KR20240041104A

KR20240041104A - 화재 검출 장치, 화재 검출 시스템 및 화재 검출 방법

Info

Publication number: KR20240041104A
Application number: KR1020220120219A
Authority: KR
Inventors: 함성식
Original assignee: 주식회사 엘지유플러스
Priority date: 2022-09-22
Filing date: 2022-09-22
Publication date: 2024-03-29

Abstract

실시예들에 따르면, 열화상 카메라를 통해 촬영하여 제 1 영상을 획득하는 단계; 열화상 카메라를 통해 획득한 온도 데이터로부터 화재 후보군을 판단하는 단계; 화재 후보군으로부터 화염의 크기 및 위치를 판단하는 단계; 판단된 화염을 광학 카메라를 통해 분석하는 단계; 를 포함하는, 화재 검출 방법을 제공한다.

Description

화재 검출 장치, 화재 검출 시스템 및 화재 검출 방법{APPARATUS, SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING FIRE}

실시예들은 화재 검출 장치, 화재 검출 시스템 및 화재 검출 방법에 관한 것이다. 구체적으로, 실시예들은 열화상 카메라 및/또는 광학 카메라를 탑재하는 드론을 통해 화재를 검출하는 화재 검출 장치, 화재 검출 시스템 및 화재 검출 방법에 적용된다.

지구 온난화가 가속화 됨에 따라, 화재는 매년 증가하는 추세이다. 이에 따라, 인명 피해 또는 재산 피해 역시 증가하고 있다. 이러한 화재로 인한 피해를 예방하기 위하여, 최근 CCTV 또는 드론(drone)과 같은 무인 이동체에 탑재된 광학 카메라를 이용하여 화재의 발생을 감지하거나 또는 열화상 카메라를 이용하여 화재의 발생을 감지하는 시도가 있다.

그러나, 광학 카메라를 이용하는 경우 화재 검출에 대한 정확도가 낮은 문제가 있었다. 또한, 열화상 카메라를 이용하는 경우 열원까지의 거리가 멀거나 열원이 노출되지 않는 경우 감지가 어려운 문제가 있었다.

무인 이동체를 이용하여 화재를 감지하는 경우 화재 발생지로부터 원거리에서 촬영을 하는 경우가 많았으며, 이에 따라 영상 내의 화재의 크기가 상대적으로 작은 문제가 있었다. 이에 따라, 원거리 영상의 경우 영상의 검출률이 낮은 등의 성능 저하 문제가 있었다. 이를 해결하기 위하여 높은 해상도를 갖는 영상을 이용하였으나, 검출 시간이 오래 걸리는 문제가 있었다.

이에 대하여, 해상도를 축소하여 탐색하는 방안이 제시되었으나, 축소된 원거리 영상을 통하여는 화재를 검출하는 능력이 저하되는 문제가 있었다.

실시예들은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 광학 카메라 및/또는 열화상 카메라를 통해 화재를 검출하는 화재 검출 장치, 화재 검출 시스템 및 화재 검출 방법을 제공할 수 있다.

실시예들은 화재 발생 지역을 검출할 수 있다.

실시예들은 높은 고도에서도 AI의 성능을 높이는 방안을 제공할 수 있다.

실시예들은 화재의 위치, 형상 및/또는 크기를 모델링할 수 있다.

실시예들은 화재 의심 지역에 대해 더 집중적이고 효율적으로 화재 발생 여부를 판단할 수 있다.

실시예들은 드론을 이용하여 넓은 지역을 주기적으로 정찰하면서, 화재가 발생되었다고 판단되는 영역의 사진을 외부 서버로 전송할 수 있다.

실시예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 다양한 실시예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.

실시예들에 따르면, 열화상 카메라를 통해 제 1 영상을 획득하는 단계; 제 1 영상을 통해 획득한 온도 데이터로부터 화재 후보군을 판단하는 단계; 화재 후보군으로부터 화염의 크기 및 위치를 판단하는 단계; 판단된 화염을 광학 카메라로 획득한 제 2 영상을 통해 분석하는 단계; 를 포함하는, 화재 검출 방법을 제공한다.

실시예들에 따르면, 열화상 카메라 및 광학 카메라는 드론에 탑재되는, 화재 검출 방법을 제공한다.

실시예들에 따르면, 제 1 영상을 획득하는 단계는, 임무 고도 및 열화상 카메라 정보를 입력하여 이동 경로 간 적정 간격을 계산하는 단계; 계산 결과에 기초하여 촬영 영역을 설정하고, 드론의 이동 경로를 생성하는 단계; 드론이 생성된 경로를 따라 제 1 영상을 획득하는 단계; 를 포함하는, 화재 검출 방법을 제공한다.

실시예들에 따르면, 화재 후보군을 판단하는 단계는, 획득한 온도 데이터에 있어서 일정 온도 이상이 감지되는 영역을 판단하는 단계; 및 일정 온도 이상이 감지되는 영역을 화재 후보군으로 판단하는 단계; 를 포함하는, 화재 검출 방법을 제공한다.

실시예들에 따르면, 화염의 크기와 위치를 판단하는 단계는, 화재 후보군 상에 드론이 호버링하도록 하는 단계; 화재 후보군의 픽셀 좌표를 확인하는 단계; 픽셀 좌표에 기초하여 화염 예측 모델을 생성하는 단계; 및 화염 예측 모델에 기초하여 화염의 크기와 위치를 판단하는 단계; 를 포함하는, 화재 검출 방법을 제공한다.

실시예들에 따르면, 광학 카메라를 통해 분석하는 단계는, 제 1 영상의 중앙에 화염을 위치시키는 단계; 중앙에 위치한 화염에 대해 광학 카메라를 통해 제 2 영상을 획득하는 단계; 화염이 기 설정된 크기 이상이 되도록 제 2 영상을 줌(zoom)하는 단계; 를 포함하는, 화재 검출 방법을 제공한다.

실시예들에 따르면, 영상을 분석하는 단계는, 제 2 영상을 줌하여 광학 스냅샷을 획득하는 단계; 및 광학 스냅샷을 통해 실제 화재 발생 여부를 분석하는 단계; 를 포함하는, 화재 검출 방법을 제공한다.

실시예들에 따르면, 제 1 영역을 촬영한 제 1 영상을 획득하는 열화상 카메라; 제 1 영역에 포함되는 화염을 촬영한 제 2 영상을 획득하는 광학 카메라; 및 제 1 영상에 기초하여 제 1 영역 내의 화재 후보군을 판단하고, 화재 후보군으로부터 화염의 크기 및 위치를 판단하고, 제 2 영상에 기초하여 판단된 화염이 실제 화재인지 여부를 분석하는 제어부; 를 포함하는, 화재 검출 장치를 제공한다.

실시예들에 따르면, 열화상 카메라는, 제 1 영역 내에 있어서, 제 1 영역에 대한 온도 데이터를 포함하는 제 1 영상을 획득하는, 화재 검출 장치를 제공한다.

실시예들에 따르면, 온도 데이터는, 기 설정된 시간마다 획득한 값으로서, 제 1 영역에 포함되는 모든 픽셀 좌표의 온도값 및 제 1 영역에 포함되는 최대 온도의 픽셀값 중 적어도 하나를 포함하는, 화재 검출 장치를 제공한다.

실시예들에 따르면, 제어부는, 모든 픽셀 좌표의 온도값 중 적어도 하나 이상이 일정 온도 이상인 경우, 화재 검출 장치가 호버링 상태가 되도록 제어하는, 화재 검출 장치를 제공한다.

실시예들에 따르면, 제어부는, 화재 검출 장치가 호버링 상태인 경우에 있어서, 최대 온도의 픽셀값을 통해 화염의 크기 및 위치를 판단하는, 화재 검출 장치를 제공한다.

실시예들에 따르면, 제어부는, 화재 검출 장치가 호버링 상태인 경우에 있어서, 제 1 영상의 중앙에 판단된 화염이 위치하도록 화재 검출 장치의 팬(pan) 및 틸트(tilt) 중 적어도 하나를 제어하는, 화재 검출 장치를 제공한다.

실시예들에 따르면, 제어부는, 제 2 영상이 판단된 화염이 연기 및 불꽃 중 적어도 하나를 포함하는지를 판단하고, 판단된 화염이 연기 및 불꽃 중 적어도 하나를 포함한다고 판단한 경우 화재 후보군을 실제 화재로 판단하는, 화재 검출 장치를 제공한다.

실시예들에 따르면, 서버 및 화재 검출 장치를 포함하는 화재 검출 시스템에 있어서, 화재 검출 장치와 통신하고, 화재 검출 장치의 이동 경로, 화재 검출 판단 기준 온도를 설정하는 서버; 및 이동 경로에 따라 이동하면서, 열화상 카메라 및 광학 카메라를 통해 화재를 검출하는 화재 검출 장치; 를 포함하는, 화재 검출 시스템을 제공한다.

실시예들에 따르면, 서버는, 기온에 기초하여 화재 검출 판단 기준 온도를 설정하는, 화재 검출 시스템을 제공한다.

실시예들에 따르면, 화재 검출 장치는, 서버와 통신이 되지 않는 경우, 화재 검출 장치의 배터리 잔여량, 남은 이동 경로, 홈 복귀까지의 거리 및 화재 검출 장치의 배터리 연비 중 적어도 하나 이상에 기초하여 홈 복귀 여부를 결정하는, 화재 검출 시스템을 제공한다.

실시예들에 따르면, 화재 검출 시스템은, 사용자 입력 정보, 서버가 설정한 정보, 화재 검출 장치로부터 수신하는 실시간 정보를 출력하는 디스플레이 디바이스; 를 더 포함하는, 화재 검출 시스템을 제공한다.

실시예들은 상술한 문제점을 해결할 수 있다.

실시예들은 넓은 영역에 대하여 빠르게 화재를 검출할 수 있다.

실시예들은 실시간으로 화재를 검출할 수 있다.

실시예들은 높은 정확도를 가지고 화재를 검출할 수 있다.

실시예들은 화재 발생 시 신속한 조기 대처를 제공하고, 피해가 최소화되도록 할 수 있다.

실시예들로부터 얻을 수 있는 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 상세한 설명을 기반으로 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다.

실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 실시예들에 따른 화재 검출 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 실시예들에 따른 화재 검출 장치의 구조도를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 실시예들에 따른 화재 검출 방법을 설명하는 순서도이다.
도 4는 도 3에서 설명한 s101을 설명하는 도면이다.
도 5는 도 3에서 설명한 s101을 설명하는 도면이다.
도 6은 도 3에서 설명하는 s103을 설명하는 순서도이다.
도 7은 도 6에서 설명하는 s202 내지 s203을 설명하는 도면이다.
도 8은 도 3에서 설명한 s104를 설명하는 순서도이다.
도 9는 실시예들에 따른 화재 검출 장치의 홈 복귀 여부를 판단하는 방법을 설명하는 순서도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.

또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 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. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함한다" 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.

도 1은 실시예들에 따른 화재 검출 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.

화재 검출 시스템(1000)은 화재(101)가 발생하였는지 여부를 검출하는 방안을 제공한다.

이를 위해, 도 1에 도시한 바와 같이, 화재 검출 시스템(1000)은 화재 검출 장치(200) 및 화재 검출 장치(200)와 통신하는 서버(300)를 포함한다.

화재 검출 장치(200)는 기 설정된 영역에 화재가 발생하였는지 여부를 검출한다. 예를 들어, 화재 검출 장치(200)는 제 1 영역(100)에 화재(101)가 발생하였는지를 검출한다. 화재 검출 장치(200)는 기 설정된 이동 경로를 따라 이동하면서, 화재(101)가 발생하였는지 여부를 검출한다.

이때, 제 1 영역(100)은 화재 검출 장치(200)가 기 설정된 이동 경로를 따라 이동하는 영역이다. 따라서, 제 1 영역(100)은 화재 검출 장치(200)의 이동에 따라 변화하는 대상이다. 또한, 제 1 영역(100)은 화재 검출 장치(200)가 기 설정된 고도 이상의 높이에서 한 번에 영상 획득 가능한 영역이다.

이때, 화재(101)는 기 설정된 온도 이상인 오브젝트(object)를 의미한다. 화재(101)는 또한 연기 및 불꽃 중 적어도 하나 이상을 포함하는 오브젝트이다.

화재 검출 장치(200)는 하나 또는 그 이상의 카메라가 탑재되는 장치이다. 카메라는 예를 들어 도 2에서 설명하는 열화상 카메라(230), 광학 카메라(240)를 포함한다. 화재 검출 장치(200)는 이러한 카메라가 탑재된 상태에서 이동 가능한 유인 또는 무인 이동체이다. 화재 검출 장치(200)는, 예를 들어, 무인 이동체로서 비행 가능한 장치인 드론(drone), 무인 이동체로서 이동 가능한 자율 주행 자동차 등을 포함한다. 설명의 편의를 위하여, 화재 검출 장치(200)를 비행 가능한 무인 이동체를 예로 들어 설명하나, 화재 검출 장치는 이에 한정되지 않는다.

화재 검출 장치(200)는 카메라를 통해 제 1 영역(100)에 대한 영상을 획득한다. 이때, 영상은 동영상 및 정지 영상을 포함한다. 즉, 영상은 연속된 영상을 포함하는 동영상일 수도 있고, 또는 대상(object)에 대한 순간을 캡처한 정지 영상일 수도 있다. 또한, 영상은 예를 들어, 열적 영상, 광학적 영상을 포함한다.

화재 검출 장치(200)는 획득한 영상을 통해, 제 1 영역(100)에 화재(101)가 실제로 발생하였는지 여부를 판단하여, 화재 발생 여부를 검출한다.

서버(300)는 이러한 화재 검출 장치(200)와 유선 또는 무선 통신을 수행한다. 서버(300)는 통신을 통해 화재 검출 장치(200)를 제어한다. 예를 들어, 서버(300)는 화재 검출 장치(200)의 이동 경로를 설정한다. 또는, 예를 들어, 서버(300)는 화재 검출 장치(200)가 화재(101) 발생 여부를 판단할 수 있도록 기준을 제공한다. 또는, 예를 들어, 서버(300)는 화재 검출 장치(200)의 구동을 포함하는 전반적인 사항을 제어한다.

상술한 바와 같이, 화재 검출 시스템(1000)은 화재 검출 장치(200)로부터 실시간으로 영상을 획득하고, 화재 검출 장치(200)를 제어하여 화재 의심 지역을 탐지하고, 화재 검출 장치(200)를 통해 실제 화재 발생 여부를 판단할 수 있다. 이와 같이, 화재 검출 시스템(1000)은 넓은 영역에 대해 효율적으로 및/또는 실시간으로 화재를 검출할 수 있다. 이하에서는 이러한 화재 검출 장치(200)에 대해 상세하게 설명한다.

도 2는 실시예들에 따른 화재 검출 장치의 구조도를 개략적으로 도시한 도면이다.

도 2에 도시한 바와 같이, 화재 검출 장치(200)는 통신부(210), 열화상 카메라(230), 광학 카메라(240) 및 제어부(250)를 포함한다. 또한, 화재 검출 장치(200)는 메모리(memory)(220)를 더 포함할 수 있다. 도 1에서 설명한 바와 같이, 화재 검출 장치(200)는 예를 들어 무인 이동체로서, 예를 들어 드론을 포함한다. 따라서, 통신부(210), 열화상 카메라(230), 광학 카메라(240) 및 제어부(250)는 예를 들어 무인 이동체에 탑재되고, 예를 들어 드론에 탑재된다.

통신부(210)는 다른 서버(예를 들어, 도 1에서 설명한 서버)와 데이터 송수신 가능하다. 통신부(210)는 다른 서버와 무선 및/또는 유선 통신, 원거리 및/또는 근거리 통신을 수행한다.

통신부(210)는 예를 들어, 3G 모듈, LTE 모듈, LTE-A 모듈, Wi-Fi 모듈, 와이기그(WiGig) 모듈, UWB(Ultra-Wide Band) 모듈 또는 랜카드 등과 같이 원거리용 네트워크 인터페이스를 포함한다. 또한, 통신부(210)는, 예를 들어, 마그네틱 보안 전송(MST, Magnetic Secure Transmission) 모듈, 블루투스 모듈, NFC(Near Field Communication) 모듈, RFID(Radio Frequency Identification) 모듈, 지그비(ZigBee) 모듈, Z-Wave 모듈 또는 적외선 모듈 등과 같이 근거리용 네트워크 인터페이스를 포함한다.

메모리(220)는 화재 검출 장치(200)가 수행하는 프로그램 명령을 저장한다. 예를 들어, 메모리(220)는 도 2 내지 도 10에서 설명하는 화재 검출 장치(200)의 제어 및/또는 구동을 위해 필요한 명령을 저장한다.

또는, 메모리(220)는 화재 검출 장치(200) 내에 포함되는 구성요소들의 전부 또는 일부를 통해 획득한 정보를 저장한다. 또는, 메모리(220)는 기 저장된 정보들을 저장하고, 예를 들어, 화재 판단의 근거가 되는 정보로서 불꽃의 색상, 온도, 연기의 형상, 특징 등과 같은 정보를 저장한다.

또는, 메모리(220)는, 예를 들어, 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 하드웨어 장치를 포함한다.

열화상 카메라(230)는 열원 정보를 디지털 신호로 변환하여 영상화 하는 입력 장치이다. 열화상 카메라(220)는 화재 검출 장치(200)로부터 획득 가능한 거리 내에 있는 열원에 대한 정보를 획득한다. 열원에 대한 정보는 이하에서 설명하는 온도 데이터를 포함한다.

이를 위해, 예를 들어 열화상 카메라(230)는 radiometry 기능을 포함한다. 열화상 카메라(230)는 실시간으로 온도 데이터를 획득할 수 있다.

열화상 카메라(230)는 예를 들어 제 1 영역(100)의 열원에 대한 정보를 포함하는 제 1 영상을 획득한다. 열화상 카메라(230)는 예를 들어 기 설정된 화재 검출 장치(200)의 이동 경로를 따라, 열원 정보를 포함하는 영상을 획득한다.

광학 카메라(240)는 가시 광선을 디지털 신호로 변환하는 입력 장치이다. 광학 카메라(240)는 화재 검출 장치(200)로부터 획득 가능한 거리 내에 있는 영상을 획득한다. 광학 카메라(240)는 광학적 줌(zoom) 기능을 포함한다. 줌 기능은 획득한 영상 내의 일부 영역을 확대하는 기능이다.

광학 카메라(240)는 예를 들어 제 1 영역(100)에 포함되는 화염(101)을 촬영한 제 2 영상을 획득한다. 예를 들어, 광학 카메라(240)는 제 1 영상에 포함되는 온도 데이터로부터 화재가 의심되는 영역에 대하여 제 2 영상을 획득한다.

제어부(250)는 화재 검출 장치(200) 내에 포함되는 구성요소들의 전부 또는 일부를 제어한다. 제어부(250)는 예를 들어, CPU(Central processing unit)과 같은 일반적인 프로세서(processor)로서 화재 검출 장치(200) 내부에 내장된다. 그러나, 제어부(250)는 화재 검출 장치(200) 내부에 물리적으로 위치하지 않고, 통신부(210)를 통해 화재 검출 장치(200)를 제어할 수도 있다.

제어부(250)는 카메라(예를 들어, 열화상 카메라, 광학 카메라)를 통해 획득한 영상으로부터 화재 발생 여부를 판단한다. 이를 위해, 제어부(250)는 예를 들어 비전 기술 및/또는 딥러닝 기술을 포함할 수 있다.

제어부(250)는 예를 들어 열화상 카메라(230)를 통해 획득한 제 1 영상에 기초하여 제 1 영역(100) 내의 화재 후보군을 판단한다. 제어부(250)는 판단한 화재 후보군으로부터 화염(101)의 크기 및/또는 위치를 판단한다. 제어부(250)는 크기 및/또는 위치를 판단한 화염(101)을 광학 카메라(240)를 통해 촬영하여 제 2 영상을 획득한다. 제어부(250)는 제 2 영상에 기초하여 판단된 화염(101)이 실제 화재인지 여부를 분석한다. 제어부(250)는 판단된 화염(101)이 실제 화재라고 판단되면, 통신부(210)를 통해 다른 서버(예를 들어, 도 1에서 설명한 서버(300))에 데이터를 전송한다. 이때, 전송되는 데이터는 예를 들어 화재가 발생한 영역의 위치(예를 들어 좌표를 포함) 및 크기에 대한 정보를 포함한다.

이하에서는, 이러한 화재 검출 장치(200) 및 화재 검출 장치(200)를 이용한 화재 검출 방법에 대하여 더 상세하게 설명한다.

도 3은 실시예들에 따른 화재 검출 방법을 설명하는 순서도이다.

도 3에 도시한 바와 같이, 실시예들에 따른 화재 검출 방법은 열화상 카메라(230)를 통해 제 1 영상을 획득하는 단계(s101)를 포함한다.

화재 검출 장치(200)는 열화상 카메라(230)를 통해 제 1 영상을 획득하기 위하여, 기 설정된 이동 경로를 따라 이동한다. 화재 검출 장치(200)는 기 설정된 이동 경로 상에서, 지면으로부터 소정 높이에서 제 1 영상을 획득한다. 화재 검출 장치(200)는 기 설정된 이동 경로 상에서, 기 설정된 간격마다 제 1 영상을 획득한다.

이때, 기 설정된 이동 경로는 예를 들어 도 1에서 설명한 서버(300)를 통해 설정된다. 예를 들어, 서버(300)는 화재 검출 장치(200)의 임무 고도 및/또는 카메라(예를 들어, 230, 240를 포함) 정보를 입력하여 경로 간 적정 간격을 계산한다. 서버(300)는 계산 결과에 기초하여, 한 번에 촬영 가능한 영역인 촬영 영역을 설정한다. 이때, 촬영 영역은 예를 들어 제 1 영역이다. 서버(300)는 촬영 영역에 있어서, 복수 개의 인접한 촬영 영역들을 서로 연결한다. 이를 통해, 서버(300)는 화재 검출 장치(200)의 이동 경로를 생성한다. 상세한 내용은 도 4에서 후술한다.

그러나, 상술한 바와 달리 화재 검출 장치(200)는 제어부(250)를 통해 화재 검출 장치(200)의 이동 경로를 직접 설정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(250)는 이동 중 서버(300)와 연결이 되지 않으나 이동을 계속하는 경우, 화재 검출 장치(200)의 이동 경로를 직접 설정할 수 있다.

예를 들어, 제어부(250)는 지면 상에서 열화상 카메라(230)를 통해 획득 가능한 크기의 영역을 계산한다. 제어부(250)는 지면 상에서 획득 가능한 크기의 영상들이 서로 중첩되지 않거나 또는 적어도 일부만이 중첩되도록 간격을 계산한다. 제어부(250)는 지면 상에서 획득 가능한 크기 사이의 간격에 공백이 생기지 않도록 계산한다. 이를 통해, 제어부(250)는 화재 검출 장치(200)의 이동 경로를 직접 설정한다.

또는, 예를 들어, 화재 검출 장치(200)는 메모리(220)에 기 저장된 이동 경로에 기초하여, 외부 서버로부터 별도의 지시가 없는 경우에도 이동 경로를 직접 설정할 수 있다.

제어부(250)는 설정된 화재 검출 장치(200)의 이동 경로로 화재 검출 장치(200)를 이동 시킨다. 이를 위해, 제어부(250)는 화재 검출 장치(200)의 구동부(도시하지 않음)를 제어한다. 이때, 구동부는 예를 들어 비행 제어부이다.

화재 검출 장치(200)는 이동 경로를 따라 이동하면서, 열화상 카메라(230)를 통해 제 1 영상을 획득한다.

도 3에 도시한 바와 같이, 실시예들에 따른 화재 검출 방법은 제 1 영상을 통해 획득한 온도 데이터로부터 화재 후보군을 판단하는 단계(s102)를 포함한다.

제 1 영상은 온도 데이터를 포함한다. 이때, 온도 데이터는 제 1 영상에 포함되는 모든 화면 픽셀에 대한 온도 데이터이다. 온도 데이터는 예를 들어 제 1 영상에 포함되는 모든 화면 픽셀에 대한 온도값, 최대 온도의 픽셀 좌표를 포함한다. 이때, 픽셀 좌표는, 예를 들어, 제 1 영상 상의 XY 좌표이다. 또는, 예를 들어, 픽셀 좌표는 제 1 영역의 XYZ 좌표이다. 이때, 최대 온도의 픽셀 좌표는, 제 1 영상에 포함되는 모든 픽셀 좌표의 온도값 중 가장 높은 온도를 출력하는 픽셀 좌표이다.

이때, 온도 데이터는 기 설정된 시간마다 열화상 카메라(230)를 통해 획득한 값이다. 예를 들어, 열화상 카메라(230)는 제 1 영상을 통해 온도 데이터를 기 설정된 프레임마다 출력하고, 예를 들어, 30프레임마다 출력한다. 이를 통해, 화재 검출 장치(200)는 실시간으로 온도 데이터를 제공할 수 있다.

제어부(250)는 획득한 온도 데이터로부터 화재 후보군을 포함한다. 이때, 화재 후보군은 예를 들어 온도값에 있어서, 일정 온도 이상의 온도값을 포함하는 영역이다. 이때, 일정 온도는 예를 들어 도 1에서 설명한 서버(300)에 의해 설정된다.

서버(300)는 일정 온도를 화재 검출 판단 기준 온도로 설정한다. 이때, 서버(300)는 예를 들어 화재 검출 장치(200)의 이동 경로의 기온에 기초하여 화재 검출 판단 기준 온도를 설정한다. 예를 들어 서버(300)는 여름철에는 화재 검출 판단 기준 온도를 높게 설정한다. 예를 들어 서버(300)는 여름철에는 화재 검출 판단 기준 온도를 200도로 설정할 수 있다. 또는, 예를 들어 서버(300)는 겨울철에는 화재 검출 판단 기준 온도를 상대적으로 낮게 설정한다. 예를 들어 서버(300)는 겨울철에는 화재 검출 판단 기준 온도를 70도로 설정할 수 있다.

그러나, 상술한 바와 달리 화재 검출 장치(200)는 제어부(250)를 통해 화재 검출 판단 기준 온도를 직접 설정할 수도 있다. 예를 들어, 제어부(250)는 이동 중 서버(300)와 연결이 되지 않으나, 이동을 계속하는 경우 제어부(250)를 통해 화재 검출 판단 기준 온도를 직접 설정한다.

이와 같이, 실시예들에 따른 화재 검출 시스템(1000)은 날씨 및/또는 상황에 따라 화재 검출 판단 기준을 상이하게 설정할 수 있다. 화재 검출 장치(200)는 상술한 방법을 통해 화재 후보군을 판단한다.

이와 같이, 실시예들에 따른 화재 검출 장치(200)는 온도 데이터를 통해 화재 후보군을 빠르게 찾아낼 수 있다.

도 3에 도시한 바와 같이, 실시예들에 따른 화재 검출 방법은 화재 후보군으로부터 화염(101)의 크기 및/또는 위치를 판단하는 단계(s103)를 포함한다.

제어부(250)는 화재 후보군이 판단되면, 화재 후보군 상에서 화재 검출 장치(200)가 호버링(hovering) 되도록 한다. 이때, 호버링은 화재 검출 장치(200)가 지면으로부터 일정한 고도를 유지한 채 움직이지 않거나 또는 거의 움직이지 않는 상태이다. 즉, 호버링은 화재 검출 장치(200)가 제자리 비행하는 상태이다.

제어부(250)는 화재 검출 장치(200)가 호버링 된 상태에서 화재 후보군으로부터 화염(101)의 크기 및/또는 위치를 판단한다. 화재(101)의 크기 및/또는 위치 판단에 대한 상세한 설명은 도 6 내지 도 7에서 더 상세하게 설명한다.

도 3에 도시한 바와 같이, 실시예들에 따른 화재 검출 방법은 판단된 화염을 광학 카메라(240)로 획득한 제 2 영상을 통해 분석하는 단계(s104)를 포함한다.

화재 검출 장치(200)는 s103에서 판단한 화염(101)의 크기 및/또는 위치에 대응하여, 광학 카메라(240)를 통해 제 2 영상을 획득한다. 제어부(250)는 제 2 영상을 통해 판단된 화염(101)이 실제 화재인지 여부를 분석 및 판단한다. 예를 들어 제어부(250)는 판단된 화염(101) 영역만을 촬영한 제 2 영상을 예를 들어 AI와 같은 인공지능을 통해 분석 및 판단함으로써, 화재 탐지에 대한 정확도를 향상시킨다. 이에 대한 상세한 설명은 도 8에서 후술한다.

도 3에 도시하지는 않았으나, 제어부(250)는 제 2 영상을 분석한 결과 실제 화재가 발생되었다고 판단하는 경우 외부 서버(예를 들어, 서버(300))를 향해 화재 발생 사실을 전송한다. 이에 따라, 화재 검출 장치(200)는 화재 발생 시 신속한 조기 대처를 제공하고, 피해가 최소화되도록 할 수 있다.

한편, 도 3에 도시하지는 않았으나, 화재 검출 장치(200)가 화재를 감지하지 못한 채 이동 경로를 모두 이동하는 경우, 화재 검출 장치(200)는 화재 감지를 종료하고 기 설정된 착륙 지점으로 이동한다.

이와 같이, 실시예들에 따른 화재 검출 장치(200)는 열화상 카메라(230)를 통해 획득한 영상에 기초하여 화염을 판단하고, 판단된 화염 부분을 광학 카메라(240)를 통해 영상으로 획득한 뒤 이러한 영상에 기초하여 실제 화재인지 여부를 판단한다. 이를 통해, 화재 검출 장치(200)는 화재 의심 지역에 대해 보다 집중적으로 실제 화재인지 여부를 판단할 수 있어 효율적이다. 또한, 화재 검출 장치(200)는 예를 들어 인공지능을 통해 실제 화재인지 여부를 더 정확도 높게 판단한다.

이하에서는 이러한 각 단계들에 대해 더 상세하게 설명한다.

도 4는 도 3에서 설명한 s101을 설명하는 도면이다.

도 3에서 설명한 바와 같이, 화재 검출 시스템(1000)은 화재 검출 장치(200)의 이동 경로를 설정한다. 도 4에서는, 서버(300)가 화재 검출 장치(200)의 이동 경로를 설정하는 예시에 대해 설명한다.

실시예들에 따른 화재 검출 장치(200)의 이동 경로(12)를 설정하기 위하여, 서버(300)는 임무 고도 및 카메라 정보를 획득한다. 서버(300)는 이동 경로(12)의 설정을 위해 중첩률을 더 획득할 수 있다.

이때, 임무 고도는 화재 검출 장치(200)의 임무 고도이다. 임무 고도는 예를 들어 화재 검출 장치(200)의 이동 시 지면으로부터 화재 검출 장치(200) 사이의 거리이다. 임무 고도는 예를 들어 100m 이다. 실시예들에 따른 화재 검출 장치(200)는, 도 1 내지 도 3에서 설명한 바와 같이, 열화상 카메라(230)를 통해 판단한 의심 지역에 대하여 광학 카메라(240)를 통해 획득함으로써, 이와 같이 100m 이상의 높은 임무 고도에서도 높은 정확도 및 속도로 화재 발생 여부를 검출할 수 있다.

카메라 정보는 예를 들어 카메라의 팬(pan), 틸트(tilt) 및 줌(zoom) 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 이때, 카메라는 열화상 카메라(230) 및 광학 카메라(240)를 포함한다. 팬 정보는 카메라의 수평 회전 정도에 대한 정보이다. 틸트 정보는 카메라의 수직 회전 정도에 대한 정보이다. 팬 정보 및 틸트 정보는 예를 들어 각도를 통해 나타낼 수 있다. 줌 정보는 카메라가 획득하는 영상의 배율 정도에 대한 정보이다. 줌 정보는 예를 들어 배수를 통해 나타낼 수 있다. 또한, 카메라 정보는 시야(FOV, Field Of View)를 포함한다. 시야는 예를 들어 카메라를 통해 관측할 수 있는 범위이다. 시야는 예를 들어 수직 각도와 수평 각도로서 나타낼 수 있고, 예를 들어 수직 45, 수평 37과 같이 나타낼 수 있다.

제어부(250)는 임무 고도 및 카메라 정보에 기초하여 촬영 영역 간 적정 간격을 판단한다.

도 4의 (a)는 화재 검출 장치(200)의 이동 경로를 설정하는 예시를 도시한 것이다.

도 4의 (a)는 판단한 적정 간격에 기초하여, 서버(300)가 경로를 자동으로 생성한 예시이다. 이때, 서버(300)는 자동으로 생성한 경로를 도 4의 (a)와 같이 서버(300)와 통신하는 외부 장치를 통해 출력한다. 이때 외부 장치는 예를 들어 디스플레이 디바이스로서, 영상을 출력 가능한 디스플레이를 포함하는 모든 디지털 디바이스를 포함한다.

구체적으로, 서버(300)는 예를 들어, 디스플레이 디바이스(10)로부터 화재 검출 장치(200)의 이동 경로 생성이 요구되는 영역(11)을 수신한다. 이와 같이, 실시예들에 따른 화재 검출 시스템(1000)은 사용자가 간단한 드래그를 통해 화재 검출 영역을 설정할 수 있도록 한다. 서버(300)는 수신한 영역(11) 내에서, 화재 검출 장치(200)의 이동 경로(12)를 생성한다.

이때, 화재 검출 장치(200)의 이동 경로(12)는 복수 개의 촬영 영역을 포함한다. 이때, 복수 개의 촬영 영역은 서로 적정 간격의 거리를 갖는다. 예를 들어, 촬영 영역(1)과 촬영 영역(2) 사이의 간격은 적정 간격이다.

한편, 서버(300)는 예를 들어 디스플레이 디바이스(10)로부터 복수 개의 촬영 영역 중 일부에 대한 이동이 있는 경우, 이러한 이동을 포함하여 화재 검출 장치(200)의 이동 경로(12)를 생성한다. 예를 들어, 서버(300)는 디스플레이 디바이스(10)를 통해 촬영 영역(14)의 이동을 수신하는 경우, 촬영 영역(14)는 이동된 위치로 이동 경로(12)를 이루게 된다. 이와 같이, 실시예들에 따른 화재 검출 시스템(1000)은 간단한 드래그를 통해 이동 경로(12)를 수정할 수 있는 방안을 제공한다.

이때, 이동 경로(12)는 도 4의 (a)와 같이 촬영 영역들 상의 숫자 또는 화살표를 통해 표시될 수 있다. 그러나, 이동 경로(12)의 표시 방법은 이에 한정되지 않는다.

이와 같이, 실시예들에 따른 화재 검출 시스템(1000)은 화재 검출 장치(200)의 이동 경로를 용이하게 생성할 수 있다. 이를 통해, 화재 검출 시스템(1000)은 화재 검출을 위한 화재 검출 장치(200) 조작에 대한 사용자 편의를 향상시킨다. 또한, 화재 검출 시스템(1000)은 화재 탐지가 요구되는 모든 영역을 효율적으로 검출할 수 있다.

도 4의 (b)는 화재 검출 장치(200)의 이동 경로에 따른 세부 기능을 설정하는 예시를 도시한 것이다.

서버(300)는 이동 경로(12)가 생성되면, 화재 검출 장치(200)의 구동에 대한 상세한 정보를 출력한다. 예를 들어, 도 4의 (b)에 도시한 바와 같이, 서버(300)는 화재 검출 장치(200)의 임무 예상 시간을 출력한다.

또는, 서버(300)는 이동 경로(12)가 생성되면, 화재 검출 장치(200)의 구동에 대한 상세한 명령을 출력한다.

예를 들어, 도 4의 (b)에 도시한 바와 같이, 서버(300)는 화재 검출 장치(200)의 이동 방향을 설정한다. 이동 방향은 예를 들어 근거리/원거리에 대한 명령 및 시계/반시계 방향에 대한 명령을 포함한다. 근거리/원거리에 대한 명령은 예를 들어, 근거리에서 원거리를 향하여 화재 검출 장치(200)가 구동할지 또는 원거리에서 근거리를 향하여 화재 검출 장치(200)가 구동할지 여부에 대한 명령이다. 시계/반시계 방향에 대한 명령은 예를 들어 화재 검출 장치(200)가 시계 방향으로 구동할지 또는 반시계 방향으로 구동하지 여부에 대한 명령이다.

또는, 예를 들어 서버(300)는 화재 검출 장치(200)가 서버(300)와 통신이 수행되지 않는 경우, 화재 검출 장치(200)가 미션을 진행할지 또는 홈으로 복귀할지 여부에 대한 명령을 설정한다. 이에 대하여는, 도 9에서 더 상세하게 설명한다.

도 4의 (b)에 도시한 바와 같이, 서버(300)는 이와 같은 명령을 미리 설정하여 디스플레이 디바이스(10)를 통해 출력할 수 있다. 출력된 화면은 예를 들어 도 4의 (b)의 20과 같다. 또는, 서버(300)는 이와 같은 구동 명령을 화재 검출 장치(200)에 전송하여, 화재 검출 장치(200)가 위 명령에 따라 자동으로 또는 수동으로 구동하도록 할 수 있다.

이와 같은 방안을 통해, 사용자는 용이하게 화재 검출 장치(200)의 이동 경로(12)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 디스플레이 디바이스(10)를 통해 사용자 입력 정보, 서버가 설정한 정보, 화재 검출 장치로부터 수신하는 실시간 정보를 확인할 수 있다. 이에 따라, 실시예들은 사용자 편의를 향상시킨다.

실시예들에 따른 화재 검출 장치(200)는 생성된 이동 경로(12)를 따라 이동할 수 있다. 이하에서는, 이와 같이 화재 검출 장치(200)가 이동 경로를 따라 이동하면서 s101에서 설명한 제 1 영상을 획득하는 예시를 설명한다.

도 5는 도 3에서 설명한 s101을 설명하는 도면이다.

도 4에서 설명한 바와 같이, 화재 검출 장치(200)의 이동 경로(12)가 설정되면, 화재 검출 장치(200)는 이동 경로를 향해 이동한다.

제어부(250)는 화재 검출 장치(200)가 이동 경로(12)의 첫 번째 촬영 영역(예를 들어 도 4에서 설명한 촬영 영역(1))에 도착하면, 열화상 카메라(230)를 구동한다. 예를 들어, 제어부(250)는 광학 카메라(240) 대신 열화상 카메라(240)를 구동한다. 이에 따라, 화재 검출 장치(200)는 예를 들어 도 5의 (a)와 같은 RGB 화면으로부터 도 5의 (b)와 같은 IR 화면으로 전환된 영상을 획득한다.

예를 들어 도 5의 (b)에 나타낸 IR 화면은, 도 1 내지 도 4에서 설명한 촬영 영역(1)을 촬영한 제 1 영상이다.

이를 통해, 실시예들에 따른 화재 검출 장치(200)는 온도 데이터를 포함하는 제 1 영상을 실시간으로 획득할 수 있다. 이와 같이, 제 1 영상을 획득하면, 도 3의 s102에서 설명한 바와 같이 화재 검출 장치(200)는 화재 후보군을 판단한다. 이하에서는, 이와 같이 판단된 화재 후보군으로부터 화염의 크기 및/또는 위치를 판단(s103)하는 방안에 대해 더 상세하게 설명한다.

도 6은 도 3에서 설명하는 s103을 설명하는 순서도이다.

도 7은 도 6에서 설명하는 s202 내지 s203을 설명하는 도면이다.

도 6에 도시한 바와 같이, 화염(101)의 크기 및/또는 위치를 판단하는 방법은 화재 검출 장치(200)가 호버링되도록 제어하는 단계(s201)를 포함한다. 설명의 편의를 위하여, s201이 가장 선순위로 수행되는 것으로 기재하였으나, s201은 후술하는 s204 이후에 수행되어도 된다.

도 6에 도시한 바와 같이, 화염(101)의 크기 및/또는 위치를 판단하는 방법은 화재 후보군의 픽셀 좌표를 확인하는 단계(s202)를 포함한다.

제어부(250)는 예를 들어 도 7의 (a)에서 표시한 화재 후보군(30)의 픽셀 좌표를 확인한다.

예를 들어, 제어부(250)는 화재 후보군의 픽셀 좌표로부터 s203 내지 s204에서 필요한 값들을 계산한다. 예를 들어, 제어부(250)는 화재 후보군의 픽셀 좌표로부터, 최고 온도 값의 픽셀값을 일정 개수 이상 획득한다. 제어부(250)는 획득한 픽셀값들에 기초하여 평균, 공분산, 신뢰구간 및 고유값(eigenvalue) 값을 계산한다.

이와 같이, 제어부(250)는 필요한 영역의 픽셀 좌표만을 확인함으로써, 필요한 연산량을 저감시킬 수 있다. 이를 통해 실시예들은 더 빠르고 효율적으로 필요한 연산을 수행한다.

도 6에 도시한 바와 같이, 화염(101)의 크기 및/또는 위치를 판단하는 방법은 픽셀 좌표에 기초하여 화염 예측 모델을 생성하는 단계(s203)를 포함한다.

제어부(250)는 획득한 픽셀 좌표에 기초하여 화염 예측 모델(31)을 생성한다. 예를 들어, 제어부(250)는 도 3에서 설명한 화재 검출 판단 기준 온도 이상의 온도를 갖는 복수 개의 픽셀 좌표를 획득한다. 이를 통해, 제어부(250)는 타원 모델링을 생성한다. 화염 예측 모델(31)은 예를 들어 도 7의 (b)에 도시한 바와 같다.

도 6에 도시한 바와 같이, 화염(101)의 크기 및/또는 위치를 판단하는 방법은 화염의 크기와 위치를 판단하는 단계(s204)를 포함한다.

제어부(250)는 일정 온도 이상의 픽셀 값을 통해 화염(101)의 크기 및/또는 위치를 판단한다. 예를 들어, 제어부(250)는 화염 예측 모델(31)에 있어서, 제 1 영상의 프레임 별 최고 온도의 위치를 확인한다. 제어부(250)는 프레임 별 최고 온도의 픽셀 좌표 값을 통해, 화염(101)의 위치 및/또는 크기를 판단한다. 즉, 제어부(250)는 소정 시간동안 프레임 별 최고 온도값의 픽셀 위치를 획득하여, 화염(101)의 위치 및 크기를 판단한다.

이와 같은 방안을 통해, 실시예들에 따른 화재 검출 장치(200)는 매 프레임 별 최고 온도의 위치를 화재 발생 위치로 예상함으로써, 최소한의 데이터를 통해 비교적 정확하게 화염(101)의 위치 및/또는 크기를 판단할 수 있다. 이하에서는, 이와 같이 판단된 화염(101)이 실제 화재인지 여부를 판단하는 내용에 대해 상술한다.

도 8은 도 3에서 설명한 s104를 설명하는 순서도이다.

도 8에 도시한 바와 같이, 판단된 화염이 실제 화재인지 여부를 판단하는 단계는 제 1 영상의 중앙에 화염을 위치시키도록 화재 검출 장치(200)를 제어하는 단계(s301)를 포함한다.

제어부(250)는, 화재 검출 장치(200)가 호버링 상태인 경우에 있어서, 제 1 영상의 중앙에 화염(101)이 위치하도록 한다. 이를 위해, 제어부(250)는 열화상 카메라(230) 짐벌의 팬(pan) 및 틸트(tilt) 중 적어도 하나를 제어한다. 필요한 경우, 제어부(250)는 광학 카메라(240) 짐벌의 팬 밀 틸트 중 적어도 하나도 제어한다.

이를 통해, 화재 검출 장치(200)는 화재 검출 장치(200) 자체를 이동시키는 경우보다 더 빠르고 정확하게 화염(101)이 제 1 영상의 중앙에 오도록 할 수 있다.

열화상 카메라(230)는 화염(101)이 제 1 영상의 중앙에 위치하면, 열화상 스냅샷을 촬영한다.

도 8에 도시한 바와 같이, 판단된 화염이 실제 화재인지 여부를 판단하는 단계는 중앙에 위치한 화염(101) 에 대해 제 2 영상을 획득하는 단계(s302)를 포함한다.

광학 카메라(240)는 제 1 영상의 중앙에 위치하는 열화상 스냅샷에 기초하여, 제 2 영상을 획득한다. 광학 카메라(240)는 판단된 화염(101)을 포함하는 영역을 촬영하여, 제 2 영상을 획득한다. 이때, 제 2 영상은, 광학적 이미지로서 예를 들어 RGB 영상이다.

도 8에 도시한 바와 같이, 판단된 화염이 실제 화재인지 여부를 판단하는 단계는 화염이 기 설정된 크기 이상이 되도록 제 2 영상을 줌하는 단계(s303)를 포함한다.

제어부(250)는 제 2 영상을 줌(zoom) 한다. 제어부(250)는 제 2 영상에 있어서, 화염(101)이 위치하는 부분을 줌 한다. 제어부(250)는 도 6 내지 도 7에서 설명한 화재 모델링의 크기에 따라 적절한 줌의 배수를 계산하여, 제 2 영상을 줌한다.

이를 통해, 화재 감지 장치(200)는 s304에서, 인공 지능을 통해 실제 화재인지 여부를 분석하는 정확도를 높일 수 있다. 또한, 화재 감지 장치(200)는 인공 지능의 판단 시 주변 배경에 대해 최소한으로 영향을 받도록 할 수 있다. 또한, 화재 감지 장치(200)는 인공 지능이 화재를 판별하기에 가장 적절한 크기로 제 2 영상을 통해 출력되도록 한다. 또한, 이를 통해 화재 감지 장치(200)는 인공 지능의 화재 인식률을 높임으로써, 최소한의 학습량으로 다양한 영역에서 인공 지능을 통한 화재 감지가 가능하도록 한다.

광학 카메라(240)는 제 2 영상의 일부가 줌 되면, 광학 스냅샷을 획득한다.

도 8에 도시한 바와 같이, 판단된 화염이 실제 화재인지 여부를 판단하는 단계는 화염(101)이 실제 화재인지 여부를 분석 및/또는 판단하는 단계(s304)를 포함한다.

제어부(250)는 비전 기술 또는 딥러닝과 같은 인공 지능을 통해, 제 1 영상에서 화재 발생 지역으로 판단된 화염(101)이 실제 화재인지 여부를 분석 및/또는 판단한다. 예를 들어, 제어부(250)는 광학 스냅샷을 분석하여 화염(101)이 실제 화재인지 여부를 판단한다.

예를 들어 제어부(250)는 화염(101)이 연기 및 불꽃 중 적어도 하나를 포함하는지 여부를 판단한다. 제어부(250)는 화염(101)이 연기 및 불꽃 중 적어도 하나를 포함한다고 판단한 경우, 화재 후보군에 실제 화재가 발생하였다고 판단한다.

제어부(250)는 제 2 영상을 통해 화염(101)이 실제 화재라고 판단한 경우, 통신부(210)를 통해 다른 서버(예를 들어 300)로 “화재 발생 알림”을 전송한다. 또한, 제어부(250)는 제 2 영상을 통해 화염(101)이 실제 화재가 아니라고 판단한 경우, 통신부(210)를 통해 다른 서버(예를 들어 300)로 “화재 의심 알림”을 전송한다.

상술한 방안을 통해, 실시예들에 따른 화재 검출 장치(200)는 화재 발생 여부를 신속하고 효율적으로 판단한다. 또한, 실시예들은 화재 발생 여부를 높은 정확도를 갖고 판단한다.

도 9는 실시예들에 따른 화재 검출 장치의 홈 복귀 여부를 판단하는 방법을 설명하는 순서도이다.

도 9에 도시한 바와 같이, 화재 검출 장치(200)는 서버(300)와 실시간으로 통신을 수행한다(s401). 예를 들어 화재 검출 장치(200)는 서버(300)로부터 구동 명령을 수신한다. 또는, 예를 들어, 화재 검출 장치(200)는 도 1 내지 도 8에서 설명한 바와 같이 획득한 영상, 화재 발생과 관련하여 계산 또는 판단된 정보 등을 서버(300)를 향해 전송한다.

화재 검출 장치(200)는 서버(300)와 통신이 유지되지 않는 경우(s402), 화재 검출 장치(200)는 홈 복귀 여부를 판단(s403)한다.

제어부(250)는 서버(300)와 통신이 끊어진 시점에서, 출발 지점인 홈으로 복귀할지 또는 이동 경로(12)를 따라 계속하여 이동하면서 화재 발생 검출을 수행할지 여부를 판단한다. 제어부(250)는, 서버(300)와 통신이 되지 않는 경우, 화재 검출 장치(200)의 배터리 잔여량, 남은 이동 경로, 홈 복귀까지의 거리 및 화재 검출 장치(200)의 배터리 연비 중 적어도 하나 이상에 기초하여 홈 복귀 여부를 결정한다.

예를 들어, 제어부(250)는 배터리 잔여량이 소정 값 미만인 경우, 화재 검출 장치(200)가 홈으로 복귀하도록 한다. 이때, 소정 값은 화재 검출 장치(200)가 이동 경로(12)의 완주가 가능하다고 판단되는 배터리 양이다. 또는, 예를 들어, 제어부(250)는 배터리 잔여량이 소정 값 이상인 경우, 화재 검출 장치(200)가 이동 경로를 따라 계속하여 이동하면서 화재 발생 검출을 수행하도록 한다.

한편, 화재 검출 장치(200)는 서버(300)와 실시간으로 통신이 유지되는 경우, 계속하여 서버(300)와 통신을 수행(s401)한다. 또한, 화재 검출 장치(200)는 이동 경로(12)를 계속하여 이동하면서 도 1 내지 도 8에서 설명한 바와 같이 화재를 검출한다. 이때, 도 3에서 설명한 바와 같이, 화재 검출 장치(200)가 화재를 감지하지 못한 채 이동 경로(12)를 모두 이동하는 경우, 화재 검출 장치(200)는 화재 감지를 종료하고 기 설정된 착륙 지점으로 이동한다.

한편, 도 9에서 설명한 내용은 도 1 내지 도 8에서 설명한 어느 단계에서도, 화재 검출 장치(200)와 서버(300)의 연결이 끊기는 경우에 적용 가능하다.

한편, 도 1 내지 도 9에서 설명한 제어부(250)가 수행하는 전부 또는 일부의 기능은, 서버(300)가 수행할 수 있다. 또한, 도 1 내지 도 9에서 설명한 서버(300)가 수행하는 전부 또는 일부의 기능은 제어부(250)가 수행할 수 있다. 따라서, 제어부(250) 또는 서버(300) 중 적어도 하나가 작동이 어려운 경우, 서버(300) 또는 제어부(250)는 통신부(210)를 통해 필요한 데이터를 설정 또는 판단할 수 있다.

이와 같이, 실시예들은 화재 발생 여부를 신속하고 효율적이고 및/또는 정확하게 검출할 수 있다.

이상 본 발명의 실시예에 따른 시스템 및 방법을 구체적인 실시 형태로서 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로서 본 발명은 이에 한정되지 않는 것이며, 본 명세서에 개시된 기초 사상에 따르는 최광의 범위를 갖는 것으로 해석되어야 한다.

당업자는 개시된 실시 형태들을 조합, 치환하여 적시되지 않은 실시 형태를 실시할 수 있으나, 이 역시 본 발명의 권리범위를 벗어나지 않는 것이다. 이외에도 당업자는 본 명세서에 기초하여 개시된 실시형태를 용이하게 변경 또는 변형할 수 있으며, 이러한 변경 또는 변형도 본 발명의 권리범위에 속함은 명백하다.

200: 화재 검출 장치
210: 통신부
220: 메모리
230: 열화상 카메라
240: 광학 카메라
250: 제어부
300: 서버
1000: 화재 검출 시스템

Claims

열화상 카메라를 통해 제 1 영상을 획득하는 단계;
상기 제 1 영상을 통해 획득한 온도 데이터로부터 화재 후보군을 판단하는 단계;
상기 화재 후보군으로부터 화염의 크기 및 위치를 판단하는 단계;
상기 판단된 화염을 광학 카메라로 획득한 제 2 영상을 통해 분석하는 단계;
를 포함하는,
화재 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 열화상 카메라 및 상기 광학 카메라는 드론에 탑재되는,
화재 검출 방법.
제 2 항에 있어서,
상기 제 1 영상을 획득하는 단계는,
임무 고도 및 열화상 카메라 정보를 입력하여 이동 경로 간 적정 간격을 계산하는 단계;
상기 계산 결과에 기초하여 촬영 영역을 설정하고, 상기 드론의 이동 경로를 생성하는 단계;
상기 드론이 상기 생성된 경로를 따라 상기 제 1 영상을 획득하는 단계;
를 포함하는,
화재 검출 방법.
제 2 항에 있어서,
상기 화재 후보군을 판단하는 단계는,
상기 획득한 온도 데이터에 있어서, 일정 온도 이상이 감지되는 영역을 판단하는 단계; 및
상기 일정 온도 이상이 감지되는 영역을 화재 후보군으로 판단하는 단계;
를 포함하는,
화재 검출 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 화염의 크기와 위치를 판단하는 단계는,
상기 화재 후보군 상에 상기 드론이 호버링 하도록 하는 단계;
상기 화재 후보군의 픽셀 좌표를 확인하는 단계;
상기 픽셀 좌표에 기초하여 화염 예측 모델을 생성하는 단계; 및
상기 화염 예측 모델에 기초하여 화염의 크기와 위치를 판단하는 단계;
를 포함하는,
화재 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 광학 카메라를 통해 분석하는 단계는,
상기 제 1 영상의 중앙에 화염을 위치시키는 단계;
상기 중앙에 위치한 화염에 대해 상기 광학 카메라를 통해 제 2 영상을 획득하는 단계;
상기 화염이 기 설정된 크기 이상이 되도록 상기 제 2 영상을 줌(zoom)하는 단계;
를 포함하는,
화재 검출 방법.
제 6 항에 있어서,
상기 영상을 분석하는 단계는,
상기 제 2 영상을 줌하여 광학 스냅샷을 획득하는 단계; 및
상기 광학 스냅샷을 통새 실제 화재 발생 여부를 분석하는 단계;
를 포함하는,
화재 검출 방법.
제 1 영역을 촬영한 제 1 영상을 획득하는 열화상 카메라;
상기 제 1 영역에 포함되는 화염을 촬영한 제 2 영상을 획득하는 광학 카메라; 및
상기 제 1 영상에 기초하여 상기 제 1 영역 내의 화재 후보군을 판단하고, 상기 화재 후보군으로부터 상기 화염의 크기 및 위치를 판단하고, 상기 제 2 영상에 기초하여 상기 판단된 화염이 실제 화재인지 여부를 분석하는 제어부;
를 포함하는,
화재 검출 장치.
제 8 항에 있어서,
상기 열화상 카메라는,
상기 제 1 영역 내에 있어서, 상기 제 1 영역에 대한 온도 데이터를 포함하는 제 1 영상을 획득하는,
화재 검출 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 온도 데이터는,
기 설정된 시간마다 획득한 값으로서, 상기 제 1 영역에 포함되는 모든 픽셀 좌표의 온도값 및 상기 제 1 영역에 포함되는 최대 온도의 픽셀값 중 적어도 하나를 포함하는,
화재 검출 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 모든 픽셀 좌표의 온도값 중 적어도 하나 이상이 일정 온도 이상인 경우, 상기 화재 검출 장치가 호버링 상태가 되도록 제어하는,
화재 검출 장치.
제 11 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 화재 검출 장치가 호버링 상태인 경우에 있어서,
소정 시간 동안 획득한 상기 최대 온도의 픽셀값을 통해 상기 화염의 크기 및 위치를 판단하는,
화재 검출 장치.
제 11 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 화재 검출 장치가 호버링 상태인 경우에 있어서, 상기 제 1 영상의 중앙에 상기 판단된 화염이 위치하도록 상기 화재 검출 장치의 팬(pan) 및 틸트(tilt) 중 적어도 하나를 제어하는,
화재 검출 장치.
제 8 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제 2 영상이 상기 판단된 화염이 연기 및 불꽃 중 적어도 하나를 포함하는지를 판단하고, 상기 판단된 화염이 연기 및 불꽃 중 적어도 하나를 포함한다고 판단한 경우 상기 화재 후보군을 실제 화재로 판단하는,
화재 검출 장치.
서버 및 화재 검출 장치를 포함하는 화재 검출 시스템에 있어서,
상기 화재 검출 장치와 통신하고, 상기 화재 검출 장치의 이동 경로, 화재 검출 판단 기준 온도를 설정하는 서버; 및
상기 이동 경로에 따라 이동하면서, 열화상 카메라 및 광학 카메라를 통해 화재를 검출하는 화재 검출 장치;
를 포함하는,
화재 검출 시스템.
제 15 항에 있어서,
상기 서버는,
기온에 기초하여 상기 화재 검출 판단 기준 온도를 설정하는,
화재 검출 시스템.
제 15 항에 있어서,
상기 화재 검출 장치는,
상기 서버와 통신이 되지 않는 경우, 상기 화재 검출 장치의 배터리 잔여량, 남은 이동 경로, 홈 복귀까지의 거리 및 상기 화재 검출 장치의 배터리 연비 중 적어도 하나 이상에 기초하여 홈 복귀 여부를 판단하는,
화재 검출 시스템.
제 15 항에 있어서,
상기 화재 검출 시스템은,
사용자 입력 정보, 상기 서버가 설정한 정보, 상기 화재 검출 장치로부터 수신하는 실시간 정보를 출력하는 디스플레이 디바이스;
를 더 포함하는,
화재 검출 시스템.