KR100851601B1

KR100851601B1 - 화재 발생 감시 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR100851601B1
Application number: KR1020070002973A
Authority: KR
Inventors: 김상도; 이명창; 윤주현; 김배훈
Original assignee: 한국서부발전 주식회사
Priority date: 2007-01-10
Filing date: 2007-01-10
Publication date: 2008-08-12
Also published as: KR20080065833A

Abstract

본 발명은 CCD 카메라와 IR 카메라로 촬영한 영상데이터를 분석하고, 분석된 영상 및 온도분포를 통해 화재발생예상지역 및 화재발생가능정도를 실시간으로 예보할 수 있도록 함으로써, 대형화재의 발생을 미연에 방지하도록 한 화재 발생 감시 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

특히, 본 발명은 분석된 온도분포 데이터에 의해, 측정된 온도가 위험온도에 도달하였거나, 온도분포의 움직임을 분석하여 화재발생예상, 연기발생, 발화, 화재 등의 발생에 따라 차별화된 경보를 발령함은 물론, 해당 상황에 따른 이력정보를 생성 및 저장함으로써, 경보가 빈번하게 발생되는 지역에 대해서는 화재발생원인을 원천적으로 제거할 수 있는 이력정보를 제공할 수 있도록 한 것이다.

따라서 대형화재의 발생을 미연에 방지함은 물론, 대형화재 발생 시 손실될 우려가 있는 인적 및 물적 자원을 보존할 수 있으며, 감시대상이 되는 시스템을 조기에 안정화시켜 조업중단을 없앰과 동시에 생산성을 향상시킬 수 있는 것이다.

Description

화재 발생 감시 방법 및 시스템{Fire alarm method and system}

도 1은 본 발명에 의한 화재 발생 감시 시스템의 일예를 나타낸 블록도이다.

도 2는 본 발명에 의한 화재 발생 감시 방법의 일예를 나타낸 순서도이다.

도 3a는 도 2에 나타난 단계 S102의 가시광선영역에 대한 영상데이터를 분석하여 화재여부를 확인하는 방법에 대한 일예를 나타낸 상세순서도이다.

도 3b는 도 2에 나타난 단계 S102의 적외선영역에 대한 영상데이터를 분석하여 화재여부를 확인하는 방법에 대한 일예를 나타낸 상세순서도이다.

도 4는 본 발명이 석탄 가열로에 적용된 일 실시예를 나타낸 구성도이다.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *

100 : 영상 입력부 110 : CCD 카메라

120 : IR 카메라 200 : 데이터 처리부

210 : 영상인식 및 온도산출 모듈

220 : 경보판단 모듈 230 : 저장 모듈

300 : 경보 출력부 310 : 화면출력장치

320 : 음성출력장치

본 발명은 화재 발생 감시 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 석탄 가열로 설비 등의 화재 감시구역에 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라와 IR(Infrared) 카메라를 설치하고, 설치된 카메라를 통해 입력되는 가시영역의 영상과 적외선영역의 영상을 분석하여, 감시구역 내의 온도측정과 함께 화재 발화 초기의 연기발생 감지 및 화재 발생시의 불꽃을 감지하여 신속히 현장 관리자 또는 시스템 운영자에게 알림으로써, 화재 예방과 더불어 화재 발생시 신속한 화재의 초기 진압이 가능하도록 하는 것이다.

일반적으로, 석탄을 이용한 가열로 시스템을 살펴보면, 석탄 저장부의 하측에 컨베이어벨트를 설치하고, 상기 석탄 저장부로부터 컨베이어벨트 상부로 석탄이 공급되면, 상기 석탄은 컨베이어벨트에 의해 석탄 가열로의 연료 공급부로 이동하여 가열로를 가열하는 연료로 사용된다.

이때, 상기 석탄 저장부에서 컨베이어벨트로 자유낙하방식으로 공급되는 석탄은 다량의 분진을 발생시키면서 컨베이어벨트 상에서 이동되어 진다.

한편, 상기 석탄 저장부 및 가열로가 설치된 내부 공간은 가열로에서 방출되는 열로 인하여 고온건조한 상태를 유지하게 되며, 상기 컨베이어벨트를 순환시키는 롤과 컨베이어벨트 사이에서는 회전마찰에 의한 마찰열이 발생된다.

이러한 마찰열은 컨베이어벨트 상부로 석탄이 공급 및 이동되면서 발생되는 분진을 발화시켜, 대형화재를 유발시키게 되는 문제점이 있었다.

특히, 석탄의 분진은 낮은 온도에서도 발화가 가능하며, 더욱이 공기 중에 퍼져있기는 상태에서 고온의 공기 중에 포함되어 있기 때문에, 화재발생예상지역 및 화재발생가능여부를 예측하기가 매우 곤란하여, 화재예방에도 어려움이 많았다.

따라서 본 발명의 목적은 상기와 같은 종래의 문제점들을 해결하기 위한 것으로, CCD 카메라와 IR 카메라로 촬영한 영상데이터를 분석하고, 분석된 영상 및 온도분포를 통해 화재발생예상지역 및 화재발생가능정도를 실시간으로 예보할 수 있도록 함으로써, 대형화재의 발생을 미연에 방지하도록 한 화재 발생 감시 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

특히, 본 발명은 분석된 온도분포 데이터에 의해, 측정된 온도가 위험온도에 도달하였거나, 온도분포의 움직임을 분석하여 화재발생예상, 연기발생, 발화, 화재 등의 발생에 따라 차별화된 경보를 발령함은 물론, 해당 상황에 따른 이력정보를 생성 및 저장함으로써, 경보가 빈번하게 발생되는 지역에 대해서는 화재발생원인을 원천적으로 제거할 수 있는 정보를 제공할 수 있도록 한 화재 발생 감시 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

따라서 화재발생에 따른 인적 및 물적 재산의 손실을 방지함은 물론, 각 설비들에 대한 화재예방관리를 보다 용이하게 할 수 있는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 화재 발생 감시 시스템은, 감시지역의 가시영역 영상데이터와 적외선영역 영상데이터를 촬영하는 영상 입력부; 상기 영상입력부로 촬영된 가시영역 영상데이터 및 적외선 영상데이터를 그레이화와 필터링을 거쳐 해당 감시지역의 온도를 검출하고, 검출된 온도와 제1설정온도 내지 제3설정온도와 비교한 후 상기 판단 및 비교결과와, 연기 및 불꽃의 발생여부에 기초하여 해당 감시지역의 상태를 결정하는 데이터 처리부; 및 상기 데이터 처리부의 결정결과에 따라 영상인식처리된 가시영역의 영상데이터 및 음성 메시지를 출력하는 경보 출력부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 화재 발생 감시 방법은, a) 감시지역의 가시영역 영상데이터 및 적외선영역 영상데이터를 수신하는 단계; b) 가시영역 영상데이터를 영상인식처리 및 분석하여 감시지역 내에 연기 및 불꽃 발생여부를 확인하고, 적외선영역 영상데이터를 분석하여 감시지역의 온도를 검출하는 단계; c) 상기 검출된 온도와 연기 및 불꽃의 발생여부에 기초하여, 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계; 및 d) 이벤트가 발생된 경우, 해당 이벤트에 의한 경보동작을 수행하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.

따라서 대형화재의 발생을 미연에 방지함은 물론, 화재발생 위험지역에 대해서는 화재발생원인을 원천적으로 제거할 수 있는 것이다.

이하에서 상기한 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참고하여 상세히 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명에 의한 화재 발생 감시 시스템의 일예를 나타낸 블록도로서, 가시영역의 영상 및 적외선영역의 영상데이터를 입력받는 영상 입력부(100), 입력된 영상데이터를 분석 및 처리하는 데이터 처리부(200), 처리결과를 출력하는 경보 출력부(300) 등으로 구성된다.

상기 영상 입력부(100)는, 가시영역의 영상을 촬영하는 CCD 카메라(110)와 적외선영역의 영상을 촬영하는 IR 카메라(120)로 구성되며, 당업자의 요구에 따라 둘 이상의 CCD 카메리(110) 및 IR 카메라(120)를 다수의 화재발생감시지역에 설치할 수 있다.

상기 데이터 처리부(200)는 영상인식 및 온도산출 모듈(210)과 경보판단 모듈(220) 및 저장 모듈(230)로 구성되며, 이하 설명될 각 모듈의 기능별 알고리즘은 당업자의 요구에 따라 다양한 변형이 가능하므로, 상기 각 모듈에 대하여 각각의 기능과 그 유기적인 연결관계에 의해 설명함은 당연하다.

상기 영상인식 및 온도산출 모듈(210)은, 상기 영상 입력부(100)로 입력된 가시영역 및 적외선영역의 영상데이터를 분석하여, 해당 지역에 대한 온도검출 및 온도분포확인과 영상인식을 통한 연기와 불꽃을 검출한다.

상기 경보판단 모듈(220)은, 상기 영상인식 및 온도산출 모듈(210)에서 검출된 정보에 기초하여, 설정조건에 매칭되는 상태를 판단하게 된다.

예를 들어, 검출된 온도가 제1설정온도 이하인 경우 안전상태로 판단하고, 연기가 발생되고 제1설정온도 이상인 경우 경계상태로 판단하며, 연기 및 순간적인 불꽃이 발생되고 제2설정온도 이상인 경우 위험상태로 판단하고, 지속적인 불꽃이 발생되고 제3설정온도 이상인 경우 화재상태로 판단하게 된다.

석탄 가열로의 경우, 석탄이 발화가 가능한 온도의 범위를 감안하여 40℃∼400℃에서 제1 내지 제3설정온도를 설정하게 되며, 상기 제1 내지 제3설정온도는 당업자의 요구에 따라 다양한 설정이 가능함은 물론, 온도분포상태와 연계하여 화 재초기징후/화재초기/화재 상태를 판단하도록 할 수도 있다.

한편, 상기 경보판단 모듈(220)은 검출된 온도가 제1설정온도 이상일 경우, 즉 검출된 정보에 따라 경계, 위험, 화재상태를 판단하게 될 경우, 영상 입력부(100)로 입력된 해당 지역과 영상데이터, 발생 날짜, 시간, 상태(경계, 위험, 화재) 등의 이벤트 정보를 저장 모듈(230)에 이력정보로 저장한다.

또한, 상기 이벤트 발생 시(경계, 위험, 화재상태 발생 시), 상기 영상 입력부(100)로 입력된 영상데이터 및 상태알림메시지를 경보 출력부(300)로 전송한다. 여기서, 상기 상태알림메시지는 음성 및 경고음 등을 포함한다. 그리고 상기 영상데이터는 관리자가 용이하게 식별할 수 있도록 변환 및 재가공할 수 있음은 당연하다.

상기 경보 출력부(300)는, 현재 감시지역의 상태를 관리자에게 용이하게 알려주기 위한 것으로, 영상데이터를 출력하기 위한 LCD(Liquid Crystal Display) 등으로 구성된 화면출력장치(310)와, 음성 및 경고음을 출력하기 위한 스피커 등의 음성출력장치(320)를 포함한다.

이하에서는 상기한 화재 발생 감시 시스템의 동작에 대하여, 도 2에 나타난 본 발명에 의한 화재 발생 감시 방법을 참조하여 설명하기로 한다.

영상입력부(100)의 CCD 카메라(110) 및 IR 카메라(120)에 의해 촬영된 가시영역의 영상데이터 및 적외선영역의 영상데이터가 데이터 처리부(200)의 영상인식 및 온도산출 모듈(210)로 수신되면(S101), 데이터 처리부(200)의 경보 판단 모듈(220)은 수신된 가시영역의 영상데이터를 영상인식처리(예를 들어, 노이즈 제거, 필터링, 변환 등) 및 분석(예를 들어, 연기 또는 불꽃 검출 등)하며, 적외선영역의 영상데이터를 통해 감시지역의 온도를 검출한다(S102).

이하에서, 도 3a 및 도 3b를 참조하여, 적외선영역 및 가시영역의 영상데이터를 분석하여 화재여부를 감지하는 방법에 대해 상세히 살펴보기로 한다.

우선, CCD 카메라(110)에서 입력되는 NTSC 아날로그 영상 신호를 영상 캡쳐 보드를 통해 매 주기마다(초당 30회) 획득하여, RGB / 디지털 신호로 변환(예를 들어, 0 내지 255)하여 영상처리 가능상태로 메모리(도시하지 않음)에 저장한다.(S201)

하나의 픽셀을 이루는 Red, Green, Blue의 색상요소가 각각 8bit (256단계) 크기를 가지며, 24bit의 크기로 각 색상의 조합을 통해 트루컬러를 표현한다.

컬러 영상의 밝기 정보만을 추출하여 각 픽셀을 흰색-회색-검정색의 0 내지 256단계로 표현하며, 하나의 픽셀은 8bit로 표현함으로써, 영상을 그리이화 한다.

이후, 열악한 현장의 조건(창문을 통한 태양광, 어두운 감시구역, 진동 등) 안에서 얻어진 이미지를 분석하기 위해 노이즈 제거 및 윤곽선을 추출하는 등의 영상 필터링을 수행한다(S202).

감시카메라에서 렌즈를 통과한 빛은 수광 소자를 통해 전기적인 신호로 바뀌게 된다. 수광 소자로 주로 이용되는 것이 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 이며, 이들의 특성에 의해 감시 카메라의 잡음 특성이 결정된다 . CCD 소자에서는 가장 주요하게 광자의 산란에 의한 잡음이 발생하며, 광량의 부족에 따른 암부 잡음, 초기화 후의 잔류 전류에 의 한 잡음, 회로의 열잡음 등이 발생한다 .

CCD 에서 발생하는 이러한 대부분의 잡음은 백색 잡음 특성을 가지고 있다.

이 외에도, 제조 공정상의 결함으로 인한 불량 화소나 핫픽셀로 인한 잡음, 과도한 빛에 의해 전하가 넘쳐 발생하는 잡음, 패턴의 간섭으로 인한 잡음 등이 있으며 보통 매우 높은 주파수 성분으로 이루어진다.

CMOS 소자의 경우에는 CCD 소자에서 발생하는 잡음 외에 고정 패턴 잡음 이라 불리는 이미지의 불균질성이 추가로 나타난다 .

CCTV 에서의 잡음 (noise) 은 위에서처럼 불량 화소 및 핫픽셀 등에 의한 페퍼 (pepper) 잡음과 그 외의 hermal 잡음 등과 같은 가우시안 잡음이 주를 이룬다. 이러한 잡음이 더해질 경우 영상의 화질의 저하뿐만 아니라 DVR 등의 경우에서 영상의 저장을 위한 mpeg 코딩시 저장 용량이 커지는 등 여러 가지 측면에서 단점이 된다. 따라서 CCTV 에 관련한 응용분야에서는 이러한 잡음 제거기가 전체 시스템의 성능에 큰 영향을 미치게 된다 .

이를 보정하기 위해서는 잡음에 해당하는 픽셀 값을 주변 값들과 비교하여 전체적으로 평탄하게 만드는 방식이 사용되어 질 수 있다. 저역 필터나 메디안 필터(median filter) 등이 널리 쓰이는데 이 중 주변 픽셀 값들 중에 그 중간 값으로 대치하는 메디안 필터가 간단하면서도 효과가 우수하다.

하지만 이러한 방법들 모두 영상의 모서리 부분에 심각한 블러링 (blurring) 현상을 일으키므로 모서리 부분만을 검출하는 에지 (edge) 검출기를 이용하여 모서리 이외의 평탄한 부분에만 적용시켜야 영상의 화질을 최대한 보존시킨다.

가우시안 잡음은 전 영역에 무작위의 값이 잡음으로 적용된 잡음으로서 제거가 까다로운 잡음의 형태이다.

이를 제거하기 위해서는 이전 프레임의 같은 위치의 픽셀 값과 현재 프레임의 값을 이용한 시간 축 상의 확률적 신호처리 기법을 사용한다.

즉, 현재 프레임의 값과 이전 프레임의 값에 적당한 가중치를 주어 잡음을 제거하게 되는데 이 가중치를 구하는 방법에 따라 여러 가지 방법이 존재한다.

페퍼 잡음 제거에 강한 방법과 가우시안 잡음 제거에 강한 방법의 성능은 상호배타적이어서 이 두 방법의 적절한 배합 및 세부 조정하여 노이즈를 제거한다.

윤곽은 농담치가 급격하게 변화하는 부분이기 때문에 함수의 변화분을 취하는 미분 연산이 윤곽 추출에 이용될 수 있다. 미분에는 1차 미분(gradient)과 2차 미분(Laplacian)이 있다.

1차 미분(gradient)에 대하여 살펴보면, 좌표 (x, y)의 경우 농담 분포를 나타내는 1차 미분값(gradient)은 크기와 방향을 가진 벡터량 [ G(x, y) = (fx, fy) ] 로서 표현된다. 여기에서 fx는 x 방향의 미분, fy는 y 방향의 미분을 나타내며, fx, fy의 digital 영상은, x 방향의 미분 fx = f(x+1, y) - f(x, y), y 방향의 미분 fy = f(x, y+1) - f(x, y) 으로 계산한다.

미분값 fx, fy를 구하면, 아래의 식으로부터 윤곽의 강도와 방향을 계산할 수 있다.

강도 ,

, 또는

그리고, 수평방향 미분에 대하여 살펴보면, 윤곽을 추출함에 있어서 수평 방향의 미분을 취하려면 다음과 같은 알고리즘으로 처리를 하게 된다.

F(X, Y) = | F(X, Y-1) - F(X, Y+1)

즉, 수평방향으로의 미분은 어느 한 점 (F(X, Y))을 기준으로 할 때 X좌표는 같고, Y좌표만 중심 화소의 상하에 해당하는 화소들의 차이값을 구하는 관계로 얻을 수 있다.

그리고, 수직방향 미분에 대하여 살펴보면, 수직 방향의 미분은 다음의 관계식으로 구할 수 있다.

F(X, Y) = | F(X+1, Y) - F(X-1, Y)

즉, 수직방향으로의 미분은 어느 한 점 (F(X, Y))을 기준으로 할 때 Y좌표는 같고, X좌표만 중심 화소의 상하에 해당하는 화소들의 차이값을 구하는 관계로 얻을 수 있다.

한편, 수직/수평 방향의 미분에 대하여 살펴보면, 수직/수평 방향의 미분은 앞에서 설명한 두가지 미분방법을 이용하여 구할 수 있다.

1차 미분 방식은 행렬의 형태로 테이블이 주어지는데, Roberts, Prewitt, Sobel, Frei-Chen 등의 테이블을 사용한다.

Roberts 연산자는 다른 마스크보다 크기는 작지만 효과적으로 사용할 수 있다.

이 연산자는 잡음에 매우 민감하다. 다른 연산자들은 돌출된 영상의 값들을 잘 평균화 시킨다. Sobel 연산자는 수평과 수직 윤곽보다는 대각선 방향에 놓여진 윤곽에 더 민감하며, Prewitt 연산자는 대각 방향의 윤곽보다는 수평, 수직 윤곽에 더 민감하다.

한편, 2차 미분은 1차 미분(gradient)를 다시 한번 미분 하는 방법으로, 윤곽의 강도만(방향은 구하지 않는다)을 검출하는데 사용된다. 1차 미분 연산자는 에지가 존재하는 영역을 지날 때 반응하는 부분이 많이 나타난다. 이것은 특히 완만한 경사를 이루는 에지일 경우에 더욱 반응이 두드러 진다.

이상적인 에지 검출기는 에지의 중심에 위치한 임의의 에지만을 검출할 수 있어야 한다.

2차 미분 연산자의 장점은 검출된 에지의 윤곽선들이 폐곡선을 이룬다는 것이다. 이것은 영상 분할에 있어 중요한 사항이다. 또한 2차 미분은 밝기 값이 점차적으로 변화되는 영역에 대해서는 반응을 보이지 않는다.

라플라시안 연산자등을 사용한다.

상기와 같은 방법에 의해 획득된 이미지와 비교 샘플 이미지와의 차연산을 통해 각 대응 픽셀마다 차이값을 계산하여 기준치 이상 변화가 있을 경우 변화된 픽셀이라고 판단, 변화된 픽셀들이 움직임 판단 기준에 적합할 경우 움직임이 발생했다고 판단 / 인지한다(S203).

이때, 감시할 공간의 조건에 따라 비교 샘플 이미지의 갱신 여부 및 갱신 간격, 예외 사항 등을 설정한다.

만약, 물체의 움직임이 발생하였다고 판단되었을 경우, 움직임이 발생한 이미지의 윤곽선을 추출하고(S204), 추출된 윤곽선 정보에 의해 물체의 현재 위치 데 이터를 실시간 저장 및 이전 이미지의 물체위치 데이터와 비교 / 분석하여, 움직임이 발생한 물체의 면적 변화량, 이동방향을 계산하여 설정된 연기의 움직임과의 유사 여부를 판단한다(S205). 만약, 연기가 아니라고 판단되면 해당 영상을 디스플레이한다(S206).

한편, 연기의 움직임은 현장의 조건(공기의 무게, 바람, 분진 등)에 따라 매우 다르게 나타난다.

따라서, 연기의 움직임 판단 조건은 기본적인 검사 조건과 현장에서의 연기 움직임 샘플링 후 검사 조건에 가중치를 두어 검사한다.

기본적인 검사 조건 기체확산에 대하여서 그레이엄의 법칙에 의해 현장 대기의 압력 p2, 연기 발생시의 연기의 압력 p1, 연기의 밀도를 p라 할때 연기가 확산되는 속도 v =√2(p₁-p₂)/ρ가 되며, 상하 방향과 좌우 방향의 확산량(이동 픽셀 수)의 비를 통해 연기 유사 여부를 판단한다.

상기와 같은 움직임 감지 이후로 2초간 움직임의 연기와의 유사 여부 판단 결과 데이터를 수집하여 설정된 조건에 부합될 경우 화재라고 판단(S207)한다.

상기 판단 결과에 따라, 경계경보동작(S208) 또는 위험경보동작/화재경보동작(S209)을 수행하게 된다.

다음으로, IR 카메라(120)로 입력되어진(S301) 적외선 파장은 카메라를 통해 모니터를 통해 볼 수 있는 NTSC(National Television System Committee) 신호로 변환되며, 적외선 파장대는 사람의 눈으로 볼 수 있는 영역이 아니므로 색상이 없는 그레이 스케일(Gray Scale) 형태로 바꾸어 출력한다. 이 NTSC 신호를 영상 캡쳐 보드를 통해 영상처리가 가능한 상태로 메모리(도시하지 않음)에 적재한다.

IR 카메라(120)는 열파장을 통해 밝기 값만을 가진 열영상을 만들어 내지만, 각 물체마다 고유의 방사율이 존재하기 때문에 같은 온도를 가지고 있는 물체라 하더라도 구성 물질이 다르다면, IR 카메라(120)가 표현하는 밝기 값은 다르게 된다. 따라서 감시 물체에 따라 그에 따른 방사율 계산과 환경을 고려하여야만 실제 온도를 최소한의 오차로 분석해 낼 수 있다.

다음과 같은 절차를 통해 IR 카메라를 화재 감지에 적용하였다.

적외선(IR : Infrared) 영역은 사람의 가시영역인 780 nm 이상의 열파장이라고도 부르는 파장대이다. 따라서, 현장조건에 따라 IR 카메라(120)가 화재 발생 감시 구역의 열영상을 정확하게 획득할 수 있도록 적외선 필터를 최적의 조건으로 적용한다.

IR 카메라(120)의 적외선 획득 소자의 민감도 및 감시 대상물체의 특성에 따라 동일한 온도일지라도 획득되는 데이터는 달라질 수 있다.

온도 캘리브레이션 장비를 통한 온도 분석용 샘플데이터를 기본으로 하여, 감시구역의 환경 및 감시대상의 정확한 온도 분석이 가능한 상태로 만들기 위해 특정 적외선 영역 통과 및 컷팅 필터 또는 감쇄 필터를 적용한다.

각 필터마다 10%, 30%, 50%, 80% 감쇄가 가능하도록 하였다.

한편, IR 카메라(120)가 받아들일 수 있는 적외선 파장대는 제한되어 있으며, 감시 대상이 이 파장대 이상의 파장을 방사한다면, 제한된 파장 이상은 구별할 수 없게 된다. 이를 감시하기 위해 적외선 감쇄필터를 감시대상에 맞추어 적용하며, 이 대상의 온도 판단을 위해 적외선 필터가 적용된 IR 카메라(120)에 온도 캘리브레이션 절차를 거친다. 캘리브레이션 장비로써는 100%의 방사율을 가지고 있는 흑체로를 이용하며, 각 그레이 레벨당 대응되는 온도를 기록하여 인덱스화 한다.

이 값을 기준으로 하여, 방사율에 따라 비율을 통해 보정된 온도를 실제 온도로 적용한다(S302).

상기 보정된 열영상 내에서 태양광, 램프등의 예외사항 처리 후 화재시의 열영상 특성에 의해 영상 내의 위험온도 이상의 발견 구역의 움직임을 분석한다.(S303)

화재시의 열영상 특성에 대하여 불꽃의 플리커링을 중점으로 분석하며, 위험온도 이상의 물체가 불꽃과 같은 움직 패턴과 유사할 경우 화재 발생으로 인지한다.(S304)

불꽃의 플리커링 현상에 대한 측정 방법으로는 불꽃 형태의 정확한 측정이 가능하도록 적외선 필터 적용 및 불꽃만을 감시 가능한 상태로 환경 설정 후 5분간 불꽃의 상/하, 좌/우와 대각선 방향을 포함하여 총 8방향의 움직임 량을 샘플링하여 각 방향의 움직임 량의 분산을 통한 평균치를 계산하였으며, 이 평균값에 의해 불꽃의 전체 면적의 비율에 따라 유사함을 비교한다.

또한, 설정된 위험온도 초과시 화재 발생으로 판단한다.

유사함의 비교 방법의 예로는, 2초간(초당 30프레임) 위험온도 이상의 물체 발견시부터 각 물체를 분리, 각 분리된 영역별로 움직임량을 저장, 분산을 통한 평 균값 계산 후 비교하는 방법과, 각 방향을 면적 비에 따라 비교, 65% 이상 유사할 경우 화재로 감지하는 방법 등이 있다.

상기와 같은 방법에 의한 판단 결과, 화재가 아닐 경우 해당 영상을 디스플레이하고(S305), 화재인 경우 그 정도에 따라 경계경보동작/위험경보동작/화재경보동작 등을 판단한다(S306).

상기 경보 판단 모듈(220)은 검출된 온도가 제1설정온도보다 낮을 경우(S103), 해당 감시지역이 안전한 것으로 결정하고, 안전상태에 따른 안전상태동작(예를 들어, 음성으로 '제 00지역은 현재 안전한 상태입니다.' 등의 메시지를 알려줌)을 수행하고(S104), 필요에 따라 경보체계를 초기화(예를 들어, 경계, 위험, 화재 등의 경보 발령 이후, 감시지역의 온도가 낮아지게 되어 안전상태가 되면 경보상태를 해제하는 등의 동작)하게 된다(S105).

상기 경보 판단 모듈(220)은 검출된 온도가 제1설정온도와 제2설정온도 사이일 경우(S103 및 S106) 및/또는 연기가 발생된 경우에는 해당 감시지역이 경계상태(예를 들어, 온도가 소폭 상승된 상태)가 발생된 것으로 결정하고, 경보 출력부(300)를 통해 경계상태에 따른 경계경보동작을 수행하게 된다(S107). 예를 들어, 경보 출력부(300)의 화면출력장치(310)를 통해 해당 감시지역의 영상데이터를 출력하고, 음성출력장치(320)를 통해 '제 00지역에 경계경보를 발령합니다' 등의 음성 메시지를 출력한다. 또한, 상기 경계상태에 따른 이벤트 정보(이벤트 발생 지역, 영상데이터, 상태, 날짜 및 시간 등)를 저장모듈(230)에 저장한다(S111).

이후, 감시지역의 온도가 내려가게 될 경우, 단계 'S103' 내지 'S105'를 수 행하게 된다.

상기 경보 판단 모듈(220)은 검출된 온도가 제2설정온도와 제3설정온도 사이일 경우(S106 및 S108) 및/또는 연기나 순간적인 불꽃이 감지된 경우에는 해당 감시지역이 위험상태(예를 들어, 온도가 대폭상승하거나 연기 등이 감지된 경우)가 발생된 것으로 결정하고, 경보 출력부(300)를 통해 위험상태에 따른 위험경보동작을 수행하게 된다(S109). 예를 들어, 경보 출력부(300)의 화면출력장치(310)를 통해 해당 감시지역의 영상데이터를 출력하고, 음성출력장치(320)를 통해 '제 00지역에 위험경보를 발령합니다' 등의 음성 메시지를 출력한다. 또한, 상기 경계상태에 따른 이벤트 정보(이벤트 발생 지역, 영상데이터, 상태, 날짜 및 시간 등)를 저장모듈(230)에 저장한다(S111).

상기 경보 판단 모듈(220)은 검출된 온도가 제3설정온도보다 높을 경우(S108) 및/또는 지속적인 불꽃이 감지된 경우에는 해당 감시지역이 화재상태(예를 들어, 온도가 급격히 상승하거나 화대로 인한 불꽃이 감지된 경우)가 발생된 것으로 결정하고, 경보 출력부(300)를 통해 화재상태에 따른 화재경보동작을 수행하게 된다(S110). 예를 들어, 경보 출력부(300)의 화면출력장치(310)를 통해 해당 감시지역의 영상데이터를 출력함과 동시에 화면전체를 붉은 색으로 점멸하고, 음성출력장치(320)를 통해 '제 00지역에 화재경보를 발령합니다' 등의 음성 메시지와 경고음을 출력한다. 또한, 상기 경계상태에 따른 이벤트 정보(이벤트 발생 지역, 영상데이터, 상태, 날짜 및 시간 등)를 저장모듈(230)에 저장한다(S111).

이상에서 화면출력장치(310)를 통해 출력되는 가시영역의 영상데이터는, 영 상인식 및 온도산출 모듈(210)에서 노이즈 제거, 필터링, 변환 등을 통해 연기 또는 불꽃 등을 명확히 판단 할 수 있도록 영상인식처리된 영상데이터이다.

한편, 상기와 같이 저장된 이력정보는 추후 감시지역에 대한 화재예방을 위하여 참고자료 등으로 활용될 수 있다.

그리고 가시영역의 영상데이터에 대해 노이즈 제거, 필터링, 변환 등의 영상인식처리 및 분석 결과에 의해 연기가 발생된 경우 위험상태로, 불꽃이 발생된 경우 화재상태로 결정할 수 있다.

도 3은 본 발명이 석탄 가열로에 적용된 일 실시예를 나타낸 구성도로서, 석탄 가열로 시스템에 있어서 석탄 분진이 가장 많이 발생하는 설비를 부분 발췌하여 나타내었다.

도면에 나타난 바와 같이, 석탄 저장 탱크(510)로부터 컨베이어벨트(520)로 석탄이 공급되면, 상기 석탄은 컨베이어벨트(520)에 의해 가열로로 이동하게 된다. 이러한 과정에서 석탄의 분진이 발생하여 공기 중에 퍼지게 되며, 상기 컨베이어벨트(520) 상에도 석탄의 분진이 발생하게 된다.

한편, 상기 컨베이어벨트(520)는 적어도 하나의 롤(521)이 회전함에 따라 순환이동을 하게 되는 바, 상기 롤(521)과 컨베이어벨트(520) 사이에는 마찰에 의한 마찰열이 발생된다.

따라서 마찰열에 의해 화재가 발생될 수 있는 지역에 적어도 하나 이상의 CCD 카메라(111 내지 119)와 IR 카메라(121 내지 129)를 설치하고, 상기 CCD 카메라(111 내지 119)와 IR 카메라(121 내지 129)로부 촬영되는 영상데이터는 서 버(400)로 전송한다.

상기 서버(400)는 도 2에 나타난 데이터 처리부(200)의 기능을 수행할 수 있도록 구성됨은 당연하며, 상기 서버(400)는 모니터(311) 및 스피커(321)와 데이터전송이 가능하도록 전기적으로 연결되어 있다.

예를 들어, 석탄 저장 탱크(510)의 하부의 컨베이어벨트(520)상에 마찰열에 의해 온도가 상승한 경우, 해당 감시지역에 설치된 CCD 카메라(111)와 IR 카메라(121)에 의해 촬영된 정보를 수신받은 서버(400)는 입력된 영상데이터를 처리 및 분석하여 해당 감시지역을 위험상태로 판단하게 된다.

그리고 상기 해당 감시지역에 설치된 CCD 카메라(111)로 입력되는 영상데이터를 모니터(311)에 출력함과 온도가 가장 높은 부분을 표시하여 주고, 스피커(321)를 통해 해당 감시지역이 위험상태임을 알려주게 된다.

관리자는 상기 모니터(311)를 통해 위험상태가 발생된 지역(온도가 가장 높은 부분)을 신속히 파악하고, 해당 지역의 온도를 하강시키기 위한 일련의 조치를 취하게 된다.

이후, 해당 감시지역의 온도가 낮아지게 되면, 상기 서버는 경보상태를 해제하고, 모니터(311)를 통해 하나 이상의 CCD 카메라(111 내지 119)와 IR 카메라(121 내지 129)로 입력되는 가시영역 및 적외선영역의 영상데이터를 순차적(또는 동시에)으로 디스플레이 하면서 도 2에 나타난 감시방법을 반복하게 된다.

따라서 화재 예방에 따른 인적 및 물적 자원의 손실을 방지하고, 감시대상의 생산성 및 안전성을 향상시킬 수 있는 것이다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 가시영역 및 적외선영역의 영상데이터를 촬영하여 모니터를 통해 출력함으로써, 온도분포 영상 및 해당 감시지역을 실시간으로 확인할 수 있어, 대형화재의 발생을 미연에 방지함은 물론, 대형화재 발생 시 손실될 우려가 있는 인적 및 물적 자원을 보존할 수 있는 효과가 있다.

또한, 감시대상이 되는 시스템을 조기에 안정화시켜 조업중단을 없앰과 동시에 생산성을 향상시킬 수 있으며, 경보상황별 대처방안을 마련함으로써, 업무효율성 및 인력낭비를 줄일 수 있는 효과가 있다.

따라서 사용상의 편리성이 개선되어 보다 상품성이 향상되는 등의 매우 유용한 발명인 것이다.

Claims

감시지역의 가시영역 영상데이터와 적외선영역 영상데이터를 촬영하는 영상 입력부;

상기 영상입력부로 촬영된 가시영역 영상데이터 및 적외선 영상데이터를 그레이화와 필터링을 거쳐 해당 감시지역의 온도를 검출하고, 검출된 온도와 제1설정온도 내지 제3설정온도와 비교한 후 상기 판단 및 비교결과와, 연기 및 불꽃의 발생여부에 기초하여 해당 감시지역의 상태를 결정하며, 상기 영상입력부로 촬영된 가시영역 영상데이터를 미분연산하여 연기 및 불꽃 발생여부를 판단하고 상기 영상입력부로 촬영된 적외선 영상데이터를 방사율에 따라 보정된 온도에 의해 해당 감시지역의 온도를 검출하는 영상인식 및 온도산출 모듈을 포함하는 데이터 처리부; 및

상기 데이터 처리부의 결정결과에 따라 영상인식처리된 가시영역의 영상데이터 및 음성 메시지를 출력하는 경보 출력부를 포함하는 화재 발생 감시 시스템.
제 1항에 있어서,

상기 데이터 처리부는,

검출된 온도와 제1설정온도 내지 제3설정온도와 비교한 후, 상기 비교결과 및 상기 영상인식 및 온도산출 모듈가 판단한 연기 및 불꽃 발생여부에 기초하여 해당 감시지역의 상태를 결정하는 경보 판단 모듈을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화재 발생 감시 시스템.
제 1항에 있어서,

상기 데이터 처리부는,

촬영된 가시영역 영상데이터를 1차 수평/수직 미분과 2차 미분 중 적어도 하나를 이용하여 에지를 검출하고, 연기 및 불꽃의 발생여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 화재 발생 감시 시스템.
제 1항에 있어서,

상기 데이터 처리부는,

촬영된 적외선 영상데이터를 적외선 영역 통과 필터와 컨팅 필터 및 감쇄 필터 중 적어도 하나를 이용하여 필터링하고, 온도 캘리브레이션 절차를 수행하여 감시지역의 온도를 검출하는 것을 특징으로 하는 화재 발생 감시 시스템.
삭제
삭제
제 6항에 있어서,

상기 경보 출력부는,

경보 판단 모듈의 결정결과에 기초하여 해당 감시지역의 상태를 음성으로 출력하는 음성출력장치를 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화재 발생 감시 시스템.
제 7항에 있어서,

상기 데이터 처리부는,

경보 판단 모듈의 결정결과에 기초하여 감시지역에 대한 이벤트 정보를 이력정보로 저장하는 저장모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화재 발생 감시 시스템.
a) 감시지역의 가시영역 영상데이터 및 적외선영역 영상데이터를 수신하는 단계;

b) 가시영역 영상데이터를 영상인식처리 및 분석하여 감시지역 내에 연기 및 불꽃 발생여부를 확인하고, 적외선영역 영상데이터를 분석하여 감시지역의 온도를 검출하는 단계;

c) 상기 검출된 온도와 연기 및 불꽃의 발생여부에 기초하여, 이벤트 발생 여부를 판단하는 단계;

d) 이벤트가 발생된 경우, 해당 이벤트에 의한 경보동작을 수행하는 단계; 및,

e) 감지시역에 대한 이벤트가 소멸된 경우, 경보체계를 초기화하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 화재 발생 감시 방법.
제 9항에 있어서,

상기 단계 b)는,

b-1) 가시영역의 영상데이터를 입력받는 과정;

b-2) 입력받은 이미지를 필터링하는 과정;

b-3) 필터링한 이미지를 1차 수평/수직 미분과 2차 미분 중 적어도 하나를 이용하여 움직임을 검출하는 과정;

b-4) 상기 움직임을 검출하면 에지를 감지하는 과정; 및

b-5) 상기 에지를 감지하면 연기 및 화재 발생 여부를 판단하는 과정을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 화재 발생 감시 방법.
제 9항에 있어서,

상기 단계 b)는,

b-1) 적외선영역의 영상데이터를 입력받는 과정;

b-2) 입력된 영상데이터를 적외선 영역 통과 필터와 컷팅 필터 및 감쇄 필터 중 적어도 하나를 이용하여 필터링하고 온도를 분석하는 과정;

b-3) 상기 분석한 온도를 캘리브레인션하고 인덱스화한 값을 기준으로 방사율에 따라 보정하여 위험 온도를 탐색하는 과정; 및

b-4) 상기 온도를 탐색하면 화재 발생 여부를 판단하는 과정을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 화재 발생 감시 방법.
삭제
제 9항에 있어서,

상기 단계 c)는,

c-1) 연기가 발생된 경우, 위험상태로 판단하는 과정과,

c-2) 불꽃이 발생된 경우, 화재상태로 판단하는 과정을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 화재 발생 감시 방법.
제 9항에 있어서,

상기 단계 c)는,

c-1) 검출된 온도가 제1설정온도 이하인 경우, 안전상태로 결정하는 과정;

c-2) 검출된 온도가 제1설정온도와 제2설정온도 사이인 경우, 경계상태로 판단하는 과정;

c-3) 검출된 온도가 제2설정온도와 제3설정온도 사이인 경우, 위험상태로 판단하는 과정; 및

c-4) 검출된 온도가 제3설정온도 이상인 경우, 화재상태로 판단하는 과정을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 화재 발생 감시 방법.