KR101297121B1 - 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법 - Google Patents

적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101297121B1
KR101297121B1 KR1020120058745A KR20120058745A KR101297121B1 KR 101297121 B1 KR101297121 B1 KR 101297121B1 KR 1020120058745 A KR1020120058745 A KR 1020120058745A KR 20120058745 A KR20120058745 A KR 20120058745A KR 101297121 B1 KR101297121 B1 KR 101297121B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
fire
feature
infrared image
region
Prior art date
Application number
KR1020120058745A
Other languages
English (en)
Inventor
김동근
Original Assignee
공주대학교 산학협력단
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 공주대학교 산학협력단 filed Critical 공주대학교 산학협력단
Priority to KR1020120058745A priority Critical patent/KR101297121B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101297121B1 publication Critical patent/KR101297121B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/12—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions
    • 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
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A62—LIFE-SAVING; FIRE-FIGHTING
    • A62C—FIRE-FIGHTING
    • A62C3/00—Fire prevention, containment or extinguishing specially adapted for particular objects or places
    • A62C3/02—Fire prevention, containment or extinguishing specially adapted for particular objects or places for area conflagrations, e.g. forest fires, subterranean fires
    • A62C3/0221—Fire prevention, containment or extinguishing specially adapted for particular objects or places for area conflagrations, e.g. forest fires, subterranean fires for tunnels
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/006—Alarm destination chosen according to type of event, e.g. in case of fire phone the fire service, in case of medical emergency phone the ambulance
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/10—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from different wavelengths
    • H04N23/11—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from different wavelengths for generating image signals from visible and infrared light wavelengths
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10048—Infrared image

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Fire-Detection Mechanisms (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 터널화재 감시시스템에 이용할 목적으로 입력 영상에 임계치를 적용하여 생성된 이진 영상을 버퍼에 선입선출방식으로 저장 관리하여 누적 영상을 계산하고, 연결요소 검출, 일정기간 검출된 연결요소영역의 크기 변화 등을 이용하여 적외선 카메라로부터 획득되는 적외선 영상에서 화염발생 여부를 판단하여 터널에서 화재가 발생하였는지를 자동 검출하는 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명을 통해 적외선 영상에서 여러 프레임에 걸쳐 지속적으로 높은 온도를 갖는 영역이면서 화염으로 인해 크기 또는 모양의 변화가 있는 영역을 화재에 의한 화염으로 검출할 수 있어 터널 내에 설치된 적외선 카메라로 터널 내에서 화재발생을 효과적으로 감지할 수 있으며, 화재발생의 오검출 빈도를 효과적으로 줄일 수 있으며, 실시간 시스템으로 구축에 용이함으로써 터널 내의 화재발생으로 인한 인적 및 물적 피해를 최소화할 수 있는 효과를 동시에 제공하게 된다.

Description

적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법{tunnel fire detection device using infrared imaging and thereof.}
본 발명은 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 터널화재 감시시스템에 이용할 목적으로 입력 영상에 임계치를 적용하여 생성된 이진 영상을 버퍼에 선입선출방식으로 저장 관리하여 누적 영상을 계산하고, 연결요소 검출, 일정기간 검출된 연결요소영역의 크기 변화 등을 이용하여 적외선 카메라로부터 획득되는 적외선 영상에서 화염발생 여부를 판단하여 터널에서 화재가 발생하였는지를 자동 검출하는 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법에 관한 것이다.
현재 대부분의 터널에서 교통사고 및 화재 등의 위험상황을 감시하기 위하여 터널 내에 CCD 카메라를 설치하여 원격지에서 감시자가 육안으로 모니터링 하고 있다.
사용자가 24시간 모니터 앞에서 육안으로 관찰하는 어려움의 대안 또는 보조 수단으로 자동화된 화재감시 시스템의 요구가 증가하고 있는 실정이다.
적외선 카메라는 가격에서 일반 CCD 카메라에 비해 고가이지만 주간 및 야간 감시가 가능하며, 열이 있는 영역과 없는 영역의 명도가 명확히 구분되어 화재 발생시의 높은 온도가 높은 명도로 표시되기 때문에 육안 또는 영상처리에 의한 자동감지알고리즘이 보다 단순화되면서 우수한 성능을 보이기 때문에 적외선 카메라의 사용은 비약적으로 증가 될 것이다.
종래의 적외선 영상에 의한 자동화된 화재 감시 방법은 첫째, 기준영상과의 차이를 계산하여 변화된 영역을 검출하여 화재를 판정하는 방법과 둘째, 인접 영상프레임 사이의 차이를 계산하여 변화영역을 검출하고, 특징을 검출하여 화재를 판정하는 방법 등이 있다.
상기 첫째의 방법은 기준영상을 정하는 것인 중요한 문제이다.
오전/오후, 주간/야간 및 계절적인 요인 등의 외부환경에 의해 기준영상이 다수 개가 필요하거나 또는 기준영상을 외부 환경에 따라 갱신하는 처리가 필요하다.
상기 둘째의 방법은 인접한 영상 프레임으로부터 변화를 계산하기 때문에 기준영상은 필요 없으나 잡음에 민감하며, 화재발생 초기의 작은 영역에서의 변화를 감지하기가 어렵다.
첫째 및 둘째의 방법은 영상 프레임 사이의 차이를 계산하고, 차이로 나타나는 영역을 검출하고, 인접한 프레임 사이에서 검출된 영역 사이의 대응관계를 찾는 등의 처리시간이 하드웨어 자원이 제한되어 있는 신호처리 및 임베디드(내장형) 장비 등에서 실시간 처리가 어렵다.
또한, 터널 내의 적외선 영상에서 높은 명도 값을 갖는 부분은 화재에 의한 화염 이외에 자동차의 배기구와 태양열에 의해 가열된 차량 표면이 높은 명도를 갖게 되어 화재로 인한 화염과 구분이 어려워 오 검출의 원인이 된다.
없음.
따라서 본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 감안하여 제안된 것으로서, 본 발명의 목적은 고정된 적외선 카메라로부터 입력된 적외선 영상에서 일정시간 겹치는 지역에서 높은 온도 값을 지속적으로 나타내는 영역을 검출하고, 검출된 영역이 지속적으로 크기 및 모양이 변하는지를 계산하여 화재 발생 여부를 판단하도록 하는데 있다.
한편, 본 발명의 다른 목적은 상기 목적을 이용하여 자동차 배기구 및 태양열에 의해 가열된 차량표면 등의 적외선 영상에서 높은 명도 값을 갖는 비 화염 영역으로부터 화재에 의한 화염(재) 영역을 안정적으로 검출할 수 있는 방법 및 장치를 제시하여 터널 내에 고정식으로 설치된 적외선 카메라로부터 화재발생을 자동감지하는 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위하여,
본 발명의 일실시예에 따른 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치는,
적외선 영상을 획득하기 위한 적외선카메라(100)와;
적외선카메라로부터 출력되는 영상신호를 입력받아 일정시간 간격으로 영상 프레임을 획득하고 윈도우 마스크를 사용하여 영상을 서브 샘플링하거나, 잡음제거를 위한 필터링을 수행하기 위한 적외선영상획득및전처리부(110)와;
적외선 영상에서 높은 열이 발생하는 영역을 안정적으로 검출하기 위하여 임계치를 적용하며, 최근의 연속된 프레임의 이진 영상을 선입선출 방식으로 저장 관리하기 위한 이진영상버퍼부(121)와,
상기 이진영상버퍼부에 저장된 최근의 연속된 프레임으로부터 검출된 이진 영상으로부터 누적 영상을 계산하고, 임계치를 적용하여 동일 화소에서 지속적으로 높은 명도값을 갖는 화소를 검출하며, 검출된 이진 화소의 연결성을 이용하여 높은 명도값을 갖는 영역을 검출하고, 현재 프레임에서 높은 명도값을 갖는 영역으로 검출된 영역으로부터 영역의 면적을 나타내는 화소수, 중심위치, 영역의 명도평균 및 표준편차, 모멘트 영역을 포함하는 사각형 정보의 특징을 계산하여 특징버퍼부에 선입선출 방식으로 검출된 영역의 특징을 저장시키기 위한 영상처리부(122)와,
상기 영상처리부에서 처리된 검출된 영역의 특징 정보를 저장 관리하기 위한 특징버퍼부(123)로 구성된 적외선영상처리수단(120)과;
상기 적외선영상획득및전처리부에 의해 획득된 현재 프레임으로부터 적외선영상처리수단에서 검출한 각각의 영역에 대해 특징버퍼부에 저장된 최근 프레임으로부터 검출되어 저장 관리되는 영역과의 크기 변화를 비교하여 지속적으로 크기가 변화하면 화재로 판단하고, 변화하지 않으면 화재가 아닌 것으로 판단하기 위한 화재발생판단부(130)와;
상기 화재발생판단부에 의해 화재로 판단되면 화재발생 상황을 운영자에서 통보하기 위한 화재발생경보부(140);를 포함하여 구성되어 본 발명의 과제를 해결하게 된다.
이상의 구성 및 작용을 지니는 본 발명에 따른 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법은,
적외선 영상에서 여러 프레임에 걸쳐 지속적으로 높은 온도를 갖는 영역이면서 화염으로 인해 크기 또는 모양의 변화가 있는 영역을 화재에 의한 화염으로 검출할 수 있어 터널 내에 설치된 적외선 카메라로 터널 내에서 화재발생을 효과적으로 감지할 수 있으며, 화재발생의 오검출 빈도를 효과적으로 줄일 수 있으며, 실시간 시스템으로 구축에 용이함으로써 터널 내의 화재발생으로 인한 인적 및 물적 피해를 최소화할 수 있는 효과를 동시에 제공하게 된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치의 터널의 출구 위치를 이용한 임계값 설정을 나타낸 예시도이다.
상기 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치는,
적외선 영상을 획득하기 위한 적외선카메라(100)와;
적외선카메라로부터 출력되는 영상신호를 입력받아 일정시간 간격으로 영상 프레임을 획득하고 윈도우 마스크를 사용하여 영상을 서브 샘플링하거나, 잡음제거를 위한 필터링을 수행하기 위한 적외선영상획득및전처리부(110)와;
적외선 영상에서 높은 열이 발생하는 영역을 안정적으로 검출하기 위하여 임계치를 적용하며, 최근의 연속된 프레임의 이진 영상을 선입선출 방식으로 저장 관리하기 위한 이진영상버퍼부(121)와,
상기 이진영상버퍼부에 저장된 최근의 연속된 프레임으로부터 검출된 이진 영상으로부터 누적 영상을 계산하고, 임계치를 적용하여 동일 화소에서 지속적으로 높은 명도값을 갖는 화소를 검출하며, 검출된 이진 화소의 연결성을 이용하여 높은 명도값을 갖는 영역을 검출하고, 현재 프레임에서 높은 명도값을 갖는 영역으로 검출된 영역으로부터 영역의 면적을 나타내는 화소수, 중심위치, 영역의 명도평균 및 표준편차, 모멘트 영역을 포함하는 사각형 정보의 특징을 계산하여 특징버퍼부에 선입선출 방식으로 검출된 영역의 특징을 저장시키기 위한 영상처리부(122)와,
상기 영상처리부에서 처리된 검출된 영역의 특징 정보를 저장 관리하기 위한 특징버퍼부(123)로 구성된 적외선영상처리수단(120)과;
상기 적외선영상획득및전처리부에 의해 획득된 현재 프레임으로부터 적외선영상처리수단에서 검출한 각각의 영역에 대해 특징버퍼부에 저장된 최근 프레임으로부터 검출되어 저장 관리되는 영역과의 크기 변화를 비교하여 지속적으로 크기가 변화하면 화재로 판단하고, 변화하지 않으면 화재가 아닌 것으로 판단하기 위한 화재발생판단부(130)와;
상기 화재발생판단부에 의해 화재로 판단되면 화재발생 상황을 운영자에서 통보하기 위한 화재발생경보부(140);를 포함하여 구성되어 터널 내에서 발생하는 화재를 판단하는 것을 특징으로 한다.
한편, 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 방법은,
적외선영상획득및전처리부(110)가 적외선 카메라에 의해 획득된 적외선 영상을 이용하여 전처리하는 적외선영상획득및전처리단계(S100)와;
영상처리부가 적외선 영상을 처리하기 위한 적외선영상처리단계(S110)와;
이진영상버퍼부가 이진 영상을 선입선출방식으로 버퍼링하는 이진영상버퍼링단계(S120)와;
영상처리부(122)가 특징버퍼부에 선입선출 방식으로 검출된 영역의 특징을 저장시키기 위한 특징버퍼링단계(S130)와;
화재발생판단부(130)가 화재 발생을 판단하는 화재발생판단단계(S140)와;
화재발생경보부(140)가 화재발생판단부에 의해 화재로 판단되면 화재발생 상황을 운영자에서 통보하기 위한 화재발생경보단계(S150);를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 적외선영상처리단계(S110)는,
터널 출구로부터의 상대적인 거리에 따른 임계치 Th1, Th2, Th3를 설정하는 것을 특징으로 한다.
여기서, Th1은 적외선 영상에서 높은 온도를 갖는 화소를 검출하기 위한 임계치이며, Th2는 영역의 크기에 대한 임계치이며, Th3는 현재 검출된 영역과 겹치는 영역으로 판정된 특징버퍼부에 저장된 영역과의 영역의 차이합에 대한 임계치.
한편, 상기 적외선영상처리단계(S110)와, 이진영상버퍼링단계(S120)와, 특징버퍼링단계(S130)에서,
수식 1, 수식 2, 수식 3, 수식 4, 수식 5를 이용하여 임계치에 의한 이진 영상을 구하고, 선입선출방식으로 이진 영상 버퍼를 저장관리하고, 누적 영상을 계산하여 지속적으로 동일 영역에서 높은 명도 값을 갖는 영역을 검출하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 수식 1은
Figure 112012043861616-pat00001
이며,
수식 2는
Figure 112012043861616-pat00002
이며,
수식 3은
Figure 112012043861616-pat00003
이며,
수식 4는
Figure 112012043861616-pat00004
이며,
수식 5는
Figure 112012043861616-pat00005
이다.
한편, 상기 화재발생판단단계(S140)는,
수식 6, 수식 7, 수식 8, 알고리즘 1, 알고리즘 2를 이용하여 지속적으로 높은 명도 값을 갖는 영역에서 특징을 추출하고, 추출된 특징을 선입선출방식으로 특징버퍼부에 저장 관리하고, 영역의 모양 및 크기가 화염의 움직임에 의해 변동하는 영역을 찾아 터널에 설치된 적외선 카메라로부터 획득한 적외선 영상에서 화염 발생 영역을 판단하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 수식 6는
Figure 112012043861616-pat00006
이며,
수식 7은
Figure 112012043861616-pat00007
이며,
수식 8은
Figure 112012043861616-pat00008
이며,
알고리즘1은
Figure 112012043861616-pat00009
이며,
알고리즘2는
Figure 112012043861616-pat00010
이다.
이때, 상기 특징버퍼링단계(S130)는,
이진영상버퍼부에서 합계를 구하고, 임계치를 적용하여 지속적으로 겹치는 영역에서 높은 온도를 갖는 영역을 검출하는 높은온도영역검출단계(S131)와,
이진 영상으로부터 4-이웃 연결요소 또는 8-이웃 연결요소를 이용하여 연결요소영역 을 검출하는 연결요소영역검출단계(S132)와,
시간 t에 지속적으로 높은 온도를 갖는 영역으로 검출된 특징 htBlob(i, t)를 특징버퍼부에 저장특징버퍼부저장단계(S133)와,
시간 t에 지속적으로 높은 온도를 갖는 영역으로 검출된 각 특징 htBlob(i, t), i=0, 1,..., n(t)-1 에 대해 pixelCounts(i, t)가 Th2 이하인 것을 필터링하여 삭제하는 필터링삭제단계(S134)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 화재발생판단단계(S140)는,
시간 t에 지속적으로 높은 온도를 갖는 영역으로 검출된 각 특징 htBlob(i, t), i=0, 1,..., n(t)-1 에 대해 특징버퍼부에서 영역이 겹치는 곳을 찾기 위하여 시간 t에 i번째 영역의 중심점, cX(i, t), cY(i, t)를 계산하는 중심점계산단계(S141)와,
시간 t의 현재 프레임의 영상에 화염영역이 존재하는지를 판단하는 화염영역존재판단단계(S142)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
이하, 본 발명에 의한 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법의 실시예를 통해 상세히 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치의 구성도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명인 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치는,
적외선 영상을 획득하기 위한 적외선카메라(100)와;
적외선카메라로부터 출력되는 영상신호를 입력받아 일정시간 간격으로 영상 프레임을 획득하고 윈도우 마스크를 사용하여 영상을 서브 샘플링하거나, 잡음제거를 위한 필터링을 수행하기 위한 적외선영상획득및전처리부(110)와;
적외선 영상에서 높은 열이 발생하는 영역을 안정적으로 검출하기 위하여 임계치를 적용하며, 최근의 연속된 프레임의 이진 영상을 선입선출 방식으로 저장 관리하기 위한 이진영상버퍼부(121)와,
상기 이진영상버퍼부에 저장된 최근의 연속된 프레임으로부터 검출된 이진 영상으로부터 누적 영상을 계산하고, 임계치를 적용하여 동일 화소에서 지속적으로 높은 명도값을 갖는 화소를 검출하며, 검출된 이진 화소의 연결성을 이용하여 높은 명도값을 갖는 영역을 검출하고, 현재 프레임에서 높은 명도값을 갖는 영역으로 검출된 영역으로부터 영역의 면적을 나타내는 화소수, 중심위치, 영역의 명도평균 및 표준편차, 모멘트 영역을 포함하는 사각형 정보의 특징을 계산하여 특징버퍼부에 선입선출 방식으로 검출된 영역의 특징을 저장시키기 위한 영상처리부(122)와,
상기 영상처리부에서 처리된 검출된 영역의 특징 정보를 저장 관리하기 위한 특징버퍼부(123)로 구성된 적외선영상처리수단(120)과;
상기 적외선영상획득및전처리부에 의해 획득된 현재 프레임으로부터 적외선영상처리수단에서 검출한 각각의 영역에 대해 특징버퍼부에 저장된 최근 프레임으로부터 검출되어 저장 관리되는 영역과의 크기 변화를 비교하여 지속적으로 크기가 변화하면 화재로 판단하고, 변화하지 않으면 화재가 아닌 것으로 판단하기 위한 화재발생판단부(130)와;
상기 화재발생판단부에 의해 화재로 판단되면 화재발생 상황을 운영자에서 통보하기 위한 화재발생경보부(140);를 포함하여 구성되게 된다.
상기 적외선카메라(100)는 적외선 영상을 획득하기 위한 카메라이어야 하며, 상기 적외선영상획득및전처리부(110)는 적외선카메라로부터 출력되는 영상신호를 입력받아 일정시간 간격으로 영상 프레임을 획득하고 윈도우 마스크를 사용하여 영상을 서브 샘플링하거나, 잡음제거를 위한 필터링을 수행하게 된다.
즉, 적외선카메라로부터 출력되는 영상신호를 입력받아 일정시간 간격으로 영상 프레임을 획득하고 저장할 수 있는 일반적인 프레임 그래버 장치 또는 신호처리장치와 연동되어 영상대비 개선 및 잡음 제거 필터링 연산의 전처리를 수행하며, 계산속도 향상을 위하여 윈도우 마스크에 의한 영상 서브 샘플링을 수행하게 된다.
한편, 상기 적외선영상처리수단(120)은 이진영상버퍼부(121)와, 영상처리부(122)와, 특징버퍼부(123)로 구성되게 된다.
적외선 영상에서 높은 열이 발생하는 영역을 안정적으로 검출하기 위하여 임계치를 적용하고, 최근 이진 영상 정보를 관리하기 위하여 최대개수(maxQ1) 크기의 선입선출방식의 버퍼로 저장 관리한다.
상기 영상처리부(122)에서 이진영상버퍼부에 저장된 최근의 maxQ1 개의 프레임으로부터 검출한 이진 영상으로부터 누적 영상을 구한 다음, 임계치를 적용하여 동일 화소에서 지속적으로 높은 명도 값을 갖는 화소를 검출한다.
검출된 이진 화소의 연결성을 이용하여 높은 명도 값을 갖는 영역을 검출하고, 현재 프레임에서 높은 명도 값을 갖는 영역으로 검출된 영역으로부터 영역의 면적을 나타내는 화소 수(countPixels), 중심위치(cX, cY), 영역의 명도평균(mValue) 및 표준편차(sValue), 모멘트(moments), 영역을 포함하는 사각형(rect) 정보 등의 특징을 계산하여 특징버퍼부에 선입선출방식으로, 최대크기(maxQ2)인 특징버퍼부에 시간에 따라 프레임으로부터 화염으로 검출된 영역의 특징을 저장 관리한다.
상기 화재발생판단부(130)는 현재 프레임에서 검출된 영역이 화염(재)에 의한 영역인지 자동차 등에 의한 영역인지의 판단은 적외선영상획득및전처리부에 의해 획득된 현재 프레임으로부터 적외선영상처리수단에서 검출한 각각의 영역에 대해 특징버퍼부에 저장된 maxQ2 개의 최근 프레임으로부터 검출되어 저장 관리되는 영역과의 크기변화의 비교를 통하여 지속적으로 크기가 변화하면 화염(재)으로 판단하고 변화하지 않으면 화염이 아닌 것으로 판단한다.
이때, 상기 화재발생경보부(140)는 화재발생판단부에 의해 화재가 발생한 것으로 판단되면 일반적인 알람 장치를 이용하여 화재발생 상황을 운영자에게 통보하게 된다.
상기 통보 방식은 일반적인 핸드폰을 통한 통보, 컴퓨터단말기를 통한 통보 등이 있으며, 어떠한 방식에 구애받지 않고 운영자에게 통보되기만 하면 된다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 방법은,
적외선영상획득및전처리부(110)가 적외선 카메라에 의해 획득된 적외선 영상을 이용하여 전처리하는 적외선영상획득및전처리단계(S100)와;
영상처리부가 적외선 영상을 처리하기 위한 적외선영상처리단계(S110)와;
이진영상버퍼부가 이진 영상을 선입선출방식으로 버퍼링하는 이진영상버퍼링단계(S120)와;
영상처리부(122)가 특징버퍼부에 선입선출 방식으로 검출된 영역의 특징을 저장시키기 위한 특징버퍼링단계(S130)와;
화재발생판단부(130)가 화재 발생을 판단하는 화재발생판단단계(S140)와;
화재발생경보부(140)가 화재발생판단부에 의해 화재로 판단되면 화재발생 상황을 운영자에서 통보하기 위한 화재발생경보단계(S150);를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
적외선영상획득및전처리단계(S100) 이전에 알고리즘을 초기화하기 위한 단계(S50)를 수행하게 된다.
이때, t는 영상을 획득하는 카운터이다.
필요한 메모리를 할당하고, 이진 영상을 버퍼링하여 누적 영상을 계산할 프레임의 수 maxQ1, 지속적으로 높은 온도를 갖는 영역으로부터 계산한 특징을 버퍼링할 프레임의 수 maxQ2, 임계치 Th1, Th2, Th3을 초기화한다.
상기 maxQ1, maxQ2는 2에서 30 사이의 임의의 정수를 선택한다.
수가 크면 클수록 더 긴 시간 동안 온도가 지속적으로 높으면서 크기 및 모양이 변하는 영역을 검출한다.
임계치 Th1, Th2, Th3 는 영상의 모든 영역에서 적외선 카메라로부터의 거리에 상관없이 동일한 값으로 설정하거나, 또는 카메라로부터의 거리에 따라 상대적으로 설정한다.
카메라로부터의 거리는 이차원 영상에서 터널의 출구를 이용하여 2차원 영상에서 근사적으로 계산한다.
2차원 영상에서 터널출구의 위치는 사용자에 의해 설정하거나 또는 일정시간 동안 검출되는 자동차 영역의 움직임 벡터가 향하는 방향의 지점을 구하여 계산할 수 있다.
Th1은 적외선 영상에서 높은 온도를 갖는 화소를 검출하기 위한 임계치로 적외선 영상의 명도 히스토그램을 통하여 구할 수 있다.
명도 값이 256 단계인 적외선 영상에서 120에서 190 사이의 값으로 설정한다.
Th2는 잡음 등에 의해 검출된 작은 크기의 영역을 필터링하기 위한 임계치로 적외선영상획득및전처리단계(S100)의 서브샘플링 크기와 카메라가 설치된 곳으로부터의 거리에 영향을 받는다.
카메라부터의 거리는 2차원 영상에서 도 3과 같이 터널의 출구위치(A)를 설정하여, 임의의 영역(예: B)까지의 2차원 상에서의 거리(dist)를 구하여 이 거리가 적은 값을 가지면 가질수록 카메라로부터 멀리 떨어진 것으로 판단하고 2차원 영상영역 내에서의 거리의 최소값 0과 최대값(dMax)을 120에서 190사이의 선형 보간하여 카메라로부터의 거리에 반비례하도록 임계치 Th1을 각 영역의 위치에 따라 다른 값으로 설정한다.
Th2는 영역의 크기에 대한 임계치이다.
카메라로부터 거리가 멀면 멀수록 물체가 작게 보이므로 Th2를 카메라로부터 거리가 먼 경우(dist가 적은 값인 경우)는 작은 값으로 설정하고, 가까운 경우는 약간 큰 값을 설정한다.
서브샘플링에서 m=2, n=2로 할 경우, Th2는 1에서 5의 값으로 한다.
Th3은 현재 검출된 영역과 겹치는 영역으로 판정된 특징버퍼부에 저장된 영역과의 영역의 차이 합(sumAreaChange)에 대한 임계치이다.
Th3 = 5일 경우, 5 화소 영역 이상의 변화가 있어야 화염으로 판정한다.
상기 적외선영상획득및전처리단계(S100)는 적외선영상획득및전처리부(110)가 적외선 카메라에 의해 획득된 적외선 영상을 이용하여 전처리하는 단계로서, 서브 샘플링과 공간 필터링을 포함하고 있으며, 획득되는 영상의 화질과 구현되는 하드웨어의 성능에 따라 선택적으로 사용할 수 있다.
서브 샘플링은 M×N 크기의 영상을 (M/m)×(N/n) 크기로 서브 샘플링하여 영상의 축소된 영상을 만드는 단계이다.
공간 필터링은 입력된 영상 프레임에 포함된 공간 잡음을 제거하기 위해 수행한다.
일반적으로 3×3 윈도우를 사용하여 중위수 또는 평균을 구하여 필터링 처리를 한다.
시간 t에 획득 및 전처리 된 적외선 영상은 I(x, y, t)로 표현한다.
상기 적외선영상처리단계(S110)는 영상처리부가 적외선 영상을 처리하기 위한 단계로서, 적외선 영상에서 임계치 Th1 보다 높은 명도 값을 가지는 화소를 검출하기 위한 단계이다.
Figure 112012043861616-pat00011
<수식1>
상기 수식 1을 사용하여 시간 t의 영상 프레임, I(x, y, t)에 임계치 Th1을 적용하여 BI(x, y, t)를 계산한다.
임계치 Th1은 명도 값이 256 단계인 적외선 영상에서 120에서 190 사이의 값으로 설정한다.
터널의 출구위치와 검출된 변화영역까지의 거리가 적은 값을 가지면 가질수록 카메라로부터 멀리 떨어진 것으로 판단하고 2차원 영상영역 내에서의 거리의 최소값 0과 최대값(dMax)을 120에서 190사이의 값으로 선형 보간하여 카메라로부터의 거리에 반비례하도록 임계치 Th1을 각 영역의 위치에 따라 다른 값으로 설정한다.
거리에 따라 영역을 일정 개수의 영역으로 분류하고 동일 영역에 대해서는 같은 임계값을 적용한다.
터널 출구의 위치는 수동으로 지정하거나, 초기의 일정 시간의 차량과 같은 이동물체의 움직임 방향을 추적하여 계산한다.
상기 이진영상버퍼링단계(S120)는 이진영상버퍼부가 이진 영상을 선입선출방식으로 버퍼링하는 단계로서, 적외선영상처리단계(S110)에서 계산된 이진영상 BI(x, y, t)를 이진 영상버퍼부인 QueueBI에 저장하는 단계이다.
상기 QueueBI는 최근의 maxQ1 개의 이진 영상을 선입선출(First-In First-Out) 방식으로 저장하며, 누적시켜 BA(x, y, t)를 계산한다.
Figure 112012043861616-pat00012
<수식2>
상기 수식 2에서 mod는 나머지 연산자이다.
이진영상버퍼부인 QueueBI는 QueueBI(x,y,0), QueueBI(x,y,1),..., QueueBI(x,y,maxQ1-1)개의 이진 영상을 포함하고 있다.
높은온도영역검출단계(S131)는 이진영상버퍼부인 QueueBI에서 합계를 구하고, 임계치를 적용하여 지속적으로 겹치는 영역에서 높은 온도를 갖는 영역을 검출하는 단계이다.
Figure 112012043861616-pat00013
<수식3>
Figure 112012043861616-pat00014
<수식4>
Figure 112012043861616-pat00015
<수식5>
상기 수식 3과 같이, 이진영상버퍼부인 QueueBI의 모든 영상의 합을 구하여 SI(x, y, t)를 구할 수도 있으며, maxQ1 이 큰 수이면 수식 4와 같이 이전에 계산한 SI(x, y, t-1)을 이용하여 계산하면 보다 효과적으로 계산할 수 있다.
수식 5와 같이 임계치를 적용하여 이진영상 BS를 계산한다.
이진영상 BS에서 1인 화소는 최근의 maxQ1 개의 영상 프레임에서 적어도 maxQ1-1개 이상에서 높은 열로 감지된 화소이다.
또한, 연결요소영역검출단계(S132)는 이진 영상 BS로부터 4-이웃 연결요소 또는 8-이웃 연결요소를 이용하여 연결요소영역 htBlob를 검출한다.
Figure 112012043861616-pat00016
<수식6>
시간 t의 이진 영상 BS(x, y, t)에는 상기 수식 6과 같이 여러 개의 연결요소가 존재할 수 있다.
n(t)는 시간 t에 검출된 htBlob의 개수이다.
htBlob를 효율적으로 관리하기 위하여 pixelCounts(i, t)를 이용하여 내림차순으로 정렬하여 일정개수 이하의 htBlob 만을 관리할 수 있다.
또한, 연결요소영역 정보를 이용하여, 입력 영상 I(x, y, t)의 해당 영역의 명도평균(mValue) 및 표준편차(sValue), 모멘트(moments) 등의 특징을 추가로 계산할 수 있다.
또한, 특징버퍼부저장단계(S133)는 시간 t에 지속적으로 높은 온도를 갖는 영역으로 검출된 특징 htBlob(i, t)를 특징버퍼부인 QueueBlob에 저장하는 단계이다.
상기 QueueBlob는 최근의 maxQ2 개의 프레임으로부터 계산한 특징을 선입선출(First-In First-Out) 방식으로 저장한다.
QueueBlob는 QueueBlob(i, 0), QueueBlob(i, 1), ..., QueueBlob(i, maxQ2-1)로 maxQ2 개의 프레임으로 검출한 특징정보이다.
예를 들어 t=maxQ2-1이 되면 QueueBlob(i, maxQ2-1)에 htBlob(i, t)가 저장되어 QueueBlob(i, 0)부터 QueueBlob(i, maxQ2-1)까지 모든 특징 버퍼가 채워지게 된다.
Figure 112012043861616-pat00017
<수식7>
상기 수식 7과 같이, 다음 반복에서 t=maxQ2가 되면 가장 먼저 특징버퍼에 채워진 QueueBlob(i, 0)에 htBlob(i, t)가 저장되어 현재프레임을 포함하여 항상 최근의 maxQ2개의 프레임으로부터 계산한 특징 정보가 QueueBlob에 저장 유지된다.
또한, 필터링삭제단계(S134)는 시간 t에 지속적으로 높은 온도를 갖는 영역으로 검출된 각 특징 htBlob(i, t), i=0, 1,..., n(t)-1 에 대해 pixelCounts(i, t)가 Th2 이하인 것은 필터링하여 삭제하는 단계이다.
상기 임계치 Th2 이하의 작은 영역은 잡음 때문에 검출된 영역일 수 있기 때문에 삭제하는 것이다.
결국, 상기 필터링삭제단계(S134)는 특징버퍼부저장단계(S133)에서 검출된 영역의 특징을 계산하는 과정에 포함하여 효과적으로 수행할 수 있다.
한편, 상기 화재발생판단단계(S140)는 화재발생판단부(130)가 화재 발생을 판단하는 단계이다.
상기 화재발생판단단계(S140)는 중심점계산단계(S141)와 화염영역존재판단단계(S142)를 포함하여 이루어진다.
즉, 상기 중심점계산단계(S141)는 시간 t에 지속적으로 높은 온도를 갖는 영역으로 검출된 각 특징 htBlob(i, t), i=0, 1,..., n(t)-1 에 대해 특징버퍼부인 QueueBlob에서 영역이 겹치는 곳을 효과적으로 찾기 위하여 하기의 수식 8과 같이 시간 t에 i번째 영역의 중심점, cX(i, t), cY(i, t)를 계산한다.
Figure 112012043861616-pat00018
<수식8>
또한, 하기의 알고리즘 1을 이용하게 된다.
Figure 112012043861616-pat00019
<알고리즘1>
상기 화염영역존재판단단계(S142)는 시간 t의 현재 프레임의 영상에 화염영역이 존재하는지를 판단하는 단계이다.
QueueBlob에 저장되어 있는 특징들에서 좌표 cX(i, t), cY(i, t)를 포함하는 사각영역의 수 countInBlob(i)와 영역크기 변화의 차이 sumChangeArea(i)를 이용한 터널에서의 화재 발생 판단은 다음의 알고리즘2와 같이 한다.
Figure 112012043861616-pat00020
<알고리즘2>
각각의 htBlob(i, t)로부터 계산한 countInBlob(i)가 maxQ2-1보다 크고, sumAreaChange(i)가 임계치(Th3) 보다 크면 화염이 존재하는 것으로 판단하여 화재발생경보단계(S150)의 화재 발생 알람 기능을 통하여 외부의 관리자 또는 시스템에 통지한다.
이상에서와 같은 내용의 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시된 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구 범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 적외선카메라
110 : 적외선영상획득및전처리부
120 : 적외선영상처리수단
130 : 화재발생판단부
140 : 화재발생경보부

Claims (7)

  1. 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치에 있어서,
    적외선 영상을 획득하기 위한 적외선카메라(100)와;
    적외선카메라로부터 출력되는 영상신호를 입력받아 일정시간 간격으로 영상 프레임을 획득하고 윈도우 마스크를 사용하여 영상을 서브 샘플링하거나, 잡음제거를 위한 필터링을 수행하기 위한 적외선영상획득및전처리부(110)와;
    적외선 영상에서 높은 열이 발생하는 영역을 안정적으로 검출하기 위하여 임계치를 적용하며, 최근의 연속된 프레임의 이진 영상을 선입선출 방식으로 저장 관리하기 위한 이진영상버퍼부(121)와,
    상기 이진영상버퍼부에 저장된 최근의 연속된 프레임으로부터 검출된 이진 영상으로부터 누적 영상을 계산하고, 임계치를 적용하여 동일 화소에서 지속적으로 높은 명도값을 갖는 화소를 검출하며, 검출된 이진 화소의 연결성을 이용하여 높은 명도값을 갖는 영역을 검출하고, 현재 프레임에서 높은 명도값을 갖는 영역으로 검출된 영역으로부터 영역의 면적을 나타내는 화소수, 중심위치, 영역의 명도평균 및 표준편차, 모멘트 영역을 포함하는 사각형 정보의 특징을 계산하여 특징버퍼부에 선입선출 방식으로 검출된 영역의 특징을 저장시키기 위한 영상처리부(122)와,
    상기 영상처리부에서 처리된 검출된 영역의 특징 정보를 저장 관리하기 위한 특징버퍼부(123)로 구성된 적외선영상처리수단(120)과;
    상기 적외선영상획득및전처리부에 의해 획득된 현재 프레임으로부터 적외선영상처리수단에서 검출한 각각의 영역에 대해 특징버퍼부에 저장된 최근 프레임으로부터 검출되어 저장 관리되는 영역과의 크기 변화를 비교하여 지속적으로 크기가 변화하면 화재로 판단하고, 변화하지 않으면 화재가 아닌 것으로 판단하기 위한 화재발생판단부(130)와;
    상기 화재발생판단부에 의해 화재로 판단되면 화재발생 상황을 운영자에서 통보하기 위한 화재발생경보부(140);를 포함하여 구성되어 터널 내에서 발생하는 화재를 판단하는 것을 특징으로 하는 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치.
  2. 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 방법에 있어서,
    적외선영상획득및전처리부(110)가 적외선 카메라에 의해 획득된 적외선 영상을 이용하여 전처리하는 적외선영상획득및전처리단계(S100)와;
    영상처리부가 적외선 영상을 처리하기 위한 적외선영상처리단계(S110)와;
    이진영상버퍼부가 이진 영상을 선입선출방식으로 버퍼링하는 이진영상버퍼링단계(S120)와;
    영상처리부(122)가 특징버퍼부에 선입선출 방식으로 검출된 영역의 특징을 저장시키기 위한 특징버퍼링단계(S130)와;
    화재발생판단부(130)가 화재 발생을 판단하는 화재발생판단단계(S140)와;
    화재발생경보부(140)가 화재발생판단부에 의해 화재로 판단되면 화재발생 상황을 운영자에서 통보하기 위한 화재발생경보단계(S150);를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 적외선영상처리단계(S110)는,
    터널 출구로부터의 상대적인 거리에 따른 임계치 Th1, Th2, Th3를 설정하는 것을 특징으로 하는 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 방법.
    여기서, Th1은 적외선 영상에서 높은 온도를 갖는 화소를 검출하기 위한 임계치이며, Th2는 영역의 크기에 대한 임계치이며, Th3는 현재 검출된 영역과 겹치는 영역으로 판정된 특징버퍼부에 저장된 영역과의 영역의 차이합에 대한 임계치.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 적외선영상처리단계(S110)와, 이진영상버퍼링단계(S120)와, 특징버퍼링단계(S130)에서,
    수식 1, 수식 2, 수식 3, 수식 4, 수식 5를 이용하여 임계치에 의한 이진 영상을 구하고, 선입선출방식으로 이진 영상 버퍼를 저장관리하고, 누적 영상을 계산하여 지속적으로 동일 영역에서 높은 명도 값을 갖는 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 방법.
    여기서, 수식 1은
    Figure 112012043861616-pat00021
    이며,
    수식 2는
    Figure 112012043861616-pat00022
    이며,
    수식 3은
    Figure 112012043861616-pat00023
    이며,
    수식 4는
    Figure 112012043861616-pat00024
    이며,
    수식 5는
    Figure 112012043861616-pat00025
    이다.
  5. 제 2항에 있어서,
    상기 화재발생판단단계(S140)는,
    수식 6, 수식 7, 수식 8, 알고리즘 1, 알고리즘 2를 이용하여 지속적으로 높은 명도 값을 갖는 영역에서 특징을 추출하고, 추출된 특징을 선입선출방식으로 특징버퍼부에 저장 관리하고, 영역의 모양 및 크기가 화염의 움직임에 의해 변동하는 영역을 찾아 터널에 설치된 적외선 카메라로부터 획득한 적외선 영상에서 화염 발생 영역을 판단하는 것을 특징으로 하는 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 방법.
    여기서, 수식 6는
    Figure 112012043861616-pat00026
    이며,
    수식 7은
    Figure 112012043861616-pat00027
    이며,
    수식 8은
    Figure 112012043861616-pat00028
    이며,
    알고리즘1은
    Figure 112012043861616-pat00029
    이며,
    알고리즘2는
    Figure 112012043861616-pat00030
    이다.
  6. 제 2항에 있어서,
    상기 특징버퍼링단계(S130)는,
    이진영상버퍼부에서 합계를 구하고, 임계치를 적용하여 지속적으로 겹치는 영역에서 높은 온도를 갖는 영역을 검출하는 높은온도영역검출단계(S131)와,
    이진 영상으로부터 4-이웃 연결요소 또는 8-이웃 연결요소를 이용하여 연결요소영역 을 검출하는 연결요소영역검출단계(S132)와,
    시간 t에 지속적으로 높은 온도를 갖는 영역으로 검출된 특징 htBlob(i, t)를 특징버퍼부에 저장특징버퍼부저장단계(S133)와,
    시간 t에 지속적으로 높은 온도를 갖는 영역으로 검출된 각 특징 htBlob(i, t), i=0, 1,..., n(t)-1 에 대해 pixelCounts(i, t)가 Th2 이하인 것을 필터링하여 삭제하는 필터링삭제단계(S134)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 방법.
  7. 제 2항에 있어서,
    상기 화재발생판단단계(S140)는,
    시간 t에 지속적으로 높은 온도를 갖는 영역으로 검출된 각 특징 htBlob(i, t), i=0, 1,..., n(t)-1 에 대해 특징버퍼부에서 영역이 겹치는 곳을 찾기 위하여 시간 t에 i번째 영역의 중심점, cX(i, t), cY(i, t)를 계산하는 중심점계산단계(S141)와,
    시간 t의 현재 프레임의 영상에 화염영역이 존재하는지를 판단하는 화염영역존재판단단계(S142)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 방법.
KR1020120058745A 2012-05-31 2012-05-31 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법 KR101297121B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120058745A KR101297121B1 (ko) 2012-05-31 2012-05-31 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120058745A KR101297121B1 (ko) 2012-05-31 2012-05-31 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101297121B1 true KR101297121B1 (ko) 2013-08-21

Family

ID=49220647

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120058745A KR101297121B1 (ko) 2012-05-31 2012-05-31 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101297121B1 (ko)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101521236B1 (ko) * 2014-10-13 2015-05-18 주식회사 에스카 열영상을 이용한 감시 시스템
CN106131485A (zh) * 2016-06-28 2016-11-16 陕煤集团神南产业发展有限公司 一种连采机人员监测系统及监测方法
KR102487481B1 (ko) * 2022-10-13 2023-01-11 (주)넷크루즈 화재감지센서의 맵핑을 기반으로 발화지점을 트랙킹하여 관리자에게 송출하는 CCTV 및 3A(AnyTime, AnyWhere, AnyDevice) 기반 소방통합관제시스템
WO2023232413A1 (de) 2022-05-29 2023-12-07 Albert Orglmeister Verfahren zum betreiben eines löschsystems
DE102022127470B4 (de) 2022-05-29 2024-03-28 Albert Orglmeister Verfahren zum Betreiben eines Löschsystems

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060008254A (ko) * 2005-12-13 2006-01-26 주식회사 센텍 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법 및시스템
KR20090004038A (ko) * 2007-07-06 2009-01-12 세종대학교산학협력단 영상 처리 기법을 이용한 고속 화염 탐지 기법 및 장치
KR20100093684A (ko) * 2009-02-17 2010-08-26 계명대학교 산학협력단 연기 감지 방법 및 장치
KR101054649B1 (ko) * 2010-04-14 2011-08-08 부산대학교 산학협력단 터널 내 실시간 화재 감시 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060008254A (ko) * 2005-12-13 2006-01-26 주식회사 센텍 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법 및시스템
KR20090004038A (ko) * 2007-07-06 2009-01-12 세종대학교산학협력단 영상 처리 기법을 이용한 고속 화염 탐지 기법 및 장치
KR20100093684A (ko) * 2009-02-17 2010-08-26 계명대학교 산학협력단 연기 감지 방법 및 장치
KR101054649B1 (ko) * 2010-04-14 2011-08-08 부산대학교 산학협력단 터널 내 실시간 화재 감시 방법

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101521236B1 (ko) * 2014-10-13 2015-05-18 주식회사 에스카 열영상을 이용한 감시 시스템
CN106131485A (zh) * 2016-06-28 2016-11-16 陕煤集团神南产业发展有限公司 一种连采机人员监测系统及监测方法
CN106131485B (zh) * 2016-06-28 2019-09-03 陕煤集团神南产业发展有限公司 一种连采机人员监测方法
WO2023232413A1 (de) 2022-05-29 2023-12-07 Albert Orglmeister Verfahren zum betreiben eines löschsystems
DE102022127470B4 (de) 2022-05-29 2024-03-28 Albert Orglmeister Verfahren zum Betreiben eines Löschsystems
KR102487481B1 (ko) * 2022-10-13 2023-01-11 (주)넷크루즈 화재감지센서의 맵핑을 기반으로 발화지점을 트랙킹하여 관리자에게 송출하는 CCTV 및 3A(AnyTime, AnyWhere, AnyDevice) 기반 소방통합관제시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10713798B2 (en) Low-complexity motion detection based on image edges
CN105554439B (zh) 用于修改视频处理算法所使用的至少一个参数的方法、装置和系统
KR101297121B1 (ko) 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법
US8867834B2 (en) Image processing device, image processing method, and image processing program
US9258531B2 (en) System and method for video-quality enhancement
JP6525545B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム
JP5809751B2 (ja) 対象物認識装置
US8792681B2 (en) Imaging system and imaging method
JP2001357484A (ja) 道路異常検出装置
EP2357615B1 (en) Video processing
CN105469054B (zh) 正常行为的模型构建方法及异常行为的检测方法
KR101454644B1 (ko) 보행자 추적기를 이용한 서성거림을 탐지하는 방법
US20130235195A1 (en) Image processing device, image processing method, and image processing program
JP4865328B2 (ja) 画像センサ
JP2001160146A (ja) 画像認識方法および画像認識装置
CN108184098B (zh) 安全区域的监控方法以及系统
JP5015838B2 (ja) 煙検出装置
JP4740755B2 (ja) 画像を用いた監視装置
JP5710230B2 (ja) 監視システムおよび監視方法
CN111063145A (zh) 电子围栏智能处理器
JPH1093957A (ja) 移動物体検出方法、装置、システム、および記憶媒体
JP3736836B2 (ja) 物体検出方法及び物体検出装置及びプログラム
KR100994418B1 (ko) 건물의 침입 감지를 위한 촬영 이미지 처리 시스템 및 방법
JP3567114B2 (ja) 画像監視装置及び画像監視方法
JP6124739B2 (ja) 画像センサ

Legal Events

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

Payment date: 20160225

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170807

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180809

Year of fee payment: 6