KR102285725B1 - IoT 기반의 무선 영상식 화재감시시스템 - Google Patents

IoT 기반의 무선 영상식 화재감시시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 딥 러닝을 이용해 화재를 감지하는 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템에 관한 것이다. 여기서, 본 발명의 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템은 일정영역을 촬영하며 촬영시간에 따라 제1영상이미지와 제2영상이미지를 생성하는 카메라부, 카메라부에서 제1영상이미지와 제2영상이미지를 수신해, 제1영상이미지를 기 설정된 크기에 맞게 변경하여 제1크기조절이미지로 변환시키고, 제2영상이미지를 기 설정된 크기에 맞게 변경하여 제2크기조절이미지로 변환시키는 크기조절부. 카메라부에서 제1영상이미지와 제2영상이미지를 수신해, 제1영상이미지를 기 설정된 칼라변화모델에 맞게 변경하여 제1칼라변환이미지로 변환시키고, 제2영상이미지를 기 설정된 칼라변화모델에 맞게 변경하여 제2칼라변환이미지로 변환시키는 칼라변환부, 제1크기조절이미지와 제2크기조절이미지를 대비하여 차이가 있는 부분을 화재예상객체로 추출하고, 화재예상객체를 기 설정된 복수 개의 기준객체에 대비하여, 화재예상객체가 기준객체에 기준값 이상으로 매칭되면 크기조절화재객체영역으로 생성하고, 제1칼라변환이미지와 제2칼라변환이미지를 대비하여 차이가 있는 부분을 화재예상객체로 추출하고, 화재예상객체를 기 설정된 복수 개의 기준객체에 대비하여, 화재예상객체가 기준객체에 기준값 이상으로 매칭되면 색상변화객체영역으로 생성하는 객채영역추출부, 크기조절화재객체영역과 색상변화객체영역을 합성하여 동일한 부분을 제거하여 제1합성화재영역을 추출하는 합성이미지생성부, 복수 개의 구획선으로 제1합성화재영역을 동일한 간격으로 나누고, 각 간격의 명도값을 추출하여 추출된 명도값이 기준명도값 이상이 되는 복수 개의 칸을 더 해 제1병합영역을 형성하는 이미지분할부, 제1병합영역의 크기가 설정크기 이상이 되어 이상신호를 발생시키고 제1병합영역의 크기가 설정크기 미만이면 정상신호를 발생시키고, 이상신호에 대응하는 위험데이터와 정상신호에 대응하는 비위험데이터를 포함하는 분석신호발생부, 분석신호발생부에서 이상신호와 정상신호를 수신하며, 이상신호를 수신하였을 때, 분석신호발생부에 저장된 위험데이터를 단말기부에 전송하는 통신부를 포함한다.

Description

IoT 기반의 무선 영상식 화재감시시스템{Internet of Things-Based Wireless Video Fire Monitoring System}
본 발명은 인공지능 기술을 이용해 화재 발생 여부를 감지하고, 화재를 감지하였을 시, 외부 단말기에 신호를 전송하는 시스템과 관련된 기술이다.
4차 산업혁명을 견인하는 인공지능(AI: Artificial Intelligence), 딥 러닝, 사물인터넷 등 정보통신기술과 영상보안 등의 융합은 열기를 띠고 있다. 기존에는 폐회로 텔레비전(CCTV: Closed Circuit Television)를 방법용으로 사용하는 것에 그쳤다. 현재에는 폐회로 텔레비전이 인공지능 기술과 융합되어 사고 발생을 예방할 수 있는 장치로 확장되어 사고를 감지하고, 감지된 사고가 진짜 사고 인지 아닌지를 판단하는 것으로 확장되고 있다.
이런 가운데 주목받고 있는 기술이 바로 화재를 감지하는 화재 감지시스템이다. 화재 감지시스템은 사전에 설정된 화염 및 불꽃을 감지하였을 때, 검출된 화염을 모니터링 요원에 제공하며 효율적인 모니터링이 진행될 수 있도록 한다.
현재의 화재 감지시스템은 폐회로 텔레비전에서 촬영된 영상을 영상패킷으로 변환하고, 변환된 영상패킷을 영상프레임으로 디코딩하고, 디코딩된 영상프레임 가운데 이상 객체를 탐지하는 과정으로 진행되고 있다. 즉, 현재의 화재 감지시스템은 정확한 화염을 감지하기 위해 수신된 데이터를 디코딩하여 영상으로 만들고 이를 기반으로 분석하고 있다.
이와 같은 방식의 시스템은 객체를 검출하는데 많은 리소스를 필요로 한다. 더욱이, 많은 리소스의 사용에도 불구하고, 화재 검출에 대한 신뢰도가 낮으며 화염의 특성을 전혀 파악할 수 없는 문제를 가지고 있다. 아울러, 사람의 모션을 통해 화재를 감지할 수 없는 문제 나아가 방화를 저지른 방화범을 전혀 감지할 수 없는 문제 또한 가지고 있다.
그리고, 많은 리소스의 사용에 따라 데이터 연산처리를 신속하게 진행하지 못해 이러한 정보를 소방관에게 제공하는데 있어서도 어려움이 있다.
대한민국 등록특허 제10-1328246호 (공고일자: 2013.11.14)
본 발명은 카메라로 객체가 감지된 지역을 당겨 촬영하여 객체를 감지하고 객체가 감지된 영상 이미지를 복수 개의 칸으로 나누어, 영상 이미지 상의 객체특성을 파악해 화재 발생 신호 또는 비화재 발생 신호를 생성한 후, 이를 통신망을 통해 경보부, 단말기부 등에 전송하고자 하는 것이다.
특히, 본 발명은 객체를 보다 정확하게 감지하여 정확하게 화재 신호 또는 비화재 신호를 발생시키기 위해, 감지된 객체를 확대하고 확대된 객체의 모션을 감지하여 객체의 모션변화로부터 특징을 추출한다.
이를 통해, 본 발명은 화재가 발생한 곳의 근처에 있는 사람이 화재 발생을 빠르게 인지할 수 있도록 하여 위험에 처하지 않도록 한다. 또한, 소방관의 단말기부에 화재의 종류를 전송하여 소방관이 화재에 대한 준비를 하여 화재를 진압할 수 있도록 한다. 나아가, 소방관의 단발기부에 화재가 발생된 지역에 차가 있을 시, 차량의 도어 개방 방법 매뉴얼 및 해당 차종의 수동 개폐버튼의 위치에 대한 정보를 제공하며 소방관이 차량 내부에 있는 사람을 구할 수 있도록 한다.
본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위한 본 발명의 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템은, 일정영역을 촬영하며 촬영시간에 따라 제1영상이미지와 제2영상이미지를 생성하는 카메라부, 카메라부에서 제1영상이미지와 제2영상이미지를 수신해, 제1영상이미지를 기 설정된 크기에 맞게 변경하여 제1크기조절이미지로 변환시키고, 제2영상이미지를 기 설정된 크기에 맞게 변경하여 제2크기조절이미지로 변환시키는 크기조절부, 카메라부에서 제1영상이미지와 제2영상이미지를 수신해, 제1영상이미지를 기 설정된 칼라변화모델에 맞게 변경하여 제1칼라변환이미지로 변환시키고, 제2영상이미지를 기 설정된 칼라변화모델에 맞게 변경하여 제2칼라변환이미지로 변환시키는 칼라변환부, 제1크기조절이미지와 제2크기조절이미지를 대비하여 차이가 있는 부분을 화재예상객체로 추출하고, 화재예상객체를 기 설정된 복수 개의 기준객체에 대비하여, 화재예상객체가 기준객체에 기준값 이상으로 매칭되면 크기조절화재객체영역으로 생성하고, 제1칼라변환이미지와 제2칼라변환이미지를 대비하여 차이가 있는 부분을 화재예상객체로 추출하고, 화재예상객체를 기 설정된 복수 개의 기준객체에 대비하여, 화재예상객체가 기준객체에 기준값 이상으로 매칭되면 색상변화객체영역으로 생성하는 객채영역추출부, 크기조절화재객체영역와 색상변화객체영역을 합성하여 동일한 부분을 제거하여 제1합성화재영역을 추출하는 합성이미지생성부, 복수 개의 구획선으로 제1합성화재영역을 동일한 간격으로 나누고, 각 간격의 명도값을 추출하여 추출된 명도값이 기준명도값 이상이 되는 복수 개의 칸을 더 해 제1병합영역을 형성하는 이미지분할부, 제1병합영역의 크기가 설정크기 이상이 되어 이상신호를 발생시키고 제1병합영역의 크기가 설정크기 미만이면 정상신호를 발생시키고, 이상신호에 대응하는 위험데이터와 정상신호에 대응하는 비위험데이터를 포함하는 분석신호발생부, 분석신호발생부에서 이상신호와 정상신호를 수신하며, 이상신호를 수신하였을 때, 분석신호발생부에 저장된 위험데이터를 단말기부에 전송하는 통신부를 포함한다.
여기서, 이상신호는 제1이상신호와 제1이상신호 이후에 생성되는 제2이상신호가 되고, 제1이상신호는 제1병합영역의 크기가 설정크기 이상이면 분석신호발생부에서 발생되어 카메라부에 전송된다. 그리고 카메라부는 제1이상신호를 수신하면, 화재예상객체가 발생된 위치를 중심에 두고 일정영역을 확대하여 촬영하며 제1확대영상이미지 및 확대화재예상객체를 생성할 수 있다. 그리고 크기조절부는 제1확대영상이미지가 생성되면 턴-오프 될 수 있다.
칼라변환부는 카메라부에서 제1확대영상이미지를 수신하여, 기 설정된 칼라변화모델에 맞게 제1확대칼라변환이미지로 변환시킬 수 있다. 그리고 객채영역추출부는 확대화재예상객체를 기 설정된 복수 개의 기준객체에 대비하여, 확대화재예상객체가 기준객체에 기준값 이상으로 매칭되면 확대화재객체영역으로 생성하고, 제1확대칼라변환이미지에서 확대색상변화객체영역을 추출할 수 있다.
합성이미지생성부는 확대화재객체영역와 확대색상변화객체영역을 합성하여 동일한 부분을 제거하여 제2합성화재영역을 추출할 수 있다.
이미지분할부는 복수 개의 구획선으로 제2합성화재영역을 동일한 간격으로 나누고, 각 간격의 명도값을 추출하여 추출된 명도값이 기준명도값 이상이 되는 복수 개의 칸을 더 해 제2병합영역을 형성할 수 있다. 그리고 분석신호발생부는 제2병합영역의 크기가 설정크기 이상이 되면, 제2이상신호를 발생시키고 제2병합영역의 크기가 설정크기 미만이면 정상신호를 발생시키고, 제2이상신호를 통신부에 전송할 수 있다.
또한, 이미지분할부는 각 간격의 명도값에 대응하여 벡터를 생성하고,
분석신호발생부는 제1병합영역의 크기가 설정크기 이상이 되어 이상신호를 발생시키면, 각 간격의 화염벡터를 분석해 제1화재신호 내지 제4화재신호 중 어느 하나의 화재신호로 발생시킬 수 있다. 또한, 분석신호발생부는 제1화재신호 내지 제4화재신호 중 어느 하나의 화재신호 그리고 화재신호에 대응되는 화재종류데이터를 단말기부에 전송할 수 있다. 그리고 객채영역추출부는 제1크기조절이미지와 제2크기조절이미지를 대비하여 화재예상객체 그리고 차량예상객체가 검출되면 화재차량검출신호를 발생시킬 수 있다. 분석신호발생부는 차종의 화재대응데이터를 저장하고 있고, 화재차량검출신호를 수신하여 차량예상객체를 기 저장되어 있는 차량의 기준객체와 대비하여, 차량예상객체가 기준객체에 기준값 이상으로 매칭되면 차량객체영역으로 생성하고, 차량객체영역의 차량에 대한 차종을 판단하여, 판별된 차종의 화재대응데이터를 단말기부에 전송할 수 있다.
본 발명은 인공 지능 기술을 기반으로 하여, 기 설정된 객체를 정확히 검출하고 검출된 객체를 가공하며 객체의 특성을 정확히 파악할 수 있다. 아울러, 본 발명은 객체를 감지한 후, 객체를 확대해 객체의 모션을 정확히 감지하며 객체의 모션변화로부터 객체의 특징을 추출할 수 있다.
또한, 본 발명은 모션변화로부터 특징을 추출하며 화재 발생, 화재의 시작 및 방화범 등에 대한 정보를 검출할 수 있다. 그리고 검출된 신호를 경보신호로 전환시켜 작업자들이 화재 발생을 빠르게 인지할 수 있도록 한다. 아울러, 본 발명은 화재가 발생한 곳의 근처에 있는 사람이 화재 발생을 빠르게 인지할 수 있도록 하여 위험에 처하지 않도록 할 수 있다. 그리고, 소방관의 단말기부에 화재의 종류를 전송하여 소방관이 화재에 대한 준비를 하여 화재를 진압할 수 있도록 한다. 나아가, 소방관의 단발기부에 화재가 발생된 지역에 차가 있을 시, 차량의 도어 개방 방법 매뉴얼 및 해당 차종의 수동 개폐버튼의 위치에 대한 정보를 제공하며 차량 내부에 있는 사람을 구할 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템의 작동 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템의 블록도다.
도 3은 제1영상이미지와 제2영상이미지를 나타낸 도면이다.
도 4은 제1크기조절이미지와 제2크기조절이미지를 나타낸 도면이다.
도 5는 제1크기조절이미지, 제2크기조절이미지 그리고 크기조절화재객체영역을 나타낸 도면이다.
도 6은 제1크기조절이미자와 기준객체를 나타낸 도면이다.
도 7은 제1칼라변환이미지와 제2칼라변환이미지를 나타낸 도면이다.
도 8은 제1칼라변환이미지와 제2칼라변환이미지 그리고 색상변화객체영역을 나타낸 도면이다.
도 9는 화재객체영역과 색상변화객체영역 그리고 이를 합성한 제1합성화재영역을 나타낸 도면이다.
도 10은 이미지분할부가 제1합성화재영역을 분할한 상태를 나타낸 도면이다.
도 11은 제2영상이미지와 제2영상이미지를 확대한 제1확대영상이미지를 나타낸 도면이다.
도 12는 제1확대영상이미지에서 추출된 확대화재객체영역을 나타낸 도면이다.
도 13은 제1확대영상이미지의 확대화재예상객체와 화재의 기준객체를 나타낸 도면이다.
도 14는 제1확대칼라변환이미지를 나타낸 도면이다.
도 15는 제1확대칼라변환이미지에서 추출된 확대색상변화객체영역을 나타낸 도면이다.
도 16은 확대화재객체영역과 확대색상변화객체영역 그리고 이를 합성한 제2?d성화재영역을 나타낸 도면이다.
도 17은 이미지분할부가 제2합성화재영역을 분할한 상태를 나타낸 도면이다.
도 18 및 도 19는 본 발명의 다른 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템이 화재의 종류를 단말기에 전송하는 상태를 나타낸 도면이다.
도 20은 도 1의 객체검출신호발생부에서 차량객체가 없는 제1크기조절이미지와 차량객체가 있는 제1크기조절이미지이다.
도 21은 도 1의 객체검출신호발생부에서 제2영상이미지에서 차량객체를 검출하는 상태를 나타낸 도면이다.
도 22는 본 발명의 다른 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템이 차종을 판별하여 단말기에 전송하는 상태를 나타낸 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징 그리고 그것들을 달성하기 위한 시스템은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.
본 발명의 청구범위는 청구항을 비롯해 청구항을 뒷받침하는 설명에 의해 정의될 수 있다. 아울러, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 또한, 명세서 상에 기술된 제1영상이미지는 제2영상이미지 및 제3영상이미지보다 앞선 시간의 이미지를 의미하고, 제2영상이미지는 제1영상이미지가 생성된 이후 그리고 제3영상이미지가 생성되기 이전에 생성된 이미지를 의미한다. 그리고, 제3영상이미지는 제1영상이미지와 제2영상이미지가 생성된 이후에 생성된 이미지를 의미한다.
따라서, 카메라부는 제1영상이미지, 제2영상이미지 그리고 제3영상이미지 순으로 영상이미지를 생성할 수 있다.
이하, 도 1 내지 도 2를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템의 작동과정에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템의 작동 순서도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템의 블록도이다.
이하, 본 발명의 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템(1, 이하 화재 감시시스템)은 도 1에 도시된 바와 같이, 장거리 화재의 화염이나 보안 상의 이상 징후가 카메라부(10)에 의해 촬영되면 영상이미지에서 기준객체와 매칭되는 객체를 검출한다(S110). 이때, 영상이미지에서 기준객체와 매칭되는 객체가 검출되지 않으면, 바로 그 영상이미지를 폐기한다.
반면, 영상이미지에서 기준객체와 매칭되는 객체가 검출되면 이상징후라고 판단한다. 이때, 영상이미지를 416 X 416 이미지로 변환하고, 영상이미지를 HSV 칼라로 이미지로 변환할 수 (S120). 그리고 416 X 416 이미지로 변환하고, 변환된 이미지에서 움직임 영상 즉, 기준객체와 매칭되는 객체를 추출한다(S131). 또한, 확대 후 HSV 칼라에서 기준객체와 화재 색상 영역을 추출한다(S132). 화재 감시시스템(1)은 S131에서 추출된 객체와 S132에서 추출된 객체를 합성한 후, 대상 영역을 추출한다(S140). 그리고 추출된 대상 영역을 3X3으로 분할한다(S150). 분할된 영역에서 검출되는 화염의 영역 크기, 방향 및 움직임을 분석하고(S160), 그리고 1차적으로 화재 여부를 감지한다(S170). 이후, 화재로 감지되면 영상이미지를 확대한다(S180). 확대된 영상이미지에서 모션 객체를 추출하고, 추출된 모션 객체 기 설정된 기준객체를 추출하고(S191), 확대된 영상이미지에서 모션 객체의 HSV 칼라에서 화재 색상을 통해 추출된 객체를 합성하여 화재객체를 추출한다(S192). 화재 감시시스템(1)은 S191에서 추출된 객체와 S192에서 추출된 객체를 합성한 후, 대상 영역을 추출한다(S200). 그리고 추출된 대상 영역을 3 X 3으로 분할한다(S210). 그리고 분할된 영역에서 검출되는 화염의 영역 크기, 방향 및 움직임을 분석하고(S220), 그리고 2차적으로 화재 여부를 감지한다(S230).
화재 감시시스템(1)은 추출된 화재객체가 화재인지 아닌지를 두 번 판단하여, 화재로 판단되면 이상 징후로 판단되면 알람 경보를 발생시킨다(S240). 그리고 통신부(70)를 통해 단말기부(90)로 화재발생을 전송한다(S241).
여기서, 통신부(70)를 통해 영상판단 후, 코덱처리 신호 변환하여 이더넷 망을 통해 무손 송출기와 연동하여 WI-FI 공유기를 통한 랜 통신망을 통해 핸드폰이나 PC에 데이터를 전송한다.
이와 같은 화재 감시시스템(1)은 모션변화로부터 특징을 추출하며 화재 발생, 화재의 시작 및 방화범 등에 대한 정보를 검출하고 검출된 신호를 경보신호로 전환시켜 작업자들이 화재 발생을 빠르게 인지할 수 있도록 한다.
또한, 화재 감시시스템(1)은 화재가 발생한 곳의 근처에 있는 사람이 화재 발생을 빠르게 인지할 수 있도록 하여 위험에 처하지 않도록 한다. 그리고, 단말기부(90)에 화재의 종류를 전송하여 소방관이 화재에 만전을 기하여 화재를 진압할 수 있도록 한다. 더욱이, 화재 감시시스템(1)은 소방관의 단발기부(80)에 화재가 발생된 지역에 차가 있을 시, 차량의 도어 개방 방법 매뉴얼 및 해당 차종의 수동 개폐버튼의 위치에 대한 정보를 제공하며 차량 내부에 있는 사람을 구할 수 있도록 한다.
전술한 특징을 나타낼 수 있도록, 화재 감시시스템(1)은 화염을 검출하는데 있어 높은 신뢰성을 확보할 수 있다. 또한 검출된 화염의 온도, 크기, 방향 등에 대한 정보를 추출하여 화염의 발생 원인을 파악할 수 있다.
아울러, 화재 감시시스템(1)은 화염뿐 아니라 사람 및 사람의 입술 등 객체를 감지한 후, 객체를 확대해 객체의 모션을 정확하게 검출한다. 그리고 검출된 모션으로부터 정보를 추출할 수 있다.
이를 통해, 화재의 발생 여부를 정확히 검출하고 나아가 화재를 일으키는 사람을 정확하게 검출한다. 부가적으로 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템(1)은 감지된 화재 발생 정보를 경보부(70)에 전송하여 경보를 발생시켜 화재 주위에 있는 작업자가 화염으로부터 신속하게 대비할 수 있도록 할 수 있다.
IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템(1)은 도 2에 도시된 바와 같이, 카메라부(10), 크기조절부(20), 칼라변환부(30), 객체영역추출부(40), 합성이미지생성부(50), 이미지분할부(60), 분석신호발생부(70) 그리고 통신부(80)를 구성요소로 포함한다. 여기서, 크기조절부(20), 칼라변환부(30), 객체영역추출부(40), 합성이미지생성부(50), 이미지분할부(60), 분석신호발생부(70)는 데이터통신 가능하게 연결되어, 상호간 실시간으로 데이터를 송수신 하며 데이터를 연산 및 처리할 수 있다.
크기조절부(20), 칼라변환부(30), 객체영역추출부(40), 합성이미지생성부(50), 이미지분할부(60), 분석신호발생부(70)는 각각 데이터를 송수신 및 연산 처리하는 컴퓨터가 될 수 있다.
이하, 도 3 내지 도 17을 참조하여, IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템(1)의 구성요소의 각 특징에 대해 구체적으로 설명한다.
도 3은 제1영상이미지와 제2영상이미지를 나타낸 도면이고, 도 4은 제1크기조절이미지와 제2크기조절이미지를 나타낸 도면이다. 그리고 도 5는 제1크기조절이미지, 제2크기조절이미지 그리고 크기조절화재객체영역을 나타낸 도면이고, 도 6은 제1크기조절이미자와 기준객체를 나타낸 도면이다. 그리고 도 7은 제1칼라변환이미지와 제2칼라변환이미지를 나타낸 도면이고, 도 8은 제1칼라변환이미지와 제2칼라변환이미지 그리고 색상변화객체영역을 나타낸 도면이다. 그리고 도 9는 화재객체영역과 색상변화객체영역 그리고 이를 합성한 제1합성화재영역을 나타낸 도면이다. 그리고 도 10은 이미지분할부가 제1합성화재영역을 분할한 상태를 나타낸 도면이고, 도 11은 제2영상이미지와 제2영상이미지를 확대한 제1확대영상이미지를 나타낸 도면이다. 그리고 도 12는 제1확대영상이미지에서 추출된 확대화재객체영역을 나타낸 도면이고, 도 13은 제1확대영상이미지의 확대화재예상객체와 화재의 기준객체를 나타낸 도면이다. 그리고 도 14는 제1확대칼라변환이미지를 나타낸 도면이고, 도 15는 제1확대칼라변환이미지에서 추출된 확대색상변화객체영역을 나타낸 도면이다. 그리고 도 16은 확대화재객체영역과 확대색상변화객체영역 그리고 이를 합성한 제2?d성화재영역을 나타낸 도면이고, 도 17은 이미지분할부가 제2합성화재영역을 분할한 상태를 나타낸 도면이다.
카메라부(10)는 사용자가 설치한 곳에 설치되어 전원으로부터 전원이 인가되면 작동하며 일정영역을 촬영한다. 이와 같은 카메라부(10)는 폐회로 텔레비전(CCTV: Closed Circuit Television)로 형성되어, 숲 또는 건물의 차량 출입구 또는 창고를 촬영하는 기둥 등에 설치되어 일정영역을 촬영할 수 있다. 카메라부(10)는 일정한 시간 차를 두고 일정영역을 촬영하며 촬영시간에 따라 제1영상이미지(101), 제2영상이미지(102) 그리고 제3영상이미지(미도시) 등을 생성할 수 있다.
카메라부(10)는 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이 일정영역을 촬영하여 제1영상이미지(101) 그리고 도 3의 (b)에 도시된 바와 같은 제1영상이미지(101) 이후의 제2영상이미지(102)를 생성할 수 있다. 그리고 같이 제2영상이미지(102) 이후의 제3영상이미지를 생성할 수 있다. 아울러, 카메라부(10)는 분석식호발생부(70)에서 출력된 제1이상신호를 수신하면, 화재예상객체(1121)가 발생된 위치를 중심에 두고 일정영역을 확대하여 촬영하며 제1확대영상이미지(161) 및 확대화재예상객체(1122)를 생성할 수 있다.
카메라부(10)는 촬영한 영상이미지(101, 102)를 크기조절부(20)로 전송할 수 있다.
크기조절부(20)는 카메라부(10)에서 제1영상이미지(101)를 수신해, 제1영상이미지(101)를 기 설정된 크기에 맞게 도 4의 (a)에 도시된 바와 같이 제1크기조절이미지(111)로 변환시킨다. 그리고 제2영상이미지(102)를 수신해 기 설정된 크기에 맞게 변경하여 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이 제2크기조절이미지(112)로 변환시킬 수 있다. 다만, 크기조절부(20)는 전술한 제1확대영상이미지(161)가 생성되면 턴-오프 되며 작동되지 않을 수 있다.
칼라변환부(30)는 카메라부(10)에서 제1영상이미지(101)와 제2영상이미지(102)를 수신한다. 그리고 제1영상이미지(101)를 기 설정된 칼라변화모델에 맞게 변경하여 제1칼라변환이미지(121)로 변환시킨다. 그리고 제2영상이미지(102)를 기 설정된 칼라변화모델에 맞게 변경하여 제2칼라변환이미지(122)로 변환시킬 수 있다. 여기서, 칼라변환부(30)는 화염추출에 유리한 Hue(색조), Saturation(채도), Value(명도)의 3가지 성분으로 색을 표현하는 HSV 모델을 사용하여 영상이미지를 변환시킨다.
여기, 이러한 칼라변환부(30)는 HSV 모델을 사용하여 사람이 색을 가장 직관적으로 표현할 수 있도록 한다.
이와 같은 칼라변환부(30)는 카메라부(10)에서 제1확대영상이미지(161)를 수신할 경우, 기 설정된 칼라변화모델에 맞게 제1확대칼라변환이미지(171)로 변환시킬 수 있다.
객채영역추출부(40)는 제1크기조절이미지(111)와 제2크기조절이미지(112)를 대비하여 차이가 있는 부분을 도 6에 도시된 바와 같이, 화재예상객체(1121)로 추출한다. 그리고 화재예상객체(1121)를 기 설정된 복수 개의 기준객체(A)에 대비하여 화재예상객체(1121)가 기준객체(A)에 기준값 이상으로 매칭되면 크기조절화재객체영역(113)으로 생성한다. 또한 객채영역추출부(40)는 제1칼라변환이미지(121)와 제2칼라변환이미지(122)를 대비하여 차이가 있는 부분을 화재예상객체(1121)로 추출한다. 그리고 추출된 화재예상객체(1121)를 기 설정된 복수 개의 기준객체(A)에 대비한다. 이때, 객체영역추출부(40)는 화재예상객체(1121)가 기준객체(A)에 기준값 이상으로 매칭되면 도 8에 도시된 바와 같이 색상변화객체영역(123)으로 생성한다. 여기서, 객채영역추출부(40)는 확대화재예상객체(1122)를 기 설정된 복수 개의 기준객체(A)에 대비하여 확대화재예상객체(1122)가 기준객체(A)에 기준값 이상으로 매칭되면 확대화재객체영역(162)으로 생성하고, 제1확대칼라변환이미지(171)에서 확대색상변화객체영역(172)을 추출할 수 있다. 이때, 객체영역추출부(40)는 추출된 화재예상객체(1121)와 화염기준객체(A)에 매칭시켜 80%이상 매칭될 경우 색상변화객체영역(123)을 추출할 수 있다. 그리고 추출된 확대화재예상객체(1122)를 화염기준객체(A)에 매칭시켜 80%이상 매칭될 경우 확대화재 객체영역(163)을 추출할 수 있다.
여기서, 객채영역추출부(40)는 　200,000개의 화원데이터를 저장하고 있으며, 저장하고 있는 데이터와 추출된 화재예상객체(1121)를 대비하며 화재예상객체를 화재객체로 선별할 수 있다.
합성이미지생성부(50)는 도 9에 도시된 바와 같이, 크기조절화재객체영역(113)와 색상변화객체영역(123)을 합성하여 동일한 부분을 제거하여 제1합성화재영역(131)을 추출한다. 또한, 합성이미지생성부(50)는 도 16에 도시된 바와 같이 확대화재객체영역(162)와 확대색상변화객체영역(172)을 합성하여 동일한 부분을 제거하여 제2합성화재영역(182)을 추출할 수 있다.
이미지분할부(60)는 합성이이미생성부(50)에서 추출된 합성화재영역을 수신한다. 그리고 수신된 합성화재영역을 복수 개의 구획선을 이용해 동일한 간격으로 나눈다. 일례로, 이미지분할부(60)는 도 10의(a)에 도시된 바와 같이 복수 개의 구획선(601)으로 제1합성화재영역(131)을 동일한 간격으로 나눈다. 그리고 각 간격의 명도값을 추출하여 추출된 명도값이 기준명도값 이상이 되는 복수 개의 칸을 더 해 제1병합영역(141)을 형성한다. 또한, 이미지분할부(60)는 도 17의(a)에 도시된 바와 같이 복수 개의 구획선(601)으로 제2합성화재영역(182)을 동일한 간격으로 나눈다. 그리고 각 간격의 명도값을 추출하여 추출된 명도값이 기준명도값 이상이 되는 복수 개의 칸을 더 해 제2병합영역(142)을 형성한다.
아울러, 이미지분할부(60)는 구획선(601)으로 분할된 각 간격의 명도값에 대응하여 벡터를 생성시킬 수 있다.
분석신호발생부(70)는 도 10의 (b)에 도시된 바와 같이 제1병합영역(141)의 크기가 설정크기 이상이 되어 이상신호를 발생시킨다. 반면, 제1병합영역(141)의 크기가 설정크기 미만이 되면 정상신호를 발생시킬 수 있다. 아울러, 분석신호발생부(70)는 도 17의 (b)에 도시된 바와 같이 제2병합영역(141)의 크기가 설정크기 이상이 되면, 제2이상신호를 발생시키고 제2병합영역(142)의 크기가 설정크기 미만이면 정상신호를 발생시키고, 제2이상신호를 통신부(70)에 전송할 수 있다.
이때, 분석신호발생부(20)는 제2이상신호에 대응하는 위험데이터와 정상신호에 대응하는 비위험데이터를 포함하여, 이상신호 발생시 위험데이터 그리고 정산신호 발생시 비위험데이터를 통신부(80)에 전송할 수 있다.
여기서, 이상신호는 제1이상신호와 제1이상신호 이후에 생성되는 제2이상신호가 될 수 있다. 그리고 제1이상신호는 제1병합영역(141)의 크기가 설정크기 이상이면 분석신호발생부(70)에서 발생되어 카메라부(10)에 전송할 수 있다.
또한, 분석신호발생부(70)는 제1병합영역(141)의 크기가 설정크기 이상이 되어 이상신호를 발생시키면, 각 간격의 화염벡터를 분석해 제1화재신호 내지 제4화재신호 중 어느 하나의 화재신호로 발생시킬 수 있다. 여기서, 제1화재신호는 플래시 백 화재에 대한 화재신호가 될 수 있다. 그리고 제2화재신호는 백 드래프트에 대한 화재신호, 제3화재신호는 플래시 오버에 대한 화재신호가 될 수 있다. 그리고 제4화재신호는 롤 오버에 대한 화재신호가 될 수 있다.
그리고 분석신호발생부(70)는 제1화재신호 내지 제4화재신호 중 어느 하나의 화재신호 그리고 화재신호에 대응되는 화재종류데이터를 통신부(80)를 통해 단말기부(90)에 전송할 수 있다. 이와 같은 분석신호발생부(70)에 대한 구체적인 설명은 후술한다.
통신부(80)는 분석신호발생부(70)에서 이상신호와 정상신호를 수신하여 이상신호를 수신하였을 때, 분석신호발생부(70)에 저장된 위험데이터를 단말기부(90)에 전송한다.
이와 같은 통신부(80)는 무선송출부로 연결되어 무선 중계기를 거쳐 무선수신기에 데이터를 통신할 수 있다. 또한, 통신부(80)는 무선송출기와 이더넷 방식으로 연결되어 wi-fi 통신 방식을 통해 단말기부에 데이터를 통신할 수 있다.
경보부(100)는 분석신호발생부(70)에서 이상신호를 수신하면, 경보음을 발생시킨다. 이러한 경보부(100)는 화재가 발생된 인근에 있는 사람에게 화재가 발생되었음을 알려, 화재에 의해 사람이 위험에 처하지 않도록 한다.
이와 같은 구성요소들을 통해, 화재 감시시스템(1)은 화염을 정확히 검출하며 화염 검출에 높은 신뢰성을 갖는 특징을 나타낼 수 있다. 또한, 검출된 화염을 다양한 방식으로 확인하며 화염의 크기, 온도 및 움직임을 분석하며 화염의 발생 원인을 파악할 수 있다.
나아가, 화염 및 사람 등 객체를 감지한 후, 객체를 확대해 객체의 모션을 정확하게 검출하며 화재의 발생 여부를 정확하게 파악해 화재를 일으키는 사람을 검출할 수 있다.
이하, 도 18 내지 도 22를 참조하여, 본 발명의 다른 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템에 대해 구체적으로 설명한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템과 비교하였을 때, 공간에서 발생된 화재의 종류를 판별하는 특징 그리고 차량에 화재가 발생되었을 시, 차량의 종류를 판별하는 특징으로 한다.
이에, 본 발명의 다른 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템에 대한 설명이 간결하고 명확해질 수 있도록, 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템과 동일한 구성요소 및 특징에 대해서는 설명을 생략하고, 차이가 있는 구성요소 및 특징에 대해서만 구체적으로 설명한다.
도 18 및 도 19는 본 발명의 다른 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템이 화재의 종류를 단말기에 전송하는 상태를 나타낸 도면이고, 도 20은 도 1의 객체검출신호발생부에서 차량객체가 없는 제1크기조절이미지와 차량객체가 있는 제1크기조절이미지이고, 도 21는 도 1의 객체검출신호발생부에서 제2영상이미지에서 차량객체를 검출하는 상태를 나타낸 도면이다. 그리고 도 22은 본 발명의 다른 실시예에 따른 IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템이 차종을 판별하여 단말기에 전송하는 상태를 나타낸 도면이다.
분석신호발생부(70)에서 제1화재신호 내지 제4화재신호 중 어느 하나의 화재신호가 발생되면, 수신된 화재신호에 대응되는 화재종류데이터를 단말기부(90)에 전송한다. 일례로, 분석신호발생부(70)는 제1화재신호에 대응되는 데이터 즉, 도 18의 (a)에 도시된 바와 같은 플래시 백에 대한 그림과 플래시 백의 대한 내용 즉, “환기가 잘되지 않는 곳에서 발생하며, 문의 개방 등을 통해 갑자기 신선한 공기의 유입으로 폭발적인 연소에 의해 시작된 화재”를 (c)에 도시된 단말기부(90)에 전송한다. 또한, 분석신호발생부(70)는 제2화재신호에 대응되는 데이터 즉, 도 18의 (b)에 도시된 바와 같은 백 드래프트에 대한 그림과 백 드래프트의 대한 내용 즉, “산소가 부족하거나 훈소상태에 있는 실내에 산소가 일시적으로 다량 공급될 때 연소가스가 순간적으로 발화되어 나타난 화재” 그리고 이러한 화재에 대한 화재진압 매뉴얼을 (c)에 도시된 단말기부(90)에 전송한다. 또한, 분석신호발생부(70)는 제3화재신호에 대응되는 데이터 즉, 도 19의 (a)에 도시된 바와 같은 플래시 오버에 대한 그림과 플래시 오버의 대한 내용 즉, “건출물의 실내에서 화재가 발생하였을 때, 발화로부터 화재가 서서히 진행하다가 어느 정도 시간이 경과함에 따라 대류와 복사현상에 의해 일정 공간 안에 화염(G)과 연기(H)가 축적되고 발화온도에 이르게 되어 일순간에 폭발적으로 전체가 화염(G)에 휩싸인 화재”그리고 이러한 화재에 대한 화재진압 매뉴얼을 (c)에 도시된 단말기부(90)에 전송한다.
또한, 분석신호발생부(70)는 제3화재신호에 대응되는 데이터 즉, 도 19의 (b)에 도시된 바와 같은 롤 오버에 대한 그림과 롤 오버의 대한 내용 즉, “축적된 가연성 증기가 인화점에 도달하여 전체가 연소하기 시작하면 불덩어리가 천장을 따라 굴러 다니는 것처럼 뿜어져 나오는 화재”그리고 이러한 화재에 대한 화재진압 매뉴얼을 (c)에 도시된 단말기부(90)에 전송한다. 이때, 단말기부(90)는 소방관이 소지한 단말기가 될 수 있다.
화재 감시시스템(1-1)은 분석신호발생부(70)를 통해, 화재에 대한 이미지와 화재에 대한 설명 또는 화재의 설명을 소방관의 단말기에 전송하며 소방관의 화재에 적합한 매뉴얼 대로 화재를 진압할 수 있는 준비하도록 이끌 수 있다. 이를 통해, 초보 소방관이라도 발생된 화재를 신속하게 진압할 수 있도록 장비를 준비하고 계획을 세워 화재 위험한 상황에 처하지 않고 화재를 진압할 수 있도록 한다. 일례로, 화재 시스템(1)은 분석신호발생부(70)로부터 백드래프트 화재에 대한 그림 및 설명 그리고 화재에 대한 진압 매뉴얼에 대해 소방관의 단말기부에 전송한다. 여기서, 백드래프트 화재가 발생하였을 시, 분석신호발생부(70)는 소방관의 단말기부(90)에 문을 천천히 조금씩 열고 문의 개방과 동시에 공간의 안쪽을 향하여 대량의 물을 쏘도록 하는 진압 방법을 제공한다.
이와 같이, 화재 시스템(1-1)은 화재 진압의 매뉴얼을 단말기부(90)에 전송하며 화재를 진압하는 화재 진압의 경험이 적은 초보 소방관이 위험한 상황에 처하지 않도록 할 수 있다.
또한, 화재 감시시스템(1-1)은 객채영역추출부(40)가 도 20에 도시된 바와 같은 제1크기조절이미지(111)와 제2크기조절이미지(112)를 대비하여 제1차량예상객체(F1), 제2차량예상객체(F2)가 추출되면 화재차량검출신호를 발생시킬 수 있다. 이때, 분석신호발생부(70)는 차종의 화재대응데이터를 저장하고 있고, 화재차량검출신호를 수신하여 차량예상객체(E)를 기 저장되어 있는 차량의 기준객체(A)와 대비하여, 차량예상객체(E)가 기준객체에 기준값 이상으로 매칭되면 차량객체영역으로 생성하고, 차량객체영역의 차량에 대한 차종을 판단하여, 판별된 차종의 화재대응데이터를 단말기부(90)에 전송할 수 있다.
화재 감시시스템(1-1)은 소방관의 단발기부(90)에 화재가 발생된 지역에 차가 있을 시, 차량의 도어 개방 방법 매뉴얼 및 해당 차종의 수동 개폐버튼의 위치에 대한 정보를 제공하며 소방관이 차량 내부에 있는 사람을 구할 수 있도록 한다. 보다 구체적으로, 화재 감시시스템(1)은 화재 차량이 전원공급이 중단되는 경우, 수동 개폐버튼을 눌러야 차량문이 열리는 전기차 일례로 테슬라 전기차인 경우, 이러한 전기차의 수동 개폐 버튼이 어디에 있는지에 대한 그림과 설명을 소방관의 단말기부(90)에 전송한다.
이를 통해, 화재 시스템(1)은 차량의 도어 개폐 버튼을 소방관의 단말기부(90)에 전송하며 차량의 내부에 있는 사람을 소방관이 신속하게 구조할 수 있도록 한다. 다시 말해, 화재 시스템(1)은 소방관에게 전기차의 수동 개폐버튼을 알기 쉽게 알려줘, 소방관이 전기차에 갇힌 사람을 신속하게 구조할 수 있도록 한다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다.
1: IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템
10: 카메라부
101: 제1영상이미지 102: 제2영상이미지
111: 제1크기조절이미지 112: 제2크기조절이미지
1121: 화재예상객체 1122: 확대화재예상객체
113: 크기조절화재객체영역
121: 제1칼라변환이미지 122: 제2칼라변환이미지
123: 색상변화 객체영역 131: 제1합성화재영역
161: 제1확대영상이미지 162: 제2확대영상이미지
163: 확대화재 객체영역
171: 제1확대칼라이미지 172: 제2확대칼라이미지
173: 확대 색상변화 객체영역 182: 제2합성화재영역
20: 크기조절부 201: 크기조절모듈
141: 제1병합영역 142: 제2병합영역
30: 칼라변환부 40: 객체영역추출부
50: 합성이미지생성부
60: 이미지분할부 610: 분할모듈
601: 구획선
70: 분석신호발생부
710: 크기측정모듈 720: 시간측정모듈
80: 통신부 90: 단말기부
100: 경보부
A: 화염기준객체 B: 블록
C: 공간 D: 창문
E: 출입문
F1: 제1차량예상객체 F2: 제2차량예상객체
G: 화염 H: 연기
I: 벡터 J: 차량객체영역

Claims (10)

  1. 일정영역을 촬영하며 촬영시간에 따라 제1영상이미지(101)와 제2영상이미지(102)를 생성하는 카메라부(10);
    카메라부(10)에서 제1영상이미지(101)와 제2영상이미지(102)를 수신해, 제1영상이미지(101)를 기 설정된 크기에 맞게 변경하여 제1크기조절이미지(111)로 변환시키고, 제2영상이미지(102)를 기 설정된 크기에 맞게 변경하여 제2크기조절이미지(112)로 변환시키는 크기조절부(20);
    카메라부(10)에서 제1영상이미지(101)와 제2영상이미지(102)를 수신해, 제1영상이미지(101)를 기 설정된 칼라변화모델에 맞게 변경하여 제1칼라변환이미지(121)로 변환시키고, 제2영상이미지(102)를 기 설정된 칼라변화모델에 맞게 변경하여 제2칼라변환이미지(122)로 변환시키는 칼라변환부(30);
    제1크기조절이미지(111)와 제2크기조절이미지(112)를 대비하여 차이가 있는 부분을 화재예상객체(1121)로 추출하고, 화재예상객체(1121)를 기 설정된 복수 개의 기준객체(A)에 대비하여, 화재예상객체(1121)가 기준객체(A)에 기준값 이상으로 매칭되면 크기조절화재객체영역(113)으로 생성하고,
    제1칼라변환이미지(121)와 제2칼라변환이미지(122)를 대비하여 차이가 있는 부분을 화재예상객체(1121)로 추출하고, 화재예상객체(1121)를 기 설정된 복수 개의 기준객체(A)에 대비하여, 화재예상객체(1121)가 기준객체(A)에 기준값 이상으로 매칭되면 색상변화객체영역(123)으로 생성하는 객체영역추출부(40);
    크기조절화재객체영역(113)와 색상변화객체영역(123)을 합성하여 동일한 부분을 제거하여 제1합성화재영역(131)을 추출하는 합성이미지생성부(50);
    복수 개의 구획선(601)으로 제1합성화재영역(131)을 동일한 간격으로 나누고, 각 간격의 명도값을 추출하여 추출된 명도값이 기준명도값 이상이 되는 복수 개의 칸을 더 해 제1병합영역(141)을 형성하는 이미지분할부(60);
    제1병합영역(141)의 크기가 설정크기 이상이 되어 이상신호를 발생시키고 제1병합영역(141)의 크기가 설정크기 미만이면 정상신호를 발생시키고, 이상신호에 대응하는 위험데이터와 정상신호에 대응하는 비위험데이터를 포함하는 분석신호발생부(70);
    분석신호발생부(70)에서 이상신호와 정상신호를 수신하며, 이상신호를 수신하였을 때, 분석신호발생부(70)에 저장된 위험데이터를 단말기부(90)에 전송하는 통신부(80)를 포함하는, IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    이상신호는 제1이상신호와 제1이상신호 이후에 생성되는 제2이상신호가 되고,
    제1이상신호는 제1병합영역(141)의 크기가 설정크기 이상이면 분석신호발생부(70)에서 발생되어 카메라부(10)에 전송되고,
    카메라부(10)는,
    제1이상신호를 수신하면, 화재예상객체(1121)가 발생된 위치를 중심에 두고 일정영역을 확대하여 촬영하며 제1확대영상이미지(161) 및 확대화재예상객체(1122)를 생성하고,
    크기조절부(20)는,
    제1확대영상이미지(161)가 생성되면 턴-오프되는, IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템.
  3. 제2항에 있어서, 칼라변환부(30)는,
    카메라부(10)에서 제1확대영상이미지(161)를 수신하여, 기 설정된 칼라변화모델에 맞게 제1확대칼라변환이미지(171)로 변환시키는, IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템.
  4. 제3항에 있어서, 객체영역추출부(40)는,
    확대화재예상객체(1122)를 기 설정된 복수 개의 기준객체(A)에 대비하여, 확대화재예상객체(1122)가 기준객체(A)에 기준값 이상으로 매칭되면 확대화재객체영역(162)으로 생성하고,
    제1확대칼라변환이미지(171)에서 확대색상변화객체영역(172)을 추출하는, IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템.
  5. 제4항에 있어서, 합성이미지생성부(50)는,
    확대화재객체영역(162)와 확대색상변화객체영역(172)을 합성하여 동일한 부분을 제거하여 제2합성화재영역(182)을 추출하는, IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템.
  6. 제5항에 있어서, 이미지분할부(60)는,
    복수 개의 구획선(601)으로 제2합성화재영역(182)을 동일한 간격으로 나누고, 각 간격의 명도값을 추출하여 추출된 명도값이 기준명도값 이상이 되는 복수 개의 칸을 더 해 제2병합영역(142)을 형성하는, IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템.
  7. 제6항에 있어서, 분석신호발생부(70)는,
    제2병합영역(141)의 크기가 설정크기 이상이 되면, 제2이상신호를 발생시키고 제2병합영역(142)의 크기가 설정크기 미만이면 정상신호를 발생시키고, 제2이상신호를 통신부(70)에 전송하는, oT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    이미지분할부(60)는,
    각 간격의 명도값에 대응하여 벡터를 생성하고,
    분석신호발생부(70)는,
    제1병합영역(141)의 크기가 설정크기 이상이 되어 이상신호를 발생시키면, 각 간격의 화염벡터를 분석해 제1화재신호 내지 제4화재신호 중 어느 하나의 화재신호로 발생시키는, IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    분석신호발생부(70)는,
    제1화재신호 내지 제4화재신호 중 어느 하나의 화재신호 그리고 화재신호에 대응되는 화재종류데이터를 단말기부(90)에 전송하는, IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    객체영역추출부(40)는,
    제1크기조절이미지(111)와 제2크기조절이미지(112)를 대비하여 화재예상객체(1121) 그리고 차량예상객체(E)가 검출되면 화재차량검출신호를 발생시키고,
    분석신호발생부(70)는,
    차종의 화재대응데이터를 저장하고 있고, 화재차량검출신호를 수신하여 차량예상객체(E)를 기 저장되어 있는 차량의 기준객체(A)와 대비하여, 차량예상객체(E)가 기준객체에 기준값 이상으로 매칭되면 차량객체영역으로 생성하고, 차량객체영역의 차량에 대한 차종을 판단하여, 판별된 차종의 화재대응데이터를 단말기부(90)에 전송하는, IoT 기반의 무선 영상식 화재 감시시스템.
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