KR20140048833A - 화재 감지 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

화재를 정확하게 감지하는 화재 감지 방법 및 장치가 개시된다. 상기 화재 감지 방법은 영상으로부터 RGB 데이터를 획득하는 단계, 상기 획득된 RGB 데이터를 이용하여 불의 속성과 관련된 적어도 하나의 지수를 구하는 단계 및 상기 지수를 이용하여 화재 발생 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

Description

화재 감지 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR SENSING A FIRE}
본 발명은 화재 발생을 정확하게 감지할 수 있는 화재 감지 방법 및 장치에 관한 것이다.
현재, 화재를 감지하는 화재 감지 장치가 존재하나, 화재 감지 장치의 화재 감지 정확성이 떨어지고 실제 화재가 아닌 경우에도 화재로 잘못 감지하는 경우가 빈번하였다. 화재가 발생하면 소화 시스템이 즉시 구동되므로, 화재가 아님에도 불구하고 화재로 잘못 인지되어 소화 시스템이 작동하면 소화 시스템이 작동한 지역의 제품들에 상당한 피해를 야기시켰다. 따라서, 경제적 손실이 막대하였다.
본 발명은 화재를 정확하게 감지하는 화재 감지 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 방법은 영상으로부터 RGB 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 RGB 데이터를 이용하여 불의 속성과 관련된 적어도 하나의 지수를 구하는 단계; 및 상기 지수를 이용하여 화재 발생 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 화재 감지 방법은 영상을 복수의 프레임들을 포함하는 블록들로 분할하는 단계; 상기 블록들에 대하여 화재 의심 여부를 판단하는 단계; 및 화재 의심으로 결정된 블록들이 연속적으로 존재하고 상기 블록들의 수가 화재 기준값 이상인 경우 화재가 발생하였다고 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 화재 감지 방법 및 장치는 불의 속성들과 관련된 지수들을 이용하여 화재를 감지하므로, 화재를 정확하게 검출할 수 있을 뿐만 아니라 실제 화재가 아니나 화재로 오인될 수 있는 비화재도 정확하게 검출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 과정을 개략적으로 도시한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 판단 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지수 생성 과정을 도시한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 HSL 데이터를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 불 색상 영역의 주기성 체크 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 깜박임 변화를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 과정을 도시한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 자세히 설명하도록 한다.
본 발명은 화재 감지 방법 및 장치에 관한 것으로서, 화재 감지 장치는 화재만을 감지하는 장치일 수도 있고 CCTV와 결합되어 침입자 및 화재를 모두 감지할 수 있는 장치일 수도 있다. 또한, 상기 화재 감지 장치는 외부 카메라로부터 영상을 수신받고 수신된 영상을 분석하여 화재 발생 여부를 검출하는 장치일 수도 있다. 즉, 본 발명의 화재 감지 장치는 영상을 분석하여 화재를 감지할 수 있는 한 특정 장치로 제한되지는 않는다.
이하, 화재 감지 방법을 살펴본 후 화재 감지 장치의 구성에 대하여 살펴보겠다.
우선, 화재 감지 방법을 살펴보겠다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 과정을 개략적으로 도시한 순서도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 판단 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 화재 감지 장치는 영상을 획득한다(S100). 상기 영상은 예를 들어 카메라 등과 같은 센서에 의해 촬영된 영상으로서, 상기 화재 감지 장치가 직접 촬영한 영상일 수도 있고 다른 장치에 의해 촬영된 후 전송된 영상일 수도 있다.
이어서, 상기 화재 감지 장치는 상기 영상으로부터 RGB 데이터를 획득하고, 상기 RGB 데이터를 HSL(Hue, Saturation, Lightness)데이터로 변환시킨다(S102). 여기서, Hue는 색상을 의미하고, Saturation은 채도를 나타내며, Lightness는 밝기를 의미한다.
계속하여, 상기 화재 감지 장치는 상기 RGB 데이터와 상기 HSL 데이터를 이용하여 화재 판단을 위해 사용할 각종 지수들을 구한다(S104). 예를 들어, 상기 화재 감지 장치는 상기 RGB 데이터와 상기 HSL 데이터를 이용하여 후술하는 주기성 지수, moving object 지수, zero cross 지수 등을 생성할 수 있다.
이어서, 상기 화재 감지 장치는 상기 생성된 각종 지수들을 이용하여 화재 의심 카운트를 구한다(S106). 예를 들어, 상기 화재 감지 장치는 블록들마다 화재 의심 여부를 판단하고, 화재라 의심되는 블록에는 "High (1)"를 부여하고, 화재 의심이 없는 블록에는 "Low (0)"를 부여할 수 있다. 여기서, 상기 영상은 복수의 블록들로 분할되고, 각 블록은 복수의 프레임들을 포함하며, 예를 들어 30 프레임들을 포함할 수 있다. 상기 화재 감지 장치는 블록이 1인 경우 화재 의심 카운트를 증가시키고, 0인 경우 화재 의심 카운트를 초기화시킨다. 즉, 상기 프레임 블록들이 연속적으로 1인 경우에만 상기 화재 의심 카운트가 증가할 수 있다.
계속하여, 상기 화재 감지 장치는 상기 화재 의심 카운트가 화재 기준값 이상인지 여부를 판단한다(S108). 예를 들어, 상기 화재 감지 장치는 상기 화재 의심 카운트가 6이상인 지의 여부를 판단한다. 도 2에 도시된 바와 같이 연속적으로 6개의 블록들이 1인 경우, 상기 화재 감지 장치는 화재가 발생하였다고 판단한다. 물론, 상기 화재 발생 여부에 대한 판단 기준은 다양하게 변형될 수 있다. 다만, 화재가 발생된 경우 화재라 의심되는 블록들이 연속적으로 존재할 수밖에 없으므로, 연속적으로 위치하면서 화재라 의심되는 블록들의 수가 상기 화재 기준값 이상일 때 화재가 발생되었다고 판단하는 것이 효율적이다. 이러한 방식을 사용할 경우 특정 블록의 화재 판단에 오류가 발생할지라도 화재 및 비화재를 검출하는 데에는 거의 영향을 주지는 않게 된다.
상기 화재 의심 카운트가 상기 화재 기준값보다 작으면, 단계 S100이 다시 수행된다.
반면에, 상기 화재 의심 카운트가 상기 화재 기준값 이상이면, 상기 화재 감지 장치는 화재 경고를 발생시킬 수 있다(S110). 예를 들어, 상기 화재 감지 장치는 디스플레이에 화재 발생 여부를 표시할 수도 있고, 경고음을 발생시킬 수도 있다. 물론, 상기 화재 감지 장치는 다른 장치로 화재가 발생하였음을 알릴 수도 있다.
정리하면, 본 발명의 화재 감지 방법 및 장치는 RGB 데이터 및 HSL 데이터를 이용하여 다양한 지수들을 생성하고, 상기 생성된 지수들을 이용하여 화재 발생 여부를 판단한다.
종래의 화재 감지 장치는 화재 감지의 정확도가 떨어지고 실제 화재가 아닌 경우에도 화재로 잘못 판단하는 경우가 빈번하였다. 화재의 특성상 화재라 판단되면 소화 시스템이 작동하게 된다. 일단 소화 시스템이 작동하면, 화재라 판단된 지역의 장치들에 심각한 피해를 야기시킬 수 있다. 따라서, 화재 발생 여부를 정확히 검출할 수 있는 장치가 요구되었다.
본 발명의 화재 감지 방법은 블의 속성과 관련된 다양한 지수들을 활용하기 때문에 실제 화재를 정확히 검출할 수 있을 뿐만 아니라 화재라 의심될지라도 실제 화재가 아닌 경우를 정확하게 감지할 수 있다. 특히, 본 발명의 화재 감지 방법은 불의 각종 속성들을 지수로서 반영하고 있기 때문에, 종래의 방법들에 비하여 더 정확하게 화재를 감지할 수 있으며, 이는 실험을 통하여 확인하였다.
이하, 화재 감지를 위한 각종 지수들을 생성하는 과정을 살펴본 후 실제 화재 감지 과정을 살펴보겠다.
우선, 지수 생성 과정을 살펴보겠다. 다만, 설명의 편의를 위하여 HSL 레벨을 0-255로 가정한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지수 생성 과정을 도시한 순서도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 HSL 데이터를 도시한 도면이다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 불 색상 영역의 주기성 체크 과정을 도시한 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 깜박임 변화를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 화재 감지 장치는 영상의 RGB 데이터를 HSL 데이터(영상)로 변환한다(S300). 불의 Saturation은 255인 경우가 많으나, 불 영역에서 Red(R), Green(G), Blue(B)의 각 값이 255에 근접하면서 동일할 경우 Saturation이 0으로 나타날 수 있으므로 이 경우 Saturation을 255로 변경한다. R,G,B가 임계치, 예를 들어 240보다 크면 불 Saturation으로 가정할 수 있다.
이어서, 상기 화재 감지 장치는 HSL 데이터로부터 불 색상 영역을 표시한 제 1 불 색상 데이터를 생성한다(S302). 구체적으로는, 상기 화재 감지 장치는 현재 프레임에서 불 색상 영역이라고 판단되는 픽셀을 "High(1)"로 설정하고 불 색상 영역이 아니라고 판단되는 픽셀을 "Low(0)"로 설정하여 1차 불 색상 데이터를 생성한다. 결과적으로, 불 색상 데이터는 도 4(A)와 같이 표시될 수 있다.
계속하여, 상기 화재 감지 장치는 상기 제 1 불 색상 데이터를 보정하여 제 2 불 색상 데이터를 생성할 수 있다(S304). 예를 들어, 상기 화재 감지 장치는 높은 제 1 임계치를 기준으로 하여 제 1 불 색상 데이터를 생성한 후 상기 제 1 임계치보다 낮은 제 2 임계치를 기준으로 하여 제 2 불 색상 데이터를 생성할 수 있다. 상기 제 2 불 색상 데이터에는 상기 제1 불 색상 데이터에서 불 색상 영역이 아닌 픽셀이 불 색상 영역으로 변경될 수 있다. 바람직하게는, 제 1 불 색상 데이터에서는 불 색상 영역이 아니었으나 주위에 불 색상 영역으로 둘러싸인 경우에는 상기 픽셀은 제 2 불 색상 데이터에서는 불 색상 영역으로 변경될 수 있다. 일 예로, 상기 화재 감지 장치는 제 1 불 색상 데이터를 생성하는 과정에서는 H, S, L이 각기 임계치보다 커서 모두 1인 경우에만 해당 픽셀을 1로 설정하였으나, 제 2 불 색상 데이터를 생성하는 과정에서는 H, S, L 중 적어도 하나, 바람직하게는 하나가 1이 아닌 경우에도 주변 픽셀들이 1을 가지는 경우 상기 픽셀을 도 4에 도시된 바와 같이 "0"에서 "1"로 변경할 수 있다. 실험 결과, H, S, L 중 S 및 L의 기준은 유지하고 H(Hue)의 기준을 완화하여 적용하는 것이 실제로 불 색상 영역의 보정에 적합함을 확인할 수 있었다. 즉, S 및 L은 각기 초기의 임계치 이상이고 H는 제 1 임계치보다 작지만 제 2 임계치보다 큰 경우에 상기 보정 과정이 적용될 수 있다. 이러한 HSL 데이터 보정 과정은 불 색상 영역으로 둘러싸인 픽셀은 불 색상 영역일 가능성이 높기 때문에 적용될 수 있다.
이어서, 상기 화재 감지 장치는 불 색상 영역의 주기성을 체크한다(S306). 구체적으로는, 상기 화재 감지 장치는 현재 프레임(Img+0)을 백업하고, 백업한 현재 프레임(Img+0)의 그레이 값(Gray value)과 동일 블록의 다른 프레임들(Img+1~Img+n)의 그레이 값들 사이의 차이들을 각기 계산한다. 예를 들어, 상기 화재 감지 장치는 도 5에 도시된 바와 같이 현재 프레임(Img+0)에 "-1"을 가지는 2×2 마스크로 연산하여 불 색상 영역(HSL이 1인 픽셀)에 대한 제 1 연산값(result1)을 구하고, 다음 프레임(Img+1)에 "1"을 가지는 2×2 마스크로 연산하여 제 2 연산값(result2)을 구할 수 있다. 그런 후, 상기 화재 감지 장치는 상기 연산값들을 합산한 후 2로 나누여 차이값(Diff)을 구하며, 즉 Diff=(result1+result2)/2이다. 이러한 차이값(Diff) 구하는 연산을 현재 프레임(Img+0)과 동일 블록의 다른 프레임들(Img+1~Img+n) 각각에 대하여 수행한다. 결과적으로, 한 블록의 프레임들의 수에 해당하는 차이값들(Diff)이 불 색상 영역에서 생성될 것이다. 상기 화재 감지 장치는 상기 생성된 차이값들(Diff)의 표준 편차 및 평균을 구하고, 표준 편차를 평균으로 나누어서 주기성 지수를 구하며, 상기 주기성 지수가 소정 임계치보다 크면 상기 블록의 불 색상 영역이 주기적이라고 판단한다. 이러한 불 색상 영역의 주기성을 체크하는 이유는 화재가 아님에도 화재로 인식될 수 있는 헤드라이트 등과 같은 상황을 구별하기 위해서이다. 일반적으로, 불의 경우 불 색상 영역이 주기적으로 나타나지 않으며, 헤드라이트 등과 같은 경우에는 불 색상 영역이 주기적으로 나타난다. 따라서, 이러한 불 색상 영역의 주기성을 체크하면 이러한 비화재를 구별할 수 있다. 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 위에서는 하나의 블록의 주기성 체크를 통하여 비화재를 검출하였으나, 검출 안정성을 위하여 예를 들어 2개의 블록들이 연속으로 주기적이라 판단되는 경우 비화재로 결정할 수 있다.
계속하여, 상기 화재 감지 장치는 불 색상 영역의 움직임 영역을 추출한다(S308). 구체적으로는, 아래의 수학식 1과 같이 픽셀값(Pixel_value)과 편차(Variance)를 구한다. 픽셀값(Pixel_value)은 각 픽셀별로 구해지며, 편차(Variance)는 픽셀값(Pixel_value)으로부터 background를 뺀 값이다. 여기서, background는 이전 프레임의 해당 픽셀값과 편차의 평균을 의미한다. 편차(Variance)가 기설정된 임계치보다 큰 경우 moving object pixel count를 1씩 증가시킨다. 즉, 동일 블록의 프레임들에 대하여 픽셀별로 편차들(Variance)을 구하고, 편차들(Variance)과 상기 임계치를 비교하여 편차가 상기 임계치보다 클 경우마다 moving object pixel count를 1씩 증가시킨다. 결과적으로, 동일 블록의 모든 프레임들에 대하여 위의 과정을 수행하면 최종 카운트에 해당하는 moving object pixel count(Moving object 지수)를 구할 수 있으며, 따라서 프레임 견지에서 볼 때 상기 블록의 모든 프레임들에 대하여 위의 과정이 수행되면 픽셀별로 moving object pixel count를 가지는 하나의 프레임이 획득될 수 있다. 예를 들어, 한 블록이 30 프레임들을 포함하고 있는 경우, 픽셀이 가질 수 있는 최대 moving object pixel count는 30이 된다. 불의 경우는 R, G, B 각각의 변화(Variation)가 큰 속성을 가진다. 따라서, 불 색상 영역의 픽셀들의 moving object pixel count가 작으면 변화가 작다는 것을 의미하므로, 상기 화재 감지 장치는 실제 화재가 아니라고 판단한다. 반면에, 상기 화재 감지 장치는 불 색생 영역의 픽셀들의 moving object pixel count가 기설정된 임계치보다 크면 상기 불 색상 영역을 화재 의심 영역으로 결정할 수 있다. 결론적으로, 상기 화재 감지 장치는 불 색상 영역일지라도 moving object 지수를 통하여 비화재를 검출할 수 있다.
Figure pat00001
이어서, 상기 화재 감지 장치는 zero cross count를 구한다(S310). 구체적으로는, 상기 화재 감지 장치는 아래의 수학식 2를 이용하여 깜박임(flicker) 변화값(Flick_var)을 계산한다. 예를 들어, 상기 화재 감지 장치는 블록의 각 프레임들에서 픽셀별로, 특히 불 색상 영역의 픽셀들에 대한 깜박임 변화값(Flick_var)을 계산한다. 결과적으로, 프레임의 각 픽셀별로 깜박임 변화값(Flick_var)이 생성되며, 블록 단위로 볼 때 픽셀별로 도 6에 도시된 바와 같은 깜박임 변화값(Flick_var)이 나타날 것이다. 이 경우, 상기 화재 감지 장치는 특정 픽셀의 깜박임 변화값(Flick_var)이 해당 프레임에서 상한치(TH) 또는 하한치(-TH)를 초과한 상태에서 다음 프레임에서 하한치 또는 상한치를 초과하는 경우, zero cross count를 1씩 증가시킨다. 즉, 상기 화재 감지 장치는 특정 픽셀에 대하여 상한치 및 하한치를 초과한 상태로 zero를 통과하는 횟수를 카운트하며, 도 6에서는 화살표의 횟수를 카운트한다. 따라서, 한 블록의 모든 프레임에 대하여 zero cross count를 수행하면 픽셀별로 카운트된 값이 표시된 zero cross 지수가 생성될 수 있다. 불은 깜박이는 속성이 있기 때문에 깜박임 변화가 심하다. 따라서, 상기 화재 감지 장치는 불 색상 영역의 zero cross count가 기설정된 임계치를 초과하면 불 의심 영역으로 판단할 수 있다. 다만, 위에서는 zero (0)을 바이어스 값으로 하였으나, 바이어스 값은 다르게 설정될 수 있다.
Figure pat00002
여기서, pre_pre은 전전 프레임의 RGB의 그레이 값이고, pre는 전 프레임의 그레이 값이며, cur은 현재 프레임의 그레이 값이다.
정리하면, 본 실시예의 화재 감지 방법 및 장치는 RGB 데이터 및 HSL 데이터를 이용하여 불 색상 영역을 검출하고, 주기성 지수, moving object 지수, zero cross 지수 등을 생성한다. 즉, 상기 화재 감지 방법 및 장치는 RGB 데이터 및 HSL 데이터를 이용하여 적어도 하나의 불의 속성과 관련된 지수들을 생성하여 화재 발생 여부를 판단한다. 따라서, 상기 화재 감지 장치는 화재 발생 여부를 정확하게 검출할 수 있고 비화재를 정확하게 추출할 수 있다.
도 3에서 단계 S306, S308 및 S310은 도 3의 순서로 제한되지는 않는다.
이하, 본 발명의 화재 판단 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상술하겠다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 과정을 도시한 순서도이다.
도 7을 참조하면, 본 실시예의 화재 감지 방법은 각종 지수들을 구한 후 불 색상 영역에서의 움직임 영역의 넓이를 체크한다(S700). 구체적으로는, 상기 화재 감지 방법은 픽셀별로 수학식 1에서의 편차(Variance)가 기설정된 임계치를 초과하면 moving object pixel count를 1씩 증가시키면서 카운트한다. 결과적으로, 동일한 블록의 모든 프레임들에 대한 픽셀별로 누적된 moving object pixel count가 구해질 것이다.
상기 화재 감지 방법은 불 색상 영역에서의 moving object oixel count가 0이면 움직임이 없는 경우이므로, 화재가 발생되지 않았다고 판단하고 화재 의심 카운트를 초기화시킨다. 즉, 상기 화재 감지 방법은 영상 획득 단계부터 다시 시작한다.
반면에, 상기 화재 감지 방법은 불 색상 영역에서의 moving object pixel count가 0이 아닌 경우 움직임이 있다고 판단하고, moving object pixel count가 기설정된 임계치보다 큰 지의 여부를 판단한다. 상기 화재 감지 방법은 moving object pixel count가 상기 임계치보다 큰 경우에는 moving object를 "high (1)"로 설정하고, moving objet pixel count가 상기 임계치 이하이면 moving object를 "low (0)"로 설정한다.
이어서, 상기 화재 감지 방법은 불 색상 영역에서의 moving object가 high인 지의 여부를 판단한다(S702).
상기 화재 감지 방법은 불 색상 영역에서의 moving object가 high가 아닌 low인 경우 화재가 아니라고 판단하며, 따라서 화재 의심 카운트를 초기화시킨다.
반면에, 상기 화재 감지 방법은 불 색상 영역에서의 moving object가 high인경우 화재 의심으로 판단하고, 불 색상 영역에서의 RGB 각각에 대한 평균을 계산하며, 상기 평균들이 해당 임계치보다 큰 지의 여부를 체크한다(S704).
RGB 각각의 평균들의 일부라도 해당 임계치 이하이면, 상기 화재 감지 방법은 화재가 아니라고 판단하여 화재 의심 카운트를 초기화시킨다.
반면에, RGB 모두의 평균들이 해당 임계치보다 크면, 상기 화재 감지 방법은 화재 의심으로 판단하고, 불 색상 영역에서의 moving object와 saturation 사이의 거리를 계산하며, 계산된 거리가 임계치보다 작은 지의 여부를 판단한다(S706). 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 화재 감지 방법은 불 색상 영역에서 moving object가 high인 픽셀들에 대하여 임계치보다 큰 saturation 값을 가지는 픽셀들과의 최소 거리를 계산한 후 각 최소 거리들의 합을 계산한다. 그런 후, 상기 화재 감지 방법은 최소 거리들의 합을 moving object가 high인 픽셀들의 수로 나누어서 최소 거리 평균을 구한다. 계속하여, 상기 화재 감지 방법은 최소 거리 평균이 기설정된 임계치 이상이면 화재가 아니라고 판단하고, 화재 의심 카운트를 초기화시킨다.
반면에, 상기 최소 거리 평균이 상기 임계치보다 작으면, 상기 화재 감지 방법은 화재 의심이라 판단하고 현재 moving object와 이전 moving object 사이의 거리를 구하며, 거리가 기설정된 임계치보다 작은 지의 여부를 체크한다(S708). 구체적으로는, 상기 화재 감지 방법은 불의 위치는 일정하다는 가정 하에 현재 moving object가 high인 픽셀에 대하여 이전 moving object가 high인 픽셀들 사이의 최소 거리를 구하고, 최소 거리들의 평균, 즉 최소 거리 평균을 계산한다. 상기 화재 감지 방법은 최소 거리 평균이 기설정된 임계치 이상이면 화재가 아니라고 판단하고, 화재 의심 카운트를 초기화시킨다.
반면에, 상기 최소 거리 평균이 상기 임계치보다 작으면, 상기 화재 감지 방법은 화재 의심이라 판단하고 zero cross count가 임계치보다 큰 지의 여부를 체크한다(S710).
한 블록의 모든 프레임에 대응하는 zero cross count가 기설정된 임계치 이하이면, 상기 화재 감지 방법은 화재가 아니라고 판단하고 화재 의심 카운트를 초기화시킨다.
반면에, zero cross count가 상기 임계치보다 큰 픽셀이 존재하는 경우, 상기 화재 감지 방법은 화재 의심이라 판단하고 깜박임 변화가 0이 아닌 영역의 면적 변화량을 체크한다(S712).
면적 변화량이 기설정된 임계치 이상이면, 상기 화재 감지 방법은 불이 아니라고 판단하고 화재 의심 카운트를 초기화시킨다.
반면에, 면적 변화량이 기설정된 임계치보다 작으면, 상기 화재 감지 방법은 불 의심이라 판단하고 주기성 체크에 따른 차이값들(Diff)의 표준 편차 및 평균을 구하고, 표준 편차를 평균으로 나누어서 주기성 지수를 구하며, 상기 주기성 지수가 소정 임계치보다 작은 지의 여부를 체크한다(S714).
주기성 지수가 임계치 이상이면, 상기 화재 감지 방법은 화재가 아니라고 판단하고 화재 의심 카운트를 초기화시킨다.
반면에, 주기성 지수가 임계치보다 작으면, 상기 화재 감지 방법은 프레임별로 움직임 영역의 면적 평균 및 면적 변화량을 계산하고, 면적 변화량이 기설정된 임계치보다 작은 지의 여부를 체크한다(S716).
상기 화재 감지 방법은 프레임별로 불 색상 영역에서 R, G, B의 편차들에 의해 구해지는 움직임 영역의 면적 변화량(moving object pixel count)이 기설정된 임계치 이상이면 화재가 아니라고 판단하고 화재 의심 카운트를 초기화시킨다.
반면에, 상기 화재 감지 방법은 움직임 영역의 면적 변화량(moving object pixel count)이 상기 임계치보다 작으면 화재 의심 카운트를 증가시킨다(S718).
계속하여, 상기 화재 감지 방법은 상기 화재 의심 카운트가 화재 기준값 이상인 지의 여부를 판단한다(S720).
화재 의심 카운트가 화재 기준값 보다 작으면 단계 S700부터 다시 수행된다.
반면에, 화재 의심 카운트가 상기 화재 기준값 이상이면, 상기 화재 감지 방법은 화재가 발생되었다고 최종적으로 판단하고 경고음 등을 발생시킨다(S722). 예를 들어, 6개 블록들이 연속적으로 화재 의심되어 화재 의심 카운트가 화재 기준값(6)이 되면, 상기 화재 감지 방법은 최종적으로 화재라고 판단한다.
정리하면, 본 발명의 화재 감지 방법은 각 블록에 대하여 불의 속성들과 관련된 다양한 지수들을 순차적으로 판단하여 화재 의심 여부를 판단하고, 소정 화재 기준값 이상의 수만큼 연속적으로 블록들이 화재 의심된다고 판단되는 경우 화재가 발생하였다고 결정한다.
위의 불의 속성들과 관련된 지수들의 판단 순서는 도 7로 한정되지는 않으며, 다르게 변형될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 화재 감지 장치는 제어부(800), RGB부(802), HSL부(804), 지수부(806), 화재 판단부(808), 경고부(810) 및 저장부(812)를 포함한다.
RGB부(802)는 RGB 데이터 및 그레이 값들을 관리한다.
HSL부(804)는 RGB 데이터를 HSL 데이터로 변환하며, HSL 데이터를 관리한다.
지수부(806)는 RGB 데이터 및 HSL 데이터를 이용하여 불의 속성들과 관련된 지수들을 계산한다.
화재 판단부(808)는 상기 계산된 지수들을 이용하여 화재 발생 여부를 판단한다.
경고부(810)는 화재가 발생하였다고 판단되는 경우 경고음 등을 발생시킬 수 있다.
저장부(812)는 영상, RGB 데이터, HSL 데이터, 각종 지수 등을 저장한다.
제어부(800)는 화재 감지 장치의 구성요소들의 동작을 전반적으로 제어한다.
위에서 설명하지는 않았지만, 화재 감지 장치는 영상을 획득하는 센서부 또는 외부 장치와 교신할 수 있는 통신부를 더 포함할 수 있다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
802 : RGB부 804 : HSL부
806 : 지수부 808 : 화재 판단부

Claims (4)

  1. 영상으로부터 RGB 데이터를 획득하는 단계;
    상기 획득된 RGB 데이터를 이용하여 불의 속성과 관련된 적어도 하나의 지수를 구하는 단계; 및
    상기 지수를 이용하여 화재 발생 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 화재 감지 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 지수는 불 색상 영역의 주기성을 나타내는 주기성 지수, 상기 불 색상 영역의 움직임 영역을 표시하는 moving object 지수, 상기 불 색상 영역의 깜박임 변화를 나타내는 zero cross 지수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 화재 감지 방법.
  3. 영상을 복수의 프레임들을 포함하는 블록들로 분할하는 단계;
    상기 블록들에 대하여 화재 의심 여부를 판단하는 단계; 및
    화재 의심으로 결정된 블록들이 연속적으로 존재하고 상기 블록들의 수가 화재 기준값 이상인 경우 화재가 발생하였다고 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 화재 감지 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 블록들의 화재 의심 여부 판단은 불의 속성들과 관련된 지수들을 이용함에 의해 판단되는 것을 특징으로 하는 화재 감지 방법.
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