JPH11339162A - 監視装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】煙が薄く、かつ少ない場合であっても、煙によ
る変化と他の異物の変化との判別を確実に行なうことを
可能にする。 【解決手段】カメラにより撮影された画像をもとに異常
の発生を検出する監視装置において、差分処理部１８の
機能によって、ＩＴＶカメラ１０−１，１０−２，…に
よって撮像され画像メモリ２０に記憶された第１の画像
と、所定時間が経過した後に撮影された画像メモリ１６
に記憶された第２の画像との差から、所定時間における
変化を表す差分画像を検出する。動きベクトル検出部２
２は、検出された差分画像をもとに画像中の変化部分を
表す動きベクトルを検出する。異常判定部２４は、動き
ベクトル検出部２２によって検出された動きベクトルを
もとに異常の発生を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えばプラントに
おける機器の異常に伴う流体、または煙の漏洩を自動的
に検出する煙検知装置に好適な監視装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、プラントに発生した異常を人間に
よる現場巡回や監視テレビの目視による検出を行なうこ
となく、画像処理により自動的に検出するための監視装
置が種々提案されている。

【０００３】例えば、特開平８−１６２３４号において
提案されているように、煙と人間などの異物の映像的な
特徴の相違点として、煙については明確に輪郭を認めら
れないが、人間等の異物については明確に輪郭を認める
ことができる。

【０００４】図６には、従来の監視装置（煙の発生の有
無をもとに異常を検出する煙検知装置）の構成の一例を
示している。図６に示す構成の監視装置では、複数のテ
レビカメラ５０によって撮影された映像の信号をカメラ
セレクタ５１によって何れか選択し、Ａ／Ｄ変換部５２
によりディジタル画像データに変換する。

【０００５】差分処理部５４は、Ａ／Ｄ変換部５２を介
して得られる映像と、基準画像記憶用メモリ５３に記憶
されているテレビカメラ５０毎に用意されている基準と
する画像（例えば変化が無い状態の画像）との差分処理
を実行して、変化部分が抽出された差分画像として差分
画像用記憶メモリ５５に記憶させる。

【０００６】微分処理部５６は、差分画像用記憶メモリ
５５に記憶された差分画像に対して微分処理を施すこと
により、微分値が大きい部分を撮影された映像中の変化
した領域の輪郭として抽出し、微分画像記憶用メモリ５
７に記憶させる。

【０００７】画像状態判定部５８は、微分画像記憶用メ
モリ５７に記憶された微分処理部５６による微分処理に
よって得られた微分画像において、微分値の大きな部分
の面積を輪郭面積とすると、人間などの異物による輪郭
面積では比較的大きくなり、煙などによる輪郭面積では
人間などによる輪郭面積よりも小さくなるので、この面
積を計測することにより煙と人間等の異物を分離する。

【０００８】さらに、異物の侵入がごく僅かであった場
合は、輪郭面積が小さく分離判定が正しく行えない場合
があるが、微少判定部５９は、差分画像用記憶用メモリ
５５に記憶された差分画像を２値化し、求めた差分面積
に対する輪郭面積の含有率を求めることにより、微小変
化時における煙と人間等の異物の分離判定と行なう。す
なわち、微少判定部５９は、、輪郭面積の含有率が大き
い場合には、人間などの異物が侵入したものと判定し、
輪郭面積の含有率が小さい場合には煙の変化であると判
別する。微少判定部５９は、画像状態判定部５８による
判定結果を含めて系統制御計算機６０に結果を通知す
る。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】このように従来の監視
装置では、差分画像をもとにして輪郭検出を行ない、輪
郭面積をもとにして人間などの異物による変化と煙など
の異常検出対象物による変化とを分離、判定することが
できた。

【００１０】しかしながら、前述したような輪郭面積の
大きさによる判定は、煙が薄く、かつ少ない場合には、
輪郭がはっきりせず人間などの判定が困難な場合があっ
た。本発明は前記のような事情を考慮してなされたもの
で、煙などの異常検出対象物による画像中の濃度が薄
く、かつ少ない場合であっても、異常検出対象物による
変化と他の異物の変化との判別を確実に行なうことが可
能な監視装置を提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明は、カメラにより
撮影された画像をもとに異常の発生を検出する監視装置
において、前記カメラによって撮像された第１の画像
と、所定時間が経過した後に撮影された第２の画像との
差から、前記所定時間における変化を表す差分画像を検
出する差分処理手段と、前記差分処理手段によって検出
された差分画像をもとに画像中の変化部分を表す動きベ
クトルを検出する動きベクトル検出手段と、前記動きベ
クトル検出手段によって検出された動きベクトルをもと
に異常の発生を判定する異常判定手段とを具備したこと
を特徴とする。

【００１２】このような構成によれば、差分画像をもと
に動きベクトルを検出し、この動きベクトルをもとに異
常の発生を判定することで、例えば煙が噴出するといっ
た異常が発生した場合に、煙の噴出変化が局所的、かつ
急激であるという特徴を利用して、人間などが侵入した
際の変化が煙の噴出変化に対して遅く、かつ大きいこと
から確実に両者を識別することができる。

【００１３】また本発明は、カメラにより撮影された画
像をもとに異常の発生を検出する監視装置において、前
記カメラによって撮像された第１の画像と、第１の所定
時間（例えば第２の所定時間よりも微少な時間）が経過
した後に撮影された第２の画像との差から、前記第１の
所定時間における画像全体の変化を表す画像を検出する
背景濃淡画像処理手段と、前記第１の画像と前記背景濃
淡画像処理手段によって検出された画像から生成された
第３の画像と、第２の所定時間が経過した後に前記第１
の画像と前記背景濃淡画像処理手段によって検出された
画像から生成された第４の画像との差から、前記第２の
所定時間における変化を表す差分画像を検出する差分処
理手段と、前記差分処理手段によって検出された差分画
像をもとに、画像中の変化部分を表す動きベクトルを検
出する動きベクトル検出手段と、前記動きベクトル検出
手段によって検出された動きベクトルをもとに異常の発
生を判定する異常判定手段とを具備したことを特徴とす
る。

【００１４】このような構成によれば、カメラによって
撮影される画像の背景（画像全体）の空間的な明るさ変
化が、異常発生の検出の対象となる例えば煙の移動によ
る時間的な明るさの変化量に対して大きい場合であって
も、背景濃淡画像処理手段によって検出された画像によ
って第１の画像が補正されて、差分処理手段による処理
の対象となる第３の画像が生成されるために煙に対する
検出能力が維持される。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態について説明する。本発明の実施の形態におけ
る監視装置は、プラントの異常発生を煙の検知により検
出する煙検知装置を例にして説明する。

【００１６】図１は本発明の第１実施形態に係わる監視
装置のシステム構成を示すブロック図である。図１に示
すように、本実施形態における煙検知装置は、複数のＩ
ＴＶカメラ１０−１，１０−２，…、カメラセレクタ１
２、Ａ／Ｄ変換器１４、画像メモリ１６、差分処理部１
８、画像メモリ２０、動きベクトル検出部２２、異常判
定部２４、ＣＲＴ２６、及び警報器２８によって構成さ
れている。

【００１７】ＩＴＶカメラ１０−１，１０−２，…は、
プラントの異常を監視するための映像を撮影するもの
で、監視対象とする複数の対象物のそれぞれについての
映像信号をカメラセレクタ１２に出力する。

【００１８】カメラセレクタ１２は、複数のＩＴＶカメ
ラ１０−１，１０−２，…からの映像信号を入力して、
何れかを選択してＡ／Ｄ変換器１４に出力する。Ａ／Ｄ
変換器１４は、カメラセレクタ１２を介して得られた映
像信号に対してＡ／Ｄ変換を行ない、ディジタル画像デ
ータに変換する。

【００１９】画像メモリ１６は、Ａ／Ｄ変換器１４によ
るＡ／Ｄ変換によって生成された画像（第１の画像）を
記憶するためのメモリである。差分処理部１８は、画像
メモリ１６に記憶されたＩＴＶカメラ１０−１，１０−
２，…によって撮影された映像をもとにした画像（第１
の画像）と、所定時間が経過した後に撮影された画像
（第２の画像）との差から、所定時間における変化を表
す差分画像を検出するためのもので、画像メモリ１６に
記憶された画像の各画素の値を濃度反転させる機能を有
し、濃度反転させて得られた画像を画像メモリ２０に記
憶させる。動きベクトル検出部２２には、画像メモリ１
６に記憶された画像（第２の画像）と画像メモリ２０に
記憶された画像（第１の画像）とが、各画素のデータが
各々足し合わされて提供されるため、差分処理部１８が
画像の濃度反転を行なうことにより、結果的に動きベク
トル検出部２２に対して差分画像が提供される。

【００２０】画像メモリ２０は、画像メモリ１６に記憶
された画像を、差分処理部１８によって濃度反転させて
所定時間後に記憶するためのメモリである。動きベクト
ル検出部２２は、画像メモリ１６と画像メモリ２０に記
憶された画像から得られた差分画像をもとに、画像中の
変化部分を表す動きベクトルを検出する。動きベクトル
検出部２２は、抽出された画像の変化のうち、特定の方
向、及び大きさの「動きベクトル」のみを検出すること
ができる。

【００２１】異常判定部２４は、動きベクトル検出部２
２によって検出された動きベクトルをもとに異常の発生
を判定し、異常発生の判定結果をＣＲＴ２６及び警報器
２８に通知する。

【００２２】ＣＲＴ２６は、ＩＴＶカメラ１０−１，１
０−２，…によって撮影された映像（または画像）と共
に、異常判定部２４による異常の発生の判定結果を表示
する。

【００２３】警報器２８は、異常判定部２４によって異
常が発生したと判定された場合に、監視者に対して異常
発生を通知する。次に、第１実施形態における動作につ
いて説明する。

【００２４】プラントの各所に設置されたＩＴＶカメラ
１０−１，１０−２，…によって撮影された、監視対象
物（例えば、煙が発生すると異常状態であるもの）を含
む各部の映像は、カメラセレクタ１２に送られる。カメ
ラセレクタ１２によって必要な映像が選択されると、こ
の映像がＡ／Ｄ変換器１４によりディジタル画像データ
化され、画像メモリ１６に記憶される。

【００２５】画像メモリ１６と画像メモリ２０とは時系
列的なメモリであり、画像メモリ１６に記憶された画像
は、所定時間が経過した後（例えば一定時間毎）に、画
像メモリ２０に記憶される。この際、差分処理部１８
は、画像メモリ１６に記憶された画像の各画素値の濃度
を反転させて画像メモリ２０に記憶させる。

【００２６】動きベクトル検出部２２には画像メモリ１
６に記憶された画像と画像メモリ２０に記憶された画像
の各画素のデータが各々足し合わされて提供される。す
なわち、動きベクトル検出部２２は、差分処理部１８の
機能によって、ＩＴＶカメラによって撮影された映像
（画像）中の所定時間における変化を表す差分画像が提
供される。この差分画像では、例えば煙が発生した際の
煙の噴出の動きだけでなく、ＩＴＶカメラ１０−１，１
０−２，…の撮影範囲の全体の振れ、照明や日照の変化
など、背景（画像全体）の変化も含まれる。また、異常
発生の監視対象物だけでなく、人間などの異物がＩＴＶ
カメラ１０−１，１０−２，…の撮影範囲に侵入した場
合にも、この異物の移動による変化も差分画像に含まれ
る。

【００２７】動きベクトル検出部２２は、画像メモリ１
６と画像メモリ２０に記憶された画像から得られた差分
画像をもとに、画素の濃度変化から画像中の変化部分を
表す動きベクトルを検出する。この検出された動きベク
トルには、例えば煙が発生した際の煙の動き、背景の変
化、異物の移動変化などを表すベクトルなどが含まれ
る。

【００２８】動きベクトル検出部２２は、抽出された画
像の変化のうち、特定の方向、大きさを持つ「動きベク
トル」のみを検出する。つまり、前述したようなカメラ
の振れ、照明や日照の変化などによる背景の変化は、動
きの方向が等方的（動きベクトルの向きと方向がほぼ同
じ）であるという特徴があるため、煙の動きを表す動き
ベクトルを含む他の動きベクトルと分離することができ
る。動きベクトル検出部２２は、背景の変化を表す動き
ベクトルを除いた動きベクトルを異常判定部２４に提供
する。

【００２９】異常判定部２４は、動きベクトル検出部２
２から提供された動きベクトルをもとに、煙の噴出の変
化を示す動きベクトルが含まれているか否かによって異
常の発生を判定する。

【００３０】例えば、図２に示すように、フランジ３４
から煙３０が噴出した状況がＩＴＶカメラ１０によって
撮影された場合、図中に示すように煙３０の動きを示す
ベクトル３２が検出される。この煙３０による動きベク
トルは、局部的、かつ急激な変化を示すものである。

【００３１】一方、図３に示すように、人間３４が異物
としてＩＴＶカメラ１０の撮影範囲に侵入した状況が撮
影された場合、図中に示すように、人間３４の部分の動
きに該当するベクトル３８が検出される。この人間の動
き（人間等の動きを示すベクトル３８）は、煙の噴出速
度（図２に示す煙３０による動きベクトル３８の変化）
に対して遅い。

【００３２】従って、異常判定部２４は、煙の噴出と人
間等の異物の侵入による変化の特徴をもとにして、両者
を確実に分離することができる。異常判定部２４は、動
きベクトルの絶対値の平均値が、予め決められた設定値
（煙の噴出を検出するのに有効な値）よりも大きい場合
に、煙の噴出の変化による動きベクトルであると判定し
て、異常が発生したものと確定する。

【００３３】異常判定部２４は、異常の発生（煙が噴出
したこと）を検出すると、ＣＲＴ２６及び警報器２８に
通知する。ＣＲＴ２６は、ＩＴＶカメラ１０−１，１０
−２，…で撮影された画像（映像）を常時表示している
が、異常が発生したことが異常判定部２４から通知され
た場合には、異常の発生を通知するための表示に変更す
る。また、警報器２８は、異常が発生したことが異常判
定部２４から通知されると、警報を発して異常の発生を
監視者に知らせる。

【００３４】このようにして、監視対象とする画像中の
変化があった部分の状態を捉え、その部分を動きベクト
ルとして検出して処理するため、異常発生の判定の対象
となる煙の変化に該当する部分と、背景の変化、及び人
間等の異物の移動に伴う変化の部分とを確実に分離する
ことができるので、正確に異常の発生を検知することが
できる。

【００３５】次に、本発明の第２実施形態について説明
する。図４は本発明の第２実施形態に係わる監視装置の
システム構成を示すブロック図である。

【００３６】図４に示すように、本実施形態における煙
検知装置は、複数のＩＴＶカメラ１０−１，１０−２，
…、カメラセレクタ１２、Ａ／Ｄ変換器１４、画像メモ
リ１６、差分処理部１８、画像メモリ２０、動きベクト
ル検出部２２、異常判定部２４、ＣＲＴ２６、警報器２
８、入力画像メモリ３８，４０、及び背景濃淡画像処理
部４２によって構成されている。なお、第１実施形態と
同じ機能を有する部分については同一符号を付して詳細
な説明を省略する。

【００３７】第２実施形態の煙検知装置は、第１実施形
態における煙検知装置の構成を基本として、煙の移動に
よる時間的明るさ変化よりも背景（画像全体）の空間的
明るさ変化の方が大きい場合に対する改良例である。

【００３８】入力画像メモリ３８は、Ａ／Ｄ変換器１４
によるＡ／Ｄ変換によって生成された画像を記憶するた
めのメモリである。入力画像メモリ４０は、入力画像メ
モリ３８に記憶された画像を所定時間後に記憶するため
のメモリである。

【００３９】背景濃淡画像処理部４２は、入力画像メモ
リ４０に記憶された画像（第１の画像）と、微少時間
（第１の所定時間）が経過した後に撮影された入力画像
メモリ３８に記憶された画像（第２の画像）との差か
ら、微少時間における背景（画像全体）の変化を表す画
像を検出する。

【００４０】なお、第２実施形態において、画像メモリ
１６は、入力画像メモリ３８に記憶された画像（第１の
画像）と背景濃淡画像処理部４２によって検出された画
像とから生成された画像を処理対象として記憶する。画
像メモリ１６に記憶された画像は、背景濃淡画像処理部
４２により検出された画像によって背景の濃度変化が補
正された画像となる。また、画像メモリ２０は、画像メ
モリ１６に記憶された背景濃淡画像処理部４２により補
正された画像を、差分処理部１８によって濃度反転させ
て所定時間後に記憶する。動きベクトル検出部２２に
は、画像メモリ１６に記憶された画像（第４の画像）と
画像メモリ２０に記憶された画像（第３の画像）とが、
各画素のデータが各々足し合わされて提供される。

【００４１】次に、第２実施形態の動作について説明す
る。図５は、第２実施形態における煙検知装置における
処理を説明するための図であり、各部で扱われる画像の
一例を示している。

【００４２】なお、第２実施形態の煙検知装置は、第１
実施形態における煙検知装置の構成を基本としているの
で、第２実施形態に特徴的な背景濃淡画像処理部４２の
動作について説明する。

【００４３】ＩＴＶカメラ１０−１，１０−２，…によ
って撮影された映像は、カメラセレクタ１２により必要
な映像が選択される。カメラセレクタ１２により選択さ
れた映像は、Ａ／Ｄ変換器１４によりディジタル画像デ
ータ化され、入力画像メモリ３８に記憶される。

【００４４】入力画像メモリ３８と入力画像メモリ４０
とは時系列的なメモリであり、入力画像メモリ３８に記
憶された画像は、微少時間が経過した後（例えば一定時
間毎）に、入力画像メモリ４０に記憶される。なお、微
少時間は、例えば画像メモリ１６に記憶された画像が画
像メモリ２０に記憶される所定時間よりも短い時間であ
る。

【００４５】背景濃淡画像処理部４２は、入力画像メモ
リ３８と入力画像メモリ４０に記憶された画像をもと
に、微少時間毎の画像間で差分をとることで、明るさの
変化を少なくした背景画像を取得することができる。

【００４６】図５に示す例は、背景（画像全体）の明る
さが変化しつつあるときに、まず画像が時刻（ｔ１）の
時に入力画像（２）５２の状態であり、時刻（ｔ２）の
時に入力画像（１）５０の状態にあるものとする。すな
わち、時刻（ｔ１）から時刻（ｔ２）に経過する短時間
に画像全体の明るさが変化（暗い状態から明るい状態）
していることを表す。また、画像中には背景の明るさの
変化よりも、変化量が少ない煙の映像（１）が含まれて
いる。

【００４７】背景濃淡画像処理部４２は、入力画像メモ
リ３８と入力画像メモリ４０に記憶された画像の差分を
とることで、図５に示すように短時間の変化を表す画
像、すなわち明るさの変化の少ない画像を得ることがで
きる。なお、図５に示す例では、煙の映像（１）の部分
は、変化量が少ないために差分を取ることで消失してい
る。

【００４８】入力画像メモリ３８に記憶された画像は、
画像メモリ１６に記憶されて、前述した第１実施形態と
同様な動きベクトルの検出の処理に供されることになる
が、背景濃淡画像処理部４２によって検出された画像に
よって補正される。

【００４９】すなわち、入力画像メモリ３８に記憶され
た入力画像から、背景濃淡画像処理部４２によって検出
された画像を差し引いた成分が画像メモリ１６に記憶さ
れる。

【００５０】画像メモリ１６に記憶された画像は、差分
処理部１８によって各画素値の濃度が反転され画像メモ
リ２０に記憶させる（図５に示す画像メモリ２０に記憶
された画像は濃淡が反転された状態にあるものとす
る。）。

【００５１】動きベクトル検出部２２は、画像メモリ１
６に記憶された画像と画像メモリ２０に記憶された画像
をもとに、煙の動きを示す動きベクトル３２を検出して
異常判定部２４に出力する。以下、第１実施形態とどう
ようにして異常発生を検出する。

【００５２】このようにして、動きベクトルをもとにし
た煙検知のための処理の前段において、入力画像の空間
的な明るさの変化量を補正することにより、背景（画像
全体）の明るさの変化を小さくして、動きベクトル検出
部２２における煙の発生の検出を確実に実行することが
できる。

【００５３】なお、前述した第１及び第２実施形態で
は、煙検知装置を例にして、煙の噴出の検出によって異
常の発生を検出しているが、煙だけでなく蒸気、水な
ど、他の一般流体にも適用することができる。

【００５４】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、異
なる時刻に撮影された監視対象とする画像から検出され
た差分画像をもとに動きベクトルを検出し、この動きベ
クトルをもとに異常の発生を判定することで、例えば異
常検出対象物である煙が噴出するといった異常が発生し
た場合に、煙の噴出変化が局所的、かつ急激であるとい
う特徴を利用して、人間などの異物が侵入した際の変化
が煙の噴出変化に対して遅く、かつ大きいことから確実
に両者を識別することができる。

【００５５】また、カメラによって撮影される画像の背
景（画像全体）の空間的な明るさ変化が、異常発生の検
出の対象となる例えば煙の移動による時間的な明るさの
変化量に対して大きい場合であっても、背景濃淡画像処
理手段によって検出された画像によって第１の画像が補
正されて、差分処理手段による処理の対象となる第３の
画像が生成されるために異常検出対象物に対する検出能
力が維持されるので、確実に異常検出対象物による変化
と異物による変化との判別を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施形態に係わる監視装置のシス
テム構成を示すブロック図。

【図２】フランジ３４から煙３０が噴出した状況がＩＴ
Ｖカメラ１０によって撮影された場合を説明するための
図。

【図３】人間３４が異物としてＩＴＶカメラ１０の撮影
範囲に侵入した状況が撮影された場合を説明するための
図。

【図４】本発明の第２実施形態に係わる監視装置のシス
テム構成を示すブロック図。

【図５】第２実施形態における煙検知装置における処理
を説明するための図。

【図６】従来の監視装置（煙の発生の有無をもとに異常
を検出する煙検知装置）の構成の一例を示す図。

【符号の説明】

１０−１，１０−２，… ＩＴＶカメラ １２ カメラセレクタ １４ Ａ／Ｄ変換器 １６ 画像メモリ １８ 差分処理部 ２０ 画像メモリ ２２ 動きベクトル検出部 ２４ 異常判定部 ２６ ＣＲＴ ２８ 警報器 ３９，４０ 入力画像メモリ ４２ 背景濃淡画像処理部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 カメラにより撮影された画像をもとに異
   常の発生を検出する監視装置において、 前記カメラによって撮像された第１の画像と、所定時間
   が経過した後に撮影された第２の画像との差から、前記
   所定時間における変化を表す差分画像を検出する差分処
   理手段と、 前記差分処理手段によって検出された差分画像をもと
   に、画像中の変化部分を表す動きベクトルを検出する動
   きベクトル検出手段と、 前記動きベクトル検出手段によって検出された動きベク
   トルをもとに異常の発生を判定する異常判定手段とを具
   備したことを特徴とする監視装置。
2. 【請求項２】 カメラにより撮影された画像をもとに異
   常の発生を検出する監視装置において、 前記カメラによって撮像された第１の画像と、第１の所
   定時間が経過した後に撮影された第２の画像との差か
   ら、前記第１の所定時間における画像全体の変化を表す
   画像を検出する背景濃淡画像処理手段と、 前記第１の画像と前記背景濃淡画像処理手段によって検
   出された画像から生成された第３の画像と、第２の所定
   時間が経過した後に前記第１の画像と前記背景濃淡画像
   処理手段によって検出された画像から生成された第４の
   画像との差から、前記第２の所定時間における変化を表
   す差分画像を検出する差分処理手段と、 前記差分処理手段によって検出された差分画像をもと
   に、画像中の変化部分を表す動きベクトルを検出する動
   きベクトル検出手段と、 前記動きベクトル検出手段によって検出された動きベク
   トルをもとに異常の発生を判定する異常判定手段とを具
   備したことを特徴とする監視装置。