KR101017410B1

KR101017410B1 - Apparatus and method for Tunnel fire detection based on image processing

Info

Publication number: KR101017410B1
Application number: KR1020060055591A
Authority: KR
Inventors: 한동일; 최인혁; 이현종; 이병무
Original assignee: 비티컨설턴트 주식회사; 세종대학교산학협력단
Priority date: 2006-06-20
Filing date: 2006-06-20
Publication date: 2011-02-28
Also published as: KR20070120819A

Abstract

본 발명은 카메라로부터 입력되는 영상 정보를 이용하여 영상 내부에 존재하는 화염 패턴이나 연기 패턴을 인식하는 화재 인식 방법이나 장치에 관한 것으로, 도로나 철도의 터널에서 설치된 카메라로부터 얻어진 터널 내 다양한 상황에 대한 영상 정보로부터 여러 영상처리 기법을 이용하여 다양한 형태를 갖는 화염과 연기들을 효과적으로 인식할 수 있는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a fire recognition method or apparatus for recognizing a flame pattern or a smoke pattern existing in an image using image information input from a camera. The present invention relates to various situations in a tunnel obtained from a camera installed in a tunnel of a road or a railway. The present invention relates to an apparatus and method for effectively recognizing flames and smoke having various shapes from various image processing techniques.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 처리 기법을 이용한 고속 화재 탐지 기법의 개발 및 장치는 카메라 영상의 이웃하는 N개 프레임의 영상을 입력받아 필터링 기법을 통해 연기를 탐지 할 수 있는 연기 검출부와 저장된 보통상태의 영상과 입력 영상간의 차이 검출을 이용하여 화염을 탐지 할 수 있는 화염 검출부, 그리고 앞의 두 검출부를 통해서 얻어진 영상을 통해 최종적인 화재 상황을 결정을 수행하는 화재 분류부로 구성된다. 본 발명에서는 실시간으로 적용이 가능하면서 기존의 방법보다 화재 탐지 성능이 높을 뿐만 아니라 고속으로 구현이 가능하면서 터널 내 잡음에 민감하지 아니 함으로써 보다 나은 화재 탐지 기법을 구현할 수 있다는 장점이 있다.Development and apparatus of a high speed fire detection method using an image processing method according to the present invention for achieving the above object is a smoke detection unit that can detect the smoke through the filtering technique by receiving the image of the N frames of the camera image and It consists of a flame detection unit that can detect the flame by using the difference detection between the stored normal image and the input image, and a fire classification unit that determines the final fire situation through the images obtained through the previous two detection units. In the present invention, it is possible to implement a better fire detection technique because it can be applied in real time, and the fire detection performance is higher than that of the conventional method, and it can be implemented at high speed and is not sensitive to noise in the tunnel.

화재 탐지, 실시간 처리, 화염 및 연기 검출, 영상 처리 Fire detection, real-time processing, flame and smoke detection, image processing

Description

Apparatus and method for Tunnel fire detection based on image processing}

도 1은 발명의 일실시예에 따른 화염 및 연기 검출 방법을 나타낸 순서도1 is a flow chart showing a flame and smoke detection method according to an embodiment of the present invention

도 2는 발명에 따른 연기 검출부를 상세하게 설명하기 위한 도면2 is a view for explaining a smoke detector according to the invention in detail

도 3은 발명에 따른 화염 검출부를 상세하게 설명하기 위한 도면3 is a view for explaining in detail the flame detection unit according to the invention

도 4a 내지 도 4d는 본 발명의 일실시예에 따른 화염 검출부내의 동작을 설명하기 위한 도면4A to 4D are views for explaining the operation in the flame detection unit according to an embodiment of the present invention.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 연기 검출부 내 차영상 추출부의 동작을 설명하기 위한 도면5 is a view for explaining the operation of the difference image extraction unit in the smoke detector according to an embodiment of the present invention;

도 6a 내지 도 6b는 본 발명의 일실시예에 따른 연기 검출부 내 특징치 비교부의 동작을 설명하기 위한 도면6A to 6B are diagrams for describing an operation of a feature comparison unit in a smoke detector according to an embodiment of the present invention.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *Explanation of symbols on the main parts of the drawings

100: 연기 검출부 120: 차영상 추출부100: smoke detection unit 120: difference image extraction unit

140: 특징치 비교부 160: 에러 검출부140: feature value comparison unit 160: error detection unit

200: 화염 검출부 220: 기준 영상 선정부200: flame detection unit 220: reference image selection unit

240: 화염 패턴 검출 및 검증부 300: 화재 분류부240: flame pattern detection and verification unit 300: fire classification unit

화재 인식 기법은 매우 오래전부터 연구되어 왔으나 산불 탐지의 경우 컬러 정보를 이용하여 녹색의 숲과 적색의 산불을 탐지하거나 이전 필드와의 차이 영상을 이용하여 빠르게 발생하는 연기등을 탐지하는 것이 가능하였다. 산불 감지 시스템의 경우 일반적으로 각 프레임 간의 움직임이 거의 없는 정지 영상이고 조류의 움직임 등은 그 크기가 매우 작아 무시가 가능하였다. 또한 컬러 정보를 이용할 경우 녹색의 숲과 적색의 화염이 쉽게 탐지 가능하며 야간의 경우는 그보다 더 쉽게 탐지가 가능하다. Fire recognition techniques have been studied for a long time, but in the case of forest fire detection, it was possible to detect green forest and red forest fire using color information or to detect rapidly occurring smoke using difference images from previous fields. Forest fire detection systems are generally still images with little movement between frames, and the movement of birds is so small that they can be ignored. In addition, color information makes it easier to detect green forests and red flames, and more easily at night.

하지만 터널 내에서 이와 같은 알고리즘을 적용 시 이동하는 차량의 조명 및 터널내의 조명등과 같은 여러 가지 상황에 의해서 화재 탐지에 어려움이 존재한다. 그래서 산불 탐지와 터널 내 화재 탐지는 전혀 다는 문제로 독자적인 알고리즘의 개 발이 요구된다. However, when this algorithm is applied in a tunnel, there are difficulties in detecting a fire due to various situations such as lighting of a moving vehicle and lighting in a tunnel. Therefore, wildfire detection and fire detection in tunnels are completely different, requiring the development of proprietary algorithms.

터널 내 화재 탐지 알고리즘의 경우 Histogram을 추출한 후 정상 상태와 화재 상태와의 차이를 비교하거나 터널로 진입하는 차량이나 열차의 비정상적인 과열 징후 탐지, 혹은 터널 내의 비정상적인 상황을 모니터링 하는 시스템 등이 연구되고 있지만 터널 내의 빠른 차량 움직임에 대한 대처 미약, 차량의 매연 등에 대한 대처 미약, 또는 차량의 전조등, 후미등에 의한 잘못된 화염 화재 탐지 가능성이라는 문제점들을 가지고 있다. 이러한 문제점들은 터널 내 화재의 실제 탐지 가능성을 낮춤으로써 상용화하기에는 많은 문제점을 가지고 있다.In the case of fire detection algorithms in tunnels, Histograms are extracted and compared between normal and fire conditions, abnormal overheat signs of vehicles or trains entering the tunnel, or abnormal monitoring in tunnels are being studied. Weaknesses to cope with fast vehicle movements in the vehicle, weaknesses to cope with the smoke of the vehicle, or the possibility of false flame fire detection by the headlights and taillights of the vehicle. These problems have many problems to commercialize by lowering the actual detectability of fire in the tunnel.

상술한 바와 같이 본 발명에서는 카메라로부터 입력되는 영상 정보를 이용하여 영상 내부에 존재하는 화염 패턴이나 연기 패턴을 인식하는 화재 인식 방법이나 장치에 있어서 도로나 철도의 터널에서 설치된 카메라로부터 얻어진 터널 내 다양한 상황에 대한 영상 정보로부터 여러 영상처리 기법을 이용하여 다양한 형태를 갖는 화염과 연기들을 효과적으로 인식하여 조기에 정확한 화재 상황을 알리는 데에 그 목적이 있다. As described above, in the present invention, various situations in a tunnel obtained from a camera installed in a tunnel of a road or a railway in a fire recognition method or apparatus for recognizing a flame pattern or a smoke pattern existing in an image using image information input from a camera The purpose of this is to recognize the accurate fire situation early by effectively recognizing various types of flames and smokes by using various image processing techniques.

또한 본 발명에서는 다양한 형태의 화염이나 연기를 인식함에 있어서 화재의 위치 변화, 크기 변화, 회전 변화에 무관한 특성은 물론, 차량의 전조등 및 후미등, 터널 조명, 매연 등의 외부제한요소들에 강인하게 작용하여 이를 통해서 기존의 방법 에 비해서 화재 인식의 정확도를 높이고 고속으로 처리할 수 있으며 기존의 화재 인식 기법에서는 거의 불가능한 상황에서도 높은 성공률의 물체 인식 성능을 제공하는 물체 인식 기법을 개발하고 구현하는 데에 그 목적이 있다.In addition, in the present invention, in recognition of various types of flames or smoke, it is robust to external restrictions such as headlights, taillights, tunnel lights, smoke, etc. In this way, it is possible to improve the accuracy of fire recognition and process it faster than conventional methods, and to develop and implement an object recognition technique that provides a high success rate of object recognition even in a situation that is almost impossible with conventional fire recognition techniques. The purpose is.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 처리 기법을 이용한 고속 화재 탐지 기법의 개발 및 장치는 카메라 영상의 이웃한 N개 프레임의 영상을 입력받아 필터링 기법을 통해 연기를 탐지 할 수 있는 연기 검출부와 저장된 보통상태의 영상과 입력 영상간의 차이 검출을 이용하여 화염을 탐지 할 수 있는 화염 검출부, 그리고 앞의 두 검출부를 통해서 얻어진 영상을 통해 최종적인 화재 상황을 결정을 수행하는 화재 분류부로 구성된다.The development and apparatus of a high speed fire detection method using an image processing technique according to the present invention for achieving the above object is a smoke detection unit that can detect the smoke through the filtering technique by receiving the image of the N frame of the camera image; It consists of a flame detection unit that can detect the flame by using the difference detection between the stored normal image and the input image, and a fire classification unit that determines the final fire situation through the images obtained through the previous two detection units.

여기서, 연기 검출부는 차영상 추출부, 특징치 비교부, 에러 검출부로 구성되어 있다. 차영상 추출부에서는 입력되는 카메라 영상의 이웃한 N개 프레임의 영상을 특정치내의 값을 갖는 픽셀들로 이루어진 이미지로 변환하고 얻어진 변환된 N개 프레임 이미지에 대하여 근접한 프레임의 픽셀간 차의 절대값을 가진 이미지로 변환하는 역할을 수행한다. 특징치 비교부는 차영상 추출부로부터 입력되어지는 이미지들을 모두 합한 이미지를 구하고 특정치 내의 값이 존재하는 영역에 대해서만 원본 이미지의 영상을 비교하여 연기와 비슷한 픽셀 정보들을 가지고 있는 지를 확인하는 역할을 한다. 에러 검출부에서는 특징치 비교부로부터 들어오는 이미지에 대하 여 영역의 크기가 일정크기 이하인 영역에 대하여 없애주는 역할을 수행한다.The smoke detector is composed of a difference image extractor, a feature value comparer, and an error detector. The difference image extracting unit converts an image of neighboring N frames of an input camera image into an image composed of pixels having values within a specific value, and obtains an absolute value of the difference between pixels of adjacent frames with respect to the obtained N frame images. Converts to an image with The feature value comparator obtains an image that sums all the images inputted from the difference image extracting part, and compares the image of the original image only with respect to a region having a value within a specific value to check whether the pixel information similar to smoke is included. . The error detection unit removes an area from which the size of the area is less than or equal to a certain size with respect to the image from the feature comparison unit.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the drawings will be described the present invention in more detail.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 화재 탐지 기법을 나타낸 블록도 이다.1 is a block diagram showing a fire detection technique according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 화재 탐지 기법 장치는 연기 검출부(100), 화염 검출부(200), 화재 분류부(300)을 구비한다.Referring to FIG. 1, the apparatus for detecting fire according to the present invention includes a smoke detector 100, a flame detector 200, and a fire classification unit 300.

먼저 연기 검출부(100)는 여러 입력 이미지의 차영상을 이용하여 연기를 검출하는 장치이다. First, the smoke detector 100 is a device that detects smoke by using difference images of various input images.

연기 검출부(100)는 실제적으로는 1개의 차영상 추출부(120), 1개의 특징치 비교부(140), 에러 검출부(160)로 구성된다.The smoke detector 100 is actually composed of one difference image extractor 120, one feature value comparator 140, and an error detector 160.

도 2는 연기 검출부(100)를 이루는 1개의 차영상 추출부(120), 1개의 특징치 비교부(140), 에러 검출부(160)의 구성을 나타낸 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating the configuration of one difference image extracting unit 120, one feature value comparing unit 140, and an error detecting unit 160 constituting the smoke detector 100.

차영상 추출부(120)에서는 입력되는 카메라 영상의 이웃한 여섯 프레임의 영상을 특정치내의 값을 갖는 픽셀들로 이루어진 이미지로 변환하고 이렇게 얻어진 N개의 프레임 이미지에 대하여 근접한 프레임의 픽셀간 차의 절대값을 가진 이미지로 변환하여 출력한다. 각각의 출력영상들은 움직이는 물체에 대한 정보를 나타내며 연 기의 움직임, 차량의 움직임을 알 수 있음이 가능해 진다. 도 5는 차영상 추출부(120)에서의 일실시예로 6개의 인접한 프레임 입력 영상과 그에 따른 출력 영상을 보여주고 있다. 이러한 이웃한 영상들에 대한 차영상은 순차적인 이웃한 N개 프레임으로 구성되며 다음과 같은 식으로 표현될 수 있다.여기서 F(x,y)는 이미지이며 T는 입력영상의 순서를 나타내며 D(x,y)는 출력영상을 나타내며, A(x,y)는 차영상들의 합을 나타낸다.The difference image extracting unit 120 converts an image of six neighboring frames of the input camera image into an image composed of pixels having a value within a specific value, and the absolute difference between pixels of adjacent frames with respect to the N frame images thus obtained. Convert the image to a value and print it out. Each output image shows information about moving object, and it is possible to know smoke movement and vehicle movement. 5 illustrates six adjacent frame input images and an output image according to an embodiment of the difference image extractor 120. The difference image of these neighboring images is composed of sequential neighboring N frames and can be expressed as follows, where F (x, y) is an image and T denotes the order of the input image and D ( x, y) represents the output image, and A (x, y) represents the sum of the difference images.

(1)

(One)

특징치 비교부(140)에서는 차영상 추출부(120)로부터 입력되어지는 N-1개의 이미지들을 모두 합한 이미지를 구하고 특정치 내의 값이 존재하는 영역에 대해서만 원본 이미지의 영상을 비교하여 연기와 비슷한 픽셀 정보들을 가지고 있는 지를 확인하여 결과를 출력한다. 도 6a는 차영상 추출부(120)에서 출력된 영상들의 합을 보여주고 있으며 도 6b는 도 6a에 대한 연기 후보 영역을 이진화 시킨 이미지를 보여준다. 비교적 밝은 값을 가지는 차량들에 대한 움직임은 높은 픽셀값을 보여 지게 되어 연기검출 시 효과적인 검출이 가능해 진다. The feature value comparator 140 obtains an image obtained by adding all the N-1 images input from the difference image extractor 120 and compares the image of the original image only with respect to a region having a value within a specific value. Check if it has pixel information and output the result. FIG. 6A illustrates the sum of the images output from the difference image extractor 120, and FIG. 6B illustrates an image obtained by binarizing the smoke candidate region of FIG. 6A. The movement of vehicles with relatively bright values shows high pixel values, enabling effective detection in smoke detection.

에러 검출부(160)에서는 특징치 비교부(140)로부터 들어오는 이미지에 대하여 영역의 크기가 일정크기 이하인 영역에 대하여 없애주는 역할을 수행한다. The error detector 160 removes an area having a size less than or equal to a certain size from the image from the feature value comparator 140.

화염 검출부는 기준 영상 선정부, 화염 패턴 검출및 검증부로 구성되어있다. 기준 영상 선정부에서는 터널내의 보통 상태에 대한 이미지를 선정하고 저장하고 있는 역활을 수행한다. 화염 패턴 검출 및 검증부는 입력되는 카메라 영상과 기준 영상 선정부에서 저장한 이미지에 대하여 특정치 이상의 값만을 갖는 이미지로 변환하고 두 영상간의 차이를 구하여 화염의 패턴을 검출하고 window mask 필터를 이용하여 노이즈를 제거한 이미지에 대하여 화염을 검증하는 역할을 수행한다. The flame detector consists of a reference image selector, a flame pattern detector, and a verifier. The reference image selector performs a role of selecting and storing an image of a normal state in a tunnel. The flame pattern detection and verification unit converts the input camera image and the image stored by the reference image selection unit into an image having only a certain value or more, detects the difference between the two images, detects the flame pattern, and uses a window mask filter to detect the noise. This function verifies the flame against the removed image.

화염 검출부(200)는 기준 영상을 선정하여 입력 영상과 함께 특정치 이상의 픽셀값을 비교하여 검출하는 장치이다.The flame detector 200 selects a reference image and compares and detects a pixel value of a predetermined value or more with the input image.

화염 검출부(200)는 실제적으로는 1개의 기준 영상 선정부(220), 1개의 화염 패턴 검출 및 검증부(240)로 구성된다.The flame detector 200 is actually composed of one reference image selector 220 and one flame pattern detection and verification unit 240.

도 3는 화염 검출부(200)를 이루는 1개의 기준 영상 선정부(220), 1개의 화염 패턴 검출 및 검증부(240)의 구성을 나타낸 도면이다.FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of one reference image selecting unit 220 and one flame pattern detecting and verifying unit 240 constituting the flame detecting unit 200.

기준 영상 선정부(220)에서는 터널내의 보통 상태에 대한 이미지를 선정하고 저장하고 있는 역할을 수행한다. 예를 들어 터널내에서 화재가 나지 않은 상태인 도 4a 와 같은 영상을 저장하여 입력 영상이 들어오면 화염 패턴 검출 및 검증부(240)으로 저장된 영상을 보내주는 역할을 한다.The reference image selecting unit 220 selects and stores an image of a normal state in the tunnel. For example, when the input image is received by storing an image as shown in FIG. 4A in which a fire does not occur in a tunnel, it serves to send the stored image to the flame pattern detection and verification unit 240.

화염 패턴 검출 및 검증부(240)에서는 입력되는 카메라 영상과 기준 영상 선정부에서 저장한 이미지에 대하여 특정치 이상의 값만을 갖는 이미지로 변환하고 두 영상간의 차이를 구하여 화염의 패턴을 검출한다. 도 4b는 기준 영상 선정부(220)에서 보낸 영상과 입력되는 영상에 대한 처리 예시를 보여준다. 그리고 median mask 필터를 이용하여 노이즈를 제거한 이미지에 대하여 화염을 검증하는 역할을 수행한다. 도 4c는 도 4b에 대한 필터링을 한 예시를 보여주며, 도 4d는 화염 검출 이미지를 보여준다.The flame pattern detection and verification unit 240 detects a flame pattern by converting the input camera image and the image stored by the reference image selection unit into an image having only a specific value or more and obtaining a difference between the two images. 4B illustrates an example of processing an image sent from the reference image selector 220 and an input image. The median mask filter is used to verify the flame on the image from which the noise is removed. FIG. 4C shows an example of filtering on FIG. 4B, and FIG. 4D shows a flame detection image.

화재 분류부(300)는 연기 검출부와 화염 검출부로부터 얻어진 이미지를 검사하여 화재를 분류하는 역할을 수행한다. 연기 검출부와 화염 검출부로 출력된 두 개의 이미지에 대하여 검출된 영역 정보가 있을 때 보통상태, 연기검출 상태, 화염 검출 상태, 연기 화염 검출 상태 와 같은 상태로 분류하여 최종 영상을 표현한다.The fire classification unit 300 serves to classify the fire by inspecting the images obtained from the smoke detection unit and the flame detection unit. When there is detected region information on the two images output to the smoke detector and the flame detector, the final image is classified into states such as a normal state, a smoke detection state, a flame detection state, and a smoke flame detection state.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명에서는 다양한 종류의 화염 및 연기를 정확하고 고속으로 인식할 수 있는 영상 처리 기법을 이용한 고속 화재 탐지 기법을 제안하였다. 현재 다양한 종류의 화재 인식 기법이 제안되었으나 산불 등의 용이한 상황에 서의 화재 검출이나 터널 진입 전의 화재 가능성 검출 정도 단계의 수준에 머물러 있으며, 터널 화재 인식 기법에 있어서는 외부제한요소들에 강인하게 작용하지 못하여 상용화에 많은 어려움을 가지고 있다. 예를 들어 터널 안의 경우 터널 자체의 조명의 빛으로 인하여 화재로 오인하는 경우나 차량의 전조등 및 후미등에서 나오는 빛을 잘못 인식 하는 경우, 또한 차량에서 뿜어져 나오는 매연과 같은 경우 물체의 연소 시 발생하는 연기로 오인하는 경우를 들 수 있다. 그리나 본 발명의 영상 처리 기법을 이용한 고속 화재 탐지 기법의 경우 다양한 형태의 화염이나 연기를 인식함에 있어서 화재의 위치 변화, 크기 변화, 회전 변화에 무관한 특성은 물론, 차량의 전조등 및 후미등, 터널 조명, 매연 등의 외부제한요소들에 강인하게 작용하여 이를 통해서 기존의 방법에 비해서 화재 인식의 정확도를 높이고 고속으로 처리할 수 있는 장점이 있다.As described above, the present invention has proposed a high speed fire detection technique using an image processing technique that can recognize various types of flames and smoke accurately and at high speed. Currently, various types of fire recognition techniques have been proposed, but they are still at the level of fire detection in the easy situation such as wildfire or before entering a tunnel, and they are robust against external restrictions in tunnel fire recognition techniques. There are many difficulties in commercialization. For example, when inside a tunnel, when the light of the tunnel itself is mistaken for a fire, when the vehicle's headlights and taillights are misrecognized, and when smoke is emitted from the vehicle, This can be mistaken for smoke. However, in the high speed fire detection method using the image processing method of the present invention, in recognition of various types of flames or smoke, the characteristics of the fire position, the size, and the rotation of the fire, as well as the headlight and taillight of the vehicle, the tunnel lighting In addition, it has the advantage of being able to act strongly on external limiting factors such as smoke and soot, thereby increasing the accuracy of fire recognition and processing at high speed, compared to the existing methods.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 일실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 일실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 될 것이다.In addition, while the above has been illustrated and described with respect to a preferred embodiment of the present invention, the present invention is not limited to the specific embodiment described above, the invention belongs without departing from the gist of the invention claimed in the claims. Various modifications may be made by those skilled in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or the prospect of the present invention.

Claims

delete

In the development device of the fire detection technique in the tunnel

A smoke detector for detecting smoke through a filtering technique by receiving an image of neighboring N frames of the camera image as an input;

A flame detector for detecting a flame by using a difference detection between a stored normal state image and an input image;

A fire classification unit for determining a final fire situation based on the images obtained through the previous two detection units; And,

The smoke detector

A difference image extracting unit converting a neighboring frame of an input camera image into an image composed of pixels having a value within a specific value and converting the frame into an image having an absolute value of a difference between pixels of a frame adjacent to the frame image;

A feature value comparator for obtaining an image in which all images inputted from an upper difference image extracting unit are summed, and comparing the image of the original image only with respect to a region in which a value within a specific value exists;

It is configured to include; an error detector for eliminating the area of the image is less than a certain size for the image coming from the upper feature value comparison unit,

The difference image extracting unit

An image having an absolute value of the difference between pixels of adjacent frames with respect to the converted N-1 frame image obtained by converting an image of neighboring N frames of an input camera image into an image composed of pixels having a value within a specific value. Device for developing a fire detection technique characterized in that the output to convert to

In the development device of the fire detection technique in the tunnel

The smoke detector

The feature value comparison unit

Fire detector technique characterized by obtaining the sum of all the images inputted from the difference image extracting unit and comparing the image of the original image only to the region where the value exists within a specific value Development device

In the development device of the fire detection technique in the tunnel

The smoke detector

The error detection unit

Development device of fire detection technique, characterized in that the role of eliminating the area of the size less than a certain size for the image coming from the feature value comparison unit

delete

In the development device of the fire detection technique in the tunnel

The flame detection unit

It is to detect the flame by converting the incoming image and the stored normal image to the feature value and obtaining the difference image.

The flame detection unit

A reference image selecting unit which stores an image of a normal state in the tunnel;

And a flame pattern detection and verification unit configured to detect a flame region by changing an image and obtaining a difference with respect to an image stored in an upper reference image selection unit and an input image.

The reference image selection unit

Apparatus for developing a fire detection technique characterized by selecting an image of the normal state in the tunnel, storing the image and sending the selected image when the input image comes to the flame pattern detection and verification unit

10. The method of claim 9, wherein the flame pattern detection and verification unit

It converts the input camera image and the image saved by the upper reference image selector into an image having only a certain value or more, detects the flame pattern by obtaining the difference between the two images, and removes the noise using the window mask filter. Development of fire detection technique, characterized in that for verifying and outputting the flame

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