JPH0520558A - Noise Removal Method in Surveillance Device Using Infrared Image by Infrared Camera - Google Patents
Noise Removal Method in Surveillance Device Using Infrared Image by Infrared CameraInfo
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- JPH0520558A JPH0520558A JP3197011A JP19701191A JPH0520558A JP H0520558 A JPH0520558 A JP H0520558A JP 3197011 A JP3197011 A JP 3197011A JP 19701191 A JP19701191 A JP 19701191A JP H0520558 A JPH0520558 A JP H0520558A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】赤外線カメラの視野内物体の温度分布を示す赤
外線画像を所定時間毎に画素毎に差分演算を行い、しき
い値処理を行って、所定以上の時間的温度変化を検出す
ることにより異常の検出を行うようにした監視装置に於
いて、自然現象に起因するノイズを自動的に除去し、そ
してしきい値を適切に調節して異常の検出精度を向上す
る。
【構成】上記監視装置に於いて、時間的温度変化を検出
した画素を計数し、所定数以上の場合にはノイズとして
判定して、異常としての処理を行わない。またしきい値
が低くて自然現象によるノイズが定常的に発生するよう
な場合にはしきい値を高い方向に調節すると共に、しき
い値が高くてノイズの発生が少なすぎる場合にはしきい
値を低い方向に調節して不適切なしきい値を自動的に補
正する。
(57) [Abstract] [Purpose] An infrared image showing the temperature distribution of an object in the field of view of an infrared camera is subjected to a difference calculation for each pixel at every predetermined time, and threshold processing is performed to change the temperature over a predetermined time. In a monitoring device configured to detect an abnormality by detecting, the noise caused by a natural phenomenon is automatically removed, and the threshold value is appropriately adjusted to improve the abnormality detection accuracy. In the above monitoring device, the number of pixels in which a temporal temperature change is detected is counted, and when the number of pixels is equal to or more than a predetermined number, it is determined as noise and an abnormal process is not performed. Also, if the threshold is low and noise due to natural phenomena occurs steadily, adjust the threshold to a higher value.If the threshold is high and noise is too low, the threshold is adjusted. Adjust the value downwards to automatically compensate for improper thresholds.
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は工場等の施設に於ける各
種装置等の異常、不審者や動物の侵入等を監視する監視
装置、特に赤外線カメラによる赤外線画像を利用した監
視装置に於けるノイズ除去方法に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a monitoring device for monitoring abnormality of various devices in a facility such as a factory, invasion of a suspicious person or an animal, and more particularly to a monitoring device using an infrared image by an infrared camera. The present invention relates to a noise removal method.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、赤外線カメラによる赤外線画像を
利用して工場等の施設に於ける異常等を監視する方法が
あり、この監視方法は、赤外線カメラを構成要素とする
監視装置により監視区域を赤外線放射分布、即ち温度分
布として監視し、その異常な変化を捉えて装置からの流
体の漏洩等や不審者、動物の侵入等の異常を検出するも
のである。例えば公知例としては特開昭62-162939号公
報や特開昭63-221226号公報等を参照のこと。2. Description of the Related Art Conventionally, there has been a method of monitoring an abnormality or the like in a facility such as a factory by using an infrared image from an infrared camera. This monitoring method is to monitor a monitoring area by a monitoring device having an infrared camera as a constituent element. The infrared radiation distribution, that is, the temperature distribution is monitored, and an abnormal change is detected to detect an abnormality such as a fluid leak from the device or a suspicious person or an animal. For example, as known examples, see JP-A-62-162939 and JP-A-63-221226.
【０００３】このような方法では、赤外線カメラの視野
内の物体の温度分布を示す赤外線画像を所定時間毎に画
素毎に差分演算を行い、しきい値処理を行って、所定以
上の時間的温度変化を検出することにより、上述したよ
うな異常の検出を行うようにしている。According to such a method, an infrared image showing the temperature distribution of an object in the field of view of the infrared camera is subjected to a difference calculation for each pixel at predetermined time intervals, threshold value processing is performed, and a temporal temperature higher than a predetermined temperature is obtained. By detecting the change, the abnormality as described above is detected.
【０００４】ところが赤外線画像に於ける時間的温度変
化は、上述したような監視対象としての異常の発生の
他、自然現象によっても生じる。例えば風によって視野
内の物体が動いたり、カメラ自体が動いたりすると、赤
外線画像に於いて輪郭がはっきりしているものでは、そ
の輪郭に対応する多数の位置の画素に温度変化が現れた
り、物体が草の集合のようなものでは温度変化が現れる
画素が赤外線画像の広い範囲に渡って分散して分布する
状態となったりする。また視野内の物体に太陽光線が反
射したり、雲等により生じた影が視野内を移動するよう
な場合にも、温度変化が現れる画素が画像の広い範囲に
渡って比較的分散して分布する状態となったりする。そ
してこのような自然現象による赤外線画像に於ける温度
変化の発生は、監視対象としての異常の検出信号に対し
てはノイズとなる。However, the temperature change with time in the infrared image is caused not only by the above-mentioned abnormality as a monitoring target but also by a natural phenomenon. For example, if an object in the field of view moves due to wind or the camera itself moves, if the outline is clear in the infrared image, temperature changes will appear in pixels at many positions corresponding to the outline, or the object will change. However, in the case of a set of grass, the pixels in which the temperature change appears may be dispersed and distributed over a wide range of the infrared image. Also, when the sun's rays are reflected on an object in the field of view or the shadow caused by clouds etc. moves in the field of view, the pixels in which the temperature change appears are relatively dispersed over a wide range of the image. It will be in a state to do. The occurrence of a temperature change in the infrared image due to such a natural phenomenon causes noise with respect to the abnormality detection signal to be monitored.
【０００５】従来は、このような自然現象によるノイズ
としての温度変化と異常の発生による温度変化を自動的
に判別してノイズを除去することは行われておらず、即
ち従来は、監視装置がこのようなノイズの温度変化を含
めた異常発生としての警報を発した時点に於いて、監視
員がＣＲＴ等の画像表示装置上の画像を確認して判別し
ている。Conventionally, it is not possible to automatically discriminate between the temperature change as noise due to such a natural phenomenon and the temperature change due to the occurrence of an abnormality to remove the noise. At the time when an alarm is issued as an abnormal occurrence including such a temperature change of noise, a supervisor checks the image on an image display device such as a CRT to make a determination.
【０００６】また監視員は上述したようなノイズが定常
的に発生する場合にはしきい値を高く調節して、これら
のノイズに異常発生信号が埋もれてしまうのを防止し、
画像からしきい値が高すぎると判断した場合には低く調
節する。When the above-mentioned noise constantly occurs, the supervisor adjusts the threshold value to a high value to prevent the abnormality occurrence signal from being buried in these noises.
If it is judged from the image that the threshold value is too high, the value is adjusted to be low.
【０００７】[0007]
【発明が解決しようとする課題】上述したノイズを除去
しないと上記自然現象に起因するノイズによる誤警報の
発生が多く、その度毎に監視員による判別が必要なため
監視員の負担が大きく、また監視対象としての異常の発
生に対しての迅速な対応が困難となる。If the above noise is not removed, a false alarm is often generated due to the noise caused by the natural phenomenon, and the burden on the surveillance staff is large because the surveillance staff must discriminate each time. In addition, it becomes difficult to quickly respond to the occurrence of an abnormality as a monitoring target.
【０００８】また、上記しきい値の調節が適切に行われ
ていないと、上述したノイズの発生による誤警報の発生
と共に、監視対象としての異常の発生の検出漏れという
不都合が発生する場合もある。本発明はこのような点に
鑑みてなされたもので、即ち上述したような自然現象に
起因するノイズの除去を自動的に行え、そして異常の発
生の検出を確実に行えるようにすることを目的とするも
のである。In addition, if the threshold value is not properly adjusted, the above-mentioned noise may cause an erroneous alarm and may cause an inconvenience such as omission of detection of abnormality as a monitoring target. . The present invention has been made in view of the above points, and it is an object of the present invention to automatically remove noise caused by a natural phenomenon as described above and reliably detect the occurrence of an abnormality. It is what
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、まず本発明は、赤外線カメラの視野内物体の温
度分布を示す赤外線画像を所定時間毎に画素毎に差分演
算を行い、しきい値処理を行って、所定以上の時間的温
度変化を検出することにより異常の検出を行うようにし
た赤外線画像を利用した監視装置に於いて、上記時間的
温度変化を検出した画素を計数し、所定数以上の場合に
はノイズとして判定して、異常としての処理を行わない
ようにしたノイズ除去方法を提供する。In order to solve the above-mentioned problems, the present invention first performs a difference calculation for each pixel of an infrared image showing a temperature distribution of an object in the field of view of an infrared camera, In a monitoring device using an infrared image in which a threshold value process is performed to detect an abnormality by detecting a temperature change over a predetermined time, the number of pixels in which the above temperature change is detected is counted. Provided is a noise removal method in which when the number is equal to or more than a predetermined number, it is determined as noise, and processing as abnormality is not performed.
【００１０】また本発明は、赤外線カメラの視野内物体
の温度分布を示す赤外線画像を所定時間毎に画素毎に差
分演算を行い、しきい値処理を行って、所定以上の時間
的温度変化を検出することにより異常の検出を行うよう
にした赤外線画像を利用した監視装置に於いて、上記時
間的温度変化を検出した画素を計数し、所定数以上の場
合にはノイズとして判定して、異常としての処理を行わ
ないようにすると共に、ノイズとして判定した状態が所
定時間以上継続した場合には、上記しきい値を高い方向
に調節して、上記異常の検出を継続するようにしたノイ
ズ除去方法を提供する。Further, according to the present invention, the infrared image showing the temperature distribution of the object in the field of view of the infrared camera is subjected to a difference calculation for each pixel every predetermined time, and threshold processing is performed to obtain a temperature change over a predetermined time. In a monitoring device that uses an infrared image to detect anomalies by detecting them, the number of pixels that have detected the temperature change over time is counted. When the state determined as noise continues for a predetermined time or longer, the noise removal is performed by adjusting the threshold value in the higher direction to continue the detection of the abnormality. Provide a way.
【００１１】また本発明は、赤外線カメラの視野内物体
の温度分布を示す赤外線画像を所定時間毎に画素毎に差
分演算を行い、しきい値処理を行って、所定以上の時間
的温度変化を検出することにより異常の検出を行うよう
にした赤外線画像を利用した監視装置に於いて、上記時
間的温度変化を検出した画素を計数し、所定数以下の場
合にはノイズとして判定して、異常としての処理を行わ
ないようにしたノイズ除去方法を提供する。Further, according to the present invention, the infrared image showing the temperature distribution of the object in the field of view of the infrared camera is subjected to a difference calculation for each pixel every predetermined time, and threshold value processing is performed to obtain a temperature change over a predetermined time. In a monitoring device that uses an infrared image to detect an abnormality by detecting, the number of pixels that have detected the temperature change over time is counted. There is provided a noise removal method in which the above process is not performed.
【００１２】更に本発明は、赤外線カメラの視野内物体
の温度分布を示す赤外線画像を所定時間毎に画素毎に差
分演算を行い、しきい値処理を行って、所定以上の時間
的温度変化を検出することにより異常の検出を行うよう
にした赤外線画像を利用した監視装置に於いて、上記時
間的温度変化を検出した画素を計数し、所定数以下の場
合にはノイズとして判定して、異常としての処理を行わ
ないようにすると共に、ノイズとして判定した状態が所
定時間以上継続した場合には、上記しきい値を小さい方
向に調節して、上記異常の検出を継続するようにしたノ
イズ除去方法を提供する。Further, according to the present invention, the infrared image showing the temperature distribution of the object in the field of view of the infrared camera is subjected to a difference calculation for each pixel for every predetermined time, and threshold processing is performed to obtain a temperature change over a predetermined time. In a monitoring device that uses an infrared image to detect an abnormality by detecting, the number of pixels that have detected the temperature change over time is counted. When the state determined as noise continues for a predetermined period of time or more, the threshold value is adjusted to a smaller value and noise detection is performed to continue the detection of the abnormality. Provide a way.
【００１３】[0013]
【作用】配管や装置等からの低温ガス等の漏洩等に起因
する温度変化、不審者や動物の侵入等に起因する温度変
化は、赤外線カメラの視野に対応する赤外線画像中に局
部的に発生することが多く、従って差分演算、しきい値
処理を経て、所定以上の時間的温度変化を生じたものと
して抽出される画素の数は比較的少ない。[Function] Temperature changes caused by leakage of low-temperature gas from pipes and equipment, temperature changes caused by intrusion of suspicious persons and animals, etc. locally occur in the infrared image corresponding to the field of view of the infrared camera. Therefore, the number of pixels extracted as having a temperature change over a predetermined time through the difference calculation and threshold processing is relatively small.
【００１４】一方、上述した風による視野内の物体や赤
外線カメラの移動あるいは太陽光線の反射や影の移動等
の自然現象に起因する赤外線画像中の温度変化は、広い
範囲に渡って分散して分布する状態となる場合が多く、
従ってこれらの自然現象に起因する温度変化によって上
述したように抽出される画素の数は比較的多い。On the other hand, the temperature change in the infrared image caused by the natural phenomenon such as the movement of the object in the visual field due to the wind or the movement of the infrared camera or the reflection of the sun rays or the movement of the shadow is dispersed over a wide range. In many cases, it will be in a distributed state,
Therefore, the number of pixels extracted as described above due to the temperature change due to these natural phenomena is relatively large.
【００１５】従って上述したように抽出された画素の数
により、温度変化の要因が、自然現象によるもの、即ち
ノイズであるか、監視対象としての異常の発生によるも
のであるかを判別することができる。即ち、抽出された
画素の数を計数し、所定数以上の場合には自然現象に起
因するノイズとして判定して、異常としての処理を行わ
ないようにすることにより、監視装置に於ける異常の検
出精度が向上し、誤警報が少なくなる。Therefore, it is possible to determine whether the factor of the temperature change is due to a natural phenomenon, that is, noise or the occurrence of an abnormality as a monitoring target, based on the number of pixels extracted as described above. it can. That is, the number of extracted pixels is counted, and when the number is equal to or more than a predetermined number, it is determined as noise due to a natural phenomenon, and processing as abnormality is not performed, so that the abnormality in the monitoring device is detected. Detection accuracy is improved and false alarms are reduced.
【００１６】ノイズとして判定する赤外線画像中の温度
変化が定常的に発生し、所定時間以上継続するような場
合には、その間に発生した異常による比較的大きな温度
変化も埋没してしまうので、この場合には上記しきい値
を高い方向に調節して、自然現象による比較的小さな温
度変化は検出しないようにすることにより、異常による
温度変化の埋没を防止することができ、この場合にも異
常の検出精度が向上する。When the temperature change in the infrared image, which is judged as noise, constantly occurs and continues for a predetermined time or longer, a relatively large temperature change due to an abnormality that occurs during that time is also buried. In this case, by adjusting the above threshold value to a higher value so that a relatively small temperature change due to a natural phenomenon is not detected, it is possible to prevent the temperature change from being buried due to an abnormality. Detection accuracy is improved.
【００１７】一方、赤外線カメラの視野内の木の葉が風
で揺れるような場合には、比較的少ない数の画素が抽出
されることがあり、この抽出される画素の数は、異常の
発生時に抽出される画素の数よりも少ないこともある。
従って、これらに対応して抽出された画素数が所定数以
下の場合には、これもやはり自然現象に起因するノイズ
として判定して、異常としての処理を行わないようにす
る。On the other hand, when the leaves of the tree within the field of view of the infrared camera are shaken by the wind, a relatively small number of pixels may be extracted, and the number of extracted pixels is extracted when an abnormality occurs. It may be less than the number of pixels that are processed.
Therefore, if the number of pixels extracted corresponding to these is less than or equal to a predetermined number, this is also determined as noise due to a natural phenomenon, and the abnormal process is not performed.
【００１８】しかしながら、抽出される画素数が少ない
原因は、しきい値が高すぎる場合もあるので、上述した
状態が所定時間以上継続するような場合には、しきい値
を低い方向に調節することにより、しきい値が高すぎる
ことによる異常の検出漏れを防止することができる。However, the reason why the number of pixels to be extracted is small may be that the threshold value is too high. Therefore, when the above-mentioned state continues for a predetermined time or longer, the threshold value is adjusted to a lower value. Thus, it is possible to prevent the omission of detection of an abnormality due to the threshold being too high.
【００１９】（実施例）次に本発明の実施例を説明す
る。図１は赤外線カメラによる赤外線画像を利用した監
視方法を概念的に表した説明的斜視図であり、符号１は
監視区域内の装置、２は赤外線カメラである。そして符
号３で示す矩形枠は赤外線カメラ２の視野であり、この
視野３内が監視対象となる。符号４は画像処理装置、５
はＣＲＴ等の画像表示装置であり、上述した赤外線カメ
ラ２と共に監視装置を構成している。符号７は異常の一
例として低温流体の漏洩を表すものである。図２は画像
表示装置５に於ける表示の一例を示すもので、画像中に
は、上記装置等と共に上記漏洩低温流体７の温度分布が
表示される。(Example) Next, an example of the present invention will be described. FIG. 1 is an explanatory perspective view conceptually showing a monitoring method using an infrared image by an infrared camera. Reference numeral 1 is a device in a monitoring area, and 2 is an infrared camera. The rectangular frame indicated by reference numeral 3 is the field of view of the infrared camera 2, and the field of view 3 is the monitoring target. Reference numeral 4 is an image processing device, 5
Is an image display device such as a CRT and constitutes a monitoring device together with the infrared camera 2 described above. Reference numeral 7 represents leakage of low temperature fluid as an example of abnormality. FIG. 2 shows an example of display on the image display device 5. In the image, the temperature distribution of the leaking low temperature fluid 7 is displayed together with the device and the like.
【００２０】上記画像処理装置４は赤外線カメラ２の視
野３内物体の温度分布を示す赤外線画像を所定時間ｔ１
（例えば１０秒程度）毎に画素６毎に比較して所定の処
理を行う。そこで、この画像処理装置４に於ける処理の
内容を図３の流れ図を基に説明する。The image processing device 4 obtains an infrared image showing the temperature distribution of an object in the visual field 3 of the infrared camera 2 for a predetermined time t1.
A predetermined process is performed by comparing each pixel 6 (for example, about 10 seconds). Therefore, the contents of the processing in the image processing apparatus 4 will be described based on the flowchart of FIG.
【００２１】まず画像処理装置４はステップＳ１に於い
て現在の画像と所定時間ｔ１前の画像との差分処理を画
素６毎に行う。次いでステップＳ２に於いてしきい値処
理を行って所定以上の温度変化を示す画素６を抽出す
る。そして抽出された画素６の数をステップＳ３に於い
て計数する。First, in step S1, the image processing apparatus 4 performs a difference process between the current image and the image before the predetermined time t1 for each pixel 6. Next, in step S2, threshold processing is performed to extract the pixels 6 exhibiting a temperature change of a predetermined value or more. Then, the number of the extracted pixels 6 is counted in step S3.
【００２２】次に計数された画素６の数はステップＳ４
に於いて設定数ｎと比較し、ステップＳ３に於いて画素
６が全く抽出されなかった場合や、その数が非常に少な
くて設定数ｎ以上でない場合には監視対象としての異常
が発生していないものと判定して第１のしきい値調節過
程ａに分岐する。Next, the number of pixels 6 counted is calculated in step S4.
When the number of pixels 6 is not extracted at all in step S3, or when the number is very small and is not more than the set number n in step S3, an abnormality as a monitoring target has occurred. When it is determined that there is no such threshold, the process branches to the first threshold value adjusting step a.
【００２３】この第１のしきい値調節過程ａに於いて
は、まずステップＳ５に於いて計時を行うと共に次のス
テップＳ６に於いて累積時間を設定時間と比較し、所定
時間ｔ２が経過していない場合には、上記ステップＳ１
側に分岐して、上述したように所定時間ｔ１経過毎にス
テップＳ１からの異常検出処理を繰り返す。そして、こ
のような処理ループが継続している場合には、上記ステ
ップＳ５に於ける計時が進行する。一方この計時は、ス
テップＳ４からステップＳ８に移行した場合にはリセッ
トされる。In the first threshold value adjusting step a, the time is first measured in step S5, and the accumulated time is compared with the set time in the next step S6, and the predetermined time t2 has elapsed. If not, the above step S1
After branching to the side, the abnormality detection process from step S1 is repeated every time the predetermined time t1 has elapsed, as described above. Then, when such a processing loop continues, the time counting in step S5 proceeds. On the other hand, this timing is reset when the process moves from step S4 to step S8.
【００２４】一方、ステップＳ３に於いてｎ以上の画素
が抽出された場合には、異常の発生の可能性があると判
定して、次のステップＳ８に於いて設定数ｍと比較して
判定を行う。即ち、ステップＳ８に於いては、上記ステ
ップＳ３に於いて計数した画素６の数を設定数ｍと比較
し、これ以上の場合には画素６の時間的温度変化が自然
現象に起因するもの、即ちノイズと判定して第２のしき
い値調節過程ｂに分岐する。On the other hand, when n or more pixels are extracted in step S3, it is determined that an abnormality may occur, and in the next step S8, it is determined by comparing with the set number m. I do. That is, in step S8, the number of pixels 6 counted in step S3 is compared with the set number m, and if the number is more than this, the temporal temperature change of the pixels 6 is caused by a natural phenomenon. That is, it is judged as noise and the process is branched to the second threshold value adjusting step b.
【００２５】逆に、計数した画素６の数がｍ以上でない
場合には、監視対象としての上述したような異常が発生
したものと判定して、異常発生に対応する処理、即ちス
テップＳ９に於ける警報の発生等の異常発生処理に分岐
する。On the contrary, if the number of counted pixels 6 is not more than m, it is determined that the above-mentioned abnormality as the monitoring target has occurred, and the process corresponding to the abnormality occurrence, that is, step S9. It branches to the abnormal occurrence process such as the occurrence of the alarm.
【００２６】第２のしきい値調節過程ｂは、まずステッ
プＳ１０に於いて計時を行うと共に、次のステップＳ１
１に於いて累積時間を設定時間と比較し、所定時間ｔ３
が経過していない場合には、上記ステップＳ１側に分岐
して、上述したように所定時間ｔ１経過毎にステップＳ
１からの異常検出処理を繰り返す。そしてこのような処
理ループが継続している場合には、上記ステップＳ１０
に於ける計時が進行する。一方この計時は、ステップＳ
８に於いて異常が発生したものと判定された場合にはリ
セットされる。In the second threshold adjusting step b, the time is first measured in step S10, and the next step S1 is performed.
In 1, the accumulated time is compared with the set time, and the predetermined time t3
If has not elapsed, the process branches to the step S1 side, and as described above, step S1 is performed every time the predetermined time t1 elapses.
The abnormality detection process from 1 is repeated. If such a processing loop continues, the above step S10 is performed.
The timekeeping in. On the other hand, this timing is step S
If it is determined that an abnormality has occurred in step 8, it is reset.
【００２７】こうしてステップＳ１０に於ける計時によ
る累積時間が所定時間ｔ３を経過すると、上述した所定
数ｍ以上の画素の抽出が定常的に行われるもの、即ちノ
イズが定常的に発生するものと判定し、次のステップＳ
１２に於いて、上記ステップＳ２のしきい値処理に於け
るしきい値を変更する。即ちしきい値を所定の温度幅だ
け高くした後、ステップＳ１側に分岐して上記所定時間
ｔ１経過毎のステップＳ１からの異常検出処理を繰り返
す。上述したように、この繰り返し処理に於ける経時の
ためのステップは図示を省略している。In this way, when the accumulated time measured in step S10 has passed the predetermined time t3, it is determined that the above-described predetermined number m or more of pixels are constantly extracted, that is, noise is constantly generated. And next step S
At 12, the threshold value in the threshold value processing at step S2 is changed. That is, after increasing the threshold value by a predetermined temperature range, the process branches to the step S1 side, and the abnormality detection process from step S1 is repeated at each elapse of the predetermined time t1. As described above, the steps for aging in this iterative process are not shown.
【００２８】以上の第１、第２のしきい値調節過程ａ，
ｂを経ることにより、ステップＳ２のしきい値処理に於
けるしきい値の変更を自動的に行うことができ、しきい
値が低すぎる場合の定常的なノイズの発生や、高すぎる
場合に於ける異常の検出漏れを防止することができる。
しかしながら、このようなしきい値の変更は監視員によ
り手動的に行うように構成することができ、この場合に
は、上記ステップＳ４またはＳ８から図中に二点鎖線で
示す経路を経てステップＳ１に至る構成とすれば良い。The above first and second threshold value adjusting processes a,
By passing b, it is possible to automatically change the threshold value in the threshold value processing in step S2. If the threshold value is too low, steady noise is generated, or if it is too high, It is possible to prevent the omission of detection of an abnormality.
However, such a change of the threshold value can be configured to be manually performed by an observer, and in this case, from the above step S4 or S8 to the step S1 via the route indicated by the chain double-dashed line in the figure. It may be configured to reach all.
【００２９】以上の動作の具体的数値例を示すと次の通
りである。
監視範囲（赤外線カメラの視野） 50ｍ×100ｍ
画素数：256×512＝131072 （画素：16×16ドット）
ｔ１： 10 秒
ｔ２（＝ｔ３）： 60 秒
ｎ： 50
ｍ： 10000
自然現象に起因する抽出画素数
風による物体の動きやカメラの動き、または太陽光線の
反射や影に起因する抽出画素数 ：15000
風による木の葉の揺れに起因する抽出画素数 ：40
異常に起因する抽出画素数
配管の継手部からの流体の漏洩に起因する抽出画素数：
100Specific numerical examples of the above operation are as follows. Surveillance range (field of view of infrared camera) 50m x 100m Number of pixels: 256 x 512 = 131072 (pixels: 16 x 16 dots) t1: 10 seconds t2 (= t3): 60 seconds n: 50 m: 10000 Due to natural phenomenon Number of extracted pixels Number of extracted pixels due to movement of object or camera due to wind, or reflection or shadow of sun rays: 15000 Number of extracted pixels due to sway of tree leaves due to wind: 40 Number of extracted pixels due to abnormality Number of extracted pixels due to fluid leakage from the joint:
100
【００３０】[0030]
【発明の効果】本発明は以上の通り、赤外線カメラの視
野内物体の温度分布を示す赤外線画像を所定時間毎に画
素毎に差分演算を行い、しきい値処理を行って、所定以
上の時間的温度変化を検出することにより異常の検出を
行うようにした赤外線画像を利用した監視装置に於い
て、自然現象によるノイズとしての温度変化と異常の発
生による温度変化を、抽出した画素の数によって自動的
に判別して、ノイズを除去することができるので、監視
装置に於ける異常の検出精度が向上し、誤警報が少なく
なる。As described above, according to the present invention, the infrared image showing the temperature distribution of the object in the field of view of the infrared camera is subjected to the difference calculation for each pixel at every predetermined time, and the threshold value processing is performed for a predetermined time or more. In a monitoring device using an infrared image that detects abnormalities by detecting dynamic temperature changes, temperature changes as noise due to natural phenomena and temperature changes due to the occurrence of abnormalities are determined by the number of extracted pixels. Since it is possible to automatically determine and remove noise, the accuracy of detecting an abnormality in the monitoring device is improved, and false alarms are reduced.
【００３１】また上述の抽出した画素の数によって上記
しきい値処理に於けるしきい値の高低を判別し、即ちし
きい値が低くて自然現象によるノイズが定常的に発生す
るような場合にはしきい値を高い方向に調節すると共
に、しきい値が高くてノイズの発生が少なすぎる場合に
はしきい値を低い方向に調節することにより、不適切な
しきい値を自動的に補正して、異常による温度変化の埋
没を防止することができ、この点に於いても異常の検出
精度が向上する。Further, whether the threshold value in the threshold value processing is high or low is determined by the number of the extracted pixels, that is, when the threshold value is low and noise due to a natural phenomenon occurs steadily. Adjusts the threshold in the higher direction and automatically adjusts the inappropriate threshold by adjusting the threshold in the lower direction when the threshold is high and the noise is too low. Thus, it is possible to prevent the temperature change from being buried due to an abnormality, and in this respect also, the abnormality detection accuracy is improved.
【００３２】こうして異常の検出精度が向上し、誤警報
が少なくなることにより、監視員の負担が軽減され、異
常発生に対しての迅速な対応が可能となる。As described above, the accuracy of the abnormality detection is improved and the number of false alarms is reduced, so that the burden on the monitor is reduced, and it is possible to quickly respond to the occurrence of the abnormality.
【図１】本発明方法を適用する監視方法を概念的に表し
た説明的斜視図である。FIG. 1 is an explanatory perspective view conceptually showing a monitoring method to which the method of the present invention is applied.
【図２】図１の方法に於ける画像表示装置の表示の一例
を示す説明的正面図である。FIG. 2 is an explanatory front view showing an example of display on the image display device in the method of FIG.
【図３】本発明に於ける処理の流れの一例を示す流れ図
である。FIG. 3 is a flow chart showing an example of the flow of processing in the present invention.
１ 監視区域内の装置 ２ 赤外線カメラ ３ 視野 ４ 処理装置 ５ 画像表示装置 ６ 画素 ７ 流体の漏洩 Equipment in 1 surveillance area 2 infrared camera 3 field of view 4 processing equipment 5 Image display device 6 pixels 7 Fluid leakage
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 // Ｈ０４Ｎ 5/33 8838−5Ｃ ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 5 Identification code Internal reference number FI technical display location // H04N 5/33 8838-5C
Claims (4)
示す赤外線画像を所定時間毎に画素毎に差分演算を行
い、しきい値処理を行って、所定以上の時間的温度変化
を検出することにより異常の検出を行うようにした赤外
線画像を利用した監視装置に於いて、上記時間的温度変
化を検出した画素を計数し、所定数以上の場合にはノイ
ズとして判定して、異常としての処理を行わないように
したことを特徴とする赤外線カメラによる赤外線画像を
利用した監視装置に於けるノイズ除去方法1. An infrared image showing the temperature distribution of an object in the field of view of an infrared camera is subjected to a difference calculation for each pixel at predetermined time intervals and threshold processing is performed to detect a temperature change over a predetermined time period. In a monitoring device that uses an infrared image to detect abnormalities by the above, the number of pixels that have detected the temporal temperature change is counted, and if a predetermined number or more is determined, it is judged as noise and processed as abnormal. Noise removal method in a monitoring device using an infrared image from an infrared camera characterized by not performing
示す赤外線画像を所定時間毎に画素毎に差分演算を行
い、しきい値処理を行って、所定以上の時間的温度変化
を検出することにより異常の検出を行うようにした赤外
線画像を利用した監視装置に於いて、上記時間的温度変
化を検出した画素を計数し、所定数以上の場合にはノイ
ズとして判定して、異常としての処理を行わないように
すると共に、ノイズとして判定した状態が所定時間以上
継続した場合には、上記しきい値を高い方向に調節し
て、上記異常の検出を継続するようにしたことを特徴と
する赤外線カメラによる赤外線画像を利用した監視装置
に於けるノイズ除去方法2. An infrared image showing the temperature distribution of an object in the field of view of an infrared camera is subjected to a difference calculation for each pixel at predetermined time intervals and threshold processing is performed to detect a temperature change over a predetermined time period. In a monitoring device that uses an infrared image to detect abnormalities by the above, the number of pixels that have detected the temporal temperature change is counted, and if a predetermined number or more is determined, it is judged as noise and processed as abnormal. When the state determined as noise continues for a predetermined time or more, the threshold value is adjusted to a higher direction so that the detection of the abnormality is continued. Noise Removal Method in Surveillance Device Using Infrared Image by Infrared Camera
示す赤外線画像を所定時間毎に画素毎に差分演算を行
い、しきい値処理を行って、所定以上の時間的温度変化
を検出することにより異常の検出を行うようにした赤外
線画像を利用した監視装置に於いて、上記時間的温度変
化を検出した画素を計数し、所定数以下の場合にはノイ
ズとして判定して、異常としての処理を行わないように
したことを特徴とする赤外線カメラによる赤外線画像を
利用した監視装置に於けるノイズ除去方法3. An infrared image showing a temperature distribution of an object in the field of view of an infrared camera is subjected to a difference calculation for each pixel at predetermined time intervals, threshold processing is performed, and a temperature change over a predetermined time is detected. In a monitoring device that uses an infrared image to detect an abnormality, the number of pixels that have detected the temporal temperature change is counted, and if the number is less than a predetermined number, it is determined as noise and processed as an abnormality. Noise removal method in a monitoring device using an infrared image from an infrared camera characterized by not performing
示す赤外線画像を所定時間毎に画素毎に差分演算を行
い、しきい値処理を行って、所定以上の時間的温度変化
を検出することにより異常の検出を行うようにした赤外
線画像を利用した監視装置に於いて、上記時間的温度変
化を検出した画素を計数し、所定数以下の場合にはノイ
ズとして判定して、異常としての処理を行わないように
すると共に、ノイズとして判定した状態が所定時間以上
継続した場合には、上記しきい値を小さい方向に調節し
て、上記異常の検出を継続するようにしたことを特徴と
する赤外線カメラによる赤外線画像を利用した監視装置
に於けるノイズ除去方法4. An infrared image showing a temperature distribution of an object within a field of view of an infrared camera is subjected to a difference calculation for each pixel at predetermined time intervals and threshold processing is performed to detect a temperature change over a predetermined time. In a monitoring device that uses an infrared image to detect an abnormality, the number of pixels that have detected the temporal temperature change is counted, and if the number is less than a predetermined number, it is determined as noise and processed as an abnormality. When the state determined as noise continues for a predetermined time or more, the threshold value is adjusted to a smaller direction so that the detection of the abnormality is continued. Noise Removal Method in Surveillance Device Using Infrared Image by Infrared Camera
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|---|---|---|---|
| JP3197011A JP2659080B2 (en) | 1991-07-11 | 1991-07-11 | Noise removal method for surveillance equipment using infrared image by infrared camera |
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| JPH0520558A true JPH0520558A (en) | 1993-01-29 |
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| JP (1) | JP2659080B2 (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2002373388A (en) * | 2001-06-14 | 2002-12-26 | Matsushita Electric Works Ltd | Human body detection device |
| US7035430B2 (en) | 2000-10-31 | 2006-04-25 | Hitachi Kokusai Electric Inc. | Intruding object detection method and intruding object monitor apparatus which automatically set a threshold for object detection |
| WO2006118041A1 (en) * | 2005-04-26 | 2006-11-09 | Optex Co., Ltd. | Microwave sensor |
| JP2010097265A (en) * | 2008-10-14 | 2010-04-30 | Nohmi Bosai Ltd | Smoke detecting apparatus |
| US8208723B2 (en) | 2008-10-14 | 2012-06-26 | Nohmi Bosai Ltd. | Smoke detecting apparatus |
| JP2016170029A (en) * | 2015-03-12 | 2016-09-23 | コニカミノルタ株式会社 | Data quality assurance system and billing system |
-
1991
- 1991-07-11 JP JP3197011A patent/JP2659080B2/en not_active Expired - Fee Related
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2659080B2 (en) | 1997-09-30 |
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