KR100554759B1 - 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보방법 - Google Patents

화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 굴뚝에서의 배출매연을 화상 이미지로 획득하고, 그 획득된 매연의 화상 이미지의 화소별 변화율을 분석함으로써 매연의 배출여부를 인식하고 경보신호를 발생하는 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보방법에 관한 것이다.
본 발명은, 설정된 주기에 따라 굴뚝 상단을 포함한 일정 범위의 제1 영역에서의 화상 이미지를 연속적으로 획득하고 상기 현재 획득된 화상 이미지의 특정 화소에서 배출매연에 따른 R,G,B 색상값 변화를 감지하고, 변화가 감지되면 상기 제1 영역의 범위를 제2 영역으로 확대하여 화상 이미지를 연속적으로 획득하고 상기 획득된 화상 이미지의 화소별로 배출매연에 따른 R,G,B 색상값의 변화를 감지하고, 변화가 감지되면 상기 제2 영역에서의 상기 화소별 R,G,B 색상값의 변화량을 계산하고 상기 계산된 화소별 R,G,B 색상값 변화량과 미리 설정된 기준 변화량을 비교하고, 상기 계산된 화소별 R,G,B 색상값 변화량이 미리 설정된 기준 변화량보다 큰 경우에 매연발생으로 인식하고 경보를 발생한다.
본 발명에 의하면, 배출매연의 인식 및 경보에 대한 신뢰성을 높일 수 있다.
굴뚝(stack), 매연, 화상 이미지, 화소, RGB 색상, 경보

Description

화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보방법{An Exhaust Smoke Recognition and Alarm Method using Picture Image Analysis}
도 1은 본 발명이 적용되는 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보장치의 구성 블록도의 예시도이다.
도 2는 본 발명에 따른 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보방법을 보이는 흐름도이다.
도 3(a)는 본 발명에 따른 제1영역 및 제1영역에서의 매연에 따른 화소를 보이는 예시도이다.
도 3(b)는 본 발명에 따른 제2영역 및 제2영역에서의 매연에 따른 화소를 보이는 예시도이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
1 : 굴뚝 2 : 배출매연
3 : 카메라 4 : 카메라 제어부
5 : 디지털 변환부 6 : 화상이미지 분석부
7 : 데이터베이스 8 : 경보신호 발생부
본 발명은 배출매연의 인식 및 경보방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 굴뚝을 통해 배출되는 매연을 화상 이미지로 획득하고 그 획득된 배출매연의 화상 이미지의 화소 변화율을 분석함으로써 자동으로 매연의 배출여부를 인식하고 경보신호를 발생하는 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보방법에 관한 것이다.
일반적으로 산업체의 열처리를 요하는 작업장 굴뚝, 시내ㆍ외 아파트 단지의 보일러용 굴뚝, 대형건물의 난방용 보일러 굴뚝, 소각장 시설이 되어 있는 굴뚝, 화장장 등등 가열이 필요해서 연료를 연소시켜서 열을 얻어야 되는 시설에서 발생되는 연기에서 발생되는 매연(가스, 분진 또는 폐열 등)은 공기를 오염시키고 호흡기를 통해 체내로 유입되어 각종 질병의 원인이 되며 나아가 자연 생태 및 환경에 악영향을 미치게 된다.
최근, 환경문제에 대한 정부와 시민단체의 의식변화에 능동적으로 대처하기 위하여 산업현장에서는 연료의 연소에 의해 발생되는 각종 매연을 감지하고 이에 따른 매연 배출을 저감시키기 위한 노력이 진행중이다. 예를 들어, 제철소에서의 코크스 오븐 굴뚝(stack)에서 발생하는 매연을 자동으로 모니터링하고 이를 분석하여 일정량 이상의 매연이 배출되거나 비정상적으로 매연이 배출되는 경우에는 이상경보를 발생시키고자 하는 연구가 진행중이다.
굴뚝을 통해 배출되는 매연을 모티너링하는 종래의 방법은 굴뚝에 감시 카메라를 설치하여 실시간으로 전송되는 동영상을 눈으로 확인함으로써 매연 발생여부 를 확인하는 것이었다. 그러나 이러한 종래의 방법에서는 사람이 계속 지켜볼 수 없을 뿐만 아니라 사람이 눈으로 직접 눈으로 배연 배출상태를 확인하기 때문에 정확도가 떨어지며 사람마다 매연 배출여부의 판단기준이 달라 정확한 판단이 어려웠다. 특히 일기 변화시(흐린 날, 비오는 날, 구름 많은 날 등)에는 매연의 확인이 더욱 어려워 매연 배출여부의 판단이 정확하지 못했다.
이러한 문제를 개선하기 위하여 종래에는 굴뚝 내부의 일정한 장소에 Opacity meter를 설치하여 적외선에 의한 빛의 산란으로 매연의 농도를 체크하는 방법이 사용되고 있다. 이러한 방법은 비교적 매연의 농도를 정확하게 체크하며 특히 일기의 변화에도 크게 영향을 받지 않는다. 그러나, 이러한 종래의 방법에서는 가시 매연 발생에 대한 기준이 불분명하여 현재 매연 농도 체크가 높게 나와도 가시 공해가 나오지 않는 경우가 발생하고 또한 그 반대의 경우도 발생되는 문제점이 있었다. 또한, 대형 굴뚝 내부에 적용하는 경우 굴뚝내의 일부분에서만 적외선에 의한 빛의 산란으로 매연의 농도를 체크하기 때문에 전체적인 굴뚝에서의 매연 발생여부를 정확하게 인지하기는 어려운 문제점이 있었다.
또한, 종래에는 각종 매연 농도 측정용 센서를 이용하여 배출매연을 측정하는 방법이 다양하게 소개되어 있다(국내특허 공개번호 제2001-70265호, 일본특허 공개번호 제2001-330589호, 일본특허 공개번호 제2001-221759호). 그러나 상기한 매연 농도 측정용 센서는 소형 배기관을 통해 흐르는 기체에 포함된 매연의 농도를 측정하기 위한 것으로서 예를 들어 제철소 등에 사용되는 중,대형 굴뚝에서 배출되는 매연을 감지하기에는 적용상의 문제가 있었다.
따라서, 당 기술분야에서는 굴뚝 산업으로 대표되는 산업 전반의 굴뚝(stack)에서 배출되는 매연 발생여부를 정확하게 인식하고 경보를 발생할 수 있는 방법의 필요성이 대두되고 있다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 굴뚝을 통해 배출되는 매연에 대하여 일정 영역에서 화상 이미지를 획득하고 상기 획득된 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값 변화를 분석함으로써 배출매연을 인식하고 자동으로 경보를 발생할 수 있도록 하는 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 자동 경보방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 자동 경보방법은, 설정된 주기에 따라 굴뚝 상단을 포함한 일정 범위의 제1 영역에서의 화상 이미지를 연속적으로 획득하고, 직전 주기에 획득된 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값과 현재 주기에 획득된 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값의 차이를 비교하여, 상기 현재 주기에 획득된 화상 이미지의 특정 화소에서 배출매연에 대응하는 R,G,B 색상값 변화를 감지하는 제1단계; 상기 제1단계에서 변화가 감지되면 상기 제1 영역의 범위를 제2 영역으로 확대하여 화상 이미지를 연속적으로 획득하고, 직전 주기에 획득된 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값과 현재 주기에 획득된 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값의 차이를 비교하여, 상기 현재 주기에 획득된 화상 이미지의 화소별 배출매연에 대응하는 R,G,B 색상값의 변화를 감지하는 제2단계; 상기 제2단계에서 변화가 감지되면 상기 제2 영역에서의 상기 화소별 R,G,B 색상값의 변화량을 계산하고 상기 계산된 화소별 R,G,B 색상값 변화량과 미리 설정된 기준 변화량을 비교하는 제3단계; 및 제3단계에서 상기 계산된 화소별 R,G,B 색상값 변화량이 미리 설정된 기준 변화량보다 큰 경우에 매연발생으로 인식하고 경보를 발생하는 제4단계를 포함한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 배출매연 인식 및 경보시스템의 개략 블럭도의 일예이다. 도 1을 참조하면, 예를 들어 굴뚝(1)을 통하여 배출되는 매연(2)에 대한 화상 이미지를 획득하는 카메라(3), 상기 카메라(3)를 제어하는 카메라제어부(4), 상기 카메라(3)에서 획득된 화상 이미지를 전송받아 이를 디지털 데이터로 변환하는 디지털변환부(5), 상기 변환된 디지털 화상 이미지의 R,G,B 색상값을 비교, 분석하는 화상이미지 분석부(6), 상기 분석된 화상 이미지의 R,G,B 색상값을 저장하며 각종 날씨 정보를 비롯하여 본 발명에 필요한 각종 데이터들을 저장하는 데이터베이스(6) 및 상기 화상이미지 분석부(6)에서 분석된 결과에 따라 경보신호를 발생하는 경보신호 발생부(8)를 포함하여 구성된다.
이하에서, 도 1을 참조하여 본 발명에 따른 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 자동 경보방법을 설명한다. 먼저 굴뚝(1)은 예를 들어 제철소의 화성부 코크스 오븐(Coke Oven)에서 연료를 연소시킬 때 가스를 배출하기 위한 굴뚝(stack)이다. 그러나, 이러한 굴뚝(1)은 굴뚝 산업으로 대표되는 산업전반에 사용되는 어떠한 굴뚝도 될 수 있다.
카메라(3)는 일정한 영역 범위내에서 물체의 화상 이미지를 획득한다. 상기 카메라(3)는 카메라 제어부(4)에서 설정한 주기에 따라 일정 영역 범위내에서 화상 이미지를 연속적으로 획득한다. 본 발명에서는 굴뚝(1)의 상단을 포함하여 일정 영역에서 배출매연에 대한 화상 이미지를 획득한다. 상기 카메라 제어부(4)는 상기 카메라(3)가 획득할 수 있는 화상 이미지의 영역을 설정한다. 즉, 상기 카메라 제어부(4)는 어떤 영역에서 화상 이미지를 획득할 것인지 그 영역범위를 결정하여 상기 카메라(3)로 제어신호를 전송하게 되고 상기 카메라(3)는 상기 제어신호에 따라 해당 영역의 화상 이미지를 획득하게 되는 것이다.
이와 같이 카메라(3)에서 획득된 화상 이미지는 디지털변환부(5)로 전송된다. 상기 화상 이미지는 아날로그 이미지 데이터로 이루어진 경우 디지털변환부(5)에서 디지털 데이터로 변환한다. 상기 변환된 디지털 데이터는 바람직하게는 상기 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값을 의미한다. 이때, 바람직하게는 상기 화소별 R,G,B 색상값은 256등급으로 구분되며 0~255 사이의 값을 갖는다. 즉, 상기 획득된 화상 이미지의 특정 화소가 흰색(white)인 경우 상기 디지털 변환부(5)에서 변환된 해당 화소의 R,G,B 색상값은 모두 255인 경우이며, 상기 획득된 화상 이미지의 특정 화소가 검정색(black)인 경우 상기 디지털 변환부(5)에서 변환된 해당 화소의 R,G,B 색상값이 모두 0인 경우이다. 따라서, 상기 획득된 화상 이미지의 색깔에 따라 그에 대응하는 각 화소별 R,G,B 색상값으로 변환되는 것이다.
이와 같이 설정된 주기에 따라 연속적으로 획득된 화상 이미지 데이터는 각 화소별 R,G,B 색상값으로 변환되고 상기 변환된 화소별 R,G,B 색상값은 화상이미지 분석부(5)로 전송된다. 상기 화상이미지 분석부(5)는 연속적으로 입력된 화소별 R,G,B 색상값을 우선적으로 데이터베이스(7)에 저장한다. 이때, 상기 데이터베이스(7)에는 설정된 개수의 프레임별 화소의 R,G,B 색상값이 저장되며, 저장방식은 바람직하게는 선입선출(FIFO) 방식을 따른다. 상기 프레임은 수개 내지 수십개로 저장된다.
상기 데이터베이스(7)는 매연이 발생하지 않는 경우의 화소별 R,G,B 색상값을 저장하고, 매연이 발생하는 경우의 화소별 R,G,B 색상값을 프레임별로 다수개 저장하고 있다. 또한, 상기 데이터베이스(7)는 각 날씨별 정보(예를 들어, 구름있는 날, 비가 오는 날, 눈이 오는 날 등)에 따른 복수개의 화소별 R,G,B 색상값을 다수개 저장하고 있다.
다시 상기 화상이미지 분석부(6)를 설명한다. 상기 화상이미지 분석부(6)는 상기 데이터베이스(7)에 각 프레임별로 저장된 각 화소별 R,G,B 색상값의 변화정보를 분석한다. 즉, 상기 화상이미지 분석부(6)는 직전에 획득한 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값과 현재 획득한 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값을 비교하여 그 색상값의 변화를 분석(측정)하고, 또한, 그 변화량을 분석(측정)한다. 예를 들어, 설정된 주기 중 이전 주기에 획득된 화상 이미지의 특정 화소의 R,G,B 색상값이 각각 125, 125 및 120이고, 그 다음 주기에 획득된 화상 이미지의 상기 특정 화소의 R,G,B 색상값이 각각 90, 85 및 75인 경우 상기 특정 화소에서는 R,G,B 색상값의 변화가 있는 것이며 각 35, 40 및 45만큼의 변화량이 있다는 것을 분석한다. 상기 화상이미지 분석부(6)에서 분석된 화소별 R,G,B 색상값 변화 및 변화량은 내부의 마이크로프로세서(미도시)에서 감지한다. 이와 같이 상기 화상이미지 분석부(6)에서는 배출매연에 대한 특정 영역에서의 화상 이미지를 획득하고 그 화상 이미지를 화소별로 분석함으로써 상기 특정 영역의 어느 위치에서 매연이 발생하였는지를 판단할 수 있게 된다.
나아가, 상기 화상이미지 분석부(6)는 상기 데이터베이스(7)에 저장된 날씨별 정보 및 현재 날씨에 따른 화소별 R,G,B 색상값 데이터를 이용하여 구름, 눈, 비 등에 대한 화상 이미지의 노이즈를 제거한다. 구름, 비, 눈 등은 화상 이미지의 배경으로 매연의 화상 이미지와 함께 획득된다. 이때, 구름, 비, 눈 등은 매연발생 인식시 노이즈(noise)로 작용한다. 따라서, 본 발명에서 매연만을 추출하기 위하여 상기 데이터베이스(7)에 저장된 날씨정보 및 날씨에 따른 화소별 R,G,B 색상값 데이터를 바탕으로 이러한 노이즈를 제거하게 된다. 먼저 구름의 경우 상기 데이터베이스(7)는 바람직하게는 패턴 매칭(pattern matching)의 이미지 처리기술을 통해 초기 샘플 정보로부터 구름에 대한 prototype 정보를 저장한다. 다음으로 비가 내리는 경우 이미지 데이터로부터 빗방울 자체에 대한 패턴 매칭 기술을 이용하기에는 한계가 있다. 따라서, 비가 내리는 여려 가지 방향을 파악하고 그 방향과 노이즈 정도를 데이터베이스(7)에 저장한다. 다음으로 눈이 내리는 경우도 상기한 비와 마찬가지로 눈 자체를 인식하는 것은 효과가 없고 노이즈로 인식하여 그것을 보정하는 것이 필요하다. 따라서, 눈이 내리는 여러가지 방향이나 특정 색상의 화소(대표적으로 흰색)의 발생 빈도를 상기 데이터베이스(7)에 저장한다.
이와 같이 상기 화상이미지 분석부(6)는 상기 데이터베이스(7)에 저장된 구름, 비, 눈 등과 같은 매연 인식에 영향을 주는 요인을 제거함으로써 구름, 비, 눈 등과 같은 경우에 대해 축적되는 데이터를 이용하여 탐지에 미치는 영향을 최소화 한다. 즉, 상기 화상이미지 분석부(6)는 구름의 경우에는 패턴 매칭을 통해 먼저 현재의 날씨가 구름이 많은 날씨라는 것을 인식하고 매연 탐지에서 구름을 배경에서 제외시킨다. 또한, 비나 눈과 같은 경우는 노이즈로 인식하게 되므로 매연 탐지가 이루어지기 전에 해당 노이즈를 제거함으로써 이미지를 보정한다.
경보신호발생부(8)는 상기 화상이미지 분석부(6)에서 분석한 결과에 따라 경보신호를 발생한다. 상기 경보신호발생부(8)는 세 가지 경우에 경보신호를 발생한다. 첫째, 상기 화상이미지 분석부(6)에서 특정 영역에서의 화소별 R,G,B 색상값을 계산하고 상기 계산된 화소별 R,G,B 색상값 변화량이 미리 설정된 기준 변화량보다 큰 경우에 매연발생으로 인식하고, 이 경우 상기 경보신호발생부(8)에서는 매연발생에 대한 경보신호를 발생한다. 둘째, 상기 화상이미지 분석부(6)에서 화상 이미지의 화소별로 배출매연에 따른 R,G,B 색상값을 분석하고 상기 분석된 화소별 R,G,B 색상값이 미리 설정된 임계값보다 작은 화소의 개수가 전체 화소수 중 일정 비율이상이면 매연발생으로 인식하고, 이 경우 상기 경보신호발생부(8)에서는 매연발생에 대한 경보신호를 발생한다. 세째, 상기 화상이미지 분석부(6)에서 특정 영역 전체 화소의 R,G,B 색상값 변화량을 분석하고 상기 분석된 전체 화소의 R,G,B 색상값 변화량이 미리 설정된 전체 화소의 R,G,B 색상값 기분 변화량보다 큰 경우 매연발생으로 인식하고, 이 경우 상기 경보신호발생부(8)에서는 매연발생에 대한 경보신호를 발생한다.
도 2는 본 발명에 따른 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 자동 경보방법을 보이는 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 먼저 카메라(3)를 이용하여 설정된 주기에 따라 굴뚝 상단을 포함한 일정 범위의 제1 영역에서의 화상 이미지를 연속적으로 획득한다(S202). 도 3(a)에는 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 영역(31) 및 상기 제1영역에서의 전체 화소(32)를 도시하고 있다. 도 3(a)을 참조하면, 제1 영역(31)은 매연이 공기중으로 배출되는 굴뚝(1)의 최상단을 포함하여 바람직하게는 작은 범위의 탐지영역을 설정하고 그 탐지영역에 대한 화상 이미지를 연속적으로 측정한다. 이어, 상기 측정된 화상 이미지 데이터는 화소별 디지털 데이터인 상기 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값으로 변환된다(S204). 이어 현재 주기에 상기 카메라(3)에서 획득한 화상 이미지의 특정 화소의 R,G,B 색상값의 변화를 감지한다(S206). 여기서, 상기 화소의 R,G,B 색상값은 각각 0~255사이의 값을 갖는다. 상기 단계(S206)에서의 특정 화소의 R,G,B 색상값 변화감지는 직전 주기에 획득한 화상 이미지의 특정 화소의 R,G,B 색상값과 현재 주기에 획득한 이미지의 상기 특정 화소의 R G,B 색상값을 서로 비교하여 그 색상값의 변화가 있는지 판단함으로써 이루어진다. 상기 현재 획득한 화상 이미지의 특정 화소의 R,G,B 색상값의 변화가 감지되지 않으면(S206), 상기 단계(S202)로 진행하여 계속해서 제1영역에서의 화상 이미지를 연속해서 획득하고(S202), 상기 현재 획득한 화상 이미지의 특정 화소의 R,G,B 색상값의 변화가 감지되면(S208), 도 3(b)에 도시된 바와 같이 탐지영역을 제2 영역(33)으로 확대하고 상기 확대된 제2 영역(32)에서의 화상 이미지를 연속적으로 획득한다(S210). 도 3(b)는 제2영역(33) 및 상기 제2영역에서의 전체 화소(34)를 나타낸다. 상기 제2 영역(33)범위 내에서 현재 주기에 획득된 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값의 변화를 감지한다(S212). 상기 단계(S212)의 감지는 상기 단계(S206)에서 설명한 바와 동일한 방법으로 이루어진다. 상기 제2 영역(33)에서 현재 획득한 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값의 변화가 감지되지 않으면(S214) 상기 단계(S202)로 재차 진행하고, 상기 제2영역(33)에서 현재 획득한 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값의 변화가 감지되면(S214) 상기 화소별 R,G,B 색상값 변화량을 계산한다(S216). 상기 단계(S216)에서 계산된 화소별 R,G,B 색상값 변화량과 미리 설정된 화소별 R,G,B 색상값 기준 변화량을 비교하고(S218), 상기 계산된 화소별 R,G,B 색상값 변화량이 상기 기준 변화량보다 작은 경우에는 매연발생이 아니라고 판단하여 상기 단계(S202)로 진행하여 다시 제1영역에서의 화상 이미지를 연속해서 획득한다(S202). 그러나, 상기 단계(S216)에서 상기 계산된 변화량이 상기 기준 변화량보다 큰 경우에는 매연발생으로 인식하고(S220), 그 매연발생에 따른 경보신호를 발생한다(S222).
도 2에는 미도시 되었으나, 현재 주기에서 날씨 정보를 입력받아 구름, 비 또는 눈 등에 의해 발생된 화상 이미지상의 노이즈에 대응하는 화소별 R,G,B 색상값을 초기화한다. 즉, 상기 설정된 주기에 따라 획득된 화상 이미지상에서 눈, 비 또는 구름 배경이 있는 경우 매연인식에 있어 노이즈로 작용하므로 데이터베이스(7)에 저장된 눈, 비 또는 구름이 있을 경우에 대한 화소별 R,G,B 색상값을 바탕으로 해당 노이즈를 제거한다. 이로써 순수하게 매연에 대한 화상 이미지를 획득할 수 있어 신뢰성 있는 매연발생 판단이 가능하다.
이상에서 설명한 바와 같이, 굴뚝에서 배출되는 매연을 화상 이미지로 획득한 후 상기 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값의 변화를 이용하여 매연발생 여부 를 정확하게 인식할 수 있고 또한, 여러 가지 방법 중에서 적어도 2가지 방법에서 매연발생이 인식되면 경보신호를 발생함으로써 매연발생 경보의 신뢰성을 높일 수 있다.
상기한 상세한 설명 및 도면의 내용은 본 발명의 일 실시예에 한정하여 설명한 것이므로 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 본 발명에 따른 구성요소를 치환, 변경 또는 삭제가 가능할 것이다.
따라서, 본 발명의 권리범위는 상기한 상세한 설명 및 도면에 의해 결정되는 것이 아니라 첨부된 특허청구범위에 의해 결정되어져야 할 것이다.
본 발명에 따르면, 배출매연에 대한 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값의 변화를 이용하여 매연발생을 인식함으로써 매연발생 인식의 정확도를 높일 수 있다.

Claims (7)

  1. 설정된 주기에 따라 굴뚝 상단을 포함한 일정 범위의 제1 영역에서의 화상 이미지를 연속적으로 획득하고, 직전 주기에 획득된 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값과 현재 주기에 획득된 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값의 차이를 비교하여, 상기 현재 주기에 획득된 화상 이미지의 특정 화소에서 배출매연에 대응하는 R,G,B 색상값 변화를 감지하는 제1단계;
    상기 제1단계에서 변화가 감지되면 상기 제1 영역의 범위를 제2 영역으로 확대하여 화상 이미지를 연속적으로 획득하고, 직전 주기에 획득된 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값과 현재 주기에 획득된 화상 이미지의 화소별 R,G,B 색상값의 차이를 비교하여, 상기 현재 주기에 획득된 화상 이미지의 화소별 배출매연에 대응하는 R,G,B 색상값의 변화를 감지하는 제2단계;
    상기 제2단계에서 변화가 감지되면 상기 제2 영역에서의 상기 화소별 R,G,B 색상값의 변화량을 계산하고 상기 계산된 화소별 R,G,B 색상값 변화량과 미리 설정된 기준 변화량을 비교하는 제3단계; 및
    상기 제3단계에서 상기 계산된 화소별 R,G,B 색상값 변화량이 미리 설정된 기준 변화량보다 큰 경우에 매연발생으로 인식하고 경보를 발생하는 제4단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 화소별 R,G,B 색상값은 0 ~ 255 사이의 값을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제 1항에 있어서, 상기 제1단계는,
    초당 수개 내지 수십개의 프레임으로 화상 이미지를 획득하고 상기 획득된 프레임별 화상 이미지의 화소의 R,G,B 색상값의 변화를 감지하는 것을 특징으로 하는 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    현재 날씨 정보를 입력받는 단계; 및
    상기 입력된 날씨 정보가 입력되면 구름, 비 또는 눈에 의해 발생된 화상 이미지상의 노이즈에 대응하는 화소별 R,G,B 색상값을 초기화하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보방법.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 제1단계 및 제2단계는,
    각각 획득된 화상 이미지에서 배경 이미지를 제거하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 이미지 분석을 통한 배출매연 인식 및 경보방법.
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