JPH04191999A

JPH04191999A - 火災検知装置

Info

Publication number: JPH04191999A
Application number: JP32088290A
Authority: JP
Inventors: Hideo Numagami; 沼上　英雄; Akio Okazaki; 彰夫岡崎; Soichi Furusawa; 古澤　聡一
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1990-11-27
Filing date: 1990-11-27
Publication date: 1992-07-10

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】Ｃ発明の目的］（産業上の利用分野）この発明は高所にあらがしめ固定されたカメラからの監
視画像を画像解析することにより、市街地における火災
の発生を自動検知する火災検知装置に関する。

（従来の技術）近年、大地震の発生が予想され、防災に対する意識が高
まってきており、国や自治体レベルで幾つかの都市防災
情報システムの開発が進められている。とりわけ、大地
震に伴って発生する、同時多発性の広域大火災に対する
防火システムが強く望まれている。

市街地などの広域を対象とする火災検知システムでは、
−度に広域を監視できるということで、モニタカメラな
どのセンサで撮像した監視映像がら画像処理により火災
の発生を検知するという方式が有効とされている。この
方式は赤外線撮像装置などこれに類似したセンサで撮像
した赤外映像を用いる方式と、通常のＩＴＶで撮像した
可視映像を用いる方式に大別することができる。しかし
、赤外線撮像装置などのセンサは価格や維持・保守の点
で問題がある。一方、可視映像を用いた場合は、従来の
単一の画像に対する処理では煙や炎は濃淡情報や形状な
どの特徴量で特定しに＜＜、検出することが難しかった
。また単純な画像間の差分処理だけでは、木のそよぎゃ
ネオンなどの照明の点滅などの雑音により、十分な検知
性能を得ることができなかった。

（発明が解決しようとする課題）上述のように、赤外線撮像装置やこれに類似した装置を
用いた場合は任格や維持・保守の点で問題があった。ま
た通常のＩＴＶを用いた場合には十分な性能を得ること
ができなかった。

この発明はこのような従来の問題点に鑑みて成されたも
ので、通常のＩＴＶを用いた経済的でかつ高精度に火災
を検知することのできる火災検知装置を提供することを
目的とする。

［発明の構成］（課題を解決するための手段）この発明は、第１にカメラからの監視画像を時系列に取
り込み、所定の画像処理を行われた画像から火災の発生
を検知する火災検知装置において、火災発生の検知を煙
によって検出する第１のモードかまたは炎によって検出
する第２のモードかを判定し切替える手段と、この手段
により第１のモードが選択された場合に、前記画像から
煙領域を検出し、第２のモードが選択された場合に、前
記画像から炎領域を検出する検出手段とを具備し、発生
した煙あるいは炎によって火災を検知することを特徴と
する火災検知装置である。

又、第２にカメラからの監視画像を時系列に取り込む手
段と、この手段により取り込まれた画像の変化領域を検
出する手段と、この手段により検出された変化領域を同
一イベントごとに統合記憶する手段と、この手段により
統合された結果により火災か否かを判定する手段を具備
することを特徴とする火災検知装置である。

（作用）以上のように、本発明によれば第１に火災発生の判定を
煙によるか炎によるかを判断して検出するため、又第２
に時系列に得られる可視映像より変化領域を抽出し、こ
の変化領域を同一イベントごとに統合し、統合された変
化領域の特徴量により火災か否かを判定するため、経済
的で且つ高精度に火災を検知することができる。

（実施例）以下、この発明の一実施例を図面に基づいて詳述する。

第１図はこの発明の一実施例を示す構成図である。高所
にあらかじめ固定されたカメラなどの撮像手段１から撮
像された監視画像は、判断手段２に入力され煙を検出す
るか、または炎を検出するかの判断を行い切替えを行っ
ている。この判断は、例えば、入力された監視画像の全
体の平均濃度により行う。

監視映像を用いて、火災を検知するに当たり、次のこと
を方針としている。昼間は、火災検知のために、煙を認
識する。すなわち、煙は常に火災に伴って発生し、また
炎が発生するよりも早く見ることができる。けれども、
夜は、煙は見にくくなり、炎の方が検出しやすくなる。

そこで、夜は、火災検知のために、炎を認識する。

起動手段３は判断手段２の判断結果に基づき、煙あるい
は炎のどちらを検出するかに応じて異なるパラメータを
与えて煙検出手段４あるいは炎検出手段５を起動する。

煙検出手段４及び炎検出手段５は、起動手段３により与
えられたパラメータに基づき、撮像手段１からの監視画
像を時系列に取り込み、画像処理により煙あるいは炎領
域を検出することにより火災の発生を検知する。

第２図は煙検出手段４および炎検出手段５の一構成例を
示す。煙検出手段４および炎検出手段５は、実行時に適
用するノくラメータが異なるのみで、共通の手段から構
成されている。撮像手段１から入力される監視画像は監
視画像取り込み手段１１によりＡ／Ｄ変換され一定時間
間隔で取り込まれる。

この一定時間間隔で取り込まれた監視画像は変化領域検
出手段１２に時系列に供給され、この時系列な画像間の
変化領域が検出される。この検出された変化領域は統合
手段１３により同一イベントごとに統合される。判定手
段１４は統合された変化領域の特徴量を求め、この特徴
量により火災か否かの判定を行う。特徴量はここでは時
間的な変化領域の面積の拡がり量としている。

煙や炎は時間的に拡張しているという特徴がある。そこ
で、時間的な変化を解析することにより火災の検知を行
う。

まず、火災領域の候補として、時系列画像間の差分処理
により、変化領域を抽出する。抽出された変化領域には
混乱（妨害）イベントに起因する、雑音を含んでいる。

混乱イベントとして、昼は、風による木の揺れ、人や車
などの動物体、そして、夜は、ネオンライトなどの照明
物体、車のヘッドライトなどがある。この混乱イベント
と火災域を識別するために、変化領域の追跡をベースと
する動作解析を行う。追跡において、時系列に得られる
変化領域間の関係づけにより、統合して、同一イベント
に起因するところの変化領域を、一つのグループとして
統合する。変化領域の統合は時系列に得られる変化領域
間の論理和だけではうまくできない。ここでは、統合は
ビルの位置と属性情報、道路などの地理情報を利用して
、変化領域の拡張範囲を予測する方式を適用している。

統合された火災による変化領域は単調に拡張していくと
考えられる。一方、混乱イベントに起因する変化領域の
大きさは制限される。そこで、統合された変化領域の拡
張性を調べることで、火災かどうか識別するのである。

第３図は変化領域検出手段１２の一構成例を示す。

監視画像取り込み手段１１より供給される現時点の監視
画像と前画像記憶手段２１に記憶されている前時点の監
査画像の差分を差分手段２２で求める。この差分結果は
あらかじめ設定されたしきい値で２値化手段２３により
２値化され大きく変化している領域が抽出される。２値
化結果はラベリング手段２４により、連結した領域ごと
に異なるラベルが与えられる。以後、このラベル付けさ
れた画像をラベル付は差分画像をＬＤＩ、各連結領域を
ＣＲとする。

ＣＲは火災領域の候補として、後述する統合手段１３に
供給される。

次に第４図乃至第９図に基づき統合手段１３の処理手順
について説明する。統合は時系列的に得られるＬＤＩ上
の各ＣＲを同一イベントごとに関係づけることにより行
う。この統合結果は統合化ラベル付は差分画像（ＡＬＤ
Ｉとする）及びグルーピング情報テーブルの２つの形態
で保存される。

ＡＬＤＩはＬＤＩのＣＲを累積したラベル画像である。

これらの各ラベル領域（以下ＬＲと呼ぶ）は、同一イベ
ントごとに一つのグループとして統合化されている。各
グループには、最初にＬＤＩ上に生成されたＣＲ（種と
する）が存在する。この種は、火災の場合は出火地点を
意味する。（第４図参照）グルーピング情報テーブルは
各グループに関する。グループＩＤ、グループとして統
合されている領域の面積とその境界データ、グループが
生成されてからの経過時間、グループが形成される過程
の履歴情報（ＬＲ間の近接関係）からなる。（第５図参
照）統合手段１３は前時点までの統合結果と重複している変
化領域を同一の動物体として統合する統合手段■と前時
点の統合結果より現時点での変化領域の拡張範囲を予測
し、この拡張範囲に包含されるところの変化領域を同一
イベントとして統合する統合手段■からなる。

まず、第６図に基づき、統合手段■の処理手順について
説明する。前ＡＬＤＩ及び統合化情報テーブルはシステ
ム起動時に初期化されているとする。

はじめに前ＡＬ旧を現時点のＡＬＤＩとする（ステップ
１０１）。ＬＤＩ上のＣＲを順次取り出し、現ＡＬＤＩ
上に重複するＬＲが存在するか調べる。ＣＲがどのＬＲ
Ｉこ重複するかの判定は一つづ取り出しくステ・ツブ１
０２）、こＯＣＲと現ＡＬＤ　ｌとの理論和をとり、そ
の結果をラベリングして、各連結領域とＣＲの包含関係
を調べ（ステップ１０３）、包含するところの連結領域
の面積が包含されるＣＲの面積と異なる場合に、ＣＲは
そのＬＲに重複するものとする（ステ・ツブ１０４）。

重複するＣＲは現ＡＬＤ　Ｉに新ＬＲとして追加される
（ステップ１０５）。ＣＲが単一のグル−プ１こ重複す
るか複数のグループに重複するか調べる（ステップ１０
Ｂ）。重複するグループが単一か複数力）の判定は、前
述したＣＲを包含するところの連結領域と各ＬＲとの包
含関係により重複するＬＲを調べ、重複するＬＲが属す
るところのグループを調べることにより行う（ステップ
１０６）。重複するグル−プが単一の場合は、そのグル
ープに関する統合イヒ情報を更新する（ステップ１０７
）。複数のグル−プに重複する場合は、代表するグルー
プを選択し、他の重複するところのグループに関する統
合化情報をこの代表グループに統合した後、更新を行う
。

代表グループはグループが生成されてからの経過時間が
一番長いものとする（ステップ１０８）。

以上の処理をＬＤＩ上の全てのＣＲについて実行する（
ステップ１０９）。

次に、第７図に基づき、統合手段■の処理手順について
説明する。統合手段■では前述した統合手段■で統合さ
れなかったＣＲに対して実行される。

はじめに統合情報テーブルより各グループの統合情報を
順次り出しくステップ２１０）、各グループの現時点の
拡張域を予測するために煙検出か炎検出かの処理モード
を調べる（ステップ２０２）。煙検出の場合、その拡張
域は第８図に示すように、グループの境界情報と煙の拡
散モデルに基づき算出される。グループの境界情報の算
出は、グループを構成している各ＬＲの位置情報のＹｒ
ＡｉｎとＹｍａｘ。

及びこのＹｗｉｎとＹｍａｘの間をＹ方向に数分割した
ところの、各分割領域に含まれるＬＲのＸｍ１ｎとＸＩ
ａａｘの値からもとめる。この境界情報を基に左、右及
び上昇方向の各方向に対する煙の拡散モデル（拡散幅）
から拡張域を求める。拡散モデルは煙の上昇方向、風向
に向って大きく拡張するように、予め実験的に設定して
おく　（ステップ２０３）。炎検出の場合、その拡張域
は延焼モデル（例えば、代表的なモデルとして浜田モデ
ルがある）を利用して次のように行う。このモデルは、
風向・風力、建物の形態等に基づき、時間毎のある建物
から近傍の建物に延焼していく領域を推定するものであ
る。

この様子を第９図に示している。そこで前時点のグルー
プの境界情報、グループ境界近傍の建屋形態情報及び風
向・風力に基づき、現時点の延焼範囲を予測する（ステ
ップ２０４）。次にステップ２０３あるいはステップ２
０４で算出された拡張域内に含まれるＣＲが存在するか
否かを調べ（ステップ２０５）、包含されるＣＲは現Ａ
ＬＤＩに新ＬＲとして追加する（ステップ２０Ｂ）。ま
た包含するところのグループに関する統合情報の更新を
する（ステップ２０７）。以上の処理を統合情報処理テ
ーブルに登録されている全てのグループについて実行す
る（ステップ２０８）。全てのグループについて以上の
処理を実行した後、各グループの統合情報を調べ、グル
ープ間でＬＲが重複している場合は、重複しているとこ
ろのグループを統合手段■と同様にして一つの代表グル
ープ−つに統合する（ステ・ノブ２０９）。この時点で
未統合のＣＲが存在する場合は以下の処理を実行する（
ステ・ノブ２１０）。まず未統合のＣＲを順次取り出し
くステ・ノブ２１１）、マスク領域内に含まれるか否か
を調べる（ステ・ツブ２１２）。マスク内に含まれない
場合は、そのＣＲを新たな火災領域の候補として現＾Ｌ
旧に追加される（ステップ２１４）。そして、ＣＲに関
する情報を統合情報テーブルに新規に登録する（ステ・
ツブ２１５）。火災は道路、木、ネオンライトなどの予
めマスクされている領域からは出火しないと仮定し、マ
スク領域内に含まれるＣＲは雑音と判断し、このＣＲに
ついては現＾１．ＤＩ及び統合情報テーブルに対しても
何も作用しない。以上の処理を未統合の全てのＣＲに対
して実行する（ステップ２１６）。現＾ＬＤ＋及び統合
情報テーブルの情報は判定手段１４に供給される。

第１０図は判定手段１４の処理手順を示す。火災か否か
の判定は各グループの面積と経過時間に基づいて行われ
る。はじめに統合情報テーブルより各グループの統合情
報を順次取り出しくステップ５０１）、各グループの統
合領域の面積と経過時間を調べる（ステップ５０２）。

統合領域の面積が一定値以上の場合は、火災領域である
として、火災地点を出力するとともに警報を発し、管理
者の指示をまつ（ステップ５０４）。統合領域の面積が
一定値以下で、且つ一定時間経過している場合、雑音で
あるとして、そのグループに関するカレントＡＬ旧上の
Ｌｉ２及び統合情報テーブル上の統合情報を削除する（
ステップ５０３）。以上の処理を全てののグループに対
して実行する（ステップ５０５）。

全てのグループについて処理したら現ＡＬＤＩを前ＡＬ
旧として終了する（ステップ５０６）。

以上の処理を時系列に得られる監視画像について繰り返
し実行することにより、火災の発生を自動検知する。

〔発明の効果〕

以上、実施例にもとづいて具体的に説明したように本発
明によれば、時系列に得られる可視映像より変化領域を
抽出し、この変化領域を同一イベントごとに統合し、統
合された変化領域の特徴量により火災か否かを判定する
ことにより、経済的で検知精度の高い実用的な火災検知
装置を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は実施例の概略構成図、第２図は煙及び炎検出手
段の構成図、第３図は変化領域検出手段の構成図、第４
図は統合化ラベル付は画像の例を示す図、第５図は統合
化情報テーブルの例を示す図、第６図は統合手段■の処
理のフローチャート、第７図は統合手段■の処理のフロ
ーチャート、第８図は煙拡散領域予測の説明図、第９図
は延焼予測の説明図、第１Ｏ図は判定手段のフローチャ
ートである。１・・・撮像手段２・・・判断手段３・・・起動手段４・・・煙検出手段５・・・炎検出手段１１・・・監視画像取り込み手段１２・・・変化領域検出手段１３・・・統合手段１４・・・判定手段２１・・・前画像記憶手段２２・・・差分手段２３・・・２値化手段２４・・・ラベリング手段

Claims

【特許請求の範囲】

（１）カメラからの監視画像を時系列に取り込み、所定
の画像処理を行われた画像から火災の発生を検知する火
災検知装置において、火災発生の検知を煙によって検出
する第１のモードかまたは炎によって検出する第２のモ
ードかを判定し切替える手段と、この手段により第１の
モードが選択された場合に、前記画像から煙領域を検出
し、第２のモードが選択された場合に、前記画像から炎
領域を検出する検出手段とを具備し、発生した煙あるい
は炎によって火災を検知することを特徴とする火災検知
装置。
（２）カメラからの監視画像を時系列に取り込む手段と
、この手段により取り込まれた画像の変化領域を検出す
る手段と、この手段により検出された変化領域を同一イ
ベントごとに統合記憶する手段と、この手段により統合
された結果により火災か否かを判定する手段を具備する
ことを特徴とする火災検知装置。
（３）統合手段は、前時点までの統合結果と重複してい
る変化領域を同一イベントとして統合する第１の統合手
段と、前時点までの統合結果より現時点での変化領域の
拡張範囲を予測し、この拡張範囲に包含されるところの
変化領域を同一イベントとして統合する第２の統合手段
とを具備することを特徴とする請求項２記載の火災検知
装置。