JPH10162264A

JPH10162264A - 火災検出装置

Info

Publication number: JPH10162264A
Application number: JP32390196A
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: 1996-12-04
Filing date: 1996-12-04
Publication date: 1998-06-19

Abstract

(57)【要約】【課題】監視カメラの画像から監視対象以外の人工光
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。【解決手段】画像から一時的に火災らしい領域を抽出
する火災候補領域抽出手段（４１）と、火災らしい領域
を外接矩形で囲む外接矩形作成手段（４３）と、所定時
間に亙って外接矩形で囲まれた火災らしい領域の下部の
面積を演算する面積演算手段（４５）と、この下部の面
積の所定時間に亙る変化量を演算する面積変化量演算手
段（４６）と、この面積変化量演算手段で演算された変
化量に基づいて外接矩形で囲まれた火災らしい領域が本
当の火災領域であるか否かを判別する火災判別手段（４
７）とで構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は火災検出に画像処
理を用いた火災検出装置に関し、特に監視領域に監視対
象である炎以外の光源が混在する場合等に用いて好適な
火災検出装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】画像処理装置を利用して火災を検出する
従来装置として、例えば特開平５−２０５５９号公報に
記載されているようなものがある。このような従来装置
の主な原理は、撮影される画像から所定の明度を有する
領域を抽出することで、火災時の炎を捕らえるものであ
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、このような
従来装置の場合、監視画像の輝度信号から火災による炎
部分を抽出して火災と認識するようにしているので、監
視領域、例えばトンネル内にこのような火災検出装置を
設ける場合、所定の明度を有する光源として炎以外の例
えば照明用人工光源（ナトリウム灯）、車両後部光源
（テールランプ，ポジションランプ）、車両前部光源
（ヘッドライト、ハロゲンランプ、フォグランプ）、或
いは緊急車両光源（回転灯）等が存在するので、これら
の光源を炎と認識し、誤報を発生する虞れがあるという
問題点があった。

【０００４】この発明はこのような問題点を解決するた
めになされたもので、炎の擬似光源に影響されることな
く、炎のみを正確に捕らえることのできる火災検出装置
を得ることを目的とするものである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】この発明に係わる火災検
出装置は、監視領域を撮影する撮影手段と、この撮影手
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、この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、画像か
ら一時的に火災らしい領域を抽出する火災候補領域抽出
手段と、火災らしい領域を外接矩形で囲む外接矩形作成
手段と、所定時間に亙って外接矩形で囲まれた火災らし
い領域の下部の特徴量を求め、この下部の特徴量の所定
時間に亙る変化量を演算する火災特徴量演算手段と、こ
の火災特徴量演算手段で演算された変化量に基づいて外
接矩形で囲まれた火災らしい領域が本当の火災領域であ
るか否かを判別する火災判別手段とを備えたものであ
る。

【０００６】また、この発明に係わる火災検出装置は、
火災特徴量演算手段が所定時間に亙って外接矩形で囲ま
れた火災らしい領域の上部および下部の特徴量を求め、
これら上部および下部の特徴量の所定時間に亙る変化量
を演算し、火災判別手段は、上部の変化量が所定値より
大きく、下部の変化量が所定値より小さいときに、火災
らしい領域が本当の火災領域であると判別するものであ
る。

【０００７】また、この発明に係わる火災検出装置は、
監視領域を撮影する撮影手段と、この撮影手段により撮
影された画像を格納するための画像メモリとを備え、こ
の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、画像から一時的に
火災らしい領域を抽出する火災候補領域抽出手段と、火
災らしい領域を外接矩形で囲む外接矩形作成手段と、外
接矩形で囲まれた画像の差分を演算する画像差分演算手
段と、画像の差分の領域に含まれる火災らしい領域の縦
軸投影ヒストグラムを作成する縦軸投影ヒストグラム作
成手段と、縦軸投影ヒストグラムの上部から下部に亙っ
て増加または減少する評価値を該縦軸投影ヒストグラム
に与える評価値演算手段と、評価値の与えられた縦軸投
影ヒストグラムに基づいて外接矩形で囲まれた火災らし
い領域が本当の火災領域であるか否かを判別する火災判
別手段とを備えたものである。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、この発明の一実施の形態を
図を参照して説明する。先ず、各実施の形態を説明する
前に、火災領域の検出原理について図１６を参照して説
明する。なお、図１６において、撮影時間Ｔ２は撮影時
間Ｔ１に対してそれ程ずれていない時間である。通常、
炎の特徴には、次の４点がある。炎、特にその下部は位置的変化がほとんどない。炎、特にその上部は位置的変化が大きい。炎、特にその上部は形状や面積が絶えず変化する。炎、特にその下部は形状や面積が変化しにくい。このように炎は、その領域の部分（上部、下部）によっ
て変化が異なり、下部の変化に比べ上部の変化が大き
い。

【０００９】これに対し、例えば、車両の光源は、その
車両が移動していれば（移動光源）、位置的に形状も変
化するが（形状（輪郭）を保ちつつ大きさが変化す
る）、炎のように領域の部分によって変化が異なるとい
うことはない。また、その車両が停止していれば（固定
光源）、位置も形状も変化することはない。これは照明
用光源でも同じことになる。そこで、以下の各実施の形
態では、炎が、その領域の部分（上部、下部）によって
変化が異なり、下部の変化に比べ上部の変化が大きいと
いう特徴を持つことに着目して火災領域を検出する。

【００１０】実施の形態１．図１はこの発明の第１の実
施の形態を示す構成図である。図において、１は撮影手
段としての監視カメラであって、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の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
で検出される。

【００１１】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。なお、図２において、ＣＴは車両のテールランプ
を表している。

【００１２】２は監視カメラ１に接続されたアナログー
デジタル変換器であって、監視カメラ１から得られた画
像のそれぞれを画素単位で多階調、例えば２５５階調の
デジタル信号に変換するものである。３はアナログーデ
ジタル変換器２に接続され、デジタル化された画像を記
憶する画像メモリであって、監視カメラ１で撮影された
画像の１画面分を格納する。この画像メモリ３は複数の
画像を格納できるようにするため図に示すように複数個
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。

【００１３】４１は画像メモリ３に接続され、画像処理
部４の構成要素の１つである火災候補領域抽出手段であ
って、この火災候補領域抽出手段４１は画像メモリ３か
ら読み出された画像信号を所定値で二値化処理し、所定
値を越える領域、つまり明るい領域を火災らしい領域
（火災の可能性のある領域）として抽出する。即ち、火
災らしい領域を“１”、画像のそれ以外の部分（所定値
未満の部分）を“０”で表す。なお、以下の説明におい
て、火災らしい領域を抽出領域と呼ぶ場合がある。この
二値化処理で使用される所定値は、画像から所定の明る
さを有する領域だけ抽出できるように設定された値であ
り、トンネルのように暗い環境下では例えば２００位
（２５５階調の場合）に設定される。なお、図３は図２
の画像を二値化処理した二値化画像で、後述の二値化メ
モリに格納されている。このように二値化処理により所
定の明るさをもつ領域だけが元の画像から抽出されるこ
とがわかる。

【００１４】５は火災候補領域抽出手段４１に接続さ
れ、この火災候補領域抽出手段４１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あって、画像メ
モリ３と同様に複数個で構成され、実質的に画像メモリ
３からの最新の画像を火災候補領域抽出手段４１を介し
て順次複数個分格納する。６および７は上述の火災候補
領域抽出手段４１等を含む画像処理部４にそれぞれ接続
されたＲＯＭおよびＲＡＭであって、画像処理部４にお
ける各種演算処理等は、ＲＯＭ６に格納された後述のプ
ログラム（図５参照）に基づいて行われ、その際、演算
された値はＲＡＭ７に格納される。またＲＯＭ６は二値
化処理をする際の所定値や火災判別をする際に使う所定
値などが記憶されている。

【００１５】４２は二値化メモリ５に接続された対応判
別手段であって、監視カメラ１により周期的に撮影され
た画像に火災らしい領域が連続してある場合、つまり二
値化メモリ５に火災らしい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らしい領域同士の対
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。この対応判別手段を設けることで、監視領
域内に所定時間に亙って火災らしい領域が存在するかど
うかを判別することが可能となる。４３は二値化メモ
リ５および対応判別手段４２に接続された外接矩形作成
手段であって、二値化メモリ５に格納された火災らしい
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、それ
らの値をＲＡＭ７に格納する（図３参照）。

【００１６】４４は外接矩形作成手段４３に接続され、
外接矩形をその高さ方向に複数個の均等なブロック、例
えば図４に示すように２つのブロックに分割するブロッ
ク分割手段である。なお、図４（ａ）および（ｂ）はそ
れぞれ異なる時間に撮影された画像に対する外接矩形を
拡大して示している。勿論、この外接矩形の大きさは、
監視領域における光源の状態で変化し、炎のように光源
の状態が変化すれば、図４（ａ）と（ｂ）の外接矩形の
大きさは異なる。また、光源が動いている場合も外接矩
形の大きさは異なり（例えば、車両が動いている状
態）、光源が停止しておれば図４（ａ）と（ｂ）の外接
矩形の大きさは同じである（例えば、車両が停止してい
る状態）。

【００１７】４５はブロック分割手段４４に接続され、
分割されたブロックに含まれる火災らしい領域の特徴量
例えば面積をブロック毎に演算する第１の演算手段とし
ての面積演算手段である。この面積演算手段４５は例え
ばそのブロックの火災らしい領域の画素数（すなわち、
“１”の数）を数えることによって、その面積を算出す
る。例えば、図４（ａ）では２つに分割されたブロック
の内上側のブロックの火災らしい領域の画素数に対応し
た面積がＡ１、下側のブロックの火災らしい領域に含ま
れる画素数に対応した面積がＡ２、同様に、図４（ｂ）
では２つに分割されたブロックの内上側のブロックの火
災らしい領域に含まれる画素数に対応した面積がＡ３、
下側のブロックの火災らしい領域の画素数に対応した面
積がＡ４の場合をそれぞれ示している。４６は面積演算
手段４５に接続され、上述の面積の所定時間に亙る変化
量を演算する第２の演算手段としての面積変化量演算手
段である。この面積変化量演算手段４６は、例えば上述
の図４に示すようなブロック化の場合を考えると、下記
の（１）式または（２）式に従って面積の変化量ＭＣを
算出する。

【００１８】ＭＣ＝｜（Ａ３−Ａ１）／（Ａ４−Ａ２）｜・・・（１）ＭＣ＝｛（Ａ３−Ａ１）／（Ａ４−Ａ２）｝² ・・・（２）

【００１９】４７は面積変化量演算手段４６に接続さ
れ、その出力に基づいて火災らしい領域が実際の火災領
域であるか否かを判別する火災判別手段である。火災判
別手段４７は、演算された面積の変化量の値と所定値の
大小関係を調べ、変化量の値の方が大きい場合に火災で
あると判定し、出力端子８を介して図示しない表示部や
音響部から火災の発生を警報する。なお、面積演算手段
４５と面積変化量演算手段４６は、実質的に所定時間に
亙って火災らしい領域の下部の特徴量を演算する火災特
徴量演算手段を構成し、この火災特徴量演算手段は所定
時間に亙って外接矩形で囲まれた火災らしい領域の上部
および下部の特徴量を求め、これら火災らしい領域の上
部および下部の特徴量の所定時間に亙る変化量を演算す
る。また、火災判別手段４７は、火災らしい領域の上部
の変化量が所定値より大きく、火災らしい領域の下部の
変化量が所定値より小さいときに、火災らしい領域が本
当の火災領域であると判別する。また、上述の構成要素
４１〜４７により画像処理部４を構成し、この画像処理
部４としては、例えばＭＰＵ（マイクロプロセッサ）が
用いられる。

【００２０】次に動作について、図５および図６を参照
しながら説明する。今、監視カメラ１が撮影した画像に
は、所定の明るさを有する光源として３つの明度を有す
るもの、例えば車両ＣのテールランプＣＴ、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（図２
参照）。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ーデジタル変換器２に
よってデジタル化された後、画像メモリ３に取り込まれ
る（ステップＳ１）。

【００２１】次いで画像メモリ３に取り込まれた画像は
火災候補領域抽出手段４１に供給され、その出力された
値を基に火災候補領域抽出手段４１により二値化処理が
行われ、所定値以上の領域を火災らしい領域として抽出
する（ステップＳ２）。この抽出された火災らしい領域
は、何らかの光を放つ光源がある領域である。二値化処
理後の画像を二値化メモリ５に格納し（ステップＳ
３）、この二値化メモリ５に所定数、例えば５枚〜８枚
の画像が格納されたかを判断する（Ｓ４）。もし８枚分
の画像が格納されているならば、ステップＳ５において
対応判別手段４２が抽出領域の対応判別を行う。なお火
災候補領域抽出手段４１によって抽出され、二値化メモ
リ５に格納された抽出領域にはラベリング処理が行われ
る。つまりある時間に撮影した画像に火災らしい領域が
複数ある場合、その領域毎に異なる番号（ラベル）を付
与する。そしてこの後、行われる領域の面積の演算結果
などは、この番号と共にＲＡＭ７に格納される。

【００２２】ここで、対応判別手段４２における対応判
別の仕方を図６を参照して説明する。図６は監視カメラ
１の画像を撮影するタイミング（図６ａ）と、そのタイ
ミング（撮影時間）によって撮影された画像（図６ｂ）
を示した図面である。図６（ｂ）に描かれた画像は、一
例として監視カメラ１によって炎Ｆを、所定の撮影間隔
をおきながら８枚づつ撮影したものである。なおこの画
像は火災候補領域抽出手段４１によって抽出され、二値
化メモリ５に格納された画像で、わかりやすくするため
に抽出領域の部分だけを拡大してある。対応判別手段４
２は、二値化メモリ５に所定数、例えば８枚の画像が格
納されたら（ステップＳ４）、それらの画像に同じ光源
により抽出された領域が存在するかどうかを判別する
（ステップＳ５）。ここでは、一例として二値化メモリ
５に、８枚画像が格納される度に対応関係を１回判別す
る。なおこの１回の処理を、以下、１処理という。撮影
時間Ｔの後に続く２桁の数字のうち、前の数字は何回目
の処理かを示す数字で、後の数字は１処理中における何
枚目の画像かを示す数字である。例えばＴ２５なら２回
目の処理の５枚目の画像を示す。

【００２３】いま、撮影時間Ｔ２１〜Ｔ２８の画像を考
えると、対応判別手段４２は、二値化メモリ５に８枚分
（Ｔ２１〜Ｔ２８）の画像が格納されたのを判別した
ら、まず時間Ｔ２８と時間Ｔ２６で撮影された画像を比
較し、対応関係を調べる。ここでは時間Ｔ２８と時間Ｔ
２６の二値化メモリ５に格納された画像を重ね合わせ、
それぞれ抽出された火災らしい領域同士がわすかでも重
なり合えば、時間Ｔ２８の領域と時間Ｔ２６の領域とは
対応関係があるものとし、同じ光源により抽出された領
域であると判断する。時間Ｔ２８と時間Ｔ２６の対応関
係を判別したら、次は時間Ｔ２６と時間Ｔ２４の対応関
係を判別し、順次、時間Ｔ２４と時間Ｔ２３、時間Ｔ２
３と時間Ｔ２２、時間Ｔ２２と時間Ｔ２１まで対応関係
を調べる。ここで、合わせて５つの対応関係が調べら
れ、この５つの全てが対応関係有りと判別されれば、時
間Ｔ２１から時間Ｔ２８の間において、抽出された領域
は、この１処理中において対応するものであると判別す
る。また５つのうち４つ以下しか対応関係がとれなかっ
たものは、対応関係はないものと判別する。換言すれ
ば、時間２１から時間２８の間において、連続して存在
する抽出領域がないものと判別する。

【００２４】さて、このようにして１処理中の対応判別
が終わると、ステップＳ６において１処理中の全ての画
像の対応がとれたか否かを判別する。そして、１処理中
の全て、つまり上述の５回の画像の対応関係がとれてい
るならば、前回処理の画像と対応するかを、１処理中の
最後の画像同士を比較して対応関係を判別する（ステッ
プＳ９）。すなわち、この場合はその１処理中における
最後の画像同士、つまり時間Ｔ１８と時間Ｔ２８とで撮
影された画像の火災らしい領域同士を上記と同じ方法で
対応関係を調べ、ここで対応関係がとれれば、前回処理
（第１回目）と今回処理（第２回目）の画像は対応する
ものと判別する。なお時間Ｔ１８と時間Ｔ２８で対応関
係がとられなかった場合には、時間Ｔ２１〜Ｔ２８の領
域は今回新しく発生した領域として扱われ、ＲＡＭ７に
そのラベリング番号と発生時期、つまり何回目の処理か
ら出現した領域であるかが格納される（ステップＳ
８）。すなわち、ステップＳ７で前処理の画像と対応関
係がとれなかった場合には、ステップＳ８で今回処理に
おける抽出領域は新しく発生したものとして新規に登録
した後、ステップＳ１に戻る。

【００２５】このようにして第１回目の処理と第２回目
の処理の対応関係の判別が終わり、この間に第３回目の
処理分の８枚の画像が二値化メモリ５に格納されていれ
ば、第２回目の処理と同様に第３回目の８枚の画像にお
ける対応関係を判別し、その最後に、時間Ｔ３８と時間
Ｔ２８における画像の対応関係を判別する。このように
して火災らしい領域同士の対応する回数が連続して所定
回、例えば５回（画像の枚数にして４０枚）を越えたこ
とを判別したら（ステップＳ９）、ステップＳ１０に進
む。一方、ここでまだ４回以下しか対応関係がとれてい
ない場合は、ステップＳ１に戻り新しい画像を取り込
む。なおステップＳ４で二値化メモリ５に画像が所定数
格納されていない場合やステップＳ６で１処理中の対応
関係が４回以下しかとれない場合には、同様にステップ
Ｓ１に戻る。

【００２６】ステップＳ１０において、外接矩形作成手
段４３は二値化メモリ５に格納された火災らしい領域を
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ｄ
ｙと矩形の幅ｄｘ（フィレ径）を演算して、それらの値
をＲＡＭ７に格納する。次いで、ブロック分割手段４４
は外接矩形作成手段４３で形成された外接矩形をその高
さ方向に複数個のブロック、例えば図４に示すように２
つのブロックに分割する（ステップＳ１１）。面積演算
手段４５はブロック分割手段４４で分割されたブロック
内に含まれる火災らしい領域の画素数（すなわち、
“１”の数）を数えることによって、その面積を算出す
る（ステップＳ１２）。

【００２７】面積変化量演算手段４６は、面積演算手段
４５で算出された面積の変化量を演算し、例えば分割し
たブロックが２つの場合は上記（１）式または（２）式
に従って演算する（ステップＳ１３）。図４において、
上述の火災検出の原理で説明したように、面積Ａ２とＡ
４の値の差はほとんどないが、面積Ａ１とＡ３の差はそ
れよりも大きい。このため抽出した領域が本当の火災領
域であれば上記（１）式または（２）式の演算結果、つ
まり面積の変化量ＭＣは所定値α例えば１より大きい値
となる。これに対して抽出した領域が炎以外の領域であ
ると、上部の変化量も下部の変化量も同じであるため、
上記（１）式および（２）式中の分母の値と分子の値が
ほとんど同じになり、その演算結果は１に収束し、所定
値αを越すことがない。

【００２８】火災判別手段４７は、演算された面積の変
化量の値と所定値の大小関係を調べ（ステップＳ１
４）、変化量の値が所定値より大きい場合にはその抽出
領域は炎であると判断し、出力端子８を介して図示しな
い表示部や音響部から火災の発生を警報する（ステップ
Ｓ１５）。一方、変化量の値が所定値より小さい場合に
は、その抽出領域は炎以外の光源であると判断し、ステ
ップＳ１に戻る。なお、上述では火災らしい領域の特徴
量としてその面積を求める場合について説明したが、火
災らしい領域のブロック毎の平均輝度を求めるようにし
てもよい。

【００２９】このように本実施の形態では、炎は下方の
動きに比べ、上方の動きが著しく大きいことに着目し、
撮影した画像を実質的にブロック化し、そのブロックに
含まれる火災らしい領域の面積の変化量に基づいて火災
を検出するようにしたので、火災を確実に検出でき、特
に炎以外の光源例えば車両のウインカ等のような点滅光
源（分割したブロックの上下の面積の比率は常に１）で
さえも判断できる。また、画像処理に際して画像全体を
処理する必要がなく、外接矩形で囲まれた火災らしい領
域のみを処理すればよいので、処理が簡単で効率よく行
うことができる。また、常に撮影した一対の画像の差分
（輝度の差）を求める必要もないので、処理が簡単で高
速処理が可能になる。

【００３０】実施の形態２．図７はこの発明の第２の実
施の形態を示す構成図である。図において、図１と対応
する部分には同一符号を付し、その詳細説明を省略す
る。本実施の形態では、先ず、外接矩形により囲まれた
画像の差分を求め、しかる後この差分領域に含まれる火
災らしい領域の縦軸投影ヒストグラムを作成し、その上
部から下部に亙って増加または減少する評価値を与え、
この評価値に基づいて火災を検出するものである。

【００３１】図において、４Ａは上述の火災候補領域抽
出手段４１等を含む画像処理部、６Ａは画像処理部４Ａ
に接続されたＲＯＭであって、画像処理部４Ａにおける
各種演算処理等は、ＲＯＭ６Ａに格納された後述のプロ
グラム（図８参照）に基づいて行われ、また、ＲＯＭ６
Ａには二値化処理をする際の所定値や火災判別をする際
に使う所定値などが記憶されている。４８は外接矩形作
成手段４３に接続され、外接矩形で囲まれた画像の差分
を演算する画像差分演算手段、４９は画像差分演算手段
４８に接続され、画像の差分の領域に含まれる火災らし
い領域の縦軸投影ヒストグラムを作成する縦軸投影ヒス
トグラム作成手段、５０は縦軸投影ヒストグラム作成手
段４９に接続され、縦軸投影ヒストグラムの上部から下
部に亙って増加または減少する評価値を縦軸投影ヒスト
グラムに与える評価値演算手段である。構成要素４１〜
４３および４８〜５０および４７は画像処理部４Ａを構
成する。その他の構成は図１と同様である。なお、図９
に通常縦軸投影ヒストグラム作成手段４９で作成される
縦軸投影ヒストグラムの一例を示す。ここでいう縦軸投
影ヒストグラムとは、二値化画像の“１”になっている
画素を縦軸（Ｙ軸）に投影したものである。

【００３２】次に動作について、図８〜図１２を参照し
ながら説明する。なお、ステップＳ１からステップＳ１
０の動作については図５の場合と同様であるので、その
説明を省略する。ステップＳ１６において、画像差分演
算手段４８によりステップＳ１０で求められた外接矩形
により囲まれた画像の差分を演算する。図１０の左側部
分は一例として画像差分演算手段４８において、ある撮
影時間Ｔ１に撮影した炎の領域と、撮影時間Ｔ１の次の
撮影時間Ｔ２に撮影した炎の領域とを重ね合わせて差分
処理したものである。この差分処理により撮影時間Ｔ１
と撮影時間Ｔ２とで重複する領域は消去され、重複しな
い領域、つまり、撮影時間Ｔ１または撮影時間Ｔ２のみ
で存在した領域が残る。図１０の左側部分ではこの残っ
た部分（重複しない部分）にハッチングを付けて示して
いる。かくして、上述のように炎の下部の変化は少ない
ため、差分処理が行われると、下部の抽出領域はほとん
ど消去されることになる。逆に炎の上部は時間経過に伴
う変化が大きいので、上部側に重複しない領域が大きく
現れる。

【００３３】ステップＳ１７において、縦軸投影ヒスト
グラム作成手段４９により画像差分演算手段４８で演算
された差分画像に含まれる火災らしい領域の縦軸投影ヒ
ストグラムを作成し、時間経過に伴う形状の変化を見る
（図１０の右側部分参照）。次いで、評価値演算手段５
０により、図１０の右側部分に示すように、領域上部の
変化に対しては係数ｋなるプラスの評価値を与え、領域
下部の変化に対しては係数ーｋなるマイナスの評価値を
与え、領域上部から領域下部に至る領域には係数ｋから
係数ーｋで増加（または減少する）評価値を与え、最後
にそれらの値を合計する（ステップ１８）。なお、係数
Ｋ、−Ｋはそれぞれヒストグラムの最上端と最下端に与
えられる。評価値の演算について簡単に説明する。まず
係数Ｋについて、係数Ｋと係数Ｋに対する画素数を乗算
し、乗算値を求める。この演算を同様に係数−Ｋまで行
い、最後に全ての乗算値を合計する。

【００３４】このように、ステップＳ１６〜ステップＳ
１８においては、外接矩形で囲まれた画像の差分処理を
することにより下部の領域を実質的に消去し、また、残
った上部の領域だけを評価できるように、領域上部の変
化に対してプラスの評価値を与えるようにしている。次
いで、火災判別手段４７は、合計された評価値と所定値
の大小関係を調べ（ステップＳ１９）、評価値が所定値
より大きい場合にはその抽出領域は炎であると判断し、
出力端子８を介して図示しない表示部や音響部から火災
の発生を警報する。一方、評価値が所定値より小さい場
合には、その抽出領域は炎以外の光源であると判断し、
ステップＳ１に戻る。

【００３５】ここで、上述のような処理を炎以外の領域
に行った場合を簡単に説明する。照明用光源などの動か
ない光源の場合には撮影時間が異なっても常に抽出領域
が重複するので、差分処理の段階で全ての領域が消去さ
れ、従って、評価値演算手段５０で与えられる評価値は
０である。また、車両が移動している場合は、形状（輪
郭）を保ちつつ大きさが変化するが、炎のように領域の
部分によって変化が異なるということはないので、この
ような画像を上述のように差分処理し、縦軸投影ヒスト
グラムを作成し、これに評価値を与えると、例えば図１
１に示すような結果が得られる。この場合には、図１１
の右側部分からも分かるように、評価値の分布は係数ｋ
の０を中心にプラス側とマイナス側では近似しており、
これらの評価値を合計すると実質的に０に近い値とな
り、所定値（例えば＞１０）より小さいので、火災判別
手段４７では、その抽出領域は炎以外の光源であると判
断されることになる。

【００３６】また、水や大理石等に炎が反射して起きる
いわゆる鏡面反射の場合を考えると、上述と同様にして
鏡面反射による画像を差分処理し、縦軸投影ヒストグラ
ムを作成し、これに評価値を与えれば、例えば鏡面反射
による画像が図１０に関連して説明した炎の場合には、
図１２に示すような天地が反転した結果が得られる。つ
まり、この場合には、図１０の真の炎の場合とＸ軸（係
数の部分）に対して対称関係にあるので、図１２の右側
部分からも分かるように、評価値の分布は実質的に係数
ｋの０を中心にマイナス側に片寄ったものとなり、これ
らの評価値を合計するとマイナスの値となり、結局所定
値（例えば＞１０）より小さいので、この場合も火災判
別手段４７では、その抽出領域は炎以外の光源であると
判断されることになる。

【００３７】このように本実施の形態では、先ず、外接
矩形により囲まれた画像の差分を求め、しかる後この差
分領域に含まれる火災らしい領域の縦軸投影ヒストグラ
ムを作成し、その上部から下部に亙って増加または減少
する評価値を与え、この評価値に基づいて火災を検出す
るようにしたので、火災を確実に検出でき、特に炎以外
の光源例えば車両のウインカ等のような点滅光源でさえ
も判断できる。また、縦軸投影ヒストグラムを用いるこ
とにより、例えば水や大理石等に炎が反射して起きるい
わゆる鏡面反射による炎と真の炎の区別を確実に行うこ
とができる。また、上記実施の形態１では火災らしい領
域が変化しても、面積の変化がない場合または少ない場
合は炎と判断されない虞れがあるが、本実施の形態で
は、時間の異なる画像の差分処理をしているので、面積
の変化が少なくても、輪郭形状が変化すれば確実に炎を
検出できるので、検出精度が高い。

【００３８】なお、本実施の形態では、差分処理をして
から縦軸投影ヒストグラムを作成するようにしたが、ま
ず外接矩形を作成した後、縦軸投影ヒストグラムを作成
するようにして、その後、時間の異なる画像の縦軸投影
ヒストグラムを差分処理するようにしてもよい。この場
合も、抽出領域が炎の場合は、ヒストグラムの下側の画
素数が少なく、かつ上側の画素数が多く、上部から下部
に亙って増加する評価値を与えると、評価値の合計値は
所定値より大きくなる。この場合の構成としては、画像
差分演算手段４８、縦軸投影ヒストグラム作成手段４９
および評価値演算手段５０の代わりに、外接矩形内の火
災らしい領域の縦軸投影ヒストグラムを作成する縦軸投
影ヒストグラム作成手段と、撮影時間の異なる縦軸投影
ヒストグラムの差分を演算する差分演算手段と、この差
分演算手段により差分された縦軸投影ヒストグラムの上
部から下部に亙って増加または減少する評価値をその縦
軸投影ヒストグラムに与える評価値演算手段とを設けれ
ばよい。

【００３９】実施の形態３．図１３はこの発明の第３の
実施の形態を示す構成図である。図において、図１と対
応する部分には同一符号を付し、その詳細説明を省略す
る。４Ｂは上述の火災候補領域抽出手段４１等を含む画
像処理部、６Ｂは画像処理部４Ｂに接続されたＲＯＭで
あって、画像処理部４Ｂにおける各種演算処理等は、Ｒ
ＯＭ６Ｂに格納された後述のプログラム（図１４参照）
に基づいて行われ、また、ＲＯＭ６Ｂには二値化処理を
する際の所定値や火災判別をする際に使う所定値などが
記憶されている。５１は外接矩形作成手段４３に接続さ
れ、外接矩形の一端である例えば上端（最上点）または
他端である例えば下端（最下点）のＹ軸座標を演算する
第３の演算手段としての矩形Ｙ座標演算手段、５２は矩
形Ｙ座標演算手段５１に接続され、この矩形Ｙ座標演算
手段５１で演算されたＹ軸座標の所定時間に亙る変化量
を演算する第４の演算手段としての座標変化量演算手段
である。構成要素４１〜４３、５１、５２および４７は
画像処理部４Ｂを構成する。その他の構成は図１と同様
である。

【００４０】なお、第３の演算手段と第４の演算手段は
火災特徴量演算手段を構成し、この火災特徴量演算手段
は所定時間に亙って外接矩形で囲まれた火災らしい領域
の上部および下部の特徴量を求め、これら火災らしい領
域の上部および下部の特徴量の所定時間に亙る変化量を
演算する。また、火災判別手段４７は、火災らしい領域
の上部の変化量が所定値より大きく、火災らしい領域の
下部の変化量が所定値より小さいときに、火災らしい領
域が本当の火災領域であると判別する。

【００４１】次に動作について、図１４および図１５を
参照しながら説明する。なお、ステップＳ１からステッ
プＳ１０の動作については図５の場合と同様であるの
で、その説明を省略する。また、図１５は車両の光源が
移動している場合を示すものである。ステップＳ２０に
おいて、矩形Ｙ座標演算手段５１によりステップＳ１０
で求められた一例として図１５に示すような異なる時間
に撮影された５枚の画像の火災らしい領域を含む外接矩
形Ｐ１〜Ｐ５の例えば最下点のＹ軸座標（ｙ₁〜ｙ₅）を
演算し、ステップＳ２１において、座標変化量演算手段
５２により各外接矩形の最下点のＹ軸座標（ｙ₁〜ｙ₅）
の座標の変化量を演算する。即ち、例えば１番目の画像
と２番目の画像に関連した外接矩形Ｐ１、Ｐ２の最下点
のＹ軸座標の変化量を検出する場合は、その座標の変化
量をＣＶ₁とすると、次式に従って演算を行う。

【００４２】ＣＶ₁＝｜ｙ₂−ｙ₁｜・・・（３）

【００４３】以下、同様にして他の外接矩形についても
逐次その座標の変化量を求める。次いで、火災判別手段
４７は、演算された座標の変化量の値と所定値の大小関
係を調べ（ステップＳ２２）、変化量の値が所定値より
小さい場合にはその抽出領域は炎であると判断し、出力
端子８を介して図示しない表示部や音響部から火災の発
生を警報する。一方、変化量の値が所定値より大きい場
合には、その抽出領域は炎以外の光源であると判断し、
ステップＳ１に戻る。このような火災判断が行えるの
は、上述したような炎の領域、特にその下部は位置的な
変化が少ないことによる。なお、火災判別の方法として
数回、座標の変化を求めて、数回連続して所定値以下の
場合に火災と判断すると信頼性が高まる。また、外接矩
形Ｐ１とＰ２のように時間的に連続する画像同士の変化
を求めたが、例えば外接矩形Ｐ１とＰ４の外接矩形のＹ
軸の座標変化を演算してもよい。このように、時間間隔
が長くなるほど、炎と車両光源の違いが顕著に現れる。

【００４４】ここで、火災判別手段４７における火災判
別は上述のごとく異なる時間の外接矩形の最下点のＹ軸
座標の差（｜ｙ₂−ｙ₁｜）の値と所定値を比較して判別
してもよいが、通常監視カメラは例えば監視領域として
のトンネル内の監視区域全体を見渡せる位置、例えばト
ンネル内の１０ｍ先から１００ｍも先を撮影できるよう
に設置されているので、例えば図１５に示す画面上で下
の部分（例えば１０ｍ先）から上の部分（例えば１００
ｍ先）へと車両が走り去って行くのを監視カメラが撮影
していると、実際の火災の場合は下の部分における火災
の方が上の部分における火災よりも変化量が大きく、従
って火災判別手段４７で火災判別に用いる所定値の設定
の仕方によっては、これを以て実際には炎にも拘わらず
動いている車両の光源として誤報を発生する惧れがあ
る。そこで、この誤報の発生を防止するには火災らしい
領域を囲む外接矩形を基準に次式に従って座標の変化量
を求めればよい。即ち、同じ大きさの炎であっても、撮
影位置が異なれば当然、撮影される領域の大きさは異な
ってくるので、この領域の大きさを基準にして変化量を
求めればよい。

【００４５】ＣＶ₁＝（ｙ₂−ｙ₁）／ｄｙ₁ ・・・（４）

【００４６】上記（４）式においてｄｙ₁は外接矩形Ｐ
１の高さである。このように、異なる時間の外接矩形の
最下点のＹ軸座標の差の値を、比較する最初の外接矩形
の高さの値で除して座標の変化量を求めることにより、
光源のある距離に関係なくその変化量を検出できる。つ
まり、外接矩形の大きさを元にＹ軸座標の変化を見れ
ば、実質的に撮影位置が異なっても問題なく、監視対象
以外の例えば動いている車両の光源を実質的に監視範囲
から省くことができる。つまり、図３に示すように撮影
した画像に複数の火災らしい領域があるとき、火災でな
い車両等の光源をその画像から省くことができる。よっ
て同じ光源であっても、炎のように全く動かないもの
と、車両のように監視領域を移動するものとを識別で
き、移動中の車両の光源（例えば、ヘッドライト）によ
る誤報を防止できる。

【００４７】なお、火災判別手段４７における所定値
は、火災の場合はその領域の高さの半分を移動すること
はないという観点から、例えば外接矩形の高さの半分
（ｄｙ₁／2）が用いられる。つまり、（ｄｙ₁／２）＞
ＣＶ₁（＝（ｙ₂−ｙ₁）／ｄｙ₁）ならば、火災である。
また、ここでは、座標の変化量を見るのに、５枚の画像
を用いているが、これは一例であって、要はその座標の
変化量が検出できれば任意の数でよい。

【００４８】このように本実施の形態では、外接矩形の
下端のＹ軸座標の所定時間に亙る変化量を求め、その変
化量に基づいて火災を検出するようにしたので、特に監
視対象以外の移動している光源の判別を容易に且つ確実
に行え、監視範囲から省くことができ、非火災報（誤
報）の発生を防止できる。また、座標の変化量の検出に
際して最下点のＹ軸座標を用いる、つまり実質的に１つ
のデータを用いるだけでよいので、演算処理が簡単で効
率よく行うことができ、しかもメモリ容量も少なくて済
む。

【００４９】実施の形態４．なお、上記実施の形態３で
は、動いている車両の光源のように監視対象以外の移動
している光源は監視範囲から省くこと、つまり、炎と識
別することができるが、停止している車両の光源の如き
固定光源を監視範囲から省くことは困難である。そこ
で、火災の場合は、最上点（上端）のＹ座標は大きく動
くことに着目し、上記（４）式と共に次式より算出され
た座標の変化量を火災判別に用いる。

【００５０】ＣＶ_1u＝（ｙ_2uーｙ_1u）／ｄｙ₁ ・・・（５）

【００５１】上記（５）式において、ＣＶ_1uは例えば１
番目の画像と２番目の画像に関連した外接矩形Ｐ１、Ｐ
２の最上点のＹ軸座標ｙ_1u、ｙ_2uの変化量である。そこ
で、火災判別手段４７は、最下点の座標の変化量ＣＶ₁
が所定値より小さく且つ最上点の座標の変化量ＣＶ_1uが
所定値より大きいとき火災と判断する。なお、固定（停
止）光源の場合は、領域の下部の変化量も上部の変化量
もないため、上記（５）式で計算された変化量が所定値
を越すことはない。かくして、本実施の形態でも上記実
施の形態３とほぼ同様の効果が得られると共に、更に本
実施の形態では、停止している車両の光源のように炎以
外の固定光源も監視範囲から省くことができ、以て確実
に火災を検出できる。

【００５２】実施の形態５．上記実施の形態３では最下
点のＹ軸座標の変化量を用い、上記実施の形態４では最
下点と最上点のＹ軸座標の変化量を用いる場合であった
が、本実施の形態では、複数枚例えば５枚の画像を用い
て、その複数枚の画像におけるＹ軸の上端座標の最小値
と、Ｙ軸の下端座標の最大値とを比較して火災判別を行
うものである。いま、５枚の画像の最上点（上端）のＹ
軸座標の最大値をＹ_umax、５枚の画像の最下点（下端）
のＹ軸座標の最大値をＹ_lmax、５枚の画像の最上点（上
端）のＹ軸座標の最小値をＹ_umin、５枚の画像の最下点
（下端）のＹ軸座標の最小値をＹ_lminとすると、次式が
成立するとき火災と判断する。

【００５３】Ｙ_umin＞Ｙ_lmax ・・・（６）

【００５４】この（６）式も、炎の領域の特徴である
「炎の領域はその下部の位置的変化がほとんどない」と
いう原理に基づくものである。また、逆にこの（６）式
を満たさないとき、つまり、図１５に示すように抽出領
域が図面上で上方向に移動する場合は、抽出領域は車両
の光源と判断する。

【００５５】このように本実施の形態では、複数枚の画
像におけるＹ軸の上端座標の最小値と、Ｙ軸の下端座標
の最大値とを比較して火災を検出するようにしたので、
特に監視対象以外の移動している光源の判別を容易に且
つ確実に行え、監視範囲から省くことができ、非火災報
（誤報）の発生を防止できる。また、火災判別に際して
複数枚の画像におけるＹ軸の上端座標の最小値と、Ｙ軸
の下端座標の最大値とを用いる、つまり実質的に２つの
データを用いるだけでよいので、この場合も画像の全域
に亙るデータを用いる場合に比し演算処理が簡単で効率
よく行うことができ、しかも格納するデータも実質的に
上記２つのデータだけでよいのでメモリ容量も少なくて
済む。なお、上記（６）式の代わりに、Ｙ軸の上端座標
の最大値Ｙ_umaxとＹ軸の下端座標の最小値Ｙ_lminとの差
が所定値以内の場合、火災と判別するようにしてもよ
い。この場合の所定値には、外接矩形Ｐ１〜Ｐ５の高さ
ｄｙの平均値に1.5を掛けた値が用いられる。

【００５６】実施の形態６．なお、上記実施の形態３〜
５では、火災判別の情報としてＹ軸座標を用いる場合に
ついて説明したが、Ｘ軸座標を用いてもよい。この場
合、回路構成としては、図１３において矩形Ｙ座標演算
手段の代わりに矩形Ｘ座標演算手段（図示せず）を用い
ればよい。いま、例えば図１５において、上述同様に１
番目の画像と２番目の画像に関連した外接矩形Ｐ１、Ｐ
２のそれぞれ最左点（左端）と最右点（右端）のＸ軸座
標ｘ₁、ｘ₃とｘ₂、ｘ₄の変化量を検出する場合は、その
座標の変化量をそれぞれＣＶ₁₁、ＣＶ₁₂とすると、下記
の（７）式および（８）式に従って演算を行う。

【００５７】ＣＶ₁₁＝｜（ｘ₃−ｘ₁）｜／ｄｘ₁ ・・・（７）ＣＶ₁₂＝｜（ｘ₄−ｘ₂）｜／ｄｘ₁ ・・・（８）

【００５８】なお、上記（７）式および（８）式におい
てｄｘ₁は外接矩形Ｐ１の幅である。また、座標の変化
量ＣＶ₁₁、ＣＶ₁₂は絶対値としているのは、検出に際し
てＸ軸を左右に動いても可能であることを意味する。以
下、同様にして他の外接矩形についても逐次その座標の
変化量を求める。このように、異なる時間の例えば隣接
する外接矩形の最左点同士および最右点同士のそれぞれ
Ｘ軸座標の差の値を、比較する最初の外接矩形の幅の値
で除して座標の変化量を求めることにより、この場合も
光源のある距離に関係なくその変化量を検出できる。つ
まり、外接矩形の大きさを元にＸ軸座標の変化を見れ
ば、実質的に撮影位置が異なっても問題ない。炎であれ
ばＸ軸方向に動くことはなく、従って監視対象以外の例
えば動いている車両の光源を実質的に監視範囲から省く
ことができる。

【００５９】かくして、火災判別手段４７は、上記
（７）式および（８）式に基づいて演算された座標の変
化量ＣＶ₁₁、ＣＶ₁₂の値と所定値の大小関係を調べ、変
化量ＣＶ₁₁、ＣＶ₁₂の値が共に所定値より小さい場合に
はその抽出領域は炎であると判断し、出力端子８を介し
て図示しない表示部や音響部から火災の発生を警報す
る。一方、変化量ＣＶ₁₁、ＣＶ₁₂の値が共に同じで且つ
所定値より大きい場合には、その抽出領域は炎以外の光
源であると判断し、ステップＳ１に戻る。ここで、火災
判別手段４７における所定値は、例えば外接矩形の大き
さ（幅ｄｘ₁）が用いられる。つまり、ｄｘ₁＜ＣＶ
₁₁（＝｜（ｘ₃−ｘ₁）｜／ｄｘ₁）およびｄｘ₁＜ＣＶ₁₂
（＝｜（ｘ₄−ｘ₂）｜／ｄｘ₁）ならば、抽出領域は炎
以外の光源である。

【００６０】なお、ここでは、座標の変化量を見るの
に、５枚の画像を用いているが、これは一例であって、
要はその座標の変化量が検出できれば任意の数でよい。
また、検出する領域も、火災らしい領域を含む外接矩形
に限定することなく、外接矩形以外の注目される任意の
領域であってもよい。

【００６１】このように本実施の形態では、異なる時間
の外接矩形の左端同士および右端同士のＸ軸座標の所定
時間に亙る変化量を求め、その変化量に基づいて火災を
検出するようにしたので、確実に火災を検出でき、特に
監視対象以外の移動している光源の判別を容易に且つ確
実に行え、監視範囲から省くことができ、非火災報（誤
報）の発生を防止できる。また、また、座標の変化量の
検出に際して各外接矩形の最左点および最右点のＸ軸座
標のそれぞれの変化量を用いる、つまり実質的に４つの
データを用いるだけでよいので、この場合も画像の全域
に亙るデータを用いる場合に比し演算処理が簡単で効率
よく行うことができ、しかも格納するデータも実質的に
上記４つのデータだけでよいのでメモリ容量も少なくて
済む。

【００６２】実施の形態７．なお、上述の各実施の形態
では、監視領域として例えばトンネルに監視カメラを設
置した場合を説明したが、その他の監視領域例えば球
場、アトリウムといった大空間に監視カメラを設けるよ
うにしてもよい。また、上述の各実施の形態では、いく
つかある光源から炎だけを検出する火災検出装置として
説明したが、いくつかある光源から、それが何の光源で
あるかを識別できる光源識別装置としてこの発明を適用
してもよい。なお、これらの実施の形態を１つだけ使用
して火災判別をするのではなく、いくつか組み合わせて
火災判別をすればより火災判別の精度が向上する。ま
た、どの実施の形態においても変化量を演算しているの
で、撮影する画像が少なくとも２枚あればそれだけ火災
か否かの判別を行うことができる。勿論、所定時間に亙
って何枚かの画像を撮影して、複数枚の画像を使用して
火災判別の精度を高めるようにしてもよい。

【００６３】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、画像
から抽出され所定時間に亙って外接矩形で囲まれた火災
らしい領域の下部の特徴量を求め、この下部の特徴量の
所定時間に亙る変化量に基づいて外接矩形で囲まれた火
災らしい領域が本当の火災領域であるか否かを判別する
ので、火災を確実に検出でき、特に炎以外の光源例えば
車両のウインカ等のような点滅光源でさえも判断でき、
検出精度を向上できるという効果がある。また、画像処
理に際して画像全体を処理する必要がなく、外接矩形で
囲まれた火災らしい領域のみを処理すればよいので、処
理が簡単で効率よく行うことができるという効果があ
る。また、特徴量の変化量の検出に際して画像の全域に
亙るデータを用いることなく実質的に所要の特定部分の
データを用いるだけでよいので、演算処理が簡単で効率
よく行うことができ、しかもメモリ容量も少なくて済む
という効果がある。

【００６４】また、この発明に係わる火災検出装置は、
画像から抽出され所定時間に亙って外接矩形で囲まれた
画像の差分を演算し、その差分画像の領域に含まれる火
災らしい領域の縦軸投影ヒストグラムを作成し、その上
部から下部に亙って増加または減少する評価値を与え、
この評価値の与えられた縦軸投影ヒストグラムに基づい
て外接矩形で囲まれた火災らしい領域が本当の火災領域
であるか否かを判別するので、火災を確実に検出でき、
特に炎以外の光源例えば車両のウインカ等のような点滅
光源でさえも判断でき、しかも、画像処理に際して実質
的に２枚の画像を用いて火災の判別ができるので、処理
が簡単で効率よく行うことができるという効果がある。
また、縦軸投影ヒストグラムを用いることにより、例え
ば水や大理石等に炎が反射して起きるいわゆる鏡面反射
による炎と真の炎の区別を確実に行うことができるとい
う効果がある。

【００６５】また、この発明に係わる火災検出装置は、
撮影手段により所定の時間間隔をおいて撮影された少な
くとも２つの火災らしい領域同士の関係が対応するか否
かを判別するので、同じ炎により抽出された領域なのか
どうかを確実に判別でき、検出精度を向上できるという
効果がある。また、異なる時間における抽出領域が重な
るか、重ならないかにより対応関係を判別するようにし
ているので、時間当たりの移動量の大きい領域を面積や
座標を演算する前に、抽出対象から省くことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態１を示す構成図であ
る。

【図２】監視カメラにより映される画像（原画像）の
一例を示す図である。

【図３】二値化メモリに格納された画像処理（抽出処
理）後の画像の一例を示す図である。

【図４】抽出領域を含む外接矩形をブロック分割した
一例を示す図である。

【図５】この発明の実施の形態１の動作を説明するた
めのフローチャートである。

【図６】抽出領域の二値化画像の時間的経過を示す図
である。

【図７】この発明の実施の形態２を示す構成図であ
る。

【図８】この発明の実施の形態２の動作を説明するた
めのフローチャートである。

【図９】抽出領域とこれに対応する縦軸投影ヒストグ
ラムを示す図である。

【図１０】炎に関する抽出領域の差分処理された画像
とこれに対応する縦軸投影ヒストグラムを示す図であ
る。

【図１１】移動光源に関する抽出領域における差分処
理された画像とこれに対応する縦軸投影ヒストグラムを
示す図である。

【図１２】鏡面反射による炎に関する抽出領域の差分
処理された画像とこれに対応する縦軸投影ヒストグラム
を示す図である。

【図１３】この発明の実施の形態３を示す構成図であ
る。

【図１４】この発明の実施の形態３の動作を説明する
ためのフローチャートである。

【図１５】座標軸を用いる実施の形態３〜６の動作を
説明するための図である。

【図１６】この発明における火災領域の検出原理を説
明するための図である。

【符号の説明】

１監視カメラ、３画像メモリ、５二値化メモリ、
６〜６ＢＲＯＭ、７ＲＡＭ、４１火災候補領域抽出
手段、４２対応判別手段、４３外接矩形作成手段、
４４ブロック分割手段、４５面積演算手段、４６
面積変化量演算手段、４７火災判別手段、４８画像
差分演算手段、４９縦軸投影ヒストグラム作成手段、
５０評価値演算手段、５１矩形Ｙ座標演算手段、５
２座標変化量演算手段。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】監視領域を撮影する撮影手段と、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、前記画像から一時的に火災らしい領域を抽出する火災候
補領域抽出手段と、前記火災らしい領域を外接矩形で囲む外接矩形作成手段
と、所定時間に亙って前記外接矩形で囲まれた火災らしい領
域の少なくとも下部の特徴量を求め、該下部の特徴量の
所定時間に亙る変化量を演算する火災特徴量演算手段
と、該火災特徴量演算手段で演算された変化量に基づいて前
記外接矩形で囲まれた火災らしい領域が本当の火災領域
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。
【請求項２】前記火災特徴量演算手段が所定時間に亙
って前記外接矩形で囲まれた火災らしい領域の上部およ
び下部の特徴量を求め、該上部および下部の特徴量の所
定時間に亙る変化量を演算し、前記火災判別手段は、前
記上部の変化量が所定値より大きく、前記下部の変化量
が所定値より小さいときに、前記火災らしい領域が本当
の火災領域であると判別することを特徴とする請求項１
記載の火災検出装置。
【請求項３】前記外接矩形を高さ方向に複数個のブロ
ックに分割するブロック分割手段を備え、前記火災特徴
量演算手段を、前記火災らしい領域の前記ブロック毎の
特徴量を演算する第１の演算手段と、前記特徴量の所定
時間に亙る変化量を演算する第２の演算手段とで構成し
たことを特徴とする請求項１記載の火災検出装置。
【請求項４】前記特徴量が前記火災らしい領域の面積
または前記火災らしい領域の平均輝度であることを特徴
とする請求項３記載の火災検出装置。
【請求項５】前記火災特徴量演算手段は、前記外接矩
形の一端または他端の座標を演算する第３の演算手段
と、前記座標の所定時間に亙る変化量を演算する第４の
演算手段とからなることを特徴とする請求項１記載の火
災検出装置。
【請求項６】監視領域を撮影する撮影手段と、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、前記画像から一時的に火災らしい領域を抽出する火災候
補領域抽出手段と、前記火災らしい領域を外接矩形で囲む外接矩形作成手段
と、前記外接矩形で囲まれた画像の差分を演算する画像差分
演算手段と、前記画像の差分の領域に含まれる火災らしい領域の縦軸
投影ヒストグラムを作成する縦軸投影ヒストグラム作成
手段と、前記縦軸投影ヒストグラムの上部から下部に亙って増加
または減少する評価値を該縦軸投影ヒストグラムに与え
る評価値演算手段と、前記評価値の与えられた縦軸投影ヒストグラムに基づい
て前記外接矩形で囲まれた火災らしい領域が本当の火災
領域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。
【請求項７】監視領域を撮影する撮影手段と、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、前記画像から一時的に火災らしい領域を抽出する火災候
補領域抽出手段と、前記火災らしい領域を外接矩形で囲む外接矩形作成手段
と、前記外接矩形内の前記火災らしい領域の縦軸投影ヒスト
グラムを作成する縦軸投影ヒストグラム作成手段と、撮影時間の異なる前記縦軸投影ヒストグラムの差分を演
算する差分演算手段と、該差分演算手段により差分された縦軸投影ヒストグラム
の上部から下部に亙って増加または減少する評価値を該
縦軸投影ヒストグラムに与える評価値演算手段と、前記評価値の与えられた縦軸投影ヒストグラムに基づい
て前記外接矩形で囲まれた火災らしい領域が本当の火災
領域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。
【請求項８】前記撮影手段により所定の時間間隔をお
いて撮影された少なくとも２つの前記火災らしい領域同
士の関係が対応するか否かを判別する対応判別手段を備
えたことを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の
火災検出装置。