KR101070664B1 - Flmae recognition module for extinguishing fires and flame recognition method for extinguishing fires - Google Patents

Flmae recognition module for extinguishing fires and flame recognition method for extinguishing fires Download PDF

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박종관
권병헌
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Abstract

본 발명은 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법에 관한 것이다. 본 발명은, 카메라에 의해 촬영된 동영상을 수신하여 상기 동영상의 배경이미지로부터 움직이는 픽셀들을 추출하여 목표물을 탐지하는 목표물탐지모듈; 상기 목표물탐지모듈에 의해 움직이는 목표물인 파이어 플레임이 탐지된 뒤, 상기 파이어 플레임의 경계선에서 각 바이너리 이미지(Binary Image)에서 상기 파이어 플레임의 윤곽선을 추출하는 윤곽선추출모듈; 상기 추출된 윤곽선에서 상기 파이어 플레임의 비쥬얼특징을 추출하는 비쥬얼특징추출모듈; 및 상기 목표물탐지모듈, 상기 윤곽선추출모듈 및 상기 비쥬얼특징추출모듈에 의해 획득한 파이어 프레임, 상기 파이어 플레임의 윤곽선, 상기 비쥬얼 특징을 인식하여 그래픽화하여 출력하는 플레임인식모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 한다. The present invention relates to a fire flame detection module and a fire flame detection method. The present invention includes: a target detection module for detecting a target by extracting moving pixels from a background image of the video by receiving a video photographed by a camera; Contour extraction module for extracting the contour of the fire frame in each binary image (Binary Image) at the boundary of the fire frame after detecting the fire frame moving by the target detection module; A visual feature extraction module for extracting a visual feature of the fire frame from the extracted contour; And a flame recognition module that recognizes and graphically outputs a fire frame obtained by the target detection module, the contour extraction module, and the visual feature extraction module, an outline of the fire frame, and the visual feature. Characterized in that it comprises a.

Description

소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법{FLMAE RECOGNITION MODULE FOR EXTINGUISHING FIRES AND FLAME RECOGNITION METHOD FOR EXTINGUISHING FIRES} Flame detection module for fire and flame detection method for fire protection {FLMAE RECOGNITION MODULE FOR EXTINGUISHING FIRES AND FLAME RECOGNITION METHOD FOR EXTINGUISHING FIRES}

본 발명은 파이어 플레임 감지 기술에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 카메라와 연동되어 파이어 플레임을 감지하면, 과학적인 윤곽선 추출 방식에 의해 파이어 플레임을 인식하도록 하기 위한 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a fire flame detection technology, and more particularly, to a fire flame detection module and a fire flame detection method for recognizing a fire flame by a scientific contour extraction method when detecting a fire flame in conjunction with a camera. It is about.

일반 화재방지시스템은 화재감지기, 중계기 및 수신기를 포함하여 구성된다.General fire protection systems include fire detectors, repeaters and receivers.

화재감지기 건물의 천장, 벽 등 곳곳에 부착되어 화재가 발생하는지 여부를 감지한다. 중계기에는 복수개의 화재감지기와 연결되며, 화재감지기로부터 입출력되는 P형 신호(또는 R형 신호)를 컴퓨터 전용 신호로 변환시켜 수신기로 전송시킨다.Fire Detector It is attached to the ceiling, wall, etc. of the building to detect whether a fire occurs. The repeater is connected to a plurality of fire detectors, and converts the P-type signals (or R-type signals) input and output from the fire detectors into computer-specific signals and transmits them to the receiver.

수신기는 화재시 표시되는 주화재 표시 램프, 화재발생지구 및 고장발생중계기를 표시하는 표시장치, 제어유닛 등으로 구성되며, 주로 중계기의 화재발생 또는 고장신호를 수신하여 표시판에 중계기 번호와 해당구역을 숫자로 표시한다.The receiver consists of a main fire indication lamp, a fire occurrence zone and a malfunctioning repeater, a control unit, and a control unit.The receiver receives a fire or breakdown signal from the repeater and displays the repeater number and the corresponding zone on the display panel. It is represented by a number.

또한, 화재 등이 발생한 경우, 주경종과 지구경종을 울려서 화재 등이 발생하였음을 사람들에게 경고하고, 릴레이반(미도시)을 통하여 그래픽 패널(미도시)의 램프를 점등시키거나 소등시키는 신호를 발생시킨다.In addition, in the event of a fire, the main alarm bell and the earth alarm are sounded to warn people that a fire has occurred, and a signal for turning on or off the lamp of the graphic panel (not shown) through a relay panel (not shown). Generate.

또한, 별도의 컨트롤 데스크가 있는 경우 컨트롤 데스크의 컴퓨터에 화재발생 등의 사실을 전송한다. 컨트롤 데스크의 컴퓨터는 수신기에서 수신된 신호를 바탕으로 건물의 평면도와 단면도에 각종 소방설비의 작동위치와 심볼 등을 자동으로 표시하며 프린터에 기록하고 보존하여 컨트롤 데스크에 근무하는 담당자가 컴퓨터의 모니터 상에 나타나는 내용을 보고 화재발생지점 등을 명확하게 알 수 있도록 한다. 이러한 화재방재시스템이 화재를 감지했을 경우 즉각적인 대응이 가능하지만, 소형 건물의 경우에는 사람들이 근무하는 시간대에는 관리하는 사람이 있어도 야간이나 공휴일 등에는 관리하는 사람이 상주하질 않기 때문에 이러한 시간대에 화재가 발생하는 경우에는 화재방재시스템이 화재를 감지하는 경우에도 즉각적인 대응이 어렵다는 문제가 있었다.In addition, if there is a separate control desk, it transmits the facts such as a fire to the computer of the control desk. The control desk computer automatically displays the operating position and symbols of various fire fighting equipments on the floor plan and cross-sectional view of the building based on the signal received from the receiver. Watch the information on the page to make it clear where the fire occurred. When such a fire disaster prevention system detects a fire, it is possible to respond immediately. However, in a small building, the fire does not occur at night or on public holidays, even if there is a person who manages. In case of occurrence, there was a problem that immediate response was difficult even when the fire disaster prevention system detected a fire.

화재가 발생한 것으로 감지되는 경우, 소방서로 바로 연락이 되도록 하는 방법도 가능하다. 그러나, 화재감지기의 경우 화재가 발생하지 않는 경우에도 주위의 열에 반응하거나 혹은 오작동을 하여 화재가 발생한 것으로 판단하는 경우도 있으므로, 화재가 발생한 것으로 감지되는 매 경우마다 소방서에 신호를 보내서 소방관들을 출동시키는 것은 국가예산의 낭비이므로 바람직하지 않다.If it is detected that a fire has occurred, it may be possible to contact the fire department directly. However, even in the case of a fire detector, even if a fire does not occur, it may be determined that a fire has occurred due to a reaction or malfunction of the surrounding heat, and thus, every time a fire is detected, the fire department sends a signal to the fire department to dispatch firefighters. This is a waste of the national budget, which is undesirable.

이에 따라 해당 기술분야에 있어서는 파이어 플레임(Fire Flame)과 같은 화재 전단계의 상황을 자동적으로 인식하여 효과적으로 인지하도록 하기 위한 기술개발이 요구되고 있다.
Accordingly, in the technical field, there is a demand for a technology development for automatically recognizing and effectively recognizing a pre-fire situation such as a fire flame.

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 카메라와 연동되어 파이어 플레임을 감지하면, 과학적인 윤곽선 추출 방식에 의해 파이어 플레임을 인식하도록 하기 위한 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법을 제공하기 위한 것이다. The present invention is to solve the above problems, to provide a fire-fighting flame detection module and a fire-fighting flame detection method for recognizing the fire flame by scientific contour extraction method, when the fire flame is linked to the camera. .

또한, 본 발명은 윤곽선 추출과 함께 비쥬얼 특징도 추출함으로써, 파이어 플레임을 효과적으로 분석하도록 하기 위한 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법을 제공하기 위한 것이다. In addition, the present invention is to provide a fire flame detection module and a fire flame detection method for effectively analyzing the fire flame by extracting the visual features in addition to the contour extraction.

또한, 본 발명은 파이어 플레임을 추출하고 인식함으로써, 화재 방지에 사용될 수 있도록 하는 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법을 제공하기 위한 것이다. In addition, the present invention is to provide a fire flame detection module and a fire flame detection method that can be used for fire protection by extracting and recognizing the fire flame.

그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
However, the objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 모듈은, 카메라에 의해 촬영된 동영상을 수신하여 상기 동영상의 배경이미지로부터 움직이는 픽셀들을 추출하여 목표물을 탐지하는 목표물탐지모듈; 상기 목표물탐지모듈에 의해 움직이는 목표물인 파이어 플레임이 탐지된 뒤, 상기 파이어 플레임의 경계선에서 각 바이너리 이미지(Binary Image)에서 상기 파이어 플레임의 윤곽선을 추출하는 윤곽선추출모듈; 상기 추출된 윤곽선에서 상기 파이어 플레임의 비쥬얼특징을 추출하는 비쥬얼특징추출모듈; 및 상기 목표물탐지모듈, 상기 윤곽선추출모듈 및 상기 비쥬얼특징추출모듈에 의해 획득한 파이어 프레임, 상기 파이어 플레임의 윤곽선, 상기 비쥬얼 특징을 인식하여 그래픽화하여 출력하는 플레임인식모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a fire flame detection module and a fire flame detection module according to an embodiment of the present invention receive a video captured by a camera and extract a moving pixel from a background image of the video to detect a target. Detection module; Contour extraction module for extracting the contour of the fire frame in each binary image (Binary Image) at the boundary of the fire frame after detecting the fire frame moving by the target detection module; A visual feature extraction module for extracting a visual feature of the fire frame from the extracted contour; And a flame recognition module that recognizes and graphically outputs a fire frame obtained by the target detection module, the contour extraction module, and the visual feature extraction module, an outline of the fire frame, and the visual feature. Characterized in that it comprises a.

본 발명의 다른 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 모듈에 있어서, 상기 목표물탐지모듈은, 상기 배경이미지의 각 픽셀값들을,

Figure 112010036239154-pat00001
에 의해 연산하며, 상기 Bn은 시각 n일 때의 배경이미지를 의미하며, 상기 Bn +1은 시각 n+1일 때의 배경이미지를 의미하며, 상기 In은 시각 n일 때의 현재의 이미지를 의미하며, 상기 a는 상기 배경이미지에서 상기 목표물에 가까운 정도를 나타내는 양의 실수를 의미하는 것을 특징으로 한다.In the fire flame detection module and the fire flame detection module according to another embodiment of the present invention, the target detection module, each pixel value of the background image,
Figure 112010036239154-pat00001
Calculated by B n means a background image at time n, B n +1 indicates a background image at time n + 1, and I n is the current image at time n. An a means a real number representing a degree close to the target in the background image.

본 발명의 다른 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 모듈에 있어서, 상기 목표물탐지모듈은, 상기 Bn +1 값이 Bn값과 다른 값을 갖는 픽셀들이 제 1 임계치 이상으로 존재하는 경우 상기 목표물로 인지하는 것을 특징으로 한다.In the fire-flame detection modules and fire flame detection module according to another embodiment of the present invention, the target detection module, in which the B n B n +1 value and a pixel value having a different value, there are more than the first threshold value If it is characterized in that the recognition as the target.

본 발명의 다른 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 모듈에 있어서, 상기 비쥬얼특징추출모듈은, 상기 윤곽선추출모듈에 의해 추출된 상기 파이어 플레임의 윤곽선에 따른 파이어 플레임 지역을 포함하는 샘플 이미지로부터 획득된 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)을 획득하는 제 1 모듈; 상기 획득된 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)을 이용해 성장 특징(Growth Feature)인 상기 파이어 플레임의 영역의 평균 성장률(Average Growth Rate)을 연산하는 제 2 모듈; 및 상기 연산된 평균 성장률(Average Growth Rate)을 이용하여 프리퀀트 플리커 특징(Frequent Flicker Feature)을 추출하는 제 3 모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the fire-fighting flame detection module and fire-fighting flame detection module according to another embodiment of the present invention, the visual feature extraction module, a sample image including a fire flame region according to the outline of the fire flame extracted by the contour extraction module A first module for obtaining a Fire Color Distribution obtained from the first module; A second module for calculating an average growth rate of an area of the fire frame, which is a growth feature, by using the obtained fire-color distribution; And a third module extracting a Frequent Flicker Feature by using the calculated average growth rate. Characterized in that it comprises a.

본 발명의 다른 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 모듈에 있어서, 상기 제 2 모듈은,

Figure 112010036239154-pat00002
에 의해서 2개의 연속된 플레임들 간의 상기 파이어 플레임의 영역에 대한 평균 성장률(Average Growth Rate)을 연산하는 것을 특징으로 한다. In the fire flame detection module and the fire flame detection module according to another embodiment of the present invention, the second module,
Figure 112010036239154-pat00002
It is characterized in that for calculating the average growth rate (Average Growth Rate) for the area of the fire frame between two consecutive frames.

본 발명의 다른 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 모듈에 있어서, 상기 제 3 모듈은,

Figure 112010036239154-pat00003
에 의해 파이어와 같은 영역에서 플레임 플리커의 특징 스펙트럼을 획득하여, 상기 프리퀀트 플리커 특징(Frequent Flicker Feature)을 추출하며, 상기 H는 파이어와 같은 영역의 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)의 계수의 집합이며, 상기 A는 파이어와 같은 영역의 연속적인 숫자들인 것을 특징으로 한다.In the fire flame detection module and the fire flame detection module according to another embodiment of the present invention, the third module,
Figure 112010036239154-pat00003
Obtains a feature spectrum of a flame flicker in a fire-like region, and extracts the Frequent Flicker feature, wherein H is a set of coefficients of a Discrete Fourier Transform of a fire-like region A is characterized in that the consecutive numbers of the area, such as fire.

본 발명의 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법은, 카메라에 의해 촬영된 동영상을 수신하여 상기 동영상의 배경이미지로부터 움직이는 픽셀들을 추출하여 목표물을 탐지하는 제 1 단계; 움직이는 상기 목표물인 파이어 플레임이 탐지된 뒤, 상기 파이어 플레임의 경계선에서 각 바이너리 이미지(Binary Image)에서 상기 파이어 플레임의 윤곽선을 추출하는 제 2 단계; 상기 추출된 윤곽선에서 상기 파이어 플레임의 비쥬얼특징을 추출하는 제 3 단계; 및 상기 획득한 파이어 프레임, 상기 파이어 플레임의 윤곽선, 상기 비쥬얼 특징을 인식하여 그래픽화하여 출력하는 제 4 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.A fire flame detection module and a fire flame detection method according to an embodiment of the present invention include: a first step of detecting a target by extracting moving pixels from a background image of the video by receiving a video photographed by a camera; A second step of extracting an outline of the fire flame from each binary image at the boundary of the fire frame after detecting the fire flame as the moving target; Extracting a visual feature of the fire frame from the extracted contour; And a fourth step of recognizing and graphicizing the obtained fire frame, the outline of the fire frame, and the visual feature. Characterized in that it comprises a.

본 발명의 다른 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법에 있어서, 상기 제 2 단계에서 수행되는, 상기 윤곽선을 추출하기 위하여 상기 배경이미지의 각 픽셀값들을,

Figure 112010036239154-pat00004
에 의해 연산하며, 상기 Bn은 시각 n일 때의 배경이미지를 의미하며, 상기 Bn +1은 시각 n+1일 때의 배경이미지를 의미하며, 상기 In은 시각 n일 때의 현재의 이미지를 의미하며, 상기 a는 상기 배경이미지에서 상기 목표물에 가까운 정도를 나타내는 양의 실수를 의미하는 것을 특징으로 한다.In the fire-fighting flame detection module and the fire-fighting flame detection method according to another embodiment of the present invention, each pixel value of the background image is extracted to extract the contour, which is performed in the second step,
Figure 112010036239154-pat00004
Calculated by B n means a background image at time n, B n +1 indicates a background image at time n + 1, and I n is the current image at time n. An a means a real number representing a degree close to the target in the background image.

본 발명의 다른 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법에 있어서, 상기 Bn +1 값이 Bn값과 다른 값을 갖는 픽셀들이 제 1 임계치 이상으로 존재하는 경우 상기 목표물로 인지하는 것을 특징으로 한다.In the fire-flame detection modules and fire flame detection method according to another embodiment of the present invention, if said value B n B n +1 value and pixels having the other value, there are more than the first threshold value as to whether the target It is characterized by.

본 발명의 다른 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법에 있어서, 상기 제 3 단계는, 상기 추출된 상기 파이어 플레임의 윤곽선에 따른 파이어 플레임 지역을 포함하는 샘플 이미지로부터 획득된 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)을 획득하는 단계; 상기 획득된 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)을 이용해 성장 특징(Growth Feature)인 상기 파이어 플레임의 영역의 평균 성장률(Average Growth Rate)을 연산하는 단계; 및 상기 연산된 평균 성장률(Average Growth Rate)을 이용하여 프리퀀트 플리커 특징(Frequent Flicker Feature)을 추출하는 단계; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the fire-fighting flame detection module and the fire-fighting flame detection method according to another embodiment of the present invention, the third step is a fire-color obtained from a sample image including a fire-flame area according to the contour of the extracted fire-frame Obtaining a Fire Color Distribution; Calculating an average growth rate of a region of the fire frame, which is a growth feature, by using the obtained fire-color distribution; Extracting a Frequent Flicker Feature using the calculated average growth rate; Characterized in that it comprises a.

본 발명의 다른 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법에 있어서, 상기 파이어 플레임의 영역의 평균 성장률(Average Growth Rate)을 연산하는 단계는,

Figure 112010036239154-pat00005
에 의해서 2개의 연속된 플레임들 간의 상기 파이어 플레임의 영역에 대한 평균 성장률(Average Growth Rate)을 연산하는 것을 특징으로 한다.In the fire flame detection module and the fire flame detection method according to another embodiment of the present invention, the step of calculating the average growth rate (Average Growth Rate) of the area of the fire frame,
Figure 112010036239154-pat00005
It is characterized in that for calculating the average growth rate (Average Growth Rate) for the area of the fire frame between two consecutive frames.

본 발명의 다른 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법에 있어서, 상기 프리퀀트 플리커 특징(Frequent Flicker Feature)을 추출하는 단계는,

Figure 112010036239154-pat00006
에 의해 파이어와 같은 영역에서 플레임 플리커의 특징 스펙트럼을 획득하여, 상기 프리퀀트 플리커 특징(Frequent Flicker Feature)을 추출하며, 상기 H는 파이어와 같은 영역의 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)의 계수의 집합이며, 상기 A는 파이어와 같은 영역의 연속적인 숫자들인 것을 특징으로 한다.
In the fire flame detection module and the fire flame detection method according to another embodiment of the present invention, the step of extracting the Frequent Flicker Feature (Frequent Flicker Feature),
Figure 112010036239154-pat00006
Obtains a feature spectrum of a flame flicker in a fire-like region, and extracts the Frequent Flicker feature, wherein H is a set of coefficients of a Discrete Fourier Transform of a fire-like region A is characterized in that the consecutive numbers of the area, such as fire.

본 발명의 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법은, 카메라와 연동되어 파이어 플레임을 감지하면, 과학적인 윤곽선 추출 방식에 의해 파이어 플레임을 인식하도록 하는 효과를 제공한다. The fire flame detection module and the fire flame detection method according to an embodiment of the present invention provide an effect of recognizing a fire flame by a scientific contour extraction method when detecting a fire flame in conjunction with a camera.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법은, 윤곽선 추출과 함께 비쥬얼 특징도 추출함으로써, 파이어 플레임을 효과적으로 분석하도록 하는 효과를 제공한다.In addition, the fire flame detection module and the fire flame detection method according to another embodiment of the present invention, by extracting the visual features in addition to the contour extraction, provides an effect to effectively analyze the fire flame.

뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈 및 소방용 플레임 감지 방법은, 파이어 플레임을 추출하고 인식함으로써, 화재 방지에 사용될 수 있는 효과를 제공한다.
In addition, the fire flame detection module and the fire flame detection method according to another embodiment of the present invention, by extracting and recognizing the fire flame, provides an effect that can be used for fire protection.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈(100)을 설명하기 위한 도면.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 윤곽선추출모듈에 의한 윤곽선 추출을 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 비쥬얼특징추출모듈에 의한 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution) 추출과정을 설명하기 위한 도면.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 비쥬얼특징추출모듈에 의한 프리퀀트 플리커 특징(Frequent Flicker Feature) 추출과정을 설명하기 위한 도면.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 방법을 나타내는 흐름도.1 is a view for explaining a flame detection module for fire according to an embodiment of the present invention.
2 is a view for explaining the contour extraction by the contour extraction module according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining a process of extracting fire color distribution by the visual feature extraction module according to an embodiment of the present invention.
4 is a view for explaining a process of extracting Frequent Flicker Feature by the visual feature extraction module according to an embodiment of the present invention.
5 is a flow chart showing a fire flame detection method according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. Hereinafter, a detailed description of a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, detailed descriptions of well-known functions or configurations will be omitted when it is deemed that they may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention.

본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.
In the present specification, when one component 'transmits' data or a signal to another component, the component may directly transmit the data or signal to another component, and through at least one other component. This means that data or signals can be transmitted to other components.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 소방용 플레임 감지 모듈(100)을 설명하기 위한 도면이다. 도 1 을 참조하면, 소방용 플레임 감지 모듈(100)은 목표물탐지모듈(110), 윤곽선추출모듈(120), 비쥬얼특징추출모듈(130) 및 플레임인식모듈(140)을 포함한다. 그리고 본 명세서에서 모듈이라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 모듈은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아님은 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가에게는 용이하게 추론될 수 있다.1 is a view for explaining the flame detection module 100 for fire according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, the fire detection flame detection module 100 includes a target detection module 110, a contour extraction module 120, a visual feature extraction module 130, and a flame recognition module 140. In this specification, a module may mean a functional and structural combination of hardware for carrying out the technical idea of the present invention and software for driving the hardware. For example, the module may mean a logical unit of a predetermined code and a hardware resource for performing the predetermined code, and means a physically connected code or does not necessarily mean one kind of hardware. It can be easily inferred by the average expert in the art.

목표물탐지모듈(110)은 카메라(1)에 의해 촬영된 동영상을 카메라(1)로부터 수신하여 수신된 동영상의 배경이미지로부터 움직이는 픽셀들을 추출하여 현재의 이미지를 결정하기 위한 전제로 목표물인 파이어 플레임(Fire Flame)을 탐지한다. The target detection module 110 receives a video captured by the camera 1 from the camera 1 and extracts moving pixels from a background image of the received video to determine a current image. Detect Fire Flame.

동영상의 배경이미지 추출 기술은 배경이미지를 변경하거나 새로운 이미지로 바뀌었을 경우 이를 업데이트 하는 방식(Update Backgroud Image)에 기초하여 추출될 수 있다. 보다 구체적으로, 배경이미지의 각 픽셀값들은 다음의 수학식 1에 의해 연산될 수 있다.
The background image extraction technology of the video may be extracted based on a method of updating a background image when the background image is changed or updated to a new image. More specifically, each pixel value of the background image may be calculated by Equation 1 below.

Figure 112010036239154-pat00007
Figure 112010036239154-pat00007

여기서, Bn은 시각 n일 때의 배경이미지를 의미하며, Bn +1은 시각 n+1일 때의 배경이미지를 의미하며, In은 시각 n일 때의 현재의 이미지를 의미하며, a는 n일때의 배경이미지에서 목표물에 가까운 정도를 나타내는 양의 실수를 의미한다. Here, B n means a background image at time n, B n +1 means a background image at time n + 1, I n means a current image at time n, and a Is a positive real number representing the degree of nearness to the target in the background image at n.

여기서, Bn +1 값이 Bn값과 다른 값을 갖는 픽셀들이 제 1 임계치 이상으로 존재하는 경우 목표물탐지모듈(110)은 목표물로 인지한다. Here, when pixels having a value different from the value of B n +1 are greater than or equal to the value of B n , the target detection module 110 recognizes the target.

윤곽선추출모듈(120)은 목표물탐지모듈(110)에 의해 움직이는 목표물이 탐지된 뒤, 목표물의 경계선에서 주파수의 플리커(Flicker) 특징을 추출하기 위해 각 바이너리 이미지(Binary Image)에서 목표물의 윤곽선을 추출한다. 보다 구체적으로 도 2a를 참조하면, 본 발명의 실시예로, 목표물을 촬영한 동영상의 한 프레임에 있어서, 목표물의 바운더리(Boundary)에 해당하거나 목표물인 파이어 플레임을 촬영한 동영상의 전체 프레임에서 각 바이너리 이미지(Binary Image)를 추출하여 목표물의 윤곽선을 추출할 수 있다.The contour extraction module 120 extracts the contour of the target from each binary image in order to extract the flicker feature of the frequency from the boundary of the target after the target moving by the target detection module 110 is detected. do. More specifically, referring to FIG. 2A, according to an embodiment of the present invention, in one frame of a video photographing a target, each binary is included in the entire frame of the video photographing a fire frame that corresponds to or is a target boundary. The outline of the target may be extracted by extracting a binary image.

도 2b를 참조하면, 각 바이너리 이미지(Binary Image)가 모두 0 또는 1로 형성된 경우 윤곽선이 아니라고 판단하며, 각 바이너리 이미지(Binary Image) 중 일부가 1로 형성되는 경우 1에 해당하는 영역을 윤곽선으로 인식할 수 있다.Referring to FIG. 2B, it is determined that each binary image is not an outline when all binary images are formed as 0 or 1, and when a portion of each binary image is formed as 1, an area corresponding to 1 is taken as an outline. I can recognize it.

한편, 도 2a는 설명의 편의를 위해 각 바이너리 이미지(Binary Image)를 과정하여 형성하였으며, 본 발명에서는 아주 작은 픽셀들의 단위를 바이너리 이미지 단위로 설정하여 윤곽선추출모듈(120)이 윤곽선을 추출할 수 있다. On the other hand, Figure 2a is formed by processing each binary image (Binary Image) for the convenience of description, in the present invention, the contour extraction module 120 can extract the contour by setting the unit of very small pixels in binary image unit have.

비쥬얼특징추출모듈(130)은 제 1 모듈(131), 제 2 모듈(132) 및 제 3 모듈(133)을 포함한다. The visual feature extraction module 130 includes a first module 131, a second module 132, and a third module 133.

제 1 모듈(131)은 파이어-컬러드(Fire-Colored) 픽셀들을 탐지한다. 보다 구체적으로, 제 1 모듈(131)은 윤곽선추출모듈(120)에 의해 추출된 파이어 플레임의 윤곽선에 따른 파이어 플레임 지역을 포함하는 샘플 이미지로부터 획득된 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)을 획득한다. 이렇게 획득된 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)은 도 3a로부터 도 3b로 변환되어 형성된 것으로 도시된 것과 같을 수 있다. 한편, 도 3b에서와 같은 클라우드(Cloud) 형상은 RGB 컬러 영역에서 가우시안 혼합 모델을 사용하여 표현될 수 있다.The first module 131 detects Fire-Colored pixels. More specifically, the first module 131 obtains a fire color distribution obtained from a sample image including a fire flame region according to the outline of the fire frame extracted by the outline extraction module 120. . The fire-color distribution thus obtained may be as shown as being formed by conversion from FIG. 3A to FIG. 3B. Meanwhile, the cloud shape as shown in FIG. 3B may be expressed using a Gaussian mixture model in the RGB color gamut.

제 2 모듈(132)은 성장 특징(Growth Feature)을 연산한다. 즉, 제 2 모듈(132)은 획득된 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)을 이용해 성장 특징(Growth Feature)인 상기 파이어 플레임의 영역의 평균 성장률(Average Growth Rate)을 연산한다. 보다 구체적으로, 제 2 모듈(132)은 목표물의 영역의 평균 성장률(Average Growth Rate)을 연산함으로써, 추출된다. 다음의 수학식 2에 의해서 2개의 연속된 플레임들 간의 목표물의 영역에 대한 평균 성장률(Average Growth Rate)이 연산될 수 있다.
The second module 132 calculates a growth feature. That is, the second module 132 calculates an average growth rate of the area of the fire frame, which is a growth feature, by using the obtained fire color distribution. More specifically, the second module 132 is extracted by calculating an average growth rate of the region of the target. An average growth rate for an area of a target between two consecutive frames may be calculated by Equation 2 below.

Figure 112010036239154-pat00008
Figure 112010036239154-pat00008

제 3 모듈(133)은 프리퀀트 플리커 특징(Frequent Flicker Feature)을 추출한다. 즉, 제 3 모듈(133)은 연산된 평균 성장률(Average Growth Rate)을 이용하여 프리퀀트 플리커 특징(Frequent Flicker Feature)을 추출한다. 보다 구체적으로, 플레임의 높이가 플레임 플리커(Flicker)에 따라 변하기 때문에, 높이 변환 패턴은 플레임 플리커 프리퀀시와 직접적으로 연관된다. 따라서, 제 3 모듈(133)은 하기의 수학식 3을 이용하여 파이어와 같은 영역에서 파이어 플레임 플리커의 특징 스펙트럼을 도 4와 같이 획득한다.
The third module 133 extracts the Frequent Flicker Feature. That is, the third module 133 extracts the Frequent Flicker Feature using the calculated average growth rate. More specifically, since the height of the flame varies with the flame flicker, the height conversion pattern is directly associated with the flame flicker frequency. Accordingly, the third module 133 obtains the characteristic spectrum of the fire flame flicker in the same region as the fire by using Equation 3 below.

Figure 112010036239154-pat00009
Figure 112010036239154-pat00009

한편, 수학식 3의 H는 파이어와 같은 영역의 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)의 계수의 집합이며, A는 파이어와 같은 영역의 연속적인 숫자들이다. Meanwhile, H in Equation 3 is a set of coefficients of a Discrete Fourier Transform of a Fire-like region, and A is a continuous number of Fire-like regions.

플레임인식모듈(140)은 목표물탐지모듈(110), 윤곽선추출모듈(120) 및 비쥬얼특징추출모듈(130)에 의해 획득한 파이어 프레임을 인식하여 그래픽화하여 출력가능하며, 데이터베이스(미도시)에 시간의 순서에 따라 저장할 수 있다. 또한, 본 명세서에서 데이터베이스라 함은, 각각의 데이터베이스에 대응되는 정보를 저장하는 소프트웨어 및 하드웨어의 기능적 구조적 결합을 의미할 수 있다. 데이터베이스는 적어도 하나의 테이블로 구현될 수도 있으며, 데이터베이스에 저장된 정보를 검색, 저장, 및 관리하기 위한 별도의 데이터베이스MS(Database Management System)을 더 포함할 수도 있다. 또한, 링크드 리스트(linked-list), 트리(Tree), 관계형 데이터베이스의 형태 등 다양한 방식으로 구현될 수 있으며, 데이터베이스에 대응되는 정보를 저장할 수 있는 모든 데이터 저장매체 및 데이터 구조를 포함한다
The flame recognition module 140 may recognize and graphically output a fire frame obtained by the target detection module 110, the contour extraction module 120, and the visual feature extraction module 130, and outputs the graphic to a database (not shown). Can be stored in order of time. In addition, the term "database" in this specification may mean a functional structural combination of software and hardware that stores information corresponding to each database. The database may be implemented with at least one table, and may further include a separate database management system (MS) for searching, storing, and managing information stored in the database. In addition, it can be implemented in various ways such as linked-list, tree, and relational database, and includes all data storage media and data structures capable of storing information corresponding to the database.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 소방용 플레임 감지 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 1 내지 도 5를 참조하면, 소방용 플레임 감지 모듈(100)은 카메라(1)에 의해 촬영된 동영상을 카메라(1)로부터 수신하여 수신된 동영상의 배경이미지로부터 움직이는 픽셀들을 추출하여 현재의 이미지를 결정하기 위한 전제로 목표물인 파이어 플레임(Fire Flame)을 탐지한다(S1). 이 경우 동영상의 배경이미지 추출 기술은 배경이미지를 변경하거나 새로운 이미지로 바뀌었을 경우 이를 업데이트 하는 방식(Update Backgroud Image)에 기초하여 추출될 수 있다. 보다 구체적으로, 배경이미지의 각 픽셀값들은 상술한 수학식 1에 의해 연산될 수 있다. 5 is a flow chart showing a fire flame detection method according to an embodiment of the present invention. 1 to 5, the fire flame detection module 100 receives a video captured by the camera 1 from the camera 1 and extracts moving pixels from a background image of the received video to obtain a current image. As a premise for determining, the target fire flame is detected (S1). In this case, the background image extraction technology of the video may be extracted based on a method of updating the background image when the background image is changed or changed into a new image. More specifically, each pixel value of the background image may be calculated by Equation 1 described above.

단계(S1) 이후, 소방용 플레임 감지 모듈(100)은 목표물의 경계선에서 주파수의 플리커(Flicker) 특징을 추출하기 위해 각 바이너리 이미지(Binary Image)에서 목표물의 윤곽선을 추출한다(S2). After the step S1, the fire-fighting flame detection module 100 extracts the contour of the target from each binary image in order to extract the flicker feature of the frequency from the boundary of the target (S2).

단계(S2) 이후, 소방용 플레임 감지 모듈(100)은 목표물에서 추출된 윤곽선을 이용하여 비쥬얼 특징을 추출한다(S3). 보다 구체적으로, 소방용 플레임 감지 모듈(100)은 단계(S3)의 제 1 단계로 파이어-컬러드 픽셀들을 탐지한다. 보다 구체적으로, 소방용 플레임 감지 모듈(100)은 윤곽선추출모듈(120)에 의해 추출된 파이어 플레임의 윤곽선에 따른 파이어 플레임 지역을 포함하는 샘플 이미지로부터 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)을 획득한다. After the step (S2), the fire flame detection module 100 extracts a visual feature by using the contour extracted from the target (S3). More specifically, the fire flame detection module 100 detects fire-colored pixels as the first step of step S3. More specifically, the fire flame detection module 100 obtains a fire-color distribution from a sample image including a fire flame region according to the outline of the fire flame extracted by the outline extraction module 120.

단계(S3)의 제 2 단계로 소방용 플레임 감지 모듈(100)은 획득된 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)을 이용해 성장 특징(Growth Feature)을 연산한다. 즉, 소방용 플레임 감지 모듈(100)은 목표물의 영역의 평균 성장률(Average Growth Rate)을 연산한다. In the second step of the step S3, the fire fighting flame detection module 100 calculates a growth feature using the obtained Fire Color Distribution. That is, the fire flame detection module 100 calculates an average growth rate of the target area.

단계(S3)의 제 3 단계로 소방용 플레임 감지 모듈(100)은 연산된 평균 성장률(Average Growth Rate)을 이용하여 프리퀀트 플리커 특징(Frequent Flicker Feature)을 추출한다. In the third step of the step S3, the fire fighting flame detection module 100 extracts the Frequent Flicker Feature using the calculated average growth rate.

단계(S3) 이후에, 소방용 플레임 감지 모듈(100)은 단계(S1 내지 S3)에서 획득한 파이어 프레임을 인식하여 그래픽화하여 출력가능하며, 데이터베이스(미도시)에 시간의 순서에 따라 저장한다(S4).
After step S3, the fire flame detection module 100 may recognize and graphically output the fire frames obtained in steps S1 to S3, and store them in the order of time in a database (not shown). S4).

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.The present invention can also be embodied as computer-readable codes on a computer-readable recording medium. Computer-readable recording media include all kinds of recording devices that store data that can be read by a computer system.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disks, optical data storage devices, and the like, which are also implemented in the form of carrier waves (eg, transmission over the Internet). It also includes.

또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
The computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion. And functional programs, codes and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers in the art to which the present invention belongs.

이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다
As described above, the specification and the drawings have been described with respect to the preferred embodiments of the present invention, although specific terms are used, it is only used in a general sense to easily explain the technical contents of the present invention and to help the understanding of the invention. It is not intended to limit the scope of the present invention. It will be apparent to those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention can be carried out in addition to the embodiments disclosed herein.

100: 소방용 플레임 감지 모듈
110: 목표물탐지모듈 120: 윤곽선추출모듈
130: 비쥬얼특징추출모듈 131: 제 1 모듈
132: 제 2 모듈 133: 제 3 모듈
140: 플레임인식모듈 100: fire flame detection module
110: target detection module 120: contour extraction module
130: visual feature extraction module 131: first module
132: second module 133: third module
140: flame recognition module

Claims (5)

카메라에 의해 촬영된 동영상을 수신하여 상기 동영상의 배경이미지로부터 움직이는 픽셀들을 추출하여 목표물을 탐지하는 목표물탐지모듈; 상기 목표물탐지모듈에 의해 움직이는 목표물인 파이어 플레임이 탐지된 뒤, 상기 파이어 플레임의 경계선에서 각 바이너리 이미지(Binary Image)에서 상기 파이어 플레임의 윤곽선을 추출하는 윤곽선추출모듈; 상기 추출된 윤곽선에서 상기 파이어 플레임의 비쥬얼특징을 추출하는 비쥬얼특징추출모듈; 및 상기 목표물탐지모듈, 상기 윤곽선추출모듈 및 상기 비쥬얼특징추출모듈에 의해 획득한 파이어 프레임, 상기 파이어 플레임의 윤곽선, 상기 비쥬얼 특징을 인식하여 그래픽화하여 출력하는 플레임인식모듈; 로 구성된 소방용 플레임 감지 모듈에 있어서,
상기 비쥬얼특징추출모듈은,
상기 윤곽선추출모듈에 의해 추출된 상기 파이어 플레임의 윤곽선에 따른 파이어 플레임 지역을 포함하는 샘플 이미지로부터 획득된 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)을 획득하는 제 1 모듈;
상기 획득된 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)을 이용해 성장 특징(Growth Feature)인 상기 파이어 플레임의 영역의 평균 성장률(Average Growth Rate)을 연산하는 제 2 모듈; 및
상기 연산된 평균 성장률(Average Growth Rate)을 이용하여 프리퀀트 플리커 특징(Frequent Flicker Feature)을 추출하는 제 3 모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 소방용 플레임 감지 모듈.
A target detection module for detecting a target by extracting moving pixels from a background image of the video by receiving a video photographed by a camera; Contour extraction module for extracting the contour of the fire frame in each binary image (Binary Image) at the boundary of the fire frame after detecting the fire frame moving by the target detection module; A visual feature extraction module for extracting a visual feature of the fire frame from the extracted contour; And a flame recognition module that recognizes and graphically outputs a fire frame obtained by the target detection module, the contour extraction module, and the visual feature extraction module, an outline of the fire frame, and the visual feature. In the fire flame detection module consisting of,
The visual feature extraction module,
A first module for obtaining a fire color distribution obtained from a sample image including a fire frame region according to the outline of the fire frame extracted by the outline extraction module;
A second module for calculating an average growth rate of an area of the fire frame, which is a growth feature, by using the obtained fire-color distribution; And
A third module for extracting a frequency flicker feature using the calculated average growth rate; Fire flame detection module comprising a.
삭제delete 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 모듈은,
Figure 112011057276104-pat00010
에 의해서 2개의 연속된 플레임들 간의 상기 파이어 플레임의 영역에 대한 평균 성장률(Average Growth Rate)을 연산하고,
상기 제 3 모듈은,
Figure 112011057276104-pat00011
에 의해 파이어와 같은 영역에서 플레임 플리커의 특징 스펙트럼을 획득하여, 상기 프리퀀트 플리커 특징(Frequent Flicker Feature)을 추출하며,
상기 H는 파이어와 같은 영역의 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)의 계수의 집합이며, 상기 A는 파이어와 같은 영역의 연속적인 숫자들인 것을 특징으로 하는 소방용 플레임 감지 모듈.
The method of claim 1, wherein the second module,
Figure 112011057276104-pat00010
Calculate an average growth rate for the area of the fire frame between two consecutive frames by
The third module,
Figure 112011057276104-pat00011
By obtaining a feature spectrum of the flame flicker in the same area as the fire by, extracting the Frequent Flicker Feature (Frequent Flicker Feature),
Wherein H is a set of coefficients of a Discrete Fourier Transform of a Fire-like region, and A is a consecutive number of Fire-like regions.
카메라에 의해 촬영된 동영상을 수신하여 상기 동영상의 배경이미지로부터 움직이는 픽셀들을 추출하여 목표물을 탐지하는 제 1 단계; 움직이는 상기 목표물인 파이어 플레임이 탐지된 뒤, 상기 파이어 플레임의 경계선에서 각 바이너리 이미지(Binary Image)에서 상기 파이어 플레임의 윤곽선을 추출하는 제 2 단계; 상기 추출된 윤곽선에서 상기 파이어 플레임의 비쥬얼특징을 추출하는 제 3 단계; 및 상기 획득한 파이어 프레임, 상기 파이어 플레임의 윤곽선, 상기 비쥬얼 특징을 인식하여 그래픽화하여 출력하는 제 4 단계; 로 이루어지는 소방용 플레임 감지 방법에 있어서,
상기 제 3 단계는,
상기 추출된 상기 파이어 플레임의 윤곽선에 따른 파이어 플레임 지역을 포함하는 샘플 이미지로부터 획득된 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)을 획득하는 단계;
상기 획득된 파이어-컬러 디스트리뷰션(Fire Color Distribution)을 이용해 성장 특징(Growth Feature)인 상기 파이어 플레임의 영역의 평균 성장률(Average Growth Rate)을 연산하는 단계; 및
상기 연산된 평균 성장률(Average Growth Rate)을 이용하여 프리퀀트 플리커 특징(Frequent Flicker Feature)을 추출하는 단계; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 소방용 플레임 감지 방법. A first step of detecting a target by extracting moving pixels from a background image of the video by receiving a video photographed by a camera; A second step of extracting an outline of the fire flame from each binary image at the boundary of the fire frame after detecting the fire flame as the moving target; Extracting a visual feature of the fire frame from the extracted contour; And a fourth step of recognizing and graphicizing the obtained fire frame, the outline of the fire frame, and the visual feature. In the fire flame detection method consisting of,
In the third step,
Obtaining a fire color distribution obtained from a sample image including a fire flame region according to the extracted outline of the fire flame;
Calculating an average growth rate of a region of the fire frame, which is a growth feature, by using the obtained fire-color distribution; And
Extracting a Frequent Flicker Feature using the calculated Average Growth Rate; Fire flame detection method comprising a. 삭제delete
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CN103617635A (en) * 2013-11-28 2014-03-05 南京理工大学 Transient flame detection method based on image processing

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