JP2001014571A - 火災検出装置、火災検出システム及び火災検出方法 - Google Patents
火災検出装置、火災検出システム及び火災検出方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 火災の発生を正確に検出できる火災検出装
置、火災検出システム及び火災検出方法を提供するこ
と。 【解決手段】 火災発生を監視すべき監視領域を撮影し
て得られた画像データを入力しその画像データにおいて
一定の輝度レベル以上となる明部領域を抽出し（Ｓ１
４）、明部領域の面積の時間的変化を周波数分析し（Ｓ
２２）、明部領域の面積変化における周波数成分のばら
つきが一定値より大きいときに監視領域に火災が発生し
ていると判定する（Ｓ２６）。
置、火災検出システム及び火災検出方法を提供するこ
と。 【解決手段】 火災発生を監視すべき監視領域を撮影し
て得られた画像データを入力しその画像データにおいて
一定の輝度レベル以上となる明部領域を抽出し（Ｓ１
４）、明部領域の面積の時間的変化を周波数分析し（Ｓ
２２）、明部領域の面積変化における周波数成分のばら
つきが一定値より大きいときに監視領域に火災が発生し
ていると判定する（Ｓ２６）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理技術を用
いて火災を検出する火災検出装置、火災検出システム及
び火災検出方法に関するものである。
いて火災を検出する火災検出装置、火災検出システム及
び火災検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】一般に、火災などの監視を目的として監
視カメラが用いられる場合がある。例えば、高速道路な
どのトンネルでは、火災、事故などの監視を目的として
監視カメラが設置され、この監視カメラの撮影映像を道
路管制センタなどへ伝送し、モニタに表示される撮影画
像を監視員が監視することにより、火災などの発生を検
出している。
視カメラが用いられる場合がある。例えば、高速道路な
どのトンネルでは、火災、事故などの監視を目的として
監視カメラが設置され、この監視カメラの撮影映像を道
路管制センタなどへ伝送し、モニタに表示される撮影画
像を監視員が監視することにより、火災などの発生を検
出している。
【０００３】しかし、監視カメラの設置数が多大なもの
となる場合など、監視員の目視による火災の監視業務
は、大きな負担となる。このため、このような監視業務
を支援すべく、監視カメラの映像信号を利用して撮影現
場における火災を検出システムの開発が進められてい
る。
となる場合など、監視員の目視による火災の監視業務
は、大きな負担となる。このため、このような監視業務
を支援すべく、監視カメラの映像信号を利用して撮影現
場における火災を検出システムの開発が進められてい
る。
【０００４】監視カメラの映像信号を用いた火災検出シ
ステムとしては、その映像信号から得られる画像データ
について画像処理を施し、火災の発生を検出するものが
考えられる。
ステムとしては、その映像信号から得られる画像データ
について画像処理を施し、火災の発生を検出するものが
考えられる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな火災検出システムにあっては、撮影現場で現実に火
災が発生しているか否かが正確に検出できないという問
題点がある。すなわち、画像処理の手法として、炎を検
出するために、映像信号から得られた画像データを二値
化処理し輝度の大きい部分を抽出することが考えられる
が、このような手法では、車両のヘッドライトなど炎以
外の明るいものとの判別が困難であり、火災のみを抽出
することが困難であった。
うな火災検出システムにあっては、撮影現場で現実に火
災が発生しているか否かが正確に検出できないという問
題点がある。すなわち、画像処理の手法として、炎を検
出するために、映像信号から得られた画像データを二値
化処理し輝度の大きい部分を抽出することが考えられる
が、このような手法では、車両のヘッドライトなど炎以
外の明るいものとの判別が困難であり、火災のみを抽出
することが困難であった。
【０００６】そこで本発明は、以上のような問題点を解
決するためになされたものであって、火災の発生を正確
に検出できる火災検出装置、火災検出システム及び火災
検出方法を提供することを目的とする。
決するためになされたものであって、火災の発生を正確
に検出できる火災検出装置、火災検出システム及び火災
検出方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】すなわち、本発明に係る
火災検出装置は、火災発生を監視すべき監視領域を撮影
して得られた画像データを入力しその画像データにおい
て一定の輝度レベル以上となる明部領域を抽出する明部
検出手段と、明部領域の面積の時間的変化を周波数分析
する周波数分析手段と、明部領域の面積変化における周
波数成分のばらつきが一定値より大きいときに監視領域
に火災が発生していると判定する火災判定手段とを備え
ている。
火災検出装置は、火災発生を監視すべき監視領域を撮影
して得られた画像データを入力しその画像データにおい
て一定の輝度レベル以上となる明部領域を抽出する明部
検出手段と、明部領域の面積の時間的変化を周波数分析
する周波数分析手段と、明部領域の面積変化における周
波数成分のばらつきが一定値より大きいときに監視領域
に火災が発生していると判定する火災判定手段とを備え
ている。
【０００８】また本発明に係る火災検出装置は、前述の
火災判定手段が、明部領域の面積変化における周波数成
分の分散値が一定値より大きいときに監視領域に火災が
発生しているか否かを判定することを特徴とする。
火災判定手段が、明部領域の面積変化における周波数成
分の分散値が一定値より大きいときに監視領域に火災が
発生しているか否かを判定することを特徴とする。
【０００９】また本発明に係る火災検出装置は、トンネ
ル内の火災発生を検出に用いられることを特徴とする。
ル内の火災発生を検出に用いられることを特徴とする。
【００１０】また本発明に係る火災検出システムは、火
災発生を監視すべき監視領域を撮影する撮影手段と、撮
影手段から出力される映像信号を入力しその映像信号の
画像データに基づいて監視領域の火災発生を検出する前
述したいずれかに記載の火災検出装置とを備えたもので
ある。
災発生を監視すべき監視領域を撮影する撮影手段と、撮
影手段から出力される映像信号を入力しその映像信号の
画像データに基づいて監視領域の火災発生を検出する前
述したいずれかに記載の火災検出装置とを備えたもので
ある。
【００１１】また本発明に係る火災検出方法は、火災発
生を監視すべき監視領域を撮影して得られた画像データ
を入力しその画像データにおいて一定の輝度レベル以上
となる明部領域を抽出する明部検出工程と、明部領域の
面積の時間的変化を周波数分析する周波数分析工程と、
明部領域の面積変化における周波数成分のばらつきが一
定値より大きいときに監視領域に火災が発生していると
判定する火災判定工程とを備えている。
生を監視すべき監視領域を撮影して得られた画像データ
を入力しその画像データにおいて一定の輝度レベル以上
となる明部領域を抽出する明部検出工程と、明部領域の
面積の時間的変化を周波数分析する周波数分析工程と、
明部領域の面積変化における周波数成分のばらつきが一
定値より大きいときに監視領域に火災が発生していると
判定する火災判定工程とを備えている。
【００１２】また本発明に係る火災検出方法は、前述の
火災判定工程が、明部領域の面積変化における周波数成
分の分散値が一定値より大きいときに監視領域に火災が
発生しているか否かを判定することを特徴とする。
火災判定工程が、明部領域の面積変化における周波数成
分の分散値が一定値より大きいときに監視領域に火災が
発生しているか否かを判定することを特徴とする。
【００１３】これらの発明によれば、画像データの明部
領域の面積が周期的に変化するものを炎でないとして排
除し、画像データの明部領域の面積変化の周期性に一定
以上のばらつきがある場合に炎であると判断することに
より、監視領域の炎を車両のヘッドライトなど炎以外の
ものと確実に識別することができる。このため、監視領
域に炎が存在しているか否かを確実に検出することがで
き、監視領域における火災発生を確実に検出することが
できる。
領域の面積が周期的に変化するものを炎でないとして排
除し、画像データの明部領域の面積変化の周期性に一定
以上のばらつきがある場合に炎であると判断することに
より、監視領域の炎を車両のヘッドライトなど炎以外の
ものと確実に識別することができる。このため、監視領
域に炎が存在しているか否かを確実に検出することがで
き、監視領域における火災発生を確実に検出することが
できる。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、添付図面に基づき、本発明
の実施形態について説明する。なお、各図において同一
要素には同一符号を付して説明を省略する。また、図面
の寸法比率は説明のものと必ずしも一致していない。
の実施形態について説明する。なお、各図において同一
要素には同一符号を付して説明を省略する。また、図面
の寸法比率は説明のものと必ずしも一致していない。
【００１５】（第一実施形態）図１に本実施形態に係る
火災検出システム及び火災検出装置の構成を示す。
火災検出システム及び火災検出装置の構成を示す。
【００１６】図１に示すように、火災検出システム１
は、車両などが走行するトンネル１０内の火災発生を検
出するシステムであって、監視カメラ２、火災検出装置
３を備えている。
は、車両などが走行するトンネル１０内の火災発生を検
出するシステムであって、監視カメラ２、火災検出装置
３を備えている。
【００１７】監視カメラ２は、トンネル１０内において
火災発生を監視すべき監視領域を撮影する撮影手段であ
り、トンネル１０内に設置されている。この監視カメラ
２としては、例えば、ＣＣＤカメラなどが用いられる。
また、監視カメラ２は、監視領域を広くとるために、ト
ンネル１０内の上部に設置するのが望ましい。
火災発生を監視すべき監視領域を撮影する撮影手段であ
り、トンネル１０内に設置されている。この監視カメラ
２としては、例えば、ＣＣＤカメラなどが用いられる。
また、監視カメラ２は、監視領域を広くとるために、ト
ンネル１０内の上部に設置するのが望ましい。
【００１８】なお、火災検出システムにおける撮影手段
である監視カメラ２としては、動画を撮像するものに限
られず、静止画を撮像するものであってもよい。
である監視カメラ２としては、動画を撮像するものに限
られず、静止画を撮像するものであってもよい。
【００１９】また、トンネル１０内に車両などの交通監
視システムに用いられる監視用カメラが設置されている
ときには、その交通監視用カメラを火災検出システム１
の監視カメラ２として用いることが望ましい。この場
合、既存の監視用カメラで得られた映像信号を用い、そ
の映像信号に基づいて火災検出が可能となる。従って、
火災検出システム１のために別個に監視カメラ２を設置
する必要がなく、火災検出システム１の設置コストが大
幅に削減できる。
視システムに用いられる監視用カメラが設置されている
ときには、その交通監視用カメラを火災検出システム１
の監視カメラ２として用いることが望ましい。この場
合、既存の監視用カメラで得られた映像信号を用い、そ
の映像信号に基づいて火災検出が可能となる。従って、
火災検出システム１のために別個に監視カメラ２を設置
する必要がなく、火災検出システム１の設置コストが大
幅に削減できる。
【００２０】また、長大なトンネル１０の火災発生を監
視する場合などには、監視カメラ２をトンネル１０に沿
って一定間隔で複数設置してもよい。
視する場合などには、監視カメラ２をトンネル１０に沿
って一定間隔で複数設置してもよい。
【００２１】監視カメラ２は、火災検出装置３と電気的
に接続されており、その火災検出装置３に映像信号を出
力する。火災検出装置３は、監視カメラ２の映像信号を
入力し、その映像信号に基づいて画像処理を行い、監視
領域における炎１１の存在により火災発生を検出するも
のであり、火災検出システム１において火災検出手段と
して機能する。
に接続されており、その火災検出装置３に映像信号を出
力する。火災検出装置３は、監視カメラ２の映像信号を
入力し、その映像信号に基づいて画像処理を行い、監視
領域における炎１１の存在により火災発生を検出するも
のであり、火災検出システム１において火災検出手段と
して機能する。
【００２２】この火災検出装置３は、映像入力部３１、
画像処理部３２、計測処理部３３、外部装置出力部３４
及びヒューマンインターフェース３５を備えて構成され
ている。
画像処理部３２、計測処理部３３、外部装置出力部３４
及びヒューマンインターフェース３５を備えて構成され
ている。
【００２３】映像入力部３１は、監視カメラ２から出力
される映像信号を入力するものであり、アナログ信号で
ある映像信号をデジタル信号にＡ／Ｄ変換し、一定周期
ごとにＡ／Ｄ変換した映像信号を画像データとして画像
メモリに入力する。この画像データの入力は、一定周期
で行われ、例えば、約２００ｍｓごとに行われる。ま
た、入力される画像データは、例えば、ｘ軸、ｙ軸の座
標点ごとに濃淡値を持つ画素の集合であり、その画素の
濃淡は例えば８ビットの２５６階調とされる。
される映像信号を入力するものであり、アナログ信号で
ある映像信号をデジタル信号にＡ／Ｄ変換し、一定周期
ごとにＡ／Ｄ変換した映像信号を画像データとして画像
メモリに入力する。この画像データの入力は、一定周期
で行われ、例えば、約２００ｍｓごとに行われる。ま
た、入力される画像データは、例えば、ｘ軸、ｙ軸の座
標点ごとに濃淡値を持つ画素の集合であり、その画素の
濃淡は例えば８ビットの２５６階調とされる。
【００２４】画像処理部３２は、画像データを二値化な
どの画像処理を行うものであり、例えば、画像処理プロ
セッサなどにより構成される。計測処理部３３は、二値
化された画像データから明るい部分（以下、適宜「明
部」という。）の検出、その明部領域の面積算出、面積
変化の周波数分析及びその周波数成分の分散値算出など
の制御処理を行うものであり、例えば、汎用マイクロプ
ロセッサなどにより構成される。
どの画像処理を行うものであり、例えば、画像処理プロ
セッサなどにより構成される。計測処理部３３は、二値
化された画像データから明るい部分（以下、適宜「明
部」という。）の検出、その明部領域の面積算出、面積
変化の周波数分析及びその周波数成分の分散値算出など
の制御処理を行うものであり、例えば、汎用マイクロプ
ロセッサなどにより構成される。
【００２５】外部出力部３４は、トンネル１０内での火
災発生時に外部装置４へ火災発生信号を出力するもので
あり、外部装置４と接続されている。外部装置４は、火
災発生の表示などを行うものであり、例えば、管制セン
タに設置される警告表示板やトンネル１０の入り口付近
に設置される表示パネルなどである。
災発生時に外部装置４へ火災発生信号を出力するもので
あり、外部装置４と接続されている。外部装置４は、火
災発生の表示などを行うものであり、例えば、管制セン
タに設置される警告表示板やトンネル１０の入り口付近
に設置される表示パネルなどである。
【００２６】ヒューマンインターフェース３５は、シス
テムパラメータの設定や処理結果の出力などを行うもの
であり、画像処理部３２、計測処理部３３及び外部出力
部３４とモニタ・保守コンソール５との間に設置されて
いる。モニタ・保守コンソール５は、図示しない管制セ
ンタに設置され、火災検出装置３の設定などを行うもの
である。管制センタでは、監視カメラ２から伝送される
映像信号を火災検出装置３を介してモニタに入力し、ト
ンネル１０内の状況を監視員が目視にて監視できるよう
になっている。
テムパラメータの設定や処理結果の出力などを行うもの
であり、画像処理部３２、計測処理部３３及び外部出力
部３４とモニタ・保守コンソール５との間に設置されて
いる。モニタ・保守コンソール５は、図示しない管制セ
ンタに設置され、火災検出装置３の設定などを行うもの
である。管制センタでは、監視カメラ２から伝送される
映像信号を火災検出装置３を介してモニタに入力し、ト
ンネル１０内の状況を監視員が目視にて監視できるよう
になっている。
【００２７】次に、本実施形態に係る火災検出システム
及び火災検出装置における火災検出方法について説明す
る。
及び火災検出装置における火災検出方法について説明す
る。
【００２８】図１において、監視カメラ２により、トン
ネル１０内の監視領域が撮影される。監視カメラ２の映
像信号は、火災検出装置３の映像入力部３１に入力さ
れ、Ａ／Ｄ変換され、画像データとして記憶される。そ
して、この画像データに基づき、火災検出装置３によ
り、トンネル１０内で火災が発生したか否かが検出され
る。
ネル１０内の監視領域が撮影される。監視カメラ２の映
像信号は、火災検出装置３の映像入力部３１に入力さ
れ、Ａ／Ｄ変換され、画像データとして記憶される。そ
して、この画像データに基づき、火災検出装置３によ
り、トンネル１０内で火災が発生したか否かが検出され
る。
【００２９】図２に火災検出装置３における火災検出処
理のフローチャートを示す。
理のフローチャートを示す。
【００３０】図２のステップＳ１０（以下、単に「Ｓ１
０」と示す。他のステップについても同様とする。）に
て、画像データの読み込みが行われる。画像データは、
例えば、約２００ｍｓの一定周期で読み込まれる。次い
で、Ｓ１２に移行し、読み込まれた画像データの二値化
処理が行われる。二値化処理は、画素の濃淡値について
予め一定のしきい値を設定しておき、読み込まれた画像
データの各画素について設定したしきい値より高い輝度
レベルの画素のデータを「１」とし、設定したしきい値
以下の輝度レベルの画素のデータを「０」とすることに
より行われる。
０」と示す。他のステップについても同様とする。）に
て、画像データの読み込みが行われる。画像データは、
例えば、約２００ｍｓの一定周期で読み込まれる。次い
で、Ｓ１２に移行し、読み込まれた画像データの二値化
処理が行われる。二値化処理は、画素の濃淡値について
予め一定のしきい値を設定しておき、読み込まれた画像
データの各画素について設定したしきい値より高い輝度
レベルの画素のデータを「１」とし、設定したしきい値
以下の輝度レベルの画素のデータを「０」とすることに
より行われる。
【００３１】次いで、Ｓ１４に移行し、画像データの明
部検出が行われる。明部検出は、二値化された画像デー
タにおいて、画素のデータが「１」となる画素が集合す
る部分を検出する処理である。例えば、図３に示すよう
に、画像データ６０の画素のデータが「１」となる画素
の集合部分を明部６１とし、その明部６１の存在位置を
記憶する。また、画像データ６０の中に、複数の明部６
１が存在するときには、各明部６１にＩＤを付してそれ
ぞれの明部６１について個別に存在位置を記憶する。
部検出が行われる。明部検出は、二値化された画像デー
タにおいて、画素のデータが「１」となる画素が集合す
る部分を検出する処理である。例えば、図３に示すよう
に、画像データ６０の画素のデータが「１」となる画素
の集合部分を明部６１とし、その明部６１の存在位置を
記憶する。また、画像データ６０の中に、複数の明部６
１が存在するときには、各明部６１にＩＤを付してそれ
ぞれの明部６１について個別に存在位置を記憶する。
【００３２】次いで、Ｓ１６に移行し、明部６１の面積
が算出される。ここで、明部６１の面積とは、その明部
６１において画素のデータが「１」となる画素の数を意
味する。算出された明部６１の面積は、明部６１が複数
あるときには、各々個別に記憶される。
が算出される。ここで、明部６１の面積とは、その明部
６１において画素のデータが「１」となる画素の数を意
味する。算出された明部６１の面積は、明部６１が複数
あるときには、各々個別に記憶される。
【００３３】そして、Ｓ１８に移行し、明部６１の面積
データ数が設定値Ａを超えたか否かが判定される。ここ
でいう「明部６１の面積データ数」とは、同一の明部６
１についての異なる時刻における面積データの数をい
う。火災が発生した否かを検出するに際し、画像データ
６０に明部６１が存在するというだけではその明部６１
が炎１１によるものなのか否かが判断できないため、明
部６１の面積の時間的変化を通じて炎１１の存在が検出
される。
データ数が設定値Ａを超えたか否かが判定される。ここ
でいう「明部６１の面積データ数」とは、同一の明部６
１についての異なる時刻における面積データの数をい
う。火災が発生した否かを検出するに際し、画像データ
６０に明部６１が存在するというだけではその明部６１
が炎１１によるものなのか否かが判断できないため、明
部６１の面積の時間的変化を通じて炎１１の存在が検出
される。
【００３４】また、ここでいう「設定値Ａ」は、予め火
災検出装置３に記憶される数値であり、火災発生の検出
精度を高めるためにはこの設定値Ａが大きい値の方が望
ましいが、短時間で火災発生を検出する点からみれば設
定値Ａが小さい値の方が望ましい。これらの観点から、
設定値Ａは、例えば１５０に設定される。なお、このＳ
１８では、画像データの読み込みを一定時間（例えば、
３０秒間）繰り返して行ったか否かを判定してもよい。
災検出装置３に記憶される数値であり、火災発生の検出
精度を高めるためにはこの設定値Ａが大きい値の方が望
ましいが、短時間で火災発生を検出する点からみれば設
定値Ａが小さい値の方が望ましい。これらの観点から、
設定値Ａは、例えば１５０に設定される。なお、このＳ
１８では、画像データの読み込みを一定時間（例えば、
３０秒間）繰り返して行ったか否かを判定してもよい。
【００３５】Ｓ１８にて、明部６１の面積データ数が設
定値Ａを超えていないと判定されたときには、Ｓ１０に
戻り、再び画像データの読み込みが行われる。一方、Ｓ
１８にて、明部６１の面積データ数が設定値Ａを超えて
いると判定されたときには、Ｓ２０に移行し、明部６１
が同一の位置に存在していたか否かが判定される。明部
６１が同一の位置に存在していなかったと判定されたと
きには、明部６１が車両のヘッドライトなど移動体に係
るものであり炎１１に係るものでないと判断され、Ｓ１
０に戻る。
定値Ａを超えていないと判定されたときには、Ｓ１０に
戻り、再び画像データの読み込みが行われる。一方、Ｓ
１８にて、明部６１の面積データ数が設定値Ａを超えて
いると判定されたときには、Ｓ２０に移行し、明部６１
が同一の位置に存在していたか否かが判定される。明部
６１が同一の位置に存在していなかったと判定されたと
きには、明部６１が車両のヘッドライトなど移動体に係
るものであり炎１１に係るものでないと判断され、Ｓ１
０に戻る。
【００３６】一方、Ｓ２０にて、明部６１が同一の位置
に存在していたと判定されたときには、明部６１が炎１
１に係るものである可能性があると判断され、Ｓ２２に
移行し、明部６１の面積の時間的変化について周波数分
析が行われる。
に存在していたと判定されたときには、明部６１が炎１
１に係るものである可能性があると判断され、Ｓ２２に
移行し、明部６１の面積の時間的変化について周波数分
析が行われる。
【００３７】明部６１の面積の時間的変化について周波
数分析は、記憶された明部６１の面積データを時系列に
配列して一つの時間的変化の信号とし、その面積データ
の信号をフーリエ変換することにより行われる。
数分析は、記憶された明部６１の面積データを時系列に
配列して一つの時間的変化の信号とし、その面積データ
の信号をフーリエ変換することにより行われる。
【００３８】例えば、明部６１の面積の時間的変化につ
いて周波数分析は、次の式を用いて行われる。
いて周波数分析は、次の式を用いて行われる。
【００３９】
【数１】
【００４０】この式において、Ｇ（ωｋ）は明部６１の
面積データの周波数成分（スペクトル）、ｆ（ｎ）はｎ
番目の周期の面積データ、ωｋは角周波数、Ｎは面積デ
ータの数である。
面積データの周波数成分（スペクトル）、ｆ（ｎ）はｎ
番目の周期の面積データ、ωｋは角周波数、Ｎは面積デ
ータの数である。
【００４１】そして、Ｓ２４に移行し、明部６１の面積
データの周波数成分Ｇ（ωｋ）の分散値（Ｇ（ω
ｋ）2）が算出される。この分散値は、周波数成分Ｇ
（ωｋ）を二乗することにより算出される。
データの周波数成分Ｇ（ωｋ）の分散値（Ｇ（ω
ｋ）2）が算出される。この分散値は、周波数成分Ｇ
（ωｋ）を二乗することにより算出される。
【００４２】次いで、Ｓ２６に移行し、算出された分散
値に基づいて火災が発生しているか否かが判定される。
この判定は、明部６１の面積データの周波数成分の分散
値が一定値より大きいばらつきを有しているか否かによ
って判断される。
値に基づいて火災が発生しているか否かが判定される。
この判定は、明部６１の面積データの周波数成分の分散
値が一定値より大きいばらつきを有しているか否かによ
って判断される。
【００４３】すなわち、明部６１の面積データの周波数
成分に係る分散値のばらつきが一定値より大きいときに
は、明部６１が炎１１に係るものと判断され、火災が発
生していると判定される。一方、明部６１の面積データ
の周波数成分に係る分散値のばらつきが一定値以下であ
るときには、明部６１が炎１１に係るものでないと判断
され、火災が発生していないと判定される。なお、ここ
でいう「一定値」とは、予め火災検出装置３に設定され
る値であり、監視領域の状況などに応じて適宜設定され
る。
成分に係る分散値のばらつきが一定値より大きいときに
は、明部６１が炎１１に係るものと判断され、火災が発
生していると判定される。一方、明部６１の面積データ
の周波数成分に係る分散値のばらつきが一定値以下であ
るときには、明部６１が炎１１に係るものでないと判断
され、火災が発生していないと判定される。なお、ここ
でいう「一定値」とは、予め火災検出装置３に設定され
る値であり、監視領域の状況などに応じて適宜設定され
る。
【００４４】また、火災が発生しているか否かの判定
は、明部６１の面積データにおける周波数成分の分散値
がある角周波数の帯域で一定値以上であるか否かよって
判断してもよい。この場合であっても、面積が大きく変
化しその変化もランダムである炎１１に係る明部６１
を、車両のヘッドライトや二連回転灯などに係る明部６
１と識別することが可能である。
は、明部６１の面積データにおける周波数成分の分散値
がある角周波数の帯域で一定値以上であるか否かよって
判断してもよい。この場合であっても、面積が大きく変
化しその変化もランダムである炎１１に係る明部６１
を、車両のヘッドライトや二連回転灯などに係る明部６
１と識別することが可能である。
【００４５】更に、この火災判定は、周波数分析を複数
回行い、それらの分析結果に基づいて行うことが望まし
い。例えば、時系列に配列された明部６１の面積データ
において、一定時間（例えば、２００ｍｓ）前後させて
得られる８個の面積データをそれぞれ周波数分析の対象
とし、それらの面積データをフーリエ変換して周波数分
析を行い、それらの面積データの周波数成分に係る分散
値のばらつきが全て一定値より大きいときに、明部６１
が炎１１に係るものと判断し、火災が発生していると判
定する。この場合、火災検出をより正確に行うことがで
きる。
回行い、それらの分析結果に基づいて行うことが望まし
い。例えば、時系列に配列された明部６１の面積データ
において、一定時間（例えば、２００ｍｓ）前後させて
得られる８個の面積データをそれぞれ周波数分析の対象
とし、それらの面積データをフーリエ変換して周波数分
析を行い、それらの面積データの周波数成分に係る分散
値のばらつきが全て一定値より大きいときに、明部６１
が炎１１に係るものと判断し、火災が発生していると判
定する。この場合、火災検出をより正確に行うことがで
きる。
【００４６】そして、Ｓ２６にて、火災が発生していな
いと判定されたときには、Ｓ１０に戻る。一方、Ｓ２６
にて、火災が発生していると判定されたときには、Ｓ２
８に移行し、火災検知処理が行われる。火災検知処理
は、外部出力部３４を通じて外部装置４へ火災発生信号
を出力することにより行われる。火災検知処理の完了
後、制御処理を終了する。
いと判定されたときには、Ｓ１０に戻る。一方、Ｓ２６
にて、火災が発生していると判定されたときには、Ｓ２
８に移行し、火災検知処理が行われる。火災検知処理
は、外部出力部３４を通じて外部装置４へ火災発生信号
を出力することにより行われる。火災検知処理の完了
後、制御処理を終了する。
【００４７】次に、本実施形態に係る火災検出装置、火
災検出システム及び火災検出方法を用いて行った実際の
火災検出結果について説明する。
災検出システム及び火災検出方法を用いて行った実際の
火災検出結果について説明する。
【００４８】図４〜図７に本実施形態に係る火災検出装
置、火災検出システム及び火災検出方法を用いて得られ
た画像データにおける明部６１の面積データを示す。図
４は、炎１１を撮影して得られた画像データにおける明
部６１の面積データである。図５は、二連回転灯を撮影
して得られた画像データにおける明部６１の面積データ
である。二連回転灯とは、パトロールカーなどに設置さ
れるパトライトを横並びに二つ設けたものである。ま
た、図６は、一つのパトライトからなる回転灯を撮影し
て得られた画像データにおける明部６１の面積データで
ある。図７は、車両のヘッドライトを撮影して得られた
画像データにおける明部６１の面積データである。
置、火災検出システム及び火災検出方法を用いて得られ
た画像データにおける明部６１の面積データを示す。図
４は、炎１１を撮影して得られた画像データにおける明
部６１の面積データである。図５は、二連回転灯を撮影
して得られた画像データにおける明部６１の面積データ
である。二連回転灯とは、パトロールカーなどに設置さ
れるパトライトを横並びに二つ設けたものである。ま
た、図６は、一つのパトライトからなる回転灯を撮影し
て得られた画像データにおける明部６１の面積データで
ある。図７は、車両のヘッドライトを撮影して得られた
画像データにおける明部６１の面積データである。
【００４９】図４〜図７の横軸は時間であり、縦軸はあ
る明部６１における面積である。また、図４〜図７のグ
ラフは、２００ｍｓごとに得られる明部６１の面積デー
タを時系列に配列したものである。
る明部６１における面積である。また、図４〜図７のグ
ラフは、２００ｍｓごとに得られる明部６１の面積デー
タを時系列に配列したものである。
【００５０】図４に示すように、炎１１の面積は、時間
経過により、ランダムに変化している。また、図５に示
すように、二連回転灯の面積は、時間経過により、一定
の周期性があるように見えるがランダムに変化している
ようにも見える。図６に示すように、回転灯の面積は、
時間経過により、一定の周期性があることが明確に分か
る。そして、図７に示すように、ヘッドライトの面積
は、時間経過により、面積の変化量が少ないことが分か
る。
経過により、ランダムに変化している。また、図５に示
すように、二連回転灯の面積は、時間経過により、一定
の周期性があるように見えるがランダムに変化している
ようにも見える。図６に示すように、回転灯の面積は、
時間経過により、一定の周期性があることが明確に分か
る。そして、図７に示すように、ヘッドライトの面積
は、時間経過により、面積の変化量が少ないことが分か
る。
【００５１】この図４〜図７を考察すると、炎１１は、
時間経過と共に大きく面積が変化しており、その変化の
周期性は小さい。これに対し、回転灯は、面積変化があ
るものの、その変化の周期性は大きい。また、ヘッドラ
イトは、面積変化が小さい。ところが、二連回転灯は、
面積変化が大きく、その変化の周期性は大きくない。こ
のため、炎１１と回転灯及びヘッドライトとの識別は容
易であるが、炎１１と二連回転灯との識別はこれだけで
は困難である。
時間経過と共に大きく面積が変化しており、その変化の
周期性は小さい。これに対し、回転灯は、面積変化があ
るものの、その変化の周期性は大きい。また、ヘッドラ
イトは、面積変化が小さい。ところが、二連回転灯は、
面積変化が大きく、その変化の周期性は大きくない。こ
のため、炎１１と回転灯及びヘッドライトとの識別は容
易であるが、炎１１と二連回転灯との識別はこれだけで
は困難である。
【００５２】図８に炎１１の明部６１の面積変化を周波
数分析した結果を示す。図９に二連回転灯の明部６１の
面積変化を周波数分析した結果を示す。図１０にヘッド
ライトの明部６１の面積変化を周波数分析した結果を示
す。図８〜図１０の横軸は角周波数であり、縦軸はある
周波数成分の強度である。また、図８〜図１０では、異
なる時間で周波数分析を複数回行った結果を示してあ
る。
数分析した結果を示す。図９に二連回転灯の明部６１の
面積変化を周波数分析した結果を示す。図１０にヘッド
ライトの明部６１の面積変化を周波数分析した結果を示
す。図８〜図１０の横軸は角周波数であり、縦軸はある
周波数成分の強度である。また、図８〜図１０では、異
なる時間で周波数分析を複数回行った結果を示してあ
る。
【００５３】図８に示すように、炎１１の周波数分析結
果は、各角周波数（ω）においてランダムに周波数成分
強度が変化しており、明部６１の面積変化に周期性が小
さいことが分かる。また、図９に示すように、二連回転
灯の周波数分析結果は、各角周波数（ω）においてラン
ダムに周波数成分強度が変化するものの、その変化の度
合いは小さい。しかし、明部６１の面積変化に周期性が
小さいことが分かる。図１０に示すように、ヘッドライ
トの周波数分析結果は、各角周波数（ω）において周波
数成分強度の変化が小さいことが分かる。
果は、各角周波数（ω）においてランダムに周波数成分
強度が変化しており、明部６１の面積変化に周期性が小
さいことが分かる。また、図９に示すように、二連回転
灯の周波数分析結果は、各角周波数（ω）においてラン
ダムに周波数成分強度が変化するものの、その変化の度
合いは小さい。しかし、明部６１の面積変化に周期性が
小さいことが分かる。図１０に示すように、ヘッドライ
トの周波数分析結果は、各角周波数（ω）において周波
数成分強度の変化が小さいことが分かる。
【００５４】図８〜図１０を考察すると、炎１１（図
８）については異なる角周波数にて周波数成分の強度変
化が大きいため、異なる角周波数にて周波数成分の強度
変化が小さいヘッドライト（図１０）との識別は容易で
ある。しかしながら、二連回転灯（図９）については、
異なる角周波数にて周波数成分の強度変化がやや大きい
ため、炎１１との識別は必ずしも容易でない。
８）については異なる角周波数にて周波数成分の強度変
化が大きいため、異なる角周波数にて周波数成分の強度
変化が小さいヘッドライト（図１０）との識別は容易で
ある。しかしながら、二連回転灯（図９）については、
異なる角周波数にて周波数成分の強度変化がやや大きい
ため、炎１１との識別は必ずしも容易でない。
【００５５】図１１に炎、二連回転灯及びヘッドライト
の明部６１に係る面積変化の周波数分析の分散値（Ｇ
（ω）2）を示す。
の明部６１に係る面積変化の周波数分析の分散値（Ｇ
（ω）2）を示す。
【００５６】図１１に示すように、炎の分散値は、二連
回転灯及びヘッドライトの分散値と比べ大きい値となる
ため、明部６１に係る面積変化の周波数分析の分散値
（Ｇ（ω）2）を算出することにより、監視領域を撮影
した画像データにおいて二連回転灯やヘッドライトと区
別して炎１１の存在を確実に検出することが可能とな
る。
回転灯及びヘッドライトの分散値と比べ大きい値となる
ため、明部６１に係る面積変化の周波数分析の分散値
（Ｇ（ω）2）を算出することにより、監視領域を撮影
した画像データにおいて二連回転灯やヘッドライトと区
別して炎１１の存在を確実に検出することが可能とな
る。
【００５７】以上のように、本実施形態に係る火災検出
システム、火災検出装置及び火災検出方法によれば、画
像データの明部６１の面積が周期的に変化するものを炎
１１でないとして排除し、画像データの明部６１の面積
変化の周期性に一定以上のばらつきがある場合に炎１１
であると判断することにより、監視領域の炎１１を車両
のヘッドライトなど炎１１以外のものと確実に識別する
ことができる。このため、監視領域に炎が存在している
か否かを検知することができ、監視領域における火災発
生を確実に検出することができる。
システム、火災検出装置及び火災検出方法によれば、画
像データの明部６１の面積が周期的に変化するものを炎
１１でないとして排除し、画像データの明部６１の面積
変化の周期性に一定以上のばらつきがある場合に炎１１
であると判断することにより、監視領域の炎１１を車両
のヘッドライトなど炎１１以外のものと確実に識別する
ことができる。このため、監視領域に炎が存在している
か否かを検知することができ、監視領域における火災発
生を確実に検出することができる。
【００５８】また、本実施形態に係る火災検出システ
ム、火災検出装置及び火災検出方法によれば、既存の監
視カメラの映像を利用すれば、新たに監視カメラの設置
又は火災感知センサの設置工事などが必要なく、火災検
出システムの導入が容易である。
ム、火災検出装置及び火災検出方法によれば、既存の監
視カメラの映像を利用すれば、新たに監視カメラの設置
又は火災感知センサの設置工事などが必要なく、火災検
出システムの導入が容易である。
【００５９】（第二実施形態）第一実施形態に係る火災
検出システム、火災検出装置及び火災検出方法は車両な
どが走行するトンネル１０内における火災発生を検出す
るものであったが、本発明に係る火災検出システム、火
災検出装置及び火災検出方法はそのようなものに限定さ
れるものではなく、トンネル１０以外の構造物の屋内又
は屋外において火災発生を検出するものであってもよ
い。この場合であっても、第一実施形態に係る火災検出
システム、火災検出装置及び火災検出方法と同様な作用
効果を得ることができる。
検出システム、火災検出装置及び火災検出方法は車両な
どが走行するトンネル１０内における火災発生を検出す
るものであったが、本発明に係る火災検出システム、火
災検出装置及び火災検出方法はそのようなものに限定さ
れるものではなく、トンネル１０以外の構造物の屋内又
は屋外において火災発生を検出するものであってもよ
い。この場合であっても、第一実施形態に係る火災検出
システム、火災検出装置及び火災検出方法と同様な作用
効果を得ることができる。
【００６０】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、画
像データの明部領域の面積が周期的に変化するものを炎
でないとして排除し、画像データの明部領域の面積変化
の周期性に一定以上のばらつきがある場合に炎であると
判断することにより、監視領域の炎を車両のヘッドライ
トなど炎以外のものと確実に識別することができる。こ
のため、監視領域に炎が存在しているか否かを確実に検
出することができ、監視領域における火災発生を確実に
検出することができる。
像データの明部領域の面積が周期的に変化するものを炎
でないとして排除し、画像データの明部領域の面積変化
の周期性に一定以上のばらつきがある場合に炎であると
判断することにより、監視領域の炎を車両のヘッドライ
トなど炎以外のものと確実に識別することができる。こ
のため、監視領域に炎が存在しているか否かを確実に検
出することができ、監視領域における火災発生を確実に
検出することができる。
【図１】実施形態に係る火災検出システムの説明図であ
る。
る。
【図２】火災検出装置の動作を示すフローチャートであ
る。
る。
【図３】画像データの説明図である。
【図４】画像データの明部領域の面積変化を示すグラフ
である。
である。
【図５】画像データの明部領域の面積変化を示すグラフ
である。
である。
【図６】画像データの明部領域の面積変化を示すグラフ
である。
である。
【図７】画像データの明部領域の面積変化を示すグラフ
である。
である。
【図８】画像データの明部領域の面積変化の周波数分析
結果を示すグラフである。
結果を示すグラフである。
【図９】画像データの明部領域の面積変化の周波数分析
結果を示すグラフである。
結果を示すグラフである。
【図１０】画像データの明部領域の面積変化の周波数分
析結果を示すグラフである。
析結果を示すグラフである。
【図１１】画像データの明部領域の面積変化における周
波数成分の分散値を示すグラフである。
波数成分の分散値を示すグラフである。
１…火災検出システム、２…監視カメラ（撮影手段）、
３…火災検出装置、１０…トンネル、１１…炎。
３…火災検出装置、１０…トンネル、１１…炎。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA19 BA02 CA08 CA12 CC01 CE09 CF04 DA08 DA15 DB02 DB09 DC22 DC30 5C022 AA01 AC18 AC69 5C054 AA01 FC04 FC05 FF06 HA20 5C085 AA13 BA36 CA03 CA30 EA27 EA41
Claims (6)
- 【請求項１】 火災発生を監視すべき監視領域を撮影し
て得られた画像データを入力し、その画像データにおい
て一定の輝度レベル以上となる明部領域を抽出する明部
検出手段と、 前記明部領域の面積の時間的変化を周波数分析する周波
数分析手段と、 前記明部領域の面積変化における周波数成分のばらつき
が一定値より大きいときに、前記監視領域に火災が発生
していると判定する火災判定手段と、を備えた火災検出
装置。 - 【請求項２】 前記火災判定手段は、前記明部領域の面
積変化における周波数成分の分散値が一定値より大きい
ときに、前記監視領域に火災が発生しているか否かを判
定すること、を特徴とする請求項１に記載の火災検出装
置。 - 【請求項３】 トンネル内の火災発生を検出に用いられ
ることを特徴とする請求項１又は２に記載の火災検出装
置。 - 【請求項４】 火災発生を監視すべき監視領域を撮影す
る撮影手段と、 前記撮影手段から出力される映像信号を入力し、その映
像信号の画像データに基づいて前記監視領域の火災発生
を検出する請求項１〜３のいずれかに記載の火災検出装
置と、を備えた火災検出システム。 - 【請求項５】 火災発生を監視すべき監視領域を撮影し
て得られた画像データを入力し、その画像データにおい
て一定の輝度レベル以上となる明部領域を抽出する明部
検出工程と、 前記明部領域の面積の時間的変化を周波数分析する周波
数分析工程と、 前記明部領域の面積変化における周波数成分のばらつき
が一定値より大きいときに、前記監視領域に火災が発生
していると判定する火災判定工程と、を備えた火災検出
方法。 - 【請求項６】 前記火災判定工程は、前記明部領域の面
積変化における周波数成分の分散値が一定値より大きい
ときに、前記監視領域に火災が発生しているか否かを判
定すること、を特徴とする請求項５に記載の火災検出方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11186013A JP2001014571A (ja) | 1999-06-30 | 1999-06-30 | 火災検出装置、火災検出システム及び火災検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11186013A JP2001014571A (ja) | 1999-06-30 | 1999-06-30 | 火災検出装置、火災検出システム及び火災検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001014571A true JP2001014571A (ja) | 2001-01-19 |
Family
ID=16180865
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11186013A Pending JP2001014571A (ja) | 1999-06-30 | 1999-06-30 | 火災検出装置、火災検出システム及び火災検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001014571A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006285679A (ja) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Nohmi Bosai Ltd | カメラ一体型火災検知器およびトンネルにおける火災検知システム |
| KR101476764B1 (ko) * | 2013-03-06 | 2014-12-26 | 대구대학교 산학협력단 | 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법 |
| US9050390B2 (en) | 2002-04-03 | 2015-06-09 | DePuy Synthes Products, LLC | Kneadable and pliable bone replacement material |
| CN106251568A (zh) * | 2016-10-26 | 2016-12-21 | 山东大学 | 一种基于紫外与图像检测技术的火灾报警安防系统及方法 |
| US20210241547A1 (en) * | 2016-11-15 | 2021-08-05 | At&T Mobility Ii Llc | Facilitation of smart communications hub to support driverless vehicles in 5g networks or other next generation networks |
| CN113506419A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-15 | 中标慧安信息技术股份有限公司 | 基于视频数据的室内安全状态分析方法及系统 |
-
1999
- 1999-06-30 JP JP11186013A patent/JP2001014571A/ja active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9050390B2 (en) | 2002-04-03 | 2015-06-09 | DePuy Synthes Products, LLC | Kneadable and pliable bone replacement material |
| JP2006285679A (ja) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Nohmi Bosai Ltd | カメラ一体型火災検知器およびトンネルにおける火災検知システム |
| KR101476764B1 (ko) * | 2013-03-06 | 2014-12-26 | 대구대학교 산학협력단 | 카메라의 명암 영상신호를 이용한 화염 검출방법 |
| CN106251568A (zh) * | 2016-10-26 | 2016-12-21 | 山东大学 | 一种基于紫外与图像检测技术的火灾报警安防系统及方法 |
| US20210241547A1 (en) * | 2016-11-15 | 2021-08-05 | At&T Mobility Ii Llc | Facilitation of smart communications hub to support driverless vehicles in 5g networks or other next generation networks |
| US11631286B2 (en) * | 2016-11-15 | 2023-04-18 | At&T Mobility Ii Llc | Facilitation of smart communications hub to support registering, monitoring, and managing a driverless vehicle |
| US20230215224A1 (en) * | 2016-11-15 | 2023-07-06 | At&T Mobility Ii Llc | Facilitation of smart communications hub to support driverless vehicles in 5g networks or other next generation networks |
| US11978288B2 (en) | 2016-11-15 | 2024-05-07 | At&T Mobility Ii Llc | Method, apparatus, and non-transitory machine-readable medium for activating public entity imaging device for observing vehicle status |
| CN113506419A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-15 | 中标慧安信息技术股份有限公司 | 基于视频数据的室内安全状态分析方法及系统 |
| CN113506419B (zh) * | 2021-06-30 | 2022-08-19 | 中标慧安信息技术股份有限公司 | 基于视频数据的室内安全状态分析方法及系统 |
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|
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|
| A02 | Decision of refusal |
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