KR100987786B1 - Fire detecting system using smoke sensing - Google Patents

Fire detecting system using smoke sensing Download PDF

Info

Publication number
KR100987786B1
KR100987786B1 KR1020080071710A KR20080071710A KR100987786B1 KR 100987786 B1 KR100987786 B1 KR 100987786B1 KR 1020080071710 A KR1020080071710 A KR 1020080071710A KR 20080071710 A KR20080071710 A KR 20080071710A KR 100987786 B1 KR100987786 B1 KR 100987786B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
brightness
smoke
value
pixel
candidate
Prior art date
Application number
KR1020080071710A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20100010712A (en
Inventor
박학주
박장식
박형진
최수영
Original Assignee
(주)에이치엠씨
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)에이치엠씨 filed Critical (주)에이치엠씨
Priority to KR1020080071710A priority Critical patent/KR100987786B1/en
Publication of KR20100010712A publication Critical patent/KR20100010712A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR100987786B1 publication Critical patent/KR100987786B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/10—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/40—Analysis of texture
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/06—Electric actuation of the alarm, e.g. using a thermally-operated switch

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Fire-Detection Mechanisms (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 연기검출을 이용한 화재감시 시스템에 관한 것으로서, 카메라에서 촬영된 입력영상을 밝기값 및 색차의 처리가 가능한 좌표계로 변환하는 영상처리부와, 좌표계에서 각 좌표에 대한 밝기값을 프레임간에 상호 비교하고 미리 산출된 추정 배경영상의 밝기값과 비교하여 그 차이를 산출하며 차이에 따라 연기가 발생한 것으로 추정되는 후보영역을 선정하는 밝기연산부와, 각 좌표에 대한 색차값을 이용하여 연기가 발생한 것으로 추정되는 후보영역을 선정하는 색차산출부와, 밝기연산부와 색차산출부에서 선정된 후보영역 중 공통되는 영역을 후보영역으로 선정하는 후보영역 선정부와, 후보영역을 행렬로 변환하고 각 행을 더하여 열벡터를 산출한 다음 열벡터의 값이 소정 조건을 만족하면 연기영역으로 설정하는 연기영역 설정부를 포함한다. 이에 의해, 촬영된 영상의 각 화소에 대해 밝기값 뿐만 아니라, 색차도 함께 감지하여 후보영역을 설정하고, 연기가 확산되는 원리 및 방향을 고려하여 후보영역으로부터 연기영역을 추출하도록 함으로써, 연기를 보다 정확하게 감지할 수 있어 화재 감지를 신속하고 정확하게 수행할 수 있다. The present invention relates to a fire monitoring system using smoke detection, comprising: an image processing unit for converting an input image photographed by a camera into a coordinate system capable of processing a brightness value and a color difference, and comparing a brightness value of each coordinate in a coordinate system between frames; The brightness is calculated by comparing the brightness value of the preliminarily estimated background image and calculating the difference, and selecting the candidate area where smoke is estimated according to the difference, and the smoke is estimated using the color difference value for each coordinate. A color difference calculator for selecting a candidate area to be selected, a candidate area selector for selecting a common area among candidate areas selected by the brightness calculator and a color difference calculator as candidate areas, and converting the candidate areas into a matrix and adding columns to each other A smoke region setting unit for calculating a vector and setting the smoke region as a smoke region when a value of the column vector satisfies a predetermined condition; do. Thus, by detecting not only the brightness but also the color difference for each pixel of the photographed image, the candidate region is set, and the smoke region is extracted from the candidate region in consideration of the principle and direction in which the smoke is diffused. Accurate detection allows fast and accurate fire detection.

연기, 화재, 밝기, 채도, 확산, 행렬, 열벡터 Smoke, Fire, Brightness, Saturation

Description

연기검출을 이용한 화재감지 시스템{Fire detecting system using smoke sensing}Fire detecting system using smoke sensing

본 발명은 연기검출을 이용한 화재감지 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 연기영역의 색분포와 확산 특징을 이용하여 배경으로부터 연기영역을 구분해 낼 수 있도록 하는 연기검출을 이용한 화재감지 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a fire detection system using smoke detection, and more particularly, to a fire detection system using smoke detection to distinguish the smoke area from the background by using the color distribution and diffusion characteristics of the smoke area. will be.

기존의 화재 감지 시스템으로는, 연기센서나 온도센서를 이용하여 연기나 온도를 검출하는 방법과, 카메라를 이용하여 화염을 감지하는 방법이 있다. 여기서, 연기센서나 온도센서를 이용하여 화재를 감지하는 경우, 연기가 발생하거나 온도가 높아진 상태는 이미 화재가 광범위하게 확산된 이후가 되기 때문에, 화재를 조기에 발견하는 방법으로는 적당하지 않다. 카메라를 이용하여 화염을 감지하는 경우도, 불꽃이 발생한 경우는 이미 화재가 확산된 이후가 된다. Conventional fire detection systems include smoke or temperature detection using smoke sensors and temperature sensors, and flame detection using cameras. In the case of detecting a fire using a smoke sensor or a temperature sensor, since the smoke is generated or the temperature is high after the fire has been widely spread, it is not suitable as a method of early detection of the fire. Even when a flame is detected by using a camera, a flame may occur after the fire has already spread.

한편, 이러한 단점을 보완하기 위해, 카메라를 이용하여 연기를 감지하는 방법들이 제안되어 있다. 일반적으로 화재에 의하여 연기가 발생하면 일정한 영역을 감시하는 카메라에 촬영된 영상에는 화재가 없을 때와는 다른 변화가 발생한다. 화재에 의한 연기는 희거나 검은 색을 띠므로, 이러한 특성을 이용하여 화재가 발 생하지 않았을 때의 밝기값과 화재가 발생하였을 때의 밝기값의 차이를 이용하여 화재가 발생한 것으로 판단한다. 이 방법은 화재 발생 초기에 연기를 검출하여 화재발생 여부를 판정할 수 있으므로, 조기 화재경보를 발생할 수 있어 효과적으로 화재를 진압하거나 대피할 수 있도록 한다. On the other hand, to compensate for this disadvantage, methods for detecting smoke using a camera have been proposed. In general, when smoke occurs due to a fire, a change in the image captured by a camera monitoring a certain area occurs unlike when there is no fire. Since smoke caused by a fire is white or black, it is judged that a fire has occurred by using the difference between the brightness value when no fire occurs and the brightness value when a fire occurs. This method can detect smoke at the early stage of fire and determine whether a fire has occurred, so that early fire alarms can be generated so that the fire can be effectively suppressed or evacuated.

그러나 이렇게 카메라를 이용하여 연기를 감지하는 방법은, 연기와 유사한 밝기값을 가진 물체에 대하여 화재가 발생한 것으로 오인하여 화재경보를 발생하는 경우가 종종 있다는 문제점이 있다.However, this method of detecting smoke using a camera has a problem in that a fire alarm is often generated because a fire occurs on an object having a brightness value similar to smoke.

본 발명의 목적은, 연기와 유사한 밝기값을 가진 물체와 연기와의 구별이 가능하도록 함으로써, 정확한 화재의 판단이 가능한 연기검출을 이용한 화재감지 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다. SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a fire detection system and method using smoke detection capable of accurately determining fire by making it possible to distinguish between an object having a brightness value similar to smoke and smoke.

상기 목적은, 본 발명에 의한 카메라에서 촬영된 입력영상을 밝기값 및 색차의 처리가 가능한 좌표계로 변환하는 영상처리부; 상기 좌표계에서 각 좌표에 대한 밝기값을 프레임간에 상호 비교하고, 미리 산출된 추정 배경영상의 밝기값과 비교하여 그 차이를 산출하며, 상기 차이에 따라 연기가 발생한 것으로 추정되는 후보영역을 선정하는 밝기연산부; 상기 각 좌표에 대한 색차값을 이용하여 연기가 발생한 것으로 추정되는 후보영역을 선정하는 색차산출부; 상기 밝기연산부와 색차산출부에서 선정된 후보영역 중 공통되는 영역을 후보영역으로 선정하는 후보영역 선정부; 및 상기 후보영역을 행렬로 변환하고, 각 행을 더하여 열벡터를 산출한 다음, 상기 열벡터의 값이 소정 조건을 만족하면 연기영역으로 설정하는 연기영역 설정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 연기검출을 이용한 화재감시 시스템에 의해 달성될 수 있다. The object is an image processing unit for converting the input image photographed by the camera according to the invention into a coordinate system capable of processing the brightness value and color difference; The brightness values of the coordinates in the coordinate system are mutually compared between the frames, the brightness values of the estimated background image are compared with each other, and the difference is calculated. A calculator; A color difference calculator configured to select a candidate area in which smoke is estimated using color difference values of the coordinates; A candidate region selecting unit which selects a common region among candidate regions selected by the brightness calculating unit and the color difference calculating unit as candidate regions; And a smoke region setting unit which converts the candidate region into a matrix, adds each row to calculate a column vector, and sets the smoke region as a smoke region when a value of the column vector satisfies a predetermined condition. It can be achieved by a fire monitoring system using detection.

상기 밝기연산부는, 연기가 발생하지 않은 추정 배경영상의 밝기값과, 상기 각 좌표의 밝기값의 차를 다음의 수학식 1과 수학식 2를 이용하여 비교하며, The brightness calculator compares the difference between the brightness value of the estimated background image in which smoke does not occur and the brightness value of each coordinate using Equation 1 and Equation 2 below.

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112008052964479-pat00001
Figure 112008052964479-pat00001

[수학식 2][Equation 2]

Figure 112008052964479-pat00002
Figure 112008052964479-pat00002

여기서,

Figure 112008052964479-pat00003
는 x,y 좌표에서의 입력 영상화소의 밝기값, n은 촬영된 프레임의 인덱스, n-1은 n번째 프레임의 직전 프레임,
Figure 112008052964479-pat00004
은 x,y 좌표에서 화소의 밝기 변화를 결정하기 위한 가변 임계값,
Figure 112008052964479-pat00005
는 x,y 좌표에서의 추정 배경영상의 밝기값이다. here,
Figure 112008052964479-pat00003
Is the brightness value of the input image pixel at x, y coordinates, n is the index of the captured frame, n-1 is the previous frame of the nth frame,
Figure 112008052964479-pat00004
Is a variable threshold for determining a change in brightness of a pixel at x, y coordinates,
Figure 112008052964479-pat00005
Is the brightness value of the estimated background image in x, y coordinates.

상기 색차산출부는 YCbCr 좌표계의 색영상의 색차성분인 Cb와 Cr에 대하여 다음의 수학식 5와 수학식 6을 이용하여 각 화소가 이를 만족하는지 판단하며, The chrominance calculating unit determines whether each pixel satisfies this by using Equations 5 and 6 for Cb and Cr, which are color difference components of a color image of a YCbCr coordinate system,

[수학식 5][Equation 5]

Figure 112008052964479-pat00006
Figure 112008052964479-pat00006

[수학식 6]&Quot; (6) "

Figure 112008052964479-pat00007
Figure 112008052964479-pat00007

여기서,

Figure 112008052964479-pat00008
과
Figure 112008052964479-pat00009
은 각각 색차값이고, 0.2와 0.5는 화소의 밝기값과 색차값이 각각 최소 0에서 최대 1 사이에 분포한다고 가정하여 실 험적으로 정해진 값일 수 있다. here,
Figure 112008052964479-pat00008
and
Figure 112008052964479-pat00009
Are respectively the color difference values, and 0.2 and 0.5 may be empirically determined assuming that the brightness value and the color difference value of the pixel are distributed between at least 0 and at most 1, respectively.

상기 후보영역 선정부는, 상기 수학식 1, 2, 5, 6을 모두 만족하는 화소를 후보영역으로 선정할 수 있다. The candidate region selector may select pixels satisfying Equations 1, 2, 5, and 6 as candidate regions.

상기 연기영역 설정부는, 후보영역을 행렬로 변환하고, 행렬의 각 행의 모든 값을 더하여 열벡터 S(y)를 구하며; 상기 열벡터의 최하단 행의 값, S(ymax)과 열벡터의 최대값 Smax(y) 차이가 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우, 후보영역 전체를 화재에 의한 연기영역으로 설정할 수 있다. The deferred region setting unit converts the candidate region into a matrix and adds all values of each row of the matrix to obtain a column vector S (y); When the difference between the value of the lowest row of the column vector, S (y max ) and the maximum value S max (y) of the column vector exceeds a preset threshold, the entire candidate area may be set as a smoke area by fire.

상기 수학식 1과 수학식 2를 통해 각 좌표에서의 화소 밝기가 변하지 아니하였다고 판단되면, n번째 프레임의 배경영상의 밝기값과 화소의 밝기값에 가중치를 부여하여 n+1 번째 프레임의 배경영상의 밝기값을 갱신하고, 상기 화소 밝기가 변한 경우에는 배경영상의 밝기값을 갱신하지 아니하는 갱신값 산출부를 더 포함할 수 있다. When it is determined that the pixel brightness at each coordinate has not changed through Equation 1 and Equation 2, the background image of the n + 1th frame is given by weighting the brightness value of the background image of the nth frame and the brightness value of the pixel. The apparatus may further include an update value calculator configured to update a brightness value of and to not update the brightness value of the background image when the pixel brightness is changed.

상기 갱신값 산출부는, 상기 각 좌표에서의 화소 밝기가 변하지 아니한 경우에는 n번째 프레임의 화소의 밝기값과 배경영상의 밝기값 간의 차이에 가중치를 부여하여 가변 임계값에 가산하여 n+1번째 프레임의 가변 임계값을 갱신하고, 상기 각 좌표에서의 화소 밝기가 변한 경우에는, 상기 가변 임계값을 갱신하지 아니할 수 있다. The update value calculator, when the pixel brightness at each coordinate does not change, adds a weight to the difference between the brightness value of the pixel of the n-th frame and the brightness value of the background image and adds it to the variable threshold to add the n + 1th frame. The variable threshold may be updated, and when the pixel brightness at each coordinate is changed, the variable threshold may not be updated.

본 발명에 의한 화재감지 시스템에 의하면, 촬영된 영상의 각 화소에 대해 밝기값 뿐만 아니라, 색차도 함께 감지하여 이전 영상과 비교하여 연기가 발생하였다고 간주되는 후보영역을 설정한다. 그리고 연기가 확산되는 원리 및 방향을 고려하여 후보영역으로부터 연기영역을 추출하도록 함으로써, 연기와 유사한 밝기를 가진 물체에 의해 연기가 감지되었다고 오인하는 것을 방지할 수 있다. 따라서, 연기를 보다 정확하게 감지할 수 있으므로, 화재 감지를 신속하고 정확하게 수행할 수 있다. According to the fire detection system according to the present invention, not only the brightness value but also the color difference is detected for each pixel of the photographed image, and a candidate region which is regarded as having generated smoke compared with the previous image is set. In addition, by extracting the smoke region from the candidate region in consideration of the principle and direction in which the smoke is spread, it is possible to prevent a mistake that smoke is detected by an object having a brightness similar to the smoke. Therefore, since the smoke can be detected more accurately, the fire detection can be performed quickly and accurately.

이와 같은 본 발명을 첨부도면에 의거하여 더욱 상세히 설명하면 다음과 같다. The present invention will be described in more detail based on the accompanying drawings as follows.

하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술하는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있으며, 이에 따라 각 용어의 의미는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 할 것이다.In the following description of the present invention, detailed descriptions of well-known functions or configurations will be omitted if it is determined that the detailed description of the present invention may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention. And the following terms are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or custom of the user, operator, etc. Accordingly, the meaning of each term should be interpreted based on the contents throughout the present specification. will be.

도 1은 본 발명에 따른 연기검출을 이용한 화재감지 시스템의 간단한 구성블럭도이다. 1 is a simple block diagram of a fire detection system using smoke detection according to the present invention.

본 연기검출을 이용한 화재감지 시스템(1)은, 카메라(5), 영상처리부(10), 밝기연산부(20), 갱신값 산출부(15), 색차산출부(25), 후보영역 선정부(30), 연기영역 설정부(35)를 포함한다. The fire detection system 1 using the smoke detection includes a camera 5, an image processor 10, a brightness calculator 20, an update value calculator 15, a color difference calculator 25, a candidate region selector ( 30), the smoke area setting unit 35.

카메라(5)는 일반적인 디지털 카메라(5) 또는 CCD 카메라(5) 등을 사용할 수 있으며, 컬러로 된 색영상을 촬영한다. The camera 5 may use a general digital camera 5 or CCD camera 5 and the like, and captures a color image in color.

영상처리부(10)는, 카메라(5)에서 촬영된 색영상을 입력받아 YCbCr 색좌표로 처리한다. 일반적으로, YCbCr 색좌표는 밝기의 변화와 채도의 분포를 다른 색좌표계에 비하여 쉽게 측정할 수 있으며, YCbCr 색좌표계는 영상의 특징이 Y(밝기값)에 치중되어 있기 때문에 영상압축에 널리 사용되고 있다. 따라서, 연기의 색분포를 감지하고, 화재 인식 처리를 하고 영상을 압축 전송 및 저장하기에 용이하다. The image processor 10 receives a color image photographed by the camera 5 and processes the color image in YCbCr color coordinates. In general, YCbCr color coordinates can easily measure the change in brightness and saturation distribution compared to other color coordinate systems, and YCbCr color coordinate systems are widely used for image compression because the characteristics of the image are concentrated on Y (brightness value). Therefore, it is easy to detect the color distribution of the smoke, perform a fire recognition process and compress and transmit and store the image.

밝기연산부(20)는, 연기가 발생하지 않은 상시의 배경영상과, 시간과 환경의 변화에 따른 밝기의 변화를 다음의 수학식 1과 수학식 2를 이용하여 비교한다. The brightness calculator 20 compares the background image where smoke does not occur and the brightness change according to the change of time and environment using Equation 1 and Equation 2 below.

Figure 112008052964479-pat00010
Figure 112008052964479-pat00010

Figure 112008052964479-pat00011
Figure 112008052964479-pat00011

여기서,

Figure 112008052964479-pat00012
는 x,y 좌표에서의 입력 영상화소의 밝기값, 즉 YCbCr 색좌표에서 Y 성분이며, n은 촬영된 프레임의 인덱스를 나타내며, n-1은 n번째 프레임의 직전 프레임을 의미한다.
Figure 112008052964479-pat00013
은 x,y 좌표에서 화소의 밝기가 변화하였다고 결정하기 위한 가변 임계값이고,
Figure 112008052964479-pat00014
는 x,y 좌표에서 연기가 발생하 지 아니하였을 경우에 추정되는 추정 배경영상의 밝기값이다. here,
Figure 112008052964479-pat00012
Is the Y component of the input image pixel at the x, y coordinate, that is, the Y component in the YCbCr color coordinate, n represents the index of the photographed frame, and n-1 represents the immediately preceding frame of the nth frame.
Figure 112008052964479-pat00013
Is a variable threshold for determining that the brightness of the pixel has changed at the x, y coordinates,
Figure 112008052964479-pat00014
Is the brightness value of the estimated background image when smoke does not occur at x, y coordinates.

이러한 수학식 1과 수학식 2에 의해 좌표 x,y에서 화소의 밝기가 변하였는지 여부를 판단할 수 있다. 즉, n번째 프레임의 좌표 x,y에 대한 입력 영상화소의 밝기값과, 이전(n-1) 프레임에서의 좌표 x,y에 대한 입력 영상화소의 밝기값과의 차이가 가변 임계값보다 큰 경우 화소의 밝기가 변하였다고 판단할 수 있다. 마찬가지로, n번째 프레임의 좌표 x,y에 대한 입력 영상화소의 밝기값과, n번째 프레임의 좌표 x,y에 대한 추정 배경영상의 밝기값과의 차이가 가변 임계값보다 큰 경우 화소의 밝기가 변하였다고 판단할 수 있다. 이러한 수학식 2에 의해 입력 영상화소의 밝기값과 추정 배경영상의 밝기값의 차이가 도 2에 도시된 바와 같은 화면으로 나타난다. 그리고 도 3은 입력 영상화소와 추정 배경영상의 차이로 구해진 연기가 발생한 것으로 간주되는 후보영역을 나타낸 화면이다. By using Equations 1 and 2, it is possible to determine whether the brightness of the pixel is changed at the coordinates x and y. That is, the difference between the brightness value of the input image pixel for the coordinate x, y of the nth frame and the brightness value of the input image pixel for the coordinate x, y of the previous (n-1) frame is larger than the variable threshold. In this case, it may be determined that the brightness of the pixel has changed. Similarly, when the difference between the brightness value of the input image pixel with respect to the coordinate x, y of the nth frame and the brightness value of the estimated background image with respect to the coordinate x, y of the nth frame is greater than the variable threshold, the brightness of the pixel is increased. You can judge that it has changed. According to Equation 2, the difference between the brightness value of the input image pixel and the brightness value of the estimated background image is displayed on the screen as shown in FIG. 3 is a screen showing a candidate region in which smoke determined by a difference between an input image pixel and an estimated background image is generated.

갱신값 산출부(15)는, 수학식 1과 수학식 2를 통해 결정된 각 좌표에서의 화소 밝기가 변하였는지 여부를 이용하여 다음(n+1) 프레임에서의 추정 배경영상의 밝기값을 결정한다. 즉, 화소 밝기가 변하지 아니한 경우에는 다음의 수학식 3의 윗 식을 이용하여 n번째 프레임의 배경영상의 밝기값과 화소의 밝기값에 가중치를 부여하여 n+1번째 프레임의 추정 배경영상의 밝기값을 갱신한다. 그러나, 화소 밝기가 변한 경우, 수학식 3의 아래 식과 같이, 배경영상의 밝기값을 갱신하지 아니한다. The update value calculator 15 determines the brightness value of the estimated background image in the next (n + 1) frame using whether the pixel brightness at each coordinate determined by Equations 1 and 2 is changed. . That is, when the pixel brightness does not change, the brightness of the estimated background image of the n + 1th frame is given by weighting the brightness value of the background image of the nth frame and the brightness value of the pixel using the above equation (3). Update the value. However, when the pixel brightness is changed, the brightness value of the background image is not updated as shown in Equation 3 below.

Figure 112008052964479-pat00015
Figure 112008052964479-pat00015

Figure 112008052964479-pat00016
Figure 112008052964479-pat00016

또한, 갱신값 산출부(15)는, 수학식 4를 이용하여 가변 임계값을 갱신한다. 배경영상의 밝기값을 갱신하는 것과 마찬가지로, 갱신값 산출부(15)는 화소 밝기가 변하지 아니한 경우에는 다음의 수학식 4의 윗 식을 이용하여 n번째 프레임의 화소의 밝기값과 배경영상의 밝기값 간의 차이에 가중치를 부여하여 가변 임계값에 가산하여 n+1번째 프레임의 가변 임계값을 갱신한다. 그러나, 화소 밝기가 변한 경우, 수학식 4의 아래 식과 같이, 가변 임계값의 밝기값을 갱신하지 아니한다. In addition, the update value calculator 15 updates the variable threshold value using the equation (4). Similarly to updating the brightness value of the background image, when the pixel brightness does not change, the update value calculator 15 uses the above equation of Equation 4 below to calculate the brightness value of the pixel of the nth frame and the brightness of the background image. The difference between the values is weighted and added to the variable threshold to update the variable threshold of the n + 1 th frame. However, when the pixel brightness is changed, the brightness value of the variable threshold value is not updated as in the following equation (4).

Figure 112008052964479-pat00017
Figure 112008052964479-pat00017

Figure 112008052964479-pat00018
Figure 112008052964479-pat00018

이렇게 갱신값 산출부(15)에서 배경영상의 밝기값과 가변 임계값을 갱신할 때, 화소 밝기가 변화하지 아니한 화소에 가중치를 부여하여 갱신하는 이유는, 밝기가 변한 화소와 변하지 아니한 화소 간의 차이를 증가시킴으로써, 촬영된 영상에서 적은 양의 화소의 밝기 변화를 반영할 수 있도록 한 것이다. When the update value calculator 15 updates the brightness value and the variable threshold value of the background image, the reason for updating the weight value of the pixel that has not changed the pixel brightness is the difference between the pixel whose brightness has changed and the pixel which has not changed. By increasing, the change in brightness of a small amount of pixels in the captured image can be reflected.

이러한 수학식 3과 수학식 4를 이용하면 도 4에 도시된 바와 같은 배경영상이 출력된다. Using the equations (3) and (4), a background image as shown in FIG. 4 is output.

색차산출부(25)는, 채도를 이용하여 연기가 발생한 것으로 추정되는 후보영 역을 설정한다. 일반적으로 화재에 의한 연기영상의 색분포는 대체로 희거나 검기 때문에 연기가 영상에 포함되어 있는 경우와 연기가 없는 경우에는 밝기값의 차이가 발생할 뿐만 아니라, 채도가 낮다. 즉, 채도는 연기 색분포의 특징 중 하나이다. 색차산출부(25)는 YCbCr로 구성된 색영상의 색차성분인 Cb와 Cr에 대하여 다음의 수학식 5와 수학식 6을 이용하여 각 화소가 이를 만족하는지 판단한다. The color difference calculation unit 25 sets the candidate area where smoke is estimated using saturation. In general, since the color distribution of smoke images by fire is generally white or black, the difference between the brightness values and the saturation is low when smoke is included in the image and when there is no smoke. In other words, saturation is one of the characteristics of smoke color distribution. The color difference calculation unit 25 determines whether each pixel satisfies this by using Equations 5 and 6 for the color difference components Cb and Cr of the color image composed of YCbCr.

Figure 112008052964479-pat00019
Figure 112008052964479-pat00019

Figure 112008052964479-pat00020
Figure 112008052964479-pat00020

여기서,

Figure 112008052964479-pat00021
과
Figure 112008052964479-pat00022
은 각각 색차값이며, 연기가 발생한 경우에는 0.5에 가까운 값을 갖는다. 0.2와 0.5는 화소의 밝기값과 색차값이 각각 최소 0에서 최대 1 사이에 분포한다고 가정하여 실험적으로 정해진 값이다. here,
Figure 112008052964479-pat00021
and
Figure 112008052964479-pat00022
Are the color difference values, and each smoke has a value close to 0.5. 0.2 and 0.5 are experimentally determined on the assumption that the brightness value and the color difference value of the pixel are distributed between a minimum of 0 and a maximum of 1, respectively.

도 5는 수학식 5에 의해 산출된 색차값 Cb 성분을 나타낸 화면이고, 도 6은 수학식 6에 의해 산출된 색차값 Cr 성분을 나타낸 화면이다. FIG. 5 is a screen showing a color difference value Cb component calculated by Equation 5, and FIG. 6 is a screen showing a color difference value Cr component calculated by Equation 6. FIG.

후보영역 선정부(30)는, 수학식 1 및 2, 수학식 5 및 6을 이용하여 연기가 발생하였다고 간주되는 지역인 후보영역을 선정한다. 후보영역 선정부(30)는, 수학식 1 및 2와 수학식 5 및 6을 만족하는 화소에 대해 '1'을 부여하고, 영상잡음을 제거하기 위해 닫힘(Closing) 연산을 수행한다. 그런 다음, 후보영역 선정부(30) 는, 후보영역인 화소의 좌상단과 우하단까지를 후보영역, B(x,y)로 설정한다. 이러한 닫힘 연산에 의해 도 7에 도시된 바와 같이 잡음이 제거된 영상이 얻어진다. The candidate area selecting unit 30 selects candidate areas which are areas in which smoke is considered to have occurred using equations (1) and (2) and equations (5) and (6). The candidate region selector 30 assigns '1' to pixels satisfying Equations 1 and 2 and 5 and 6, and performs a closing operation to remove image noise. Then, the candidate region selecting unit 30 sets up to the upper left and the lower right of the pixel as the candidate region as the candidate region, B (x, y). By this closing operation, a noise-free image is obtained as shown in FIG. 7.

연기영역 설정부(35)는, 후보영역을 행렬로 변환하고, 행렬의 각 행의 모든 값을 더하여 열벡터 S(y)를 구한다. 열벡터의 최하단 행의 값, S(ymax)과 열벡터의 최대값 Smax(y) 차이가 다음의 수학식 7을 만족하면, 후보영역 전체를 화재에 의한 연기영역으로 설정한다. The deferred region setting unit 35 converts the candidate region into a matrix and adds all the values of each row of the matrix to obtain a column vector S (y). If the difference between the value of the lowest row, S (y max ) of the column vector, and the maximum value S max (y) of the column vector satisfies Equation 7 below, the entire candidate area is set as a smoke area by fire.

Figure 112008052964479-pat00023
Figure 112008052964479-pat00023

Figure 112008052964479-pat00024
Figure 112008052964479-pat00024

여기서, Tr은 연기영역을 결정하기 위한 임계값으로서, 실험적으로 구한 값은 10이다. 즉, 열벡터의 최하단 행의 값과 열벡터의 최대값의 차이가 임계값을 초과하는 경우, 연기영역 설정부(35)는 후보영역 전체를 화재가 발생한 연기영역으로 설정한다. 일반적으로, 상향 이동하는 연기의 특성상, 연기가 발생한 경우에는 입력영상의 상부영역이 하부영역보다 열벡터의 값이 커지기 때문에, 연기의 특성을 반영하여 연기영역을 설정한다. Here, Tr is a threshold value for determining the smoke region, and the experimentally obtained value is 10. That is, when the difference between the value of the lowest row of the column vector and the maximum value of the column vector exceeds the threshold value, the smoke area setting unit 35 sets the entire candidate area as the smoke area where the fire has occurred. In general, when the smoke occurs, the upper region of the input image has a larger heat vector value than the lower region when the smoke occurs, and thus the smoke region is set to reflect the characteristics of the smoke.

도 8은 연기영역 설정부(35)에서 작성한 각 입력영상 프레임에 대한 열벡터를 나타낸 그래프로서, 최하단 행과 최대값을 갖는 행의 차이가 현저한 것을 확인할 수 있다. 한편, 도 9는 후보영역으로부터 연기의 확산특징을 이용하여 수학식 7에 의해 검출된 연기영역을 사각형으로 표시한 영상이다. FIG. 8 is a graph showing column vectors of the input image frames generated by the smoke region setting unit 35, and it is confirmed that the difference between the bottom row and the row having the maximum value is remarkable. Meanwhile, FIG. 9 is an image in which a smoke area detected by Equation 7 is represented by a rectangle using a diffusion feature of smoke from the candidate area.

이러한 구성에 의한 연기검출을 이용한 화재감지 시스템(1)에서 화재를 감지하는 과정을 도 10을 참조하여 설명하면 다음과 같다. A process of detecting a fire in the fire detection system 1 using smoke detection by such a configuration will be described with reference to FIG. 10 as follows.

먼저, 카메라(5)에서 촬영한 영상이 영상처리부(10)로 전달되면, 영상처리부(10)에서는 YCbCr 좌표계를 적용하여 영상을 처리한다(S110). 그런 다음, 갱신값 산출부(15)에서는 추정 배경영상 밝기값과, 가변 임계값을 산출하고(S115), 밝기연산부(20)에서는 입력영상과 추정 배경영상 밝기값 간의 차이를 산출한다(S120). 그리고 밝기연산부(20)에서 산출한 밝기값의 차이를 이용하여 후보영역을 선정한다(S125). First, when the image photographed by the camera 5 is transferred to the image processor 10, the image processor 10 processes the image by applying the YCbCr coordinate system (S110). Then, the update value calculator 15 calculates the estimated background image brightness value and the variable threshold value (S115), and the brightness calculator 20 calculates the difference between the input image and the estimated background image brightness value (S120). . The candidate region is selected using the difference in the brightness values calculated by the brightness calculator 20 (S125).

한편, 색차산출부(25)에서는 Cb와 Cr을 이용하여 색차를 산출하고(S130), 색차에 따른 후보영역을 선정한다(S135). 그런 다음, 후보영역 선정부(30)에서는 밝기연산부(20)와 색차산출부(25)에서 산출된 값을 이용하여 후보영역을 선정한다(S140). On the other hand, the color difference calculator 25 calculates the color difference using Cb and Cr (S130), and selects a candidate area according to the color difference (S135). Thereafter, the candidate region selecting unit 30 selects the candidate region using the values calculated by the brightness calculator 20 and the color difference calculator 25 (S140).

연기영역 설정부(35)는, 후보영역을 행렬로 변환하고, 열벡터를 산출한 다음(S145), 열벡터의 최한단 행의 값과 열벡터의 최대값의 차이가 임계값을 초과하는 경우(S150-Y), 연기영역 설정부(35)는 후보영역 전체를 화재가 발생한 연기영역으로 설정한다(S155). 화재가 감지되면, 화재경보를 발생시킨다(S160). The deferred region setting unit 35 converts the candidate region into a matrix, calculates a column vector (S145), and then, when the difference between the value of the shortest row of the column vector and the maximum value of the column vector exceeds a threshold value. (S150-Y), the smoke area setting unit 35 sets the entire candidate area as the smoke area where the fire has occurred (S155). If the fire is detected, generates a fire alarm (S160).

반면, 열벡터의 최한단 행의 값과 열벡터의 최대값의 차이가 임계값을 초과하지 않는 경우(S155-N), 연기영역 설정부(35)는 화재가 발생하지 아니한 것으로 보고, 감시를 계속한다. On the other hand, when the difference between the value of the shortest row of the column vector and the maximum value of the column vector does not exceed the threshold (S155-N), the smoke area setting unit 35 considers that no fire has occurred, and monitors. Continue.

본 연기검출을 이용한 화재감시 시스템(1)은 입력영상의 밝기값과 채도를 이용하여 연기의 후보영역을 설정하고, 연기가 위로 확산되는 특징을 이용하여 후보영역 내의 연기 화소 분포가 아래쪽에 비하여 위쪽의 변화량이 커지면 연기에 의한 화재로 확정한다. 즉, 밝기나 색분포 뿐만 아니라, 유사한 색분포를 갖는 다른 물체와의 구별을 위해, 연기의 확산 특징을 연기검출에 반영한다. The fire monitoring system using the smoke detection 1 sets the candidate region of the smoke using the brightness value and the saturation of the input image, and uses the feature that the smoke is diffused upward. If the amount of change is large, it is decided as a fire by smoke. That is, in order to distinguish not only brightness and color distribution but also other objects having a similar color distribution, the diffusion characteristic of the smoke is reflected in the smoke detection.

도 1은 본 발명에 따른 연기검출을 이용한 화재감지 시스템의 간단한 구성블럭도, 1 is a simple block diagram of a fire detection system using smoke detection according to the present invention,

도 2는 입력 영상화소의 밝기값과 추정 배경영상의 밝기값의 차이를 나타낸 화면, 2 is a screen illustrating a difference between a brightness value of an input image pixel and a brightness value of an estimated background image;

도 3은 입력 영상화소와 추정 배경영상의 차이로 구해진 연기가 발생한 것으로 간주되는 후보영역을 나타낸 화면,3 is a screen showing a candidate region in which smoke determined by a difference between an input image pixel and an estimated background image is generated;

도 4는 수학식 3과 수학식 4를 이용하여 형성된 배경영상의 화면, 4 is a screen of a background image formed by using Equations 3 and 4;

도 5는 수학식 5에 의해 산출된 색차값 Cb 성분을 나타낸 화면, 5 is a screen illustrating a color difference value Cb component calculated by Equation 5;

도 6은 수학식 6에 의해 산출된 색차값 Cr 성분을 나타낸 화면, 6 is a screen illustrating a color difference value Cr component calculated by Equation 6;

도 7은 닫힘 연산에 의해 얻어진 잡음이 제거된 영상, 7 is a noise-free image obtained by the closing operation,

도 8은 연기영역 설정부에서 작성한 각 입력영상 프레임에 대한 열벡터를 나타낸 그래프, 8 is a graph showing a column vector for each input image frame created by the smoke region setting unit;

도 9는 후보영역으로부터 연기의 확산특징을 이용하여 수학식 7에 의해 검출된 연기영역을 사각형으로 표시한 영상, FIG. 9 is an image of a smoke area detected by Equation 7 using a diffusion feature of smoke from a candidate area in a rectangle;

도 10은 본 발명에 따른 화재감지 시스템에서 화재를 감지하는 과정을 나타낸 흐름도이다. 10 is a flowchart illustrating a process of detecting a fire in a fire detection system according to the present invention.

＜도면의 주요부분에 대한 부호의 설명＞Description of the Related Art

1 : 화재감지 시스템 5 : 카메라 1: fire detection system 5: camera

10 : 영상처리부 15 : 갱신값 산출부10: image processing unit 15: update value calculation unit

20 : 밝기연산부 25 : 색차산출부 20: brightness calculation unit 25: color difference calculation unit

30 : 후보영역 선정부 35 : 연기영역 설정부 30: candidate area selection unit 35: acting area setting unit

Claims (7)

카메라에서 촬영된 입력영상을 밝기값 및 색차의 처리가 가능한 좌표계로 변환하는 영상처리부; An image processor converting the input image photographed by the camera into a coordinate system capable of processing brightness values and color differences; 상기 좌표계에서 각 좌표에 대한 밝기값을 프레임간에 상호 비교하고, 미리 산출된 추정 배경영상의 밝기값과 비교하여 그 차이를 산출하며, 상기 차이에 따라 연기가 발생한 것으로 추정되는 후보영역을 선정하는 밝기연산부; The brightness values of the coordinates in the coordinate system are mutually compared between the frames, the brightness values of the estimated background image are compared with each other, and the difference is calculated. A calculator; 상기 각 좌표에 대한 색차값을 이용하여 연기가 발생한 것으로 추정되는 후보영역을 선정하는 색차산출부; A color difference calculator configured to select a candidate area in which smoke is estimated using color difference values of the coordinates; 상기 밝기연산부와 색차산출부에서 선정된 후보영역 중 공통되는 영역을 후보영역으로 선정하는 후보영역 선정부; 및 A candidate region selecting unit which selects a common region among candidate regions selected by the brightness calculating unit and the color difference calculating unit as candidate regions; And 상기 후보영역을 행렬로 변환하고, 각 행을 더하여 열벡터를 산출한 다음, 상기 열벡터의 값이 소정 조건을 만족하면 연기영역으로 설정하는 연기영역 설정부;를 포함하며,And converting the candidate area into a matrix, calculating a column vector by adding each row, and setting the smoke area as a smoke area when a value of the column vector satisfies a predetermined condition. 상기 열벡터의 최하단 행의 값 S(ymax)과 열벡터의 최대값 Smax(y)의 차이가 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우, 후보영역 전체를 화재에 의한 연기영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 연기검출을 이용한 화재감시 시스템.When the difference between the value S (y max ) of the lowest row of the column vector and the maximum value S max (y) of the column vector exceeds a preset threshold, the entire candidate area is set as a smoke area by fire. Fire monitoring system using smoke detection. 제 1 항에 있어서, The method of claim 1, 상기 밝기연산부는, The brightness calculator, 연기가 발생하지 않은 추정 배경영상의 밝기값과, 상기 각 좌표의 밝기값의 차를 다음의 수학식 1과 수학식 2를 이용하여 비교하며, The difference between the brightness value of the estimated background image in which no smoke occurs and the brightness value of each coordinate is compared using Equation 1 and Equation 2 below. [수학식 1][Equation 1]
Figure 112008052964479-pat00025
Figure 112008052964479-pat00025
 [수학식 2][Equation 2]
Figure 112008052964479-pat00026
Figure 112008052964479-pat00026
 여기서,
Figure 112008052964479-pat00027
는 x,y 좌표에서의 입력 영상화소의 밝기값, n은 촬영된 프레임의 인덱스, n-1은 n번째 프레임의 직전 프레임,
Figure 112008052964479-pat00028
은 x,y 좌표에서 화소의 밝기 변화를 결정하기 위한 가변 임계값,
Figure 112008052964479-pat00029
는 x,y 좌표에서의 추정 배경영상의 밝기값인 것을 특징으로 하는 연기검출을 이용한 화재감시 시스템. here,
Figure 112008052964479-pat00027
Is the brightness value of the input image pixel at x, y coordinates, n is the index of the captured frame, n-1 is the previous frame of the nth frame,
Figure 112008052964479-pat00028
Is a variable threshold for determining a change in brightness of a pixel at x, y coordinates,
Figure 112008052964479-pat00029
The fire monitoring system using smoke detection, characterized in that the brightness value of the estimated background image in the x, y coordinates. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 색차산출부는 YCbCr 좌표계의 색영상의 색차성분인 Cb와 Cr에 대하여 다음의 수학식 5와 수학식 6을 이용하여 각 화소가 이를 만족하는지 판단하며, The chrominance calculating unit determines whether each pixel satisfies this by using Equations 5 and 6 for Cb and Cr, which are color difference components of a color image of a YCbCr coordinate system, [수학식 5][Equation 5]
Figure 112008052964479-pat00030
Figure 112008052964479-pat00030
 [수학식 6]&Quot; (6) "
Figure 112008052964479-pat00031
Figure 112008052964479-pat00031
 여기서,
Figure 112008052964479-pat00032
과
Figure 112008052964479-pat00033
은 각각 색차값이고, 0.2와 0.5는 화소의 밝기값과 색차값이 각각 최소 0에서 최대 1 사이에 분포한다고 가정하여 실험적으로 정해진 값인 것을 특징으로 하는 연기검출을 이용한 화재감시 시스템. here,
Figure 112008052964479-pat00032
and
Figure 112008052964479-pat00033
Are respectively color difference values, and 0.2 and 0.5 are experimentally determined values assuming that brightness values and color difference values of pixels are distributed between at least 0 and at most 1, respectively. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 4. The method according to any one of claims 1 to 3, 상기 후보영역 선정부는, 상기 수학식 1, 2, 5, 6을 모두 만족하는 화소를 후보영역으로 선정하는 것을 특징으로 하는 연기검출을 이용한 화재감시 시스템. The candidate region selection unit, the smoke monitoring system using smoke detection, characterized in that for selecting all the pixels satisfying the equations (1, 2, 5, 6) as a candidate region. 삭제delete 제 2 항에 있어서, The method of claim 2, 상기 수학식 1과 수학식 2를 통해 각 좌표에서의 화소 밝기가 변하지 아니하였다고 판단되면, n번째 프레임의 배경영상의 밝기값과 화소의 밝기값에 가중치를 부여하여 n+1 번째 프레임의 배경영상의 밝기값을 갱신하고, 상기 화소 밝기가 변 한 경우에는 배경영상의 밝기값을 갱신하지 아니하는 갱신값 산출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 연기검출을 이용한 화재감시 시스템. When it is determined that the pixel brightness at each coordinate has not changed through Equation 1 and Equation 2, the background image of the n + 1th frame is given by weighting the brightness value of the background image of the nth frame and the brightness value of the pixel. And a renewal value calculating unit for updating the brightness value of and not updating the brightness value of the background image when the pixel brightness is changed. 제 6 항에 있어서, The method of claim 6, 상기 갱신값 산출부는, 상기 각 좌표에서의 화소 밝기가 변하지 아니한 경우에는 n번째 프레임의 화소의 밝기값과 배경영상의 밝기값 간의 차이에 가중치를 부여하여 가변 임계값에 가산하여 n+1번째 프레임의 가변 임계값을 갱신하고, 상기 각 좌표에서의 화소 밝기가 변한 경우에는, 상기 가변 임계값을 갱신하지 아니하는 것을 특징으로 하는 연기검출을 이용한 화재감시 시스템. The update value calculator, when the pixel brightness at each coordinate does not change, adds a weight to the difference between the brightness value of the pixel of the n-th frame and the brightness value of the background image and adds it to the variable threshold to add the n + 1th frame. The fire detection system using smoke detection, characterized in that for updating the variable threshold of, and the variable threshold value is not updated when the pixel brightness at each coordinate is changed.
KR1020080071710A 2008-07-23 2008-07-23 Fire detecting system using smoke sensing KR100987786B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080071710A KR100987786B1 (en) 2008-07-23 2008-07-23 Fire detecting system using smoke sensing

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080071710A KR100987786B1 (en) 2008-07-23 2008-07-23 Fire detecting system using smoke sensing

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20100010712A KR20100010712A (en) 2010-02-02
KR100987786B1 true KR100987786B1 (en) 2010-10-13

Family

ID=42085314

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020080071710A KR100987786B1 (en) 2008-07-23 2008-07-23 Fire detecting system using smoke sensing

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100987786B1 (en)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102509414A (en) * 2011-11-17 2012-06-20 华中科技大学 Smog detection method based on computer vision
KR101284200B1 (en) * 2011-10-28 2013-07-09 아이브스테크놀러지(주) Video processing apparatus and method for detecting smoke from video
KR101479111B1 (en) 2013-09-23 2015-01-07 공주대학교 산학협력단 Adaptive Threshold Control device for Reduction of Thermal Image False Fire Detection and Method
US9443149B2 (en) 2013-07-23 2016-09-13 Korea Advanced Institute Of Science And Technology Method and apparatus for detecting smoke from image
KR20230053355A (en) 2021-10-14 2023-04-21 주식회사 아이뷰테크놀로지 Fire Prediction system and method using dual image camera and artificial intelligence

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101371647B1 (en) * 2011-08-04 2014-03-10 울산대학교 산학협력단 Apparatus for detecting fire flame based image data and method of the same
KR101304709B1 (en) * 2012-04-09 2013-09-06 서울시립대학교 산학협력단 Method for detecting characteristic of fire smoke and apparatus for thereof
KR101332772B1 (en) * 2012-04-27 2013-11-25 공주대학교 산학협력단 Spatial and Temporal Characteristic Analysis system of Color Fire Images and thereof.
KR101224494B1 (en) * 2012-05-29 2013-01-21 (주)에이치엠씨 Video based smoke detection method robust to light conditions
KR102104403B1 (en) 2013-05-28 2020-04-28 한화테크윈 주식회사 Method and Apparatus for removing haze in a single image
KR101679148B1 (en) * 2015-06-15 2016-12-06 동의대학교 산학협력단 Detection System of Smoke and Flame using Depth Camera
CN114998420B (en) * 2022-05-09 2024-09-24 吉林大学 Smoke concentration center identification and fire point positioning method based on Laplacian
CN114648852B (en) * 2022-05-24 2022-08-12 四川九通智路科技有限公司 Tunnel fire monitoring method and system

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060008254A (en) * 2005-12-13 2006-01-26 주식회사 센텍 Infrared sensing system of fire and its sensing method reflecting dynamic pattern of flame
JP2007272532A (en) 2006-03-31 2007-10-18 Nohmi Bosai Ltd Fire detection apparatus
JP2008092301A (en) 2006-10-02 2008-04-17 Toshiba Corp Image encoding apparatus, image decoding apparatus and image decoding method
KR20080054366A (en) * 2006-12-12 2008-06-17 인더스트리얼 테크놀로지 리서치 인스티튜트 Smoke detecting method and device

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060008254A (en) * 2005-12-13 2006-01-26 주식회사 센텍 Infrared sensing system of fire and its sensing method reflecting dynamic pattern of flame
JP2007272532A (en) 2006-03-31 2007-10-18 Nohmi Bosai Ltd Fire detection apparatus
JP2008092301A (en) 2006-10-02 2008-04-17 Toshiba Corp Image encoding apparatus, image decoding apparatus and image decoding method
KR20080054366A (en) * 2006-12-12 2008-06-17 인더스트리얼 테크놀로지 리서치 인스티튜트 Smoke detecting method and device

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101284200B1 (en) * 2011-10-28 2013-07-09 아이브스테크놀러지(주) Video processing apparatus and method for detecting smoke from video
CN102509414A (en) * 2011-11-17 2012-06-20 华中科技大学 Smog detection method based on computer vision
US9443149B2 (en) 2013-07-23 2016-09-13 Korea Advanced Institute Of Science And Technology Method and apparatus for detecting smoke from image
KR101479111B1 (en) 2013-09-23 2015-01-07 공주대학교 산학협력단 Adaptive Threshold Control device for Reduction of Thermal Image False Fire Detection and Method
KR20230053355A (en) 2021-10-14 2023-04-21 주식회사 아이뷰테크놀로지 Fire Prediction system and method using dual image camera and artificial intelligence

Also Published As

Publication number Publication date
KR20100010712A (en) 2010-02-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100987786B1 (en) Fire detecting system using smoke sensing
EP3156970B1 (en) Haze removal
US8150099B2 (en) Image processing device, image processing method, image processing program product, and imaging device
US9098748B2 (en) Object detection apparatus, object detection method, monitoring camera system and storage medium
US20070047803A1 (en) Image processing device with automatic white balance
CN104952045B (en) Demister system and defogging method
US20140233796A1 (en) Image processing device, image processing method, and image processing program
TWI532385B (en) White balance method and apparatus thereof
CN102111546A (en) Method for processing image, image processing apparatus, and imaging apparatus
US11301974B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, image capturing apparatus, and storage medium
JP4948591B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
JP2011076198A (en) Image processing device, and program and method of the same
KR101715489B1 (en) Image generating device and image generating method
KR101024731B1 (en) Method and system for reducing mosquito noise in a digital image
US8107759B2 (en) Method of detecting low luminance noise and image compression apparatus using the same
CN111654686B (en) Method for removing color noise of image, method for removing color noise of video and related device
US8154618B2 (en) Imaging apparatus and method for setting the same
JP2009245200A (en) Smoke detection device
CN111145234A (en) Fire smoke detection method based on binocular vision
JP2002150440A (en) Detector for object of monitoring
KR20190072643A (en) A face detecting apparatus, a control method therefor, and a program
KR20180088557A (en) Method and apparatus for Detecting the change area in color image signals
JP5215707B2 (en) Smoke detector
JP5398860B2 (en) Image processing apparatus, image processing apparatus control method, program, and storage medium
JP7458752B2 (en) Image processing device, image processing method, and program

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130913

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150309

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20161007

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171110

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191007

Year of fee payment: 10