KR20140021204A - 면광원 ｃｃｄ 센서를 이용한 화재 추적 장치 및 방법 - Google Patents

면광원 ｃｃｄ 센서를 이용한 화재 추적 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20140021204A
KR20140021204A KR1020120087222A KR20120087222A KR20140021204A KR 20140021204 A KR20140021204 A KR 20140021204A KR 1020120087222 A KR1020120087222 A KR 1020120087222A KR 20120087222 A KR20120087222 A KR 20120087222A KR 20140021204 A KR20140021204 A KR 20140021204A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
fire
kalman filter
estimated value
light source
calculating
Prior art date
Application number
KR1020120087222A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101377137B1 (ko
Inventor
최영관
강현일
김응권
Original Assignee
한밭대학교 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 한밭대학교 산학협력단 filed Critical 한밭대학교 산학협력단
Priority to KR1020120087222A priority Critical patent/KR101377137B1/ko
Publication of KR20140021204A publication Critical patent/KR20140021204A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101377137B1 publication Critical patent/KR101377137B1/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
    • G08B17/06—Electric actuation of the alarm, e.g. using a thermally-operated switch
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A62—LIFE-SAVING; FIRE-FIGHTING
    • A62C—FIRE-FIGHTING
    • A62C37/00—Control of fire-fighting equipment
    • A62C37/36—Control of fire-fighting equipment an actuating signal being generated by a sensor separate from an outlet device
    • A62C37/38—Control of fire-fighting equipment an actuating signal being generated by a sensor separate from an outlet device by both sensor and actuator, e.g. valve, being in the danger zone
    • A62C37/40—Control of fire-fighting equipment an actuating signal being generated by a sensor separate from an outlet device by both sensor and actuator, e.g. valve, being in the danger zone with electric connection between sensor and actuator
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/10—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means
    • G08B17/103—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means using a light emitting and receiving device

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Fire-Detection Mechanisms (AREA)

Abstract

본 발명은 면광원 CCD 센서를 이용한 화재 추적 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 화재 영상을 인식하고 화재지점을 정확히 감지하여 화재의 확산 방향을 예측하고 추적하고 소화약제를 분사하며, 소량의 소화설비로 대공간 화재에 대응할 수 있는 화재 추적 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 칼만필터를 이용하여 화재 측정장치의 시스템 잡음과 측정 잡음으로 발생하는 오차성분을 줄임으로서 기존의 화재 영상인식 및 측정방법과 비교하여 보다 정확하게 화재영상을 인식하고 추적하는 방법을 제공할 수 있는 효과가 있다.

Description

면광원 ＣＣＤ 센서를 이용한 화재 추적 장치 및 방법{Fire pursuit device and method using Surface light source}
본 발명은 면광원 CCD 센서를 이용한 화재 추적 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 화재 영상을 인식하고 화재지점을 정확히 감지하여 화재의 확산 방향을 예측하고 추적하고 소화약제를 분사하며, 소량의 소화설비로 대공간 화재에 대응할 수 있는 화재 추적 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 화재를 예측하는 시스템은 대부분 열과 연기에 의한 화재감시로 기타 방법으로는 화재와 화재징후의 검출이 어려웠다. 그리고, 관리자가 직접 보지않고는 화재 인식이 어려워서 초동 대처가 어렵다는 문제점이 있었다.
또한, 소화시스템의 작동여부가 감지기에 너무 의존하게 되므로 감지기의 오작동이 일어날 경우에는 화재의 위치의 정확한 인식 및 진화를 하지 못하게 된다.
더우기, 대공간의 화재 방호를 위해서 스프링 쿨러와 같은 설비가 규정에 따라 일정간격을 유지하며 천정에 노출되어 있거나 매입되어 있으나 현재의 시스템은 화재발생시 화재확대에 따른 온도상승으로 동작하고 있어 화재를 초기에 진압할 수 없고, 수많은 소화설비(스프링 쿨러)가 동작하여 소화약제(물 포함)를 과(過)사용하는 문제점이 상존하였다.
따라서, 대공간 화재에 대비하여 화재의 위치를 정확히 인식하여 화염이 있는 곳과 확산 경로를 추적하여 소화약제를 분사하는 새로운 개념의 시스템 도입이 시급하게 요청되었다.
따라서, 본 발명은 면광원 CCD 센서를 이용한 화재 추적장치 및 방법이며, 이때 칼만필터를 이용하여 화재측정장치의 시스템 잡음과 측정 잡음으로 발생하는 오차 성분을 줄이는 화재 추적장치 및 방법을 제안하는데 있는 것이다.
본 발명의 화재 추적방법은 (a) 화재위치의 추정값과 상기 추정값의 오차 공분산을 예측하는 단계; (b) 상기 화재위치 추정값 오차를 최소로 하는 칼만필터 이득을 계산하는 단계; (c) 면광원 CCD 센서로 화재의 위치를 측정하는 단계; (d) 상기 측정된 화재위치 값과 상기 칼만필터 이득을 이용하여 화재위치의 추정값을 계산하는 단계; (e) 상기 계산된 추정값과 칼만필터 이득을 이용하여 추정값의 오차공분산을 계산하는 단계; (f) 상기 계산된 추정값과 오차공분산으로 (b)~(e) 단계를 반복수행하여 지속적으로 화재위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 추정값의 오차 공분산은
Figure pat00001
이고, 상기 칼만필터 이득은
Figure pat00002
이고, 상기 추정값은
Figure pat00003
,
Figure pat00004
이고, 상기 추정오차 공분산은
Figure pat00005
인 것을 특징으로 한다.
한편, 상기 면광원 CCD 센서로 화재위치를 측정하는 단계는 면 광원을 화재가 감지되는 위치에 투사하는 단계;와 상기 화재위치에서 반사된 2차원 광을 반사광으로 제 1 수광렌즈로 수광하는 단계;와 상기 화재위치에서 반사된 2차원 광을 반사광으로 제 2 수광렌즈로 수광하는 단계;와 상기 제 1 수광렌즈로 수광한 광과 제 2 수광렌즈로 수광한 광으로 3차원 화재 위치를 계산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 화재 추적 장치는 화재위치를 면 광원으로 측정하는 면광원 CCD 센서;와 상기 측정된 화재위치 값과 칼만필터 이득을 계산하여 화재위치의 추정값을 연산하는 화재위치 추정값 연산부를 포함하되, 상기 면광원 CCD 센서는 면광원을 화재위치에 투사하는 면광원 투사장치;와 상기 화재위치에서 반사된 2차원 광을 반사광으로 수광하는 복수의 수광렌즈;와 상기 복수의 수광렌즈로부터 수광된 광으로부터 3차원 화재 위치를 계산하는 연산부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 본 발명은 면광원 CCD 센서를 이용한 화재 추적장치 및 방법으로, 특히 칼만필터를 이용하여 화재 측정장치의 시스템 잡음과 측정 잡음으로 발생하는 오차성분을 줄임으로서 기존의 화재 영상인식 및 측정방법과 비교하여 보다 정확하게 화재영상을 인식하고 추적하는 방법을 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 화재지점을 정확히 감지하여 화재 확산방향을 예측 및 추적이 가능하므로 소량의 소화설비로 대공간 화재의 대응이 가능하다.
도 1a는 본 발명에 의한 화재 위치의 측정값 파악을 위한 흐름도.
도 1b는 본 발명에 의한 칼만필터를 이용한 추적 방법의 흐름도.
도 2a는 칼만필터를 적용하지 않은 경우의 화재이동과 추정경로를 나타낸 그래프.
도 2b는 칼만필터를 적용하지 않은 경우의 영상평면 화재의 궤적을 나타낸 그래프.
도 3a는 칼만필터를 적용한 경우의 화재이동과 추정경로를 나타낸 그래프.
도 3b는 칼만필터를 적용한 경우의 영상평면 화재의 궤적을 나타낸 그래프.
도 4는 칼만필터를 적용하지 않은 것과 칼만필터를 적용한 경우의 화재추적 성능을 비교한 그래프.
도 5는 본 발명의 면광원 CCD 센서의 개념도
이하에서는 도면을 첨부하여 본 발명의 실시예를 설명하기로 한다.
또한, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지의 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1a는 본 발명에 의한 화재 위치의 측정값 파악을 위한 흐름도이고, 도 1b는 본 발명에 의한 칼만필터를 이용한 추적 방법의 흐름도이고, 도 2a는 칼만필터를 적용하지 않은 경우의 화재이동과 추정경로를 나타낸 그래프이고, 도 2b는 칼만필터를 적용하지 않은 경우의 영상평면 화재의 궤적을 나타낸 그래프이고, 도 3a는 칼만필터를 적용한 경우의 화재이동과 추정경로를 나타낸 그래프이고, 도 3b는 칼만필터를 적용한 경우의 영상평면 화재의 궤적을 나타낸 그래프이고, 도 4는 칼만필터를 적용하지 않은 것과 칼만필터를 적용한 경우의 화재추적의 성능을 비교한 그래프이며 도 5는 본 발명의 면광원 CCD 센서이다.
일반적으로 대 공간에서 일어나는 화재에 대비하여 건물 천장이나 벽 측면에 영상감시장치 일체형 화재 추적 소화설비를 설치하고 화재의 위치를 명확하게 인식하도록 하여 화염이 있는 곳과 화염 확산경로에 소화약제를 분사하는 것을 생각할 수가 있다.
그러나, 대공간 화재시 화재발생지점을 인식하여 추적하면서 소화약재를 분사하여 화재를 조기 진압하는데 있어서, 화재의 영상을 정확히 인식하여 정확한 화재지점을 감지하는 것은 매우 중요한 것이다.
그러면, 이하에서는 영상(映像)인식을 통하여 화재지점을 정확히 감지하고 화재의 확산방향을 예측할 수 있도록 하는 화재 영상인식 방법에 관하여 설명하기로 한다.
(1) 화재의 영상 평면에서의 화재의 이동모델
영상 평면과 같은 직교좌표 공간에서 운동하는 일반적인 물체에 대하여 각 방향의 속도 및 가속도를 추정할 수 있으면 물체의 예측되는 다음 위치 (Px , Py)는 아래와 같은 식으로 나타낼 수 있다.
Figure pat00006
여기서,
Figure pat00007
는 샘플링 시간이며, (Px , Py), (Vx , Vy), (Ax , Ay)는 이동물체의 위치, 속도 및 가속도의 추정치를 나타낸다. (여기서, 윗 첨자 ∧ 는 추정 값)
영상 평면에서 운동하는 일반적인 물체에 대하여 각 방향의 속도 및 가속도를 추정할 수 있으면 물체의 예측된 다음 이미지상의 위치를 추정할 수 있다. 이미지고 공간상에서 이동하는 물체의 움직임은 진행 속도 성분 vk 와 wk로 분해하여 아래의 식과 같은 이산형 시변 방정식으로 나타낼 수 있다. 이동 물체의 운동을 일으키는 vk 와 wk 의 변화는 아래의 식과 같은 랜덤(random) 운동으로 정의를 한다.
Figure pat00008
여기서,
Figure pat00009
는 x변위의 변화량을 의미한다.
Figure pat00010
Figure pat00011
이동물체의 모델을 칼만필터에 적용하기 위하여는 이하의 (1)식의 이산시간 상태 천이 모델이 필요하다. 이동물체의 이산형 시변 방정식으로 이하 (2)식의 이동 물체 상태천이 모델을 얻는다.
Figure pat00012
Figure pat00013
(여기서, zk 는 측정벡터, Φk는 상태천이 행렬, Hk 는 상태 벡터와 측정 벡터 사이의 관측행렬이며, wk 는 상태천이 자체의 불규칙 성분, vk 는 측정잡음,
Figure pat00014
는 셈플링 시간)
(2) 칼만필터 알고리즘을 이용한 이동물체의 상태 추정
대공간에서 화재가 발생하였을 경우, 화재의 확산 방향을 예측하여 추적하여 정확하게 소화수단을 분사하도록 하는 것이 중요하다.
또한, 화재측정장치의 시스템 잡음과 측정 잡음으로 인하여 발생하는 오차가 생길 수도 있는데, 화재 위치의 정확한 추적과 신호와 잡음(noise)의 분리를 위하여 본 발명의 화재 영상 인식 및 방법은 칼만필터의 특징을 응용하는 것이다.
이하에서는 칼만필터에 관하여 설명하기로 한다.
칼만필터는 최소자승법(Least Square Method)을 사용해서 실시간으로 잡음 운동 방정식을 가진 시간에 따른 방향 (time-dependent state vector)를 추적하는 효율적인 재귀 계산법(recursive computational solution)이다.
즉, 칼만필터는 하나의 시스템이 시간에 따른 변화를 적절하게 예측할 수 있도록 잡음으로부터 신호를 찾아내기 위해 사용된다.
예를 들어, 레이더 추적의 경우 특정 물체의 위치, 속도, 가속도 등을 측정할 수 있지만 이 측정값에 오차가 포함되어 있을 수 있다. 이 경우, 연속적으로 측정하는 값들을 칼만 필터를 이용해서 해당 물체의 정확한 위치를 추정할 수 있다.
또한, 칼만필터는 신호와 잡음의 분리도가 우수하여 순간적인 위치의 점프(JUMP) 현상을 방지할 수도 있으며, 화재의 정확한 위치, 화재 이동속도 및 시간을 안정적으로 검출하는데 크게 기여한다.
칼만필터는 추정값과 측정값의 오차에 필터 이득을 곱하여 상태천이 모델을 수정함으로서 추정오차를 최소화하는 처리과정이다. 이동물체의 상태추정 문제에서 칼만 필터의 측정 벡터는 이미지에서 구한 이동물체의 (x,y) 평면공간상 위치이며, 이로부터 상태변수로 설정한 이동물체의 (x,y) 위치, 방향, 진행속도, 회전각속도를 추정한다.
필터 이득을 구하기 위하여 화재 위치의 추정 오차에 대한 공분산 행렬이 필요하며, 이는 식(3)으로 이전과정 공분산 행렬의 상태천이에 시스템 잡음의 공분산 행렬 QK -1이 부가된 형태로 추정된다.
Figure pat00015
여기서, 윗 첨자 '-'는 예측 값을 의미하며, φT는 φ의 전치행렬을 의미한다.
화재 위치 추적을 위한 추정오차의 공분산 행렬 PK - 와 관측행렬 Hk, 측정잡음의 공분산 행렬 Rk로 추정오차를 최소로 하는 최적의 칼만필터이득 Kk을 구하면, 이는 아래 식(4)의 형태로 나타난다.
Figure pat00016
여기서, 변수 PK - 는 앞 단계에서 계산한 값을 이용한다. 그리고, Hk와 Rk는 칼만필터의 밖에서 미리 결정하는 값이다.
다음은 입력된 측정값으로 상태를 추정하여 추정값을 계산하는 과정으로 이하의 식과 같이 추정벡터의 상태천이 모델에 이전단계의 추정벡터와 측정벡터 zk 간의 오차에 필터이득을 곱한 이노베이션(innovation) 항이 부가되어 최적 상태를 추정한다.
Figure pat00017
Figure pat00018
Figure pat00019
다음은 추정 값이 얼마나 정확한가를 알려주는 척도인 오차 공분산을 구하는 단계이다. 이하의 식 (6)와 같이 추정오차의 공분산 행렬을 수정하는 과정을 거치고 다시 앞의 식의 과정으로 순환한다.
PK = PK - - KK HK PK -
= (I - KK HK)PK - (6)
즉, 칼만필터 알고리즘은 시스템 모델(φk, Qk)을 기초로 다음 시각에 상태와 오차 공분산이 어떤 값이 될지를 예측하고, 측정 값과 예측 값을 보상해서 새로운 추정 값을 계산하는 과정을 반복하여 최종 값을 얻는 것이다.
(3) 확산화재의 상태 추정 시뮬레이션
상기와 같은 알고리즘을 이용하여 생성된 화재 추적장치 및 방법의 성능검증을 위하여 임의의 화재 경로를 생성하고 이를 추적하는 시뮬레이션을 수행하였다. 선속도 성분 vk와 각속도 성분 wk는 분산이 각각 1pixel/sec, 1deg/sec 인 가우시안 랜덤 노이즈(Gaussian random noise)를 인가하였고, 측정단계에서는 분산의 크기가 1pixel/sec의 가우시안 랜덤 노이즈를 인가하여 시뮬레이션을 수행하였다. 즉, 시스템 잡음의 공분산 행렬 Qk 와 측정잡음의 공분산 행렬 Rk는 이하의 식 (7)과 같은 값을 가진다고 가정하였다.
Figure pat00020

(4) 확산화재의 추정 시뮬레이션
먼저, 칼만필터를 적용하지 않은 화재 추적 알고리즘을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다.
화재가 이동하는 것을 추적하는 영상장치의 추적 위치값은 시스템 잡음과 측정잡음으로 인하여 도 2a와 같이 경로에 오차가 생긴다.
획득한 영상으로부터 얻은 데이터를 가지고 샘플링마다 이미지 자코비안으로 부터 구한 영상추적 소화설비가 움직여야 하는 경로를 업데이트하면서 화재 확산경로를 추적하였을 경우, 도 2b와 같이 최대 반지름이 4.5513 pixel인 경계 내에 화염의 위치값이 얻어지는 것을 알 수 있다.
이에 반하여, 칼만필터를 적용할 경우에는, 도 3a에서 보듯이 화재가 이동하는 것을 추적하는 영상장치의 추적 위치값의 오차가 도 2a보다 감소하였다는 것을 알 수 있다.
또한, 획득된 영상으로부터 칼만필터를 적용하여 화재확산경로를 추적하였을 경우, 영상평면에 획득된 화염의 궤적은 도 3b와 같이 최대 반지름이 5.9539pixel인 경계 내에 확산화염의 위치 값이 얻어지는 것을 알 수 있다.
획득된 영상으로부터 화재확산경로를 추적하였을 경우, 칼만필터의 적용 유무에 따른 영상추적 소화설비의 추적 오차는 도 4와 같고, 칼만필터를 적용한 경우에는 추적 에러율이 현저히 줄어드는 것을 알 수 있다.
따라서, 칼만필터를 적용한 본 발명에 의한 화재 추적 장치 및 방법은 화재 측정 장치의 시스템 잡음과 측정 잡음으로 발생하는 오차성분을 감소시키며 화재를 추적해 가는 것을 알 수 있는 것이다.
상기 칼만필터를 이용하여 화재를 추적하기 위해서는 화재의 위치를 측정해야 한다. 화재의 위치를 측정하는 방법으로 종래에는 화재가 진행될 것으로 예상되는 방향에 위치 센서 또는 라인센서를 미리 설치하여 화재의 위치를 측정하였다.
그러나, 영상기술의 발달에 따라 CCD 카메라로 화재의 영상을 인식하고, 화재영상에서 화재의 위치를 2차원적으로 파악하는 방법이 선호되었다. 그러나, 이 경우에도 화재의 위치가 2차원으로 나타나기 때문에 정확한 화재 위치를 파악할 수 없었다.
본 발명에서는 면광원 CCD 센서를 이용하여 화재위치를 3차원으로 파악이 가능하게 한 것이다. 또한 면광원을 이용하기 때문에 점광원에 비하여 더 넓은 면적의 이미지 스캔이 가능하게 된다.
본 발명의 면광원 CCD 센서는 도 5에 도시된 바와 같이 면광원(501)에서 면광원이 투사장치(502)에서 화재가 발생된 지점으로 투사된다.
이렇게 투사된 광은 화재에서 반사되어 2차원적으로 제1 수광렌즈(503)과 제2 수광렌즈(504)에 수광된다. 수광된 2차원의 광이 복수 개 있을 경우에는 이를 3차원으로 표현가능하다. 2차원의 복수의 광으로부터 3차원의 광을 만드는 공지된 기수로는 와이어 프레임 모델링, 서페이스 모델링, 그리고 솔리드 모델링 등이 있다.
먼저 와이어 프레임 모델링은 물체를 단순한 점, 선 및 곡선을 이용하여 2차원 도형을 작도한 후 3차원 좌표계를 이용하여 모델링하는 기법이다.
서페이스 모델링 방법은 와이어 프레이 모델링에 의해 생성된 물체에서 면을 만들어 낸느 방식으로 물체에 현실감을 줄 수 있다.
솔리드 모델링 방법은 현재 가장 많이 이용되는 모델링 기법으로 생성된 모델 객체를 합체하거나 제거하여 실제와 유사하게 만드는 방법이다.
본 발명에서는 면광원 CCD 센서를 설명하였지만, 단색광의 점광원을 콜리메이터 등을 이용하여 면광원으로도 바꿀 수 있을 것이다.
그러므로, 본 발명의 화재 추적 장치 및 방법은 화재가 발생하였을 경우, 면광원 CCD 센서에 의한 정확한 화재지점의 인식과 칼만필터를 이용한 화재의 추적으로 초기에 화재의 진화가 가능하며, 대형 화재로 발전하는 것을 방지하는 탁월한 효과를 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (5)

  1. (a) 화재위치의 추정값과 상기 추정값의 오차 공분산을 예측하는 단계;
    (b) 상기 화재위치 추정값 오차를 최소로 하는 칼만필터 이득을 계산하는 단계;
    (c) 면광원 CCD 센서로 화재의 위치를 측정하는 단계;
    (d) 상기 측정된 화재위치 값과 상기 칼만필터 이득을 이용하여 화재위치의 추정값을 계산하는 단계;
    (e) 상기 계산된 추정값과 칼만필터 이득을 이용하여 추정값의 오차공분산을 계산하는 단계;
    (f) 상기 계산된 추정값과 오차공분산으로 (b)~(e) 단계를 반복수행하여 지속적으로 화재위치를 추정하는 것을 특징으로 하는
    화재 추적 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 추정값의 오차 공분산은
    Figure pat00021
    이고,
    상기 칼만필터 이득은
    Figure pat00022
    이고,
    상기 추정값은
    Figure pat00023
    ,
    Figure pat00024
    이고,
    상기 추정오차 공분산은
    Figure pat00025
    인 것을 특징으로 하는 화재 추적 방법.
    (여기서, PK - : 추정오차의 공분산 행렬, Hk : 관측행렬, Rk : 측정잡음의 공분산 행렬, 칼만 필터 이득 : Kk , φk : 상태천이 행렬, zk : 측정값, xk : 추정값,
    윗 첨자 ∧ 는 추정값을 의미하며, 아래 첨자 k는 k번째 데이터를 의미)
  3. 제1항에 있어서, 상기 면광원 CCD 센서로 화재위치를 측정하는 단계는
    면 광원을 화재가 감지되는 위치에 투사하는 단계;와
    상기 화재위치에서 반사된 2차원 광을 반사광으로 제 1 수광렌즈로 수광하는 단계;와
    상기 화재위치에서 반사된 2차원 광을 반사광으로 제 2 수광렌즈로 수광하는 단계;와
    상기 제 1 수광렌즈로 수광한 광과 제 2 수광렌즈로 수광한 광으로 3차원 화재 위치를 계산하는 것을 특징으로 하는
    화재 추적 방법
  4. 화재위치를 면 광원으로 측정하는 면광원 CCD 센서;와
    상기 측정된 화재위치 값과 칼만필터 이득을 계산하여 화재위치의 추정값을 연산하는 화재위치 추정값 연산부를 포함하되,
    상기 면광원 CCD 센서는 면광원을 화재위치에 투사하는 면광원 투사장치;와
    상기 화재위치에서 반사된 2차원 광을 반사광으로 수광하는 복수의 수광렌즈;와
    상기 복수의 수광렌즈로부터 수광된 광으로부터 3차원 화재 위치를 계산하는 연산부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는
    화재 추적장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 화재위치 추정연산부는
    (a) 화재위치의 추정값과 상기 추정값의 오차 공분산을 예측하며;
    (b) 상기 화재위치 추정값 오차를 최소로 하는 칼만필터 이득을 계산하고;
    (c) 면광원 CCD 센서로 화재의 위치를 측정하며;
    (d) 상기 측정된 화재위치 값과 상기 칼만필터 이득을 이용하여 화재위치의 추정값을 계산하고;
    (e) 상기 계산된 추정값과 칼만필터 이득을 이용하여 추정값의 오차공분산을 계산하며;
    (f) 상기 계산된 추정값과 오차공분산으로 (b)~(e) 단계를 반복수행하여 화재위치를 추정하는 것을 특징으로 하는
    화재 추적 장치.
KR1020120087222A 2012-08-09 2012-08-09 면광원 ｃｃｄ 센서를 이용한 화재 추적 장치 및 방법 KR101377137B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120087222A KR101377137B1 (ko) 2012-08-09 2012-08-09 면광원 ｃｃｄ 센서를 이용한 화재 추적 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120087222A KR101377137B1 (ko) 2012-08-09 2012-08-09 면광원 ｃｃｄ 센서를 이용한 화재 추적 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140021204A true KR20140021204A (ko) 2014-02-20
KR101377137B1 KR101377137B1 (ko) 2014-03-25

Family

ID=50267742

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120087222A KR101377137B1 (ko) 2012-08-09 2012-08-09 면광원 ｃｃｄ 센서를 이용한 화재 추적 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101377137B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108279008A (zh) * 2018-03-07 2018-07-13 华南理工大学 一种基于卡尔曼滤波的复杂场景下的led灯追踪方法及其系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101031943B1 (ko) 2010-05-17 2011-04-29 김현태 화재 자동 위치 추적형 소화장비

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108279008A (zh) * 2018-03-07 2018-07-13 华南理工大学 一种基于卡尔曼滤波的复杂场景下的led灯追踪方法及其系统

Also Published As

Publication number Publication date
KR101377137B1 (ko) 2014-03-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3114658B1 (en) Intrusion detection with directional sensing
JP5153302B2 (ja) 監視システムの性能を測定するためのコンピュータ実施される方法
CN109116867A (zh) 一种无人机飞行避障方法、装置、电子设备及存储介质
US20110115909A1 (en) Method for tracking an object through an environment across multiple cameras
US9230335B2 (en) Video-assisted target location
Papaioannou et al. Tracking people in highly dynamic industrial environments
US9547905B2 (en) Monitoring system with a position-dependent protected area, method for monitoring a monitoring area and computer program
US20160034607A1 (en) Video-assisted landing guidance system and method
KR101386462B1 (ko) 화재 영상을 인식하여 화재를 추적 방법
Bhuvana et al. Distributed object tracking based on cubature Kalman filter
KR101377137B1 (ko) 면광원 ｃｃｄ 센서를 이용한 화재 추적 장치 및 방법
KR101685797B1 (ko) 대형 부재의 6자유도 변위 추정 방법 및 시스템
JP4210292B2 (ja) 画像変化予測方法および画像変化予測装置
CN112581796A (zh) 基于bim的桥梁碰撞定位和告警方法及装置
KR101556918B1 (ko) 영상 표적의 크기 추정 방법
KR101828710B1 (ko) 객체 가려짐 검출 장치 및 그 방법
WO2018134866A1 (ja) カメラ校正装置
JP6548683B2 (ja) 対象物画像推定装置および対象物画像判定装置
CN113989335A (zh) 一种对厂房内工人自动定位的方法
Wu et al. Camera sensor model for visual SLAM
CN102542574A (zh) 用于将源和宿分配给个体的路线的方法和设备
JP4486974B2 (ja) 動きベクトル検出装置、動きベクトル検出方法、及び、動きベクトル検出プログラム
Mohd Yusoff et al. Optimal camera placement for 3D environment
McCarthy et al. Position and velocity recovery from independent ultrasonic beacons
KR101845253B1 (ko) 깊이 영상을 이용한 동작 추정 장치 및 방법

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: 20170317

Year of fee payment: 4

LAPS Lapse due to unpaid annual fee