KR20090112011A

KR20090112011A - A Infrared Fire Sensing System Using a Block Templete Matching Techniques of a Flames

Info

Publication number: KR20090112011A
Application number: KR1020080037666A
Authority: KR
Inventors: 서용원; 김윤서; 박인수; 송영준
Original assignee: 주식회사 이씨엠
Priority date: 2008-04-23
Filing date: 2008-04-23
Publication date: 2009-10-28

Abstract

PURPOSE: An infrared fire sensing system using a block template matching techniques of flames is provided to detect an ignition point by using a 3X5 block template matching in consider of property of the frame. CONSTITUTION: In an infrared fire sensing system using a block template matching techniques of flames, an infrared ray image is obtained by using an infrared camera(200). The template block is divided by the same size of template block in lengthwise direction(201). An average temperate at each block is calculated by heat inputted from the infrared image(202). A labeling process is performed according to the average temperature of the each block(203), and the average temperature is compared with a critical value due to a fire(204). A candidate area is determined as image of a fire by using a template block(205).

Description

A Infrared Fire Sensing System Using a Block Templete Matching Techniques of a Flames}

본 발명은 화염의 단위 블록에 대한 템플릿을 정의하고, 적외선 영상을 블록 매칭 기법으로 분석하여 화재를 조기에 발견할 수 있는 방법으로 블록 매칭과 클러스터링 기법을 통해 화염의 규모도 추정할 수 있는 방법에 관한 것이다.The present invention defines a template for a unit block of a flame, analyzes an infrared image by a block matching technique, and detects a fire early. The present invention also provides a method for estimating the magnitude of a flame through block matching and clustering techniques. It is about.

종래의 화재 감지 방법은 화염의 동적 특성을 이용한 방식으로 이전 프레임과 현재 프레임과의 차영상에 의해 임계값을 설정하여 화재 감지를 하는 방법이 있다. 이 방법은 화염의 움직임과 확산 현상이라는 화염의 동적 특성을 계량화하여 이를 화재 감시 시스템의 적외선 영상 판별 방법에 반영함으로써 오검출률을 줄이고 화재를 조기에 자동 감지할 수 있었다. 그러나 배경 영상의 적외선 영상의 명도가 화재 발생시의 영상과 비슷하게 나올 경우 화재 감지에 실패할 수 있으며 블록 명도값을 계산할 때 3x3의 고정 블록 단위로 계산하였다. 또한 움직임에 대한 동적 특성이 바람이나 동물들의 움직임에 민감하게 반응할 수 있는 단점을 지니고 있다.The conventional fire detection method uses a dynamic characteristic of a flame and has a method of detecting a fire by setting a threshold value based on a difference image between a previous frame and a current frame. This method quantified the dynamic characteristics of flames such as flame movements and diffusion phenomena, and reflected them in the infrared image discrimination method of the fire monitoring system, reducing false detection rate and detecting fire early. However, if the brightness of the infrared image of the background image is similar to that of the fire, the fire detection may fail, and when calculating the block brightness value, it was calculated in fixed block units of 3x3. In addition, the dynamic characteristics of the movement has a disadvantage that can react sensitively to the wind or the movement of animals.

다른 방법으로는 화상에 확률 분포함수를 이용한 화재 감시 방법이 있다. 이는 카메라를 이용한 화상 취득 후 화상 처리를 통하여 화재의 발생 유무를 판정한 다. 적외선 영상 신호를 취득하여 이전의 영상 데이터와 현재의 영상 데이터들 각각에 대하여 화상의 픽셀 데이터를 화소 세기의 분포 함수로 나타낸 후 이 분포 함수 곡선으로부터 표준 분포값이 평균치 및 표준 편차를 구하여 화상 분석 데이터를 산출하고 이를 비교하여 임계값 이상일 때 화재 감지하는 방법이다. 이 방법은 전체 영상을 처리하여야 하므로 처리의 복잡성이 있고, 장면별 화상 발생 지역을 감지함으로써, 화재의 발화 지점을 감지하기는 어려운 단점이 있다. Another method is fire monitoring using a probability distribution function on the image. It determines whether a fire has occurred through image processing after image acquisition using a camera. Acquire an infrared image signal and display the pixel data of the image as a distribution function of the pixel intensity for each of the previous image data and the current image data. It calculates and compares them to detect fire when it is over the threshold. This method has a complicated process because it must process the entire image, and it is difficult to detect the ignition point of the fire by detecting the image generating area for each scene.

다른 방법으로는 화상에 확률 분포함수를 이용한 화재 감시 방법이 있다. 이는 카메라를 이용한 화상 취득 후 화상 처리를 통하여 화재의 발생 유무를 판정한다. 적외선 영상 신호를 취득하여 이전의 영상 데이터와 현재의 영상 데이터들 각각에 대하여 화상의 픽셀 데이터를 화소 세기의 분포 함수로 나타낸 후 이 분포 함수 곡선으로부터 표준 분포값이 평균치 및 표준 편차를 구하여 화상 분석 데이터를 산출하고 이를 비교하여 임계값 이상일 때 화재 감지하는 방법이다. 이 방법은 전체 영상을 처리하여야 하므로 처리의 복잡성이 있고, 장면별 화상 발생 지역을 감 지함으로써, 화재의 발화 지점을 감지하기는 어려운 단점이 있다.Another method is fire monitoring using a probability distribution function on the image. It determines whether a fire has occurred through image processing after image acquisition using a camera. Acquire an infrared image signal and display pixel data of the image as a distribution function of pixel intensity for each of the previous image data and the current image data, and then obtain a mean value and a standard deviation from the distribution function curve, and then analyze the image analysis data. It calculates and compares them to detect fire when it is over the threshold. This method has the disadvantage of complicated processing because the entire image must be processed, and it is difficult to detect the ignition point of the fire by detecting the image generating area for each scene.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 화염의 특성상 가로로 화염의 온도가 증가되는 것이 아니고 세로로 온도가 증가한다는 특성과 불꽃의 방향이 세로로 향해 있다는 특성을 활용하여 세로 방향의 블록 매칭과 화염 예상 블록의 레이블링 후, 기준 화재 템플릿과의 차이에 의한 각 블록의 연결도를 계산하여 임계값 이상일 경우 화재로 인식하고 화염의 규모를 계산해 줄 수 있도록 하였다The technical problem to be achieved by the present invention is to predict the block matching and flame in the vertical direction by utilizing the characteristic that the temperature of the flame is not increased horizontally, rather than the horizontal temperature due to the nature of the flame, and that the direction of the flame is directed vertically After the labeling of the block, the connection degree of each block was calculated by the difference with the standard fire template, and if it was over the threshold, it was recognized as a fire and the scale of the flame was calculated.

상술한 바와 같이 본 발명은, 화염의 세로 방향 특성을 고려한 3x5 블록 템플릿 매칭을 이용하여 화재 후보 영역을 설정하고, 이의 레이블링과 기준 화재 템플릿과의 차이에 의한 연결도를 계산하여 화재 감지를 하게 하였다. 제안된 구조는 초기 발화 지점을 빠르게 찾을 수 있으며, 클러스터링 기법에 의해 화염의 규모도 예상할 수 있는 장점이 있다.As described above, in the present invention, the fire candidate region is set by using 3x5 block template matching considering the longitudinal characteristics of the flame, and the fire detection is performed by calculating the connection degree due to the difference between the labeling and the reference fire template. . The proposed structure can find the initial ignition point quickly, and the size of the flame can be predicted by the clustering technique.

상기의 과제를 이루기 위하여 본 발명에 의한 화재 감지 방법은, 불꽃의 위로 향하는 특성을 고려한 세로 방향의 블록 템플릿에 의한 매칭 기법; 화재 후보 블록의 레이블링과 레이블링 영역들의 클러스터링 및 연결도에 의한 화재 감지 및 화염 규모를 추정하는 방법을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a fire detection method according to the present invention includes a matching technique by a vertical block template in consideration of the upward characteristic of a flame; A method of estimating fire detection and flame size by labeling of a fire candidate block and clustering and connection diagram of labeling areas is provided.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 기존의 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법의 구조를 보여주는 도면이다.1 is a view showing the structure of an infrared fire detection method using the dynamic characteristics of a conventional flame.

즉, 이전 프레임의 영상과 현재 프레임의 블록 명도 차이 값에 의해 화재 판별을 하는 방법에 대한 흐름도이다.That is, a flowchart of a method of determining a fire based on a difference in block brightness values of an image of a previous frame and a current frame.

도 2는 본 발명의 블록 템플릿 매칭 기법을 이용한 적외선 화재 감지 방법의 블록도를 보여주는 도면이다.2 is a block diagram of an infrared fire detection method using a block template matching technique of the present invention.

먼저 적외선 카메라에 의해 적외선 영상을 획득한 후(200), 획득 영상에 대해 세로방향으로 템플릿 블록과 같은 크기로 블록 분할(201)을 한다. 적외선 영상에서 인입되는 열 감지도에 의한 블록별 평균 온도를 산출한다(202). 각 블록의 평균 온도에 따라 레이블링(203)을 하여 화재에 준한 임계값의 온도와 비교한다(204). 평균 온도가 임계값 이상이 아니면 화재가 아닌 것으로 판단하여 다른 블록의 평균 온도를 산출(202)하는 과정으로 돌아간다.First, an infrared image is acquired by the infrared camera (200), and then the block division 201 is made to have the same size as the template block in the vertical direction with respect to the acquired image. An average temperature for each block is calculated based on the thermal sensitivity introduced from the infrared image (202). The labeling 203 is performed according to the average temperature of each block and compared with the temperature of the threshold according to the fire (204). If the average temperature is not more than the threshold value, it is determined that the fire is not returned to the process of calculating the average temperature of another block (202).

임계값 이상으로 화재 블록으로 판단되면, 미리 설정된 화재 영상의 템플릿 블록과 판별하게 된다(205). 화재 후보 영역으로 판별되면 판별된 블록에 템플릿 블록과의 차이값을 5단계로 구분하여 연결도를 계산한다(206). 각 블록에 계산된 연결도를 수치로 표현하여 클러스터링하게 되면(401) 화염의 크기를 추정할 수 있다.If it is determined that the fire block is more than the threshold value, it is discriminated from the template block of the preset fire image (205). When it is determined that the fire candidate region is determined, the connection degree is calculated by dividing the difference value with the template block in five steps into the determined block (206). When the clustering is performed by expressing the connection degree calculated in each block (401), the size of the flame can be estimated.

도 3은 본 발명의 블록 템플릿에 사용되는 템플릿 구조를 보여주는 도면이다. 화염의 불꽃 방향이 위로 향하는 특성을 고려하여, 배경 영상(300)에서 세로 방향의 3 x 5 화소의 화소 블록 템플릿(301)을 표현한 것이다.3 is a diagram showing a template structure used for the block template of the present invention. In consideration of the upward direction of the flame direction of the flame, the pixel block template 301 of 3 x 5 pixels in the vertical direction is represented in the background image 300.

도 4는 본 발명의 화재 후보 레이블링 영역들에 대한 연결도를 보여주는 도면이다. 배경 영상(400)에서 화염 후보 영역(401)을 보여주고 있다. 연결도는 기준 화재 템플릿과의 차이값에 의해 5단계로 나뉘어지고 각 화염 후보 영역은 해당되는 연결도 값이 산출되고 이에 의해 화염의 규모가 추정된다.4 is a diagram illustrating a connection diagram for fire candidate labeling regions of the present invention. The flame candidate region 401 is shown in the background image 400. The connection degree is divided into 5 levels by the difference value from the reference fire template, and the corresponding connection value is calculated for each flame candidate region, and the size of the flame is estimated by this.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.So far I looked at the center of the preferred embodiment for the present invention. Those skilled in the art will appreciate that the present invention can be implemented in a modified form without departing from the essential features of the present invention. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in descriptive sense only and not for purposes of limitation. The scope of the present invention is shown in the claims rather than the foregoing description, and all differences within the scope will be construed as being included in the present invention.

도 1은 기존 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법의 구조를 보여주는 도면이다. 1 is a view showing the structure of an infrared fire detection method using the dynamic characteristics of the existing flame.

도 3은 본 발명의 블록 템플릿에 사용되는 템플릿 구조를 보여주는 도면이다.3 is a diagram showing a template structure used for the block template of the present invention.

도 4는 본 발명의 화재 후보 레이블링 영역들에 대한 기준 화재 템플릿과의 차이에 의한 연결도를 보여주는 도면이다. 4 is a diagram showing a connection diagram by a difference between a reference fire template and fire candidate labeling regions of the present invention.

Claims

Infrared Fire Detection Using Flame Vertical Block Template Matching Technique

The method of claim 1,

Method of estimating flame size by connection diagram divided by difference between clustering of fire candidate area by labeling and reference fire template