KR101476764B1 - 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법 - Google Patents

카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101476764B1
KR101476764B1 KR1020130023935A KR20130023935A KR101476764B1 KR 101476764 B1 KR101476764 B1 KR 101476764B1 KR 1020130023935 A KR1020130023935 A KR 1020130023935A KR 20130023935 A KR20130023935 A KR 20130023935A KR 101476764 B1 KR101476764 B1 KR 101476764B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
pixel
fire
equation
flame
image
Prior art date
Application number
KR1020130023935A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20140109671A (ko
Inventor
도용태
박재형
Original Assignee
대구대학교 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 대구대학교 산학협력단 filed Critical 대구대학교 산학협력단
Priority to KR1020130023935A priority Critical patent/KR101476764B1/ko
Publication of KR20140109671A publication Critical patent/KR20140109671A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101476764B1 publication Critical patent/KR101476764B1/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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation

Abstract

본 발명은 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법에 관한 것으로, 이전 영상 획득단계(S1단계)와; 현재 영상 획득단계(S2단계)와; 화재 후보 화소 검출단계(S3단계)와; 화재 후보 화소 판단단계(S4단계)와; 화소 분포 모델링 단계(S5단계)와; 화소 밝기 판단단계(S6단계)와; 모델링된 원의 성장 판단단계(S7단계)와; 화재 경보단계(S8단계) 및; 새로운 영상 획득단계(S9단계)로 이루어져 현재까지 다양한 형태로 설치되어 있는 흑백 및 색채 CCTV의 명암 영상신호(gray image signal)을 이용하여 저비용으로 화재 감시 기능을 구현할 수 있고, 흑백영상에서 화재를 감지하므로 컬러 카메라뿐 아니라, 성능이 낮거나 오래되어 컬러 기능이 좋지 않거나, 아예 흑백인 경우에도 채용할 수 있어 카메라의 종류나 실내, 외 장소와 날씨, 시간 등 환경에 영향을 받지 않고 화염들을 효과적으로 검출할 수 있어 현재 세계 각국에서 사용되고 있는 CCTV에 쉽게 적용하여 CCTV의 기능을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 색 신호 감지나 연기 감지 기술과 함께 사용하여 정확성과 신뢰성을 높이는 화재감지 기술에 적용할 수 있는 각별한 장점이 있는 유용한 발명이다.

Description

카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법 {Flame dete ction method based on gray imaging signal of a cameras}
본 발명은 카메라로부터 입력되는 영상 정보를 이용하여 영상 내부에 존재하는 화염을 검출하는 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 흑백 카메라로 촬영된 영상 내에서 화소의 밝기와, 화염의 깜박이는 특성과, 위로 번져가는 특성을 이용하여 연속 영상에서 다양한 형태를 갖는 화염들을 효과적으로 검출하는 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법에 관한 것이다.
화재(fire)는 가연성 물질이 공기 중의 산소와 산화반응을 일으키면서 열과 빛을 발생시키는 산화 현상을 가리키며, 화염(flare)은 불이 기체의 상태에서 발광하는 것을 가리킨다.
화염(flare)은 냉염(Cool flame)과 열염(Hot flame)으로 구분된다. 냉염(Co ol flame)은 산화반응의 중간단계로서 반응물질의 일부에 에너지 방출이 있을 뿐이고 발광이나 발열이 적지만, 열염(Hot flame)은 대부분의 에너지를 방출한다.
플라스마(Plasma) 상태는 고체, 액체, 기체 상태와 달리 원자나 분자로 된 기체가 에너지를 받아 이온화된 입자들이 만들어지게 되며, 이때 양이온의 수와 전자를 포함한 음전하를 띤 입자의 수가 거의 같아져 전기적으로 중성에 가까운 상태를 갖는다.
불은 여러 가지 연소반응에 의해서 나타나며, 열(heat), 연기(smoke), 연소 가스(combustion gas, 복사(radiation) 등의 형태로 표출된다.
빛은 열복사의 형태로 방출되는데, 빛은 화염의 온도에 따라 각각 특성이 다른 파장을 가진다. 이러한 파장의 차이로 인해 화염으로 나오는 광원은 자외선, 가시광선, 적외선 등 파장의 영역이 다른 3가지로 대별된다.
불꽃 감지기는 빛의 광자(photon) 적인 특성으로 인해 해상도가 높은 광 분석기를 사용하여 각각의 광원을 인식하고 화재의 형태에 따라 광원을 식별한다.
현재 대부분의 화재 감시 시스템은 적외선센서, 광학센서, 이온센서 등을 이용하여 화재로부터 발생되는 연기, 열, 복사에너지 등을 감지하도록 설계되었다.
하지만, 종래의 화재 감시 시스템은 일정량 이상의 연기 또는 일정 온도 이상의 온도를 감지하여 화재발생 여부를 판단해야 하는데, 이 경우 화재가 발생한 후 화재 범위가 광범위하게 확산된 이후 많은 양의 연가가 발생하거나 온도가 충분히 상승된 상태에서 화재의 발생을 감지하게 되어 화재 발생에 따른 신속한 대응이 이루어 지지 못하는 문제점이 있었다. 또한 발화점과 센서장치가 근거리에 위치하여야 감지 가능한 문제도 있다.
이와 같은 문제점을 해결하기 위해 개발된 종래의 화염 검출기술로서, 특허공개번호 제2011-0138444호의 "영상처리를 이용한 연기 및 화염 감시 방법 및 장치"가 공개특허공보에 개시되어 있다.
상기 "영상처리를 이용한 연기 및 화염 감시 방법 및 장치"는 연기(smoke) 또는 화염(flame)에 대해 촬영된 화재 영상(fire image)을 입력받는 영상데이터 입력 단계; 상기 화재 영상(fire image)을 분해하여 R(Red), G(Green), B(Blue) 원색 영상 및 휘도(luminance), 색차(Chrominance) 성분의 색상 정보를 갖는 Y, Cb, Cr 색차 영상을 형성하는 색 공간 분해 단계; 상기 R(Red), G(Green), B(Blue) 원색 영상 또는 상기 Y, Cb, Cr 색차 영상을 분석하여 연기 및 화염의 존재 여부를 판단하는 연기 및 화염 존재 판단 단계; 및 연기 또는 화염이 존재한다고 판단한 경우 연기 또는 화염에 관한 경보(alarm)를 발생시키는 연기, 화염 발생경보 출력단계로 이루어져 연기 및 화염의 발생여부를 정확히 판단하고, 그 결과에 따른 화재의 발생여부를 신속하게 관리자에게 통보할 수 있는 것이다.
그러나 상기한 종래의 "영상처리를 이용한 연기 및 화염 감시 방법 및 장치"는 영상만으로 화재를 식별하는 기술로서, 색채(color) 신호 기반 기술이고(비특허문헌 1), 이 경우 장소와 날씨, 시간에 따라 변화하며, 영상 장치별로 색채의 특성이 상당히 변화하는 등의 현실적 문제점이 있을 뿐만 아니라 과거에 설치되었던 많은 흑백 CCTV를 채용할 수 없고 또한 노후화 등의 이유로 색체(color)감이 떨어지는 카메라에도 적용할 수 없어 경제적인 부담을 수반하는 문제점도 있었다.
(특허문헌 1) 의 경우도 영상의 색채에 기반하여 화염을 감지한다는 데서 동일한 문제점을 가지고 있다.
또한, 종래의 화염 검출기술로서 학습 기반 기술을 이용하는 것(비특허문헌 2)도 개발되고 있으나, 이에 사용되는 알고리즘의 경우 CCTV의 종류, 설치된 위치, 주위 환경 등의 상황 속에서 다양한 외부요인을 발생시키므로 최적의 시스템 매개변수를 찾아 적용해야 하는 어려움이 있었다.
대구대산학협력단, 주식회사 야호커뮤니케이션, 비디오 영상을 이용한 화재 감지 방법, 대한민국 특허 출원번호 1020070053422, 출원일 2007.05.31
Marbach, G., Loepfe, M. and Brupbacher, T. (2006), An image processing technique for fire detection in video images, Fire Saf. J., Vol. 41, No. 4, pp. 285-289. Ko, B. C., Cheong, K.-H., Nam, J.-Y. (2009) Fire detection based on vision sensor and support vector machines, Fire Saf. J., Vol. 44, N0.3, pp. 322-329.
본 발명은 상기한 종래 화염 검출기술 들에서 야기되는 여러 가지 결점 및 문제점 들을 해결하고자 발명한 것으로서, 그 목적은 현재까지 다양한 형태로 설치되어 있는 흑백 및 색채 CCTV의 명암 영상신호(gray image signal)를 이용하여 저비용으로 화재 감시 기능을 구현할 수 있는 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 흑백영상에서 화재를 감지하므로 컬러 카메라뿐 아니라, 성능이 낮거나 오래되어 컬러 기능이 좋지 않거나, 아예 흑백인 경우에도 채용할 수 있어 카메라의 종류나 실내, 외 장소와 날씨, 시간 등 환경에 영향을 받지 않고 화염들을 효과적으로 검출하는 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 기존의 색 신호 감지나 연기 감지 기술과 함께 사용하여 정확성과 신뢰성을 높이는 화재감지 기술에 적용할 수 있는 밝기 기반의 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법을 제공하는 데 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법은 이전 영상(In -1)을 획득하는 이전 영상 획득단계(S1단계)와; 카메라로 실시간 촬영하여 현재 영상(In)을 획득하는 현재 영상 획득단계(S2단계)와; 상기 이전 영상(In -1)과 현재 영상(In)으로부터 화염의 가장자리 화소를 검출하는 화재 후보 화소 검출단계(S3단계)와; 상기 화재 후보 화소 검출단계(S3단계)에서 검출된 화재 후보 화소가 화재 후보 화소로 충분한지의 여부를 판단하는 화재 후보 화소 판단단계(S4단계)와; 화재 후보 화소로 충분한 화재 후보 화소의 분포를 원으로 모델링하는 화소 분포 모델링 단계(S5단계)와; 상기 화소 분포 모델링 단계(S5단계)에서 모델링된 원 내부의 화소 밝기가 임의의 문턱값 이상의 밝기 인지를 판단하는 화소 밝기 판단단계(S6단계)와; 모델링된 원의 성장 여부를 판단하는 모델링된 원의 성장 판단단계(S7단계)와; 화재를 경보하는 화재 경보단계(S8단계) 및; 상기 화재 후보 화소 판단단계(S4단계)에서 검출된 화재 후보 화소가 화재 후보 화소로 불충분하거나, 상기 화소 밝기 판단단계(S6단계)에서 모델링된 원 내부의 화소 밝기가 임의의 문턱값 미만의 밝기이거나, 상기 모델링된 원의 성장 판단단계(S7단계)에서 원의 성장이 없는 것으로 판단한 경우 새로운 영상을 획득하는 새로운 영상 획득단계(S9단계)로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 현재까지 다양한 형태로 설치되어 있는 흑백 및 색채 CCTV의 명암 영상신호(gray image signal)를 이용하여 저비용으로 화재 감시 기능을 구현할 수 있고, 흑백영상에서 화재를 감지하므로 컬러 카메라뿐 아니라, 성능이 낮거나 오래되어 컬러 기능이 좋지 않거나, 아예 흑백인 경우에도 채용할 수 있어 카메라의 종류나 실내, 외 장소와 날씨, 시간 등 환경에 영향을 받지 않고 화염들을 효과적으로 검출할 수 있어 현재 세계 각국에서 사용되고 있는 CCTV에 쉽게 적용하여 CCTV의 기능을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 색 신호 감지나 연기 감지 기술과 함께 사용하여 정확성과 신뢰성을 높이는 화재감지 기술에 적용할 수 있는 각별한 장점이 있다.
도 1은 본 발명 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법의 실행 순서도,
도 2는 본 발명에 따른 화염 가장자리 화소의 검출예를 나타낸 도면으로서, (a)는 화염 영상 (b)는 화염 영상으로부터 검출된 화염 가장자리 화소를 보여주는 도면,
도 3은 본 발명에 따른 화염 가장자리 화소를 이용하여 원으로 모델링하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 4는 본 발명에 따라 실제 화염을 원으로 모델링한 예시도,
도 5는 본 발명의 실시예를 나타낸 도면이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법의 실행 순서도, 도 2는 본 발명에 따른 화염 가장자리 화소의 검출예를 나타낸 도면으로서, (a)는 화염 영상 (b)는 화염 영상으로부터 검출된 화염 가장자리 화소를 보여주는 도면, 도 3은 본 발명에 따른 화염 가장자리 화소를 이용하여 원으로 모델링하는 방법을 설명하기 위한 도면, 도 4는 본 발명에 따라 실제 화염을 원으로 모델링한 예시도, 도 5는 본 발명의 실시예를 나타낸 도면으로서, 본 발명 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법은 이전 영상(In -1)을 획득하는 이전 영상 획득단계(S1단계)와; 카메라로 실시간 촬영하여 현재 영상(In)을 획득하는 현재 영상 획득단계(S2단계)와; 상기 이전 영상(In -1)과 현재 영상(In)으로부터 화염의 가장자리 화소를 검출하는 화재 후보 화소 검출단계(S3단계)와; 상기 화재 후보 화소 검출단계(S3단계)에서 검출된 화재 후보 화소가 화재 후보 화소로 충분한지의 여부를 판단하는 화재 후보 화소 판단단계(S4단계)와; 화재 후보 화소로 충분한 화재 후보 화소의 분포를 원으로 모델링하는 화소 분포 모델링 단계(S5단계)와; 상기 화소 분포 모델링 단계(S5단계)에서 모델링된 원 내부의 화소 밝기가 임의의 문턱값 이상의 밝기 인지를 판단하는 화소 밝기 판단단계(S6단계)와; 모델링된 원의 성장 여부를 판단하는 모델링된 원의 성장 판단단계(S7단계)와; 화재를 경보하는 화재 경보단계(S8단계) 및; 상기 화재 후보 화소 판단단계(S4단계)에서 검출된 화재 후보 화소가 화재 후보 화소로 불충분하거나, 상기 화소 밝기 판단단계(S6단계)에서 모델링된 원 내부의 화소 밝기가 임의의 문턱값 미만의 밝기이거나, 상기 모델링된 원의 성장 판단단계(S7단계)에서 원의 성장이 없는 것으로 판단한 경우 새로운 영상을 획득하는 새로운 영상 획득단계(S9단계)로 이루어진다.
상기 화재 후보 화소 검출단계(S3단계)에서의 화염의 가장자리 화소의 검출은 하기 수학식 1의 평가함수(pn)로 검출한다.
Figure 112013019678885-pat00001
여기서, R은 영상의 행의 최대의 수, C는 영상의 열의 최대의 수, (x, y)는 화소의 좌표, I는 영상 프레임, n은 영상 프레임의 순서를 각각 나타내고, rn은 아래의 수학식 2로 정의된다.
Figure 112014060864070-pat00002
여기서 k는 임의의 상수로서, 카메라의 n-1번째 영상과 n번째 영상에서 각 화소별로 정의되는 Sn-1과 Sn의 값이 큰 차이를 보일 때 rn 함수값이 1에 가까운 값을 가지고, 여타의 경우에는 낮은 값을 가지도록 결정된다. 예를 들면, Sn-1(x,y) = 0 이고, Sn(x,y) = 0.9 인 특정한 화소(x,y)는 k = 2 로 설정된 경우 rn = 0.98 로 1에 근접한 값이 된다. 이러한 경우는 화염의 가장자리에서 화염의 펄럭임 때문에 밝기가 심한 변화를 보이는 상황에 있는 화소를 검출하기 위함이다. 이때 화소의 밝기 특성은 함수 Sn에 의하여 지수함수로 강조될 수 있는 데,
상기 수학식 2에서 Sn은 아래의 수학식 3과 같다.
Figure 112013019678885-pat00003
상기 수학식 3에서 a와 b는 임의의 상수로서, 영상 내에서 화염과 같이 아주 밝은 영역에 속하는 화소들이 여타 영역의 화소들과 Sn 함수값에 있어서 분명히 구별될 수 있도록 지수함수적으로 그 값들이 결정된다. 즉, 아주 밝은 화소에서는 Sn이 1에 가까운 값을 가지고, 중간 이하의 밝기를 가지는 화소에 대해서는 Sn이 0에 가까운 값이 되도록 비선형적으로 함수 Sn이 정의될 수 있도록 a와 b를 결정한다.예컨대 In(x,y) = 250 일 때 Sn = 0.9 로, In(x,y) = 240 일 때 Sn = 0.8, 그리고 중간정도 밝기인 In(x,y) = 150 일 때 Sn = 0 이 되도록 한다는 함수의 형태 조건을 고려하면 a = 0.08, 그리고 b = -17.8 로 결정된다.
이상 수학식들의 기능과 역할을 전체적으로 살펴보면, 수학식 3은 화소의 밝기값을 비선형적으로 표현하여 화염에 속하는 아주 밝은 화소와 그렇지 못한 통상의 화소들을 분명하게 구분할 수 있게 하고, 수학식 2는 화염의 가장자리에 속하는 화소와 같이 두 연속 영상에서 아주 밝음과 그렇지 못함 사이에서 급격히 변화하는 화소들을 찾고, 수학식 1은 두 연속영상의 정규화된 화소 밝기값 차이를 곱하여 수학식 2를 기준으로 찾아지는 화소들을 더욱 강조한다.
상기 화소 분포 모델링 단계(S5단계)에서 모델링하는 원의 중심점(u, v)과 반지름(ρ)은 하기 수학식 4, 5로 구하게 된다.
Figure 112013019678885-pat00004
Figure 112014060864070-pat00005
상기 수학식 4, 5에서 단, p는 특정 n번째 연상에서 수학식 1과 같이 정의되는 평가함수로서, 그 크기가 어떤 임계치 이상인 주목할 만한 N개의 화소들에 대해서만 그 함수값을 계산한다.
이상 수학식들의 의미를 살펴보면, 수학식 4에서는 수학식 1을 이용하여 화염의 가장자리에 존재하는 것으로 추정된 화소들을 지나는 원의 중심좌표를 추정하되, 수학식 1의 평가함수값이 큰 화소들에 큰 가중치를 두도록 하고 있고, 그 가중치는 전체 평가함수값들의 합을 이용하여 정규화하였다. 수학식 5에서는 수학식 4에서 추정된 원의 중심좌표를 이용하여 원의 반지름을 추정하되, 역시 수학식 1의 평가함수값이 큰 화소들에 큰 가중치를 두고 추정하고 있다.
또한, 상기 모델링된 원의 성장 판단단계(S7단계)에서 아래의 수학식 6, 7, 8로부터 원의 형태 특징을 표현하는 값인 c 값을 구하고, c 값이 계속 증가하는 경우 모델링된 원의 성장인 경우로 판단하여 화재로 인한 화염이 존재한다고 판정한다.
Figure 112013019678885-pat00006
Figure 112013019678885-pat00007
Figure 112013019678885-pat00008
실시예
먼저, 이전 영상 획득단계(S1단계)에서 이전 영상(In -1)을 획득하고, 현재 영상 획득단계(S2단계)에서 카메라로 실시간 촬영하여 현재 영상(In)을 획득하였다.
이어서 화재 후보 화소 검출단계(S3단계)에서 상기 수학식 1의 평가함수(pn)로 화염의 가장자리 화소를 검출하였다.
여기서, 영상에서 화재를 감지하기 위해 영상을 화소(pixel)의 단위와 이미지 프레임(image frame) 단위에서 처리하며, 화소 단위의 처리는 각 화소가 화염인지를 판별하는 미시적인 감지를 위해서 사용되고, 영상 프레임 단위의 처리는 연속된 영상에서 화염 화소가 변화하는 추이를 관찰하여 판별하는 거시적인 감지를 위해 사용된다.
흑백 카메라의 영상에서 화염에 속하는 화소는 밝은 값을 가지고, 특히 화염의 가장자리에 속하는 화소는 깜박거리는 특성이 있다는 것을 이용하여 화재 후보 화소를 찾기 위해 고안한 상기 수학식 1의 평가함수(pn)를 통해서 해당 화소를 찾았다.
그리고, 상기 수학식 1에서 rn은 상기 수학식 2로 정의되어 두 연속 영상에서 밝기가 심하게 변하는 정도를 수치로 나타낸다.
또한, 상기 수학식 2에서 Sn 은 상기 수학식 3과 같다.
상기 수학식 1의 평가함수(pn)의 범위는 [0, 1]이고, 화염의 가장자리 화소에서 1에 가까운 값을 갖는다.
다음에 화재 후보 화소 판단단계(S4단계)에서 평가함수(pn)의 값이
Figure 112013019678885-pat00009
보다 큰 화소를 도 2와 같이 출력하여 화재 후보 화소로 판단하였다.
계속하여 화소 분포 모델링 단계(S5단계)에서 화재 후보 화소의 분포를 수학식 4와 5를 이용해 원의 중심점(u, v)과 반지름(ρ)을 구하여 원으로 모델링하여 쉽고 간단하게 모니터링 하였다. 화염의 특성이 시간의 경과에 따라 비선형으로 커지므로 상기한 모니터링으로 화염의 성장을 확인할 수 있다.
도 3은 화염 가장자리 화소로부터 각각의 평가함수(pn)의 값을 고려하여 화염의 형태를 원으로 모델링한 예를 나타낸 것이고, 도 4는 화재 영상에서 원이 어떻게 근사화되는지를 보여준다.
이어서 화소 밝기 판단단계(S6단계)에서 상기 화소 분포 모델링 단계(S5단계)에서 모델링된 원 내부의 화소 밝기가 임의의 문턱값 이상의 밝기 인지를 판단하였다.
영상에서 잡음과 오류를 줄이기 위하여 상기 수학식 6으로 시간에 따라 평균화하고, 화재는 일반적으로 위를 향해 번져가는 것과 점점 커져가는 특성을 갖지만, 비선형적이기 때문에 모델링된 원의 위치와 반지름은 상기 수학식 7의 통계적 표준편차를 통해서 모니터링하여 확인할 수 있다.
그 다음 모델링된 원의 성장 판단단계(S7단계)에서 상기 수학식 6, 7로 상기 수학식 8을 구하여 수학식 8의 cn 값으로 화염의 존재 여부를 판단하였다.
즉, cn 값이 계속 증가하는 경우 화재로 인한 화염이 존재한다고 판단하였다.
계속하여 상기 화재 경보단계(S8단계)에서 경보수단으로 화재를 경보하였다.
마지막으로 상기 화재 후보 화소 판단단계(S4단계)에서 검출된 화재 후보 화소가 화재 후보 화소로 불충분하거나, 상기 화소 밝기 판단단계(S6단계)에서 모델링된 원 내부의 화소 밝기가 임의의 문턱값 미만의 밝기이거나, 상기 모델링된 원의 성장 판단단계(S7단계)에서 원의 성장이 없는 것으로 판단한 경우 새로운 영상을 획득하는 새로운 영상 획득단계(S9단계)로 진행하여 새로운 영상을 획득하고 이하 상기 S1단계부터 S9단계를 순차적으로 진행하였다.
이상의 본 발명의 방법으로 흑백 및 색채 CCTV의 명암 영상신호(gray image signal)를 이용하여 저비용으로 화재 감시 기능을 달성할 수 있음을 확인하였다.
그런데 이상의 방법만 사용하면, 경우에 따라서 화염이 아님에도 화염으로 오검출하는 경우가 발생하므로, 다음과 같은 사항을 추가로 고려하여 판정한다. 첫째, 영상의 화소에 수학식 1을 적용하여 문턱 값
Figure 112013019678885-pat00010
을 기준으로 추출된 화소 들의 숫자는 임의의 숫자 이상 존재해야 한다. 즉, 충분한 화염 가장자리 화소가 추출되어야 한다. 둘째, 화염 가장자리 화소로부터 모델링된 원의 내부 화소는 임의의 문턱 값 이상의 밝기를 가진다. 즉, 화염은 내부가 밝아야 한다. 셋째, 일정한 시간동안 최소한 일정 수 이상의 영상에서 원이 모델링되어야 한다.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시예로서 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않고 발명의 요지를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양하게 변형하여 실시할 수 있음은 물론이다.

Claims (4)

  1. 이전 영상(In -1)을 획득하는 이전 영상 획득단계(S1단계)와; 카메라로 실시간 촬영하여 현재 영상(In)을 획득하는 현재 영상 획득단계(S2단계)와; 상기 이전 영상(In -1)과 현재 영상(In)으로부터 화염의 가장자리 화소를 검출하는 화재 후보 화소 검출단계(S3단계)와; 상기 화재 후보 화소 검출단계(S3단계)에서 검출된 화재 후보 화소가 화재 후보 화소로 충분한지의 여부를 판단하는 화재 후보 화소 판단단계(S4단계)와; 화재 후보 화소로 충분한 화재 후보 화소의 분포를 원으로 모델링하는 화소 분포 모델링 단계(S5단계)와; 상기 화소 분포 모델링 단계(S5단계)에서 모델링된 원 내부의 화소 밝기가 임의의 문턱값 이상의 밝기 인지를 판단하는 화소 밝기 판단단계(S6단계)와; 모델링된 원의 성장 여부를 판단하는 모델링된 원의 성장 판단단계(S7단계)와; 화재를 경보하는 화재 경보단계(S8단계) 및; 상기 화재 후보 화소 판단단계(S4단계)에서 검출된 화재 후보 화소가 화재 후보 화소로 불충분하거나, 상기 화소 밝기 판단단계(S6단계)에서 모델링된 원 내부의 화소 밝기가 임의의 문턱값 미만의 밝기이거나, 상기 모델링된 원의 성장 판단단계(S7단계)에서 원의 성장이 없는 것으로 판단한 경우 새로운 영상을 획득하는 새로운 영상 획득단계(S9단계)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 화재 후보 화소 검출단계(S3단계)에서의 화재 후보 화소의 검출은 하기 수학식 1의 평가함수(pn)로 검출하는 것을 특징으로 하는 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법.
    수학식 1 :
    Figure 112014060864070-pat00024

    여기서, R은 영상의 행의 최대의 수, C는 영상의 열의 최대의 수, (x, y)는 화소의 좌표, I는 영상 프레임, n은 영상 프레임의 순서를 각각 나타내고, rn은 아래의 수학식 2로 정의된다.
    수학식 2 :
    Figure 112014060864070-pat00012

    여기서 k는 임의의 상수로서, 카메라의 n-1번째 영상과 n번째 영상에서 각 화소별로 정의되는 Sn-1과 Sn의 값이 큰 차이를 보일 때 rn 함수값이 1에 가까운 값을 가지고, 여타의 경우에는 낮은 값을 가지도록 결정된다.
    상기 수학식 2에서 Sn은 아래의 수학식 3과 같다.
    수학식 3 :
    Figure 112014060864070-pat00013

    상기 수학식 3에서 a와 b는 임의의 상수로서, 영상 내에서 화염과 같이 아주 밝은 영역에 속하는 화소들이 여타 영역의 화소들과 Sn 함수값에 있어서 분명히 구별될 수 있도록 지수함수적으로 그 값들이 결정된다. 즉, 아주 밝은 화소에서는 Sn이 1에 가까운 값을 가지고, 중간 이하의 밝기를 가지는 화소에 대해서는 Sn이 0에 가까운 값이 되도록 비선형적으로 함수 Sn이 정의될 수 있도록 a와 b를 결정한다.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 화소 분포 모델링 단계(S5단계)에서 모델링하는 원의 중심점(u, v)과 반지름(ρ)은 하기 수학식 4, 5로 구하는 것을 특징으로 하는 색체 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법.
    수학식 4 :
    Figure 112014060864070-pat00014

    수학식 5 :
    Figure 112014060864070-pat00015

    여기서 p는 특정 n번째 연상에서 상기 수학식 1과 같이 정의되는 평가함수로서, 그 크기가 어떤 임계치 이상으로 커서 주목할 만한 N개의 화소들에 대해서만 그 함수값을 계산하고, (x, y)는 화소의 좌표를 나타낸다.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 모델링된 원의 성장 판단단계(S7단계)에서 아래의 수학식 6, 7, 8로부터 원의 형태 특징을 표현하는 값인 c 값을 구하고, c 값이 계속 증가하는 경우 모델링된 원의 성장인 경우로 판단하여 화재로 인한 화염이 존재한다고 판정하는 것을 특징으로 하는 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법.
    수학식 6 :
    Figure 112014060864070-pat00016

    수학식 7 :
    Figure 112014060864070-pat00017

    수학식 8 :
    Figure 112014060864070-pat00018
KR1020130023935A 2013-03-06 2013-03-06 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법 KR101476764B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130023935A KR101476764B1 (ko) 2013-03-06 2013-03-06 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130023935A KR101476764B1 (ko) 2013-03-06 2013-03-06 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140109671A KR20140109671A (ko) 2014-09-16
KR101476764B1 true KR101476764B1 (ko) 2014-12-26

Family

ID=51756130

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130023935A KR101476764B1 (ko) 2013-03-06 2013-03-06 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101476764B1 (ko)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104853151A (zh) * 2015-04-17 2015-08-19 张家港江苏科技大学产业技术研究院 一种基于视频图像的大空间火灾监测系统
CN109410222B (zh) * 2018-11-01 2023-02-03 浩云科技股份有限公司 一种火焰检测方法及装置
CN110428578B (zh) * 2019-08-06 2021-07-27 宁波为易物联科技有限公司 火灾检测方法、装置和系统
KR102265254B1 (ko) * 2020-10-30 2021-06-16 (주)윈티앤에스 능동 감시 시스템
CN117451175A (zh) * 2023-09-18 2024-01-26 南京审计大学 一种基于软件定义的同视场三波长火焰图像检测精密智能相机及火焰图像检测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11224389A (ja) * 1998-02-09 1999-08-17 Hitachi Ltd 炎の検出方法、火災検出方法および火災検出装置
JP2001014571A (ja) * 1999-06-30 2001-01-19 Sumitomo Electric Ind Ltd 火災検出装置、火災検出システム及び火災検出方法
KR100922784B1 (ko) * 2009-02-23 2009-10-21 주식회사 이미지넥스트 영상 기반 화재 감지 방법 및 이를 적용한 방범 및 방재 시스템
KR20100058180A (ko) * 2008-11-24 2010-06-03 주식회사 유디코 재난발생 감지 시스템 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11224389A (ja) * 1998-02-09 1999-08-17 Hitachi Ltd 炎の検出方法、火災検出方法および火災検出装置
JP2001014571A (ja) * 1999-06-30 2001-01-19 Sumitomo Electric Ind Ltd 火災検出装置、火災検出システム及び火災検出方法
KR20100058180A (ko) * 2008-11-24 2010-06-03 주식회사 유디코 재난발생 감지 시스템 및 방법
KR100922784B1 (ko) * 2009-02-23 2009-10-21 주식회사 이미지넥스트 영상 기반 화재 감지 방법 및 이를 적용한 방범 및 방재 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140109671A (ko) 2014-09-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101476764B1 (ko) 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법
KR101237089B1 (ko) 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법
RU2380758C2 (ru) Cпособ и устройство для обнаружения дыма
CN112560657A (zh) 烟火识别方法、装置、计算机设备和存储介质
US9250135B2 (en) MWIR sensor for flame detection
KR100922784B1 (ko) 영상 기반 화재 감지 방법 및 이를 적용한 방범 및 방재 시스템
US20060242186A1 (en) Thermal signature intensity alarmer system and method for processing thermal signature
Pritam et al. Detection of fire using image processing techniques with LUV color space
US9530074B2 (en) Flame detection system and method
JP4653207B2 (ja) 煙検出装置
KR101204259B1 (ko) 화재 검출 방법
KR101998639B1 (ko) 열화상 카메라와 색상 카메라의 복합 영상을 이용한 지능형 발화지점 감시 시스템
Verstockt et al. State of the art in vision-based fire and smoke dectection
KR100862409B1 (ko) 비디오 영상을 이용한 화재 감지 방법
KR101224548B1 (ko) 화재 영상 감지시스템 및 그 방법
KR101679148B1 (ko) 깊이 카메라를 이용한 화재 감시 시스템 및 이를 이용한 화재 감시 방법
Yoon et al. An intelligent automatic early detection system of forest fire smoke signatures using Gaussian mixture model
KR101044903B1 (ko) 영상 감시 시스템에서 은닉 마르코프 모델을 이용한 불 검출방법
Poobalan et al. Fire detection based on color filters and Bag-of-Features classification
KR101625471B1 (ko) 보급형 열화상 카메라의 해상도 향상 방법 및 장치
Khan et al. Real-time fire detection using enhanced color segmentation and novel foreground extraction
Hanamaraddi A literature study on image processing for forest fire detection
WO2015154526A1 (zh) 视频监控低照度图像色彩还原方法和装置
Zhang et al. Real-time fire detection using video sequence data
Thepade et al. Fire detection system using color and flickering behaviour of fire with kekre's luv color space

Legal Events

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

Payment date: 20181204

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191002

Year of fee payment: 6