KR20150074893A - 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법 및 장치 - Google Patents

화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명에 의한 화재 감지 방법은 화재 감지 센서로부터 센서 신호를 수신하는 단계, CCTV로부터 영상 정보를 수신하는 단계, 상기 센서 신호를 분석한 결과 및 상기 영상 정보에 소정의 화재 감지 알고리즘을 적용한 결과를 조합하여 감시 대상 영역에서의 화재를 감지하는 단계, 및 화재가 감지되는 경우, 사용자의 무선 단말로 감지된 화재에 대한 화재 정보를 송신하는 단계를 포함한다. 감시 대상 영역에서의 화재를 감지하는 상기 단계는, 상기 센서 신호 및 상기 영상 정보에 상이한 가중치를 적용하여 화재를 감지하는 단계를 포함한다. 가중치는, 상기 화재 감시 센서의 성능, 상기 CCTV의 성능, 적용된 화재 감지 알고리즘, 현재 시각 및 날씨에 따라 상이하게 결정된다. 본 발명에 의하여 목적은 화재 감지 센서로부터 수신된 정보 및 카메라로부터 수신된 정보를 종합하고, 모든 정보를 고려하여 화재를 감지함으로써, 화재 감지 결과의 신뢰성을 높일 수 있다.

Description

화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법 및 장치{Method and apparatus for detecting fire using fire detection sensor and camera}
본 발명은 다양한 화재 감지 기술에 관한 것으로서, 특히 다양한 화재 감지 센서들과 카메라로부터 수신된 정보들을 분석하고 조합하여 화재 검출의 성능을 높이고, 화재가 검출될 경우 모바일 기기를 포함하는 사용자의 단말로 화재에 대한 정보를 신속하게 송신함으로써, 화재 피해를 최소화하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
화재는 한번 발생하면 피해를 입히는 범위나 피해의 정도가 매우 크며, 이러한 피해에는 재산적 피해는 물론이고 인명 피해도 포함된다. 또한, 지난 2005년에 발생한 낙산사 화재로 인해 우리나라 보물 제479호였던 조선 초기 동종이 소실된 것과 같이, 화재로 인하여 발생된 손실은 복구하거나 보상하기가 불가능한 경우도 많다. 구체적으로 살펴보면, 최근 5년간 우리나라에서 발생한 화재 건수는 약 22만 건이며, 이로 인한 사망자와 부상자 수는 약 10,000여명이 넘고, 1조 5천억원 정도의 재산상 손실을 가져왔다. 그러므로 화재로 인한 인명과 재산 피해를 줄이기 위하여 조기에 화재를 감지하는 기술의 개발이 매우 중요하다.
그런데, 종래의 화재 감지 시스템은 화재 감지 센서(연기 감지, 불꽃 감지, 온도 감지 센서)를 사용하여 화재를 감지하거나, 화재 감시 카메라를 이용하여 촬영된 영상을 분석하여 화재를 감시한다. 이 중 연기 감시 방식으로는 흔히 센서를 이용한 광전식 스포트형, 광전식 분리형, 이온화식과 공기흡입형 등이 사용되어 왔다. 그런데, 이와 같은 화재 감지 센서를 이용하여 화재를 감지할 경우, 주변 환경에 따라서 화재 오감지의 가능성이 크다. 예를 들어, 연기 감지 센서는 폐쇄적인 공간에만 적용될 수 있다. 즉, 센서를 이용하여 연기를 감지하기 위해서는 열이나 연기가 직접 센서 내로 유입되거나 흡입되어야 한다. 따라서, 연기가 외부 공간으로 확산되거나 외부 환경에 노출되는 경우에는, 비나 바람에 의해 연기의 농도가 약해지기 때문에 연기를 정확히 감지하는 것이 힘들며, 경우에 따라서는 감지 자체가 불가능해 질 수도 있다. 즉, 화재 감지 센서를 사용할 경우에는 주변 환경에 따라 오감지의 가능성이 크며, 넓은 지역을 커버하기 위해서는 비용적인 문제가 존재한다.
이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 넓은 감시 대상 지역을 촬영할 수 있는 카메라를 설치하고, 카메라에 의하여 촬영된 영상을 이용한 시각적 화재 감지 기술이 개발되었다. 영상 화재 감지 기술은 화재 감지 센서들을 사용하는 경우에 발생되는 문제점들을 극복할 수 있으며, 기존에 설치되어 있는 CCTV 장치를 이용해 큰 비용 없이 화재 감지에 적용할 수 있다는 장점을 가진다. 하지만, 촬영 영상의 화질은 물론이고, 촬영 시간, 배경 영상의 명도 등 카메라를 이용한 화재 감지 방법의 정확도를 떨어뜨리는 많은 요인들이 존재한다. 또한 관리자가 자리를 비웠을 때 화재가 발생하면, 화재 상황을 신속하게 파악하고 대처하기가 힘든 구조로 되어 있다.
따라서 화재감지 성능이 뛰어나고, 화재발생 시 신속한 후속 처리가 가능한 무선 네트워크 화재감지 시스템의 개발이 요구된다.
또한, 화재 감지 센서나 카메라를 사용하는 화재 감지 기술의 단점을 극복하여, 화재 감지 센서의 오동작 및 카메라의 조도나 주변 환경의 변화에 강인하고, 견실하게 화재를 감지할 수 있는 화재 감지 기술이 절실히 요구된다.
본 발명의 목적은 화재 감지 센서로부터 수신된 정보 및 카메라로부터 수신된 정보를 종합하고, 모든 정보를 고려하여 화재를 감지함으로써, 화재 감지 결과의 신뢰성을 높일 수 있는 화재 감지 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은, 화재 감지 센서 및 카메라를 사용하여 화재를 감지하고, 감지된 화재 정보를 사용자에게 즉시 송신할 수 있는 화재 감지 장치를 제공하는 것이다.
상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 일면은, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법에 관한 것이다. 본 발명에 의한 화재 감지 방법은 화재 감지 센서로부터 센서 신호를 수신하는 단계, CCTV로부터 영상 정보를 수신하는 단계, 상기 센서 신호를 분석한 결과 및 상기 영상 정보에 소정의 화재 감지 알고리즘을 적용한 결과를 조합하여 감시 대상 영역에서의 화재를 감지하는 단계, 및 화재가 감지되는 경우, 사용자의 무선 단말로 감지된 화재에 대한 화재 정보를 송신하는 단계를 포함한다. 특히, 상기 화재 감시 센서는, 연기 감지 센서, 불꽃 감지 센서, 및 온도 감지 센서 중 적어도 하나를 포함하고, 감시 대상 영역에서의 화재를 감지하는 상기 단계는, 상기 센서 신호 및 상기 영상 정보에 상이한 가중치를 적용하여 화재를 감지하는 단계를 포함한다. 더 나아가, 상기 가중치는, 상기 화재 감시 센서의 성능, 상기 CCTV의 성능, 적용된 화재 감지 알고리즘, 현재 시각 및 날씨에 따라 상이하게 결정되고, 사용자의 무선 단말로 화재에 대한 정보를 송신하는 상기 단계는, GCM(Google Cloud Message) 서버, 3G 메시징 서버, 및 4G 메시징 서버 중 적어도 하나를 사용하여 상기 화재 정보를 송신한다. 특히, 상기 화재 정보는, 최초 화재 감지 시각, 상기 화재 감시 센서의 상태, 감지된 화재의 위치 등 적어도 하나를 포함한다.
특히, 상기 화재 감지 알고리즘은, 입력 영상을 YCbCr 영상으로 변환하는 변환 단계, 상기 YCbCr 영상의 프레임 별 휘도 변화량을 누적하여 휘도 변화 누적 영상을 생성하는 단계, 상기 휘도 변화 누적 영상의 평균 휘도를 고려하여, 상기 휘도 변화 누적 영상의 화소 중 화염 후보에 대응하는 화소만으로 구성된 1차 화염 후보 이진 영상을 생성하는 단계, 상기 1차 화염 후보 이진 영상의 화소의 색차 성분들의 차를 고려하여, 상기 1차 화염 후보 이진 영상 중 비화염 화소를 제거하여 2차 화염 후보 이진 영상을 생성하는 단계, 및 상기 2차 화염 후보 이진 영상의 블록 내에 포함된 화염 후보 영역의 면적이 시간에 따라 증가하는 화염 후보 영역을 최종 화염 영역으로 결정하는 최종 화염 영역 결정 단계를 포함한다. 또는, 상기 화재 감지 알고리즘은, RGB 입력 영상을 명도 영상 I(t)로 변환하는 단계, 현재 명도 영상 I(t)와 이전 명도 영상 I(t-1)의 차와 제 1 임계치를 비교하여 배경 영상과 객체 영상으로 이루어진 이진 영상 G1을 생성하는 단계, 상기 이진 영상 G1의 객체 영상에 대응하는 MxN 영상을 소정 개수의 블록으로 분할하고, 분할된 블록을 1 단계 웨이블릿 변환하여 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 를 계산하는 단계, 및 상기 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 간의 비율 및 연속하는 영상에서의 상기 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 각각의 비율에 기초하여 상기 객체 영상에서 연기를 감지하는 단계를 포함한다.
상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 다른 면은, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치에 관한 것이다. 본 발명에 의한 화재 감지 장치는, 화재를 검출하고 센서 신호를 생성하는 화재 감지 센서, 감시 대상 영역을 촬영하는 영상 정보를 생성하는 카메라, 상기 센서 신호를 분석한 결과 및 상기 영상 정보에 소정의 화재 감지 알고리즘을 적용한 결과를 조합하여 감시 대상 영역에서의 화재를 감지하는 화재 검출부, 및 화재가 감지되는 경우, 사용자 단말로 감지된 화재에 대한 화재 정보를 송신하는 화재 통보부를 포함한다. 특히, 상기 화재 감시 센서는, 연기 감지 센서, 불꽃 감지 센서, 및 온도 감지 센서 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 화재 검출부는, 상기 센서 신호 및 상기 영상 정보에 상이한 가중치를 적용하여 화재를 감지한다. 또는, 상기 가중치는, 상기 화재 감시 센서의 성능, 상기 CCTV의 성능, 적용된 화재 감지 알고리즘, 현재 시각 및 날씨에 따라 상이하게 결정되고, 상기 화재 통보부는 GCM(Google Cloud Message) 서버, 3G 메시징 서버, 및 4G 메시징 서버 중 적어도 하나를 사용하여 상기 화재 정보를 송신한다. 바람직하게는, 상기 화재 정보는, 최초 화재 감지 시각, 상기 화재 감시 센서의 상태, 감지된 화재의 위치 등 적어도 하나를 포함한다.
바람직하게는, 상기 화재 검출부는, 입력 영상을 YCbCr 영상으로 변환하는 영상 변환부, 상기 YCbCr 영상의 프레임 별 휘도 변화량을 누적하여 휘도 변화 누적 영상을 생성하는 휘도 변화 누적 영상 생성부, 상기 휘도 변화 누적 영상의 평균 휘도를 고려하여, 상기 휘도 변화 누적 영상의 화소 중 화염 후보에 대응하는 화소만으로 구성된 1차 화염 후보 이진 영상을 생성하는 1차 화염 후보 이진 영상 생성부, 상기 1차 화염 후보 이진 영상의 화소의 색차 성분들의 차를 고려하여, 상기 1차 화염 후보 이진 영상 중 비화염 화소를 제거하여 2차 화염 후보 이진 영상을 생성하는 2차 화염 후보 이진 영상 생성부, 및 상기 2차 화염 후보 이진 영상의 블록 내에 포함된 화염 후보 영역의 면적이 시간에 따라 증가하는 화염 후보 영역을 최종 화염 영역으로 결정하는 최종 화염 영역 결정부를 포함한다. 또는, 상기 화재 검출부는, 상기 카메라로부터 수신한 RGB 입력 영상을 명도 영상 I(t)로 변환하는 영상 변환부, 현재 명도 영상 I(t)와 이전 명도 영상 I(t-1)의 차와 제 1 임계치를 비교하여 배경 영상과 객체 영상으로 이루어진 이진 영상 G1을 생성하는 이진 영상 생성부, 상기 이진 영상 G1의 객체 영상에 대응하는 MxN 영상을 소정 개수의 블록으로 분할하고, 분할된 블록을 1 단계 웨이블릿 변환하여 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 를 계산하는 부대역 에너지 계산부, 및 상기 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 간의 비율 및 연속하는 영상에서의 상기 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 각각의 비율에 기초하여 상기 객체 영상에서 연기를 감지하는 연기 감지부를 포함한다.
본 발명에 의한 화재 감지 방법에 따르면 화재 감지 센서로부터 수신된 정보 및 카메라로부터 수신된 정보를 모두 사용하여 정확하게 화재를 감지할 수 있다.
또한, 본 발명에 의한 화재 감지 장치를 사용하면, 화재 감지 센서 및 카메라를 사용하여 감지된 화재에 대한 화재 정보를 사용자에게 즉시 송신할 수 있기 때문에 화재를 조기에 진압함으로써 화재의 피해를 최소화할 수 있다
도 1 은 본 발명의 일 면에 의한 화재 감지 방법을 개략적으로 나타내는 흐름도이다.
도 2 는 도 1 의 화재 감지 방법에 사용되는 각종 화재 감지 센서 및 카메라가 화재를 검출한 횟수를 나타내는 그래프이다.
도 3 은 본 발명의 다른 면에 의한 화재 감지 장치를 개념적으로 나타내는 블록도이다.
도 4 는 본 발명에 의한 화재 감지 장치에 의하여 화재가 검출되었을 경우 사용자에게 송신되는 화재 정보를 예시하는 도면이다.
도 5 는 본 발명에 적용될 수 있는 화재 감지 알고리즘의 일 예를 개략적으로 나타내는 흐름도이다.
도 6 은 도 5 에 도시된 화재 감지 알고리즘을 상세하게 나타내는 흐름도이다.
도 7 은 본 발명에 적용되는 화재 감지 알고리즘에서 화염 후보 영역의 중심점과 면적을 결정하는 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.
도 8 은 본 발명에 의한 화재 감지 장치에 포함되는 화재 검출부의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 9 는 본 발명에 적용될 수 있는 화재 감지 알고리즘의 다른 예를 개략적으로 나타내는 흐름도이다.
도 10 은 도 9 에 도시된 화재 감지 알고리즘을 상세하게 나타내는 흐름도이다.
도 11 은 본 발명에 의한 화재 감지 장치에 포함되는 화재 검출부의 다른 예를 나타내는 블록도이다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로서, 본 발명을 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 설명하는 실시예에 한정되는 것이 아니다. 그리고, 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 생략되며, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 부재임을 나타낸다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈", "블록" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1 은 본 발명의 일 면에 의한 화재 감지 방법을 개략적으로 나타내는 흐름도이다.
본 발명에 의한 화재 감지 방법은 화재 감지 센서로부터 센서 신호를 수신하는 단계(S110), CCTV로부터 영상 정보를 수신하는 단계(S130), 센서 신호를 분석하고 영상 정보에 소정의 화재 감지 알고리즘을 적용한 결과를 조합하여 감시 대상 영역에서의 화재를 감지하는 단계(S150), 화재 감지 판단 단계(S170), 및 화재가 감지될 경우 사용자의 무선 단말로 감지된 화재에 대한 화재 정보를 송신하는 단계(S190)를 포함한다.
본 발명에서, 화재 감지 센서에는 연기 감지 센서, 불꽃 감지 센서, 및 온도 감지 센서가 포함될 수 있다. 이들 각각의 센서는 센서 신호를 생성하여 화재 검출부로 전달한다. 또한, CCTV로부터 수신되는 영상 정보는 RGB, YCbCr 등 다양한 영상 신호 포맷을 가질 수 있다.
화재 감지 단계(S150)에서는, 화재 감지 센서로부터의 센서 신호 및 CCTV로부터의 영상 정보를 모두 고려하여 화재를 감지한다. 이 경우, 각각의 센서 신호와 영상 정보에는 상이한 가중치가 적용될 수 있다. 예를 들어, 날씨, 시간, 주변 밝기, 배경 영상 등에 따라 화재를 잘 감지하는 센서나 화재 감지 알고리즘이 존재할 수 있다. 그러므로, 현재 시스템의 동작 상황을 고려하여 화재를 가장 잘 검출할 것으로 기대되는 것에 더 높은 가중치를 부여함으로써 화재 검출 정확도를 향상시킬 수 있다. 영상 정보로부터 화염을 감지하거나 연기를 감출하는 알고리즘에 대해서는 해당 부분에서 각각 상세히 후술된다.
화재가 발생된다고 판단되면, 화재 정보가 사용자 단말로 송신된다(S190). 이 경우 화재 정보를 사용자 단말로 송신하기 위해서 GCM(Google Cloud Message) 서버, 3G 메시징 서버, 및 4G 메시징 서버 등이 사용될 수 있다. 특히, GCM 서버는 안드로이드 운영체제를 사용하는 단말로 메시지를 PUSH 하는 서비스를 무료로 제공한다. GCM 서비스를 사용하기 위해서는, code.google.com/apis/console 에 접속하여 새로운 서버 키를 생성하여야 하며, 안드로이드 SDK 매니저를 구동하여 프로젝트를 생성하고, 매니페스트에 권한, 리시버, 서비스 등을 등록해야 한다.
이 때, 사용자의 단말로 PUSH 되는 정보는 최초 화재 감지 시각, 상기 화재 감시 센서의 상태, 감지된 화재의 위치 등을 포함할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에서는 화재감지센서를 개별적으로 사용했을 때 빈번히 발생하는 화재 오보를 개선하고, 화재 발생시 신속하게 후속 대처 하기 위하여 센서 기반 화재 감지기에 입력되는 화재 감지 센서의 데이터 및 영상 기반 화재 감지기에 입력되는 영상을 종합적으로 수집하여 화재 가능성이 높다고 판단되면 화재 경보를 발생시킴과 동시에 화재 정보를 사용자 단말로 전송한다.
도 2 는 도 1 의 화재 감지 방법에 사용되는 각종 화재 감지 센서 및 카메라가 화재를 검출한 횟수를 나타내는 그래프이다.
도 2 의 가로축은 화재 실험 횟수를 나타내고, 세로축은 각 센서별 화재 감지 횟수를 나타낸다. 각각의 화재 실험은 상이한 온도, 상이한 시간, 상이한 날씨, 및 상이한 장소에서 폭넓게 수행됨으로써, 각각의 센서의 다양한 환경에 대한 동작 정확도를 모델링하는 것이 바람직하다.
도 2에서 살펴보면, 센서 별로 화재 검출의 정확도가 차이가 난다는 것을 알 수 있으며, 특히 각각의 센서가 양호하게 동작하는 화재 범위가 따로 존재한다고 볼 수도 있다. 따라서, 이러한 점을 고려하여, 각각의 센서의 출력에는 상이한 가중치가 부여되는 것이 바람직하다. 예를 들어, 야간의 경우 카메라보다 화재 감지 센서에 더 높은 가중치를 부여할 수 있고, 대낮의 밝은 환경보다 밤의 어두운 환경일 경우에 불꽃 감지 센서에 더 높은 가중치를 부여할 수 있다.
또는, 각 센서 별로 실험을 통해 얻어진 화재 검출 시간 데이터(초단위)를 이용하여 각 센서 신호가 모두 화재를 감지하는 구간을 화재 가능성이 높은 구간으로 간주한다. 이 유효 구간 내에서 일정 시간동안 각 센서 데이터들이 겹칠 경우 화재 경보를 할 수도 있다.
도 3 은 본 발명의 다른 면에 의한 화재 감지 장치를 개념적으로 나타내는 블록도이다.
본 발명에 의한 화재 감지 장치(300)는 불꽃 센서(310), 연기 센서(320), 온도 센서(330), 카메라(340), 화재 검출부(350), 화재 통보부(370), 및 사용자 단말(390)을 포함한다.
불꽃 센서(310), 연기 센서(320) 및 온도 센서(330)과 같은 화재 감지 센서는 화재를 검출하고 센서 신호를 생성한다. 카메라(340)는 감시 대상 영역을 촬영한다. 센서 신호 및 영상 정보는 화재 검출부(350)로 전송된다.
화재 검출부(350)는 수신된 센서 신호를 분석하고, 분석된 결과에 영상 정보에 화재 감지 알고리즘을 적용한 결과를 조합하여 감시 대상 영역에서 화재를 감지한다. 화재 검출부(350)는 화재가 감지될 경우 화재 통보부(370)에게 이러한 사실을 알리며, 그러면 화재 통보부(370)가 사용자 단말(390)로 화재 정보를 송신한다.
화재 검출부(350)에서 화재를 검출하기 위하여 다양한 센서 신호 및 알고리즘을 고려할 수 있음은 전술된 바와 같다. 특히, 카메라(340)로부터의 영상 정보를 분석하여 화재를 검출하기 위한 알고리즘에 대해서는 이하 상세히 후술되기 때문에 명세서의 간략화를 위하여 중복된 설명이 생략된다.
화재가 발생되는 경우, 화재 통보부(370)는 GCM 서버, 3G 서버, 및 4G 서버를 사용하여 화재 정보를 사용자 단말(390)로 송신할 수 있음도 전술된 바와 같다. 즉, 화재 통보부(370)는 화재 발생시 GCM(Google Cloud Message) 서버를 이용해 최초 화재 감지 시간 및 각 센서들의 상태, 화재 위치를 PUSH 데이터로 전송하고, 화재 영상을 JPEG 이미지로 압축해 사용자 단말(390)로 전송할 수 있다.
도 4 는 본 발명에 의한 화재 감지 장치에 의하여 화재가 검출되었을 경우 사용자에게 송신되는 화재 정보를 예시하는 도면이다.
도 4 를 참조하면, 화재 발생 지역은 연기 센서 및 영상 정보를 사용하여 정확하게 검출된다. 도 4 의 (a)에서, 붉은색 네모 안에 표시된 부분이 화재로 감지된 부분이다. 또한, (b)를 참조하면, 현재 CCTV의 위치는 물론, 주변 지도와 함께 화재 발생 지역에 대한 상세한 지도까지 사용자 단말로 전송된다.
그러므로, 사용자는 정확한 화재 위치를 즉시 파악하여 초동 진화할 수 있으며, 화재의 피해를 최소화할 수 있다.
이하, 도 5 내지 도 11 을 참조하여, 본 발명에서 사용될 수 있는 화재 검출 알고리즘을 설명한다.
도 5 내지 도 8 은 CCTV로부터 수신된 영상 정보로부터 화염을 검출하는 기법에 대해 설명하고, 도 9 내지 도 11 은 CCTV로부터 수신된 영상 정보로부터 연기를 검출하는 기법에 대해 설명한다.
도 5 는 본 발명에 적용될 수 있는 화재 감지 알고리즘의 일 예를 개략적으로 나타내는 흐름도이다.
우선, 본 발명에 의한 화재 감지 방법(500)은 입력 영상을 YCbCr 영상으로 변환한다(S510). 본 발명에서 입력 영상을 YCbCr 영상으로 변환하는 이유는, 화염의 경우 주변 화소에 비해 휘도 변화량이 큰 특징을 가지기 때문이다. 따라서, 영상의 휘도 성분을 추출해 냄으로써 화염을 용이하게 검출할 수 있다. 더 나아가, 후술하는 바와 같이, 본 발명에 의한 화재 감지 방법(500)에서는 휘도 뿐만 아니라 화염의 색차 성분들을 고려하여 화염 후보군을 분리하기 때문에 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환하는 것이 유리하다.
YCbCr 영상이 획득되면, YCbCr 영상의 프레임 별 휘도 변화량을 누적하여 휘도 변화 누적 영상을 생성한다(S530). 획득된 영상의 한 프레임 자체에서 화염을 검출하는 것보다는, 이전 프레임과의 휘도 변화량을 기초로 화염을 검출하는 것이 정확하다. 본 발명에서는 더 나아가, 이전 프레임과의 휘도 변화량을 누적하기 때문에 화염을 더욱 정확하게 검출할 수 있다. 즉, 화재는 확산 속도가 일정하지 않다. 만일 화재의 진행 속도가 느리다면, 일반적으로 화염의 이미지 크기는 이전 프레임과 현재 프레임 차이가 크지 않다. 이런 화재 영상일 경우 종래의 기술로는 좋은 성능을 얻기가 어렵지만, 본 발명은 화염의 진행 면적 변화량을 계속해서 누적하기 때문에 신뢰성이 높아진다.
휘도 변화 누적 영상이 생성되면, 생성된 휘도 변화 누적 영상의 평균 휘도를 고려하여, 상기 휘도 변화 누적 영상의 화소 중 화염 후보에 대응하는 화소만으로 구성된 1차 화염 후보 이진 영상을 생성한다(S550). 본 발명에서는 화염을 측정하기 위해서 휘도 변화 누적 영상을 바로 이용하는 것이 아니라, 평균 휘도 보다 작은 휘도를 가지는 화소를 초기화하여 화재 검출 정밀도를 향상시킨다. 1차 화염 후보 이진 영상을 생성하는 과정은 도 6 을 이용하여 상세히 후술된다.
1차 화염 후보 이진 영상이 생성되면, 생성된 1차 화염 후보 이진 영상의 화소의 색차 성분들의 차를 고려하여, 1차 화염 후보 이진 영상 중 비화염 화소를 제거함으로써 2차 화염 후보 이진 영상을 생성한다(S570). 이와 같이 생성된 2차 화염 후보 이진 영상은 화염 후보 영역을 가지는데, 이러한 화염 후보 영역의 면적 변화가 지속적으로 발생하는 경우를 최종적인 화염 영역으로 결정한다(S590).
이와 같이, 본 발명에 의한 화재 감지 방법(500)은 영상의 휘도 변화 누적 영상과 칼라 정보를 이용해 화염을 검출한다. 좀 더 구체적으로는 생성된 화염후보 이진 영상에 라벨링을 수행하여 블록으로 분할한 후, 각 블록에 포함된 화염 후보 영역의 면적 변화가 지속적으로 발생한 블록을 화염 블록으로 판단한다. 그러므로, 복잡한 영상 처리를 수행할 필요 없이, 주위 조도나 환경 변화에 강인하게 화재 영역만을 정확하게 검출할 수 있다.
도 6 은 도 5 에 도시된 화재 감지 알고리즘을 상세하게 나타내는 흐름도이다.
CCTV 영상이 입력되면(S605), 입력되는 RGB 영상을 휘도 Y와 색차성분 Cb 및 Cr로 분리하기 위해 YCbCr 칼라 공간으로 변환한다(S610). 이 때 사용될 수 있는 변환식은 다음 수학식 1과 같다.
YCbCr 영상이 획득되면, YCbCr 영상의 화소 (m, n)의 휘도 Y(m,n) t-1 및 Y(m,n) t 에 대하여 다음 수학식 1 을 이용하여 화소별 휘도 변화량을 누적한다.
Figure pat00001
수학식 1에서, 좌변의 C(m,n)은 화소 (m, n)의 시간 t 에서의 휘도 변화량 누적값을 나타내고, 우변의 C(m,n)은 화소 (m, n)의 시간 t-1 에서의 휘도 변화량 누적값을 나타낸다. 또한, |Y(m,n) t - Y(m,n) t-1 | 은 현재 영상의 휘도인 Y(m,n) t 와 이전 영상의 휘도인 Y(m,n) t-1 과의 화소별 휘도 차에 대한 절대값을 나타낸다. 즉, 시간 t-1 에서의 휘도 변화량 누적값에 시간 t 및 t-1 사이의 화소별 휘도 변화량을 합산한 것이 시간 t 에서의 휘도 변화량 누적값이 된다.
획득된 휘도 변화 누적 영상이 획득되면, 획득된 휘도 변화 누적 영상 C(m,n) 은 비화염 영역과 화염 영역을 분리하는데 사용된다. 이것은 화재 동영상에서 화염 영역의 시간적 휘도 변화량이 다른 영역에 비해 큰 특징을 이용한 것이다.
다시 말하면, 조도 변화 또는 주위 환경의 급격한 변화에 따른 잡음이나 사물의 움직임으로 인한 C(m,n)의 증가는 화염의 오검출률을 높인다. 그러므로 화염 영역은 지속적으로 휘도 변화량이 증가하는 특성을 이용해 휘도 변화 누적 영상의 전체 휘도 평균값 Y mean 보다 작은 C(m,n) 은 0으로 초기화하여 잡음을 제거한다(S620). 이 과정을 수학식으로 표현하면 수학식 2과 같다.
Figure pat00002
잡음이 제거된 C(m,n) 은 1차 화염 후보 이진 영상을 생성하기 위하여 사용될 수 있다. 즉, 다음 수학식 3을 사용하여 휘도 변화량이 소정 임계치 δ 이상인 화소만을 남겨두고 다른 화소의 값은 모두 0 으로 초기화하여 1차 화염 후보 이진 영상 F 1 을 생성한다.
Figure pat00003
1차 화염 후보 이진 영상이 생성되면, 1차 화염 후보 이진 영상의 화소들 중에서 색차 성분인 C b 와 C r 의 차가 임계치 이상이 아닐 경우를 비화염 영역으로 판단하여 추가로 초기화하여 2차 화염 후보 이진 영상 F 2 를 생성한다. 이를 위하여, 우선 색차 성분인 C b 와 C r 의 차가 임계치 이상인지 여부를 판단하고(S630), 그렇지 않을 경우 1차 화염 후보 이진 영상의 해당 화소의 값을 0 으로 초기화한다(S635). 초기화된 영상은 다시 영상 입력 단계(S605)로 되돌아가서 다음 프레임에 대한 영상 처리 프로세스에서 사용된다.
만일, C b 와 C r 의 차가 임계치 이상이고, 해당 화소의 1차 화염 후보 이진 영상의 값이 1 이라면, 다음 수학식 4와 같이 화소의 값을 1로 하여 2차 화염 후보 이진 영상을 생성한다(S640).
Figure pat00004
즉, 본 발명에서는 2차 화염 후보 이진 영상을 생성하기 위하여 1차 화염 후보 이진 영상의 색차값과, 해당 1차 화염 후보 이진 영상의 휘도를 모두 고려한다. 그러므로, 비화염 화소를 더 정확하게 제거할 수 있기 때문에 화재의 오검출률이 감소된다.
2차 화염 후보 이진 영상이 생성되면, 2차 화염 후보 이진 영상을 소정 개수의 블록들로 분할하고, 각 블록 내에 화재 후보 영역의 면적 변화량을 고려하여 최종적으로 화염 영역을 검출한다. 예를 들어, 영상을 32x32 크기의 블록으로 분할하고, 블록내 화염 후보 영역의 면적 변화의 지속성을 최종 화염 판단 기준으로 정한다.
도 7 은 본 발명에 적용되는 화재 감지 알고리즘에서 화염 후보 영역의 중심점과 면적을 결정하는 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.
도 7에서 알 수 있는 바와 같이, 2차 화염후보 이진 영상 F 2 에서 라벨링을 수행하고, 분할된 블록에 포함된 k번째 라벨을 가진 영역들의 중심점 G k 와 면적 A k 를 계산한다. 그리고 다음 수학식 5와 같이 i번째 블록에 포함된 화염후보 영역의 면적을 블록별 누적 면적값 D i 에 저장한다. 즉, 분할된 i 번째 블록에 포함된 화염 후보 영역의 면적 A i 를 계산하고, 프레임별 A i 를 누적하여 다음 수학식 6을 사용하여 i 번째 블록의 누적 면적값 D i 를 연산한다.
Figure pat00005
도 6 의 예를 살펴보면, 두 블록 중 G 2 를 가진 영역의 일부분이 두 개의 블록에 걸쳐서 존재하는 것을 알 수 있다. 이런 경우에, G 2 를 가진 영역의 면적은 2번째 블록의 누적 면적에 포함시키지 않고, 중심점을 포함하고 있는 1번째 블록의 누적 면적으로 계산한다.
다시 도 6 으로 돌아오면, 시간 t-1 및 t에서의 누적 면적값 D i 의 차분인 화염 후보 영역 면적 변화량 AV i 를 다음 수학식 6을 사용하여 계산한다(S650).
Figure pat00006
즉, i 번째 블록에서의 화염후보 영역 면적 변화량인 AV i 는 시간 t-1 에서의 누적 면적값 D i 및 시간 t에서의 누적 면적값 D i 의 차분의 절대값으로 정의된다.
그러면, 계산된 화염 후보 영역 면적 변화량 AV i 가 0 보다 큰지 여부를 판단한다(S660). 만일 화염 후보 영역 면적 변화량 AV i 가 0 보다 크지 않다면, 해당 블록에서는 누적된 면적 변화가 없다는 것을 나타낸다. 그러므로, 해당 블록에는 화염 영상이 존재하지 않는다고 결정한다(S670).
도 8 은 본 발명에 의한 화재 감지 장치에 포함되는 화재 검출부의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 8 에 도시된 바와 같이, 화재 검출부(800)는 카메라(810), 영상 변환부(820), 휘도 변화 누적 영상 생성부(840), 1차 화염 후보 이진 영상 생성부(860), 2차 화염 후보 이진 영상 생성부(870), 및 최종 화염 영역 결정부(890)를 포함한다.
카메라(810)는 감시 대상의 영상 정보를 촬영하여 영상 변환부(820)로 전송한다. 촬영된 영상은 RGB 영상일 수 있다.
영상 변환부(820)는 카메라(810)로부터 수신한 입력 영상을 YCbCr 영상으로 변환한다. 여기에서, Y는 입력 영상의 휘도를, 그리고 Cb 및 Cr 각각 입력 영상의 색차를 나타내는 것은 전술된 바와 같다.
입력 영상이 YCbCr 영상으로 변환되면, 휘도 변화 누적 영상 생성부(840)는 수신된 YCbCr 영상의 프레임 별 휘도 변화량을 누적하여 휘도 변화 누적 영상을 생성한다. 이를 위하여, 휘도 변화 누적 영상 생성부(840)는 시간 t-1 및 t에서의 YCbCr 영상의 화소 (m, n)의 휘도 Y(m,n) t-1 및 Y(m,n) t 를 각각 획득하고, C(m,n) = C(m,n) + |Y(m,n) t - Y(m,n) t-1 | 의 수학식에 따라 시간 t-1 및 t 사이의 YCbCr 영상의 화소별 휘도 변화량을 계산하여 휘도 변화 누적 영상 C(m,n)을 생성한다.
휘도 변화 누적 영상 C(m,n)이 생성되면, 1차 화염 후보 이진 영상 생성부(860)는 휘도 변화 누적 영상의 평균 휘도를 고려하여, 휘도 변화 누적 영상의 화소 중 화염 후보에 대응하는 화소만으로 구성된 1차 화염 후보 이진 영상을 생성한다. 이를 위하여, 1차 화염 후보 이진 영상 생성부(860)는 우선 휘도 변화 누적 영상 C(m,n)의 전체 화소의 평균 휘도 Y mean 을 연산하고, 화소 (m, n)의 C(m,n) 값이 평균 휘도 Y mean 보다 적다면, 해당 화소 (m, n)의 C(m,n)을 0으로 초기화한다. 또한, 1차 화염 후보 이진 영상 생성부(860)는 화소 (m, n)에서의 C(m,n) 값을 소정 임계와 비교하고,
Figure pat00007
를 사용하여 1차 화염 후보 이진 영상 F 1 을 생성한다.
1차 화염 후보 이진 영상 F 1 이 생성되면, 2차 화염 후보 이진 영상 생성부(870)는 휘도 변화 누적 영상의 평균 휘도를 고려하여, 휘도 변화 누적 영상의 화소 중 화염 후보에 대응하는 화소만으로 구성된 1차 화염 후보 이진 영상을 생성한다. 이를 위하여, 2차 화염 후보 이진 영상 생성부(870)는 우선 화소 (m, n)에서의 YCbCr 영상의 색차 성분들인 C b (m,n) 및 C r (m,n)을 획득하고, 색차 성분들의 차분 |C b (m,n) - C r (m,n)|을 연산한다. 그리고, 화소 (m, n)에서의 차분을 소정 임계와 비교하고,
Figure pat00008
을 사용하여 2차 화염 후보 이진 영상 F 2 를 생성한다.
2차 화염 후보 이진 영상 F 2 이 생성되면, 최종 화염 영역 결정부(890)는 2차 화염 후보 이진 영상을 소정 개수의 블록으로 분할하고, i 번째 블록에 포함된 화염 후보 영역의 면적 A i 를 계산한다. 그리고, 최종 화염 영역 결정부(890)는 프레임별 A i 를 누적하여 i 번째 블록의 누적 면적값 D i 를 연산한 후, 시간 t-1 및 t에서의 누적 면적값 D i 의 차분인 화염 후보 영역 면적 변화량 AV i 를 AV i =|D i (t) - D i (t-1)| 에 따라서 연산한다. 누적 면적값 D i 를 연산하기 위하여, 최종 화염 영역 결정부(890)는 i 번째 블록에 포함된 화염 후보 영역의 k 번째 중심점 G k 를 연산하고, k 번째 중심점 G k 가 i 번째 블록에 포함되는 경우에만 화염 후보 영역의 면적 A i 에 가산한다.
화염 후보 영역 면적 변화량 AV i 가 연산되면, 최종 화염 영역 결정부(890)는 화염 후보 영역 면적 변화량 AV i 가 소정 개수의 프레임 동안 연속적으로 증가하는 블록을 최종 화염 영역으로 결정한다.
이와 같이, 도 5 내지 도 8에서 설명되는 알고리즘은 비디오 영상에서 화염의 칼라와 움직임 특정을 이용하여 화재를 감지한다. 우선, 색차로부터 휘도를 효율적으로 분리하기 위하여 RGB 칼라 공간에서 YCbCr 칼라 공간으로 변환한다. 또한, 본 발명에 의한 화재 감지 기술은 인접 영상들 간의 휘도의 차를 누적하여 화염의 움직임 영역을 검출하고, 화염의 색상을 이용하여 화염 후보 영역을 생성한다. 최종적으로, 화염 후보 영역의 면적에 대한 시간적 변화를 이용하여 화염 영역을 결정 한다.
도 9 는 본 발명에 적용될 수 있는 화재 감지 알고리즘의 다른 예를 개략적으로 나타내는 흐름도이다.
도 9 을 참조하면, 본 발명에 의한 화재 감지 방법은, 우선 CCTV로부터 입력 영상을 수신한다(S910). 그러면, 입력 영상으로부터 연기를 감지하기 위하여, RGB 입력 영상을 명도 영상 I(t)로 변환한다(S930). 고정된 CCTV로부터 입력된 영상을 연기 후보군으로 분리해 내기 위하여, 현재 영상과 이전 영상의 차를 이용한다. 위 방법을 이용하여 움직임이 있는 영역에 대하여 반복적 이진화를 통해 얻은 임계치를 바탕으로 움직임영역을 검출한다.
즉, 본 발명에 의한 연기 감지 알고리즘은 카메라로부터 입력되는 RGB 영상을 명도 영상 I로 변환하고, 연속된 영상 신호들에서 이전 영상 I(t-1)과 현재 영상 I(t)를 추출한다. 추출된 영상 정보에 가우시안(Gaussian) 필터를 적용하면 잡음을 제거할 수 있다. 그러면, 잡음이 제거된 영상 정보에 대해 동일 위치에서의 이전 영상과 현재 영상에서 화소의 변화량인 cnt가 30[%] 이상일 경우에만 연기 발생 후보 영상으로 설정한다. cnt 값은 구현 형태에 따라서 상이한 값으로 설정될 수 있음은 물론이다.
그리고, 변화가 있는 영상인 I(t)와 이전 영상 I(t-1)과의 차영상에서 연기로 추정되는 객체 영상과 연기가 발생되지 않는 배경 영상을 구분하여 이진 영상 G1을 생성한다. 그러면, 임계치 미만은 배경으로 설정하고 임계치 이상은 객체로 설정하여 이진 영상 G1을 생성한다(S950). 그러나 객체로 분류된 화소들이 잡음으로 인하여 발생하였는지, 실제 연기에 의해서 발생하였는지를 구분하는 과정이 필요하다.
그러므로, 연기영역만을 분리하기 위하여 MxN 영상을 32 x 32 블록으로 분할하고, 움직이는 객체가 속한 블록을 웨이블릿 변환을 이용하여 1 분할한다. 그러면, 16 x 16 부대역으로 나눠진 각각의 DC 부대역(LL)과 고주파부대역(HH, HL LH)의 웨이블릿 계수 w가 구해진다. 웨이블릿 계수가 구해지면, 구해진 웨이블릿 계수 w 부대역별 절대값에 대한 합을 다음 수학식 7을 사용하여 각각 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 로서 계산한다(S970).
Figure pat00009
Figure pat00010
수학식72에서, DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 는 각각 시간 t 및 시간 t-1에서 계산된다.
이와 같이, DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 가 계산되면, E L 및 E H 간의 비율 및 연속하는 영상에서의 E L 및 E H 각각의 비율에 기초하여 객체 영상에서 연기를 감지한다(S990).
도 9 에 도시된 연기 검출 방법에서, DC 부대역 에너지 E L , 고주파수 부대역 에너지 E H 간의 비율 및 연속 영상에서의 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 의 비율에 기초하여 연기를 감지하는 방법에 대해서는 도 10 을 이용하여 상세히 후술된다. 그러므로, 명세서의 간략화를 위하여 중복된 설명이 생략된다.
이와 같이, 본 발명에 의한 연기 감지 방법은, 우선 객체 영상과 배경 영상을 분리하고, 객체 영상에 웨이블릿 변환을 통해 이전 영상과 현재 영상의 저주파 에너지의 비율과 고주파 에너지의 비율이 연기의 유무에 따라 변화하는 특징을 이용하여 연기를 감지한다.
도 10 은 도 9 에 도시된 화재 감지 알고리즘을 상세하게 나타내는 흐름도이다.
도 10 을 참조하면, 우선 CCTV로부터 입력된 영상을 명도 영상 I(t)로 변환한다(S1010). 명도 영상 I(t)이 획득되면,
Figure pat00011
을 사용하여 cnt 값을 계산한다(S1020). 즉, cnt 값은 명도 영상 I(t)의 이전 값 및 현재 값이 상이할 경우에만 하나씩 증분된다.
그러면,
Figure pat00012
을 사용하여 이진 영상 G1을 계산한다(S1030). 전술된 바와 같이, 이진 영상 G1은 배경 영상 및 객체 영상을 구별하기 위하여 사용된다.
이와 같이 이진 영상 G1이 계산되면, 연기 영역만을 분리하기 위하여, MxN 영상을 32x32 블록으로 분할하고, 객체 영상이 속한 블록을 웨이블릿 변환을 사용하면 1 회 변환한다. 그러면 16x16 부대역으로 나누어진 웨이블릿 계수를 얻을 수 있다(S1040). 이 때 사용될 수 있는 웨이블릿으로는 Haar 등 종래 기술에 의한 모든 웨이블릿이 가능한 것은 물론이다.
웨이블릿 계수가 획득되면, 위의 수학식 7 를 사용하여 고주파수 부대역 에너지 E H 및 DC 부대역 에너지 E L 을 계산한다(S1050).
본 발명에서는 영상 정보를 사용하여 연기를 검출하기 때문에, 명도가 지나치게 낮은 경우에는 오동작의 가능성이 높아진다. 그러므로, 명도 영상 I(t)의 명도가 지나치게 낮을 경우에는 검출 알고리즘을 적용하지 않는 것이 바람직하다. 다시 말하면, 현재 블록의 밝기가 임계치 이하의 어두운 영역이면, 연기의 투명도에 따른 DC와 고주파 부대역 간의 에너지 상관 관계가 없어지므로 연기 검출 정확도가 떨어진다. 따라서, 현재 블록의 DC 에너지가 임계치 이하일 경우에는 연기 블록에서 제외한다. 따라서, 본 발명에서는 DC 부대역 에너지 E L 가 소정값보다 큰지 여부를 판단한다(S1060).
소정값은 다양하게 결정될 수 있으며, 본 발명에서는 실험을 통하여 블록의 평균 명도가 68 미만일 경우 검출 정확도가 많이 떨어지는 것을 알 수 있었다. 그러므로, 평균 명도가 68인 32x32 블록의 전체 DC 부대역 에너지 E L 인 69632와 가까운 70000 을 소정값으로 사용한다. 즉, 명도 영상 I(t)의 평균 명도가 70000 이상이라면, 본 발명에 의한 연기 검출 알고리즘을 적용할 수 있다.
연기의 발생은 DC 부대역과 고주파 부대역의 에너지를 변화시키므로, 본 발명에서는 이러한 특성을 사용하여 연기를 감지한다. 이를 수행하기 위하여, 움직임이 있는 블록에서 다음 수학식 8 과 같이 DC와 부대역 에너지 비율 R, DC 부대역 에너지 변화율 C DC , 고주파수 부대역 에너지 변화율 C H , 및 부대역별 에너지 변화율 S를 계산한다(S1070).
Figure pat00013
Figure pat00014
Figure pat00015
Figure pat00016
그러면, 계산된 C DC , C H , 및 S의 값, 및 C H 및 C DC 의 대소 관계에 기초하여 연기를 검출한다(S1080). 검출 결과 연기가 감지되지 않으면 다음 블록에 대한 웨이블릿 계수를 갱신하여 단계 S1040 으로 복귀한다.
계산된 값들 중 DC 부대역 에너지 변화율 C DC 및 고주파수 부대역 에너지 변화율 C H 는 이전 영상을 기준으로 하였을 경우, 현재 영상에서 연기가 발생한 블록을 결정하는 특징으로 사용한다. 또한, 이전 영상과 현재 영상이 부분적으로 밝기의 차가 크거나 작을 경우 DC 부대역 에너지 변화율 C DC 및 고주파수 부대역 에너지 변화율 C H 가 변화되므로, C DC 를 C H 로 나눈 부대역별 에너지 변화율 S도 역시 연기 블록을 판별하는데 사용된다.
이전 영상과 현재 영상의 상태에 따라서 S의 값이 결정되는 경우는 다양하다. 현재 영상에서 연기가 발생함으로써 이전 영상에서 R(t-1)이 변화하여 현재 영상에서의 R(t)가 된다면, 부대역별 에너지 변화율 S는 1보다 크거나 작게 된다.
현재 블록에서 변화 요인이 연기라면, R(t-1)의 DC 부대역과 고주파 부대역 에너지가 변화하여 R(t)값이 되는 요인으로는, 연기의 밝기와 연기의 투명도 그리고 투명도에 따른 고주파 에너지의 변화 등이 포함된다.
먼저 연기의 밝기와 투명도는 DC 부대역 에너지 변화율 C DC 에 의해서 결정된다. 변화가 감지된 블록에서 이전 영상의 블록보다 동일 위치의 현재 블록에서의 밝기가 어두운 경우 C DC <1이 되며, 현재 블록에서의 밝기가 더 밝은 경우에는 C DC >1이 된다. 두 경우 모두 C DC 의 값이 1에 멀어질수록 연기의 투명도가 낮아지며 1과 가까워질수록 연기의 투명도가 높아진다는 것을 알 수 있다. 그 이유는, 연기의 투명도가 높을 경우, 동일 위치상의 이전 블록과 현재 블록의 밝기의 값이 유사하기 때문에 C DC 가 1에 근접하게 되고, 연기의 투명도가 낮을 경우에는 C DC 가 발생된 연기 고유의 밝기에 좌우되기 때문이다. 그러므로, 연기의 투명도가 낮을 경우 C DC 값은, 발생된 연기의 명도가 낮을 경우에는 0에 가까워지며, 반대의 경우에는 1보다 더 큰 값으로 멀어진다. 어느 경우에나, 연기의 투명도가 낮다면 C DC 는 1 보다 먼 값을 갖게 된다.
동일 위치의 이전 블록과 현재 블록의 에너지 변화에 따라서 부대역별 에너지 변화율 S의 값이 결정된다. 동일 위치의 블록에서
Figure pat00017
이면 C DC <1이 되며,
Figure pat00018
이면 C H <1이 된다.
만약 연기의 투명도가 낮은 경우, 전술된 바와 같이 C DC 의 값은 1로부터 먼 값을 가지게 된다. 그러므로, 일반적으로 C H >C DC 가 만족되기 때문에 부대역별 에너지 변화율 S 는 1보다 작아진다.
반면에, 연기의 투명도가 높고 C DC <1 이고 C H <1인 경우에는, C DC 는 거의 1에 가까운 값이기 때문에 C H <C DC 가 만족된다. 따라서, 부대역별 에너지 변화율 S는 1보다 크게 된다.
위와 같은 사실을 고려하면, DC 부대역 에너지 변화율 C DC 및 고주파수 부대역 에너지 변화율 C H 의 값, 이들 두 값의 대소 관계, 그리고 부대역별 에너지 변화율 S의 값을 고려하면 다양한 투명도를 가지는 연기를 정확하게 검출할 수 있다는 것을 알 수 있다.
이러한 관계는 다음 표 1과 같이 정리될 수 있다. 즉, 표 1은 연기의 투명도에 따라 이전과 현재 블록간의 DC 부대역 에너지와 고주파 부대역 에너지의 변화에 대응되는 S의 범위를 나타낸다.
Figure pat00019
물론, C DC 및 S가 1 보다 얼마나 먼 값을 가져야 연기 영역으로 검출할지는 다양한 실험을 통해 결정되는 것이 바람직하다. 또한, 이러한 결정 기준은 동일한 연기 검출 방법에 대해서도 해당 방법이 적용되는 시스템과 감시 대상 영역의 날씨, 명도 등에 따라서 상이하게 결정될 수 있다.
다음 수학식 4 는 본 발명에서 일 예로서 사용되는 연기 검출 방법에서 다양한 파라미터들의 크기 및 이들 간의 대소 관계를 고려하여 연기를 검출하기 위한 조건식을 나타낸다. 즉, 수학식 9 에 나타난 6 개의 조건식 중 하나가 만족되면 연기가 발생된 블록으로 판단된다. 전술된 바와 같이, 해당 블록의 명도가 소정치 이상인지 여부가 위에서 이미 고려되었음에 주의한다.
Figure pat00020
수학식 9 중 하나의 조건이 만족되면, 해당 블록이 연기 블록이라고 결정된다는 것을 의미한다. 그러므로, 경보를 발생시킨다(S1090).
이와 같이, 본 발명에 의한 화재 감지 기술은 연기의 투명도를 고려하여 연기 블록을 결정하기 때문에, 일정한 투명도를 가지고 이동하는 객체와 연기를 정확하게 구별하여 판정할 수 있는 장점을 가진다.
도 11 은 본 발명에 의한 화재 감지 장치에 포함되는 화재 검출부의 다른 예를 나타내는 블록도이다.
도 11 에 도시된 화재 검출부(1100)는 카메라(1110), 영상 변환부(1120), 이진 영상 생성부(1130), 연기 감지부(1140) 및 알람부(1190)을 포함한다. 특히, 연기 감지부(1140)는 파라미터 계산부(1150) 및 연기 결정부(1160)를 포함한다.
카메라(1110)는 감시 대상의 영상 정보를 촬영하여 영상 변환부(1120)로 전달한다. 그러면, 영상 변환부(1120)는 카메라(1110)로부터 수신한 RGB 입력 영상을 명도 영상 I(t)로 변환한다.
그러면, 이진 영상 생성부(1130)는 현재 명도 영상 I(t)와 이전 명도 영상 I(t-1)의 차와 제 1 임계치를 비교하여 배경 영상과 객체 영상으로 이루어진 이진 영상 G 1 을 생성한다. 이 때 이용되는 제 1 임계치는 반복적으로 계산되어 최적화될 수 있음은 전술된 바와 같다.
이진 영상이 생성되면, 연기 감지부(1140)는 연기 블록을 웨이블릿 변환한 결과를 사용하여 연기를 감지한다. 특히, 파라미터 계산부(1150)는 이진 영상 G 1 의 객체 영상에 대응하는 MxN 영상을 소정 개수의 블록으로 분할하고, 분할된 블록을 1 단계 웨이블릿 변환하여 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 를 계산한다. 그러면, 연기 결정부(1160)는 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 간의 비율 및 연속하는 영상에서의 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 각각의 비율에 기초하여 객체 영상에서 연기를 감지한다.
더 나아가, 파라미터 계산부(1150)는 MxN 영상을 32x32 블록으로 분할하고, 분할된 32x32 블록을 웨이블릿 변환하여 16x16 부대역을 연산하며, 부대역 중 DC 부대역 및 고주파수 부대역의 웨이블릿 계수 w에 수학식 7 을 적용하여 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 를 계산할 수 있음은 전술된 바와 같다.
이와 같이, 파라미터 계산부(1150)에서 계산하는 파라미터, 그리고 연기 결정부(1160)에서 이러한 파라미터를 사용하여 연기를 검출하는 기법에 대해서는 위에서 전술되었으므로, 명세서의 간략화를 위하여 중복된 설명이 생략된다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 예를 들면, 본 발명에서 사용되는 임계치들은 고정된 것이 아니며, 시스템의 동작 환경이나 화재 감시 영역의 날씨와 시각 등에 따라 유동적으로 변경될 수 있다.
이상에서 살펴본 봐와 같이 본 발명은, 기존에 개별적으로 설치해 사용하는 화재감지 센서에 비해 오보 비율이 감소했으며, 기존 시스템과 다르게 모바일 환경에서 화재 경보를 빠르게 받을 수 있고, 관리자가 화재 구역의 영상을 실시간으로 볼 수 있게 되어 신속한 후속 처리가 가능하게 되었다.
또한, 본 발명에 따르는 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 분산 컴퓨터 시스템에 의하여 분산 방식으로 실행될 수 있는 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드를 저장할 수 있다.
따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명의 화재 검출 기법에 적용될 수 있다.

Claims (34)

  1. 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법으로서,
    화재 감지 센서로부터 센서 신호를 수신하는 단계;
    CCTV로부터 영상 정보를 수신하는 단계;
    상기 센서 신호를 분석한 결과 및 상기 영상 정보에 소정의 화재 감지 알고리즘을 적용한 결과를 조합하여 감시 대상 영역에서의 화재를 감지하는 단계; 및
    화재가 감지되는 경우, 사용자의 무선 단말로 감지된 화재에 대한 화재 정보를 송신하는 단계를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 화재 감시 센서는, 연기 감지 센서, 불꽃 감지 센서, 및 온도 감지 센서 중 적어도 하나를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  3. 제2항에 있어서, 감시 대상 영역에서의 화재를 감지하는 상기 단계는,
    상기 센서 신호 및 상기 영상 정보에 상이한 가중치를 적용하여 화재를 감지하는 단계를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 가중치는, 상기 화재 감시 센서의 성능, 상기 CCTV의 성능, 적용된 화재 감지 알고리즘, 현재 시각 및 날씨에 따라 상이하게 결정되는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  5. 제1항에 있어서, 사용자의 무선 단말로 화재에 대한 정보를 송신하는 상기 단계는,
    GCM(Google Cloud Message) 서버, 3G 메시징 서버, 및 4G 메시징 서버 중 적어도 하나를 사용하여 상기 화재 정보를 송신하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 화재 정보는, 최초 화재 감지 시각, 상기 화재 감시 센서의 상태, 감지된 화재의 위치 등 적어도 하나를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 화재 감지 알고리즘은,
    입력 영상을 YCbCr 영상으로 변환하는 변환 단계;
    상기 YCbCr 영상의 프레임 별 휘도 변화량을 누적하여 휘도 변화 누적 영상을 생성하는 단계;
    상기 휘도 변화 누적 영상의 평균 휘도를 고려하여, 상기 휘도 변화 누적 영상의 화소 중 화염 후보에 대응하는 화소만으로 구성된 1차 화염 후보 이진 영상을 생성하는 단계;
    상기 1차 화염 후보 이진 영상의 화소의 색차 성분들의 차를 고려하여, 상기 1차 화염 후보 이진 영상 중 비화염 화소를 제거하여 2차 화염 후보 이진 영상을 생성하는 단계; 및
    상기 2차 화염 후보 이진 영상의 블록 내에 포함된 화염 후보 영역의 면적이 시간에 따라 증가하는 화염 후보 영역을 최종 화염 영역으로 결정하는 최종 화염 영역 결정 단계를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 휘도 변화 누적 영상을 생성하는 단계는,
    시간 t-1 및 t에서의 상기 YCbCr 영상의 화소 (m, n)의 휘도 Y(m,n) t-1 및 Y(m,n) t 를 각각 획득하는 단계; 및
    다음 수학식
    C(m,n) = C(m,n) + |Y(m,n) t - Y(m,n) t-1 |
    을 사용하여, 시간 t-1 및 t 사이의 상기 YCbCr 영상의 화소별 휘도 변화량을 계산하여 상기 휘도 변화 누적 영상 C(m,n)을 생성하는 단계를 포함하는, 휘도 및 면적 변화를 이용한 화재 감지 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 1차 화염 후보 이진 영상을 생성하는 단계는,
    상기 휘도 변화 누적 영상 C(m,n)의 전체 화소의 평균 휘도 Y mean 을 연산하는 단계;
    화소 (m, n)의 C(m,n) 값이 상기 평균 휘도 Y mean 보다 적다면, 해당 화소 (m, n)의 C(m,n)을 0으로 초기화하는 단계; 및
    화소 (m, n)에서의 C(m,n) 값을 소정 임계와 비교하고, 다음 수학식
    Figure pat00021

    을 사용하여 1차 화염 후보 이진 영상 F 1 을 생성하는 단계를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 2차 화염 후보 이진 영상을 생성하는 단계는,
    화소 (m, n)에서의 상기 YCbCr 영상의 색차 성분들인 C b (m,n) 및 C r (m,n)을 획득하는 단계;
    상기 색차 성분들의 차분 |C b (m,n) - C r (m,n)|을 연산하는 단계; 및
    화소 (m, n)에서의 상기 차분을 소정 임계와 비교하고, 다음 수학식
    Figure pat00022

    을 사용하여 2차 화염 후보 이진 영상 F 2 를 생성하는 단계를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 최종 화염 영역 결정 단계는,
    상기 2차 화염 후보 이진 영상을 소정 개수의 블록으로 분할하는 단계;
    i 번째 블록에 포함된 화염 후보 영역의 면적 A i 를 계산하고, 프레임별 A i 를 누적하여 i 번째 블록의 누적 면적값 D i 를 연산하는 단계;
    시간 t-1 및 t에서의 상기 누적 면적값 D i 의 차분인 화염 후보 영역 면적 변화량 AV i 를 다음 수학식
    AV i =|D i (t) - D i (t-1)|
    을 사용하여 연산하는 단계; 및
    상기 화염 후보 영역 면적 변화량 AV i 가 소정 개수의 프레임 동안 연속적으로 증가하는 블록을 최종 화염 영역으로 결정하는 단계를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 화재 감지 알고리즘은,
    RGB 입력 영상을 명도 영상 I(t)로 변환하는 단계;
    현재 명도 영상 I(t)와 이전 명도 영상 I(t-1)의 차와 제 1 임계치를 비교하여 배경 영상과 객체 영상으로 이루어진 이진 영상 G1을 생성하는 단계;
    상기 이진 영상 G1의 객체 영상에 대응하는 MxN 영상을 소정 개수의 블록으로 분할하고, 분할된 블록을 1 단계 웨이블릿 변환하여 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 를 계산하는 단계; 및
    상기 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 간의 비율 및 연속하는 영상에서의 상기 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 각각의 비율에 기초하여 상기 객체 영상에서 연기를 감지하는 단계를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  13. 제12항에 있어서, DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 를 계산하는 상기 단계는,
    상기 MxN 영상을 32x32 블록으로 분할하는 단계;
    분할된 32x32 블록을 웨이블릿 변환하여 16x16 부대역을 연산하는 단계; 및
    상기 부대역 중 DC 부대역 및 고주파수 부대역의 웨이블릿 계수 w에 다음 수학식
    Figure pat00023

    Figure pat00024

    을 적용하여 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 를 계산하는 단계를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  14. 제12항에 있어서, 상기 객체 영상에서 연기를 감지하는 상기 단계는,
    상기 DC 부대역 에너지 E L 가 제 2 소정치 이상일 경우에만 수행되는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  15. 제12항에 있어서, 상기 객체 영상에서 연기를 감지하는 상기 단계는,
    다음 수학식
    Figure pat00025

    에 따라 부대역 에너지 비율 R을 계산하는 단계;
    다음 수학식
    Figure pat00026

    Figure pat00027

    에 따라 DC 부대역 에너지 변화율 C DC 및 고주파수 부대역 에너지 변화율 C H 를 연산하는 단계;
    다음 수학식
    Figure pat00028

    에 따라 부대역별 에너지 변화율 S를 계산하는 단계; 및
    연산된 DC 부대역 에너지 변화율 C DC 에 기초하여 상기 연기의 밝기 및 상기 연기의 투명도를 계산하고, 계산된 결과와 상기 부대역별 에너지 변화율 S의 관계에 기초하여 연기를 감지하는 단계를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    계산된 결과와 상기 부대역별 에너지 변화율 S의 관계에 기초하여 연기를 감지하는 상기 단계는,
    상기 DC 부대역 에너지 변화율 C DC 및 상기 고주파수 부대역 에너지 변화율 C H 의 값 및 상기 DC 부대역 에너지 변화율 C DC 및 고주파수 부대역 에너지 변화율 C H 간의 대소 관계에 기초하여, 상기 부대역별 에너지 변화율 S과 1과의 차이가 제 3 소정치를 넘을 경우 상기 객체 영상을 연기로 결정하는 단계를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 객체 영상을 연기로 결정하는 상기 단계는,
    다음 수학식
    Figure pat00029

    을 만족할 경우 연기가 발생되었다고 결정하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법.
  18. 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치로서,
    화재를 검출하고 센서 신호를 생성하는 화재 감지 센서;
    감시 대상 영역을 촬영하는 영상 정보를 생성하는 카메라;
    상기 센서 신호를 분석한 결과 및 상기 영상 정보에 소정의 화재 감지 알고리즘을 적용한 결과를 조합하여 감시 대상 영역에서의 화재를 감지하는 화재 검출부; 및
    화재가 감지되는 경우, 사용자 단말로 감지된 화재에 대한 화재 정보를 송신하는 화재 통보부를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 화재 감시 센서는, 연기 감지 센서, 불꽃 감지 센서, 및 온도 감지 센서 중 적어도 하나를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  20. 제18항에 있어서, 상기 화재 검출부는,
    상기 센서 신호 및 상기 영상 정보에 상이한 가중치를 적용하여 화재를 감지하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 가중치는, 상기 화재 감시 센서의 성능, 상기 CCTV의 성능, 적용된 화재 감지 알고리즘, 현재 시각 및 날씨에 따라 상이하게 결정되는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  22. 제18항에 있어서, 상기 화재 통보부는,
    GCM(Google Cloud Message) 서버, 3G 메시징 서버, 및 4G 메시징 서버 중 적어도 하나를 사용하여 상기 화재 정보를 송신하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 화재 정보는, 최초 화재 감지 시각, 상기 화재 감시 센서의 상태, 감지된 화재의 위치 등 적어도 하나를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  24. 제18항에 있어서, 상기 화재 검출부는,
    입력 영상을 YCbCr 영상으로 변환하는 영상 변환부;
    상기 YCbCr 영상의 프레임 별 휘도 변화량을 누적하여 휘도 변화 누적 영상을 생성하는 휘도 변화 누적 영상 생성부;
    상기 휘도 변화 누적 영상의 평균 휘도를 고려하여, 상기 휘도 변화 누적 영상의 화소 중 화염 후보에 대응하는 화소만으로 구성된 1차 화염 후보 이진 영상을 생성하는 1차 화염 후보 이진 영상 생성부;
    상기 1차 화염 후보 이진 영상의 화소의 색차 성분들의 차를 고려하여, 상기 1차 화염 후보 이진 영상 중 비화염 화소를 제거하여 2차 화염 후보 이진 영상을 생성하는 2차 화염 후보 이진 영상 생성부; 및
    상기 2차 화염 후보 이진 영상의 블록 내에 포함된 화염 후보 영역의 면적이 시간에 따라 증가하는 화염 후보 영역을 최종 화염 영역으로 결정하는 최종 화염 영역 결정부를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  25. 제24항에 있어서,
    상기 휘도 변화 누적 영상 생성부는,
    시간 t-1 및 t에서의 상기 YCbCr 영상의 화소 (m, n)의 휘도 Y(m,n) t-1 및 Y(m,n) t 를 각각 획득하고, 그리고
    다음 수학식
    C(m,n) = C(m,n) + |Y(m,n) t - Y(m,n) t-1 |
    을 사용하여, 시간 t-1 및 t 사이의 상기 YCbCr 영상의 화소별 휘도 변화량을 계산하여 상기 휘도 변화 누적 영상 C(m,n)을 생성하도록 구성되는, 휘도 및 면적 변화를 이용한 화재 감지 장치.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 1차 화염 후보 이진 영상 생성부는,
    상기 휘도 변화 누적 영상 C(m,n)의 전체 화소의 평균 휘도 Y mean 을 연산하고,
    화소 (m, n)의 C(m,n) 값이 상기 평균 휘도 Y mean 보다 적다면, 해당 화소 (m, n)의 C(m,n)을 0으로 초기화하며, 그리고,
    화소 (m, n)에서의 C(m,n) 값을 소정 임계와 비교하고, 다음 수학식
    Figure pat00030

    을 사용하여 1차 화염 후보 이진 영상 F 1 을 생성하도록 구성되는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  27. 제26항에 있어서,
    상기 2차 화염 후보 이진 영상 생성부는,
    화소 (m, n)에서의 상기 YCbCr 영상의 색차 성분들인 C b (m,n) 및 C r (m,n)을 획득하고,
    상기 색차 성분들의 차분 |C b (m,n) - C r (m,n)|을 연산하며, 그리고
    화소 (m, n)에서의 상기 차분을 소정 임계와 비교하고, 다음 수학식
    Figure pat00031

    을 사용하여 2차 화염 후보 이진 영상 F 2 를 생성하도록 구성되는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  28. 제27항에 있어서,
    상기 최종 화염 영역 결정부는,
    상기 2차 화염 후보 이진 영상을 소정 개수의 블록으로 분할하고,
    i 번째 블록에 포함된 화염 후보 영역의 면적 A i 를 계산하고, 프레임별 A i 를 누적하여 i 번째 블록의 누적 면적값 D i 를 연산하며,
    시간 t-1 및 t에서의 상기 누적 면적값 D i 의 차분인 화염 후보 영역 면적 변화량 AV i 를 다음 수학식
    AV i =|D i (t) - D i (t-1)|
    을 사용하여 연산하고, 그리고
    상기 화염 후보 영역 면적 변화량 AV i 가 소정 개수의 프레임 동안 연속적으로 증가하는 블록을 최종 화염 영역으로 결정하도록 구성되는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  29. 제18항에 있어서, 상기 화재 검출부는,
    상기 카메라로부터 수신한 RGB 입력 영상을 명도 영상 I(t)로 변환하는 영상 변환부;
    현재 명도 영상 I(t)와 이전 명도 영상 I(t-1)의 차와 제 1 임계치를 비교하여 배경 영상과 객체 영상으로 이루어진 이진 영상 G1을 생성하는 이진 영상 생성부;
    상기 이진 영상 G1의 객체 영상에 대응하는 MxN 영상을 소정 개수의 블록으로 분할하고, 분할된 블록을 1 단계 웨이블릿 변환하여 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 를 계산하는 부대역 에너지 계산부; 및
    상기 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 간의 비율 및 연속하는 영상에서의 상기 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 각각의 비율에 기초하여 상기 객체 영상에서 연기를 감지하는 연기 감지부를 포함하는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  30. 제29항에 있어서, 상기 부대역 에너지 계산부는,
    상기 MxN 영상을 32x32 블록으로 분할하고,
    분할된 32x32 블록을 웨이블릿 변환하여 16x16 부대역을 연산하며, 그리고
    상기 부대역 중 DC 부대역 및 고주파수 부대역의 웨이블릿 계수 w에 다음 수학식
    Figure pat00032

    Figure pat00033

    을 적용하여 DC 부대역 에너지 E L 및 고주파수 부대역 에너지 E H 를 계산하도록 구성되는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  31. 제29항에 있어서, 상기 객체 영상에서 연기를 감지하는 상기 단계는,
    상기 DC 부대역 에너지 E L 가 제 2 소정치 이상일 경우에만 수행되는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  32. 제29항에 있어서, 상기 연기 감지부는,
    다음 수학식
    Figure pat00034

    에 따라 부대역 에너지 비율 R을 계산하고,
    다음 수학식
    Figure pat00035

    Figure pat00036

    에 따라 DC 부대역 에너지 변화율 C DC 및 고주파수 부대역 에너지 변화율 C H 를 연산하며,
    다음 수학식
    Figure pat00037

    에 따라 부대역별 에너지 변화율 S를 계산하고, 그리고
    연산된 DC 부대역 에너지 변화율 C DC 에 기초하여 상기 연기의 밝기 및 상기 연기의 투명도를 계산하고, 계산된 결과와 상기 부대역별 에너지 변화율 S의 관계에 기초하여 연기를 감지하도록 구성되는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  33. 제32항에 있어서,
    상기 연기 감지부는 더 나아가,
    상기 DC 부대역 에너지 변화율 C DC 및 상기 고주파수 부대역 에너지 변화율 C H 의 값 및 상기 DC 부대역 에너지 변화율 C DC 및 고주파수 부대역 에너지 변화율 C H 간의 대소 관계에 기초하여, 상기 부대역별 에너지 변화율 S과 1과의 차이가 제 3 소정치를 넘을 경우 상기 객체 영상을 연기로 결정하도록 구성되는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
  34. 제33항에 있어서, 상기 연기 감지부는,
    다음 수학식
    Figure pat00038

    을 만족할 경우 연기가 발생되었다고 결정하도록 구성되는, 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 장치.
KR1020130163099A 2013-12-24 2013-12-24 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법 및 장치 KR101544765B1 (ko)

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