KR100858140B1 - Method and system for detecting a fire by image processing - Google Patents
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Abstract
본 발명은 영상처리를 이용한 화재 감지 방법 및 시스템에 관한 것으로, 감시대상지역을 촬영하여 연기 및 화염의 발생 여부를 정확히 감지하고, 연기 및 화염발생에 따른 화재발생을 신속하게 알려줄 수 있는 것이다.The present invention relates to a fire detection method and system using image processing, to accurately detect the occurrence of smoke and flames by photographing the monitoring target area, it is possible to quickly notify the occurrence of the fire caused by the smoke and flames.
특히, 카메라에 의해 촬영된 영상을 영상처리하여 측정된 RGB 색상값에 기초하여 연기와 화염을 배경으로부터 분리하여 연기 및 화염발생 예상영역을 설정하고, 해당 영역의 움직임 벡터를 산출하여 설정된 영역의 움직임 정도를 분석하고, 이에 기초하여 화재발생 여부를 판단함으로써, 정확한 화재의 발생을 알려줄 수 있는 효과가 있다.In particular, the smoke and flame are separated from the background based on the RGB color values measured by processing the image captured by the camera, and the smoke and flame generation area is set, and the motion vector of the area is calculated to calculate the motion of the set area. By analyzing the degree and determining whether or not a fire occurred based on this, there is an effect that can inform the accurate occurrence of the fire.
따라서, 신속한 화재 경보는 물론, 화재 발생 여부를 정확히 판단함으로써, 화재 감지 시스템의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.Therefore, it is possible to improve the reliability of the fire detection system by accurately determining whether a fire occurs, as well as a rapid fire alarm.
Description
도 1은 본 발명에 의한 영상처리를 이용한 화재 감지 방법의 일 예를 나타낸 순서도이다.1 is a flowchart illustrating an example of a fire detection method using image processing according to the present invention.
도 2는 본 발명에 의한 영상처리를 이용한 화재 감지 시스템의 일 예를 나타낸 구성도이다.2 is a block diagram showing an example of a fire detection system using the image processing according to the present invention.
도 3은 본 발명에 의해 촬영된 영상의 일 예로부터 추출된 특징점의 RGB값을 나타낸 도면이다.3 is a diagram illustrating RGB values of feature points extracted from an example of an image photographed by the present invention.
도 4은 본 발명에 의해 영상처리된 영상의 다른 예로부터 화염에 대한 움직임 벡터를 추출한 도면이다.4 is a diagram of extracting a motion vector for a flame from another example of an image processed by the present invention.
도 5는 본 발명에 의해 영상처리된 영상의 또 다른 예로부터 연기에 대한 움직임 벡터를 추출한 도면이다.5 is a diagram extracting a motion vector for smoke from another example of an image processed by the present invention.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>
100 : 영상 입력 장치 200 : 화재 감시 장치100: video input device 200: fire monitoring device
210 : 영상 처리부 220 : 움직임벡터 검출부210: image processor 220: motion vector detector
230 : 연기 및 화재 판단부 300 : 관리자 단말기230: smoke and fire judgment unit 300: administrator terminal
400 : 경보 장치400: alarm device
본 발명은 영상처리를 이용한 화재 감지 방법 및 시스템에 관한 것으로, 감시대상지역을 촬영하여 연기 및 화염의 발생 여부를 감지하고, 연기 및 화염발생에 따른 화재발생을 신속하게 알려주기 위한 것이다.The present invention relates to a fire detection method and system using image processing, to detect the occurrence of smoke and flames by photographing the monitoring target area, and to quickly notify the occurrence of fire according to the smoke and flames.
특히, 카메라에 의해 촬영된 영상으로부터 연기와 화염을 배경으로부터 분리하여 연기 및 화염발생 예상영역을 설정하고, 설정된 영역의 움직임 정도를 확인하여 화재발생 여부를 판단함으로써, 신속하면서도 정확한 화재의 발생을 알려줄 수 있는 영상처리를 이용한 화재 감지 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.In particular, by setting smoke and flame prediction area by separating smoke and flame from the image taken by the camera, and determining the occurrence of fire by checking the movement of the set area, it is possible to inform the occurrence of fire quickly and accurately. It is to provide a fire detection method and system using the image processing.
일반적으로, 화재 감지 시스템은 감시대상지역에 설치되어 연기 또는 온도를 검출하는 센서를 이용하는 방법과 감시대상지역을 촬영하는 카메라를 이용하는 방법이 있다.In general, the fire detection system is installed in the monitored area using a sensor for detecting smoke or temperature, and there is a method using a camera to photograph the monitored area.
상기 연기 또는 온도를 검출하는 센서를 이용하는 방법은 일정량 이상의 연기 또는 일정온도 이상의 온도를 감지하여 화재발생여부를 판단하는 것이나, 화재가 발생된 후 화재범위가 광범위하게 확산된 이후, 많은 양의 연기가 발생하거나 온도가 충분히 상승된 상태에서 화재의 발생을 감지하게 되어, 화재발생에 따른 신속한 대응이 이루어지지 못하는 문제점이 있었다.The method using the sensor for detecting the smoke or temperature is to determine whether a fire occurs by detecting a certain amount of smoke or a temperature above a certain temperature, or after the fire has been widespread, after a fire spreads a large amount of smoke To detect the occurrence of a fire in the state or the temperature is sufficiently raised, there was a problem that can not be quickly responded to the fire.
한편, 카메라를 이용하는 방법은 일반적인 화염의 특성 즉, RGB 색좌표계에서 빨간색(Red) 성분의 계열에 속하는 것으로서, 이러한 특성을 이용하여 색영상에 서 빨간색을 가진 화소수를 계산하여 화소수가 설정한 값 이상이 되면 화재가 발생한 것으로 판단하는 방법으로, 상기 센서를 이용한 화재 감지 시스템의 문제점을 해결할 수는 있으나, 인공조명이나 화염와 유사한 색을 가진 물체에 대하여 화재가 발생한 것으로 오인하여 화재경보를 발생하는 경우가 발생되어, 화재 감지 시스템의 신뢰성이 저하되는 문제점이 있었다.On the other hand, the method using a camera belongs to a characteristic of a general flame, that is, a series of red components in the RGB color coordinate system, and a value set by counting the number of pixels having red color in a color image by using such characteristics If it is abnormal, it is possible to solve the problem of the fire detection system using the sensor as a method of judging that a fire has occurred. However, if a fire alarm is generated due to a fire occurring for an object having a color similar to artificial lighting or flame Occurred, there was a problem that the reliability of the fire detection system is lowered.
따라서, 화재발생 여부를 신속하면서도 정확하게 감지하고 이를 알려줄 수 있는 화재 감시 시스템이 요구되고 있다.Therefore, there is a need for a fire monitoring system capable of quickly and accurately detecting and informing a fire occurrence.
본 발명은 상기와 같은 요구에 의해 안출된 것으로, 감시대상지역을 영상처리하고 연기 및 화염의 발생여부를 정확히 판단하여 그 결과에 따른 화재발생여부를 알려줄 수 있는 영상처리를 이용한 화재 감지 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.The present invention has been devised by the above-mentioned demands, and the method and system for detecting fire using image processing that can image the target area and accurately determine whether smoke and flames are generated and whether or not the fire occurs according to the result. To provide.
특히, 본 발명은 감시대상지역을 촬영한 영상데이터로부터 연기 및 화염발생 예상영역을 추출하고, 추출된 예상영역의 움직임벡터를 산출하여, 해당 연기 및 화염발생 예상영역에 연기 또는 화염이 발생하였는지를 판단함으로써, 화재의 발생을 신속하고 정확하게 판단할 수 있는 영상처리를 이용한 화재 감지 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.In particular, the present invention extracts the smoke and flame occurrence prediction region from the image data photographing the surveillance region, calculates the motion vector of the extracted prediction region, and determines whether smoke or flame has occurred in the corresponding smoke and flame occurrence prediction region. The present invention provides a fire detection method and system using image processing that can quickly and accurately determine the occurrence of a fire.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상처리를 이용한 화재 감지 방법은, a) 감시대상지역을 촬영한 영상데이터를 영상처리하여 RGB값을 측정하는 단계; b) 상기 측정된 RGB값에 기초하여 연기발생 예상영역 및 화염발생 예상영역을 추출하는 단계; c) 상기 추출된 연기발생 예상영역 및 화염발생 예상영역의 움직임벡터를 산출하는 단계; 및 d) 산출된 움직임벡터가 임계값보다 큰 경우 연기발생 경보 또는 화재발생 경보를 발령하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.Fire detection method using the image processing according to the present invention for achieving the above object comprises the steps of: a) measuring the RGB value by image processing the image data photographed the area to be monitored; b) extracting a smoke generation prediction region and a flame generation prediction region based on the measured RGB values; c) calculating a motion vector of the extracted smoke generating region and the flame generating region; And d) issuing a smoke occurrence alarm or a fire occurrence alarm when the calculated motion vector is greater than the threshold.
또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상처리를 이용한 화재 감지 시스템은, 감시대상지역을 촬영하여 영상데이터를 출력하는 영상입력장치와, 상기 영상입력장치에서 출력된 영상데이터를 수신하여 RGB값을 측정하고, 상기 측정된 RGB값에 기초하여 연기발생 예상영역 및 화염발생 예상영역을 추출한 후, 추출된 연기발생 예상영역 및 화염발생 예상영역의 움직임벡터를 산출하며, 산출한 움직임벡터와 임계값을 비교하여 연기발생 및 화재발생을 판단하여 경보신호를 출력하는 화재감시장치를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.In addition, the fire detection system using the image processing according to the present invention for achieving the above object, an image input apparatus for photographing the area to be monitored and output the image data, and receiving the image data output from the image input apparatus RGB Measure a value, extract a smoke generation prediction region and a flame generation prediction region based on the measured RGB value, calculate a motion vector of the extracted smoke generation prediction region and the flame generation prediction region, and calculate the calculated motion vector and threshold It is characterized in that made by including a fire detection value to output the alarm signal by determining the occurrence of smoke and fire by comparing the values.
따라서, 감시대상지역(실내공간, 산 등)에서 발생하는 화재에 대하여 신속하고 정확하게 대응할 수 있는 것이다.Therefore, it is possible to respond quickly and accurately to fires occurring in the monitored area (indoor space, mountains, etc.).
이하에서 상기한 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참고하여 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
먼저, 본 발명의 원리를 간단히 살펴보면, 화재가 발생하였을 때 연기의 RGB 색영상 특성은 빨간색(R, red), 초록색(G, green), 파란색(B, blue)의 색값 차이가 많지 않다. 그리고, 화염의 영역에서는 빨간색(R, red)이 초록색(G, green)에 비하여 현저히 색값이 높게 나타난다. First, briefly look at the principle of the present invention, the RGB color image characteristics of the smoke when a fire occurs is not much difference between the color values of red (R, red), green (G, green), blue (B, blue). In the flame region, red (R, red) is significantly higher in color than green (G, green).
일반적으로 화염의 특성은 RGB 색좌표계에서 빨간색(Red) 성분의 계열에 속 하고, 낮은 온도에서는 빨간색에서 노란색(yellow) 계통이고 고온에서는 백색(white)과 유사하게 되는 특성이 있다.In general, the flame properties belong to the family of red components in the RGB color coordinate system, red to yellow at low temperatures, and similar to white at high temperatures.
따라서 본 발명에서는 이러한 화재의 특성을 이용하여 연기발생 예상영역 및/또는 화염발생 예상영역을 먼저 설정한다.Accordingly, in the present invention, the smoke generation prediction region and / or the flame generation prediction region is first set by using the characteristics of the fire.
한편, 도 3에서 인공물영역을 보면 인공물 중(X:628, Y:522)에서 인공물영역의 색값(RGB:255,254,253)이 빨간색, 초록색, 파란색이 연기와 비슷하게 나타나고 화염영역과 유사한 색값 분포를 갖는 것도 있어서 인공물영역과 화염영역 그리고 연기영역을 구분하는 것이 필요하다.On the other hand, in Figure 3, the artifact area (X: 628, Y: 522) of the artifact color (RGB: 255, 254, 253) of the red, green, blue color appears similar to the smoke and also has a color value distribution similar to the flame region Therefore, it is necessary to distinguish between the artifact zone, the flame zone and the smoke zone.
따라서 본 발명에서는 인공물영역과 연기발생 예상영역 및/또는 화염발생 예상영역을 구분하기 위하여 해당 영역의 움직임 벡터를 측정하며, 움직임벡터의 크기가 설정된 임계값보다 큰 경우, 해당 영역을 연기발생영역 및/또는 화염발생영역으로 판단한다.Therefore, in the present invention, the motion vector of the corresponding region is measured to distinguish the artifact region from the smoke generation prediction region and / or the flame occurrence prediction region. / Or judging by the area of flame generation.
이하에서, 도 2의 영상처리를 이용한 화재 감지 시스템을 참조하여, 도 1의 영상처리를 이용한 화재 감지 방법을 설명하기로 한다.Hereinafter, a fire detection method using the image processing of FIG. 1 will be described with reference to the fire detection system using the image processing of FIG. 2.
카메라 등의 영상입력장치(100)를 통해 촬영된 감시대상지역의 영상데이터가 화재감시장치(200)로 입력되면(S101), 상기 화재감시장치(200)의 영상처리부(210)는 입력된 영상데이터의 RGB값을 측정한다(S102).When the image data of the monitoring target region captured by the
이하, 상기 영상처리부(210)에서 연기발생 예상영역 및/또는 화염발생 예상영역을 추출하는 방법을 살펴보기로 한다.Hereinafter, a method of extracting a smoke generation prediction region and / or a flame generation prediction region from the
상기 측정된 RGB값을 제1 설정조건 및 제2 설정조건과 비교하 여(S103)(S108), 연기발생 예상영역 및/또는 화염발생 예상영역을 추출한다(S104)(S109).The measured RGB values are compared with the first set condition and the second set condition (S103) (S108) to extract the smoke generation prediction region and / or the flame generation prediction region (S104) (S109).
예를 들어, 입력된 색영상값으로부터 연기영역를 판별하는 것은 영상의 화소의 밝기(Intensity)가 하기의 [수학식 1]과 같은 조건(최대 밝기가 255일 때, 제1 기준값인 120보다 큰 경우)을 만족하고, 영상의 각 화소의 빨간색, 초록색, 파란색 값 분포가 하기의 [수학식 2]와 같은 조건(각 화소의 최대 색값이 255일 때, 제2 기준값인 15보다 작은 경우)을 만족하면, 해당 영역을 연기발생 예상영역으로 추출한다.For example, the determination of the smoke region from the input color image value may be performed when the intensity of the pixel of the image is greater than 120 (the first reference value when the maximum brightness is 255) as shown in
다시 말해, 상기 [수학식 1] 및 [수학식 2]와 같이 설정된 제1 설정조건을 만족하면(S103), 해당 영역을 연기발생 예상영역으로 추출한다(S104).In other words, when the first set condition set as shown in [Equation 1] and [Equation 2] is satisfied (S103), the corresponding area is extracted as the smoke generation predicted area (S104).
그리고, 입력된 색영상값으로부터 화재영역을 판별하는 것은 입력된 색영상값에 대하여 빨간색(R)이 초록색(G)보다 큰 화소를 하기의 [수학식 3] 내지 [수학식 5]와 같이 설정된 제2 설정조건을 만족하면(S108), 해당 영역을 화염발생 예상영역을 추출한다(S109).The fire zone is determined from the input color image value by setting the pixels of which red (R) is larger than green (G) with respect to the input color image value as shown in [Equations 3] to [Equation 5] below. When the second set condition is satisfied (S108), the flame prediction region is extracted from the corresponding region (S109).
다시 말해, 빨간색(R)이 [수학식 3]과 같은 조건(최대 색값이 255일 때, 제3 기준값인 75보다 큰 경우)을 만족하고, 빨간색(R)이 초록색(G)보다 크고, [수학식 5]와 같은 조건(최대 밝기가 255일 때, 제4 기준값인 175보다 큰 경우)을 만족하면, 해당 영역을 화염발생 예상영역을 추출한다. 여기서, 상기 제1 내지 제4 기준값은 당업자의 요구에 따라 다양한 값으로 적용될 수 있다.In other words, red (R) satisfies the same condition as [Equation 3] (when the maximum color value is 255, larger than the third reference value 75), red (R) is larger than green (G), [ When the condition as shown in Equation 5 (when the maximum brightness is 255, greater than the fourth reference value 175) is satisfied, the flame prediction region is extracted. Here, the first to fourth reference values may be applied to various values according to the needs of those skilled in the art.
상기와 같이 추출된 연기발생 예상영역 및/또는 화염발생 예상영역에 대한 데이터는 화재감시장치(200)의 움직임벡터 검출부(220)로 전송되며, 상기 움직임벡터 검출부(220)는 상기 예상영역에 대한 움직임벡터를 검출하여 연기 및 화재 판단부(230)로 전송하며, 상기 연기 및 화재 판단부(230)는 전송된 움직임벡터에 기초하여 인공구조물을 포함하는 인공물영역과 구분하고, 인공물영역이 아닌 경우에 해당 연기발생 예상영역 및/또는 화염발생 예상영역을 연기발생영역 및/또는 화염발생영역으로 판단한다.The extracted smoke generation region and / or the flame generation region is extracted to the motion
이하에서, 상기 움직임벡터 검출부(220)가 예상영역의 움직임벡터를 산출하는 방법에 대해 상세히 살펴보기로 한다.Hereinafter, a method of calculating the motion vector of the expected region by the
상기 움직임벡터를 산출함에 있어, 영상데이터의 움직임벡터 검출을 위하여 하기의 [수학식 6]을 정의한다.In calculating the motion vector, Equation 6 below is defined to detect the motion vector of the image data.
상기의 [수학식 6]에서 와 는 각각 영상에 대하여 공간적으로 수평, 수직성분에 대한 영상밝기의 미분값이며, 는 영상의 각 프레임 간 화소의 밝기 변화인 미분값이며, 와 는 각각 수평, 수직성분에 대한 광학적 흐름(optical flow)인 움직임이다. In Equation 6 above Wow Is the derivative of image brightness with respect to the horizontal and vertical components spatially with respect to each image. Is the derivative that is the change in brightness of the pixels between each frame of the image, Wow Are motions that are optical flows for horizontal and vertical components, respectively.
또한, (x, y) 위치에 있는 임의의 화소에 대한 움직임을 , 라 하면, 하기의 [수학식 7] 및 [수학식 8]로부터 이를 반복적으로 구할 수 있다.Also, the motion for any pixel at position (x, y) , If it is, it can be obtained repeatedly from the following [Equation 7] and [Equation 8].
여기서, 는 (x,y) 위치에 있는 임의의 화소에 주변화소 8개 화소의 평균 움직임이며, 는 0으로 나누어지는 것을 방지하기 위한 값이다.here, Is the average movement of eight pixels around any pixel at position (x, y), Is a value to prevent division by zero.
상기 [수학식 7]과 [수학식 8]에서 와 를 반복적으로 구하기 위하여 , 그리고 를 구하는 방법은 다음과 같다.In [Equation 7] and [Equation 8] above Wow To get it repeatedly , And How to obtain is as follows.
는 (x,y) 위치에 있는 임의의 화소에 대한 [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1] 행렬을 곱하여 구하고 는 [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1] 행렬과 곱하여 구한다. Is [-1 -2 -1 for any pixel at position (x, y); 0 0 0; 1 2 1] by multiplying the matrix Is [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1] Find by multiplying by matrix.
는 현재 프레임의 각 화소에 대하여 임의의 앞 프레임의 각 화소와 [-1 1] 곱하여 구한다. 상기의 계산을 통하여 각각 공간상의 (x,y) 위치의 화소에 대한 미분값과 시간상의 미분값을 구할 수 있다. Is obtained by multiplying each pixel of an arbitrary previous frame by [-1 1] with respect to each pixel of the current frame. Through the above calculation, the derivative value and the temporal derivative value for the pixel at the position (x, y) in space can be obtained, respectively.
그리고, 주변화소의 움직임 값의 평균인 는 각각 [0 1 0; 1 0 1; 0 1 0] 행렬과 그 전치행렬로 구하며, , ,와 를 구하는 절차에 따라서 각 프레임의 화소들에 대하여 계산을 하고, 움직임벡터 와 를 상기한 순서에 따라서 구한다.And, the average of the motion value of the surrounding pixels Are each [0 1 0; 1 0 1; 0 1 0] Find the matrix and its transpose matrix. , , Wow Calculate the pixels of each frame according to the Wow Is obtained in the above-described order.
화재감시장치(200)의 움직임벡터 검출부(220)가 연기발생 예상영역에 대하여 상기와 같이 움직임벡터를 산출하여(S105) 연기 및 화재 판단부(230)로 전송하면, 상기 연기 및 화재 판단부(230)는 상기 산출된 움직임벡터가 제1 임계값보다 큰 경우, 해당 연기발생 예상영역에 연기가 감지된 것으로 판단하여(S106) 연기발생 경보를 발령(S107)한다. 여기서, 상기 제1 임계값은 해당 예상영역에서 검출되는 움직임이 연기임을 판정할 수 있는 최소값으로, 당업자의 요구에 따라 다양하게 설정될 수 있다.When the motion
그리고, 화재감시장치(200)의 움직임벡터 검출부(220)가 화염발생 예상영역에 대하여 상기와 같이 움직임벡터를 산출하여(S110) 연기 및 화재 판단부(230)로 전송하면, 상기 연기 및 화재 판단부(230)는 상기 산출된 움직임벡터가 제2 임계값보다 큰 경우, 해당 화염발생 예상영역에 화염이 감지된 것으로 판단하여(S111) 화재발생 경보를 발령(S112)한다. 여기서, 상기 제2 임계값은 해당 예상영역에서 검출되는 움직임이 화염임을 판정할 수 있는 최소값으로, 당업자의 요구에 따라 다양하게 설정될 수 있다.When the motion
또한, 상기 단계 S101에서 입력된 영상데이터는 관리자 단말기(예를 들어, PC, 핸드폰, PDA 등)(300)에 구성된 별도의 디스플레이를 통해 출력하며(S113), 상기 연기발생 경보 및/또는 화재발생 경보 발령 시(S107)(S112), 상기 관리자 단말기(300) 또는 경보장치(예를 들어, 스피커, LED 등)(400)를 통해 경보메시지 또는 경보음 등을 출력할 수 있다.In addition, the image data input in the step S101 is output through a separate display configured in the administrator terminal (for example, PC, mobile phone, PDA, etc.) 300 (S113), the smoke generation alarm and / or fire occurrence When an alarm is issued (S107) (S112), an alarm message or an alarm sound may be output through the
도 3은 본 발명의 화염에 대하여 움직임 벡터 측정 결과와 화염영역 검출을 나타낸 그림이며, 도 4는 본 발명의 연기에 대하여 움직임 벡터 측정 결과와 연기영역 검출을 나타낸 그림이다.FIG. 3 is a diagram illustrating a motion vector measurement result and a flame region detection for the flame of the present invention, and FIG. 4 is a diagram showing a motion vector measurement result and a smoke region detection with respect to the smoke of the present invention.
도시된 바와 같이, 도 3에서 왼쪽의 사각영역이 검출된 화염의 색과 움직임 벡터를 측정하여 검출한 화염영역이고 오른쪽 그림은 사각영역의 움직임 벡터를 나타낸 것이다. As shown in FIG. 3, the left rectangular area is the flame area detected by measuring the color and motion vector of the detected flame, and the right figure shows the motion vector of the rectangular area.
또한, 도 4의 왼쪽은 연기가 먼저 발생하는 화재에 대하여 연기를 검출하고 움직임 벡터를 측정한 결과로써 사각형 내부가 검출한 화재영역이고 오른쪽은 왼쪽 사각 영역의 움직임 벡터를 측정한 결과이다. In addition, the left side of FIG. 4 is a result of detecting smoke and measuring a motion vector with respect to a fire in which smoke occurs first, and a fire area detected by the inside of a rectangle, and the right side is a result of measuring a motion vector of a left rectangular area.
이상에서 본 발명에 의한 영상처리를 이용한 화재 감지 방법 및 시스템에 대하여 설명하였다. 이러한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다.The fire detection method and system using the image processing according to the present invention has been described above. The technical configuration of the present invention may be implemented in other specific forms by those skilled in the art without changing the technical spirit or essential features of the present invention.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Therefore, the above-described embodiments are to be understood in all respects as illustrative and not restrictive, and the scope of the present invention is indicated by the appended claims rather than the foregoing description, and the meanings of the claims and All changes or modifications derived from the scope and the equivalent concept should be construed as being included in the scope of the present invention.
이상에서 살펴본 바와 같이 본 발명은, 감시대상지역을 촬영하여 연기 및 화염의 발생 여부를 정확히 감지하고, 연기 및 화염발생에 따른 화재발생을 신속하게 알려줄 수 있는 것이다.As described above, the present invention can accurately detect the occurrence of smoke and flames by photographing a monitoring target area, and can promptly notify the occurrence of a fire due to smoke and flames.
특히, 카메라에 의해 촬영된 영상으로부터 연기와 화염을 배경으로부터 분리하여 연기 및 화염발생 예상영역을 설정하고, 해당 영역의 움직임 벡터를 산출하고 설정된 영역의 움직임 정도를 확인하여 화재발생 여부를 판단함으로써, 정확한 화재의 발생을 알려줄 수 있는 효과가 있다.In particular, by setting the smoke and flame prediction area by separating the smoke and flame from the image taken by the camera, calculating the motion vector of the corresponding area, and determining the degree of movement of the set area to determine whether the fire occurred, It is effective to inform the exact occurrence of fire.
따라서, 신속한 화재 경보는 물론, 화재 발생 여부를 정확히 판단함으로써, 화재 감지 시스템의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.Therefore, it is possible to improve the reliability of the fire detection system by accurately determining whether a fire occurs, as well as a rapid fire alarm.
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