KR20130101873A - Monitoring apparatus for forest fire using thermal camera and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 산불 감시 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 원거리에서 효과적으로 산불 발생을 감지하는 산불 감시 장치 및 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a forest fire monitoring apparatus and a method thereof, and more particularly, to a forest fire monitoring apparatus and method for effectively detecting the occurrence of wildfire at a long distance.
다양한 영상 장비의 발전과 더불어 촬영된 영상의 분석을 통해 객체를 트랙킹하거나 영상 내에 특정 기준을 설정하여 특정 대상에 대한 감시를 실시하는 것과 같은 영상 감시 분야가 크게 부각되고 있다. 또한, 영상 분석을 위해 상기 영상 장비에 적용되는 다양한 알고리즘의 개발로 인하여 더욱 정교한 감시 시스템을 제공하고 있어 영상 감시 시스템 분야는 성장이 지속적으로 이루어질 전망이다.With the development of various video equipments, the field of video surveillance such as tracking an object or setting specific criteria in the video to monitor a specific target through analysis of the captured video has been highlighted. In addition, the development of various algorithms applied to the video equipment for video analysis provides a more sophisticated surveillance system, the field of video surveillance system is expected to continue to grow.
상기 영상장비가 이용되고 있는 일례 중 하나로서 화재의 발생을 감지하여 위험을 통보하는 화재 감시 시스템이 있다.One example of the use of the imaging equipment is a fire monitoring system that detects the occurrence of a fire and notifies a danger.
기존에 화재를 감시하기 위하여 사용되는 장치는 대부분 실내에서 발생하는 화재를 감시하기 위한 것으로서, 통상적으로 가시광 카메라를 이용하여 촬영된 영상을 분석하여 화재 발생 여부를 감지하는 방식이 사용되었다. 즉, 화재가 발생한 공간을 가시광 카메라를 통해 촬영하고, 촬영된 영상을 영상분석하여 검출되는 색상의 변화로 화재 발생 여부를 판단할 수 있도록 한다.Conventionally, a device used to monitor a fire is mostly used to monitor a fire occurring indoors, and a method of detecting a fire by analyzing a photographed image using a visible light camera is generally used. That is, the space where the fire occurred through the visible light camera, and by analyzing the captured image to determine whether the fire occurs by the change of color detected.
그러나, 이러한 가시광 카메라를 이용한 영상분석 장치를 산불 감시에 적용하는 경우 산에 카메라를 설치하는 것이 비효율적이므로 원거리에서 광범위를 촬영한 영상에서 산불 발생 여부를 판단할 수 밖에 없다.However, when the image analysis apparatus using the visible light camera is applied to forest fire monitoring, it is inefficient to install a camera on a mountain, so it is inevitable to determine whether a wildfire occurs in a wide range of images captured from a long distance.
그런데, 원거리에 가시광 카메라를 설치하여 산불을 감시하는 경우 실내에서 발생한 경우와 달리 거리가 상당하여 화염을 검출하는 것이 어렵고, 특히 산 너머에서 화재가 발생한 경우 화염 검출이 불가능하므로, 화재로 인한 연소과정에서 발생하는 연기로 화재 발생 여부를 판단할 수 밖에 없다.However, in the case of monitoring a wildfire by installing a visible light camera at a long distance, it is difficult to detect a flame due to a large distance, unlike in the case of an indoor fire, and in particular, when a fire occurs over a mountain, the flame cannot be detected. There is no choice but to determine whether a fire has occurred.
그러나, 산불 발생 지점에 안개나 구름 등이 존재하는 경우 연기와 구분이 힘들어 영상분석 과정에서, 안개나 구름 등을 연기로 인지하여 오류가 발생하거나 연기를 인지하지 못하여 산불 감시를 위한 장치가 무용해지는 문제점이 있다.However, if there is fog or cloud at the fire occurrence point, it is difficult to distinguish it from the smoke. In the video analysis process, the fog or cloud is recognized as smoke, and an error or smoke is not recognized. There is a problem.
더군다나, 가시광 카메라를 통해 화염을 검출한 경우 가시광 카메라를 통해 화염이 검출되는 정도면 이미 화재의 규모가 심각해진 수준이므로, 산불의 발생 조짐을 판단하여 이를 조기에 진압하기 위한 장치의 목적에 부합하지 않는다.In addition, if the flame is detected through the visible light camera, the extent of the flame is already detected by the visible light camera, so the scale of the fire is already serious. Therefore, it is not suitable for the purpose of the device to determine the signs of wildfire and to extinguish it early. Do not.
따라서, 이를 보완하기 위한 기존 산불 감지 장치로서 산불 발생 지점에 분산하여 센서를 다수 설치하고, 센서로부터 감지된 신호를 중계하는 중계기를 통해 산불을 감지하는 방식이 고려되었으나, 이와 같은 방식은 산불 검출에 대한 정확도를 높일 수는 있으나 산불로 인한 센서의 손상이 우려되고 장치를 유지 및 보수하기 위한 비용이 상당하여 비효율적인 문제점이 있다.
Therefore, as a conventional forest fire detection device to compensate for this, a method of detecting a forest fire through a repeater which distributes a signal detected from the sensor by installing a plurality of sensors distributed at a forest fire occurrence point has been considered. Although it is possible to increase the accuracy of the sensor, there is a concern that damage to the sensor due to forest fire and the cost of maintaining and maintaining the device is significant, resulting in inefficient problems.
본 발명은 열화상 카메라를 이용하여 산불 발생시 연소과정에서 발생되는 연기를 영상분석을 통해 검출하여 산불 발생 여부를 원거리에서도 조기에 판단할 수 있도록 하여, 산불 발생에 효율적으로 대처할 수 있도록 하는 산불 감시 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
The present invention detects the smoke generated during the combustion process when the forest fire occurs using a thermal imaging camera through image analysis to determine whether the forest fire occurs at a long distance early, so that a forest fire monitoring device that can effectively cope with the occurrence of forest fires The purpose is to provide.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 장치는 열화상 카메라로부터 연속되는 열화상 데이터를 수신하여, 각 열화상 데이터에 대하여 롱텀 백그라운드 모델링 방식에 따라 전경 이미지와 배경 이미지로 분리하는 전경/배경 분리부와, 산불로 인해 발생되는 연기의 온도범위와, 이동방향이나 확산이 고려된 패턴정보를 포함하는 패턴 저장부와, 상기 전경/배경 분리부로부터 분리된 전경 이미지에 포함된 객체의 온도에 따른 밝기정보를 근거로 상기 패턴정보에 기설정된 온도 범위에 포함되는 객체를 추출하는 객체 추출부와, 연속되는 열화상 데이터로부터 상기 객체 추출부에 의해 추출된 객체를 감시하고, 상기 객체의 픽셀수 변화 또는 이동방향이 상기 패턴정보를 만족하는 객체가 검출되는 경우 산불 발생에 대한 정보를 출력하는 객체 트랙킹부를 포함한다.Forest fire monitoring apparatus using a thermal imaging camera according to an embodiment of the present invention for achieving the above object receives a continuous thermal image data from the thermal imager, the foreground image according to the long-term background modeling method for each thermal image data And a foreground / background separator which separates into a background image, a pattern storage unit including a temperature range of smoke generated by a forest fire, pattern information considering a moving direction or diffusion, and a separate from the foreground / background separator. An object extracting unit for extracting an object included in a temperature range preset in the pattern information based on brightness information according to the temperature of the object included in the foreground image, and an object extracted by the object extracting unit from continuous thermal image data If an object whose pixel number change or movement direction satisfies the pattern information is detected It includes an object tracking unit for outputting information about the occurrence of forest fires.
이때, 상기 객체 추출부는 기설정된 온도 범위에 포함되는 객체마다 ID를 부여하여 라벨링할 수 있다.In this case, the object extractor may label the object by giving an ID to each object included in a preset temperature range.
또한, 상기 객체 트랙킹부는 추출된 객체의 이동방향을 분석하여, 상기 패턴정보에 따른 상방향 또는 대각선 상방향으로 이동하는 객체를 검출할 수 있다.The object tracking unit may detect an object moving in an upward direction or a diagonal upward direction according to the pattern information by analyzing a moving direction of the extracted object.
더하여, 상기 객체 트랙킹부는 상기 추출된 객체 중 기설정된 시간 동안 픽셀수의 변화량을 연산한 확산 속도가 상기 패턴정보에 기설정된 수치 이상인 객체를 검출할 수 있다.In addition, the object tracking unit may detect an object in which the spreading speed of calculating a change amount of the number of pixels for a predetermined time is greater than a value predetermined in the pattern information among the extracted objects.
이외에도, 상기 객체 트랙킹부는 선택된 객체의 밝기정보를 분석하여 고주파 성분이 검출되는 객체에 대해서만 산불 발생에 대한 정보를 출력할 수 있다.In addition, the object tracking unit may analyze the brightness information of the selected object and output the information on the occurrence of forest fire only for the object where the high frequency component is detected.
한편, 상기 열화상 카메라 및 상기 가시광 카메라의 캘리브레이션 정보를 이용하여 카메라간의 감시공간을 상호 매칭시켜 매칭정보를 생성하는 영상 매칭부를 더 포함하며, 상기 객체 트랙킹부는 상기 검출된 객체의 분석정보를 상기 영상 매칭부의 매칭정보를 근거로 매칭하여 상기 열화상 카메라의 영상에서 상기 검출된 객체의 위치와 대응되는 위치로 상기 가시광 카메라의 영상에 출력할 수 있다.The apparatus may further include an image matching unit configured to generate matching information by mutually matching surveillance spaces between cameras using calibration information of the thermal imaging camera and the visible light camera, and the object tracking unit may analyze analysis information of the detected object. Matching may be performed based on matching information of the matching unit, and may be output to an image of the visible light camera at a position corresponding to the position of the detected object in the image of the thermal imaging camera.
또한, 상기 객체 추출부 및 객체 트랙킹부는 패턴정보를 근거로 추출 또는 검출된 적어도 하나 이상의 객체를 제외한 나머지 객체에 대한 분석정보를 상기 전경/배경 분리부로 전송하고, 상기 전경/배경 분리부는 상기 분석정보를 근거로 상기 나머지 객체를 배경처리 할 수 있다.In addition, the object extracting unit and the object tracking unit transmits the analysis information for the remaining objects except at least one or more objects extracted or detected based on the pattern information to the foreground / background separator, the foreground / background separator is the analysis information Based on this, the remaining objects can be processed in the background.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용하는 산불 감시 장치의 산불 감시 방법은, 열화상 카메라로부터 연속되는 열화상 데이터를 수신하고, 각 열화상 데이터에 대하여 롱텀 백그라운드 모델링 방식에 따라 전경 이미지와 배경 이미지로 분리하는 제 1단계와, 상기 제 1단계를 통해 분리된 전경 이미지에 포함된 객체의 온도에 따른 밝기정보를 분석하여 산불로 인해 발생되는 연기에 대한 온도범위와, 이동방향이나 확산이 고려된 패턴정보에 기설정된 온도 범위에 포함되는 객체를 추출하는 제 2단계와, 상기 제 2단계를 통해 연속되는 열화상 데이터로부터 추출된 객체를 감시하고, 상기 객체의 픽셀수 변화 또는 이동방향이 상기 패턴정보를 만족하는 객체가 검출되는 경우 산불 발생에 대한 정보를 출력하는 3단계를 포함한다.The forest fire monitoring method of the forest fire monitoring apparatus using the thermal imaging camera according to an embodiment of the present invention for achieving the above object, receives continuous thermal image data from the thermal imager, and the long-term background modeling for each thermal image data The first step of separating the foreground image and the background image according to the method, and the temperature range of the smoke generated by the forest fire by analyzing the brightness information according to the temperature of the object included in the separated foreground image through the first step And a second step of extracting an object included in a preset temperature range in the pattern information considering a moving direction or diffusion, and monitoring an object extracted from continuous thermal image data through the second step, and monitoring the pixel of the object. 3-stage outputting information on wildfire occurrence when an object whose number change or movement direction satisfies the pattern information is detected It includes.
이때, 상기 제 2단계는 기설정된 온도 범위에 포함되는 객체마다 ID를 부여하여 라벨링하고, 상기 제 3단계는 라벨링된 각 객체를 트랙킹하는 것을 특징으로 할 수 있다.In this case, the second step may label by giving an ID to each object included in a preset temperature range, and the third step may track each labeled object.
또한, 상기 제 3단계는 추출된 객체의 이동방향을 분석하여, 상기 패턴정보에 따른 상방향 또는 대각선 상방향으로 이동하는 객체를 검출하는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the third step may be characterized by detecting the object moving in the upward direction or diagonal upward direction according to the pattern information by analyzing the movement direction of the extracted object.
더하여, 상기 제 3단계는 상기 추출된 객체 중 기설정된 시간 동안 픽셀수의 변화량을 연산한 확산속도가 상기 패턴정보에 기설정된 수치 이상인 객체를 검출하는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the third step may be characterized in that for detecting the object of the extracted object, the diffusion speed of calculating the amount of change of the number of pixels for a predetermined time is greater than or equal to the predetermined value in the pattern information.
이외에도, 상기 제 3단계는 선택된 객체의 밝기정보를 분석하여 고주파 성분을 검출하는 단계를 더 포함하며, 상기 고주파 성분이 검출된 객체에 대해서만 산불 발생에 대한 정보를 출력하는 것을 특징으로 할 수 있다.
In addition, the third step may further include detecting a high frequency component by analyzing brightness information of the selected object, and outputting information on a fire occurrence only to the object where the high frequency component is detected.
본 발명에 따르면, 원거리에서도 용이하게 열화상 카메라를 통해 산불로 인한 연기를 다른 객체들과 구분하여 산불 발생 여부를 판단할 수 있으며, 연기가 안개나 구름 등에 의해 가려지더라도 연기의 고유 패턴분석을 통해 정확한 연기 검출이 이루어지도록 하여 산불진압이 조기에 이루어지도록 하는 동시에 산불 발생 판단에 대한 신뢰성을 높일 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to easily determine whether a fire occurs by distinguishing the smoke caused by a forest fire from other objects through a thermal imaging camera at a long distance, and to analyze the unique pattern of the smoke even if the smoke is covered by fog or clouds. Through the accurate detection of smoke through the forest fire suppression is made early and at the same time has the effect of increasing the reliability of the forest fire determination.
또한, 본 발명은 원거리에서 열화상 카메라만을 통해 산불 발생을 효과적으로 감시할 수 있으므로, 기존 센서를 비롯한 산불 감시 장치를 구성하기 위해 요구되는 장치를 크게 감축할 수 있어 비용을 크게 절감할 수 있다.
In addition, the present invention can effectively monitor forest fire generation only through a thermal imaging camera at a long distance, it is possible to significantly reduce the device required to configure a forest fire monitoring device, including the existing sensor can significantly reduce the cost.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 산불 감시 장치의 운용 환경을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 산불 감시 장치의 구성도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 열화상 카메라를 통해 획득한 열화상 데이터의 실시예를 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 산불 감시 장치의 열화상 데이터 분석 과정을 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 산불 감시 장치의 패턴정보를 이용한 연기 검출을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 가시광 카메라가 추가 연결된 산불 감시 장치의 구성도.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 가시광 카메라가 추가 연결된 산불 감시 장치의 검출된 연기에 대한 스위칭 출력을 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 산불 감시 장치의 산불 감시 방법에 대한 순서도.1 is a view showing the operating environment of the forest fire monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a forest fire monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an embodiment of thermal image data obtained through a thermal imaging camera according to an embodiment of the present invention.
4 is a view showing a thermal image data analysis process of the forest fire monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram illustrating smoke detection using pattern information of a forest fire monitoring apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention. FIG.
6 is a block diagram of a forest fire monitoring device further connected to a visible light camera according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 illustrates a switching output for detected smoke of a forest fire monitoring device additionally connected to a visible light camera according to an embodiment of the present invention. FIG.
8 is a flow chart for a forest fire monitoring method of the forest fire monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention.
이하, 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 장치 및 그 방법에 대한 실시예를 상세히 설명하도록 한다.
Hereinafter, an embodiment of a forest fire monitoring apparatus and a method using a thermal imaging camera according to an embodiment of the present invention with reference to the drawings in detail.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 장치의 운용 환경을 도시한 도면으로서, 도시된 바와 같이 원거리에 설치되어 산을 포함하는 감시 영역(1)에 대한 영상을 촬영하는 열화상 카메라(10)와, 상기 열화상 카메라(10)로부터 열화상 데이터를 수신하고 이를 분석하여 산불 발생 여부를 판단하는 산불 감시 장치(100)를 포함할 수 있다.1 is a view showing an operating environment of a forest fire monitoring apparatus using a thermal imaging camera according to an embodiment of the present invention, as shown in the image is taken from the remote monitoring area (1) including a mountain installed at a distance It may include a
이때, 상기 열화상 카메라(10)와 산불 감시 장치(100)는 상호 유무선 네트워크를 통해 연결될 수 있다.
In this case, the
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 열화상 카메라(10)를 이용하는 산불 감시 장치(100)의 상세 구성을 도시한 도면으로서, 도시된 바와 같이 열화상 카메라부(10), 캘리브레이션부(11), 전경/배경 분리부(110), 객체 추출부(120), 객체 트랙킹부(130), 패턴 저장부(140) 및 출력부(150)를 포함할 수 있다.2 is a view showing a detailed configuration of a forest
각 구성부를 상세히 설명하면, 상기 열화상 카메라부(10)는 산불 감시 대상이 되는 감시영역을 촬영하여 열화상 데이터를 생성하며, 상기 캘리브레이션부(11)는 상기 열화상 카메라부(10)에 대한 캘리브레이션을 통해 생성된 열화상 카메라부(10)의 이차원 이미지와 감시공간을 대응시켜 캘리브레이션 정보를 생성할 수 있다. 이때, 상기 캘리브레이션부(11)는 상기 열화상 카메라부(10)에 포함될 수 있다.In detail, the thermal
이때, 상기 열화상 카메라부(10)는 적외선 카메라와 같은 열감지 카메라를 포함할 수 있다.In this case, the thermal
한편, 상기 전경/배경 분리부(130)는 상기 캘리브레이션부(11)를 통해 수신한 캘리브레이션 정보를 참조하여 상기 열화상 카메라부(10)로부터 수신한 열화상 데이터를 분석하며, 롱텀 백그라운드 모델링 방식에 따라 감시 대상이 되는 객체를 포함하는 전경 이미지와, 상기 전경 이미지를 제외한 배경 이미지를 분리할 수 있다.Meanwhile, the foreground /
또한, 상기 객체 추출부(120)는 상기 전경/배경 분리부를 통해 전경 이미지와 배경 이미지로 분리된 열화상 데이터에서 상기 전경 이미지에 포함된 객체 중 산불과 연관되는 객체를 추출할 수 있다.In addition, the
이때, 상기 객체 추출부(120)는 산불과 연관되는 객체를 추출하기 위하여 상기 패턴 저장부(140)에 저장된 패턴정보를 참조하여, 상기 패턴 정보를 만족하는 객체를 상기 전경 이미지에서 추출할 수 있다.In this case, the
이를 더욱 상세히 설명하면, 도 3에 도시된 바와 같이 열화상 데이터에서 분리된 전경 이미지에는 산불 발생과 관련된 연기(4) 이외에 구름(2), 안개(3), 자동차(5) 등과 같은 다양한 객체가 포함될 수 있다.In more detail, as shown in FIG. 3, in the foreground image separated from the thermal image data, various objects such as clouds (2), fog (3), automobile (5), etc., in addition to smoke (4) associated with wildfire generation, are included in the foreground image. May be included.
이때, 산불에 따라 발생되는 연기(4)는 상대적으로 온도가 높으므로, 상기 패턴정보에 연기(4)의 온도범위에 대한 정보를 설정할 수 있으며, 상기 각 객체의 온도는 열화상 데이터에 포함되는 온도에 따른 밝기정보를 근거로 판단할 수 있다.In this case, since the
따라서, 상기 객체 추출부(120)는 상기 전경 이미지에 포함된 복수의 객체 중에서 연기(4)에 대한 객체를 다른 객체와 구분하기 위하여, 우선적으로 패턴정보에 설정된 온도범위에 대응하는 밝기정보를 가진 객체를 추출할 수 있다. 즉, 상대적으로 온도가 낮아 밝기가 어두운 구름(2)이나 안개(3)와 같은 객체를 용이하게 제외시킬 수 있다. Accordingly, the
또한, 상기 객체 추출부(120)는 패턴정보에 포함된 상기 온도범위에 속하지 않는 객체에 대한 분석정보를 상기 전경/배경 분리부(110)에 전송할 수 있으며, 상기 전경/배경 분리부(110)는 상기 분석정보를 근거로 해당 객체를 모두 배경 처리할 수 있다. 이에 따라, 추후 연속되는 열화상 데이터의 분석에 따라 발생하는 연산량을 줄일 수 있다.In addition, the
한편, 상기 온도범위만을 고려하여 연기에 대한 객체를 추출하는 경우 일시적으로 구름(2)이나 안개(3)의 온도가 상승하거나 자동차(5)의 온도가 상기 패턴정보에 설정된 온도범위를 만족하는 경우가 발생할 수도 있다.Meanwhile, when extracting an object for smoke considering only the temperature range, when the temperature of the
이를 해결하기 위하여, 상기 패턴정보에는 연기의 고유한 속성인 이동방향 또는 확산에 대한 정보를 포함할 수 있다.In order to solve this problem, the pattern information may include information on a movement direction or diffusion, which is a unique property of smoke.
즉, 연기(4)는 일반적으로 상방향 또는 상방향 대각선으로 이동하며, 확산되는 특성을 가지고 있으므로, 이를 패턴정보로 저장하여 더욱 명확히 전경 이미지에 포함된 다른 객체들과 구분할 수 있다. 이때, 상기 이동방향은 객체를 구성하는 픽셀의 이동벡터와, 상기 확산은 픽셀수를 근거로 판단할 수 있다.That is, since the
따라서, 상기 연기(4)를 제외한 나머지 객체를 제외하기 위하여, 상기 객체 트랙킹부(130)는 상기 패턴정보를 근거로 상기 객체 추출부(120)로부터 추출된 객체를 트랙킹하며, 추출된 객체마다 픽셀수 변화 또는 이동방향을 연산하여 상기 패턴정보에 설정된 조건을 만족하는 객체를 검출할 수 있다. 이에 따라, 상기 객체 트랙킹부(130)는 검출된 객체를 연기(4)로 판단할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 하기 도 4에서 설명하기로 한다.Accordingly, in order to exclude other objects except for the
한편, 상기 객체 트랙킹부(130)는 상기 패턴정보에 설정된 조건을 만족하는 객체를 검출하는 경우 이를 연기(4)로 판단하고, 산불 발생에 대한 출력을 상기 출력부(150)를 통해 출력할 수 있다. 이때, 상기 출력부(150)는 스피커, 디스플레이 등을 포함하는 각종 출력장치를 포함할 수 있다. On the other hand, when the
또한, 상기 객체 추출부(120)는 전경 이미지에서 패턴정보를 만족하는 객체가 없는 경우 상기 객체 트랙킹부(130)로 데이터를 전송하지 않을 수 있으며, 이에 따라 불필요한 연산이 발생하지 않도록 할 수 있다.
In addition, when there is no object that satisfies the pattern information in the foreground image, the
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 장치의 처리 과정을 도식화한 도면으로서, 상기 도 3의 구성을 참고하여 상기 도 4를 설명하면 도시된 바와 같이 상기 열화상 카메라부(10)로부터 제공된 열화상 데이터(①)를 수신한 전경/배경 분리부(110)는 각 열화상 데이터에 대하여 전경 이미지(③)와 배경 이미지(②)를 롱텀 백그라운드 모델링 방식에 따라 분리한다.4 is a diagram illustrating a processing procedure of a forest fire monitoring apparatus using a thermal imaging camera according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4 with reference to the configuration of FIG. 3, the thermal imaging camera unit is illustrated. The foreground /
이후, 상기 객체 추출부(120)는 상기 패턴정보를 참조하여 연기(4)에 대하여 설정된 온도범위를 만족하는 객체를 상기 전경 이미지에서 추출할 수 있다. 이때, 상기 객체 추출부(120)는 패턴정보에 설정된 온도범위를 만족하는 객체마다 ID로 라벨링하여 추출할 수 있으며, 이에 따라 객체의 구분을 명확히 할 수 있다.Thereafter, the
한편, 전경 이미지에서 객체를 추출하는 과정에서 외부열에 의해 구름(2)이나 안개(3)의 온도가 일시적으로 상승하거나 자동차(5)의 온도가 엔진열에 의해 일시적으로 상승하여 패턴정보의 온도범위에 속하는 경우 연기(4) 이외의 객체가 연기(4)와 같은 객체로 추출될 수 있다.Meanwhile, in the process of extracting an object from the foreground image, the temperature of the
따라서, 상기 객체 트랙킹부(130)는 상기 객체 추출부(120)에 의해 추출된 객체 중에서 연기(4)에 대한 객체를 검출하기 위하여, 상기 패턴정보에 설정된 이동방향 또는 확산에 대한 정보를 고려하여 연기에 대한 객체를 검출할 수 있다(④).Therefore, in order to detect the object for
이를 상세히 설명하면, 상술한 바와 같이 상기 연기에 대한 객체는 다른 객체와 달리 이동방향이 상방향 또는 대각선 상방향으로 이동하므로, 상기 객체 트랙킹부(130)는 연속되는 전경 이미지에 라벨링되어 추출되는 객체마다 트랙킹하여 추출된 객체를 구성하는 픽셀의 이동벡터를 분석하여 이동방향을 판단하고, 객체의 이동방향이 상기 패턴정보에 따른 상방향 또는 대각선 상방향을 만족하는 경우 이를 연기로 판단하여 해당 객체를 검출할 수 있다(⑤). In detail, as described above, since the object for the smoke moves in the upward direction or the diagonal upward direction unlike other objects, the
즉, 도시된 바와 같이 구름(2), 안개(3) 또는 자동차(5)와 같은 객체는 이동방향이 좌우방향이므로, 상방향으로 이동하는 객체인 연기(4)와의 구분을 명확히 할 수 있다.That is, as shown, since the moving direction of the object such as the
한편, 상기 이동방향에 대한 고려 이외에도, 상기 연기(4)에 대한 객체는 다른 객체와 달리 확산되는 특성을 가지고 있다. 이에 따라, 상기 객체 트랙킹부(130)는 연속되는 전경 이미지에 상기 객체 추출부(120)를 통해 라벨링되어 추출되는 객체를 트랙킹하여 픽셀수의 변화를 검출하고, 픽셀수가 증가하는 객체를 연기로 판단할 수 있다. 즉, 픽셀수의 증가를 연기의 속성인 확산으로 판단하여 다른 객체와 구분할 수 있다.On the other hand, in addition to the consideration of the moving direction, the object for the smoke (4) has a property that is spread unlike other objects. Accordingly, the
이때, 도 5(a)에 도시된 바와 같이 상기 객체 트랙킹부(130)는 기설정된 시간 간격(Ts-T1) 동안 이전 전경 이미지의 픽셀수와 현재 전경 이미지의 픽셀수의 차이(픽셀수 변화)(Ps-P1)를 연산하여 확산속도를 구할수 있으며, 이를 상기 패턴정보에 포함된 수치(Y)와 비교하여 상기 기설정된 수치(Y) 이상인 경우 이를 연기(4)로 판단할 수 있다.In this case, as shown in FIG. 5A, the
다시 말해, 적운과 같이 상방향으로 발달하는 구름을 연기(4)와 구분하기 위하여 구름의 확산속도는 상대적으로 연기에 비하여 크게 낮으므로, 확산속도가 빠른 연기(4)를 상방향으로 확산되는 구름과 같은 객체와 용이하게 구분할 수 있다.In other words, in order to distinguish clouds that develop in the upward direction, such as cumulus clouds, from the
이때, 상기 객체 트랙킹부(130)는 열화상 카메라부(10)의 열화상 데이터에서 상기 객체 추출부(120)로부터 라벨링된 객체 각각에 대하여 바운딩 박스(200)를 생성할 수 있으며, 상기 바운딩 박스(200)의 픽셀 위치를 기준으로 상기 바운딩 박스(200)에 포함된 픽셀수를 연산할 수 있다. 이를 통해, 상기 객체 트랙킹부(130)는 각 객체에 대하여 기설정된 시간동안 각 객체의 바운딩 박스(200)에 포함된 픽셀수의 변화를 연산하고, 이를 상기 기설정된 수치와 비교하여 상술한 바와 같이 라벨링된 객체 중 연기(4)를 판단할 수 있다.In this case, the
상술한 바와 같은 과정을 거쳐, 상기 객체 트랙킹부(130)는 최종적으로 연기에 대한 객체가 검출되는 경우 상기 출력부(150)를 통해 산불 발생에 대한 정보를 출력할 수 있다.After the process as described above, the
한편, 상기 객체 트랙킹부(130)는 연기(4)만으로 판단한 산불 발생 여부에 대한 정확도를 더욱 높이기 위하여, 도 5(b)에 도시된 바와 같이 상기 객체 트랙킹부(130)는 선택된 객체의 밝기정보를 분석하여 화염(A)에 의한 고주파 성분이 검출되는 객체에 대해서만 산불 발생에 대한 정보를 출력할 수도 있다.On the other hand, the
즉, 화재 발생시 연기(4)와 동반되는 화염(A)의 존재 여부를 상기 고주파 성분의 검출을 통해 확인하여, 산불 발생 여부의 정확도를 더욱 높일 수도 있다. 이때, 본 발명은 열화상 카메라를 이용하여 화염을 검출하므로, 기존 가시광 카메라를 이용하는 경우보다 조기에 화염 발생 여부를 검출할 수 있다.That is, the presence of the flame (A) accompanying the smoke (4) at the time of fire can be confirmed through the detection of the high-frequency component, it is possible to further increase the accuracy of whether or not a fire occurs. At this time, since the present invention detects the flame by using a thermal imaging camera, it is possible to detect whether the flame occurs earlier than when using a conventional visible light camera.
또한, 상기 객체 트랙킹부(130)는 패턴정보에 포함된 조건을 만족하는 객체가 아닌 경우 해당 객체에 대한 분석정보를 전경/배경 분리부(110)에 전송하며, 상기 전경/배경 분리부(110)가 해당 객체를 모두 배경처리 할 수 있다.In addition, when the
이에 따라, 추후 동일 객체에 대한 트랙킹이 이루어지지 않도록 함으로써, 연산량을 대폭 줄일 수 있다.
Accordingly, the amount of computation can be greatly reduced by preventing tracking of the same object later.
한편, 본 발명은 가시광 카메라부를 추가하여 상기 열화상 카메라부(10)와 연동하여 동일 감시 영역에 대한 영상을 획득하고, 상기 열화상 카메라부(10)의 영상분석을 통해 얻은 연기에 대한 객체를 가시광 카메라의 영상에 표시하도록 구성할 수도 있다.Meanwhile, the present invention adds a visible light camera unit to obtain an image of the same surveillance area in conjunction with the thermal
즉, 열화상 카메라부(10)의 영상에서 검출된 객체를 가시광 카메라부의 가시광 영상에 표시하여 식별할 수 있으며, 이를 통해 특히 낮시간에 산불이 발생한 지점을 더욱 명확히 식별하도록 할 수 있다.That is, the object detected in the image of the thermal
이를 위해, 도 6에 도시된 바와 같이 가시광 카메라부(20)에 열화상 카메라부(10)에서 검출된 객체를 출력하기 위한 구성이 도시되어 있다.To this end, a configuration for outputting the object detected by the thermal
도 6에 도시된 구성을 참고로 설명하면, 본 발명의 실시예에 따른 산불 감시 장치는 도 2의 구성에 상기 열화상 카메라부(10) 및 상기 가시광 카메라부(20)의 캘리브레이션 정보를 상기 캘리브레이션부(11)로부터 수신하고, 상기 캘리브레이션 정보를 이용하여 카메라간의 감시공간을 상호 매칭시켜 매칭정보를 생성하는 영상 매칭부(160)를 더 포함할 수 있다.Referring to the configuration illustrated in FIG. 6, the forest fire monitoring apparatus according to the exemplary embodiment of the present invention includes calibration information of the thermal
이에 따라, 상기 객체 트랙킹부(130)는 전경/배경 분리부(110)와 객체 추출부(120)를 통해 상기 열화상 카메라부(10)의 열화상 데이터로부터 추출된 객체 중에서 패턴정보를 근거로 연기에 대한 객체를 검출하고, 상기 열화상 카메라부(10)의 열화상 데이터를 통해 검출된 객체의 분석정보를 상기 영상 매칭부(160)의 매칭정보를 근거로 매칭하여 상기 열화상 카메라부(10)의 영상에서 상기 검출된 객체의 위치와 대응되는 위치로 상기 가시광 카메라부(20)의 영상에 출력할 수 있다.
Accordingly, the
이에 대한 일례로, 도 7에 도시된 바와 같이 상기 객체 트랙킹부(130)는 열화상 카메라부(10)의 열화상 데이터에서 상기 객체 추출부(120)로부터 라벨링된 객체 중 상기 패턴정보를 근거로 검출된 객체에 대하여 바운딩 박스(200)를 생성할 수 있으며, 상기 바운딩 박스(200)의 모서리를 구성하는 픽셀 위치를 얻을 수 있다.As an example of this, as shown in FIG. 7, the
이후, 상기 객체 트랙킹부(130)는 상기 영상 매칭부(160)의 매칭정보를 근거로 상기 가시광 카메라부(20)의 영상에서 상기 픽셀 위치에 대응하는 위치에 바운딩 박스(220)를 생성하여, 상기 열화상 데이터에서 얻은 객체와 동일 객체를 상기 가시광 카메라부(20)의 영상에 표시할 수 있다.
Thereafter, the
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 열화상 카메라를 이용하는 산불 감시 장치의 산불 감시 방법에 대한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a forest fire monitoring method of a forest fire monitoring apparatus using a thermal imaging camera using a thermal imaging camera according to an embodiment of the present invention.
상기 도 8을 참조하면, 상기 전경/배경 분리부는 상기 캘리브레이션부를 통해 수신한 캘리브레이션 정보를 근거로 상기 열화상 카메라부로부터 수신한 열화상 데이터를 롱텀 백그라운드 모델링 방식에 따라 감시 대상이 되는 객체를 포함하는 전경 이미지와, 상기 전경 이미지를 제외한 배경이미지로 분리할 수 있다.Referring to FIG. 8, the foreground / background separation unit includes an object to be monitored according to a long-term background modeling method of the thermal image data received from the thermal imaging camera based on the calibration information received through the calibration unit. A foreground image and a background image except the foreground image may be separated.
이후, 상기 객체 추출부는 분리된 전경 이미지에 포함된 객체의 온도에 따른 밝기정보를 분석하여 상기 전경 이미지에 포함되는 객체 중 상기 패턴정보에 포함된 온도범위에 속하는 객체를 추출한다.Thereafter, the object extracting unit analyzes brightness information according to the temperature of the object included in the separated foreground image and extracts an object belonging to the temperature range included in the pattern information among the objects included in the foreground image.
이때, 상기 객체 추출부는 패턴정보에 포함된 상기 온도범위에 속하지 않는 객체에 대한 분석정보를 상기 전경/배경 분리부에 전송하고, 상기 전경/배경 분리부는 해당 객체를 배경 처리하여 추후 연속되는 열화상 데이터의 분석에 따라 발생하는 연산량을 줄일 수 있다.In this case, the object extracting unit transmits analysis information about an object that does not belong to the temperature range included in the pattern information to the foreground / background separating unit, and the foreground / background separating unit performs background processing on the object for subsequent thermal imaging. You can reduce the amount of computation that results from analyzing your data.
다음으로, 상기 객체 트랙킹부는 연속되는 열화상 데이터로부터 상기 객체 추출부를 통해 추출된 객체를 감시하고, 상기 객체의 픽셀수 변화 또는 이동방향이 상기 패턴정보를 만족하는 객체가 검출되는 경우 산불 발생에 대한 정보를 상기 출력부를 통해 출력할 수 있다.Next, the object tracking unit monitors an object extracted through the object extracting unit from consecutive thermal image data, and detects a forest fire when an object whose pixel number change or moving direction satisfies the pattern information is detected. Information may be output through the output unit.
이때, 상기 객체 트랙킹부는 이동방향을 기준으로 객체를 검출하는 경우 이동방향이 상방인지 여부를 판단하며, 픽셀수 변화를 기준으로 객체를 검출하는 경우 기설정된 시간 동안 픽셀수 변화를 산출하여 상기 확산속도가 기설정된 기준치 이상인지 여부를 판단하여 해당 조건을 만족하는 경우 이를 산불로 인한 연기로 판단하여 산불 알림정보를 출력할 수 있다.In this case, the object tracking unit determines whether the moving direction is upward when detecting the object based on the moving direction, and calculates the change in the number of pixels for a preset time when detecting the object based on the change in the number of pixels. Is determined to be equal to or greater than a preset reference value, and if the corresponding condition is satisfied, the fire alarm notification information may be output by judging it as a postponement due to a fire.
한편, 상기와 같은 조건을 만족하는 객체가 아닌 경우 이를 모두 상술한 바와 마찬가지로 배경처리 하여 추후 동일 객체에 대한 트랙킹이 이루어지지 않도록 함으로써, 연산량을 대폭 줄일 수 있다.
On the other hand, if the object does not satisfy the above conditions, as described above, all of the background processing to prevent the tracking of the same object in the future, it is possible to significantly reduce the amount of computation.
1: 감시 영역 2: 구름
3: 안개 4: 연기
5: 자동차 10: 열화상 카메라부
11: 캘리브레이션부 20: 가시광 카메라부
100: 산불 감시 장치 110: 전경/배경 분리부
120: 객체 추출부 130: 객체 트랙킹부
140: 패턴 저장부 150: 출력부
160: 영상 매칭부 200: 바운딩 박스1: surveillance zone 2: clouds
3: fog 4: smoke
5: automobile 10: thermal imaging camera unit
11: calibration part 20: visible light camera part
100: forest fire monitoring device 110: foreground / background separator
120: object extraction unit 130: object tracking unit
140: pattern storage unit 150: output unit
160: image matching unit 200: bounding box
Claims (12)
산불로 인해 발생되는 연기의 온도범위와, 이동방향이나 확산이 고려된 패턴정보를 포함하는 패턴 저장부;
상기 전경/배경 분리부로부터 분리된 전경 이미지에 포함된 객체의 온도에 따른 밝기정보를 근거로 상기 패턴정보에 포함된 온도 범위에 포함되는 객체를 추출하는 객체 추출부; 및
연속되는 열화상 데이터로부터 상기 객체 추출부에 의해 추출된 객체를 감시하고, 상기 객체의 픽셀수 변화 또는 이동방향이 상기 패턴정보를 만족하는 객체가 검출되는 경우 산불 발생에 대한 정보를 출력하는 객체 트랙킹부
를 포함하는 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 장치.
A foreground / background separation unit which receives continuous thermal image data from a thermal imager and separates each thermal image into a foreground image and a background image according to a long term background modeling method;
A pattern storage unit including a temperature range of smoke generated by a forest fire and pattern information considering a moving direction or diffusion;
An object extracting unit extracting an object included in a temperature range included in the pattern information based on brightness information according to a temperature of an object included in the foreground image separated from the foreground / background separating unit; And
Object tracking that monitors an object extracted by the object extraction unit from consecutive thermal image data and outputs information on wildfire occurrence when an object whose pixel number change or movement direction of the object satisfies the pattern information is detected. part
Forest fire monitoring apparatus using a thermal imaging camera comprising a.
상기 객체 추출부는 기설정된 온도 범위에 포함되는 객체마다 ID를 부여하여 라벨링하는 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 장치.
The method according to claim 1,
The object extracting unit is a forest fire monitoring apparatus using a thermal imaging camera for labeling by giving an ID for each object included in a predetermined temperature range.
상기 객체 트랙킹부는 추출된 객체의 이동방향을 분석하여, 상기 패턴정보에 따른 상방향 또는 대각선 상방향으로 이동하는 객체를 검출하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 장치.
The method according to claim 1,
And the object tracking unit analyzes a moving direction of the extracted object and detects an object moving in an upward direction or a diagonal upward direction according to the pattern information.
상기 객체 트랙킹부는 상기 추출된 객체 중 기설정된 시간 동안 픽셀수의 변화량을 연산한 확산 속도가 상기 패턴정보에 포함된 수치 이상인 객체를 검출하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 장치.
The method according to claim 1,
And the object tracking unit detects an object having a spreading speed of calculating a change amount of the number of pixels for a predetermined time among the extracted objects more than a value included in the pattern information.
상기 객체 트랙킹부는 선택된 객체의 밝기정보를 분석하여 고주파 성분이 검출되는 객체에 대해서만 산불 발생에 대한 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 장치.
The method according to claim 1,
And the object tracking unit analyzes brightness information of the selected object and outputs information on wildfire generation only to an object for which a high frequency component is detected.
상기 열화상 카메라 및 상기 가시광 카메라의 캘리브레이션 정보를 이용하여 카메라간의 감시공간을 상호 매칭시켜 매칭정보를 생성하는 영상 매칭부를 더 포함하며,
상기 객체 트랙킹부는 상기 검출된 객체의 분석정보를 상기 영상 매칭부의 매칭정보를 근거로 매칭하여 상기 열화상 카메라의 영상에서 상기 검출된 객체의 위치와 대응되는 위치로 상기 가시광 카메라의 영상에 출력하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 장치.
The method according to claim 1,
And an image matching unit for generating matching information by mutually matching surveillance spaces between cameras using calibration information of the thermal imaging camera and the visible light camera.
The object tracking unit matches analysis information of the detected object based on matching information of the image matching unit and outputs the image to the visible light camera at a position corresponding to the position of the detected object in the image of the thermal imaging camera. Forest fire monitoring device using a thermal imaging camera characterized in that.
상기 객체 추출부 및 객체 트랙킹부는 패턴정보를 근거로 추출 또는 검출된 적어도 하나 이상의 객체를 제외한 나머지 객체에 대한 분석정보를 상기 전경/배경 분리부로 전송하고, 상기 전경/배경 분리부는 상기 분석정보를 근거로 상기 나머지 객체를 배경처리하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 장치.
The method according to claim 1,
The object extracting unit and the object tracking unit transmit analysis information about the remaining objects except at least one or more objects extracted or detected based on the pattern information to the foreground / background separation unit, and the foreground / background separation unit based on the analysis information. Forest fire monitoring apparatus using a thermal imaging camera, characterized in that for processing the remaining objects in the background.
열화상 카메라로부터 연속되는 열화상 데이터를 수신하고, 각 열화상 데이터에 대하여 롱텀 백그라운드 모델링 방식에 따라 전경 이미지와 배경 이미지로 분리하는 제 1단계;
상기 제 1단계를 통해 분리된 전경 이미지에 포함된 객체의 온도에 따른 밝기정보를 분석하여 산불로 인해 발생되는 연기에 대한 온도범위와, 이동방향이나 확산이 고려된 패턴정보에 포함된 온도 범위에 포함되는 객체를 추출하는 제 2단계; 및
상기 제 2단계를 통해 연속되는 열화상 데이터로부터 추출된 객체를 감시하고, 상기 객체의 픽셀수 변화 또는 이동방향이 상기 패턴정보를 만족하는 객체가 검출되는 경우 산불 발생에 대한 정보를 출력하는 3단계
를 포함하는 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 방법.
In the forest fire monitoring method of a forest fire monitoring device using a thermal imaging camera,
A first step of receiving continuous thermal image data from a thermal imager and separating each thermal image into a foreground image and a background image according to a long term background modeling method;
Analyzing brightness information according to the temperature of the object included in the foreground image separated through the first step, the temperature range for the smoke generated by the forest fire and the temperature range included in the pattern information considering the moving direction or diffusion. Extracting an included object; And
A third step of monitoring an object extracted from continuous thermal image data through the second step, and outputting information on a wildfire occurrence when an object whose pixel number change or movement direction of the object satisfies the pattern information is detected;
Forest fire monitoring method using a thermal imaging camera comprising a.
상기 제 2단계는 기설정된 온도 범위에 포함되는 객체마다 ID를 부여하여 라벨링하고,
상기 제 3단계는 라벨링된 각 객체를 트랙킹하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 방법.
The method according to claim 8,
The second step is to label by giving the ID to each object included in the preset temperature range,
The third step is a forest fire monitoring method using a thermal imaging camera, characterized in that for tracking each labeled object.
상기 제 3단계는 추출된 객체의 이동방향을 분석하여, 상기 패턴정보에 따른 상방향 또는 대각선 상방향으로 이동하는 객체를 검출하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 방법.
The method according to claim 8,
The third step is a forest fire monitoring method using a thermal imaging camera, characterized in that for analyzing the moving direction of the extracted object, detecting the object moving in the upward or diagonal upward direction according to the pattern information.
상기 제 3단계는 상기 추출된 객체 중 기설정된 시간 동안 픽셀수의 변화량을 연산한 확산속도가 상기 패턴정보에 포함된 수치 이상인 객체를 검출하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 방법.
The method according to claim 8,
The third step is a forest fire monitoring method using a thermal imaging camera, characterized in that for detecting the object whose diffusion rate calculated by the amount of change of the number of pixels for a predetermined time of the extracted object is greater than the value included in the pattern information.
상기 제 3단계는 선택된 객체의 밝기정보를 분석하여 고주파 성분을 검출하는 단계를 더 포함하며,
상기 고주파 성분이 검출된 객체에 대해서만 산불 발생에 대한 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 산불 감시 방법.
The method according to claim 8,
The third step may further include detecting high frequency components by analyzing brightness information of the selected object.
Forest fire monitoring method using a thermal imaging camera, characterized in that for outputting information about the occurrence of forest fires only for the object where the high frequency component is detected.
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