KR101200433B1 - 폐쇄회로 텔레비전 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템 및 그 방법 - Google Patents

폐쇄회로 텔레비전 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템 및 그 방법 Download PDF

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    • G08B17/125—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions by using a video camera to detect fire or smoke

Abstract

CCTV 카메라에 의해 촬영된 이미지가 불꽃(화염) 이미지인지 실시간 판별함으로써 화재의 발생 유무를 용이하게 감시할 수 있고, CCTV 카메라 내에 화재 감시장치를 내장함으로써 현장에 설치된 CCTV 카메라에서 화재 유무를 직접 탐색하여 관련 기관이나 사용자 단말에게 통보할 수 있는, CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템 및 그 방법이 제공된다. CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템은, 화재 발생 유무를 감시할 해당 영역의 이미지를 실시간 촬영하여 원본 이미지를 제공하는 CCTV 카메라; 및 CCTV 카메라 내에 내장되며, CCTV 카메라로부터 촬영된 원본 이미지가 불꽃 이미지인지 판별하여 화재 발생 유무를 감시하는 화재 감시장치를 포함하되, 상기 화재 감시장치는, 원본 이미지로부터 샘플 이미지를 획득하는 샘플 이미지 획득부; 샘플 이미지로부터 해당 픽셀별로 RGB 휘도값을 추출하는 휘도값 추출부; 원본 이미지의 경계선에 대한 변화값을 파악하기 위해 RGB 휘도값을 웨이브렛 변환하여 웨이브렛 휘도값을 산출하는 웨이브렛 변환부; 웨이브렛 휘도값의 변화값에 대응하는 주파수를 파악하고, 주파수를 기설정된 불꽃 특성 주파수 값과 비교하여 불꽃 의심 영역인지를 확인하고, 해당 이미지 내의 불꽃 의심 영역의 발생 확률에 따라 화재 발생 여부를 판별하는 제어부; 및 제어부가 화재 발생으로 판별한 경우, 화재 발생 정보를 송신하는 송신부를 포함한다.

Description

폐쇄회로 텔레비전 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템 및 그 방법 {System for realtime observing fire using CCTV camera, and method for the same}
본 발명은 실시간 화재 감시 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 폐쇄회로 텔레비전 카메라(Closed Circuit Television: CCTV) 카메라에 의해 촬영된 이미지를 바탕으로 화재의 발생 유무를 실시간 감시하는 화재 감시 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 화재감시 시스템은 감시지역에 온도센서나 연기센서 등 화재발생을 감지하기 위한 센서를 분산 설치한 후, 센서가 화재를 감지하면 통신수단을 통해 중앙관제 시스템에 보고하여 경보를 발생하거나 주요기관에 통지하는 시스템이다. 예를 들면, 전철역사와 같은 주요 장소에는 대부분 화재 감시 시스템이 설치되어 화재발생에 따른 위험을 최소화하고 있다.
최근, 대한민국 국보1호 숭례문(남대문)의 화재사건이 크게 이슈화 되면서 문화재, 지하철 및 건축물의 화재에 대한 근본적인 대응 방안이 요구되고 있으며, 특히, 화재 감시 인력에 대한 예산확보의 어려움과 사설 경비업체의 외주 업무에 대한 불만족 및 불신감 등의 이유로 감시 인력을 대체할 수 있는 화재 감시장치의 필요성이 증대되고 있다.
그런데 화재감지 센서를 이용한 종래의 화재감시 시스템은 현장에 센서를 설치해야하는 어려움과 센서의 오작동으로 인해 오경보가 발생하는 문제점이 있다.
한편, 감시현장을 촬영한 영상신호를 분석하여 화재발생 여부를 판단하고자 하는 기술이 개발되었는데, 공개된 영상신호분석을 이용한 화재감시기술은 적외선 및 가시광선 영상을 분석하여 화재발생 여부를 판단하고 있다.
전술한 바와 같이, 종래 기술들은 화재 감시 시스템이라 하여 일반 카메라와 연결되어 있는 화재 감시 시스템에서 감시와 탐색을 하는 방식으로서, 고가의 감시 시스템을 구매 및 유지하는 비용 부담이 큰 문제점이 있다. 또한, 다른 방법으로는, 먼저 화재 신고가 접수되어야 해당 위치의 카메라를 원격 조정하여 현장을 파악하는 시스템은 화재 발생에 대하여 초기 대응이 늦어지는 문제점이 있다. 또한, 신규 기술로 사람을 대신하여 로봇이나 무인비행기(UAV)를 이용하여 화재를 감시할 수 있지만, 아직 비용면에서 시기상조로 보인다.
1) 대한민국 등록특허번호 제10-0268771호(출원일: 1998년 03월 07일), 발명의 명칭: "화상에 확률 분포함수를 이용한 화재 감시 방법" 2) 대한민국 등록특허번호 제10-0648319호(출원일: 2005년 12월 13일), 발명의 명칭: "화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감시 방법 및 시스템" 3) 대한민국 등록특허번호 제10-0638120호(출원일: 2006년 02월 10일), 발명의 명칭: "화재감시 시스템" 4) 대한민국 등록특허번호 제10-0851601호(출원일: 2007년 01월 10일), 발명의 명칭: "화재 발생 감시 방법 및 시스템" 5) 대한민국 등록특허번호 제10-0839090호(출원일: 2008년 03월 17일), 발명의 명칭: "영상기반 화재감시 시스템"
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, CCTV 카메라에 의해 촬영된 이미지가 불꽃(화염) 이미지인지 실시간 판별함으로써 화재의 발생 유무를 감시하는 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, CCTV 카메라 내에 화재 감시장치를 내장함으로써 현장에 설치된 CCTV 카메라에서 화재 유무를 직접 탐색하여 관련 기관이나 사용자 단말에게 통보할 수 있는 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서, 본 발명에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템은, 화재 발생 유무를 감시할 해당 영역의 이미지를 실시간 촬영하여 원본 이미지를 제공하는 CCTV 카메라; 및 상기 CCTV 카메라 내에 내장되며, 상기 CCTV 카메라로부터 촬영된 원본 이미지가 불꽃(화염) 이미지인지 판별하여 화재 발생 유무를 감시하는 화재 감시장치를 포함하되, 상기 화재 감시장치는, 상기 CCTV 카메라로부터 촬영된 원본 이미지로부터 샘플 이미지(Sample Image)를 획득하는 샘플 이미지 획득부; 상기 샘플 이미지로부터 해당 픽셀별로 RGB 휘도값을 추출하는 휘도값 추출부; 상기 원본 이미지의 경계선에 대한 변화값을 파악하기 위해 상기 RGB 휘도값을 웨이브렛 변환하여 웨이브렛 휘도값을 산출하는 웨이브렛(Wavelet) 변환부; 상기 산출된 웨이브렛 휘도값의 변화값에 대응하는 주파수를 파악하고 상기 주파수를 기설정된 불꽃 특성 주파수 값과 비교하여 불꽃 의심 영역인지를 확인하고, 해당 이미지 내의 상기 불꽃 의심 영역의 발생 확률에 따라 화재 발생 여부를 판별하는 제어부; 및 상기 제어부가 화재 발생으로 판별한 경우, 화재 발생 정보를 송신하는 송신부를 포함하여 구성된다.
여기서, 상기 화재 감시장치의 제어부는, 상기 산출된 웨이브렛 값의 변화값인 주파수를 파악하기 위해 각각의 픽셀 위치에서의 누적된 크로싱(Crossing) 카운트 값을 구하여, 각각의 픽셀 위치에서의 Red 휘도값이 Green 휘도값 및 Blue 휘도값보다 큰지 비교하고, 상기 누적된 크로싱 카운트 값이 기설정된 불꽃 특성 주파수 값에 해당하는 경우, 해당 이미지 내에 불꽃 의심 영역이 있는 것으로 확인하며, [(불꽃의심 발생 횟수/시간) * 100%]을 기설정된 확률값과 비교하여 화재 발생 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템은, 상기 화재 감시장치의 송신부로부터 송신된 화재 발생 정보를 유선 또는 무선으로 수신하는 사용자 단말을 추가로 포함할 수 있다.
한편, 전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 다른 수단으로서, 본 발명에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 방법은, CCTV 카메라 내에 화재 감시장치가 내장되어 실시간으로 화재를 감지하는 방법에 있어서, a) CCTV 카메라를 통해 촬영된 실시간 원본 이미지로부터 샘플 이미지를 획득하는 단계; b) 상기 샘플 이미지로부터 해당 픽셀별로 RGB 휘도값을 추출하는 단계; c) 상기 원본 이미지의 경계선에 대한 변화값을 파악하도록 상기 해당 픽셀별 휘도값에 대한 웨이브렛(Wavelet) 변환을 수행하여 웨이브렛 변환값을 산출하는 단계; d) 상기 산출된 웨이브렛 휘도값의 변화값에 대응하는 주파수를 파악하는 단계; e) 상기 RGB 휘도값 중에서 각각의 픽셀 위치에서의 Red 휘도값이 Green 휘도값 및 Blue 휘도값보다 큰지 비교하는 단계; f) 상기 Red 휘도값이 Green 휘도값 및 Blue 휘도값보다 큰 경우, 상기 주파수를 기설정된 불꽃 특성 주파수 값과 비교하여 불꽃 의심 영역인지 확인하는 단계; 및 g) 해당 이미지 내의 상기 불꽃 의심 영역의 확률값에 따라 화재 발생 여부를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 f) 단계의 불꽃 특성 주파수는 불꽃 경계지역에 대한 불꽃 경계지역 주파수 값인 것일 수 있다.
여기서, 상기 g) 단계의 확률값은 [(불꽃의심 발생 횟수/시간) * 100%]로 주어지고, 상기 확률값이 80% 이상인 경우 화재로 인식하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 방법은, h) 화재 발생으로 판별된 경우, 화재 발생 정보를 사용자 단말에게 송신하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, CCTV 카메라에 의해 촬영된 이미지가 불꽃(화염) 이미지인지 실시간 판별함으로써 화재의 발생 유무를 용이하게 감시할 수 있다. 이에 따라, 기존의 고가의 적외선 카메라 또는 중앙제어장치 없이도 CCTV 카메라에 의해 촬영된 이미지를 통해 화재의 발생 유무를 용이하게 감시할 수 있다.
본 발명에 따르면, CCTV 카메라 내에 화재 감시장치를 내장함으로써 현장에 설치된 CCTV 카메라에서 화재 유무를 직접 탐색하여 관련 기관이나 사용자 단말에게 통보할 수 있다. 예를 들면, 관련 기관, 수신자 및 DVR에게 정보 및 이미지를 바로 송신할 수 있다.
도 1은 일반적인 불규칙적으로 형태가 변화하는 불꽃의 형태를 예시하는 도면이다.
도 2는 불꽃의 휘도값 변화를 예시하는 도면이다.
도 3은 불꽃의 해당 위치에서의 RGB값을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템의 구성도이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템이 하드웨어로 구현된 경우를 예시하는 도면들이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 방법의 동작흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에서 이미지 샘플링을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에서 원본 이미지에 대한 웨이브렛(Wavelet) 변환을 설명하기 위한 도면들이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에서 휘도 이미지 및 웨이브렛(Wavelet) 변환 이미지를 예시하는 도면들이다.
도 10a 및 도 10b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에서 화재 동이미지의 특정 픽셀 위치 및 웨이브렛(Wavelet) 변환값의 그래프를 예시하는 도면들이다.
도 11a 및 도 11b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에서 화재 이미지의 주기에 의하여 나온 크로싱 카운트 값을 그래프로 표시한 도면들이다.
도 12a 및 도 12b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에서 길거리 이미지의 주기에 의하여 나온 크로싱 카운트 값을 그래프로 표시한 도면들이다.
도 13a 및 도 13b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템이 인도를 촬영하여 화재 여부를 판단하는 것을 예시하는 도면들이다.
도 14a 및 도 14b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템이 소정 시간 경과 이후 인도를 촬영하여 화재 여부를 판단하는 것을 예시하는 도면들이다.
도 15a 및 도 15b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템이 인도에서 발생한 불꽃 의심 영역을 판별하는 것을 예시하는 도면들이다.
도 16a 및 도 16b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템이 불꽃 이미지에서 발생한 불꽃 의심 영역을 판별하는 것을 예시하는 도면들이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
먼저, 도 1 내지 도 3을 참조하여, 화재시 발생하는 불꽃(화염)의 특성에 대해 살펴본다.
도 1은 일반적인 불규칙적으로 형태가 변화하는 불꽃의 형태를 예시하는 도면이고, 도 2는 불꽃의 휘도값 변화를 예시하는 도면이며, 도 3은 불꽃의 해당 위치에서의 RGB값을 보여주는 도면이다.
일반적으로 화재시 발생하는 불꽃의 형태는, 도 1의 a) 내지 c)에 도시된 바와 같이, 시간에 대하여 불규칙적으로 형태가 변화하는 특성을 가지고 있다. 통상적으로, 이러한 빛의 깜빡임을 플리커(Flicker)라고 하며, 보통 CCTV 카메라에 비춰지는 일반적인 객체, 즉 사람이 걸어가는 모습 및 일반적인 객체의 이미지에 비하여 불꽃 이미지의 변화 횟수가 많으며, 또한 그 변화 영역이 더 크게 나타난다.
도 2에 도시된 바와 같이, 이러한 불꽃은 빛을 발산하기 때문에 CCTV 카메라에서 촬영된 이미지의 휘도값은 가장 밝은 값을 가지며, 어두운 곳은 작은 휘도값을 갖는다. 예를 들면, 도면부호 11은 어두운 곳의 휘도값으로 37을 가지며, 도면부호 12는 불꽃 근처의 휘도값으로 127을 가지며, 도면부호 13은 불꽃의 휘도값으로 255를 갖는 것을 예시하는데, 단지 예를 위해 도시되며, 이에 국한되는 것은 아니다.
도 3을 참조하면, 화재시 촬영된 이미지에서 불꽃 영역은 RGB값 중에서 Red 값이 Green 값보다 크고, 또한, Red 값이 Blue 값보다 더 크게 나타나는 것을 예시한다. 예를 들면, 도면부호 21은 어두운 곳으로서 RGB 각각의 휘도값이 차이가 거의 없이 작은 휘도값을 갖는 것을 나타내며, 도면부호 22는 불꽃 근처로서 RGB 각각의 휘도값이 차이가 거의 없이 큰 휘도값을 갖는 것을 나타내며, 도면부호 23은 불꽃 영역으로서 RGB값 중에서 Red 값이 Green 값보다 크고, 또한, Red 값이 Blue 값보다 더 크게 나타나는 것을 나타낸다.
이하 본 발명의 실시예로서, 전술한 불꽃 특성에 근거하여 실시간으로 CCTV 카메라로부터 촬영된 이미지로 화재 발생 유무를 판단하는 화재 감시 시스템 및 그 방법이 제공된다. 이러한 화재 감시를 위해서는, 1) 화재 발생 영역의 추출, 2) 화재 특성의 유무 판단 및 3) CCTV 카메라 내에 화재 감시장치의 회로 설계 등이 요구되며, 이하 도 4 내지 도 16b를 참조하여 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템의 구성도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템은 크게 CCTV 카메라(100), 화재 감시장치(200) 및 사용자 단말(300)을 포함한다. 여기서, 화재 감시장치(200)는 샘플 이미지 획득부(210), 휘도값 추출부(220),웨이브렛 변환부(230), 제어부(240), 메모리(250) 및 송신부(260)를 포함할 수 있다.
CCTV 카메라(100)는 화재 발생 유무를 감시할 해당 영역의 이미지를 실시간 촬영하여 원본 이미지를 제공하며, CCTV 카메라(100) 내에 화재 감시장치(200)가 내장되는 것이 바람직하다. 여기서, CCTV(Closed Circuit Television)는 폐쇄회로 텔레비전으로서, CCTV는 특정 수신자를 대상으로 화상을 전송하는 텔레비전 방식이다. 넓은 개념으로는 일반 유무선 방송을 개회로 텔레비전 시스템이라 하고, 이와 대비하여 특정한 화면 수상자에게 화상정보를 전송하는 것을 폐쇄회로 텔레비전 시스템, 즉, CCTV라고 부른다. 화상의 송수신을 유선 또는 무선으로 연결하며(대개 유선이 보편적인 형태이며, 무선의 경우, 전파송출법 등 관계기관의 규제를 받는다.), 수신 대상 이외는 임의로 수신할 수 없기 때문에 폐쇄회로 텔레비전이라고도 한다.
이러한 CCTV는 기본적으로 촬상장치, 전송장치 및 표시장치의 3개의 부분으로 구성되는데, 최근엔 여기에 기록장치(Digital Video Recorder: DVR)를 부가하는 경향이 높아지고 있다. 또한, 신호의 전송에는 종래의 아날로그 전송 방식부터 디지털 전송방식으로 전환해 가는 경향도 있다. 주로 침입자 감시를 위한 보안의 목적으로 많이 사용하기 때문에 CCTV는 보안 관련 시스템에서 필수적인 장비라고 할 수 있다.
화재 감시장치(200)는 상기 CCTV 카메라(100) 내에 내장되며, 상기 CCTV 카메라(100)로부터 촬영된 원본 이미지가 불꽃(화염) 이미지인지 판별하여 화재 발생 유무를 감시한다.
사용자 단말(300)은 상기 화재 감시장치(200)의 송신부로부터 송신된 화재 발생 정보를 유선 또는 무선으로 수신한다. 예를 들면, 사용자 단말(300)은 휴대폰, 스마트폰, PC 등일 수 있지만, 이에 국한되는 것은 아니며, 상기 화재 감시장치(200)의 송신부로부터 송신된 화재 발생정보를 수신할 수 있는 어떠한 장치도 무방하다.
구체적으로, 상기 화재 감시장치(200)의 샘플 이미지 획득부(210)는 상기 CCTV 카메라(100)로부터 촬영된 원본 이미지로부터 샘플 이미지(Sample Image)를 획득한다. 이에 대한 구체적인 내용은 도 7을 참조하여 후술하기로 한다.
상기 화재 감시장치(200)의 휘도값 추출부(220)는 상기 샘플 이미지로부터 해당 픽셀별로 RGB 휘도값을 추출한다.
상기 화재 감시장치(200)의 웨이브렛 변환부(230)는 상기 원본 이미지의 경계선에 대한 변화값을 파악하기 위해 상기 RGB 휘도값을 웨이브렛 변환하여 웨이브렛 휘도값을 산출한다.
상기 화재 감시장치(200)의 제어부(240)는 상기 산출된 웨이브렛 휘도값의 변화값에 대응하는 주파수를 파악하고 상기 주파수를 기설정된 불꽃 특성 주파수 값과 비교하여 불꽃 의심 영역인지를 확인하고, 해당 이미지 내의 상기 불꽃 의심 영역의 발생 확률에 따라 화재 발생 여부를 판별한다. 예를 들면, 상기 불꽃 특성 주파수는 불꽃 경계지역에 대한 불꽃 경계지역 주파수 값일 수 있다.
구체적으로, 상기 제어부(240)는, 상기 산출된 웨이브렛 값의 변화값인 주파수를 파악하기 위해 각각의 픽셀 위치에서의 누적된 크로싱(Crossing) 카운트 값을 구하여, 각각의 픽셀 위치에서의 Red 휘도값이 Green 휘도값 및 Blue 휘도값보다 큰지 비교하고, 상기 누적된 크로싱 카운트 값이 기설정된 불꽃 특성 주파수 값에 해당하는 경우, 해당 이미지 내에 불꽃 의심 영역이 있는 것으로 확인하며, [(불꽃의심 발생 횟수/시간) * 100%]을 기설정된 확률값과 비교하여 화재 발생 여부를 판별하게 된다. 예를 들면, 상기 확률값은 [(불꽃의심 발생 횟수/시간) * 100%]로 주어지고, 상기 확률값이 80% 이상인 경우 화재로 인식할 수 있지만, 이에 국한되는 것은 아니며, 이에 대해서는 도 8 내지 도 16b를 참조하여 구체적으로 후술하기로 한다.
상기 화재 감시장치(200)의 메모리(250)는 상기 원본 이미지, 상기 샘플 이미지, 상기 RGB 휘도값, 웨이브렛 휘도값 및 상기 불꽃 특성 주파수 값 등에 대한 데이터를 저장한다.
상기 화재 감시장치(200)의 송신부(260)는 상기 제어부(240)가 화재 발생으로 판별한 경우, 화재 발생 정보를 상기 사용자 단말(300)에게 송신한다.
본 발명에 따르면, 카메라에 의해 촬영된 이미지가 불꽃(화염) 이미지인지 실시간 판별함으로써 화재의 발생 유무를 용이하게 감시할 수 있고, CCTV 카메라100) 내에 화재 감시장치(200)를 내장함으로써 현장에 설치된 CCTV 카메라(100)에서 화재 유무를 직접 탐색하여 관련 기관이나 사용자 단말에게 통보할 수 있다. 예를 들면, 관련 기관, 수신자 및 DVR에게 정보 및 이미지를 바로 송신할 수 있다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템이 하드웨어로 구현된 경우를 예시하는 도면들이다.
도 5a에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라(100)는 입력 회로부(110) 및 출력 회로부(120)를 포함하며, 화재 감시장치가 화재 감시 제어보드(200) 형태의 하드웨어로 구현되어 내장될 수 있다. 또한, 도 5b에 도시된 바와 같이, 화재 감시 제어보드(200)는, 예를 들면, MCU(201), 전원부(202), ITU-656 입력부(203), RS-485(204), CVBS 출력부(205), S-Video 출력부(206), RGB 출력부(207), EEPROM(208) 및 스위치 제어부(209) 등을 포함할 수 있지만, 이에 국한되는 것은 아니다.
다시 말하면, 화재탐지 칩은 FPGA(200a) 형태로 탑재될 수 있고, 임베디드-기반 운영체제(Operating System: OS)가 탑재된 해당 화재 감시 제어보드(200)를 CCTV 카메라(100) 내에 내장함으로써, 상기 CCTV 카메라(100)를 통해 촬영된 이미지를 직접 FPGA(200a)로 통하여 화재를 탐지하며, 무선통신, 인터넷 통신 및 RS485/232 통신으로 사용자 단말인 PC 시스템이나 핸드폰 문자 전송이 가능한 시스템을 구현함으로써, 고가의 중앙 화재 감시 시스템이 없이도, CCTV 카메라(100)에서 일반 화재 이미지 전송 및 화재탐지가 가능한 시스템을 구현할 수 있다. 여기서, FPGA(field-programmable gate array)는 이미 설계된 하드웨어를 반도체로 생산하기 직전 최종적으로 하드웨어의 동작 및 성능을 검증하기 위해 제작하는 중간 개발물 형태의 집적 회로(IC)를 말한다.
본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에 따르면, 일반적인 CCTV 카메라와 함께 필요했었던 기존의 고가의 중앙감시 시스템 없이도 해당 화재 감시용 CCTV 카메라(100)와 간단한 모니터링 장비를 가지고도 화재 감시 및 모니터링이 가능해진다.
한편, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 방법의 동작흐름도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 방법은, CCTV 카메라 내에 화재 감시장치가 내장되어 실시간으로 화재를 감지하는 방법으로서, 먼저, CCTV 카메라를 통해 촬영된 실시간 원본 이미지로부터 샘플 이미지를 획득한다(S110). 이에 대해서는 도 7을 참조하여 후술하기로 한다.
다음으로, 상기 샘플 이미지로부터 해당 픽셀별로 RGB 휘도값을 추출한다(S120). 이에 대해서는 도 8을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
다음으로, 상기 원본 이미지의 경계선에 대한 변화값을 파악하도록 상기 해당 픽셀별 휘도값에 대한 웨이브렛(Wavelet) 변환을 수행하여 웨이브렛 변환값을 산출한다(S130).
다음으로, 상기 산출된 웨이브렛 휘도값의 변화값에 대응하는 주파수를 파악한다(S140). 즉, 같은 위치 픽셀의 전후의 비교값이 특정 레벨의 웨이브렛 휘도값으로 크로싱된 경우에 대해서 누적 카운트 값을 구한다(S140).
다음으로, 전술한 S110 내지 S140 단계가 소정 횟수, 예를 들면, 30회 반복되었는지 확인한다(S150). 여기서, 반복 횟수는 임의로 달라질 수 있다.
다음으로, 상기 RGB 휘도값 중에서 각각의 픽셀 위치에서의 Red 휘도값이 Green 휘도값 및 Blue 휘도값보다 큰지 비교한다(S160).
다음으로, 상기 Red 휘도값이 Green 휘도값 및 Blue 휘도값보다 큰 경우, 상기 주파수를 기설정된 불꽃 특성 주파수 값과 비교하여 불꽃 의심 영역인지 확인한다. 즉, 누적 카운트 값이 불꽃 특성인 불꽃 경계지역에 대한 불꽃 경계지역 주파수 값인지 판단한다(S170).
다음으로, 누적 카운트 값이 불꽃 특성인 불꽃 경계지역 주파수 값에 포함되는 경우, 불꽃 의심 영역인 것으로 판단한다(S180).
다음으로, 해당 이미지 내의 상기 불꽃 의심 영역의 확률값에 따라 화재 발생 여부를 판별한다(S190). 예를 들면,상기 확률값은 [(불꽃의심 발생 횟수/시간) * 100%]로 주어지고, 상기 확률값이 80% 이상인 경우 화재로 인식하게 되지만, 이에 국한되는 것은 아니다.
다음으로, 화재 발생으로 판별된 경우, 화재 발생 정보를 사용자 단말에게 송신한다(S200).
전술한 바와 같이, CCTV 카메라에 화재탐지 알고리즘을 적용함으로써, CCTV 카메라에서 화재 발생을 자동으로 감지하여 각 지정된 관련 기관으로의 이미지 정보 및 알람신호를 송신할 수 있으며, 이에 따라 인력비용으로 인한 예산낭비를 줄일 수 있고, 화재에 대한 초기 대응 시스템 구축 가능성을 높일 수 있다.
한편, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에서 이미지 샘플링을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템은, 불꽃 탐지를 위한 이미지 샘플링을 사용한다. 즉, 도 7에 도시된 바와 같이, 전술한 CCTV 카메라(110)를 통해 받은 원본 이미지(401)에 대해서 실시간 연산을 위한 데이터 처리 시간을 감안하여 각각의 프레임 이미지의 휘도 신호를 원래 해상도 보다 작은 해상도를 갖는 샘플 이미지(402)를 획득한다.
이와 같이 샘플 이미지(402)를 처리할 경우, 전체 원본 이미지(401)에 대한 데이터 처리시간 보다 확연히 빠른 연산속도를 보여주며, 또한, 규칙성을 두고 샘플링한 데이터이기 때문에 원본 이미지(401)와 비교하여 평균값 및 오차율이 적게 나온다.
한편, 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에서 원본 이미지에 대한 웨이브렛(Wavelet) 변환을 설명하기 위한 도면들이고, 도 9a 및 도 9b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에서 휘도 이미지 및 웨이브렛(Wavelet) 변환 이미지를 예시하는 도면들이다.
본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템의 경우, CCTV 카메라에 의해 촬영된 원본 이미지의 경계선에 대한 변화값을 알아보기 위해서 촬영 이미지를 휘도값(Y)(403)로 변환한 후, 각각의 휘도값(403)에 대한 웨이브렛(Wavelet) 변환값(404)을 산출함으로써, 경계선 부분을 강조한 데이터를 구할 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 고대역 통과 필터(High-Pass Filter)를 이용하여 연산값을 해당 위치에 삽입한다. 이때, 고대역 통과 필터뿐만 아니라 저대역 통과 필터(Low-Pass Filter)로도 연산값을 가지고 유사한 방법으로 화재를 탐색할 수 있다. 이에 따라 원본 이미지의 휘도에 대한 윤곽선이 강조된 웨이브렛(Wavelet) 휘도값이 산출될 수 있다. 실제 원본의 휘도값(405)이 양쪽 16값을 가지고 있는 240의 값이 변환되어 나온 실제 웨이브렛 변환값(406)을 보면, 더 확연한 차이가 나오는 것을 볼 수 있다.
도 9a는 휘도 이미지(408)를 나타내며, 도 9b는 웨이브렛 변환을 하여 불꽃에서의 윤곽선만 뚜렷이 나타난 것(409)을 나타내는 도면이다.
한편, 도 10a 및 도 10b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에서 화재 동이미지의 특정 픽셀 위치 및 웨이브렛(Wavelet) 변환값의 그래프를 예시하는 도면들이다.
전술한 바와 같이 산출된 웨이브렛 값의 변화값인 주파수를 파악하기 위해서, 예를 들면, 1초당 나온 30프레임 이미지에 대해서 시간에 대하여 특정 레벨의 웨이브렛(Wavelet) 값을 기준으로 크로싱하는 카운트 값을 구한다. 이와 같이 산출된 데이터값을 바탕으로 각각의 프레임 번호(X축) 및 휘도 변화된 값(Y축)을 구하고, 또한, 주기인 주파수 값을 구한다. 이때, 전술한 바와 같이, 불꽃의 특성에 따라 Red값이 Green보다 작거나, Red값이 Blue보다 작으면 주기에 포함되지 않는다.
도 10b의 그래프는 화재 동영상의 특정 픽셀 위치의 Wavelet 변화값을 그래프로 나타내고 있다. 예를 들면, 도 10b에 도시된 바와 같이, 빨간 선은 주기를 나타내며, 그래프의 녹색 원으로 되어 있는 11번째 프레임에서의 Wavelet 휘도값 '160'으로 나온 위치는 Red 값보다 Green 값이 크기 때문에 주기에 포함하지 않는다. 또한, 도 10b에 도시된 바와 같이, 불꽃 파란색 픽셀 위치의 주기에 대한 크로싱 카운트 값은, 예를 들면, 9가 나온다.
한편, 도 11a 및 도 11b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에서 화재 이미지의 주기에 의하여 나온 크로싱 카운트 값을 그래프로 표시한 도면들이고, 도 12a 및 도 12b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템에서 길거리 이미지의 주기에 의하여 나온 크로싱 카운트 값을 그래프로 표시한 도면들이다.
도 11b와 도 12b는 주기에 의하여 나온 크로싱 카운트 값을 그래프로 표시한 것으로서, 이미지의 1초간의 30프레임 데이터로 각각의 픽셀 위치에서의 카운팅 값을 전체 카운팅 숫자의 분포로 그래프로 표시한 것이다.
예를 들면, 한 주기 발생할 경우, x축의 카운트 값은 특정 레벨의 Wavelet 휘도값을 기준으로 두 번 카운팅 되며, 불꽃에 대한 플리커 값, 즉, 깜빡거림의 주파수는 불꽃 경계지역 주파수 값으로 산출되었다.
도 11a에 도시된 화재 이미지에 대해서는 도 11b에서 빨간색 영역에 불꽃 경계지역 주파수 값에 해당하는 주파수가 있었지만, 도 12a의 길거리 이미지에 대해서는 도 12b에서 빨간색 영역에 탐색되어 나오지 않았다. 이에 따라 해당 불꽃 경계지역 주파수 값에 해당된 값이 있을 경우, 불꽃의심 영역으로 1차적으로 판단할 수 있다.
한편, 도 13a 및 도 13b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템이 인도를 촬영하여 화재 여부를 판단하는 것을 예시하는 도면들이고, 도 14a 및 도 14b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템이 소정 시간 경과 이후 인도를 촬영하여 화재 여부를 판단하는 것을 예시하는 도면들이다.
본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템의 경우, 설정 주파수 값에 대한 지속성을 파악하기 위해서, 불꽃의심 영역으로 검색된 사건 처음시간과 그 다음 불꽃의심 영역으로 탐지되는 시간에 대해서 지속성을 가지고 불꽃의심 영역이 발생하는지 비교하여 설정된 확률값, 즉, [(불꽃의심 발생 횟수/시간) * 100 %] 이상으로 발생될 경우에만 화재로 인식을 하도록 구현된다.
예를 들면, CCTV 카메라를 통한 이미지에 중에서 불꽃 이미지에 대해서만 불꽃 경계지역 주파수 값으로 나오는 것은 아니며, 도 13a와 같은 인도 이미지에서도 발견되었다. 예를 들면, 도 13a에서 도면부호 411로 도시된 부분이, 도 13b에서 도면부호 412로 도시된 부분처럼 불꽃 경계지역 주파수 값에 해당하는 것으로 확인되었다.
또한, 도 14a와 같이 도보거리의 이미지는 맨 처음 불꽃 의심 영역이 검색된 이후 8초 이후에 다시 불꽃 의심 영역이 검색이 되었다. 예를 들면, 도 14a에서 도면부호 413로 도시된 부분이, 도 14b에서 도면부호 414로 도시된 부분처럼 불꽃 경계지역 주파수 값에 해당하는 것으로 확인되었다.
한편, 도 15a 및 도 15b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템이 인도에서 발생한 불꽃 의심 영역을 판별하는 것을 예시하는 도면들이고, 도 16a 및 도 16b는 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템이 불꽃 이미지에서 발생한 불꽃 의심 영역을 판별하는 것을 예시하는 도면들이다.
도 15a의 인도 이미지에 대해서 불꽃 의심 영역의 확률값, [(불꽃의심 발생 횟수/시간) * 100 %]이 20%로 나왔지만, 도 16a의 불꽃 이미지에 대해서는 약 80%로 산출되었다. 여기서, 80%는 단지 예를 위한 것으로 그 값이 달라질 수 있다는 점은 당업자에게 자명하다.
도 16b를 참조하면, 이와 같이 불꽃 및 화재의 이미지와 같은 경우, 10초 동안에 기준값으로 8번 이상의 불꽃 의심 영역이 발생되므로, 즉, 10초 동안의 의심영역의 발생 횟수를 비교하여, 시간에 대하여 80% 이상의 이벤트 발생 횟수를 보일 경우, 화재가 발생한 것으로 판단하게 된다.
결국, 본 발명의 실시예에 따르면, CCTV 카메라에 의해 촬영된 이미지가 불꽃(화염) 이미지인지 실시간 판별함으로써 화재의 발생 유무를 용이하게 감시할 수 있다. 이에 따라, 기존의 고가의 적외선 카메라 또는 중앙제어장치 없이도 CCTV 카메라에 의해 촬영된 이미지를 통해 화재의 발생 유무를 용이하게 감시할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 따르면, CCTV 카메라 내에 화재 감시장치를 내장함으로써 현장에 설치된 CCTV 카메라에서 화재 유무를 직접 탐색하여 관련 기관이나 사용자 단말에게 통보할 수 있다. 예를 들면, 관련 기관, 수신자 및 DVR에게 정보 및 이미지를 바로 송신할 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: CCTV 카메라
200: 화재 감시장치
300: 사용자 단말
210: 샘플 이미지 획득부
220: 휘도값 추출부
230: 웨이브렛 변환부
240: 제어부
250: 메모리
260: 송신부

Claims (8)

  1. 화재 발생 유무를 감시할 해당 영역의 이미지를 실시간으로 촬영하여 원본 이미지를 제공하는 CCTV 카메라; 및
    상기 CCTV 카메라 내에, FPGA(field-programmable gate array) 형태로 탑재될 수 있고, 임베디드-기반 운영체제(Operating System: OS)가 탑재된 화재 감시 제어보드 형태의 하드웨어로 구현되어 내장되며, 상기 FPGA를 통하여 상기 CCTV 카메라로부터 촬영된 원본 이미지가 불꽃(화염) 이미지인지 판별하여 화재 발생 유무를 감시하는 화재 감시장치
    를 포함하되, 상기 화재 감시장치는,
    상기 CCTV 카메라로부터 촬영된 원본 이미지로부터 샘플 이미지(Sample Image)를 획득하는 샘플 이미지 획득부;
    상기 샘플 이미지로부터 해당 픽셀별로 RGB 휘도값을 추출하는 휘도값 추출부;
    상기 원본 이미지의 경계선에 대한 변화값을 파악하기 위해 상기 RGB 휘도값을 웨이브렛 변환하여 웨이브렛 휘도값을 산출하는 웨이브렛(Wavelet) 변환부;
    상기 산출된 웨이브렛 휘도값의 변화값에 대응하는 주파수를 파악하고 상기 주파수를 기설정된 불꽃 특성 주파수 값과 비교하여 불꽃 의심 영역인지를 확인하고, 해당 이미지 내의 상기 불꽃 의심 영역의 발생 확률에 따라 화재 발생 여부를 판별하는 제어부; 및
    상기 제어부가 화재 발생으로 판별한 경우, 화재 발생 정보를 송신하는 송신부
    를 포함하고,
    상기 제어부는, 상기 산출된 웨이브렛 값의 변화값인 주파수를 파악하기 위해 각각의 픽셀 위치에서의 누적된 크로싱(Crossing) 카운트 값을 구하여, 각각의 픽셀 위치에서의 Red 휘도값이 Green 휘도값 및 Blue 휘도값보다 큰지 여부를 비교하고, 상기 누적된 크로싱 카운트 값이 기설정된 불꽃 특성 주파수 값에 해당하는 경우, 해당 이미지 내에 불꽃 의심 영역이 있는 것으로 확인하며, [(불꽃의심 발생 횟수/시간) * 100%]을 기설정된 확률값과 비교하여 화재 발생 여부를 판별하며,
    상기 불꽃 특성 주파수값은 불꽃 경계지역에 대한 불꽃 경계지역 주파수 값인 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 화재 감시장치의 송신부로부터 송신된 화재 발생 정보를 유선 또는 무선으로 수신하는 사용자 단말을 추가로 포함하는 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템.
  4. 제1항 또는 제3항에 기재된 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 시스템을 이용하여 실시간으로 화재를 감지하는 방법에 있어서,
    a) CCTV 카메라를 통해 촬영된 실시간 원본 이미지로부터 샘플 이미지를 획득하는 단계;
    b) 상기 샘플 이미지로부터 해당 픽셀별로 RGB 휘도값을 추출하는 단계;
    c) 상기 원본 이미지의 경계선에 대한 변화값을 파악하도록 상기 해당 픽셀별 휘도값에 대한 웨이브렛(Wavelet) 변환을 수행하여 웨이브렛 변환값을 산출하는 단계;
    d) 상기 산출된 웨이브렛 휘도값의 변화값에 대응하는 주파수를 파악하는 단계;
    e) 상기 RGB 휘도값 중에서 각각의 픽셀 위치에서의 Red 휘도값이 Green 휘도값 및 Blue 휘도값보다 큰지 비교하는 단계;
    f) 상기 Red 휘도값이 Green 휘도값 및 Blue 휘도값보다 큰 경우, 상기 주파수를 기설정된 불꽃 특성 주파수 값과 비교하여 불꽃 의심 영역인지 확인하는 단계; 및
    g) 해당 이미지 내의 상기 불꽃 의심 영역의 확률값에 따라 화재 발생 여부를 판별하는 단계
    를 포함하고,
    상기 f) 단계의 불꽃 특성 주파수는 불꽃 경계지역에 대한 불꽃 경계지역 주파수 값이며,
    상기 g) 단계의 확률값은 [(불꽃의심 발생 횟수/시간) * 100%]로 주어지는 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제4항에 있어서,
    상기 확률값이 80% 이상인 경우 화재로 인식하는 것을 특징으로 하는 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 방법.
  8. 제4항에 있어서,
    h) 화재 발생으로 판별된 경우, 화재 발생 정보를 사용자 단말에게 송신하는 단계를 추가로 포함하는 CCTV 카메라를 이용한 실시간 화재 감시 방법.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190041227A (ko) 2017-10-12 2019-04-22 (주)한국아이티에스 화재 감시 시스템 및 방법
KR20200141255A (ko) * 2019-06-10 2020-12-18 삼성중공업 주식회사 선박용 화재 감지 시스템

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101695251B1 (ko) * 2012-05-22 2017-01-12 한화테크윈 주식회사 원격으로 카메라 ｆｐｇａ 배열을 변경하기 위한 시스템 및 카메라 제어 방법
KR101447528B1 (ko) * 2013-08-13 2014-10-10 주식회사 하이맥스 Cctv를 이용한 화재 경보 제어 장치 및 시스템
US9292746B2 (en) 2014-05-20 2016-03-22 Broan-Nutone Llc Automated emissions capture determination
CN105759826A (zh) * 2015-11-03 2016-07-13 天津艾思科尔科技有限公司 带有智能型消防探测装置的飞行器
CN110501914B (zh) * 2018-05-18 2023-08-11 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 一种安全监控方法、设备及计算机可读存储介质
GB2580644A (en) 2019-01-18 2020-07-29 Ffe Ltd Flame detector
CN111539239B (zh) * 2019-01-22 2023-09-22 杭州海康微影传感科技有限公司 明火检测的方法、装置及存储介质
KR102166709B1 (ko) 2019-02-13 2020-10-16 엔씨엔스페이스(주) 데이터 기반 관제 시스템 및 그 방법
KR102254152B1 (ko) 2019-11-14 2021-05-21 엔씨엔스페이스(주) 상황 관제실 운영 시나리오 설계 및 제어 시스템 및 그 방법
KR20210144455A (ko) 2020-05-22 2021-11-30 엔씨엔스페이스(주) 센서 데이터와 영상 데이터의 실시간 시각화 기술 기반의 융복합 관제 시스템 및 그 방법
KR102438433B1 (ko) 2020-09-16 2022-09-01 엔씨엔스페이스(주) 데이터 기반의 3d 시각화가 가능한 관제 시스템 및 방법
CN112347937B (zh) * 2020-11-06 2023-11-10 南京朗联消防科技有限公司 一种基于视觉感知的室内火灾监测系统及方法
CN115346331A (zh) * 2022-08-12 2022-11-15 四川长虹电器股份有限公司 基于电视摄像头实现烟雾报警的智能看家方法
CN117518175A (zh) * 2023-11-09 2024-02-06 大庆安瑞达科技开发有限公司 一种红外周扫雷达广域范围快速发现火源的方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004030225A (ja) * 2002-06-26 2004-01-29 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 白煙検出方法及び装置
KR100858140B1 (ko) * 2007-02-20 2008-09-10 (주)에이치엠씨 영상처리를 이용한 화재 감지 방법 및 시스템
KR100918436B1 (ko) * 2007-11-27 2009-09-24 계명대학교 산학협력단 비전 기반의 화재 감지 시스템 및 방법
KR100948128B1 (ko) * 2006-12-12 2010-03-18 인더스트리얼 테크놀로지 리서치 인스티튜트 연기 검출 방법 및 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004030225A (ja) * 2002-06-26 2004-01-29 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 白煙検出方法及び装置
KR100948128B1 (ko) * 2006-12-12 2010-03-18 인더스트리얼 테크놀로지 리서치 인스티튜트 연기 검출 방법 및 장치
KR100858140B1 (ko) * 2007-02-20 2008-09-10 (주)에이치엠씨 영상처리를 이용한 화재 감지 방법 및 시스템
KR100918436B1 (ko) * 2007-11-27 2009-09-24 계명대학교 산학협력단 비전 기반의 화재 감지 시스템 및 방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190041227A (ko) 2017-10-12 2019-04-22 (주)한국아이티에스 화재 감시 시스템 및 방법
KR20200141255A (ko) * 2019-06-10 2020-12-18 삼성중공업 주식회사 선박용 화재 감지 시스템
KR102477559B1 (ko) * 2019-06-10 2022-12-13 삼성중공업 주식회사 선박용 화재 감지 시스템

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