KR20230164857A - 고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템 - Google Patents

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주식회사 이산기술
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Abstract

고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템이 개시된다. 소정의 화재 감시 영역을 촬영하여 IP 카메라 동영상을 생성하는 IP 카메라; 상기 화재 감시 영역을 적외선 촬영하여 IR 센서 동영상을 생성하는 IR 센서; 상기 IP 카메라에 의해 생성된 IP 카메라 동영상 및 상기 IR 센서에 의해 생성된 IR 센서 동영상을 동기화하여 실시간 송신하는 실시간 영상 송신 장치; 상기 실시간 영상 송신 장치로부터 IP 카메라 동영상 및 IR 센서 동영상을 실시간 수신하여 상기 화재 감시 영역의 화재를 실시간 감시하고 화재 알림을 송신하는 화재 감시 서버; 상기 화재 감지 서버로부터 화재 알림을 수신하여 화재 알람을 출력하는 화재 알람 장치를 구성한다. 상술한 고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템에 의하면, 다양한 고온 객체들이 산재한 영역에서 고온 객체들과 화재를 정확하게 식별하도록 구성됨으로써, 화재 여부에 대한 판단의 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다. 특히, 가스불, 용접 토치, 전기 난로, 조명등을 각각 식별하여 화재로 오인하는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.

Description

고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템{SYSTEM OF DETECTING/JUDGING FIRE IN HOT OBJECT SCATERRING AREA}
본 발명은 화재 감지/판단 시스템에 관한 것이며, 특히, 고온의 물체들이 산재한 영역에서 화재를 정확하게 감지하고 판단하는 데 유용한 시스템에 관한 것이다.
기존에는 적외선 센서를 이용한 다양한 화재 감시 시스템이 이용되고 있다.
적외선 영상의 온도를 이용해서 화재의 발생 여부를 자동으로 판단하고, 그 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘이 개발되고 있다.
대부분의 적외선 센서는 고온의 물체가 없는 공간을 감시하는 데 많이 이용되고 있다.
그러나, 전통 시장과 같이 복잡하고 넓은 공간에서 가스불, 수증기, 전등과 같은 고온의 물체들이 곳곳에 산재하는 경우에는 화재 발생 여부를 정확하게 판단하는 것이 쉽지 않다. 특히, 전기 난로와 같이 움직이는 객체 그리고 전통 시장 주변의 차량의 전조등과 같은 다양한 열원이 존재하기 때문에 화재 인지 여부에 대한 오인식과 오판이 잦을 수밖에 없다.
이에, 전통 시장과 같이 고온의 물체들이 산재한 영역을 고려하여 화재를 정확하고 신속하게 판단할 수 있는 수단이 요구되고 있다.
등록특허공보 10-2277968 등록특허공보 10-2081577
본 발명의 목적은 고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템은, 소정 촬영 영역을 촬영하여 IP 카메라 동영상을 생성하는 IP 카메라; 상기 촬영 영역을 적외선 촬영하여 IR 센서 동영상을 생성하는 IR 센서; 상기 IP 카메라에 의해 생성된 IP 카메라 동영상 및 상기 IR 센서에 의해 생성된 IR 센서 동영상을 동기화하여 실시간 송신하는 실시간 영상 송신 장치; 상기 실시간 영상 송신 장치로부터 IP 카메라 동영상 및 IR 센서 동영상을 실시간 수신하여 상기 화재를 실시간 감시하는 화재 감시 서버를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 화재 감시 서버는, 상기 화재에 대한 실시간 감시 결과에 따라 화재 알림을 송신하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 화재 감지 서버로부터 화재 알림을 수신하여 화재 알람을 출력하는 화재 알람 장치를 더 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템에 의하면, 다양한 고온 객체들이 산재한 영역에서 고온 객체들과 화재를 정확하게 식별하도록 구성됨으로써, 화재 여부에 대한 판단의 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다. 특히, 가스불, 용접 토치, 전기 난로, 조명등을 각각 식별하여 화재로 오인하는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고온 객체 산재 영역에 대한 화재 감시 영상의 예시도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 화재 감지/판단에 관한 영상 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 천정 부착 소화 분말 자동 분사 장치, 천정 부착 소화 분말 및 열선의 구조를 나타내는 부분 사시도 및 정면도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템의 블록 구성도이다. 그리고 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고온 객체 산재 영역에 대한 화재 감시 영상의 예시도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 화재 감지/판단에 관한 영상 예시도이다. 그리고 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 천정 부착 소화 분말 자동 분사 장치, 천정 부착 소화 분말 및 열선의 구조를 나타내는 부분 사시도 및 정면도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템은 IP 카메라(100), IR 센서(200), 실시간 영상 송신 장치(300), 화재 감시 서버(400), 화재 알람 장치(500), 화재 발생 위치 파악 장치(600), 천정 소화 분말 원격 분사 제어 장치(700), 천정 부착 소화 분말 자동 분사 장치(800)를 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
IP 카메라(100)는 소정의 화재 감시 영역을 촬영하여 IP 카메라 동영상을 생성하도록 구성될 수 있다. 여기서, 화재 감시 영역은 다수의 고온 객체들이 산재한 영역으로서, 다수의 고온 객체들에 의해 화재 판단이 쉽지 않은 영역이 될 수 있다. 도 2는 고온 객체가 산재한 화재 감시 영역으로서, 전통 시장이 예시되어 있다.
IR 센서(200)는 화재 감시 영역을 적외선 촬영하여 IR 센서 동영상을 생성하도록 구성될 수 있다.
여기서, 각 IP 카메라(100)와 각 IR 센서(200)는 하나의 쌍이 되어 미리 정해진 각 화재 감시 영역을 촬영하도록 구성될 수 있다. 그리고 하나의 쌍으로 이루어진 각 IP 카메라(100)와 각 IR 센서(200)의 촬영 방향이 서로 일치하도록 구성될 수 있다.
실시간 영상 송신 장치(300)는 IP 카메라(100)에 의해 생성된 IP 카메라 동영상 및 IR 센서(200)에 의해 생성된 IR 센서 동영상을 동기화하여 실시간 송신하도록 구성될 수 있다. 즉, 각 화재 감시 영역에 대해 촬영된 IP 카메라 동영상 및 IR 센서 동영상이 상호 동기화되어 송신되 수 있다.
화재 감시 서버(400)는 실시간 영상 송신 장치(300)로부터 IP 카메라 동영상 및 IR 센서 동영상을 실시간 수신하여 상기 화재 감시 영역의 화재를 실시간 감시하고 화재 알림을 송신하도록 구성될 수 있다.
화재 감시 서버(400)는 동일한 화재 감시 영역에 대한 IP 카메라 동영상 및 IR 센서 동영상를 상호 동기화하여 화재를 실시간 감시하도록 구성될 수 있다.
화재 감시 서버(400)는 실시간 영상 수신 모듈(401), 영상 데이터베이스(402), 영상 분석 모듈(403), 고온 객체 분류 모듈(404), 고온 객체 식별 모듈(405), 화재 연기 식별 모듈(406), 화재 판단 모듈(407), 화재 영상 실시간 송신 모듈(408), 화재 신고 모듈(409), 화재 알림 모듈(410), 고온 객체 저장 제어 모듈(411), 고온 객체 종류 데이터베이스(412), 고온 객체 온도 데이터베이스(413), 고온 객체 영상좌표/픽셀면적 데이터베이스(414), 고온 객체 온/오프 데이터베이스(415), 조도 영상좌표/픽셀면적 데이터베이스(416), 딥러닝 기반 객체 학습 모듈(417)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
실시간 영상 수신 모듈(401)은 실시간 영상 송신 장치(300)로부터 상호 동기화된 IP 카메라 동영상 및 IR 센서 동영상을 실시간 수신하도록 구성될 수 있다.
영상 데이터베이스(402)는 실시간 영상 수신 모듈(401)에서 실시간 수신된 IP 카메라 동영상 및 IR 센서 동영상이 화재 감시 영역 별로 시간에 따라 동기화되어 저장되도록 구성될 수 있다.
영상 분석 모듈(403)은 영상 데이터베이스(402)에 저장된 IP 카메라 동영상 및 IR 센서 동영상을 실시간 분석하여 객체를 추출하도록 구성될 수 있다.
영상 분석 모듈(403)은 IP 카메라 동영상의 각 프레임에서 객체를 추출할 수 있으며, 동일한 화재 감시 영역에 대한 IP 카메라 동영상 및 IR 센서 동영상을 서로 겹쳐서 객체 별 온도의 변화, 화재의 크기, 화재의 모양 등을 확인하도록 구성될 수 있다
고온 객체 분류 모듈(404)은 영상 분석 모듈(403)에서 추출된 객체 중 소정 기준에 따른 고온 객체를 실시간 분류하도록 구성될 수 있다. 여기서, 고온 객체는 객체가 무엇인지에 따라서 고온인지의 여부의 기준이 각각 다르게 설정될 수 있다. 전등의 경우에는 형광등이나 백열등의 경우 수십도 정도이기 때문에 전등을 식별하기 위해서는 수십도 정도의 온도에도 고온 객체로 분류될 수 있으며, 가스불의 경우에는 수백도의 온도일 경우에 고온 객체로 분류될 수 있다.
고온 객체 식별 모듈(405)은 고온 객체 분류 모듈(404)에서 실시간 분류된 고온 객체를 식별하도록 구성될 수 있다. 고온 객체로서는 전통 시장에서 주로 발견되는 객체로서 전등, 전기난로, 전조등, 용접 토치(welding torch), 햇빛, 가스불, 조리기구 및 연기 중 적어도 하나 이상으로 구성될 수 있다.
여기서, 전등, 전기난로, 가스불, 조리기구는 전통시장 내 음식점이나 판매점에 설치된 구성이며, 전조등은 지나가는 차량이나 오토바이크(autobike)의 전조등이 될 수 있고, 햇빛은 외부로부터 전통 시장 안쪽으로 비춰지는 햇빛이 될 수 있다. 그리고 연기는 가스불 위의 솥이나 프라이팬 등의 조리기구에서 발생되는 하얀 음식 연기가 될 수 있다. 그리고 용접 토치(welding torch)에서 발생되는 토치 불꽃 역시 매우 고온으로 인식되는 객체가 될 수 있다.
전통시장에서는 유난히 전등, 전기난로, 가스불, 조리기구 등이 많고, 오토바이크의 전조등도 영상 상에서 빈번하게 출몰할 수 있다. 그리고 기구물의 수리나 설치를 위해서 용접 토치를 사용하는 경우도 종종 발생한다.
이러한 고온의 객체들은 수십도 내지 수백 도 또는 수천 도까지 이르는 온도를 갖기 때문에 영상 상에서 화재 등으로 인식될 여지가 많다. 이에, 전통 시장에서는 영상을 통해 화재를 판별하기는 쉽지 않다.
한편, 햇빛의 경우에는 전통 시장 안쪽으로 비춰지는 햇빛의 조도에 의해 영상 속의 밝기나 온도가 다소 높게 나타날 수 있다.
화재 연기 식별 모듈(406)은 영상 분석 모듈(403)에서 추출된 객체 중 화재 연기를 식별하도록 구성될 수 있다. 화재 연기는 음식 연기나 증기와 달리 검은색인 경우가 많기 때문에, 화재 연기는 그 색상에 의해 다른 연기나 증기와 구별될 수 있다.
화재 판단 모듈(407)은 고온 객체 식별 모듈(405)에서 식별된 고온 객체 및 화재 연기 식별 모듈(406)에서 식별된 화재 연기를 이용하여 화재 발생 여부를 실시간 판단하도록 구성될 수 있다. 도 3 및 도 4는 화재 자체의 형상 및 온도 등을 파악하여 화재를 판단하는 것을 예시하고 있다.
화재 판단 모듈(407)은 고온 객체의 종류와 그 온도를 이용하여 화재 발생 여부를 판단할 수 있고, 화재 연기의 경우에는 그 연기의 색상 및 크기 그리고 그 발생 위치를 이용하여 화재 발생 여부를 실시간 판단할 수 있다. 예를 들어, 고온 객체로 식별되지 않는 객체에서 불이 인식되거나 화재 연기가 발생되는 경우에는 화재로 판단할 수 있다. 그리고 화재 연기의 경우 연기의 색상이 검은 경우가 많으므로, 그 연기의 색상이 검거나 또는 별도의 화재 감지 센서(미도시)에서 화재로 인한 유독 가스 성분이 기준치 이상 검출되는 경우 화재로 판단할 수 있다. 또한, 조리기구에서 발생되는 흰색 연기는 주로 음식 조리 과정에서 발생되는 연기인 경우가 많으므로, 조리기구가 있는 곳의 흰색 연기는 화재가 아닌 것으로 판단할 수 있으며, 별도의 화재 감지 센서(미도시)에서 화재로 인한 유독 가스 성분이 기준치 이하로 검출되는 경우에도 화재가 아닌 것으로 판단할 수 있다. 한편, 평소에 고온 객체로 식별되지 않는 객체 중에는 용접 토치도 있는데, 이러한 용접 토치는 그 객체의 형상이나 온도 범위, 용접 토치의 온/오프 시간 등을 통해 화재인지 용접 토치인지를 구별할 수 있다.
화재 영상 실시간 송신 모듈(408)은 화재 판단 모듈(407)에서 화재가 발생한 것으로 판단되는 해당 IP 카메라 동영상을 소방서 단말(10) 및 경찰서 단말(20)로 실시간 송신하도록 구성될 수 있다. 소방서나 경찰서는 IP 카메라 동영상을 통해 화재 발생을 인식하고 그 위치나 심각성을 실시간으로 알 수 있다. 또한, 화재의 확장 정도를 확인할 수 있다.
화재 신고 모듈(409)은 화재 판단 모듈(407)에서 화재가 발생한 것으로 판단되는 경우, 소방서 단말(10) 및 경찰서 단말(20)로 화재 신고를 수행하도록 구성될 수 있다. 화재 신고는 화재 감시 영역, 화재 감시 영역의 위치, 화재 발생 시각 등의 내용을 포함할 수 있다.
화재 알림 모듈(410)은 화재 판단 모듈(407)에서 화재가 발생한 것으로 판단되는 경우, 해당 화재 감시 영역의 화재 알람 장치(500)로 화재 알림을 실시간 송신하도록 구성될 수 있다.
고온 객체 저장 제어 모듈(411)은 고온 객체 식별 모듈(405)에서 식별된 고온 객체와 해당 IP 카메라 동영상 및 IR 센서 동영상을 저장하도록 제어하도록 구성될 수 있다.
고온 객체 종류 데이터베이스(412)는 고온 객체 저장 제어 모듈(411)의 제어에 따라 고온 객체의 종류가 누적적으로 저장되도록 구성될 수 있다. 즉, 소정의 촬영 영역에서 주로 식별되는 고온 객체들이 각 촬영 영역마다 누적적으로 저장될 수 있다.
고온 객체 온도 데이터베이스(413)는 고온 객체 저장 제어 모듈(411)의 제어에 따라 고온 객체의 온도가 누적적으로 저장되도록 구성될 수 있다. 각 고온 객체마다 온도가 누적적으로 저장됨으로써, 각 고온 객체의 평균적인 온도 분포가 파악될 수 있다.
고온 객체 영상좌표/픽셀면적 데이터베이스(414)는 고온 객체 저장 제어 모듈(411)의 제어에 따라 고온 객체의 영상 좌표 및 픽셀 면적이 누적적으로 저장되도록 구성될 수 있다. 각 고온 객체의 영상 좌표와 해당 픽셀 면적에 의해 각 고온 객체가 영상 내에서 발견되는 위치가 파악될 수 있으며, 오토바이크의 전조등과 같이 가끔씩 출몰하는 고온 객체도 식별될 수 있다.
고온 객체 온/오프 데이터베이스(415)는 고온 객체 저장 제어 모듈(411)의 제어에 따라 고온 객체의 온/오프 시각이 누적적으로 저장되도록 구성될 수 있다. 여기서, 온/오프는 전등, 전조등, 가스불, 전기난로 등의 온/오프를 의미하며, 특정 시간대별로 각 고온 객체의 온/오프 시각이 파악될 수 있다. 각 상점이나 음식점마다 영업 시간에 맞추어 전등이 켜지꺼나 꺼지고, 가스불도 이에 따라 켜지거나 꺼질 수 있다. 전조등의 경우에도 주로 영업 시간 중에 출몰하거나 온/오프될 수 있다. 전기난로의 경우에는 주로 겨울철에 한해 영업 시간에 따라 온/오프될 수 있다.
조도 영상좌표/픽셀면적 데이터베이스(416)는 고온 객체 저장 제어 모듈(411)의 제어에 따라 IP 카메라 동영상에서 일일 조도의 변화에 따른 영상 좌표 및 픽셀 면적의 변화치가 누적적으로 저장되도록 구성될 수 있다. 햇빛이 전통시장 안쪽으로 유입되는 경우 영상 프레임의 조도가 달라지기 때문에 이를 고려할 수 있다. 햇빛의 경우 고온 객체 중 전등이나 전조등과 유사하게 식별될 수 있기 때문에 햇빛인지 전등이나 전조등인지를 제대로 식별할 필요가 있다. 이에, 시간대 별로 햇빛이 유입되는 전체 영상 좌표 및 픽셀 면적의 변화치를 고려하여 전등이나 전조등의 고온 객체가 식별될 필요가 있다.
딥러닝 기반 객체 학습 모듈(417)은 고온 객체 종류 데이터베이스(412), 고온 객체 온도 데이터베이스(413), 고온 객체 영상좌표/픽셀면적 데이터베이스(414), 고온 객체 온/오프 데이터베이스(415), 조도 영상좌표/픽셀면적 데이터베이스(416)를 참조하여 딥러닝 알고리즘을 이용하여 전통 시장의 영역 별 고온 객체를 학습하도록 구성될 수 있다.
즉, 딥러닝 기반 객체 학습 모듈(417)은 상호 연결된 각 데이터베이스(412-416)를 참조하여 누적적으로 저장된 각 고온 객체의 종류, 온도, 영상 좌표 및 픽셀 면적, 온/오프 시각, 햇빛에 의한 조도가 높은 영역의 영상 좌표 및 픽셀 면적의 변화를 학습하도록 구성될 수 있다.
여기서, 고온 객체 식별 모듈(405)은 딥러닝 기반 객체 학습 모듈(417)의 각 고온 객체의 종류, 온도, 영상 좌표 및 픽셀 면적, 온/오프 시각, 햇빛에 의한 조도가 높은 영역의 영상 좌표 및 픽셀 면적의 변화에 대한 학습 결과에 기반하여 고온 객체를 정확하게 식별하도록 구성될 수 있다.
즉, 고온 객체 식별 모듈(405)은 고온 객체의 온도, 영상 좌표 및 픽셀 면적 및 온/오프 시각을 이용하여 고온 객체의 종류를 판단하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 전등, 가스불, 조리기구 등의 경우에는 영상 프레임 내에서 늘 동일한 영상 좌표에서 발견될 확률이 높다. 그리고 온/오프 시각도 영업 시간에 따라 유사한 분포를 가질 확률이 높다. 다른 예를 들면, 햇빛의 조도가 높은 영역은 시간대 별로 늘 동일한 변화 분포를 가질 수 있다. 물론, 날짜와 계절에 따라 달라질 수 있으며, 이 역시 고려될 수 있다.
그리고 각 고온 객체는 그 종류에 따라 서로 다른 온도 분포를 가질 수 있다. 전등의 경우에는 수십도, 가스불은 수 백도, 용접 토치도 수백도의 온도 분포 구간을 가질 수 있다.
즉, 객체의 형상, 객체의 위치의 변화 유무, 고온으로 식별되는 시간대, 고온의 온도 분포대 등에 따라 복합적으로 객체가 식별될 수 있다.
또한, 하얀 연기나 수증기가 발생되는지 여부도 가스불이나 조리기구의 식별에 고려될 수 있다.
화재 알람 장치(500)는 화재 감지 서버(400)로부터 화재 알림을 수신하여 화재 알람을 출력하도록 구성될 수 있다.
화재 알람 장치(500)에서 화재 알람이 출력되면, 화재 발생 위치 파악 장치(600)는 IP 카메라(100)에서 생성된 IP 카메라 동영상 및 IR 센서(200)에서 생성된 IR 센서 동영상을 이용하여 화재 발생 위치를 파악하도록 구성될 수 있다. IP 카메라 동영상의 프레임 상에서 화재 발생 위치의 픽셀에 대응되는 위치가 화재 발생 위치로 파악될 수 있다.
천정 소화 분말 원격 분사 제어 장치(700)는 화재 발생 위치 파악 장치(600)에서 파악된 화재 발생 위치에 기반하여 해당 화재 발생 위치의 천정 부착 소화 분말(801)을 분사하도록 원격 제어하도록 구성될 수 있다.
천정 부착 소화 분말 자동 분사 장치(800)는 천정 소화 분말 원격 분사 제어 장치(700)의 원격 제어에 의해 천정 부착 소화 분말(801)을 자동 분사하도록 구성될 수 있다.
여기서, 도 5를 참조하면, 천정 부착 소화 분말(801)은 천정에 다수 개가 부착될 수 있으며, 비닐 포장재에 의해 포장되도록 구성될 수 있다.
그리고 천정 부착 소화 분말 자동 분사 장치(800)는 천정 부착 소화 분말(801)이 화재 지점에 낙하할 수 있도록 천정 부착 소화 분말(801)의 포장재에 밀착 설치되는 열선(802)을 동작시켜 비닐 포장재를 녹이도록 구성될 수 있다. 이에, 화재 발생 시에 즉시 천정 부착 소화 분말이 화재 지점으로 낙하하여 화재의 확산을 조기에 진압할 수 있게 된다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: IP 카메라
200: IR 센서
300: 실시간 영상 송신 장치
400: 화재 감시 서버
401: 실시간 영상 수신 모듈
402: 영상 데이터베이스
403: 영상 분석 모듈
404: 고온 객체 분류 모듈
405: 고온 객체 식별 모듈
406: 화재 연기 식별 모듈
407: 화재 판단 모듈
408: 화재 영상 실시간 송신 모듈
409: 화재 신고 모듈
410: 화재 알림 모듈
411: 고온 객체 저장 제어 모듈
412: 고온 객체 종류 데이터베이스
413: 고온 객체 온도 데이터베이스
414: 고온 객체 영상좌표/픽셀면적 데이터베이스
415: 고온 객체 온/오프 데이터베이스
416: 조도 영상좌표/픽셀면적 데이터베이스
417: 딥러닝 기반 객체 학습 모듈
500: 화재 알람 장치
600: 화재 발생 위치 파악 장치
700: 천정 소화 분말 원격 분사 제어 장치
800: 천정 부착 소화 분말 자동 분사 장치
801: 천정 부착 소화 분말
802: 열선

Claims (3)

  1. 소정의 화재 감시 영역을 촬영하여 IP 카메라 동영상을 생성하는 IP 카메라;
    상기 화재 감시 영역을 적외선 촬영하여 IR 센서 동영상을 생성하는 IR 센서;
    상기 IP 카메라에 의해 생성된 IP 카메라 동영상 및 상기 IR 센서에 의해 생성된 IR 센서 동영상을 동기화하여 실시간 송신하는 실시간 영상 송신 장치;
    상기 실시간 영상 송신 장치로부터 IP 카메라 동영상 및 IR 센서 동영상을 실시간 수신하여 상기 화재 감시 영역의 화재를 실시간 감시하는 화재 감시 서버를 포함하는 고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 화재 감시 서버는,
    상기 화재 감시 영역의 화재에 대한 실시간 감시 결과에 따라 화재 알림을 송신하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 화재 감지 서버로부터 화재 알림을 수신하여 화재 알람을 출력하는 화재 알람 장치를 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 고온 객체 산재 영역의 화재 감지/판단 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102081577B1 (ko) 2018-07-16 2020-02-26 포인드 주식회사 Cctv를 활용한 지능형 화재 감지 시스템
KR102277968B1 (ko) 2018-07-12 2021-07-15 주식회사동우유니온 영상처리와 딥러닝 기반의 ai를 이용한 조기 화재감지 시스템, 서버 및 방법

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