JPH10269471A - 火災検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 監視カメラが撮影した監視領域の画像から、
人工光源を省いて炎の領域だけを抽出できるようにす
る。 【構成】 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、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、火災らし
い領域の周辺の火災周辺領域に、黒煙が発生しているか
否かを検出する黒煙検出手段と、黒煙検出手段が黒煙を
検出した時に、火災らしい領域が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。この黒煙検出手段
は、火災周辺領域における輝度値の低い領域の面積を演
算する特徴量演算手段から構成される。

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用いた火
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た火災を検出する
従来装置として、例えば特開平５−２０５５９号公報に
記載されたものがある。この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
とで火災時の炎を検出するものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】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に例えば照明用光源（ナト
リウム灯）、車両用後部光源（テールランプ、ポジショ
ンランプ）、車両用前部光源（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）などが存在するので、これらの人工光源を炎と認識
し、誤報を発生する恐れがあるという問題点があった。

【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
一次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の周辺の火災周辺領域に、黒
煙が発生しているか否かを検出する黒煙検出手段と、該
黒煙検出手段が黒煙を検出した時に、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火災判別手段とを
備えたことを特徴とするものである。

【０００５】また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、監視
領域に設置される照明器具が撮影視野に入るように、前
記撮影手段を前記監視領域に取り付け、前記照明器具の
面積値または輝度値を演算する演算手段と、前記演算手
段により演算された値が所定値よりも小さい時に、火災
と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。

【０００６】

【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７を参照して説明
する。図７は火災時の炎を撮影したもので、時間経過に
伴う火災性状の変化を示すものである。図７（ａ）は火
災初期時、図７（ｂ）は火災進展時、図７（ｃ）は火災
拡大時である。トンネル内で発生する火災は車両のガソ
リン、油が原因となることが多く、その火災の特徴は図
に示すように黒煙がたくさん発生する点である。つま
り、所定の明度を有する領域（炎）が、非常に暗い領域
（黒煙）によって囲われていれば、その所定の明度を有
する領域は炎であると判別することが可能である。

【０００７】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領域があるか
否かは後述する画像処理部で検出される。

【０００８】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が走り去ってい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、ヘッドライト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Ｃのテール
ランプを示している。

【０００９】２は監視カメラ１に接続されたアナログデ
ジタル変換器で、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、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、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。

【００１０】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
る。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。

【００１１】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（明度）を有する領域だけを抽出で
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。

【００１２】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、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。

【００１３】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ＲＯ
ＭおよびＲＡＭで、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４参
照）に基づいて行われ、その際、演算された値はＲＡＭ
７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。

【００１４】４２は二値化メモリ５に接続された外接矩
形作成手段で、抽出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（例えば右上、左下）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、その座標値とともにＲ
ＡＭ７に格納する。

【００１５】４３は二値化メモリ５に接続された対応判
別手段で、監視カメラ１によって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。ここでは、一例として二値化メモリ５に格納
された抽出領域の重なり具合を見ることで抽出領域同士
の対応関係を判別する。つまり、ある時間における画像
の抽出領域とその直前の画像の抽出領域を重ね合わせ、
抽出領域同士がわずかでも重なり合えば対応関係が有る
と判断する。

【００１６】８は画像メモリ３、二値化メモリ５及び外
接矩形作成手段４２に接続された火災周辺領域メモリ
で、前述の火災らしい領域及びその周辺の領域を格納す
るメモリである。領域内の画素は画像メモリ３からの輝
度値により２５５階調で表せられる。この周辺の領域は
ＲＡＭ７に格納された前述の外接矩形の大きさ及び位置
に基づいて作成される。なお火災周辺領域メモリ８を特
に設けずに、画像メモリ３に格納される原画像のデータ
をそのまま利用して、火災周辺領域の平均輝度などを演
算するようにしてもよい。

【００１７】ここで火災周辺領域について図５を用いて
説明する。図５において、領域Ａは、火災候補領域抽出
手段４１により抽出され、かつ外接矩形作成手段４２に
よって囲われた領域である。この領域Ａの周り、上、
右、左、右上、左上の５か所に領域Ａと同じ大きさの矩
形を領域Ａと接するように配置する。このようにして５
つの矩形から出来た逆凹字状の領域Ｂを火災周辺領域と
呼ぶ。

【００１８】火災周辺領域Ｂはこの５つの矩形内にある
領域、つまり火災らしい領域Ａと密接な周辺にある領域
なら、その形状、大きさは何でもよく、例えば火災らし
い領域Ａの直上にだけ、火災らしい領域Ａと同じ大きさ
の矩形を設け、その矩形を火災周辺領域Ｂとしてもよ
い。なおこの火災周辺領域Ｂが、火災らしい領域Ａの最
下端のＹ座標よりも上側に設けられるのは、煙が上方向
及び横方向に広がる点を考慮したためである。

【００１９】４６は火災周辺領域メモリ８及び対応判別
手段４３に接続された特徴量演算手段で、火災らしい領
域の周辺の火災周辺領域に、黒煙が発生しているか否か
を検出する黒煙検出手段の一例である。具体的には以下
に記すように、火災周辺領域の明度が所定値以下である
か否かを検出するものである。

【００２０】つまり特徴量演算手段４６は、対応判別手
段４３が所定時間（回）にわたって火災らしい領域同士
の対応関係を判別した時、その対応関係がとれた火災ら
しい領域の火災周辺領域における特徴量、例えば輝度値
の低い画素の数や領域の平均輝度を演算する。そして演
算された輝度値の低い画素数が所定値以上の時、又は火
災周辺領域の平均輝度が所定値以下の時に、火災判別手
段に黒煙発生信号を出力する。なお輝度値及び平均輝度
に対する所定値は例えば３０位（２５５階調の場合）に
設定され、火災周辺領域全体が非常に暗い場合にのみ、
黒煙発生信号が出力されるようになっている。

【００２１】４７は特徴量演算手段４６に接続された火
災判別手段で、黒煙検出手段が黒煙を検出した時、つま
り黒煙発生信号が入力された時、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。そして火災判
別時には、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４１〜４７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ＭＰ
Ｕ（マイクロプロッセサ）が用いられる。

【００２２】次に動作について、図４及び図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）。

【００２３】監視カメラ１によって撮影された監視領域
の画像は、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に取り込まれる
（ステップ１）。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、二値化処理が行われ、所定値以上の輝度
値を有する領域を火災らしい領域として抽出する（ステ
ップ２）。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。

【００２４】二値化処理後の画像を二値化メモリ５に格
納する（ステップ３）。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、この後、行われる領域の平
均輝度や画素数の演算結果などは、この番号と共にＲＡ
Ｍ７に格納される。

【００２５】外接矩形作成手段４２が、抽出された火災
らしい領域を外接する最小の矩形で囲み、矩形の対角の
隅の画素の座標から矩形の高さｄｙと矩形の幅ｄｘを演
算して、座標値とともにＲＡＭ７に格納する（ステップ
４）。ステップ５〜ステップ１０の対応判別手段４３に
よる処理を説明する前に、図６を参照して時間経過に伴
う抽出領域の変化の仕方を説明する。

【００２６】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
された抽出領域（図６ｂ、図６ｃ）を示すものである。
図６（ｂ）及び図６（ｃ）に示す抽出領域は、それぞれ
車両の移動光源と炎に関するもので、所定の撮影間隔を
おきながら撮影したものである。

【００２７】図６（ｂ）から明らかなように、移動光源
による抽出領域は時間経過に伴い、位置が変化していく
のがわかる。またこれに対して図６（ｃ）の炎の抽出領
域は、時間が経過してもその位置はほとんど変化しな
い。なお図６（ｃ）においては時間Ｔ１１と時間Ｔ２１
の抽出領域のみしか図示していないが、時間Ｔ１２〜Ｔ
１６の抽出領域もほとんど同じ箇所にほとんど同じ大き
さで現れる。よって、ある位置に連続して抽出領域が存
在するならば、その領域は少なくとも移動中の車両の光
源でないと判別できる。

【００２８】対応判別手段４３は、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ら（ステップ
５）、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６）。ここでは
６枚の画像を格納しているので、１枚目と２枚目、２枚
目と３枚目、３枚目と４枚目、４枚目と５枚目及び５枚
目と６枚目の合計５回、それぞれの画像を重ね合わせ
て、抽出領域同士が重なるか否かをみて、対応関係を判
別する。なおこの６枚の画像を使用した５回の対応関係
の判別処理を、以下、１処理という。１処理中の対応判
別が終わると、ステップ７において１処理中の全ての画
像の対応関係がとれたか否かを判別する。

【００２９】図６（ｂ）を参照すると、時間Ｔ１１とＴ
１２、時間Ｔ１２とＴ１３、時間Ｔ１３とＴ１４、時間
Ｔ１４とＴ１５、及び時間Ｔ１５とＴ１６の抽出領域は
それぞれ領域が重なり合っているので、１処理中の全て
の画像の対応関係があると判別される。なお図中の撮影
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。

【００３０】ステップ７にて５回全て対応関係がとれて
いるならば、今回処理した画像が前回処理の画像と対応
するかを、１処理中の最初の画像同士を使用して上記と
同じ方法で判別する（ステップ８）。ここでは便宜上、
すでにステップ７にて時間Ｔ１１〜Ｔ１６における対応
関係、及び時間Ｔ２１〜Ｔ２６における対応関係が両方
とも対応ありと判断されてるものとする。つまり時間Ｔ
１１と時間２１の抽出領域同士の重なり具合をしらべ、
１処理目と２処理目が対応するものかを判別する。

【００３１】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）の抽出領域は対応する
ものと判別する。即ち、この領域は時間Ｔ１１〜時間Ｔ
２６の間にわた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。また対応関係がとられ
なかった場合には、今回処理の抽出領域は、監視領域内
に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９）。

【００３２】もう一度図６（ｂ）（ｃ）を参照すると、
時間Ｔ１１と時間Ｔ２１では車両の移動光源の抽出領域
は全く重ならないが、炎は領域同士がほとんど重なって
いる。このように対応判別手段４３は、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
のあいた画像同士も比較することで、移動量の大きい光
源の対応関係をとることがないようにしてある。つまり
火災候補領域抽出手段４１により移動光源が火災らしい
領域として抽出されたとしても、この対応判別手段４３
を設けることで、以下の処理対象から除外される。

【００３３】こうしてステップ１０で、火災らしい領域
同士の対応する処理回数が連続して所定回、例えば７回
（画像の枚数にして４２枚）を越えたことを判別した
ら、ステップ１１に進む。このように対応判別手段４３
を設けることで、監視領域に所定時間にわたって火災ら
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。

【００３４】なおステップ１０でまだ６回以下しか対応
関係がとられていない場合はステップ１に戻り新しい画
像を取り込む。またステップ５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７で１処理
中の対応関係が４回以下しかとられない場合もステップ
１に戻る。

【００３５】対応判別手段４３を設けても、照明用光源
や停止中の車両の光源などの移動しない光源（固定光
源）と炎を判別することは出来ない。そこでこの固定光
源と炎の判別は以下のステップ１１以降の処理で行う。

【００３６】ステップ１１において、特徴量演算手段４
６は、連続して所定回、対応関係がとれた火災らしい領
域の火災周辺領域における特徴量を演算する。つまり火
災周辺領域における、輝度値の低い画素の数又は火災周
辺領域の平均輝度を演算する。そして演算された値と所
定値とを比較して黒煙が発生しているかをしらべる（ス
テップ１２）。演算された輝度値の低い画素数が所定値
以上の時、又は火災周辺領域の平均輝度が所定値以下の
時に、特徴量演算手段４６は火災判別手段４７に黒煙発
生信号を出力する（ステップ１３）。なお輝度値の低い
画素数に対する所定値としては、その時の火災周辺領域
の面積に例えば０．７をかけた値が使用される。

【００３７】特徴量演算手段４６は対応関係のとれた４
２枚の画像全ての特徴量を演算し、演算された各値の平
均値と所定値を比較して黒煙が発生しているかを検出し
てもよいが、４２枚の画像のうち所定数だけを使用し
て、特徴量の演算を行ってもよい。

【００３８】火災判別手段４７に黒煙発生信号が入力さ
れると、火災判別手段４７は火災らしい領域が本当の火
災領域であると判別し、図示しない表示部や音響部から
火災の発生を警報する。

【００３９】ここで火災らしい領域として照明用光源や
停止中の光源などが抽出される場合について説明する。
これらの光源における火災周辺領域の明度（輝度）は、
光源に近い領域なので比較的明るい。よって輝度値や平
均輝度が閾値としての３０を下回ることはなく、火災
（炎）であると判別されることはない。

【００４０】実施の形態２ 実施の形態１では火災周辺領域の明度が所定値以下の
時、つまり暗くなった時に火災と判別したが、この実施
の形態２では、火災周辺領域が黒煙で覆われて真っ暗に
なる前に、火災の発生を検出するものである。

【００４１】再び図７を参照すると、火災が発生する
と、黒煙は時間の経過に伴い増加していくことがわか
る。つまり火災周辺領域は時間の経過に伴い暗くなって
いく。そこで本実施の形態では火災周辺領域の明度の変
化を検出し、領域内の明度が低下していく傾向があれば
火災周辺領域に黒煙が発生していると判別するものであ
る。

【００４２】図８は本実施の形態にかかわる黒煙検出手
段の別の例を示す図である。黒煙検出手段４６Ａは実施
の形態１の黒煙検出手段（特徴演算手段）４６に対応す
るもので、対応判別手段４３と火災周辺領域メモリ８に
接続され、火災周辺領域に黒煙が発生していることを検
出すると、火災判別手段４７に黒煙検出信号を出力する
ものである。

【００４３】黒煙検出手段４６Ａは、火災周辺領域の画
像同士を差分して差分画像を生成する差分手段５１と、
その差分画像において、輝度値が低下した領域の面積を
演算する面積演算手段５２とから構成される。

【００４４】所定数、例えば４２枚の画像にわたって対
応関係のとれた抽出領域が存在すると、差分手段５１
は、時間的に連続する火災周辺領域の画像同士を差分し
て差分画像を生成する。面積演算手段５２が、差分画像
を例えばラスター走査により画素毎にスキャンして、輝
度値の低下した画素の数をカウントする。そしてこのカ
ウントした値が、火災周辺領域全体の面積のほぼ７割を
占めるならば、火災周辺領域に黒煙が発生していると判
別し、黒煙検出信号を火災判別手段４７に出力する。

【００４５】なお火災周辺領域の明度の変化を、次のよ
うにして検出してもよい。つまり火災周辺領域の平均輝
度を演算する手段を設け、平均輝度を逐次演算する。そ
して演算された平均輝度同士を減算する手段を設けて、
時間的に連続する画像同士のそれぞれの平均輝度を減算
する。演算及び減算を所定回繰り返して、平均輝度が低
下していることを検出したら、火災周辺領域に黒煙が発
生していると判別する。

【００４６】実施の形態２では、火災周辺領域の明度が
低下する傾向がある時に黒煙が発生していると判別する
ものなので、火災周辺領域の明度が所定値以下になって
いなくても、黒煙の発生を検出でき、いち早く火災の発
生を検出することが可能となる。

【００４７】実施形態３ なお以下の方法を使用すれば、火災らしい領域に火災周
辺領域を設定しなくても、黒煙を検出することが可能と
なる。まず図２に示すように、監視領域に設置される照
明器具（ナトリウム灯）が撮影視野に入るように、監視
カメラを監視領域に取り付け、火災候補領域抽出手段に
照明器具を火災らしい領域として抽出させる。照明器具
は固定光源であるから、撮影画像において常に同じ位置
に現れるので、その出現位置をＲＯＭに記憶させてお
く。二値化メモリに格納された火災らしい領域のうち、
ナトリウム灯に関する領域だけ、毎回、面積を演算、つ
まり「１」になっている画素数をカウントする。

【００４８】もし何も異常が発生していなければ、この
ナトリウム灯の画素の数は一定の値を示す。そこでＲＯ
Ｍに所定値としてこの一定の値を記憶させておいて、画
素数をカウントするたびに、この所定値と比較する。も
しカウントした画素数がこの所定値より非常に小さけれ
ば、監視領域に黒煙が発生していると判別できる。

【００４９】各実施の形態では監視領域としてトンネル
を例にして説明したが、監視領域は機械式の駐車場や石
油プラントなどでも構わない。また監視カメラはＴＶカ
メラやデジタルカメラを使用してもよく、またカラー、
白黒どちらの画像でも構わない。

【００５０】

【発明の効果】本発明は、所定値以上の明度を有する領
域を火災らしい領域として抽出し、その火災らしい領域
の周辺の火災周辺領域の明度が所定値以下の時に、この
火災周辺領域に黒煙が発生していると検出し、よってそ
の火災らしい領域が本当の火災領域であると判別するよ
うにしたものである。このため監視領域に照明用の光源
や車両の光源が混在していても、それらの光源と炎を確
実に識別することが可能である。

【００５１】また火災周辺領域の明度が低下する傾向が
ある時に、火災周辺領域に黒煙が発生していると判断す
ることにより、より早く火災の発生を検出することが可
能となる。

【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】監視カメラにより撮影される画像（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る画像の一例で、図２
を二値化処理したものである。

【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。

【図５】火災らしい領域と火災周辺領域を示した図であ
る。

【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。

【図７】火災時の黒煙の発生を説明するための図であ
る。

【図８】この発明の実施の形態２を示す構成図である。

【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 画像処理部、５ 二値化メモリ、６ Ｒ
ＯＭ、７ ＲＡＭ、８ 火災周辺メモリ、４１ 火災候
補領域抽出手段、４２ 外接矩形作成手段、４３ 対応
判別手段、４６ 特徴量演算手段（黒煙検出手段）、４
６Ａ 黒煙検出手段、４７ 火災判別手段、５１ 差分
手段、５２ 面積演算手段

Claims (5)

【特許請求の範囲】
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、 前記画像から所定の明度を有する領域を火災らしい領域
   として抽出する火災候補領域抽出手段と、 前記火災らしい領域の周辺の火災周辺領域に、黒煙が発
   生しているか否かを検出する黒煙検出手段と、 該黒煙検出手段が黒煙を検出した時に、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. 【請求項２】 請求項１において、前記黒煙検出手段
   は、 前記火災周辺領域における輝度値の低い領域の面積また
   は前記火災周辺領域における平均輝度を演算する特徴量
   演算手段から構成されることを特徴とする火災検出装
   置。
3. 【請求項３】 請求項１において、前記黒煙検出手段
   は、 前記火災周辺領域の画像同士を差分して差分画像を生成
   する差分手段と、 該差分画像において、輝度値が低下した領域の面積を演
   算する面積演算手段とから構成されることを特徴とする
   火災検出装置。
4. 【請求項４】 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、 前記監視領域に設置される照明器具が撮影視野に入るよ
   うに、前記撮影手段を前記監視領域に取り付け、 前記照明器具の面積値または輝度値を演算する演算手段
   と、 前記演算手段により演算された値が所定値よりも小さい
   時に、火災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。
5. 【請求項５】 請求項４において、前記所定値は、 通常時における前記照明器具の輝度値または前記照明器
   具の輝度値の高い領域の面積値であることを特徴とする
   火災検出装置。