JPH10275279A - 火災検出装置 - Google Patents

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】 画像から所定の明るさを有する領域を火
災らしい領域として抽出する火災候補領域抽出手段（４
１）と、火災らしい領域に内接する楕円を形成する内接
楕円作成手段（４３）と、火災らしい領域から内接楕円
を差分して差分画像を生成する差分手段（４４）と、差
分画像の面積を演算する面積演算手段（４５）と、差分
画像の面積に基づいて、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火災判別手段（４６）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
ら所定の明るさ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、火災らしい領域に内接
または外接する矩形もしくは楕円からなる図形を作成す
る図形作成手段と、火災らしい領域と図形の間に生じる
隙間の面積を演算する隙間面積演算手段と、隙間の面積
が所定値より大きいときに、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】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、画像から所定の明るさを
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、火災らしい領域に内接する楕円を形成す
る内接楕円作成手段と、火災らしい領域から内接楕円を
差分して差分画像を生成する差分手段と、差分画像の面
積を演算する面積演算手段と、差分画像の面積に基づい
て、火災らしい領域が本当の火災領域であるか否かを判
別する火災判別手段とを備えたものである。

【０００７】また、この発明に係わる火災検出装置は、
火災判別手段が、内接楕円の面積に対する差分画像の割
合が所定値以上のときに、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。

【０００８】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、画像から所定の明
るさ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、撮影手段により所定の時間間隔で
撮影された火災らしい領域同士を差分して差分画像を生
成する差分手段と、差分画像から火災らしい領域の面積
変化量を演算する面積変化演算手段と、この面積変化量
に基づいて、火災らしい領域が本当の火災領域であるか
否かを判別する火災判別手段とを備えたものである。

【０００９】また、この発明に係わる火災検出装置は、
面積変化演算手段が、火災らしい領域の増加した領域の
面積と減少した領域の面積を演算し、火災判別手段が、
この増加した領域の面積が減少した領域の面積よりも大
き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。

【００１０】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ものである。

【００１１】

【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１０を参照して説
明する。なお、図１０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６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。 炎、特にその形状が人工光源に比べ複雑である。 時間の経過に伴いその領域が増加していく。

【００１２】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）、位置も形状も変化
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、炎は、その形状が人工光源に比べ複雑である、ま
た、時間の経過に伴いその領域が増加していくという特
徴を持つことに着目して火災領域を検出する。

【００１３】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。本実施の形態は、炎はそ
の形状が人工光源に比べ複雑であることに着目して火災
領域を検出するものである。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。

【００１４】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。

【００１５】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。

【００１６】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。

【００１７】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。

【００１８】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に接続された内接楕円作成手
段であって、図４に示すように、二値化メモリ５に格納
された火災らしい領域Ｆ１に内接する、最大の面積を有
する楕円ＥＬを形成する。なお、この内接楕円作成手段
４３が、火災らしい領域に内接または外接する矩形もし
くは楕円からなる図形を作成する図形作成手段の一例で
ある。

【００１９】４４は二値化メモリ５および内接楕円作成
手段４３に接続され、二値化メモリ５に格納された火災
らしい領域から内接楕円作成手段４３により形成された
内接楕円を差分して差分画像、つまり、図４のハッチン
グで示す部分に相当する画像を生成する差分手段であ
る。８は差分手段４４に接続され、この差分手段４４で
生成された差分画像を格納する差分画像メモリである。

【００２０】４５は内接楕円作成手段４３および差分画
像メモリ８に接続され、差分画像の面積および内接楕円
の面積を演算する面積演算手段で、火災らしい領域と図
形の間に生じる隙間の面積を演算する隙間面積演算手段
の一例である。この面積演算手段４５は、具体的には、
内接楕円の面積に対する差分画像の面積の割合を演算す
る面積演算手段である。つまり、面積演算手段４５は、
図４における内接楕円の面積をＡ、火災らしい領域Ｆ１
の面積（輪郭）をＢとすると、下記の（１）式に従って
その割合（比）Ｐを算出する。

【００２１】 Ｐ＝（Ｂ−Ａ）／Ａ ・・・（１）

【００２２】また、この割合は下記の（２）式のよう
に、火災らしい領域Ｆ１の面積Ｂに対する差分画像（Ｂ
−Ａ）の割合Ｐ´としてもよい。

【００２３】 Ｐ´＝（Ｂ−Ａ）／Ｂ ・・・（２）

【００２４】なお、面積演算手段４５は例えば二値化処
理で“１”となっている画素数を数えることによって、
その面積を算出する。４６は面積演算手段４５に接続さ
れ、差分画像の面積、換言すれば、火災らしい領域と図
形としての内接楕円の間に生じる隙間の面積に基づい
て、火災らしい領域が本当の火災領域であるか否かを判
別する火災判別手段である。火災判別手段４６は、例え
ば内接楕円の面積Ａに対する差分画像の割合と所定値の
大小関係を調べ、割合の値の方が大きい場合、つまり、
隙間の面積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９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。また、上述の構成要素４１〜４
６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。」

【００２５】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）。

【００２６】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対応判別手段４２が判断する
（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。

【００２７】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。

【００２８】対応判別手段４２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Ｓ
４）、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。

【００２９】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。

【００３０】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Ｔ２３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。

【００３１】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Ｓ７）。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。

【００３２】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。

【００３３】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。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Ｔ１８と時間Ｔ２８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。即ち、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等を演算する必要がなく
なる。

【００３４】次に、ステップＳ１０において、内接楕円
作成手段４３は二値化メモリ５に格納された火災らしい
領域に内接する最大の面積を有する楕円を形成する。次
いで、差分手段４４は二値化メモリ５に格納された火災
らしい領域から内接楕円作成手段により形成された内接
楕円を差分して差分画像を生成し、その差分画像を差分
画像メモリ８に格納させる（ステップＳ１１）。さら
に、面積演算手段４５は、差分画像メモリ８からの差分
画像と内接楕円作成手段４３からの内接楕円の面積を演
算する、そして、上記（１）式に従って内接楕円Ａの面
積に対する差分画像（Ｂ−Ａ）の割合Ｐを演算する。
（ステップＳ１２）。なお、差分画像の面積を直に演算
しないで、火災らしい領域と内接楕円の面積を面積演算
手段により演算して（１）式に入力することで、割合Ｐ
の値を求めるようにしてもよい。この場合には差分画像
メモリ８は不要となる。

【００３５】次いで、火災判別手段４６は、演算された
内接楕円の面積に対する差分画像の面積の割合Ｐの値、
つまり面積比と所定値の大小関係を調べ（ステップＳ１
３）、割合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９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Ｓ
１４）。一方、割合Ｐ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。

【００３６】このように本実施の形態では、炎はその形
状が人工光源に比べ複雑であることに着目し、撮影した
画像に含まれる火災らしい領域から内接楕円を差分して
差分画像を生成し、内接楕円の面積に対する差分画像の
割合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、特に監視領域から炎以外の光源を識別
して炎のみを確実に判断できる。

【００３７】この形状が複雑である点について少し説明
する。人工光源は円形や矩形で表せられる場合が多い。
これに対して炎の形状は単純な図形とはならない。そこ
で、抽出された領域に対して内接楕円を作成し、差分画
像をとると、人工光源の場合には、その抽出領域と楕円
の間に隙間が余りできず、差分画像の面積は小さくな
る。逆に炎の場合には、形状が複雑であるため、その抽
出領域に内接楕円を作成すると、楕円の周囲に隙間が多
数でき、差分画像の面積は大きくなる。

【００３８】本実施の形態では、抽出領域に対して内接
楕円を作成し、差分画像をとることで、抽出領域と内接
楕円の間に生じる隙間の面積を演算するようにしたが、
内接楕円の代わりに、内接矩形を作成するようにしても
よい。この状態を図４に点線で示す。なお、この場合に
は、内接楕円の面積に対する差分画像の面積の割合と、
内接矩形の面積に対する差分画像の面積の割合を両方求
めて、小さい値を持つ方と所定値を比較して、火災か否
かを判別をするようにしてもよい。また、内接楕円では
なく、抽出領域に対して外接矩形や外接楕円を作成し
て、抽出領域との間に生じる隙間の面積を演算してもよ
い。このようにしても形状が複雑である炎の場合、隙間
の面積（つまり、差分画像の面積）は大きくなり、人工
光源との識別が可能となる。

【００３９】なお、本実施の形態を内接楕円で説明した
のは、内接楕円の場合が一番、抽出領域との間に生じる
隙間の面積を小さくできるためで、これにより誤って人
工光源を炎であると判別することがなくなる。また、本
実施の形態では、抽出領域に対して１つの内接楕円を作
る場合で説明したが、例えばモホロジー演算などを使用
して、抽出領域に対して内接する複数の楕円を作成して
から、差分画像を作るようにしてもよい。このようにす
ると、更に火災判別の精度が向上する。なお、このこと
は、内接矩形の場合についてもいえることである。

【００４０】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、炎は時間の経過に伴いその火災
らしい領域が増加していくことに着目して火災領域を検
出するものである。

【００４１】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９参照）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。

【００４２】４４Ａは二値化メモリ５および対応判別手
段４２に接続され、監視カメラ１により所定の時間間隔
で撮影されて火災候補領域抽出手段４１で抽出された二
値化メモリ５からの火災らしい領域同士を差分して差分
画像を生成する差分手段である。具体的には、差分手段
４４Ａは、図８に示すように、例えばある撮影時間Ｔに
撮影した画像の火災らしい領域と、撮影時間Ｔの次の撮
影時間Ｔ＋１に撮影した画像の火災らしい領域とを差分
処理するもので、その際、後述の面積変化演算手段が時
間Ｔから時間Ｔ＋１において、減少した領域の面積（減
少分）と増加した領域の面積（増加分）を求める。この
ようにして差分手段４４Ａで生成された減少分と増加分
で表される差分画像は、逐次差分画像メモリ８Ａに格納
される。

【００４３】４７は対応判別手段４２および差分画像メ
モリ８Ａに接続され、差分画像から火災らしい領域の面
積変化を演算する面積変化演算手段である。４８は面積
変化演算手段４７に接続され、ここで演算された火災ら
しい領域の面積変化量即ち減少した領域の面積および増
加した領域の面積の平均値を演算する平均値演算手段、
４６Ａは平均値演算手段４８に接続され、面積変化量の
平均値に基づいて、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火災判別手段である。火災判別手
段４６Ａは、例えば増加した領域の面積が減少した領域
の面積よりも大き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。なお、上述の構成要素４１、４
２、４４Ａ、４７、４８、４６Ａにより画像処理部４Ａ
を構成し、この画像処理部４Ａとしても、例えばＭＰＵ
（マイクロプロセッサ）が用いられる。

【００４４】次に動作について、図９を参照しながら説
明する。なお、ステップＳ１からステップＳ９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Ｓ１５において、差分手段４４Ａにより
二値化メモリ５からの火災らしい領域同士を差分して差
分画像を生成する。図８は、ある撮影時間Ｔに撮影した
火災らしい領域と、撮影時間Ｔの次の撮影時間Ｔ＋１に
撮影した火災らしい領域とを差分処理したものである。
この差分処理により撮影時間Ｔと撮影時間Ｔ＋１とで重
複する領域は減算により実質的に相殺されて“０”とな
る。また、重複しない領域は“１”または“ー１”とな
る。つまり、撮影時間Ｔにはなく、撮影時間Ｔ＋１で発
生した領域は、増加した領域として“１”で表され、逆
に撮影時間Ｔでは存在したが、撮影時間Ｔ＋１でなくな
った領域は、減少した領域として“−１”で表される。
図８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。

【００４５】次いで、ステップＳ１６において、面積変
化演算手段４７が差分画像から火災らしい領域の面積変
化量を演算する。即ち、“１”で表される増加した領域
の画素数と、“ー１”で表される減少した領域の画素数
をそれぞれ数えて、面積変化の程度を調べる。ステップ
Ｓ１７において、平均値演算手段４８により火災らしい
領域の面積変化量の平均値が演算される。例えば、面積
変化演算手段４７で演算された撮影時間Ｔ、Ｔ＋１，Ｔ
＋２，Ｔ＋３、Ｔ＋４における増加分がそれぞれ、１
０、５０、２０、２０であり、減少分がそれぞれ２、１
０、３０、８であったとすると、平均値演算手段４８に
おいて演算される平均値はそれぞれ２５と１２．５であ
る。なお、具体的には、対応判別手段４２により対応あ
りと判別された４０枚程度の画像を使用して、面積変化
量を求めることが好ましい。

【００４６】このように、ステップＳ１５〜ステップＳ
１７においては、二値化された画像に対して差分処理を
することにより、火災らしい領域の減少分と増加分の時
間的変化、つまり、面積の変化量が得られる。次いで、
火災判別手段４６Ａは、演算された面積の変化量、つま
り、減少分の平均値Ｂに対する増加分の平均値Ａの比率
（Ａ／Ｂ）の値と所定値の大小関係を調べ（ステップＳ
１８）、平均値の比率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９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、平均値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。

【００４７】このように本実施の形態では、炎は時間の
経過に伴いその火災らしい領域が増加していくことに着
目し、撮影した画像に含まれる火災らしい領域同士から
差分画像を生成し、火災らしい領域の減少分の平均値に
対する増加分の平均値の割合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、特に監視領域
から炎以外の光源を識別して炎のみを確実に判断でき
る。

【００４８】さて、ここで実施の形態２の作用について
少し言及する。この実施の形態２において、照明用の光
源が火災らしい領域として抽出される場合を考える。照
明用光源は面積の変化はないから、差分画像は全くな
く、増加分と減少分の面積は共に０であるから、炎と判
断されることはない。次に監視カメラに向かって、車両
が移動している場合を考える。この場合は、差分画像を
とると、増加分の面積も減少分の面積もあるが、増加分
の面積は減少分の面積に対してそれ程、大きい値をとら
ないので、それらの比が所定値を越えることはない。こ
のようなケースでは増加分だけの面積だけにより、所定
値との比較を行うと、火災と判定してしまう虞れがあ
る。

【００４９】このため、本実施の形態では、減少分の面
積も求め、減少分の面積に対する増加分の面積という比
を演算して、所定値との比較を行うようにしているので
ある。この点については、炎と似たような挙動を示す回
転灯が火災らしい領域として抽出される場合でも同じで
ある。炎の特徴は、時間経過に伴いその領域が拡大して
いくことだが、差分画像における減少分の面積は増加分
の面積よりも小さい。このため、本実施の形態のような
方法で火災判別を行うと、炎だけを検出することが可能
になる。

【００５０】実施の形態３．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、実施の形態１においては、火災
らしい領域に内接する楕円を用いて差分画像を用いるの
で、撮影する画像が少なくとも１枚あればそれだけで火
災か否かの判別を行うことができる。また、実施の形態
２においては、火災らしい領域の面積の変化量を演算し
ているので、撮影する画像が少なくとも２枚あればそれ
だけで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。

【００５１】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、撮影
された画像から所定の明るさ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に内接する楕円
を形成し、火災らしい領域から内接楕円を差分して差分
画像を生成し、その差分画像の面積に基づいて、即ち、
内接楕円の面積に対する差分画像の割合が所定値以上の
ときに、火災らしい領域が本当の火災領域であると判別
するので、火災を確実に検出でき、特に監視領域から炎
以外の光源を識別して炎のみを確実に判断できるという
効果がある。

【００５２】また、この発明によれば、撮影された画像
から所定の明るさを有する領域を火災らしい領域として
抽出し、所定の時間間隔で撮影された火災らしい領域同
士を差分して差分画像を生成し、この差分画像から演算
された火災らしい領域の面積変化量に基づいて、即ち、
増加した領域の面積が減少した領域の面積よりも大きい
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
るので、火災を確実に検出でき、特に監視領域から炎以
外の光源を識別して炎のみを確実に判断できる。

【００５３】また、この発明によれば、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という効果があ
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】 この発明の実施の形態１における内接楕円を
用いて差分画像を得る場合を説明するための図である。

【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における火災らしい
領域同士から差分画像を得る場合を説明するための図で
ある。

【図９】 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１０】 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、
６〜６Ｂ ＲＯＭ、７ＲＡＭ、８ 差分画像メモリ、４
１ 火災候補領域抽出手段、４２ 対応判別手段、４３
内接楕円作成手段、４４，４４Ａ 差分手段、４５
面積演算手段、４６，４６Ａ 火災判別手段、４７ 面
積変化演算手段、８ 平均値演算手段。

Claims (6)

【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るさ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に内接または外接する矩形もしくは
   楕円からなる図形を作成する図形作成手段と、 前記火災らしい領域と前記図形の間に生じる隙間の面積
   を演算する隙間面積演算手段と、 前記隙間の面積が所定値より大きいときに、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. 【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、 前記画像から所定の明るさ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に内接する楕円を形成する内接楕円
   作成手段と、 前記火災らしい領域から前記内接楕円を差分して差分画
   像を生成する差分手段と、 前記差分画像の面積を演算する面積演算手段と、 前記差分画像の面積に基づいて、前記火災らしい領域が
   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。
3. 【請求項３】 前記火災判別手段は、前記内接楕円の面
   積に対する前記差分画像の割合が所定値以上のときに、
   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２記載の火災検出装置。
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、 前記画像から所定の明るさ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、 前記撮影手段により所定の時間間隔で撮影された前記火
   災らしい領域同士を差分して差分画像を生成する差分手
   段と、 前記差分画像から前記火災らしい領域の面積変化量を演
   算する面積変化演算手段と、 該面積変化量に基づいて、前記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。
5. 【請求項５】 前記面積変化演算手段は、前記火災らし
   い領域の増加した領域の面積と減少した領域の面積を演
   算し、前記火災判別手段は、該増加した領域の面積が減
   少した領域の面積よりも大き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４記載の火災検出装置。
6. 【請求項６】 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１〜５のいずれかに記載の
   火災検出装置。