておく必要があるため１枚で
はなく、画像処理装置としてメモリの容量の負担が大き
くなってしまう。また明度だけで火災か否かの判断を行
うと、監視領域内に車両が入ってきた場合、車両のヘッ
ドランプ等のランプ類も火災領域として認識してしまい
誤報を起こす。そこで本発明は、メモリの負担が少な
く、光源により誤報を起こさない火災検出装置を得るこ
とを目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明に係わる火災検出
装置は、監視領域を撮影し、Ｒ、Ｇ、Ｂのカラー成分信
号でなるカラー画像信号を出力する撮影手段と、該撮影
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、所定の
明るさを有する領域から、火災と人工光源を区別できる
ように設定された所定値を記憶した記憶手段と、前記画
像メモリに格納された画像から、前記カラー成分信号の
うちＲ成分とＧ成分が共に前記所定値を越える領域を抽
出する火災領域抽出手段とを備え、前記火災領域抽出手
段は、前記カラー成分信号のうちＲ成分とＧ成分を画素
毎に比較して小さい値の成分を出力する最小値演算部
と、前記最小値演算部の出力信号が前記所定値を越える
領域を火災領域として抽出する火災領域抽出部とからな
ることを特徴とするのである。

【０００５】また監視領域を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
像から火災領域を抽出する火災領域抽出手段と、前記火
災領域を外接矩形で囲み、該外接矩形の高さと幅の比を
求める外接矩形作成手段と、所定時間に渡って、前記外
接矩形の高さと幅の比の変化量を演算する火災特徴量演
算手段と、前記変化量と所定値を比較し、火災か否かを
判断する火災判定手段とを備えたことを特徴とするもの
である。

【０００６】

【発明の実施の形態】

実施形態１以下、本発明の第１の実施形態を説明する。図１は本発
明を示すブロック図で、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。監
視カメラ１は例えばＮＴＳＣ方式に従ったＲ（赤）、Ｇ
（緑）、Ｂ（青）のカラー成分信号でなるカラー画像信
号を出力するものである。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監視区域全体を見渡せる位
置に設置され、トンネル内で発生する火災を監視し、撮
影した画像内に火災の領域があるか否かは後述する画像
処理部で検出する。

【０００７】図２は、監視カメラ１により撮影された画
像を示す図面で、この図からもわかるように監視カメラ
１は車両Ｃ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。これは、車両
Ｃのヘッドライトが監視カメラ１に入射するのを防止す
るためで、このように設置することで画像処理する際に
ヘッドランプが火災領域として捕らえられることがなく
なる。

【０００８】２はアナログデジタル変換器で、監視カメ
ラ１から得られたカラー画像、即ちＲＧＢ信号のそれぞ
れを画素単位で多階調のデジタル信号に変換するもので
ある。３はデジタル化された映像信号を記憶する画像メ
モリで、Ｒ成分フレームメモリ３Ｒ、Ｇ成分フレームメ
モリ３Ｇ、Ｂ成分フレームメモリ３Ｂからなり、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３Ｒ、３Ｇ、３Ｂは複数の画像を格納で
きる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は最小値演算部（最小値フィルタとも呼
ばれる）で、Ｒ成分フレームメモリ３ＲとＧ成分フレー
ムメモリ３Ｇに格納されたカラー成分信号のＲ成分とＧ
成分を同一画素毎に比較して小さい値の成分（の輝度
値）を出力する。６は最小値演算部の出力信号を所定値
で二値化処理し、所定値を越える領域を火災領域として
抽出する火災領域抽出部である。つまり火災領域を
「１」、画像のそれ以外の部分（所定値未満の部分）を
「０」で表す。この所定値は、所定の明るさを有する領
域から、火災と人工光源を区別できるように設定された
値である。７は火災領域抽出部６によって二値化された
画像を格納するための二値化メモリで、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。

【００１０】１１は対応判別手段、１２は外接矩形作成
手段、１３は火災特徴量演算手段、１４は火災判定手段
であり、これらについては後で詳しく説明する。なお最
小値演算部４、火災領域抽出部６が火災領域抽出手段の
一例で、画像から、明るさなどを基に火災と思われる領
域を抽出するものである。また最小値演算部４、火災領
域抽出部６、対応判別手段１１、外接矩形作成手段１
２、火災特徴量演算手段１３及び火災判定手段１４をま
とめて画像を処理する画像処理部８と呼ぶ。この画像処
理部８は、記憶手段としてのＲＯＭ２１や一次記憶手段
としてのＲＡＭ２２及び演算手段としてのＭＰＵ（マイ
クロプロセッサ）２３により構成されており、画像処理
部８における各種演算処理などは、ＲＯＭ２１に格納さ
れたプログラムに基づいてＭＰＵ２３により行われ、こ
の際、演算された値はＲＡＭ２２に格納される。またＲ
ＯＭ２１は二値化処理をする際の所定値などが記憶され
ている。

【００１１】次に火災検出の原理を簡単に説明する。
今、監視カメラ１が撮影した画像には、図２に示すよう
に、所定の明るさを有する領域として３つの明度を有す
るもの、車両Ｃ、照明用のナトリウム灯Ｎ、火災時の炎
Ｆが映し出されている。なお図中のＣＴは車両Ｃのテー
ルランプ（ポジションランプを含む）を示す。表１に車
両ＣのテールランプＣＴ、ナトリウム灯Ｎ、炎Ｆこれら
３つのカラー成分信号の一例を２５５階調にて表す。

【００１２】

【表１】

【００１３】このようにＲＧＢ成分であらわすと、炎Ｆ
はＲ成分、Ｇ成分の値（輝度値）が共に高く、テールラ
ンプやナトリウム灯などの人工光源は３つの成分のう
ち、Ｒ成分のみが大きい値をもつことがわかる。つまり
Ｒ成分とＧ成分が共に大きい領域（画素）を抽出するこ
とで、監視画像から人工光源を省いて火災の領域のみを
抽出することが可能となる。この原理を踏まえて、以下
に本発明の動作について説明する。

【００１４】監視カメラ１によって撮影された監視領域
の画像は、カラー画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。つまりＲＧＢ信号のそれぞれがＡ／Ｄ変換された後
に、Ｒ成分フレームメモリ３Ｒ、Ｇ成分フレームメモリ
３Ｇ、Ｂ成分フレームメモリ３Ｂに書き込まれる。画像
メモリ３に格納された画像は画素単位で、全ての画像領
域にわたって、最小値演算部４によって最小値演算がな
されるが、ここでは特に車両Ｃの上記カラー成分で表せ
られるテールランプＣＴの領域部分が画像処理される場
合について説明する。

【００１５】最小値演算部４が、Ｒ成分フレームメモリ
３ＲとＧ成分フレームメモリ３Ｇに格納されたカラー成
分信号のＲ成分とＧ成分を同一画素毎に比較して小さい
値の成分を出力する。即ち、テールランプＣＴの領域は
Ｒが１６０、Ｇが７５なので小さい値をもつＧ成分が出
力される。次にその出力された値を基に火災領域抽出部
６により二値化処理が行われる。ここで二値化を行う閾
値としての所定値が例えば１８０に設定されていると、
最小値演算部４から出力された値は７５であるので、そ
の領域は「０」（黒レベル）とされる。なおナトリウム
灯Ｎの領域も同様に最小値演算及び火災領域抽出部６に
よる二値化処理が行われると、その領域は「０」とな
る。

【００１６】次に火災時の炎Ｆの場合について説明す
る。炎ＦもテールランプＣＴやナトリウム灯Ｎと同様に
Ｒ成分とＧ成分では、Ｇ成分の方が小さいので（Ｒ成分
が小さい場合もある）、最小値演算部４からはＧ成分の
値が出力される。次に火災領域抽出部６により二値化処
理が行われるが、炎ＦのＧ成分は２１０であり、所定値
１８０よりも大きいので、その領域は「１」になる。な
お明るい領域ほど２５５階調で表せられる数値は大きく
なるので、車両Ｃの本体部分などの光を発しない領域
は、最小値演算部４の結果がいかなる場合でも、火災領
域抽出部６の二値化処理の段階で全て「０」になる。図
３は二値化メモリ７に格納された画像処理（最小値演
算、二値化処理）後の画像で、この図からも明らかなよ
うに、画像メモリ３に格納された画像（原画像）から、
火災領域のみを抽出して表示させることが可能となる。

【００１７】なお先に火災検出の原理で説明したよう
に、画像メモリ３からＲ成分とＧ成分が共に大きい領域
（画素）を抽出することで、火災領域のみを抽出でき
る。つまり最小値演算部４の代わりに、Ｒ成分フレーム
メモリ３Ｒに格納されたカラー成分信号のうちＲ成分が
所定値を越える領域を抽出するＲ領域抽出部と、Ｇ成分
フレームメモリ３Ｇに格納されたカラー成分信号のうち
Ｇ成分が所定値を越える領域を抽出するＧ領域抽出部を
設け、Ｒ領域抽出部によって抽出された領域と、Ｇ領域
抽出部によって抽出された領域の重なりあう領域を火災
領域として抽出する火災領域抽出部を更に設けても画像
メモリ３から火災領域を抽出することができる。この場
合、Ｒ領域抽出部、Ｇ領域抽出部及び火災領域抽出部が
火災領域抽出手段の一例となる。

【００１８】この場合、Ｒ成分フレームメモリにおいて
画素単位に所定値、例えば１８０を越える画素を探す処
理工程、Ｇ成分フレームメモリにおいて画素単位に所定
値、例えば１８０を越える画素を探す処理工程、またそ
れぞれ抽出された画素同士が重なりあう画素を探す処理
工程の３つの処理工程が必要となるが、最小値演算部３
を使用すればＲ、Ｇの両成分を比較する処理工程と、所
定値で二値化する処理工程の２つの処理工程ですむの
で、いち早く火災領域を検出することが可能となる。し
かも単純に２つの値を比較して、その結果だけを出力す
るものなので、加算、乗算などの演算をする必要もない
のでＭＰＵ２３の処理の負担が少なくてすむ。

【００１９】なお図２に示す車両Ｃの後部に後続車両の
ヘッドライトの光が強くあたってる場合には、車両Ｃの
後ろガラスが鏡面反射を起こし、細い横長の光を放つ領
域が発生する。この領域は、最小値演算及び二値化処理
を行っても、抽出される恐れがある。そこで現画像のエ
ッジ画像を抽出するエッジ処理部を設け、二値化処理後
の二値化画像からこのエッジ画像を差分処理するように
すれば、二値化画像のエッジを削ることができる。つま
り二値化画像の抽出領域は、回りが削られ、一回り小さ
い領域となるので、ある程度の幅（大きさ）を持つ領域
のみが残り、幅の小さい領域は、全て削除されてしま
う。よってガラスの鏡面反射により発生した細長い形状
の領域は、このような処理をすることで領域そのものを
なくすことが可能となる。

【００２０】実施形態２ところで、トンネルの幅が狭く、双方向の車線があり、
監視カメラ方向に向かって走る車両を撮影しなけらばな
らない場合、車両前部に黄色いフォグランプ（又は黄色
のハロゲンランプ）などがあると、これが誤報要因とな
る。つまり本発明の火災検出原理は、Ｒ、Ｇが共に大き
い領域を抽出するもので、これは色にして言い換えると
黄色から白色にわたる色の範囲を抽出するものであるか
ら、車両前部に黄色い発光体があると、それを火災領域
として抽出してしまう恐れがある。

【００２１】そこで、この実施形態２では、実施形態１
において抽出された領域の特徴を数値化することで、よ
り精度（認識度）の高い火災検出を行う。つまり最小値
演算と二値化処理という２つの工程により一次的な火災
領域の抽出を行い、外接矩形作成手段１２、火災特徴量
演算手段、火災判定手段１４により抽出された火災領域
が火災時の炎らしい挙動を示すかどうか、二次的な火災
検出を行って、その領域が実火災であるのかどうかを判
定する。

【００２２】図１において、１１は対応判別手段で、監
視カメラ１により周期的に撮影された画像に火災領域が
連続してある場合、つまり二値化メモリ７に火災領域が
連続して格納される場合に、ある時間の前後にわたる火
災領域同士の対応関係、即ち同じ炎により抽出された領
域なのかどうかを判別するもので、言い換えると監視領
域内に所定時間に渡って火災領域があるかどうかを判別
するものである。

【００２３】１２は外接矩形作成手段で、二値化メモリ
７に格納された火災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）の隅の画素の座標（フ
ィレ値）から矩形の高さｄｙと矩形の幅ｄｘ（フィレ
径）を演算して、その高さと幅の比｛ｄｘ／ｄｙ｝の値
を求めてＲＡＭ２２に格納する（図３参照）。１３は火
災特徴量演算手段、１４は火災判定手段で、二値化メモ
リ７に格納された火災領域がある時間内にわたって存在
し、対応判別手段１１により連続して例えば７回程度、
火災領域の対応関係がとれた場合、つまりその領域が同
じ炎（又は光源）によって抽出されているものと判断さ
れた場合、その火災領域が本当の火災領域であるかどう
かの判定を行うものである。具体的には火災特徴量演算
手段１３は、外接矩形作成手段１２により演算され、Ｒ
ＡＭ２２に格納された７個の｛ｄｘ／ｄｙ｝から、最大
値と最小値を選び次式に示す火災特徴量を演算する。ま
た火災判定手段は１５は、演算された火災特徴量の値と
所定値（１．３〜１．５）の大小関係を調べ、火災特徴
量の値の方が大きい場合に火災であると判定し、図示し
ない表示部や音響部から火災の発生を警報するものであ
る。

【００２４】火災特徴量＝ｍａｘ｛ｄｘ／ｄｙ｝／ｍｉｎ｛ｄｘ／ｄｙ｝……式１監視領域内で火災が発生すると、実施形態１に記載のよ
うに二値化メモリ７に火災領域が抽出される。この時、
時間的に連続して二値化メモリ７に火災領域が格納され
ると、対応判別手段１１が火災領域同士の対応関係をと
る。この対応関係をとる方法は、いくつか有り、例えば
二値化メモリ７に格納された、撮影時間（周期）の連続
する火災領域を重ねあわせ、その重なり具合が所定値以
上の場合に対応有りと判断する方法。また撮影時間（周
期）の連続する火災領域の一方の重心座標が他方の火災
領域内に入っていれば対応有りと判断する方法などが有
り、これらは監視対象物が炎のように全体的な移動量の
少ないものの場合に有効で、車両のランプ類が火災領域
抽出手段により一次的に火災領域として抽出されてしま
っても、車両の移動量は大きいので、領域同士の対応関
係がとられることはない。また二値化メモリ７に格納さ
れた火災領域は、外接矩形作成手段１２により外接する
最小の矩形で囲まれ、矩形の高さと幅の比｛ｄｘ／ｄ
ｙ｝の値が演算され、その値はＲＡＭ２２に一時的に格
納される。

【００２５】監視カメラ１により撮影される画像に所定
の明るさをもつ領域が、所定時間に渡ってあり、二値化
メモリ７に格納された火災領域が連続して、例えば７回
程度対応関係があるものと対応判別手段１１が判断する
時、火災特徴量演算手段１３が式１を用いてＲＡＭ２２
に格納された｛ｄｘ／ｄｙ｝の７回分のデータから｛ｄ
ｘ／ｄｙ｝の最大値と最小値の比（火災特徴量）を演算
する。二値化メモリ７に格納された火災領域が本当の火
災である場合、時間の経過に伴いその領域は変化してい
くはずである。また火災が進展しなくても、炎は激しい
高さ方向の変化をもつ。このためある時間内にわたって
何回か｛ｄｘ／ｄｙ｝の値を演算すると、それらの値は
大きくばらつき、最大値と最小値の比をとると、概ね
１．４程度を越える。一方、火災領域がヘッドライトな
どの光源である場合、車両が移動して撮影される位置が
例え異なっても、形状は変化しないから｛ｄｘ／ｄｙ｝
の値は、ある時間内にわたって、一定であり、式１のよ
うに最大値と最小値の比をとっても、その値はかぎりな
く１に近く、所定値１．３を越すことはない。火災判定
手段１４はこの火災特徴量が所定値よりも大きい場合に
は、火災領域は本当の火災であると判断し、図示しない
表示部や音響部から火災の発生を警報する。

【００２６】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、火災領域抽出手段がその車
両のランプ類を火災領域として抽出したとしても、対応
判別手段１１により火災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
領域として対応関係がとられることになるが、火災特徴
量演算手段１３を設けて、抽出された火災領域が火災ら
しい挙動を示すかどうかを調べることで、上記のように
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
災と判定するのを防止できる。

【００２７】ここで実施形態１、実施形態２の動作説明
を図４のフローチャートを用いて説明する。まずステッ
プ１（以下ステップをＳと略す。）で、監視カメラ１が
撮影した画像を画像メモリ３に取り込む。画像メモリ３
に取り込まれた画像は、最小値演算部４によりＲフレー
ムメモリ３ＲとＧフレームメモリ３Ｇを画素毎に比較し
て、ＲＧのうち小さい輝度値をもつものが出力される
（Ｓ３）。その出力された輝度値を所定値で二値化処理
して（Ｓ５）、所定値以上の領域を抽出する。この抽出
領域は、光を放つ光源がある領域となる。

【００２８】Ｓ７で所定値以上の領域、つまり抽出すべ
き領域があるか否かを判断し、ここで無い場合は新たな
画像を取り込むためにＳ１に戻るが、抽出領域があるな
らば、外接矩形作成手段１２がその抽出した領域の外接
矩形を作成し、そしてフィレ径の比｛ｄｘ／ｄｙ｝を演
算し、その演算値をＲＡＭ２２に格納しておく。またＳ
１１でこの抽出された領域が前回サンプリングした（取
り込んだ）画像における抽出領域と対応関係があるかを
対応判別手段１１により判別する。対応関係がない場合
には新たに発生した領域と認識し、ラベリングを行い
（抽出領域に番号をつける）、Ｓ１に戻る。

【００２９】また対応判別手段１１により対応関係がと
れた場合には、Ｓ１３に進んで、所定回に渡って対応関
係がとられたかどうかを判断する。例えばまだ２回しか
対応関係がとられていなければ、Ｓ１に戻り、所定回、
例えば７回対応関係がとれた場合にはＳ１５に進んで、
火災特徴量演算手段１３が式１に基づく火災特徴量を演
算する。そしてＳ１７で演算した特徴量が所定値よりも
大きいと火災判定手段１４が判断したらＳ１９にて火災
警報を行う。また所定値以下の場合にはＳ１に戻る。

【００３０】なお火災特徴量は、数回のデータにおける
｛ｄｘ／ｄｙ｝の最大値と最小値の比から求めたが、所
定時間内にわたる外接矩形の高さと幅の比の変化量から
演算してもよい。つまり｛ｄｘ／ｄｙ｝の値を演算する
度に、前回の｛ｄｘ／ｄｙ｝の値との差を絶対値で求め
ていき、所定回演算した時に、その差を加算した値が所
定値よりも大きければ本当の火災領域であると判断する
ようにしてもよい。また監視領域は球場、アトリウムと
いった大空間でもよい。

【００３１】

【発明の効果】請求項１の構成によれば、Ｒ成分とＧ成
分が共に大きい領域を火災領域として画像から抽出する
ことで、Ｇ成分の低いナトリウム灯やテールランプなど
の人工光源を省いて炎の領域だけを抽出することができ
る。また請求項２の構成によれば、画像処理部における
画素を走査する時間を短くでき、いち早く火災を検出す
ることが可能となる。更に請求項３の構成によれば、監
視カメラに車両のヘッドライドの光が入射するのを防止
できるので、誤報要因を画像処理する以前に、未然に省
くことができる。

【００３２】また請求項４の構成によれば、一次的に抽
出された火災領域の形状変化に着目し、所定時間にわた
って、その領域の変化量をみることで、領域が炎による
ものか人工光源によるものかを判断できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のシステムブロック図である。

【図２】監視カメラにより映される画像の一例である
（原画像）。

【図３】二値化メモリに格納された画像処理後の画像の
一例である。

【図４】本発明の動作を説明するためのフローチャート
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、３ＲＲ成分フレームメモリ、３Ｇ
Ｇ成分フレームメモリ、３ＢＢ成分フレームメモリ、
４最小値演算部、６火災領域抽出部７二値化メモリ、８画像処理部、１１対応判
別手段、１２外接矩形作成手段、１３火災特徴量演
算手段、１４火災判定手段、２１ＲＯＭ、２２
ＲＡＭ、２３ＭＰＵ、

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】監視領域を撮影し、Ｒ、Ｇ、Ｂのカラー
成分信号でなるカラー画像信号を出力する撮影手段と、
該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、所定の明るさを有する領域から、火災と人工光源を区別
できるように設定された所定値を記憶した記憶手段と、前記画像メモリに格納された画像から、前記カラー成分
信号のうちＲ成分とＧ成分が共に前記所定値を越える領
域を抽出する火災領域抽出手段とを備えたことを特徴と
する火災検出装置。
【請求項２】請求項１において、前記火災領域抽出手
段は、前記カラー成分信号のうちＲ成分とＧ成分を画素毎に比
較して小さい値の成分を出力する最小値演算部と、前記最小値演算部の出力信号が前記所定値を越える領域
を火災領域として抽出する火災領域抽出部とからなるこ
とを特徴とする火災検出装置。
【請求項３】請求項１又は２において、前記監視領域はトンネルであり、前記トンネル内を通過
する車両のヘッドライトの光が入射しないように、前記
撮影手段は前記トンネルに取り付けられていることを特
徴とする火災検出装置。
【請求項４】監視領域を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、前記画像から火災領域を抽出する火災領域抽出手段と、前記火災領域を外接矩形で囲み、該外接矩形の高さと幅
の比を求める外接矩形作成手段と、所定時間に渡って、前記外接矩形の高さと幅の比の変化
量を演算する火災特徴量演算手段と、前記変化量と所定値を比較し、火災か否かを判断する火
災判定手段とを備えたことを特徴とする火災検出装置。