KR20150078049A - Apparatus for sensing fire - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 화재 감지 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 화재 여부를 정확하게 판단하여 비화재보를 방지할 수 있는 화재 감지 장치에 관한 것이다.FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to a fire detection apparatus, and more particularly, to a fire detection apparatus capable of precisely determining whether or not a fire is present, thereby preventing a fire alarm.
산업의 발전으로 화재발생 유형은 다양해지고 피해규모도 점점 커지며 화재 예측과 감시 또한 점점 어려워지고 있다. As the industry develops, the types of fire occur, the size of the damage increases, and fire prediction and monitoring are becoming increasingly difficult.
다양한 종류의 화재 감지 장치가 설치되고 있지만 노후화 또는 주변 환경 적응성 부족으로 비화재보가 빈번하게 발생하고 있으며, 이로 인한 사회/경제적 손실은 점점 커져가고 있다.Various types of fire detection devices are installed, but due to aging or lack of adaptability to the surrounding environment, frequent fire alarms occur, and the resulting socio-economic losses are increasing.
일 예로, 열화상 영상을 촬영하여 화재를 감지하는 종래의 화재 감지 시스템에서는 사람의 체온 또는 조명기구의 온도를 열로 감지하여 비화재보가 발생하는 문제가 있다. For example, in a conventional fire detection system in which a fire is detected by capturing a thermal image, there is a problem in that the fire detection is performed by sensing the temperature of the human body or the temperature of the lighting apparatus as heat.
또한, 실화상 영상만으로는 화재에 의한 연무인지를 식별하기 어렵다는 문제가 있다. In addition, there is a problem that it is difficult to identify whether or not smoke is caused by fire only by using a real image.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점 중 적어도 일부를 해결하고자 안출된 것으로, 일 측면으로서, 연무, 열 및 불꽃을 종합적으로 분석하고 판단하여 화재를 정확하게 감지할 수 있는 화재 감지 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.Disclosure of Invention Technical Problem [8] Accordingly, the present invention has been made to solve at least some of the above-mentioned problems occurring in the prior art, and an object of the present invention is to provide a fire detection device capable of accurately detecting fire by analyzing and judging fumes, The purpose.
상기한 목적 중 적어도 일부를 달성하기 위한 일 측면으로서, 본 발명은 실화상을 촬영하여 영상데이터를 생성하며, 연무를 감지하는 실화상 카메라; 열화상을 촬영하여 영상데이터를 생성하며, 온도를 감지하는 열화상 카메라; 불꽃을 감지하는 불꽃감지기; 상기 실화상 카메라 및 열화상 카메라에서 촬영한 영상데이터와 상기 불꽃감지기의 감지신호를 수집하여 분석하며, 감시대상지역에 연무, 고열 및 불꽃 중 적어도 두 가지가 발생하는 경우에 화재발생으로 판단하는 데이터 분석처리부; 상기 데이터 분석처리부에서 영상신호를 수신하여 화면으로 출력하는 출력부; 및 상기 데이터 분석처리부에서 화재발생이 판단되면 경고를 실행하는 알람부;를 포함하는 화재 감지 장치를 제공한다. According to one aspect of the present invention for achieving at least part of the above objects, there is provided an image processing apparatus comprising: a real image camera for photographing a real image to generate image data; An infrared camera for capturing a thermal image to generate image data and sensing temperature; A flame detector for detecting flame; The image data photographed by the real image camera and the thermal image camera and the detection signal of the flame sensor are collected and analyzed and data which is judged as a fire occurrence when at least two of mist, An analysis processing unit; An output unit receiving the video signal from the data analysis processing unit and outputting the video signal to the screen; And an alarm unit for executing a warning when the data analysis processing unit determines that a fire has occurred.
일 실시예에서, 상기 실화상 카메라는 촬영대상 지역에 움직임이 감지되면 촬영한 영상데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.In one embodiment, the real image camera may be configured to generate photographed image data when motion is detected in an area to be photographed.
또한, 일 실시예에서, 상기 데이터 분석처리부는 상기 실화상 카메라가 촬영한 영상데이터를 분석하여 연무 크기를 검출하고, 검출된 연무 크기를 미리 설정된 값과 비교하여 화재에 의한 연무인지를 판단할 수 있다.Also, in one embodiment, the data analysis processing unit may analyze the image data taken by the real camera to detect the size of the mist, compare the detected size of the mist with a preset value, have.
또한, 일 실시예에서, 상기 데이터 분석처리부는 화재에 의한 연무가 감지되고 상기 불꽃감지기의 감지신호가 수신되면, 상기 출력부에 연무 영상을 출력시키며 상기 알람부를 작동시킬 수 있다.Also, in one embodiment, the data analysis processing unit may output a haze image to the output unit and operate the alarm unit when a fire caused by a fire is detected and a detection signal of the flame sensor is received.
또한, 일 실시예에서, 상기 데이터 분석처리부는 상기 실화상 카메라가 촬영한 영상데이터를 밝기명암 조절, 노이즈 제거, 형체기반 처리, 임계값 비교 노이즈 제거 및 경계 검출 처리를 하여 연무 크기를 검출할 수 있다.Also, in one embodiment, the data analysis processing unit may detect the magnitude of fog by performing brightness contrast adjustment, noise removal, shape-based processing, threshold value comparison noise removal, and boundary detection processing on the image data photographed by the real image camera have.
또한, 일 실시예에서, 상기 데이터 분석처리부는 상기 형체기반 처리과정에서 영상을 침식처리 및 팽창처리할 수 있다.Also, in one embodiment, the data analysis processing unit may erode and expand the image in the shape-based processing.
또한, 일 실시예에서, 상기 데이터 분석처리부는 상기 실화상 카메라에서 촬영한 영상과 상기 열화상 카메라에서 촬영한 영상을 분석하여 실화상 영상과 열화상 영상의 매칭영역을 추출하고 상기 출력부에 PIP(Picture In Picture)로 출력시킬 수 있다.Also, in one embodiment, the data analysis processing section analyzes the image photographed by the real image camera and the image photographed by the thermal imaging camera to extract a matching area between the real image and the thermal image, (Picture In Picture).
또한, 일 실시예에서, 상기 데이터 분석처리부는 상기 매칭영역이 추출되면, 상기 출력부에 상기 매칭영역을 화상으로 출력시키고 상기 알람부를 작동시킬 수 있다.Further, in one embodiment, the data analysis processing unit may output the matching area as an image to the output unit and operate the alarm unit when the matching area is extracted.
또한, 일 실시예에서, 상기 데이터 분석처리부는 상기 실화상 카메라에서 촬영한 영상과 상기 열화상 카메라에서 촬영한 영상을 밝기명암 조절, 노이즈 제거, 형체기반 처리, 임계값 비교 노이즈 제거 및 경계 검출 처리를 하여 실화상 영상과 열화상 영상의 매칭영역을 추출할 수 있다.Also, in one embodiment, the data analysis processing unit may perform brightness contrast adjustment, noise reduction, shape-based processing, threshold value comparison noise removal, and boundary detection processing on the image photographed by the real image camera and the image photographed by the thermal image camera A matching area between the real image and the thermal image can be extracted.
또한, 일 실시예에서, 상기 데이터 분석처리부는 상기 열화상 카메라가 촬영한 영상을 분석하여 검출대상의 크기를 검출하며, 검출된 검출대상의 크기와 최소설정크기를 비교하고, 검출대상의 유지시간을 소정시간과 비교하여 화재에 의한 고열인지를 판단할 수 있다.In one embodiment, the data analysis processing unit analyzes the image captured by the thermal imaging camera to detect the size of the detection target, compares the detected size of the detection target with the minimum setting size, Can be compared with a predetermined time to determine whether the fire is caused by a high temperature.
또한, 일 실시예에서, 상기 데이터 분석처리부는 화재에 의한 고열이 감지되고 상기 불꽃감지기의 감지신호가 수신되면, 상기 출력부에 열화상 영상을 출력시키며 상기 알람부를 작동시킬 수 있다.Also, in one embodiment, the data analysis processing unit may output a thermal image to the output unit and operate the alarm unit when a high temperature due to fire is detected and a detection signal of the flame sensor is received.
또한, 일 실시예에서, 상기 데이터 분석처리부는 상기 열화상 카메라가 촬영한 영상을 컬러맵 적용, 최고온도 및 최저온도 추출, 검출영역 설정, 검출범위 온도설정 및 온도 이진화 설정을 하여 검출대상의 크기를 검출할 수 있다.Further, in one embodiment, the data analysis processing section may perform a color map application, a maximum temperature and a minimum temperature extraction, a detection region setting, a detection range temperature setting, and a temperature binning setting on the image captured by the thermal imaging camera, Can be detected.
이러한 구성을 갖는 본 발명의 일 실시예에 의하면, 연무, 열 및 불꽃을 종합적으로 분석하여, 화재감시 및 경보에 신뢰성이 확보되는 효과를 얻을 수 있다.According to one embodiment of the present invention having such a configuration, the effect of ensuring reliability in fire monitoring and alarm can be obtained by comprehensively analyzing mist, heat, and flame.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치의 구성을 나타내는 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치에 포함되는 데이터 분석처리부의 실화상 영상 분석 방법을 나타내는 순서도.
도 3은 데이터 분석처리부의 영상 밝기명암 조절 방법을 설명하기 위한 예시사진.
도 4는 데이터 분석처리부의 영상 노이즈 제거 결과를 설명하기 위한 예시사진.
도 5는 데이터 분석처리부의 영상 형체기반 처리 방법을 설명하기 위한 예시사진.
도 6은 데이터 분석처리부의 영상 형체기반 처리 결과를 설명하기 위한 예시사진.
도 7은 데이터 분석처리부의 영상 임계값 비교 노이즈 제거 처리 결과를 설명하기 위한 예시시진.
도 8은 데이터 분석처리부의 영상 경계 검출 처리 결과를 설명하기 위한 예시사진.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치에 포함되는 데이터 분석처리부의 실화상 영상 및 열화상 영상 분석 방법을 나타내는 순서도.
도 10 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치에 포함되는 데이터 분석처리부의 열화상 영상 분석 방법을 나타내는 순서도.1 is a block diagram showing a configuration of a fire detection apparatus according to an embodiment of the present invention;
2 is a flowchart showing a method of analyzing a real image of a data analysis processing unit included in a fire detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is an illustrative photograph for explaining a method of adjusting brightness and contrast of a video image by a data analysis processing unit;
4 is an illustrative photograph for explaining a result of eliminating the image noise of the data analysis processing unit;
5 is an illustrative photograph for explaining an image shape-based processing method of the data analysis processing unit.
FIG. 6 is an illustrative photograph for explaining an image-based processing result of the data analysis processing unit. FIG.
7 is an illustration for explaining the result of the video threshold value comparison noise removal processing of the data analysis processing unit;
8 is an illustrative photograph for explaining an image boundary detection processing result of the data analysis processing unit;
9 is a flowchart showing a method of analyzing a real image and a thermal image of a data analysis processing unit included in a fire detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
10 is a flowchart showing a thermal image analysis method of a data analysis processing unit included in a fire detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 또한, 본 명세서에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. Furthermore, the singular forms "a", "an," and "the" include plural referents unless the context clearly dictates otherwise.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
먼저, 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치에 대해서 살펴본다. First, a fire detection apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치(100)는 실화상 카메라(110), 열화상 카메라(120), 불꽃감지기(130), 데이터 분석처리부(140), 출력부(150) 및 알람부(160)를 포함할 수 있다.1, a
상기 실화상 카메라(110)는 감시대상지역에 설치될 수 있으며, 감시대상지역의 실화상을 촬영하여 영상데이터를 생성할 수 있다. The
일 예로, 실화상 카메라(110)는 CCD 카메라(Charge-Coupled Device camera)로 구성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. For example, the
이러한 실화상 카메라(110)는 감시대상지역의 연무(煙霧)를 감지할 수 있다.The
일 실시예에서, 실화상 카메라(110)는 촬영대상 지역 즉, 감시대상지역에 움직임이 감지되면 촬영한 영상데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. In one embodiment, the
즉, 실화상 카메라(110)는 감시대상지역에 움직임이 없는 경우는 저장을 하지 않고, 연무 등에 의한 움직임이 감지되는 경우에 촬영한 영상을 저장하여 영상데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.That is, the
또한, 상기 열화상 카메라(120)는 감시대상지역에 설치될 수 있으며, 감시대상지역의 열화상을 촬영하여 영상데이터를 생성할 수 있다. In addition, the
일 예로, 열화상 카메라(120)는 적외선 카메라로 구성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. For example, the
이러한 열화상 카메라(120)는 감시대상지역의 온도 즉, 열을 감지할 수 있다.The
또한, 상기 불꽃감지기(130)는 감시대상지역의 불꽃을 감지할 수 있다.In addition, the
일 예로, 불꽃감지기(130)는 불꽃에서 방사되는 적외선 파장특성을 감지하여 적외선의 변화가 일정량 이상으로 되었을 경우 동작하는 적외선 불꽃감지기 (IR3)로 구성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.For example, the
일 실시예에서, 실화상 카메라(110), 열화상 카메라(120) 및 불꽃감지기(130)는 하나의 케이스에 일체로 구비될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.In one embodiment, the
또한, 상기 데이터 분석처리부(140)는 실화상 카메라(110) 및 열화상 카메라(120)에서 촬영한 영상데이터와 불꽃감지기(130)의 불꽃 감지신호를 수집하여 분석할 수 있다. The data
이러한 데이터 분석처리부(140)는 감시대상지역에 연무, 고열 및 불꽃 중 적어도 두 가지가 발생하는 경우에 화재발생으로 판단하여, 화재발생 여부에 따라 후술할 출력부(150) 및 알람부(160)를 제어할 수 있다.The data
데이터 분석처리부(140)는 전술한 바와 같이 연무, 고열 및 불꽃 중 적어도 두 가지가 발생한 경우에 화재발생으로 판단하므로, 연무, 고열 및 불꽃 중 어느 하나만 발생한 경우에는 화재발생으로 판단하지 않을 수 있다.As described above, the data
이를 통해, 데이터 분석처리부(140)는 연무와 고열이 발생한 제1 화재타입, 고열과 불꽃이 발생한 제2 화재타입, 연무와 불꽃이 발생한 제3 화재타입 그리고, 연무, 고열 및 불꽃이 모두 발생한 제4 화재타입을 화재발생으로 판단할 수 있다.Accordingly, the data
이러한 데이터 분석처리부(140)의 영상 분석 및 구체적인 화재판단동작에 대한 설명은 후술하도록 한다.The image analysis and the specific fire determination operation of the data
한편, 상기 출력부(150)는 데이터 분석처리부(140)에서 영상신호를 수신하여 사용자가 육안으로 볼 수 있는 단말기의 화면으로 출력할 수 있다. Meanwhile, the
일 실시예에서, 출력부(150)는 데이터 분석처리부(140)에서 화재발생 명령을 받는 경우 팝업(Pop-up)창 또는 화면 깜박임 등의 방법으로 사용자에게 시각적인 경고표시를 할 수도 있다.In an embodiment, the
또한, 일 실시예에서, 출력부(150)는 무선통신을 이용하여 데이터 분석처리부(140)에서 처리된 영상 및 데이터를 원격으로 사용자의 휴대단말기에 전송하도록 구성될 수도 있다.Also, in one embodiment, the
또한, 상기 알람부(160)는 데이터 분석처리부(140)에서 화재발생이 판단되면, 데이터 분석처리부(140)의 명령을 받아서 경고를 실행할 수 있다.If it is determined that a fire has occurred in the data
일 실시예에서, 알람부(160)는 출력부(150)와 마찬가지로 무선통신을 이용하여 원격으로 사용자의 휴대단말기에 화재발생 경고표시를 하도록 구성될 수도 있다.In one embodiment, the
한편, 도시하지는 않았지만, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치(100)는 데이터 분석처리부(140)에서 판단한 화재발생 상황을 이미지 파일 및 동영상 파일로 저장할 수 있는 데이터베이스 서버를 구비할 수 있다.
Meanwhile, although not shown, the
다음으로, 도 2 내지 도 8을 참조하여, 데이터 분석처리부(140)의 실화상 영상 분석 방법에 대해서 살펴본다. Next, a real image analysis method of the data
도 2에 도시된 바와 같이, 데이터 분석처리부(140)는 실화상 카메라(110)가 촬영한 영상데이터를 분석하여 연무 크기를 검출하고(S208), 검출된 연무 크기를 미리 설정된 값과 비교하여 화재에 의한 연무인지를 판단할 수 있다(S209). 2, the data
또한, 데이터 분석처리부(140)는 화재에 의한 연무가 감지되고, 불꽃감지기(130)의 감지신호가 수신되면, 출력부(150)에 연무 영상을 출력시키며 알람부(160)를 작동시킬 수 있다. In addition, the data
즉, 감시대상지역에 연무와 불꽃이 발생한 상기 제3 화재타입의 경우에 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치(100)는 도 2에 도시된 방법을 통해 화재경보를 실시할 수 있다.That is, in the case of the third fire type where fog and flame are generated in the monitored area, the
이러한 화재 감지 방법에 대해 구체적으로 살펴보면, 도 2에 도시된 바와 같이, 데이터 분석처리부(140)는 실화상 카메라(110)로부터 실화상 영상데이터를 수신할 수 있다(S201).Specifically, as shown in FIG. 2, the data
이후, 데이터 분석처리부(140)는 수신한 영상의 밝기명암을 조절하여 연무의 경계를 추출할 수 있다(S202).Thereafter, the data
여기서, 데이터 분석처리부(140)는 도 3에 도시된 바와 같이, 수신한 원영상인 도 3의 (a) 이미지의 밝기 및 명암을 조절하여 도 3의 (b)에 도시된 이미지를 얻을 수 있고, 도 3의 (b)에 도시된 이미지를 통해 도 3의 (c)에 도시된 대상체의 경계를 추출할 수 있다.3, the data
그리고, 데이터 분석처리부(140)는 서로 다른 색상을 흩어져 있는 연무를 일체로 인식하기 위해 영상에서 이웃한 영역에 같은 색상을 적용할 수 있다(S203).In addition, the data
또한, 데이터 분석처리부(140)는 도 4의 예시사진과 같이 연무와 연무가 아닌 것을 구분하기 위해 영상의 노이즈를 제거할 수 있다(S204). 여기서, 도 4의 (a)는 노이즈 제거 전의 영상이며, 도 4의 (b)는 노이즈 제거 후의 영상이다.In addition, the data
일 예로, 영상의 노이즈 제거에는 가우시안 필터(Gaussian Filter)가 사용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 블러 필터(Blur Filter), 메이안 필터(Median Filter) 등이 사용될 수도 있다.For example, a Gaussian filter may be used to remove image noise, but not limited thereto, and a blur filter, a median filter, or the like may be used.
또한, 데이터 분석처리부(140)는 영상의 노이즈를 제거한 후, 영상을 형체기반 처리할 수 있다(S205). 영상 형체기반 처리를 통해 영상에서 작은 영상 물체의 특징(잡음, 불완전한 엣지 등)들이 제거될 수 있다.In addition, the data
일 실시예에서, 형체기반 처리로는 도 5의 예시사진과 같이 원영상(a)의 볼록 튀어나온 부분을 제거하는 침식처리(b) 및 원영상(a)의 오목하게 들어간 부분을 채우는 팽창처리(c)가 사용될 수 있다.In one embodiment, the shape-based processing includes an erosion process (b) for removing the protruding portion of the original image (a) and an expansion process for filling the recessed portion of the original image (a) (c) can be used.
이를 통해, 데이터 분석처리부(140)는 도 6의 (a)의 원영상 이미지에서 도 6의 (b)의 형체기반 처리된 이미지를 생성할 수 있다.Thus, the data
한편, 데이터 분석처리부(140)는 영상을 형체기반 처리한 후, 영상을 미리 설정된 임계값과 비교하여 노이즈를 제거할 수 있다(S206).Meanwhile, the data
즉, 데이터 분석처리부(140)는 도 7의 (a)의 원영상에서 대상체 테두리 부분의 밝기를 미리 설정된 밝기 임계값과 비교하여, 임계값보다 어두운 부분은 제거하고 임계값보다 밝은 부분은 유지시키는 처리를 하여, 도 7의 (b)의 노이즈가 제거된 이미지를 생성할 수 있다.That is, the data
또한, 데이터 분석처리부(140)는 영상이 노이즈를 제거한 후, 대상체의 경계를 검출하는 처리를 할 수 있다(S207). In addition, the data
즉, 데이터 분석처리부(140)는 도 8의 (a)의 노이즈가 제거된 원영상에서 대상체의 경계를 검출하여 도 8의 (b)와 같이 대상체의 경계가 표현된 이미지를 생성할 수 있다.That is, the data
이후, 데이터 분석처리부(140)는 도 8의 (b)에 도시된 이미지를 통해 연무의 크기를 검출할 수 있으며(S208), 검출된 연무의 크기를 미리 설정된 데이터와 비교하여 화재에 의한 연무인지를 판단할 수 있다(S209).Thereafter, the data
화재에 의한 연무인지를 판단하여, 검출된 연무의 크기가 미리 설정된 데이터보다 작은 경우에는 화재에 의한 연무로 판단하지 않고, 다시 실화상 영상을 수신하는 단계(S201)로 복귀할 수 있다.If the magnitude of the detected fog is smaller than the preset data, it is not determined that the fog is caused by fire, and the process can return to the step S201 for receiving the real image again.
이와 달리, 검출된 연무의 크기가 미리 설정된 데이터보다 큰 경우에, 데이터 분석처리부(140)는 화재에 의한 연무로 판단하고, 연무의 형태 및 이동방향을 트래킹(Tracking, 추적)할 수 있다(S210).Alternatively, when the magnitude of the detected fog is larger than the preset data, the data
그리고, 데이터 분석처리부(140)는 불꽃 감지기의 감지신호를 연무와 매칭시키고(S220), 불꽃의 위치와 연무의 위치가 매칭되는 경우에 화재로 판단하여 출력부(150)와 알람부(160)에 경고표시를 할 수 있다(S230). When the position of the flame matches the position of the flame, the data
이때, 데이터 분석처리부(140)는 연무와 불꽃이 매칭되지 않는 경우에는 비화재로 판단하여, 출력부(150)와 알람부(160)에 경고표시 명령을 하지 않고, 단순히 출력부(150)에 연무가 촬영되는 화면을 출력시킬 수 있다.
At this time, the data
다음으로, 도 9를 참조하여, 데이터 분석처리부(140)의 실화상 영상 및 열화상 영상을 함께 분석하는 방법에 대해서 살펴본다. Next, with reference to FIG. 9, a method of analyzing a real image and a thermal image of the data
도 9에 도시된 바와 같이, 데이터 분석처리부(140)는 실화상 카메라(110)에서 촬영한 실화상 영상과 열화상 카메라(120)에서 촬영한 열화상 영상을 분석하여, 실화상 영상과 열화상 영상의 매칭영역을 추출하고(S309), 출력부(150)에 PIP(Picture In Picture)로 출력시킬 수 있다(S312). 9, the data
여기서, 데이터 분석처리부(140)는 상기 매칭영역(실화상 영상의 대상체와 열화상 영상의 대상체가 일치하는 부분)이 추출되면 화재로 판단하여, 출력부(150)에 매칭영역을 화상으로 출력시키고, 알람부(160)를 작동시킬 수 있다.Here, the data
즉, 감시대상지역에 연무와 고열이 발생한 상기 제1 화재타입의 경우에 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치(100)는 도 9에 도시된 방법을 통해 화재경보를 실시할 수 있다.That is, in the case of the first fire type in which fog and high temperature occur in the monitored area, the
이러한 화재 감지 방법에 대해 구체적으로 살펴보면, 도 9에 도시된 바와 같이, 데이터 분석처리부(140)는 실화상 카메라(110)가 촬영한 실화상 영상과 열화상 카메라(120)가 촬영한 열화상 영상을 수신할 수 있다(S301, S302).As shown in FIG. 9, the data
이후, 데이터 분석처리부(140)는 실화상 영상과 열화상 영상에 컬러 맵(Color map)을 적용할 수 있다(S303).Thereafter, the data
여기서, 컬러 맵은 그레이 스케일(Grayscale) 이미지인 열화상 영상을 컬러 이미지로 변환하는 처리를 의미한다.Here, the color map means a process of converting an infrared image, which is a grayscale image, into a color image.
실화상 영상과 열화상 영상에 컬러 맵을 적용한 후, 데이터 분석처리부(140)는 실화상 영상과 열화상 영상 각각을 밝기명암 조절(S304), 노이즈 제거(S305), 형체기반 처리(S306), 임계값 비교 노이즈 제거(S307) 및 경계 검출 처리(S308)할 수 있다.After applying the color map to the real image and the thermal image, the data
여기서, 상기 밝기명암 조절(S304), 노이즈 제거(S305), 형체기반 처리(S306), 임계값 비교 노이즈 제거(S307) 및 경계 검출 처리(S308)는 도 2 내지 도 8을 참조하여 전술한 바와 실질적으로 동일하므로, 설명을 생략한다.Here, the brightness contrast adjustment (S304), noise reduction (S305), shape based processing (S306), threshold comparison noise elimination (S307), and boundary detection processing (S308) They are substantially the same, and a description thereof will be omitted.
한편, 데이터 분석처리부(140)는 상기 영상 처리를 통해 실화상 영상과 열화상 영상의 대상체의 경계를 검출한 이미지를 비교하여, 실화상 영상과 열화상 영상의 매칭영역을 추출할 수 있다(S309).On the other hand, the data
이후, 데이터 분석처리부(140)는 실화상 영상과 열화상 영상이 매칭되는지 여부를 판단할 수 있고(S310), 실화상 영상과 열화상 영상이 매칭되지 않는 경우에는 비화재로 판단하여 실화상 영상과 열화상 영상을 수신하는 단계(S301, S302)로 복귀할 수 있다.Thereafter, the data
이와 반대로, 실화상 영상과 열화상 영상이 매칭되는 경우, 데이터 분석처리부(140)는 매칭영역의 길이와 비율을 분석할 수 있다(S311).On the contrary, when the real image and the thermal image are matched, the
이후, 데이터 처리부는 실화상 영상과 열화상 영상을 사용자가 비교하여 쉽게 화재여부를 알 수 있도록, 출력부(150)에 PIP(Picture In Picture)처리하여 출력하도록 명령할 수 있다.Thereafter, the data processing unit can instruct the
이때, 출력부(150)에는 상기 매칭영역의 길이와 비율을 분석한 데이터가 표시되어, 사용자가 화재의 규모 및 화재 발생위치를 알 수 있도록 할 수 있다.
At this time, data analyzing the length and the ratio of the matching area are displayed on the
마지막으로, 도 10을 참조하여, 데이터 분석처리부(140)의 열화상 영상을 분석하는 방법에 대해서 살펴본다. Finally, referring to FIG. 10, a method of analyzing a thermal image of the data
도 10에 도시된 바와 같이, 데이터 분석처리부(140)는 열화상 카메라(120)가 촬영한 열화상 영상을 분석하여 검출대상의 크기를 검출하며(S407), 검출된 검출대상의 크기와 미리 설정된 최소설정크기를 비교하고(S408), 검출대상의 유지시간과 미리 설정된 소정시간을 비교하여(S409), 화재에 의한 고열인지를 판단할 수 있다.10, the data
여기서, 데이터 분석처리부(140)는 화재에 의한 고열이 감지되고, 불꽃감지기(130)의 감지신호가 수신되면, 출력부(150)에 열화상 영상을 출력시키고 알람부(160)를 작동시킬 수 있다.Here, the data
즉, 감시대상지역에 고열과 불꽃이 발생한 상기 제2 화재타입의 경우에 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치(100)는 도 10에 도시된 방법을 통해 화재경보를 실시할 수 있다.That is, in the case of the second fire type in which a high temperature and a flame are generated in the monitored area, the
이러한 화재 감지 방법에 대해 구체적으로 살펴보면, 도 10에 도시된 바와 같이, 데이터 분석처리부(140)는 열화상 카메라(120)에서 촬영된 열화상 영상을 수신할 수 있다(S401).Specifically, as shown in FIG. 10, the data
이후, 데이터 분석처리부(140)는 열화상 영상에 상기 컬러 맵을 적용할 수 있다(S402). Thereafter, the data
그리고, 데이터 분석처리부(140)는 촬영된 열화상 영상에서 최고온도 및 최저온도를 추출할 수 있다(S403).Then, the data
이후, 데이터 분석처리부(140)는 영상에서 온도가 높은 영역을 검출 영역으로 설정하여, 검출 영역의 영상을 분석하고 검출 영역 외의 부분은 영상 분석에서 배제할 수 있다(S404).Thereafter, the data
검출 영역을 설정하고 영상을 분석함으로써, 온도를 추적하는 범위가 최소화되어 영상분석 효율이 향상될 수 있게 된다.By setting the detection region and analyzing the image, the range for tracking the temperature can be minimized and the image analysis efficiency can be improved.
검출 영역을 설정한 후, 검출 범위의 온도가 설정될 수 있다(S405). 일 실시예에서, 검출 범위의 온도 설정하는 방법으로는 열화상 영상에서 검출 범위의 온도가 기준값보다 큰 부분을 적색으로 표시하는 방법이 사용될 수 있다. After setting the detection area, the temperature of the detection range can be set (S405). In one embodiment, as a method of setting the temperature of the detection range, a method of displaying a portion where the temperature of the detection range in the thermal image is larger than the reference value in red may be used.
여기서, 상기 기준값은 사용자에 의해 미리 설정될 수 있다.Here, the reference value may be preset by the user.
이후, 데이터 분석처리부(140)는 영상의 온도를 이진화로 설정할 수 있다(S406). 온도 이진화 설정방법은 영상에서 온도가 기준온도 이하인 부분은 검정색으로 표현하고 온도가 기준온도를 초과하는 부분은 적색으로 표현하는 방법이 사용될 수 있다.Thereafter, the data
그리고, 데이터 분석처리부(140)는 온도가 이진화 설정된 영상을 통해 검출대상의 크기를 검출할 수 있다(S407).Then, the data
이후, 데이터 분석처리부(140)는 검출된 검출대상의 크기와 미리 설정된 최소설정크기를 비교하여(S408), 검출대상의 크기가 상기 최소설정크기보다 큰 경우에는 검출대상이 유지된 시간을 미리 설정된 소정시간과 비교할 수 있다(S409).Thereafter, the data
여기서, 검출대상이 상기 소정시간 이상으로 유지된 경우, 데이터 분석처리부(140)는 화재에 의한 고열로 판단하고, 고열의 형태 및 이동방향을 트래킹(Tracking, 추적)할 수 있다(S410).In this case, if the object to be detected is maintained at the predetermined time or longer, the data
이와 반대로, 검출대상의 크기가 최소설정크기 이하이거나 또는, 검출대상이 소정시간보다 짧게 유지되고 사라진 경우에는 열화상 영상을 수신하는 단계(S401)로 복귀될 수 있다.On the other hand, if the size of the detection object is less than the minimum setting size or if the detection object is kept shorter than the predetermined time and disappeared, the process may return to the step S401 of receiving the thermal image.
한편, 검출대상을 트래킹 한 이후, 데이터 분석처리부(140)는 불꽃 감지기의 감지신호를 영상에서 고열이 발생한 영역과 매칭시키고(S411), 고열의 위치와 연무의 위치가 매칭되는 경우에 화재로 판단하여 출력부(150)와 알람부(160)에 경고표시를 할 수 있다(S412).
On the other hand, after tracking the detection object, the data
이와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 장치(100)는 연무, 열 및 불꽃을 종합적으로 판단하여, 화재를 정확하게 감지할 수 있고 비화재보가 발생하지 않는다는 장점이 있다.
The
본 발명은 특정한 실시예에 관하여 도시하고 설명하였지만, 당업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 이하의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 밝혀두고자 한다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to particular embodiments thereof, it is evident that many alternatives, modifications and variations will be apparent to those skilled in the art without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the following claims I would like to make it clear.
100 : 화재 감지 장치
110 : 실화상 카메라
120 : 열화상 카메라
130 : 불꽃감지기
140 : 데이터 분석처리부
150 : 출력부
160 : 알람부100: Fire detector
110: radiographic camera 120: infrared camera
130: Flame detector 140: Data analysis processor
150: output unit 160: alarm unit
Claims (12)
열화상을 촬영하여 영상데이터를 생성하며, 온도를 감지하는 열화상 카메라;
불꽃을 감지하는 불꽃감지기;
상기 실화상 카메라 및 열화상 카메라에서 촬영한 영상데이터와 상기 불꽃감지기의 감지신호를 수집하여 분석하며, 감시대상지역에 연무, 고열 및 불꽃 중 적어도 두 가지가 발생하는 경우에 화재발생으로 판단하는 데이터 분석처리부;
상기 데이터 분석처리부에서 영상신호를 수신하여 화면으로 출력하는 출력부; 및
상기 데이터 분석처리부에서 화재발생이 판단되면 경고를 실행하는 알람부;
를 포함하는 화재 감지 장치.
A real image camera that captures real images to generate image data, and detects fogging;
An infrared camera for capturing a thermal image to generate image data and sensing temperature;
A flame detector for detecting flame;
The image data photographed by the real image camera and the thermal image camera and the detection signal of the flame sensor are collected and analyzed and data which is judged as a fire occurrence when at least two of mist, An analysis processing unit;
An output unit receiving the video signal from the data analysis processing unit and outputting the video signal to the screen; And
An alarm unit for executing a warning when the data analysis processing unit determines that a fire has occurred;
And a fire detector.
상기 실화상 카메라는 촬영대상 지역에 움직임이 감지되면 촬영한 영상데이터를 생성하도록 구성된 것을 특징으로 하는 화재 감지 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the real image camera is configured to generate photographed image data when motion is detected in an area to be photographed.
상기 데이터 분석처리부는 상기 실화상 카메라가 촬영한 영상데이터를 분석하여 연무 크기를 검출하고, 검출된 연무 크기를 미리 설정된 값과 비교하여 화재에 의한 연무인지를 판단하는 것을 특징으로 하는 화재 감지 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the data analysis processing unit analyzes the image data photographed by the real camera and detects the size of the mist and compares the detected size of the mist with a preset value to determine whether or not the image is fogged by fire.
상기 데이터 분석처리부는 화재에 의한 연무가 감지되고 상기 불꽃감지기의 감지신호가 수신되면, 상기 출력부에 연무 영상을 출력시키며 상기 알람부를 작동시키는 것을 특징으로 하는 화재 감지 장치.
The method of claim 3,
Wherein the data analysis processing unit outputs a smoke image to the output unit and activates the alarm unit when the smoke is detected by the fire and the detection signal of the flame sensor is received.
상기 데이터 분석처리부는 상기 실화상 카메라가 촬영한 영상데이터를 밝기명암 조절, 노이즈 제거, 형체기반 처리, 임계값 비교 노이즈 제거 및 경계 검출 처리를 하여 연무 크기를 검출하는 것을 특징으로 하는 화재 감지 장치.
The method of claim 3,
Wherein the data analysis processing unit detects brightness magnitude by performing brightness contrast adjustment, noise reduction, shape-based processing, threshold value comparison noise removal, and boundary detection processing on the image data photographed by the real image camera.
상기 데이터 분석처리부는 상기 형체기반 처리과정에서 영상을 침식처리 및 팽창처리하는 것을 특징으로 하는 화재 감지 장치.
6. The method of claim 5,
Wherein the data analysis processing unit erodes and expands the image in the shape-based processing.
상기 데이터 분석처리부는 상기 실화상 카메라에서 촬영한 영상과 상기 열화상 카메라에서 촬영한 영상을 분석하여 실화상 영상과 열화상 영상의 매칭영역을 추출하고 상기 출력부에 PIP(Picture In Picture)로 출력시키는 것을 특징으로 하는 화재 감지 장치.
The method according to claim 1,
The data analysis processing section analyzes the image photographed by the real image camera and the image photographed by the thermal image camera to extract a matching area between the real image and the thermal image, and outputs the matching area to a PIP (Picture In Picture) Wherein the fire detection device comprises:
상기 데이터 분석처리부는 상기 매칭영역이 추출되면, 상기 출력부에 상기 매칭영역을 화상으로 출력시키고 상기 알람부를 작동시키는 것을 특징으로 하는 화재 감지 장치.
8. The method of claim 7,
Wherein the data analysis processing unit outputs the matching area as an image to the output unit and activates the alarm unit when the matching area is extracted.
상기 데이터 분석처리부는 상기 실화상 카메라에서 촬영한 영상과 상기 열화상 카메라에서 촬영한 영상을 밝기명암 조절, 노이즈 제거, 형체기반 처리, 임계값 비교 노이즈 제거 및 경계 검출 처리를 하여 실화상 영상과 열화상 영상의 매칭영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 화재 감지 장치.
8. The method of claim 7,
The data analysis processing section performs brightness contrast adjustment, noise removal, shape-based processing, threshold value comparison noise removal, and boundary detection processing on the image photographed by the real image camera and the image photographed by the thermal image camera, And extracts a matching area of the image image.
상기 데이터 분석처리부는 상기 열화상 카메라가 촬영한 영상을 분석하여 검출대상의 크기를 검출하며, 검출된 검출대상의 크기와 최소설정크기를 비교하고, 검출대상의 유지시간을 소정시간과 비교하여 화재에 의한 고열인지를 판단하는 것을 특징으로 하는 화재 감지 장치.
The method according to claim 1,
The data analysis processing unit analyzes the image captured by the thermal imaging camera to detect the size of the detection object, compares the detected size of the detection object with the minimum setting size, compares the detection time of the detection object with a predetermined time, Is judged to be a high temperature caused by the fire.
상기 데이터 분석처리부는 화재에 의한 고열이 감지되고 상기 불꽃감지기의 감지신호가 수신되면, 상기 출력부에 열화상 영상을 출력시키며 상기 알람부를 작동시키는 것을 특징으로 하는 화재 감지 장치.
11. The method of claim 10,
Wherein the data analysis processor outputs a thermal image to the output unit and operates the alarm unit when a high temperature due to a fire is detected and a detection signal of the flame sensor is received.
상기 데이터 분석처리부는 상기 열화상 카메라가 촬영한 영상을 컬러맵 적용, 최고온도 및 최저온도 추출, 검출영역 설정, 검출범위 온도설정 및 온도 이진화 설정을 하여 검출대상의 크기를 검출하는 것을 특징으로 하는 화재 감지 장치. 11. The method of claim 10,
Wherein the data analysis processing unit detects a size of a detection target by applying a color map, extracting a maximum temperature and a minimum temperature, setting a detection region, setting a detection range temperature, and setting a temperature binarization on an image taken by the thermal imaging camera Fire detection device.
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KR101546933B1 (en) | 2015-08-25 |
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