JPH10269468A - Fire detector - Google Patents

Fire detector

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Publication number
JPH10269468A
JPH10269468A JP9075854A JP7585497A JPH10269468A JP H10269468 A JPH10269468 A JP H10269468A JP 9075854 A JP9075854 A JP 9075854A JP 7585497 A JP7585497 A JP 7585497A JP H10269468 A JPH10269468 A JP H10269468A
Authority
JP
Japan
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area
fire
value
calculating
image
Prior art date
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Pending
Application number
JP9075854A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Takatoshi Yamagishi
貴俊 山岸
Original Assignee
Nohmi Bosai Ltd
能美防災株式会社
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Filing date
Publication date
Application filed by Nohmi Bosai Ltd, 能美防災株式会社 filed Critical Nohmi Bosai Ltd
Priority to JP9075854A priority Critical patent/JPH10269468A/en
Publication of JPH10269468A publication Critical patent/JPH10269468A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To accurately catch only flames without being influenced by the false lights source of the flames by extracting an area supposed as a fire from a picture, executing specific operation, and when the ratio of a maximum value to a minimum value is within a prescribed value, judging the area as a real fire area. SOLUTION: A monitoring camera 1 photographs a monitoring area. A picture memory 3 stores the photographed picture. A fire area candidate extracting means 14 extracts an area supposed as a fire from the picture. An extracted area featured value computing means 43 computes average luminance or an area as the featured value of the area supposed as a fire for prescribed time. A maximum value/minimum value computing means 45 computes the maximum and minimum values of the featured values computed by the means 43. A maximum value/minimum value ratio computing means 46 computes the ratio of the maximum value to the minimum value computed by the means 45. A fire judging means 48 judges the supposed fire area as a real fire when the computed ratio is within a prescribed value.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
【0001】[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。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a fire detection apparatus using image processing for fire detection, and more particularly to a fire detection apparatus suitable for use when a light source other than a flame to be monitored is mixed in a monitoring area. It is.
【0002】[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。
2. Description of the Related Art As a conventional apparatus for detecting a fire by using an image processing apparatus, there is an apparatus described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-205559. The main principle of such a conventional device is to catch a flame at the time of a fire by extracting a region having a predetermined brightness from a captured image.
【0003】[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輝度値の高い
領域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。
However, in the case of such a conventional apparatus, a region having a high luminance value is extracted from the luminance signal of the monitoring image and recognized as a fire. When such a fire detecting device is provided, a light source having a predetermined brightness other than a flame, for example, an artificial light source for illumination (sodium lamp), a vehicle rear light source (tail lamp, position lamp), and a vehicle front light source (headlight, halogen) Since there are lamps, fog lamps, and emergency vehicle light sources (rotating lights), there is a problem that these light sources are recognized as flames, and there is a risk of generating false reports.
【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。
The present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide a fire detecting device capable of accurately catching only a flame without being affected by a simulated light source of the flame. Is what you do.
【0005】[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
ら火災らしい領域を抽出する火災候補領域抽出手段と、
所定時間に亙って火災らしい領域の特徴量としての平均
輝度または面積を演算する抽出領域特徴量演算手段と、
この抽出領域特徴量演算手段で演算された特徴量の最大
値と最小値を演算する最大値・最小値演算手段と、この
最大値・最小値演算手段で演算された最大値と最小値の
比率を演算する最大値・最小値比率演算手段と、この最
大値・最小値比率演算手段で演算された比率が所定値以
内にあるとき、火災らしい領域は本当の火災領域である
と判別する火災判別手段とを備えたものである。
A fire detecting apparatus according to the present invention includes photographing means for photographing a monitoring area, and an image memory for storing an image photographed by the photographing means. In a fire detection device that detects a fire by processing a stored image, a fire candidate region extraction unit that extracts a fire-like region from the image,
Extraction region feature amount calculating means for calculating an average brightness or area as a feature amount of a fire-like region over a predetermined time;
Maximum / minimum value calculating means for calculating the maximum value and the minimum value of the feature value calculated by the extraction area feature value calculating means, and the ratio between the maximum value and the minimum value calculated by the maximum / minimum value calculating means Means for calculating the ratio of the maximum value and the minimum value, and a fire discriminating unit which determines that the area which seems to be a fire is a real fire area when the ratio calculated by the maximum value / minimum value ratio calculating means is within a predetermined value. Means.
【0006】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、画像から火災らし
い領域を抽出する火災候補領域抽出手段と、所定時間に
亙って火災らしい領域の特徴量としての平均輝度または
面積を演算する抽出領域特徴量演算手段と、所定時間を
複数個に分割して、時間軸に対する特徴量のデータを複
数個作成する時間分割手段と、複数個の特徴量のデータ
のばらつき具合を演算して、それぞれの対照度を判別す
る対照判別手段と、この対照判別手段で判別されたデー
タの対照度が低いとき、火災らしい領域は本当の火災領
域であると判別する火災判別手段とを備えたものであ
る。
[0006] The fire detection device according to the present invention includes:
A fire detecting device that includes a photographing unit that photographs a monitoring area and an image memory for storing an image photographed by the photographing unit, and detects a fire by processing the image stored in the image memory. Fire candidate area extraction means for extracting a fire-like area from an image; extraction area feature quantity calculation means for calculating an average luminance or area as a feature quantity of a fire-like area over a predetermined time; Time division means for dividing and generating a plurality of feature quantity data with respect to a time axis, contrast discrimination means for calculating the degree of dispersion of the plurality of feature quantity data and discriminating each illuminance; When the illuminance of the data determined by the determining means is low, a fire-like area is provided as a true fire area.
【0007】また、この発明に係わる火災検出装置は、
抽出領域特徴量演算手段で演算された特徴量の最大値と
最小値を演算する最大値・最小値演算手段を設け、特徴
量のデータをその最大値または最小値としたものであ
る。
[0007] The fire detecting device according to the present invention comprises:
A maximum value / minimum value calculating means for calculating the maximum value and the minimum value of the feature value calculated by the extraction area feature value calculating means is provided, and the feature value data is set to the maximum value or the minimum value.
【0008】また、この発明に係わる火災検出装置は、
撮影時間の異なる火災らしい領域同士の対応関係を判別
する対応判別手段を設け、この対応判別手段が所定回に
亙って火災らしい領域同士の対応関係を判別したとき、
抽出領域特徴量演算手段はその火災らしい領域の平均輝
度または面積を演算するものである。
[0008] Further, a fire detecting device according to the present invention comprises:
A correspondence discriminating means for discriminating a correspondence between fire-like areas having different photographing times is provided. When the correspondence discrimination means determines a correspondence between fire-like areas for a predetermined number of times,
The extraction area feature amount calculation means calculates the average brightness or area of the fire-like area.
【0009】[0009]
【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8を参照して説明
する。火災を検出するに当たって、先ず所定の明度を有
する領域だけを監視画像から抽出する。この抽出された
領域は、火災時の炎だけでなく、人工光源の場合もあるの
で、この抽出領域を火災らしい領域と呼ぶ。 通常、炎や炎以外の光源例えば移動光源(車両の光
源)、固定光源(車両停止中の場合、または照明用光
源)あるいは回転灯の抽出領域を輝度または面積の時間
変化に伴う変化の仕方から見ると、それぞれ図8に示す
ような特徴を有する。即ち、先ず、炎の場合、その輝度
と面積は絶えず変化し、その変化の仕方は不規則で、変
化量は比較的小さい。また、移動光源の場合、その輝度
と面積は変化するが、その変化の仕方は増加していく
か、減少していくかである。また、固定光源の場合、そ
の輝度と面積は一定である。さらに、回転灯の場合、そ
の輝度と面積は絶えず変化し、その変化の仕方は一定の
周期で、変化量は比較的大きい。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS One embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. First, before describing each embodiment, the principle of detecting a fire area will be described with reference to FIG. In detecting a fire, first, only a region having a predetermined brightness is extracted from the monitoring image. Since the extracted area may be an artificial light source as well as a flame at the time of a fire, the extracted area is called a fire-like area. Usually, the extraction area of a flame or a non-flame light source, for example, a moving light source (light source of a vehicle), a fixed light source (when the vehicle is stopped, or a light source for illumination), or a rotating light extraction area is determined based on how the luminance or area changes with time. When viewed, each has the features as shown in FIG. That is, first, in the case of a flame, its brightness and area are constantly changing, the manner of the change is irregular, and the amount of change is relatively small. In the case of a moving light source, its brightness and area change, but the way of the change is either increasing or decreasing. In the case of a fixed light source, its brightness and area are constant. Further, in the case of a rotating lamp, its brightness and area constantly change, the manner of the change is constant, and the amount of change is relatively large.
【0010】このように炎は、火災らしい領域の輝度と
面積は絶えず変化し、その変化の仕方は不規則である。
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)、火災らしい領域の輝度と面積は
変化するが、その変化の仕方は増加していくか、減少し
ていくかであり、炎のように領域の輝度と面積の変化の
仕方が不規則ではない。また、その車両が停止していれ
ば(固定光源)、輝度も面積も変化することなく、一定
である。これは照明用光源でも同じことになる。さら
に、回転灯の場合、炎と同様に火災らしい領域の輝度と
面積は絶えず変化するが、その変化の仕方は一定の周期
である点で炎と異なる。そこで、以下の実施の形態で
は、抽出された火災らしい領域が炎であるならば、その
領域は輝度と面積が絶えず変化し、その変化の仕方は不
規則である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] As described above, the brightness and area of a fire-like region of a flame are constantly changing, and the manner of the change is irregular.
On the other hand, for example, when the vehicle is moving (moving light source), the brightness and area of the fire-like area change, but the manner of change increases or decreases. In some cases, the manner of changing the brightness and area of the region is not irregular like a flame. In addition, when the vehicle is stopped (fixed light source), the luminance and the area do not change and are constant. This is the same for the illumination light source. Further, in the case of a rotating lamp, the brightness and the area of a fire-like region constantly change like a flame, but the manner of the change is different from that of the flame in that the period is constant. Therefore, in the following embodiments, it is noted that if the extracted fire-like area is a flame, the area has a feature that the brightness and the area constantly change, and the manner of the change is irregular. To detect the fire area.
【0011】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。
Embodiment 1 FIG. 1 is a configuration diagram showing a first embodiment of the present invention. In the figure, reference numeral 1 denotes a surveillance camera as a photographing means, which uses, for example, a CCD camera, and photographs a surveillance area at a predetermined sampling cycle. The surveillance camera 1 is installed, for example, at a position overlooking the entire surveillance area in the tunnel as a surveillance area, monitors a fire that occurs in the tunnel, and determines whether or not there is a fire area in the captured image. Detected by the processing unit.
【0012】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。
FIG. 2 is a view showing an image photographed by the surveillance camera 1. As can be seen from this figure, the surveillance camera 1 is mounted on, for example, an upper part of a side wall in a tunnel so as to show the direction in which the vehicle C is moving away. is set up. This is to prevent the headlights of the vehicle C from being incident on the surveillance camera 1, and by installing in this manner, the headlamps will not be caught as a fire area during image processing. In FIG. 2, CT indicates a tail lamp of the vehicle.
【0013】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。
Reference numeral 2 denotes an analog-to-digital converter connected to the surveillance camera 1, which converts each of the images obtained from the surveillance camera 1 into a digital signal of multiple gradations, for example, 255 gradations, in pixel units. It is. An image memory 3 is connected to the analog-to-digital converter 2 and stores a digitized image. The image memory 3 stores one screen of an image captured by the surveillance camera 1. The image memory 3 is constituted by a plurality as shown in the figure so as to be able to store a plurality of images, and sequentially updates and stores new images while deleting the oldest image.
【0014】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。
Reference numeral 41 denotes a fire candidate area extraction unit which is connected to the image memory 3 and is one of the components of the image processing unit 4. The fire candidate area extraction unit 41 reads the image read from the image memory 3. The signal is binarized with a predetermined value, and a region exceeding the predetermined value, that is, a bright region is extracted as a fire-like region (a region with a possibility of fire). In other words, a fire-like area is represented by “1”, and other parts of the image (parts smaller than a predetermined value) are represented by “0”. In the following description, a fire-like area may be called an extraction area. The predetermined value used in the binarization process is a value set so that only an area having a predetermined brightness can be extracted from an image. In a dark environment such as a tunnel, for example, the 200th position (255 gradations) is used. Case). Note that FIG.
Is a binarized image obtained by performing binarization processing on the image No. 1 and stored in a binarization memory described later. Thus, it can be seen that only the region having the predetermined brightness is extracted from the original image by the binarization process.
【0015】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4および図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RO
M6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。
Reference numeral 5 denotes a binarization memory connected to the fire candidate area extracting means 41 for storing the image binarized by the fire candidate area extracting means 41. And the latest images from the image memory 3 are sequentially stored by the fire candidate area extracting means 41 in order. Reference numerals 6 and 7 denote ROMs and RAMs respectively connected to the image processing section 4 including the above-mentioned fire candidate area extracting means 41 and the like. (See FIGS. 4 and 5). At that time, the calculated value is stored in the RAM 7. Also RO
M6 stores a predetermined value for performing the binarization process, a predetermined value used for determining a fire, and the like.
【0016】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に接続された抽出領域特徴量
演算手段であって、対応判別手段42が所定時間(所定
回)に亙って火災らしい領域同士の対応関係を判別した
とき、その対応関係がとれた火災らしい領域の特徴量と
しての例えば平均輝度または面積を演算する。
Reference numeral 42 denotes a correspondence discriminating means connected to the binarization memory 5. If the image periodically photographed by the surveillance camera 1 has a continuous area like a fire, ie, the binarization memory 5 When the fire-like areas are stored successively, it is determined whether or not the correspondence between the fire-like areas before and after a certain time, that is, whether or not the areas are extracted by the same flame. By providing this correspondence determination means, it is possible to determine whether or not there is a fire-like area in the monitoring area for a predetermined time. Reference numeral 43 denotes an extraction area feature amount calculating means connected to the binarization memory 5 and the correspondence discriminating means 42. The correspondence discriminating means 42 discriminates the correspondence between the fire-like areas over a predetermined time (predetermined times). Then, for example, an average luminance or an area is calculated as a feature amount of a fire-like region having the correspondence.
【0017】44は抽出領域特徴量演算手段43に接続
され、その出力に関連して所定時間を複数個(例えば3
個)に分割し、時間軸に対する特徴量のデータを複数個
作成する時間分割手段、45は時間分割手段44に接続
され、ここで作成された複数個の特徴量のデータ毎にそ
の最大値と最小値を演算する最大値・最小値演算手段、
46は最大値・最小値演算手段45に接続され、ここで
演算された複数個の特徴量のデータ毎の最大値と最小値
の比率を演算する最大値・最小値比率演算手段、47は
最大値・最小値比率演算手段46に接続され、複数個の
特徴量のデータ毎の最大値と最小値の比率の相互の差の
絶対値を加算する比率差演算手段、48は比率差演算手
段47に接続され、ここで演算された比率の差の加算値
が所定値より大きいとき、火災らしい領域は本当の火災
領域であると判別する火災判別手段である。つまり、火
災判別手段48は、演算された複数個の特徴量例えば面
積や平均輝度の最大値と最小値の比率の差の絶対値の加
算値と所定値の大小関係を調べ、加算値の値が所定値よ
り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、上述の構成要素41〜48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。
Reference numeral 44 is connected to the extraction area feature amount calculating means 43, and a plurality of predetermined times (for example, 3
), And a time dividing unit 45 for generating a plurality of feature amount data with respect to the time axis is connected to the time dividing unit 44, and the maximum value and the maximum value are set for each of the plurality of feature amount data created here. Maximum / minimum value calculating means for calculating the minimum value,
46 is connected to the maximum / minimum value calculating means 45, and the maximum / minimum value ratio calculating means for calculating the ratio between the maximum value and the minimum value for each of the data of the plurality of feature amounts calculated here; Ratio difference calculating means 46 connected to the value / minimum value ratio calculating means 46 for adding the absolute value of the mutual difference between the ratios of the maximum value and the minimum value for each data of a plurality of feature amounts; And a fire discriminating means for discriminating that a fire-like area is a true fire area when the sum of the ratio differences calculated here is larger than a predetermined value. In other words, the fire discriminating means 48 examines the magnitude relationship between a plurality of calculated feature values, for example, the absolute value of the difference between the ratio of the maximum value and the minimum value of the area and the average brightness, and the predetermined value, and determines the value of the additional value. Is larger than a predetermined value, it is determined that a fire has occurred, and a display unit or a sound unit (not shown) warns of the occurrence of the fire via the output terminal 8. Note that the image processing unit 4 is configured by the above-described components 41 to 48, and the image processing unit 4 includes, for example, an MPU.
(Microprocessor) is used.
【0018】次に動作について、図4〜図7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)。
Next, the operation will be described with reference to FIGS. Now, the images taken by the surveillance camera 1 include:
As a light source having a predetermined brightness, a light source having three brightnesses, for example, a tail lamp CT of a vehicle C, a sodium lamp N for illumination, and a flame F at the time of a fire are displayed (see FIG. 2). The image of the monitoring area captured by the monitoring camera 1 is fetched into the image memory 3 after the color image signal is digitized by the analog-digital converter 2 (step S1).
【0019】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6枚の画像
が格納されたかを対応判別手段42が判断する(S
4)。もし6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
域の平均輝度や面積の演算結果などは、この番号と共に
RAM7に格納される。
Next, the image fetched into the image memory 3 is supplied to the fire candidate area extracting means 41, and based on the output value, the fire candidate area extracting means 41 performs a binarization process. The area is extracted as a fire-like area (step S2). The extracted fire-like area is an area having a light source that emits some light. The image after binarization processing is stored in the binarization memory 5 (step S
3) The correspondence determination unit 42 determines whether a predetermined number, for example, six images, have been stored in the binarization memory 5 (S).
4). If six images have been stored, the correspondence discriminating means 42 performs correspondence discrimination of the extraction area in step S5. Note that a labeling process is performed on the extracted area extracted by the fire candidate area extracting means 41 and stored in the binarization memory 5. That is, when there are a plurality of fire-like regions in an image taken at a certain time, different numbers (labels) are assigned to the respective regions. After that, the result of the calculation of the average luminance and the area of the region to be performed is stored in the RAM 7 together with this number.
【0020】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、火災候補領域抽
出手段41によって抽出され、さらに二値化メモリ5に
格納された画像(図5bおよびc)を示すもので、ここ
ではわかりやすくするために抽出領域を外接する矩形で
囲って、その矩形の部分だけを拡大している。なお、図
6(b)および(c)に示す画像は、それぞれ一例とし
て監視カメラ1によって移動光源と炎を、所定の撮影間
隔をおきながら撮影したもので、移動光源に関する図6
(b)は車両が移動するにつれて、つまり撮影時間が異
なると画像の大きさが大きく変化している状態を示して
おり(監視カメラとの距離が変化するため)、炎に関する
図6(c)は撮影時間が異なっても画像の大きさがそれ
ほど変化せず、またその位置(場所)も変化していない状
態を示している。
Here, a method of determining correspondence by the correspondence determination means 42 will be described with reference to FIG. FIG. 6 shows a timing (FIG. 6a) for capturing an image of the monitoring camera 1 and an image captured at the timing (photographing time), extracted by the fire candidate area extracting means 41, and further stored in the binarization memory 5. FIGS. 5B and 5C show the extraction region surrounded by a circumscribed rectangle for simplicity, and only the rectangular portion is enlarged. The images shown in FIGS. 6B and 6C are images obtained by photographing the moving light source and the flame at predetermined intervals by the monitoring camera 1 as an example.
FIG. 6B shows a state in which the size of the image changes greatly as the vehicle moves, that is, when the shooting time differs (because the distance from the surveillance camera changes), and FIG. Indicates a state in which the size of the image does not change so much even if the shooting time differs, and the position (location) does not change.
【0021】さて、対応判別手段42は、二値化メモリ
5に6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、6枚画像が格納される度に直前
の画像と今回の画像を重ね合わせて抽出領域同士が重な
り合うかどうかを調べて、その抽出領域同士の対応関係
を順次判別する。この6枚の画像に対する1回の判別処
理を、以下、1処理という。なお、図6において、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T11なら1回
目の処理の1枚目の画像を示す。従って、図6(b)の
左側部分は、代表的に1回目の撮影時間T11〜T16
に対応する6枚の画像と2回目の撮影時間T21に対応
する最初の画像を示し、その右側部分は1回目の最初の
画像と2回目の最初の画像だけを対比して示しており、
図6(c)は炎を抽出領域とした場合で1回目の最初の
画像と2回目の最初の画像を対比して示している。な
お、図6(c)において、撮影時間T12〜T16に対
応する画像も撮影時間T11およびT21と殆ど同じ大
きさで且つ殆ど同じ位置に現れるが、ここでは省略され
ている。
When six images have been stored in the binarization memory 5 (step S4), the correspondence judging means 42 judges whether or not an area extracted by the same light source exists in those images (step S4). Step S5). Here, as an example, each time six images are stored in the binarization memory 5, the immediately preceding image and the current image are superimposed to check whether or not the extracted regions overlap each other. Are sequentially determined. One discrimination process for the six images is hereinafter referred to as one process. In FIG. 6, among the two-digit numbers following the shooting time T, the previous number is the number indicating the number of the processing, and the subsequent number is the number indicating the number of the image in the first processing. It is. For example, T11 indicates the first image of the first processing. Accordingly, the left portion of FIG. 6B typically represents the first photographing time T11 to T16.
6 and the first image corresponding to the second shooting time T21, and the right part thereof shows only the first image and the second image for comparison.
FIG. 6C shows a comparison between the first image of the first time and the first image of the second time when the flame is used as the extraction region. In FIG. 6C, the images corresponding to the photographing times T12 to T16 have almost the same size and almost the same positions as the photographing times T11 and T21, but are omitted here.
【0022】いま、撮影時間T11〜T16の画像を考
えると、対応判別手段42は、二値化メモリ5に6枚分
(T11〜T16)の画像が格納されたのを判別した
ら、まず時間T16と時間T15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T16と時間T
15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ずかでも重
なり合えば、時間T16の領域と時間T15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T16と時間T15の対応関
係を判別したら、次は時間T15と時間T14の対応関
係を判別し、順次、時間T14と時間T13、時間T1
3と時間T12、時間T12と時間T11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T11から時間T16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11から時間16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。
Considering the images of the photographing times T11 to T16, the correspondence discriminating means 42 first discriminates that six images (T11 to T16) have been stored in the binarized memory 5, and then determines the time T16. Is compared with the image captured at time T15, and the correspondence is examined. Here, time T16 and time T
15 images stored in the binarization memory 5 are superimposed,
If the extracted fire-like regions slightly overlap each other, it is determined that there is a correspondence between the region at time T16 and the region at time T15, and it is determined that the regions are extracted by the same light source. After the correspondence between time T16 and time T15 is determined, the correspondence between time T15 and time T14 is determined, and time T14, time T13, and time T1 are sequentially determined.
The corresponding relationship is checked up to time 3 and time T12, and from time T12 to time T11. Here, a total of five correspondences are examined, and if it is determined that all five correspond to each other, the region extracted during the period from time T11 to time T16 corresponds to the region extracted during the one process. Is determined. If only four or less of the five have a correspondence, it is determined that there is no correspondence. In other words, it is determined that there is no continuous extraction area between the time 11 and the time 16.
【0023】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
例えば最初の画像同士を上述と同じ方法で比較(図6
(b)の右側部分または図6(c)参照)して対応関係
を判別する(ステップS7)。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。即ち、その領域は、時間
T11〜時間T26の間に亙って監視領域に存在するも
のであり、移動量の少ない光源と判断できる。
When the determination of the correspondence during one processing is completed in this way, it is determined in step S6 whether or not all the images in one processing have been corresponded. If all of the images in one process, that is, the above-mentioned five images are in correspondence, it is determined whether the images correspond to the images in the previous process by, for example, the first images in one process in the same manner as described above. Comparison (FIG. 6)
The right side of (b) or FIG. 6 (c)) is used to determine the correspondence (step S7). Here, if the correspondence is established, it is determined that the images of the previous processing (first time) and the current processing (second time) correspond to each other. That is, the area exists in the monitoring area from time T11 to time T26, and it can be determined that the light source has a small movement amount.
【0024】なお、最初の画像同士、つまり、時間T1
1と時間T21で対応関係がとられなかった場合には、
時間T21〜T26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S8)。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。こ
のように、たとえ直前の画像同士では対応するものと判
断されても、直前の画像同士だけでなく、時間T11と
時間T21のように時間間隔の空いた画像同士を比較す
ることで、移動量の大きい光源は対応関係がとれないよ
うにしている。つまり、移動光源は、この対応判別手段
42の判別により実質的に除去、つまり炎の領域でない
と識別され、以後の処理では無視され、領域の特徴量と
しての面積などを演算する必要がなくなる。
The first images, that is, the time T1
If there is no correspondence between 1 and time T21,
The area from time T21 to T26 is treated as a newly generated area this time, and its labeling number and generation time, that is, the number of times the processing has appeared, are stored in the RAM 7 (step S8). That is, when the correspondence with the image of the pre-processing is not obtained in step S7, the extraction area in the current processing is newly registered as newly generated in step S8, and the process returns to step S1. As described above, even if it is determined that the immediately preceding images correspond to each other, not only the immediately preceding images but also the images having a time interval such as the time T11 and the time T21 are compared, so that the moving amount is calculated. The light source having a large value is set so as not to correspond. That is, the moving light source is substantially removed by the determination of the correspondence determining means 42, that is, the moving light source is identified as not a flame region, and is ignored in the subsequent processing, so that it is not necessary to calculate an area or the like as a feature amount of the region.
【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6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6枚の画像にお
ける対応関係を判別し、その最後に、第2回目の処理と
第3回目のそれぞれ1処理中における例えば最初の画像
同士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16
回(画像の枚数にして96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15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。
In this manner, the determination of the correspondence between the first processing and the second processing is completed. During this time, six images for the third processing are stored in the binarization memory 5. For example, in the same manner as in the second processing, the correspondence between the six images in the third processing is determined, and finally, for example, the first image in each of the second processing and the third processing is processed. Determine the correspondence. In this way, the corresponding number of times between the fire-like areas is continuously determined a predetermined number of times, for example, 16 times.
If it is determined that the number of times (the number of images is 96) has been exceeded (step S9), the process proceeds to step S10. On the other hand, if the correspondence is still not more than 15 times, the process returns to step S1 to capture a new image. If the predetermined number of images are not stored in the binarization memory 5 in step S4, or if the correspondence during one process is less than four times in step S6, the process returns to step S1.
【0026】次に、ステップS10において、抽出領域
特徴量演算手段43は二値化メモリ5に格納された火災
らしい領域の特徴量例えば平均輝度または面積を演算し
て、それらの値をRAM7に格納する。ここで、抽出領
域の面積、平均輝度の演算の仕方を簡単に説明する。先
ず、火災候補抽出領域手段41により抽出された領域を
外接する矩形で囲む。そして、矩形内をラスタ走査し
て、二値化された“1”の画素の数を数える。この画素
数の合計値が抽出領域の面積となる。また、平均輝度の
演算は、面積の場合と同様に先ず抽出領域を外接する矩
形で囲む。そして、二値化された画像の領域に対する原
画像を画像メモリから読み出して、抽出領域の輝度値を
画素毎に加算していく。そして、その加算値を前述の面
積で割った値が平均輝度の値となる。
Next, in step S 10, the extraction area characteristic amount calculating means 43 calculates the characteristic amount of the fire-like area stored in the binarization memory 5, for example, average luminance or area, and stores those values in the RAM 7. I do. Here, a method of calculating the area of the extraction region and the average luminance will be briefly described. First, the area extracted by the fire candidate extraction area means 41 is surrounded by a circumscribed rectangle. Then, the rectangle is raster-scanned and the number of binarized “1” pixels is counted. The total value of the number of pixels is the area of the extraction region. In the calculation of the average luminance, similarly to the case of the area, the extraction region is first surrounded by a circumscribed rectangle. Then, the original image corresponding to the binarized image area is read from the image memory, and the luminance value of the extracted area is added for each pixel. Then, a value obtained by dividing the added value by the above-described area is a value of the average luminance.
【0027】ステップS11において、時間分割手段4
4により抽出領域特徴量演算手段43からの出力に関連
して所定時間を複数個に分割し、時間軸に対する特徴量
のデータを複数個作成する(図7参照)。つまり、例え
ば96個のデータがある場合は、これらを3つ、例えば
図7の場合ブロックA,B,Cの3つに分け、32個づ
つのデータとする。次いで、ステップS12において、
ステップ11で作成された複数個の時間軸に対する特徴
量のデータから最大値・最小値演算手段45が各ブロッ
クにおけるその最大値と最小値を演算する。因に、図7
においては、ブロックAにおける最大値はSAmax、最小
値はSAmin、同様に、ブロックBにおける最大値はSBm
ax、最小値はSBmin、ブロックCにおける最大値はSCm
ax、最小値はSCminとして表している。
In step S11, the time dividing means 4
The predetermined time is divided into a plurality of times in association with the output from the extraction region feature amount calculating means 43 by 4 to create a plurality of feature amount data with respect to the time axis (see FIG. 7). That is, for example, when there are 96 pieces of data, these are divided into three pieces, for example, three blocks A, B, and C in the case of FIG. Next, in step S12,
The maximum value / minimum value calculating means 45 calculates the maximum value and the minimum value in each block from the data of the feature amounts for the plurality of time axes created in step 11. By the way, FIG.
, The maximum value in block A is S A max, the minimum value is S A min, and similarly, the maximum value in block B is S B m
ax, the minimum value is S B min, and the maximum value in block C is S C m
ax, the minimum value is represented as S C min.
【0028】次いで、ステップS13において、最大値
・最小値比率演算手段46により複数個の特徴量のデー
タ毎の最大値と最小値の比率を演算する。つまり、ブロ
ックAにおいては最大値SAmaxと最小値SAminの比率
(SAmax/SAmin)、同様に、ブロックBにおいては最
大値SBmaxと最小値SBminの比率(SBmax/SBmin)、
ブロックCにおいては最大値SCmaxと最小値SCminの比
率(SCmax/SCmin)が演算される。
Next, in step S13, the maximum value / minimum value ratio calculating means 46 calculates the ratio between the maximum value and the minimum value for each of the data of the plurality of feature values. That is, in block A, the ratio of the maximum value S A max to the minimum value S A min (S A max / S A min), and similarly, in block B, the ratio of the maximum value S B max to the minimum value S B min ( S B max / S B min) ,
In block C the ratio of the maximum value S C max and the minimum value S C min (S C max / S C min) is calculated.
【0029】ここで、図8を参照すると、炎、固定光
源、回転灯の3つの領域では特徴量(平均輝度または面
積)の最大値と最小値の比率は、回転灯が一番大きく、
逆に変化のない固定光源が一番小さく、炎は中間の値を
とることが分かる。このようにして各ブロック毎に演算
された比率は比率差演算手段47によりその比率のブロ
ック相互の差の絶対値が加算される(ステップS1
4)。即ち、各ブロックの比率の差の絶対値の加算値を
Sとすると、この加算値Sは、次式のごとくして算出さ
れる。
Referring to FIG. 8, the ratio of the maximum value to the minimum value of the characteristic amount (average luminance or area) in the three regions of the flame, the fixed light source, and the rotating lamp is the largest for the rotating lamp.
On the contrary, it can be seen that the fixed light source having no change has the smallest value, and the flame has an intermediate value. As for the ratio calculated for each block in this way, the absolute value of the difference between the blocks of the ratio is added by the ratio difference calculating means 47 (step S1).
4). That is, assuming that the added value of the absolute value of the difference between the ratios of the blocks is S, the added value S is calculated as in the following equation.
【0030】 |(SAmax/SAmin)−(SBmax/SBmin)|+ |(SBmax/SBmin)−(SCmax/SCmin)|+ |(SCmax/SCmin)−(SAmax/SAmin)|=S (1)[0030] | (S A max / S A min) - (S B max / S B min) | + | (S B max / S B min) - (S C max / S C min) | + | (S C max / S C min) - (S A max / S A min) | = S (1)
【0031】この式(1)から、各ブロックの比率の差
の絶対値を加算すると、固定光源と回転灯は各ブロック
の比率がほとんど同じ値となるため(図8参照)差をと
ると、差がほぼ0になるのでその加算値Sもほぼ0にな
ることが分かる。これに対し、炎は各ブロックの比率は
時間と共に変化するので、比率の差をとると殆ど0より
大きい場合が多い。従って、このステップS15におけ
る所定値は0より若干大きい値に設定される。
From the equation (1), when the absolute value of the difference between the ratios of the blocks is added, the fixed light source and the rotating lamp have almost the same ratio between the blocks (see FIG. 8). Since the difference is substantially zero, it is understood that the added value S is also substantially zero. On the other hand, since the ratio of each block of the flame changes with time, the difference between the ratios is almost almost always 0. Therefore, the predetermined value in step S15 is set to a value slightly larger than 0.
【0032】火災判別手段48は、演算された加算値S
の値と所定値の大小関係を調べ(ステップS15)、加
算値Sの値が所定値より大きい場合にはその抽出領域は
一応炎であると判断し、火災フラグをたて(ON)
(ステップS16)、必要に応じて、出力端子8を介し
て図示しない表示部に設けられた対応する表示灯を点灯
した後ステップS17に進み、小さいときには直接ステ
ップS17に進む。このステップS14およびS15に
おける動作を、換言すれば、比率差演算手段47では実
質的に複数個の(ブロック毎の)特徴量のデータのばら
つき具合を演算して、それぞれの対照度を判別する。つ
まり、比率差演算手段47はこの場合一種の対照判別手
段として機能し、加算値Sの値が大きい程、各ブロック
間の特徴量のデータがばらついており、対照度(一致す
る場合)が低いと判定する。そして、火災判別手段48
では比率差演算手段47で判別されたデータの対照度が
低いとき、火災らしい領域は本当の火災領域であると判
別する。
The fire discriminating means 48 calculates the sum S
(Step S15). If the value of the added value S is larger than the predetermined value, it is determined that the extraction area is a flame, and a fire flag is set (ON).
(Step S16) If necessary, the corresponding indicator lamp provided on the display unit (not shown) is turned on via the output terminal 8, and then the process proceeds to Step S17. If smaller, the process directly proceeds to Step S17. In the operations in steps S14 and S15, in other words, the ratio difference calculating means 47 calculates the degree of variation in the data of a plurality of (for each block) characteristic amounts, and determines the respective illuminances. In other words, in this case, the ratio difference calculating means 47 functions as a kind of contrast discriminating means. As the value of the added value S is larger, the data of the feature amount between the blocks varies, and the contrast (when they match) is lower. Is determined. Then, the fire determining means 48
Then, when the illuminance of the data determined by the ratio difference calculating means 47 is low, it is determined that the fire-like area is a true fire area.
【0033】ステップS17においては、火災判別手段
48は、3つのブロックA〜Cの演算された比率の値が
所定値以内か否かを判別し、3つの比率の値の内、少な
くとも2つが所定値内にあるときその抽出領域は一応炎
であると判断し、火災フラグをたて(ON)(ステッ
プS18)、必要に応じて、出力端子8を介して表示部
に設けられた対応する表示灯を点灯した後ステップS1
9に進み、3つの比率の内、所定値以内のものが2つに
満たないときには直接ステップS19に進む。なお、図
8に示すように、固定光源、回転灯、炎の3つの領域で
は、特徴量の最大値と最小値の比率は、固定光源は変化
がないので、1.0となり、回転灯は種類にもよるが、
概ね3.1を越える、炎は常時変化をしているが、その
比率が3.0を越えるないので、所定値としては例えば
1.2〜3.0位が設定される。ステップS19におい
ては、火災判別手段48は、火災フラグおよびが共
にONか否かを判別し、共にONであれば、その抽出領
域は真の炎であると判断し、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S20)。一方、火災フラグおよびが共にONで
なければ、その抽出領域は非火災領域、即ち炎以外の光
源例えば移動光源または固定光源或いは回転灯であると
判断する。 そして、このステップS21で非火災領域と
判定された場合には、ステップS1に戻る。
In step S17, the fire determining means 48 determines whether or not the calculated ratio values of the three blocks A to C are within a predetermined value. At least two of the three ratio values are predetermined. When the value is within the value, it is determined that the extracted area is a flame, a fire flag is set (ON) (step S18), and a corresponding display provided on the display unit via the output terminal 8 as necessary. Step S1 after turning on the lamp
The process directly proceeds to step S19 when the ratio is less than the predetermined value among the three ratios. As shown in FIG. 8, in the three regions of the fixed light source, the rotating lamp, and the flame, the ratio between the maximum value and the minimum value of the feature amount is 1.0 because the fixed light source does not change, and the ratio of the rotating lamp is Depending on the type,
Although the flame generally exceeds 3.1 and the flame is constantly changing, since the ratio does not exceed 3.0, the predetermined value is set to, for example, about 1.2 to 3.0. In step S19, the fire determination means 48 determines whether both the fire flag and the fire flag are ON, and if both are ON, determines that the extraction area is a true flame and outputs the extracted area through the output terminal 8. A warning of the occurrence of a fire is issued from the display unit or the sound unit not to be fired (step S20). On the other hand, if both the fire flag and the fire flag are not ON, it is determined that the extraction area is a non-fire area, that is, a light source other than the flame, for example, a moving light source, a fixed light source, or a rotating light. If it is determined in step S21 that the area is a non-fire area, the process returns to step S1.
【0034】このように本実施の形態では、炎は抽出領
域における輝度や面積が絶えず不規則に変化することと
その変化量が小さい点に着目し、撮影した画像の火災ら
しい領域の例えば平均輝度や面積等の特徴量の最大値と
最小値の比率の差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
移動光源や固定光源或いは回転灯と識別できる。なお、
上述した比率差演算手段で演算される複数個の特徴量の
データ毎の最大値と最小値の比率のブロック相互の差の
代わりに、複数個の特徴量のデータ毎の2つのブロック
相互の最大値同士の差と最小値同士の差を用いるように
してもよい。
As described above, in the present embodiment, attention is paid to the fact that the brightness and area of the flame in the extraction region constantly change irregularly and the amount of the change is small. Fires are detected based on the difference between the ratio of the maximum value and the minimum value of the feature values such as area and area, so that the fire can be reliably detected, especially with light sources other than flames such as moving light sources, fixed light sources or rotating lights. Can be identified. In addition,
Instead of the difference between the blocks of the ratio of the maximum value and the minimum value of each of the plurality of feature amounts calculated by the ratio difference calculating means described above, the maximum of the two blocks of each of the plurality of feature amounts is calculated. The difference between the values and the difference between the minimum values may be used.
【0035】[0035]
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、撮影
された画像から火災らしい領域を抽出し、所定時間に亙
って対応関係のとれたその火災らしい領域の特徴量とし
ての平均輝度または面積を演算し、その最大値と最小値
の比率に基づいて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移動光源や固定光源或いは回転灯も
判断できるという効果がある。
As described above, according to the present invention, a fire-like area is extracted from a photographed image, and the average luminance as a feature amount of the fire-like area which has a correspondence over a predetermined period of time is obtained. Or calculate the area and determine whether the fire-like area is a real fire area based on the ratio of the maximum value to the minimum value, so that the fire can be reliably detected, especially light sources other than flames, such as moving light sources. There is an effect that a fixed light source or a rotating light can be determined.
【0036】また、この発明によれば、撮影された画像
から1次的に火災らしい領域を抽出し、所定時間に亙っ
て対応関係のとれたその火災らしい領域の特徴量として
の平均輝度または面積を演算し、その特徴量のデータを
複数個作成してそれらの特徴量のデータのばらつき具合
を演算して、それぞれの対照度を判別し、その判別され
たデータの対照度が低いとき、火災らしい領域は本当の
火災領域であると判別するので、火災を確実に検出で
き、特に炎以外の光源例えば移動光源や固定光源は勿論
回転灯やウインカでさえも確実に判断できるという効果
がある。
Further, according to the present invention, a fire-like area is primarily extracted from a captured image, and the average brightness or the average brightness or feature amount of the fire-like area, which has been correlated for a predetermined time, is obtained. Calculate the area, create a plurality of data of the feature amount, calculate the degree of variation of the data of the feature amount, determine each illuminance, and when the illuminance of the determined data is low, Since a fire-like area is determined to be a real fire area, a fire can be reliably detected. In particular, there is an effect that a light source other than a flame, such as a moving light source or a fixed light source, as well as a rotating light or a blinker, can be reliably determined. .
【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]
【図1】 この発明の実施の形態1を示す構成図であ
る。
FIG. 1 is a configuration diagram showing a first embodiment of the present invention.
【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。
FIG. 2 is a diagram showing an example of an image (original image) projected by a surveillance camera.
【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。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an image after image processing (extraction processing) stored in a binarization memory.
【図4】 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。
FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation of the first embodiment of the present invention.
【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。
FIG. 5 is a flowchart for explaining the operation of the first embodiment of the present invention.
【図6】 抽出領域の二値化画像の対応関係を説明する
ための図である。
FIG. 6 is a diagram for explaining the correspondence between binarized images in an extraction area.
【図7】 この発明の実施の形態1における時間軸に対
する特徴量のデータを複数個作成する場合の動作を説明
するための図である。
FIG. 7 is a diagram for explaining an operation in the case where a plurality of pieces of feature amount data with respect to a time axis are created according to the first embodiment of the present invention;
【図8】 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。
FIG. 8 is a diagram for explaining a principle of detecting a fire area according to the present invention.
【符号の説明】[Explanation of symbols]
1 監視カメラ、3 画像メモリ、5 二値化メモリ、
6 ROM、7 RAM、41 火災候補領域抽出手
段、42 対応判別手段、43 抽出領域特徴量演算手
段、44 時間分割手段、45 最大値・最小値演算手
段、46 最大値・最小値比率演算手段、47 比率差
演算手段、48 火災判別手段。
1 surveillance camera, 3 image memory, 5 binarization memory,
6 ROM, 7 RAM, 41 fire candidate area extracting means, 42 correspondence discriminating means, 43 extracted area feature amount calculating means, 44 time dividing means, 45 maximum / minimum value calculating means, 46 maximum / minimum value calculating means, 47 Ratio difference calculating means, 48 Fire discriminating means.

Claims (4)

    【特許請求の範囲】[Claims]
  1. 【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、 前記画像から火災らしい領域を抽出する火災候補領域抽
    出手段と、 所定時間に亙って前記火災らしい領域の特徴量としての
    平均輝度または面積を演算する抽出領域特徴量演算手段
    と、 該抽出領域特徴量演算手段で演算された特徴量の最大値
    と最小値を演算する最大値・最小値演算手段と、 該最大値・最小値演算手段で演算された最大値と最小値
    の比率を演算する最大値・最小値比率演算手段と、 該最大値・最小値比率演算手段で演算された比率が所定
    値以内にあるとき、前記火災らしい領域は本当の火災領
    域であると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。
    1. An imaging device for photographing a monitoring area, and an image memory for storing an image photographed by the photographing device, wherein a fire is detected by processing the image stored in the image memory. In the fire detection device, fire candidate area extraction means for extracting a fire-like area from the image, extraction area feature quantity calculation means for calculating an average luminance or area as a feature quantity of the fire-like area over a predetermined time, Maximum / minimum value calculating means for calculating the maximum value and the minimum value of the feature value calculated by the extraction area feature value calculating means; and the maximum value and the minimum value calculated by the maximum value / minimum value calculating means. A maximum value / minimum value ratio calculating means for calculating a ratio, and when the ratio calculated by the maximum value / minimum value ratio calculating means is within a predetermined value, it is determined that the fire-like area is a true fire area. Fire detection apparatus characterized by comprising a fire discriminating means.
  2. 【請求項2】 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、 前記画像から火災らしい領域を抽出する火災候補領域抽
    出手段と、 所定時間に亙って前記火災らしい領域の特徴量としての
    平均輝度または面積を演算する抽出領域特徴量演算手段
    と、 前記所定時間を複数個に分割して、時間軸に対する前記
    特徴量のデータを複数個作成する時間分割手段と、 前記複数個の特徴量のデータのばらつき具合を演算し
    て、それぞれの対照度を判別する対照判別手段と、 該対照判別手段で判別されたデータの対照度が低いと
    き、前記火災らしい領域は本当の火災領域であると判別
    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。
    2. An imaging device for photographing a monitoring area, and an image memory for storing an image photographed by the photographing device, wherein a fire is detected by processing the image stored in the image memory. In the fire detection device, fire candidate area extraction means for extracting a fire-like area from the image, extraction area feature quantity calculation means for calculating an average luminance or area as a feature quantity of the fire-like area over a predetermined time, A time dividing unit that divides the predetermined time into a plurality of pieces and creates a plurality of pieces of the feature amount data with respect to a time axis; And a fire discriminating means for discriminating that the fire-like area is a real fire area when the data discriminated by the contrast discriminating means has low illuminance. Fire detection apparatus characterized by comprising.
  3. 【請求項3】 前記抽出領域特徴量演算手段で演算され
    た特徴量の最大値と最小値を演算する最大値・最小値演
    算手段を設け、前記特徴量のデータをその最大値または
    最小値としたことを特徴とする請求項2記載の火災検出
    装置。
    3. A maximum value / minimum value calculating means for calculating a maximum value and a minimum value of the feature value calculated by the extraction area feature value calculating means, wherein the data of the feature value is determined by the maximum value or the minimum value. 3. The fire detection device according to claim 2, wherein:
  4. 【請求項4】 撮影時間の異なる火災らしい領域同士の
    対応関係を判別する対応判別手段を設け、該対応判別手
    段が所定回に亙って前記火災らしい領域同士の対応関係
    を判別したとき、前記抽出領域特徴量演算手段はその火
    災らしい領域の平均輝度または面積を演算することを特
    徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の火災検出装
    置。
    4. A method according to claim 1, further comprising the step of: determining a correspondence between the fire-like areas having different photographing times, wherein said correspondence determination means determines the correspondence between the fire-like areas a predetermined number of times. The fire detection device according to any one of claims 1 to 3, wherein the extraction area feature amount calculation means calculates an average luminance or an area of the fire-like area.
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