JPH1049771A - 火災検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】監視カメラの画像から人工光源などを省いて、
火災（炎）領域だけを抽出できるようにすること。 【構成】監視カメラが撮影した画像から光を発する光源
のある領域を抽出する。その抽出領域の時間経過に伴う
対応関係を判別する手段を設け、所定時間にわたって抽
出領域がある場合は、前記光源は移動する車両のランプ
類ではないと判断できるので、その光源を火災領域と認
識する。また異なる時間に撮影された抽出領域同士の重
複面積と領域全体の面積を求めて、面積比を演算するこ
とで、停止中の車両や回転灯による誤報を防止する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理を使用した
火災検出装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】画像処理装置を利用して火災を検出する
装置が、例えば特開平５−２０５５９号に開示されてい
る。このような装置の主な原理は、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】監視領域、例えばトン
ネル内にこの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次のようなものがあり、これ
が誤報の原因となりうる。 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） 緊急車両光源（回転灯） 本発明はこのような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。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明に係わる火災検出
装置は、監視領域を撮影し、画像信号を出力する撮影手
段と、該撮影手段により撮影された画像を格納するため
の画像メモリとを備え、該画像メモリに格納された画像
を処理することにより火災を検出する火災検出装置にお
いて、前記画像から一次的に火災らしい領域を抽出する
火災領域抽出手段と、異なる時間に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と、前記火災らしい領域同士
の関係の対応する回数が連続して所定回を越える時、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第
１の火災判別手段とを備えたこと特徴とするものであ
る。

【０００５】また監視領域を撮影し、画像信号を出力す
る撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像を格納
するための画像メモリとを備え、該画像メモリに格納さ
れた画像を処理することにより火災を検出する火災検出
装置において、前記画像から一次的に火災らしい領域を
抽出する火災領域抽出手段と、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
応判別手段と、前記対応判別手段により複数枚にわたっ
て前記火災らしい領域同士の対応関係があると判別され
た時、２つ以上の異なる前記所定の時間間隔をおいて撮
影された前記火災らしい領域同士の変化を基に、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ものである。

【０００６】また監視領域を撮影し、画像信号を出力す
る撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像を格納
するための画像メモリとを備え、該画像メモリに格納さ
れた画像を処理することにより火災を検出する火災検出
装置において、前記画像から一次的に火災らしい領域を
抽出する火災領域抽出手段と、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
応判別手段と、前記所定の時間間隔をおいて撮影された
前記火災らしい領域同士の重複する領域の面積と前記火
災らしい領域同士の領域全体の面積とを求める面積演算
手段と、前記重複する領域の面積と前記領域全体の面積
との面積比を演算する比率演算手段と、前記面積比を基
に前記火災らしい領域が本当の火災領域であるか否かを
判別する第２の火災判別手段とを備えたことを特徴とす
るものである。

【０００７】

【発明の実施の形態】

実施形態１ 以下、本発明の第１の実施形態を説明する。図１は本発
明を示すブロック図で、１は撮影手段としての監視カメ
ラであり、例えばＣＣＤカメラなどが使用され、所定の
サンプリング周期で監視領域を撮影するものである。監
視カメラ１は例えばＮＴＳＣ方式に従ったＲ（赤）、Ｇ
（緑）、Ｂ（青）のカラー成分信号でなるカラー画像信
号を１／３０秒の周期で出力するものである。この監視
カメラ１は例えば監視領域としてのトンネル内に監視区
域全体を見渡せる位置に設置され、トンネル内で発生す
る火災を監視し、撮影した画像内に火災の領域があるか
否かは後述する画像処理部で検出される。

【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。

【０００９】２はアナログデジタル変換器で、監視カメ
ラ１から得られたカラー画像、即ちＲＧＢ信号のそれぞ
れを画素単位で多階調、例えば２５５階調のデジタル信
号に変換するものである。３はデジタル化された映像信
号を記憶する画像メモリで、Ｒ成分フレームメモリ３
Ｒ、Ｇ成分フレームメモリ３Ｇ、Ｂ成分フレームメモリ
３Ｂからなり、監視カメラ１で撮影された画像の１画面
分を格納するものである。画像メモリ３の各フレームメ
モリ３Ｒ、３Ｇ、３Ｂは複数の画像を格納できるように
それぞれ複数個で構成され、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】４は最小値演算部（最小値フィルタとも呼
ばれる）で、Ｒ成分フレームメモリ３ＲとＧ成分フレー
ムメモリ３Ｇに格納された同時刻のカラー成分信号のＲ
成分とＧ成分を同一画素毎に比較して小さい値の成分の
輝度値を出力する。つまり２５５階調で表せられるＲと
Ｇの輝度値のうち、小さい値の方を出力する。６は最小
値演算部４の出力信号を所定値で二値化処理し、所定値
を越える領域を火災らしい領域（火災の可能性のある領
域）として抽出する火災領域抽出部である。つまり火災
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。この所定
値は、所定の明るさを有する領域から、火災と人工光源
を区別できるように設定された値である。７は火災領域
抽出部６によって二値化された画像を格納するための二
値化メモリで、画像メモリ３と同様に複数個で構成さ
れ、画像メモリ３からの最新の画像を順次複数個分格納
する。

【００１１】１１は対応判別手段、１２は第１の火災判
別手段、１５は面積演算手段、２０は比率演算手段、及
び２２は第２の火災判別手段であり、これらについては
後で詳しく説明する。なお最小値演算部４、火災領域抽
出部６が、画像から一次的に光源のある（所定の明度を
有する）領域、特に火災らしい領域を特定して抽出する
火災領域抽出手段５の一例である。また最小値演算部
４、火災領域抽出部６、対応判別手段１１、火災判別手
段１２、２２、面積演算手段１５、及び比率演算手段２
０をまとめて画像を処理する画像処理部８と呼ぶ。この
画像処理部８は、記憶手段としてのＲＯＭ３１や一次記
憶手段としてのＲＡＭ３２及び演算手段としてのＭＰＵ
（マイクロプロセッサ）３３により構成されており、画
像処理部８における各種演算処理などは、ＲＯＭ３１に
格納されたプログラム（図６のフローチャート）に基づ
いてＭＰＵ３３により行われ、この際、演算された値は
ＲＡＭ３２に格納される。またＲＯＭ３１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。

【００１２】次に火災検出の原理を簡単に説明する。
今、監視カメラ１が撮影した画像には、図２に示すよう
に、所定の明るさを有する光源として３つの明度を有す
るもの、車両Ｃ、照明用のナトリウム灯Ｎ、火災時の炎
Ｆが映し出されている。なお図中のＣＴは車両Ｃのテー
ルランプ（ポジションランプを含む）を示す。表１に車
両ＣのテールランプＣＴ、ナトリウム灯Ｎ、炎Ｆこれら
３つのカラー成分信号の一例を２５５階調にて表す。

【００１３】

【表１】

【００１４】このようにＲＧＢ成分であらわすと、炎Ｆ
はＲ成分、Ｇ成分の値（輝度値）が共に高く、テールラ
ンプやナトリウム灯などの人工光源は３つの成分のう
ち、Ｒ成分のみが大きい値をもつことがわかる。つまり
Ｒ成分とＧ成分が共に大きい領域（画素）を抽出するこ
とで、監視画像から人工光源を省いて火災の領域のみを
抽出することが可能となる。この原理を踏まえて、以下
に本発明の動作について説明する。

【００１５】監視カメラ１によって撮影された監視領域
の画像は、カラー画像信号がアナログデジタル変換器２
によってデジタル化された後、画像メモリ３に格納され
る。つまりＲＧＢ信号のそれぞれがＡ／Ｄ変換された後
に、Ｒ成分フレームメモリ３Ｒ、Ｇ成分フレームメモリ
３Ｇ、Ｂ成分フレームメモリ３Ｂに書き込まれる。画像
メモリ３に格納された画像は画素単位で、全ての画像領
域にわたって、最小値演算部４によって最小値演算がな
されるが、ここでは特に車両Ｃの上記カラー成分で表せ
られるテールランプＣＴの領域部分が画像処理される場
合について説明する。

【００１６】最小値演算部４が、Ｒ成分フレームメモリ
３ＲとＧ成分フレームメモリ３Ｇに格納されたカラー成
分信号のＲ成分とＧ成分を同一画素毎に比較して小さい
値の成分を出力する。即ち、テールランプＣＴの領域は
Ｒが１６０、Ｇが７５なので小さい値をもつＧ成分の輝
度値７５が出力される。次にその出力された値を基に火
災領域抽出部６により二値化処理が行われる。ここで二
値化を行う閾値としての所定値が例えば１８０に設定さ
れていると、最小値演算部４から出力された値は７５で
あるので、その領域は「０」（黒レベル）とされる。な
おナトリウム灯Ｎの領域も同様に最小値演算及び火災領
域抽出部６による二値化処理が行われると、その領域は
「０」となる。

【００１７】次に火災時の炎Ｆの場合について説明す
る。炎ＦもテールランプＣＴやナトリウム灯Ｎと同様に
Ｒ成分とＧ成分では、Ｇ成分の方が小さいので（Ｒ成分
が小さい場合もある）、最小値演算部４からはＧ成分の
値が出力される。次に火災領域抽出部６により二値化処
理が行われるが、炎ＦのＧ成分の輝度値は２１０であ
り、所定値１８０よりも大きいので、その領域は「１」
になる。最小値演算部４から出力された値が２１０であ
るというから、Ｒ成分は少なくとも２１０より大きいも
のと判断でき、つまりＲ、Ｇが共に所定値より大きい領
域を抽出することが可能となる。

【００１８】なお明るい領域ほど２５５階調で表せられ
る数値は大きくなるので、車両Ｃの本体部分などの光を
発しない領域は、最小値演算部４の結果がいかなる場合
でも、火災領域抽出部６の二値化処理の段階で全て
「０」になる。図３は二値化メモリ７に格納された画像
処理（最小値演算、二値化処理）後の画像で、この図か
らも明らかなように、画像メモリ３に格納された画像
（原画像）から、車両後部光源としてテールランプ、照
明用光源としてのナトリウム灯を省いて炎の領域のみを
抽出して表示させることが可能となる。

【００１９】なお先に火災検出の原理で説明したよう
に、画像メモリ３からＲ成分とＧ成分が共に大きい領域
（画素）を抽出することで、炎の領域のみを抽出でき
る。つまり一番簡単な方法は、Ｒ成分フレームメモリ３
Ｒから所定値（１８０程度）より大きい領域を抽出し、
またＧ成分フレームメモリ３Ｇからも同様にその所定値
より大きい領域を抽出する。そして互いに抽出された領
域の重なる領域を求めるようにしてもよい。

【００２０】この場合、Ｒ成分フレームメモリにおいて
画素単位に所定値、例えば１８０を越える画素を探す処
理工程、Ｇ成分フレームメモリにおいて画素単位に所定
値、例えば１８０を越える画素を探す処理工程、またそ
れぞれ抽出された画素同士が重なりあう画素を探す処理
工程の３つの処理工程が必要となるが、最小値演算部４
を使用すればＲ、Ｇの両成分を比較する処理工程と、所
定値で二値化する処理工程の２つの処理工程ですむの
で、いち早く炎の領域を検出することが可能となる。こ
のようにＲ、Ｇが共に大きい領域を抽出するのに最小値
演算部４を使う利点は、Ｒ、Ｇが共に大きい画素を探す
処理工程が少なくできるのと、四則演算を全くする必要
がない点である。

【００２１】ところで図２に示す車両Ｃの後部に後続車
両のヘッドライトの光が強くあたると、車両Ｃの後ろガ
ラスが鏡面反射を起こし、細い横長の光を放つ領域が発
生する。この領域は、最小値演算及び二値化処理を行っ
ても、抽出される恐れがある。そこで現画像のエッジ画
像を抽出するエッジ処理部を設け、二値化処理後の二値
化画像からこのエッジ画像を差分処理するようにすれ
ば、二値化画像のエッジを削ることができる。つまり二
値化画像の抽出領域は、回りが削られ、一回り小さい領
域となるので、ある程度の幅（大きさ）を持つ領域のみ
が残り、幅の小さい領域は、ノイズ領域として全て削除
されてしまう。よってガラスの鏡面反射により発生した
細長い形状の領域は、このような処理をすることで領域
そのものをなくすことが可能となる。

【００２２】なお火災領域抽出手段５によって抽出さ
れ、二値化メモリ７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ＲＡＭ３２に格
納される。

【００２３】実施形態２ 火災領域抽出手段５は、監視カメラ１の画像から車両後
部光源や照明用光源を省くことには効果的であるが、車
両前部光源や黄色の回転灯を画像から省くには効果的で
ない。このため火災領域抽出手段５はあくまでも原画像
から火災らしい領域を一次的に抽出する手段とし、その
抽出された領域が本当の火災領域であるか否かの判断は
実施形態２、３に記載の対応判別手段１１や面積演算手
段１５を用いることが望ましい。

【００２４】トンネルの幅が狭く、双方向の車線があ
り、監視カメラ方向に向かって走る車両を撮影しなけれ
ばならない場合、車両前部に黄色いフォグランプ（又は
黄色のハロゲンランプ）などがあると、これが誤報要因
となる。つまり実施形態１の火災検出原理は、Ｒ、Ｇが
共に大きい領域を抽出するもので、これは色にして言い
換えると黄色から白色にわたる色の範囲を抽出するもの
である。つまり、Ｒ成分、Ｇ成分が共に大きく、しかも
Ｂ成分が大なら白色、またＲ成分、Ｇ成分が共に大き
く、Ｂ成分だけが小なら黄色となる。よって車両前部に
黄色又は白色の発光体があると、それを火災領域として
抽出してしまう恐れがある。

【００２５】そこで、この実施形態２では、実施形態１
によって抽出された領域の時間的推移、つまり所定時間
にわたる抽出領域の移動変化を観ることで、車両前部の
光源の影響を受けない火災検出装置を得るようにする。

【００２６】図１において、１１は対応判別手段で、監
視カメラ１により周期的に撮影された画像に火災らしい
領域が連続してある場合、つまり二値化メモリ７に火災
らしい領域が連続して格納される場合に、異なる時間に
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、即ち同じ光源により抽出された領
域なのかどうかを判別するものである。この対応判別手
段１１により、監視領域内に所定時間に渡って抽出領域
があるかどうかを判別することができる。１２は第１の
火災判別手段で、火災らしい領域同士の関係の対応する
回数が連続して所定回を越える時、この火災らしい領域
は本当の火災領域であると判別するものである。

【００２７】図４の（１）〜（４）は監視カメラ１の画
像を撮影するタイミング（１）と、そのタイミングによ
って撮影された画像を示した図面である。図４の（２）
〜（４）に描かれた画像は、監視カメラ１によって炎Ｆ
（２）と車両前部光源としてのヘッドライトＣＦ（３）
及び回転灯Ｋ（４）それぞれを、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。時間が経過するに
つれて、左の画像から右の画像へと進んでいく。なおこ
の画像は火災領域抽出手段５によって抽出され、二値化
メモリ７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】図４の（２）からも明らかなように、炎Ｆ
による抽出領域は時間が経過しても、その位置がほとん
ど動かず、これに対してヘッドライトＣＦによる抽出領
域は（３）に示すように時間の経過に伴い移動している
のがわかる。つまり二値化メモリ７に格納された抽出領
域が、移動する領域なのかどうかを判別することで、車
両前部（勿論後部でもよい）の光源による誤報を防ぐこ
とが可能となる。以下、対応判別手段１１により二値化
メモリ７に格納された抽出領域から移動領域を判別する
処理を、この図４を用いて詳しく説明する。

【００２９】監視カメラは上述したように１秒間に３０
枚の画像、つまり１／３０秒の周期で画像を映してい
る。図４の（１）に示したパルス信号は、撮影タイミン
グ（撮影時間）を示すもので、パルスのある部分、つま
りＴ１１〜Ｔ１８、Ｔ２１〜２８、Ｔ３１〜Ｔ３８が、
監視カメラ１が画像を撮影する時間である。よってパル
ス間の周期ｔは１／３０秒となる。なおこのサンプリン
グ周期はいくつにも設定可能であるが、例えば火災領域
抽出手段５により抽出された領域の周波数解析などを行
う場合には、炎は８Ｈｚ程度の揺らぎを有するので、標
本化定理により１／１６秒よりも早いサンプリング周期
にすることが望ましい。

【００３０】対応判別手段１１は、二値化メモリ７に所
定数、例えば５〜８枚の画像が格納されたら、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。この実施形態２においては、二値化メモ
リ７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。

【００３１】監視カメラが撮影する画像に２つの光源と
しての、炎Ｆ、ヘッドライトＣＦがある場合を撮影時間
Ｔ２１〜Ｔ２８の画像を用いて説明する。対応判別手段
１１は、二値化メモリ７に８枚分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Ｔ２
８と時間Ｔ２６の二値化メモリ７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判断する。これは抽出
された火災らしい領域が本当の火災領域であるならば、
領域の位置はほとんど動かないという原理に基づくもの
である。

【００３２】また撮影周期の時間間隔、つまり周期ｔが
非常に短い場合には、領域の重なり具合がある程度ある
場合にのみ対応関係があるものと認めるようにしてもよ
い。なおこの対応判別手段１１により時間の前後間の抽
出領域の対応関係をとる方法は、例えば重心の座標など
を使用するものなどがあるが、要は、時間あたりの移動
量の大きい領域を省けるものであれば、どのような方法
でもよい。なお１つの領域に２つの領域が重なっている
場合には、重なり具合の大きい方を対応する領域と判断
する。

【００３３】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。

【００３４】１処理中における対応関係をとることが出
来たら、次に前回の処理中（時間Ｔ１１〜Ｔ１８）にお
ける画像との対応関係を調べる。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Ｔ
２８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Ｔ
２８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、ＲＡＭ３２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。

【００３５】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７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、第１の火災判別手段１２が判別したら、その抽出
領域は本当の火災領域であると判断する。

【００３６】ところで移動する物体でも、その移動速度
が遅く、また周期ｔが非常に短い場合には、直前の画像
という時間的に非常に短い間隔でしか対応関係の判別を
しないと、対応関係が有りと判別されやすい。そこで１
処理中において、２つの異なる時間間隔で対応関係をと
るようにしているのである。つまり時間Ｔ２１から時間
Ｔ２４までの画像は、周期ｔで、また時間Ｔ２４から時
間Ｔ２８までの画像は、時間Ｔ２５と時間Ｔ２７の画像
を使用しないことで、周期２ｔで対応関係を判別し、ま
た時間Ｔ２８と時間Ｔ１８は周期８ｔによって対応関係
を判別することになる。このようにすれば、図４の画像
を見れば明らかなように、炎Ｆは必ず対応関係がとれる
が、ヘッドライトＣＦの領域は時間Ｔ２１と時間Ｔ２２
という短い周期では対応関係がとれたとしても、周期を
２倍にした時間Ｔ２６と時間Ｔ２８における抽出領域同
士では対応関係がとられない。

【００３７】このように周期の異なる画像同士を比較す
ることで、より一層、炎のように、所定時間にわたって
面積が変化することはあっても、移動する量はほとんど
ないというものだけを火災領域と判別でき、車両のヘッ
ドライトＣＦなどの移動を伴う領域によって誤報を起こ
すことがない。

【００３８】実施形態３ 以上説明したように、実施形態１、２によりナトリウ
ム灯、車両後部光源、車両前部光源という３つの誤
報要因として光源を、火災として判別するのを防止でき
る。そこで本実施形態では、誤報要因として工事、点検
関係の車両が点検のためにトンネル内に停止している場
合について説明する。

【００３９】再び図１に戻って、１５は面積演算手段
で、二値化メモリ７に格納された、つまり火災領域抽出
手段５によって抽出された領域の面積を演算するもの
で、特に対応判別手段１１によって所定時間にわたって
対応関係有りと判別された領域の面積を演算するもので
ある。面積演算手段１５は、所定の時間間隔をおいて撮
影された火災らしい領域同士（抽出領域同士）の重複す
る領域の面積と、領域全体の面積とを求めるものであ
る。

【００４０】２０は比率演算手段で、所定の時間間隔を
おいて撮影された火災らしい領域の重複面積と、領域全
体の面積との比を演算するものである。なおこの面積比
は０から１の範囲の値をとり、重複面積と領域全体の面
積が一致する場合に最大値１をとる。２２は第２の火災
判別手段で、比率演算手段２０で演算された面積比を基
に抽出領域が本当の火災領域であるか否かを判別するも
のである。なお抽出領域の面積の求め方としては、二値
化メモリ７に格納された領域の「１」で表される画素の
数を領域の面積とするのが一般的に多いが、抽出領域の
外接矩形を求めて、この矩形の面積を領域の面積として
もよい。

【００４１】面積演算手段１５及び比率演算手段２０
は、前述の１処理中における８枚の画像から、同じ時間
間隔を有する所定数、例えば４枚を用いて面積比を３回
求め、得られた３つの面積比を加算した値を最終的な面
積比とする。例えば撮影時間Ｔ２１、Ｔ２２の画像、撮
影時間Ｔ２２、Ｔ２３の画像、及び撮影時間Ｔ２３、Ｔ
２４の画像である（周期ｔの画像）。なお周期ｔよりも
長い間隔、例えば周期２ｔで面積比を求める場合には撮
影時間Ｔ２２、Ｔ２４の画像、撮影時間Ｔ２４、Ｔ２６
の画像、及び撮影時間Ｔ２６、Ｔ２８の画像を使用すれ
ばよい（図４参照）。

【００４２】この実施形態３では、対応判別手段１１に
より複数枚にわたって火災らしい領域同士の対応関係が
あると判別された時、上記のように２つ以上の異なる所
定の時間間隔、即ち周期ｔと周期２ｔをおいて撮影され
た火災らしい領域同士の変化、ここでは領域の面積比を
基に、この火災らしい領域が本当の火災領域であるか否
かを火災判別手段により判別する。具体的には、周期ｔ
でも周期２ｔでも同じような変化をする時に火災と判別
する。

【００４３】図５は二値化メモリ７に格納された二値化
画像で、所定の時間間隔をおいて撮影された抽出領域同
士を重ね合わせた図で、領域の重なる部分には斜線を施
してある。ここでは抽出領域の例として、停止車両のヘ
ッドライト、回転灯、炎の３つを挙げる。また撮影され
る時間間隔、即ち撮影周期による面積比の変化がわかる
ように、図の左側に周期ｔによる抽出領域の重なり具合
及び面積比を、図の右側に、周期ｔを２倍にした周期２
ｔのそれを示す。

【００４４】図５を参照して面積演算手段１５の動作を
説明する。対応判別手段１１が所定回にわたって抽出領
域の対応関係を判別したら、面積演算手段１５がその抽
出領域の面積を求める。まず停止中の車両のヘッドライ
トの領域の面積比を求める場合について説明する。車両
は停止しているので、撮影時間Ｔ２１〜Ｔ２８における
抽出領域は、その位置及び大きさは完全に一致する。こ
のため撮影時間Ｔ２１、Ｔ２２の画像において、面積演
算手段１５によって演算された重複領域と、領域全体の
面積は全く同じ値となり、その比は１．０となる。勿
論、撮影時間Ｔ２２、Ｔ２３の画像、撮影時間Ｔ２３、
Ｔ２４の画像のそれぞれの面積比も１．０となり、また
周期を２ｔに変化させても、面積比は１．０になる（例
えば撮影時間Ｔ２２、Ｔ２４の画像）。

【００４５】次に緊急車両、例えばパトカーや道路の保
守点検車両などの車両上部に取り付けられた回転灯の面
積比について説明する。回転灯は、中央に発光源があ
り、その周囲を一定の早さで回転する物体があるので、
ちらついているように見える。監視カメラ１で回転灯を
撮影すると、抽出される領域は、図４に示すようにある
限られた範囲で、例えば左から右へと流れていく。そし
て右端までいったら、一旦消えて、また左側に抽出領域
が発生する。

【００４６】周期ｔ間隔の画像（例えば撮影時間Ｔ２
１、Ｔ２２の画像）を用いて面積比を求めると、抽出領
域は時間経過に伴って、右側へと移動しているので、
１．０よりは小さく例えば０．６〜０．８位になるが、
周期２ｔ間隔の画像（例えば撮影時間Ｔ２２、Ｔ２４の
画像）を用いて面積比を求めると、その値はより小さく
なり０から０．２程度になる。このように回転灯の特徴
は、対象とする画像間の撮影される時間間隔によって比
率演算手段２０によって演算される面積比の値が異なる
ということである。

【００４７】最後に火災時の炎の面積比について説明す
る。炎は時間経過にともなって、面積は常に変化してい
るが、その位置はほとんど動かない。このため面積比は
１．０となることはないが、比較的大きい値を有し、
０．６５から０．８５の値をとる。なおこの値は風が吹
いている時と吹いていない時では異なり、風が吹いてい
る時は、風により炎の形状が乱されるので、面積比の値
は小さくなる傾向がある。

【００４８】よって第２の火災判別手段２２は、比率演
算手段２０で演算された面積比が所定の範囲、例えば
０．６３〜０．８７程度の値ならば、その抽出領域（火
災らしい領域）は本当の火災領域であると判別する。ま
た撮影された画像内に停止中の車両のヘッドライトや保
守点検車両の回転灯が監視カメラによって撮影され、火
災領域抽出手段５がそのヘッドライトまたはその回転灯
を火災らしい領域として抽出し、且つ、対応判別手段１
１が所定時間にわたってその抽出領域が存在すると判断
しても、このような面積演算手段１５と比率演算手段２
０を設けることで、火災領域でないと判別でき、誤報を
起こすことがない。

【００４９】なお図５に示すように回転灯の場合は、面
積比を求める際、対象となる抽出領域の撮影間隔が周期
ｔの場合は、面積比は所定値内に入ってしまう。このた
め面積比を演算する場合は、対象となる抽出領域の撮影
される時間間隔を少なくとも２つ以上かえることが望ま
しく、これにより回転灯で誤報を起こすことがなくな
る。また上記のように面積比は、８枚の画像を使用する
１処理中において１回でなく、複数回、例えば３回求め
ることで、火災判別の信頼性を高めることが可能とな
り、この場合の所定値は前述の値の３倍なので、１．８
９〜２．６１となる。

【００５０】なお面積演算手段１５として所定の時間間
隔をおいて撮影された火災らしい領域同士を重ね合わせ
て重複面積と領域全体の面積を演算するようにしたが、
ある時間における火災領域抽出手段５により抽出された
火災らしい領域の面積を演算する面積演算手段と、所定
時間にわたって面積演算手段によって演算された火災ら
しい領域の面積の変化量を演算する変化量演算手段とを
設け、変化量が所定値を越えた時に火災らしい領域は本
当の火災領域であると判断するようにしてもよい。つま
り抽出された領域が炎であるならば、その領域の面積は
常に変動するため、面積を演算する度、前回に演算した
面積から減算すれば、ある程度の差分値がある。所定時
間にわたって何回か減算して、その差分値を加算してい
き、この差分値が所定値を上回れば抽出領域は本当の火
災領域であると判別できる。これに対して停止中の車両
のヘッドライトは、面積は常に一定で、差分値は略零と
なる。このため監視領域に停止中の車両と炎の両方が存
在しても、車両のヘッドライト等は面積が変わらず、炎
の面積は常に変動することから、この２つの光源を識別
でき、ヘッドライトによる誤報を防ぐことができる。

【００５１】ところで、実施形態２、実施形態３におい
ては、１処理中において８枚の画像を取り込み、これを
基に対応判別、面積演算などの処理を行った。勿論、こ
の１処理中の画像の数は８枚でなく、いくつであっても
構わないが、４枚以上とすると、２つの異なる周期、即
ち周期ｔと周期２ｔの時間間隔で複数個の面積比を求め
ることが可能となるので好ましい。さて、１処理中にお
いて８枚の画像を取り込んでいるにも関わらず、５枚目
と７枚目の画像、例えば撮影時間Ｔ２５、Ｔ２７の画像
は何の処理にも使用されない。そこで監視カメラからの
５枚目と７枚目の画像を画像メモリ３に取り込まずキャ
ンセルするようにしてもよい。具体的には画像はＭＰＵ
３３によって周期的に画像メモリ３に取り込まれるの
で、５枚目と７枚目の画像を取り込むタイミングに、Ｍ
ＰＵ３３に別の作業をさせるような割り込み信号を与え
ればよい。このようにすることで、わずか６枚の画像
で、８枚連続的に単純に画像を取り込んだ場合と同等な
処理を行え、しかも、画像メモリの数を減らすことがで
きる。このようにした時、図４の（１）に示した撮影タ
イミングは図７のようになる。つまり１／３０秒の間隔
で４枚撮影後、１／１５秒の間隔で２枚撮影し、これを
１処理として、繰り返し撮影を続ける。

【００５２】なお火災領域抽出手段５により抽出された
火災らしい領域が本当の火災領域であるか否かの判別
は、第１の火災判別手段１２と第２の火災判別手段２２
によって行われると説明したが、監視領域内における車
両の移動がスムーズな場合には、第１の火災判別手段１
２を使用し、車両が渋滞ぎみの場合には第２の火災判別
手段２２を使用できるように切り換え手段を設けるよう
にしてもよい。

【００５３】ここで実施形態１、実施形態２及び実施形
態３をまとめた動作説明を図６のフローチャートを用い
て簡単に説明する。まずステップ１（以下ステップをＳ
と略す。）で、監視カメラ１が撮影した画像を画像メモ
リ３に取り込む。画像メモリ３に取り込まれた画像は、
最小値演算部４によりＲフレームメモリ３ＲとＧフレー
ムメモリ３Ｇを画素毎に比較して、ＲＧのうち小さい輝
度値をもつものが出力される（Ｓ３）。その出力された
輝度値を火災領域抽出部６が所定値で二値化処理して
（Ｓ５）、所定値以上の領域を火災らしい領域として抽
出する。この抽出領域は、何らかの光を放つ光源がある
領域である。

【００５４】Ｓ７で二値化処理後の画像を二値化メモリ
７に格納し、この二値化メモリ７に所定数、例えば８枚
の画像が格納されたかを判断する（Ｓ９）。もし８枚分
の画像が格納されているならば（Ｓ９のＹ）、Ｓ１１に
て対応判別手段１１が抽出領域の対応判別を行う。ここ
では８枚の内、６枚の画像を使用して５つの対応関係を
調べる。１処理中の全て、つまり５つの対応関係がとれ
ているならば（Ｓ１３のＹ）、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（Ｓ１５）。

【００５５】Ｓ１９で、所定回、例えば連続して５回対
応関係がとれるかどうかを判断し、もしとれているなら
ばＳ２１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、Ｓ１に戻り新しい画像を取り
込む。なおＳ９で二値化メモリ７に所定数格納されてい
ない場合やＳ１３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Ｓ１に戻る。またＳ１５で前
処理の画像と対応関係がとれなかった場合には、Ｓ１７
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、Ｓ１に戻る。

【００５６】Ｓ２１で、面積演算手段１５が、２つの抽
出領域から重複領域と領域全体の面積を求め、比率演算
手段２０がそれらの面積比を演算する。演算された面積
比が所定値以内かどうかを判断し（Ｓ２３）、所定値以
内なら、第２の火災判別手段２２は、Ｓ２５でその抽出
領域は火災領域であると判断し、火災警報を行う。一
方、所定値外の場合には、その抽出領域は炎以外の光源
であると判断し、Ｓ１に戻る。

【００５７】なお監視領域としてのトンネルに監視カメ
ラ１を設置した場合を説明したが、球場、アトリウムと
いった大空間に監視カメラ１を設けるようにしてもよ
い。またいつくかある光源から炎だけを検出する火災検
出装置として本発明を説明したが、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
として本発明を適用してもよい。

【００５８】

【発明の効果】請求項１の構成によれば、監視カメラに
よって撮影される画像に、所定時間にわたって存在する
光源があるか否かを判別することができる。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
の車両のヘッドライトによる誤報を防止できる。

【００５９】請求項２の構成によれば、２つ以上の異な
る所定の時間間隔をおいて撮影された火災らしい領域同
士の変化を基に、火災らしい領域が本当の火災領域であ
るか否かを判別している。このため回転灯を火災らしい
領域として抽出しても、回転灯は撮影周期によって異な
る変化を見せる領域なので、この領域を火災領域でない
ものと判別でき、回転灯による誤報を防止することがで
きる。

【００６０】請求項３の構成によれば、異なる時間の抽
出領域同士の重複面積と領域全体の面積を求め、面積比
を演算している。このため監視領域に停止中の車両と炎
の両方が存在しても、停止中の車両のヘッドライト等の
面積比は、領域の重複面積と領域の全体面積が一致する
ことから、最大値の１となるが、面積が常に変動する炎
では必ず１よりも小さい値となることから、この２つの
光源を識別でき、ヘッドライトによる誤報を防ぐことが
できる。

【００６１】請求項５の構成によれば、面積演算手段
は、少なくとも２つ以上の異なる所定の時間間隔をおい
て撮影された抽出領域同士の重複面積、及び全体面積を
演算するものなので、回転灯のように、抽出領域の時間
間隔によっては、炎に近い面積比を有するものでも、異
なる時間間隔で再度、面積比を演算することで、その抽
出領域が炎であるのか、回転灯であるのかを識別でき、
回転灯による誤報を防止できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のシステムブロック図である。

【図２】監視カメラにより映される画像の一例である
（原画像）。

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

【図４】抽出領域の時間的変化を示す二値化画像であ
る。

【図５】異なる時間に撮影された抽出領域を重ね合わせ
た図面である。

【図６】本発明の動作を説明するためのフローチャート
である。

【図７】撮影タイミングを示す図面である。

【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、３Ｒ Ｒ成分フレームメモリ、 ３Ｇ
Ｇ成分フレームメモリ、３Ｂ Ｂ成分フレームメモリ、
４ 最小値演算部、 ５ 火災領域抽出手段 ６ 火災領域抽出部、 ７ 二値化メモリ、 ８ 画像
処理部、１１ 対応判別手段、 １２ 第１の火災判別
手段、 １５ 面積演算手段、２０ 比率演算手段、
２２ 第２の火災判別手段、 ３１ ＲＯＭ、３２ Ｒ
ＡＭ、 ３３ ＭＰＵ、

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｗ

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 監視領域を撮影し、画像信号を出力する
   撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像を格納す
   るための画像メモリとを備え、該画像メモリに格納され
   た画像を処理することにより火災を検出する火災検出装
   置において、 前記画像から一次的に火災らしい領域を抽出する火災領
   域抽出手段と、 異なる時間に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
   手段と、 前記火災らしい領域同士の関係の対応する回数が連続し
   て所定回を越える時、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第１の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】 監視領域を撮影し、画像信号を出力する
   撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像を格納す
   るための画像メモリとを備え、該画像メモリに格納され
   た画像を処理することにより火災を検出する火災検出装
   置において、 前記画像から一次的に火災らしい領域を抽出する火災領
   域抽出手段と、 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と、 前記対応判別手段により複数枚にわたって前記火災らし
   い領域同士の対応関係があると判別された時、２つ以上
   の異なる前記所定の時間間隔をおいて撮影された前記火
   災らしい領域同士の変化を基に、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】 監視領域を撮影し、画像信号を出力する
   撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像を格納す
   るための画像メモリとを備え、該画像メモリに格納され
   た画像を処理することにより火災を検出する火災検出装
   置において、 前記画像から一次的に火災らしい領域を抽出する火災領
   域抽出手段と、 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と、 前記所定の時間間隔をおいて撮影された前記火災らしい
   領域同士の重複する領域の面積と前記火災らしい領域同
   士の領域全体の面積とを求める面積演算手段と、 前記重複する領域の面積と前記領域全体の面積との面積
   比を演算する比率演算手段と、 前記面積比を基に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第２の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。
4. 【請求項４】請求項３において、 前記第２の火災判別手段は、前記面積比の値が所定の範
   囲にある時に、前記火災らしい領域が本当の火災領域で
   あると判別することを特徴とする火災検出装置。
5. 【請求項５】請求項３において、 前記面積演算手段は、少なくとも２つ以上の異なる前記
   所定の時間間隔をおいて撮影された前記火災らしい領域
   同士の重複面積、及び全体面積を演算するものであるこ
   とを特徴とする火災検出装置。