(57)【要約】【課題】監視可能範囲を限定することなく、外乱の影響による誤検出を抑えた煙検出装置を得る。【解決手段】監視カメラ１により撮像された画像内に設定された複数の領域のそれぞれに対して、煙に関する特徴量を抽出する煙特徴量算出手段３０と、煙発生の有無を判定するための所定の基準判定値がそれぞれの領域ごとに複数の検出感度を有する複数の値として記憶された記憶部２０と、監視カメラ１による監視対象に応じて、複数の領域のそれぞれに対して所望の検出感度設定を行う領域別感度設定手段４０と、複数の所定の基準判定値の中から所望の検出感度に応じた所定の基準判定値を取り出し、特徴量と比較し、比較結果に基づいて複数の領域のそれぞれにおける所望の検出感度で煙の発生を検出する煙判定手段５０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視カメラにより撮像された画像内に設定された複数の領域のそれぞれに対して、煙に関する特徴量を抽出する煙特徴量算出手段と、
前記複数の領域のそれぞれにおいて、煙発生の有無を判定するための所定の基準判定値がそれぞれの領域ごとに複数の検出感度を有する複数の値として記憶された記憶部と、
前記監視カメラによる監視対象に応じて、前記複数の領域のそれぞれに対して所望の検出感度設定を行う領域別感度設定手段と、
前記複数の領域のそれぞれにおいて、前記記憶部に記憶されている複数の所定の基準判定値の中から前記領域別感度設定手段により設定された前記所望の検出感度に応じた所定の基準判定値を取り出し、前記煙特徴量算出手段により抽出された前記特徴量と比較し、比較結果に基づいて前記複数の領域のそれぞれにおける前記所望の検出感度で煙の発生を検出する煙判定手段と
を備えることを特徴とする煙検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の煙検出装置において、
前記監視カメラにより時系列で撮像された複数の画像からなる時系列データに基づいて、複数の領域のそれぞれにおける輝度の時間的変化が煙発生以外の外乱の影響によるものか否かを識別するための特徴量を算出し、前記特徴量と所定基準値との比較結果に基づいて前記外乱の影響が発生しているか否かを判断する外乱発生検出手段をさらに備え、
前記煙判定手段は、前記外乱発生検出手段により前記外乱の影響が発生していると判断された領域では、前記記憶部に記憶されている複数の所定の基準判定値の中から１つの基準判定値を取り出す際に、前記領域別感度設定手段により設定された前記所望の検出感度よりも低い検出感度となる基準判定値を取り出し、前記所望の検出感度よりも低い検出感度で煙の発生を検出する
ことを特徴とする煙検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の煙検出装置において、
前記外乱発生検出手段は、前記時系列データに基づいて複数の領域のそれぞれにおける平均輝度の変化量を前記特徴量として算出し、前記平均輝度の変化量が所定量まで単調増加するあるいは単調減少することにより、前記外乱の影響として照明変化が発生していると判断する
ことを特徴とする煙検出装置。
【請求項４】
請求項２に記載の煙検出装置において、
前記外乱発生検出手段は、前記時系列データに基づいて、１サイクル前と現在との間の輝度の相関値を前記特徴量として順次算出し、前記相関値の変化量が所定値以上である場合には、前記外乱の影響として移動物による一時的な遮蔽が発生していると判断する
ことを特徴とする煙検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視カメラにより撮像された画像に対して画像処理を施すことにより、煙の発生を検出する煙検出装置に関し、特に、外乱の影響による誤検出、未検出を防止することのできる煙検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
火災発生時の初期消火、あるいは火災事故における逃げ遅れの防止の観点から、火災あるいは煙の早期発見が非常に重要となっている。そこで、煙検出装置の分野においては、監視カメラにより撮像された画像に対して画像処理を施すことで、煙の早期発見を行うことが研究されている。
【０００３】
その一例として、トンネル内などにカメラを設置し、カメラにより撮像された画像に対して画像処理を施すことで、煙を検出する従来の煙検出装置がある。煙を検出するための画像処理では、一般的に、基準となる画像（基準画像）をあらかじめ記憶しておき、最新の撮像画像と基準画像との差分画像を演算し、変化の生じた領域を抽出することで、煙を検出している。（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、日照などの影響により基準画像が時間的に変化することに対応するために、基準画像を定期的に更新することが行われている。
【０００５】
このように、カメラにより撮像された画像に対して画像処理を施して煙検出を行うことで、次の２点のメリットが得られる。
１）監視カメラの画像を目視確認することで、遠隔地において煙検出状況の把握が可能となる。
２）すでに設置されている監視カメラを流用することが可能であり、効率的な設備を構築できる。
【０００６】
【特許文献１】特許第３９０９６６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来技術には次のような課題がある。
監視カメラの画像は、常に照明条件や視野が安定している環境で撮像されることが好ましい。しかしながら、監視場所によっては、必ずしもこのような好条件下ばかりでなく、監視範囲内には、人などの移動物が往来する場所もあれば、日照条件が時間とともに変化する場所などがあり、部分的に監視に適さないエリアが監視範囲内に含まれることが考えられる。
【０００８】
従来技術においては、このような監視に適さないエリアに関しても、同一の判定基準で煙検出を行っており、移動物の侵入や日照条件の変化による影響（外乱の影響）を、煙が発生したとして誤検出してしまう可能性がある。また、画像を所定の大きさの領域にマトリクス状に分割して、監視に適さないエリア（領域）は、煙検出を行わないようにマスキングしてしまうことも考えられるが、監視可能範囲が限定されてしまう結果となってしまう。
【０００９】
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、監視可能範囲を限定することなく、外乱の影響による誤検出を抑えた煙検出装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る煙検出装置は、監視カメラにより撮像された画像内に設定された複数の領域のそれぞれに対して、煙に関する特徴量を抽出する煙特徴量算出手段と、複数の領域のそれぞれにおいて、煙発生の有無を判定するための所定の基準判定値がそれぞれの領域ごとに複数の検出感度を有する複数の値として記憶された記憶部と、監視カメラによる監視対象に応じて、複数の領域のそれぞれに対して所望の検出感度設定を行う領域別感度設定手段と、複数の領域のそれぞれにおいて、記憶部に記憶されている複数の所定の基準判定値の中から領域別感度設定手段により設定された所望の検出感度に応じた所定の基準判定値を取り出し、煙特徴量算出手段により抽出された特徴量と比較し、比較結果に基づいて複数の領域のそれぞれにおける所望の検出感度で煙の発生を検出する煙判定手段とを備えるものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る煙検出装置によれば、監視対象に応じて、領域ごとに所望の検出感度を有する基準判定値を用いて、煙検出を行うことにより、監視可能範囲を限定することなく、外乱の影響による誤検出を抑えた煙検出装置を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の煙検出装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。
【００１３】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における煙検出装置の構成図である。本実施の形態１における煙検出装置は、画像メモリ１０、記憶部２０、煙特徴量算出手段３０、領域別感度設定手段４０、および煙判定手段５０を備えている。画像メモリ１０は、カメラ１により撮像された画像を、過去一定期間分、時系列データとして記憶できるように、複数フレーム分の画像メモリとして構成されている。
【００１４】
監視対象となる画像は、あらかじめ決められた複数の領域に分割され、画像には複数の領域が設定されている。図２は、本発明の実施の形態１における監視対象となる画像の領域分割に関する説明図である。この図２では、監視対象となる画像が、例えば縦４×横５の２０個の領域にあらかじめマトリクス状に分割されている場合を例示している。そして、記憶部２０には、複数の領域ごとに、煙発生の有無を判定するための基準判定値として、検出感度が異なる複数の値があらかじめ格納されている。
【００１５】
以下の説明においては、説明を簡略化するために、検出感度を高レベル、中レベル、低レベルの３つに分けた場合について例示することとする。このように、検出感度が３つのレベルに分かれている場合、記憶部２０には、それぞれの領域ごとに、高レベル用、中レベル用、低レベル用の３つの異なる基準判定値が格納され記憶されている。
【００１６】
煙特徴量算出手段３０は、画像メモリ１０に格納された撮像画像について、それぞれの領域ごとに、煙に関する特徴量を抽出し、煙が発生した可能性が高いか否かを判断する。特徴量の抽出方法の代表的なものとしては、次の４つを挙げることができる。
【００１７】
[抽出方法１：画素の輝度分散に基づく煙検出]
煙特徴量算出手段３０は、それぞれの領域ごとに、各領域内の画素の輝度分散を算出する。輝度分散を算出する画像として、煙特徴量算出手段３０は、基本的には、最新の撮像画像を用いる。しかしながら、複数の画像メモリ１０に記憶されている画像の時系列データを利用して、過去にさかのぼって、複数毎の撮像画像を用いることもできる。このようにして、煙特徴量算出手段３０は、算出した輝度分散、あるいは、輝度分散から得られる標準偏差を、煙に関する特徴量として出力する。
【００１８】
そして、後述する煙判定手段５０は、煙特徴量算出手段３０により算出された輝度分散、あるいは、輝度分散から得られる標準偏差が、所定の範囲内にあるか否かを判定し、所定の範囲内にある場合に、煙が発生した可能性が高いと判断することができる。
【００１９】
[抽出方法２：画素の平均輝度の時間分散に基づく煙検出]
煙特徴量算出手段３０は、それぞれの領域ごとに、各領域内の画素の平均輝度を算出する。次に、煙特徴量算出手段３０は、複数の画像メモリ１０に記憶されている画像の時系列データを利用して、過去にさかのぼって、一定の期間にわたる複数枚の撮像画像の同一領域における平均輝度を算出し、それぞれの対象領域ごとに、平均輝度の時系列データを生成する。そして、煙特徴量算出手段３０は、生成した平均輝度の時系列データの輝度分散を算出する。
【００２０】
このようにして、煙特徴量算出手段３０は、平均輝度の時系列データに基づいて算出した輝度分散、あるいは、その輝度分散から得られる標準偏差を、煙に関する特徴量として出力する。
【００２１】
そして、後述する煙判定手段５０は、煙特徴量算出手段３０により算出された輝度分散、あるいは、輝度分散から得られる標準偏差が、所定の範囲内にあるか否かを判定し、所定の範囲内にある場合に、煙が発生した可能性が高いと判断することができる。
【００２２】
[抽出方法３：画素の平均輝度の低周波強度に基づく煙検出]
煙特徴量算出手段３０は、上述した抽出方法２と同様にして、それぞれの対象領域ごとに、平均輝度の時系列データを生成する。そして、煙特徴量算出手段３０は、生成した平均輝度の時系列データをフーリエ変換し、パワースペクトルを算出する。
【００２３】
次に、煙特徴量算出手段３０は、平均輝度の時系列データに基づいて算出したパワースペクトルの中から所定の低周波数成分を抜き取り、そのモードとなる強度を算出する。このようにして、煙特徴量算出手段３０は、平均輝度の時系列データに基づいて算出した低周波数成分の強度を、煙に関する特徴量として出力する。
【００２４】
そして、後述する煙判定手段５０は、煙特徴量算出手段３０により算出された強度が所定の値以下である場合に、煙が発生した可能性が高いと判断することができる。
【００２５】
[抽出方法４：基準画像との差分平均に基づく煙検出]
煙特徴量算出手段３０は、それぞれの領域ごとに、その領域内の各画素と、あらかじめ画像メモリ１０に記憶しておいた基準画像の対応する画素との輝度差分値を求める。さらに、煙特徴量算出手段３０は、それぞれの領域ごとに輝度差分値の平均値を求める。このようにして、煙特徴量算出手段３０は、輝度差分値の平均値を、煙に関する特徴量として出力する。
【００２６】
そして、後述する煙判定手段５０は、煙特徴量算出手段３０により算出された平均値が所定の値より大きい場合に、煙が発生した可能性が高いと判断することができる。
【００２７】
次に、領域別感度設定手段４０について説明する。領域別感度設定手段４０は、あらかじめ分割された複数の領域のそれぞれに対して、所望の検出感度を設定する手段であり、オペレータ等は、この領域別感度設定手段４０により、特定の領域に所望の検出感度をあらかじめ手動で設定することができる。監視対象として取り込まれる画像は、すべての領域で同一の検出感度により煙検出を行う必要があるとは限らない。例えば、監視対象に応じて、煙が発生しやすい要因がある領域は、検出感度をより高めに設定し、誤報要因の多い領域または煙が発生する可能性が低い領域は、検出感度をより低めに設定することで、誤検出や未検出を抑えた適切な煙検出が実現できる。
【００２８】
そこで、領域別感度設定手段４０は、監視対象に応じて、それぞれの領域ごとに、例えば、検出感度を高レベル、中レベル、低レベルの３つの中から所望の検出感度を選択して設定しておくことができる。
【００２９】
図３は、本発明の実施の形態１における監視対象となる画像の各領域に対して設定された所望の検出感度の例示図である。図３（ａ）は、分割された２０領域の全ての検出感度が「中レベル」として設定されている場合を示している。これに対して、図３（ｂ）は、領域に応じて「高レベル」「中レベル」「低レベル」に切り分けて検出感度が設定されている場合を示している。このようにして、監視対象となる画像に応じて、領域ごとに所望の検出感度を設定することにより、誤検出や未検出を抑えた適切な煙検出が実現できる。感度の設定の仕方として、煙は上方向に流れることを考慮し、画像の上部領域に高感度を設定し、人の動きが現れやすい画像の下方を低感度に設定するようにしてもよい。また、輝度の変化があり外乱を発生する要因となる照明の付近を、低感度に設定するようにしてもよい。
【００３０】
次に、煙判定手段５０は、複数の領域のそれぞれにおいて、記憶部２０に記憶されている高レベル、中レベル、低レベルの３つの検出感度に対応した基準判定値の中から、領域別感度設定手段４０により設定された所望の検出感度に応じた基準判定値を取り出す。さらに、煙判定手段５０は、煙特徴量算出手段３０により抽出された特徴量と、取り出した基準判定値とを比較し、比較結果に基づいて煙が発生している可能性が高いか否かを判断する。なお、閾値となる基準値が所定の範囲となる場合には、高レベルの所定の範囲は、中レベルの所定の範囲よりも狭く、また、中レベルの所定の範囲は、小レベルの所定の範囲よりも狭く設定される。
【００３１】
これにより、煙判定手段５０は、複数の領域のそれぞれにおいて、所望の検出感度で煙の発生を検出することができる。
【００３２】
煙特徴量算出手段３０の具体的な抽出方法１〜４を例に説明すると、記憶部２０にあらかじめ記憶されている基準判定値は、次のようになる。煙に関する特徴量の抽出として、抽出方法１を用いる場合には、輝度分散、あるいは、輝度分散から得られる標準偏差の基準判定値として、高レベル、中レベル、低レベルの３つの検出感度に対応した基準判定値が、記憶部２０に記憶されていることになる。
【００３３】
また、煙に関する特徴量の抽出として、抽出方法２を用いる場合には、平均輝度の時系列データに基づいて算出した輝度分散、あるいは、その輝度分散から得られる標準偏差の基準判定値として、高レベル、中レベル、低レベルの３つの検出感度に対応した基準判定値が、記憶部２０に記憶されていることになる。
【００３４】
また、煙に関する特徴量の抽出として、抽出方法３を用いる場合には、平均輝度の時系列データに基づいて算出した低周波数成分の強度の基準判定値として、高レベル、中レベル、低レベルの３つの検出感度に対応した基準判定値が、記憶部２０に記憶されていることになる。
【００３５】
また、煙に関する特徴量の抽出として、抽出方法４を用いる場合には、輝度差分値の平均値の基準判定値として、高レベル、中レベル、低レベルの３つの検出感度に対応した基準判定値が、記憶部２０に記憶されていることになる。
【００３６】
以上のように、実施の形態１によれば、監視領域をマトリクス状の複数の領域に分割して、煙発生の有無の可能性を考慮してそれぞれの小領域に検出感度を設定することができる。よって、監視対象に応じて、領域ごとに所望の検出感度を有する基準判定値を用いて、煙検出を行うことができる。この結果、監視可能範囲を限定することなく、外乱の影響による誤検出を抑えた煙検出装置を実現できる。
【００３７】
なお、煙に関する特徴量の具体的な抽出方法として例示した抽出方法１〜４は、いずれか１つを選択して用いる必要はない。煙判定手段５０は、複数の抽出方法による判定結果から、最終的に煙の発生の有無を判断することもできる。この場合、記憶部２０には、複数の感度レベルに対応した基準判定値が、さらに、複数の抽出方法に対応して格納されていることとなる。
【００３８】
実施の形態２．
先の実施の形態１では、監視対象に応じて、領域ごとに所望の検出感度を、あらかじめ手動により設定しておく場合（いわゆる静的に設定しておく場合）について説明した。これに対して、本実施の形態２では、現状の撮像画像の解析結果に基づいて、移動物や照明変化等の外乱の影響の有無を判断し、動的に検出感度を変更する場合について説明する。
【００３９】
図４は、本発明の実施の形態２における煙検出装置の構成図である。先の実施の形態１における図１の構成と比較すると、本実施の形態２における図４の構成は、外乱発生検出手段６０を新たに備えている点が異なっている。そこで、この外乱発生検出手段６０の機能を中心に、以下に説明する。
【００４０】
画像メモリ１０は、カメラ１により撮像された画像を、過去一定期間分、時系列データとして記憶できるように、複数フレーム分の画像メモリとして構成されている。そして、外乱発生検出手段６０は、画像メモリ１０に記憶された時系列データを用いて、あらかじめ分割された複数の領域のそれぞれにおける輝度の時間的変化に基づく特徴量を算出する。この特徴量は、移動物あるいは照明変化等に起因する外乱の影響が発生しているか否かを判断（識別）するための指標であり、その具体例は、後述する。
【００４１】
さらに、外乱発生検出手段６０は、算出した特徴量と所定基準値との比較結果に基づいて、外乱の影響が発生しているか否かを判断し、判断結果を煙判定手段５０に伝える。
【００４２】
一方、煙判定手段５０は、外乱発生検出手段６０により外乱の影響が発生していると判断された領域では、記憶部２０に記憶されている複数の所定の基準判定値の中から１つの基準判定値を取り出す際に、領域別感度設定手段４０により設定された所望の検出感度よりも低い検出感度となる基準判定値を取り出す。この結果、煙判定手段５０は、外乱の影響が発生していると判断された領域では、所望の検出感度よりも低い検出感度で煙の発生を検出することとなる。
【００４３】
例えば、領域別感度設定手段４０により所望の検出感度が中レベルに設定されている領域が、外乱発生検出手段６０により外乱の影響が発生している領域と判断された場合を仮定する。この場合、煙判定手段５０は、この領域における煙の発生を検出するために、所望の基準判定値である中レベルではなく、その１ランク下の低レベルの基準判定値を記憶部２０から取り出して、煙特徴量算出手段３０により抽出された特徴量との比較に基づいて煙判定を行うことになる。
【００４４】
また、例えば、領域別感度設定手段４０により所望の検出感度が高レベルに設定されている領域が、外乱発生検出手段６０により外乱の影響が発生している領域と判断された場合を仮定する。この場合、煙判定手段５０は、この領域における煙の発生を検出するために、所望の基準判定値である高レベルではなく、その１ランク下の中レベルの基準判定値、あるいはその２ランク下の低レベルの基準判定値を記憶部２０から取り出して、煙特徴量算出手段３０により抽出された特徴量との比較に基づいて煙判定を行うことになる。
【００４５】
ここで、基準判定値を引き下げる際に、高レベルから中レベルに１ランク下げるか、あるいは、高レベルから低レベルに２ランク下げるかは、次のように規定できる。第１としては、外乱発生検出手段６０により外乱の影響が発生している領域と判断された場合には、所望の検出レベルから１ランクしか下げない、あるいは、必ず低レベルまで下げるといったルールをあらかじめ規定しておくことが考えられる。
【００４６】
また、第２としては、外乱発生検出手段６０が比較に用いる所定基準値を２種類もっておき、比較結果に応じて、１ランク下げるか２ランク下げるかを規定することが考えられる。また、隣接する領域においても外乱が発生していると判断された場合には、必ず低感度に下げるようにしてもよい。例えば、監視対象となる領域の周囲に隣接する領域８つにおける外乱が発生している領域の数に応じて、自身の領域の感度を低感度にするようにしてもよい。
【００４７】
次に、外乱の影響が発生しているか否かを判断するための指標である特徴量の具体例について説明する。ここでは、外乱の要因として、（１）照明が変化したことにより輝度が変化した場合と、（２）通行人等の移動物により輝度が変化した場合の２つについて、詳細に説明する。いずれの場合も、煙が発生したことによる輝度変化と識別することが重要となる。
【００４８】
（１）照明が変化したことにより輝度が変化した場合
照明変化による輝度の変化も、煙による輝度の変化も、両方とも緩慢に緩やかな変化を示す点では共通している。従って、輝度の変化量から両者を区別することは難しい。しかしながら、輝度変化の推移に注目すると、両者を区別することができる。図５は、本発明の実施の形態２における平均輝度の変化量の推移を示した図であり、縦軸は平均輝度値の変化量、横軸はサイクル数である。
【００４９】
図５に示すように、照明変化による輝度の変化は、照明の影響を受ける全体が連続して変化していく（すなわち、単調増加あるいは単調減少する）傾向にある。これに対して、煙の影響による輝度の変化は、煙自身の特性から、平均輝度の変化量が一定な変化を示さずに振動しながら変化していく傾向にある。
【００５０】
そこで、外乱発生検出手段６０は、監視対象の画像に関する時系列データに対して、領域ごとに平均輝度を算出し、平均輝度値が増加する方向に変化した場合には＋１をカウントし、平均輝度値が減少する方向に変化した場合には−１をカウントする。そして、外乱発生検出手段６０は、煙の影響による平均輝度の変化量の振動よりも細かいサイクルで、平均輝度の変化をカウントする。
【００５１】
このようにしてカウントすると、照明変化により平均輝度が変化する場合には、カウント値は、単調増加（あるいは単調減少）し、ある時間経過すると所定のカウント値に達することになる。一方、煙の影響により平均輝度が変化する場合には、カウント値は、増加と減少を繰り返すこととなり、ある時間経過しても所定のカウント値まで到達しないことになる。
【００５２】
従って、外乱発生検出手段６０は、監視対象の画像に関する時系列データに対して、分割された領域ごとに、平均輝度値の変化をカウントしていくことで、照明変化による輝度の変化を明確に識別することができる。そこで、外乱発生検出手段６０は、照明変化による輝度の変化が発生していると判断したときには、外乱の影響が発生しているとして、煙判定手段５０に対して、その旨を出力する。
【００５３】
一方、煙判定手段５０は、外乱発生検出手段６０により、照明変化による輝度の変化が検出された場合には、判断基準値を下げて煙検出を行う。この結果、煙判定手段５０は、外乱の影響（照明変化による輝度の変化）が発生していると判断された領域では、所望の検出感度よりも低い検出感度で煙の発生を検出することができ、検出感度を変更しない場合の誤検出、あるいはマスキングをすることによる未検出を防止することができる。
【００５４】
（２）通行人等の移動物により輝度が変化した場合
通行人等の移動物による輝度の変化と、煙による輝度の変化とを区別するために、時間的に前後する画像間での相関値に着目する。煙が発生することにより輝度がぼやけていく領域では、煙自身の特性により、相関値が緩やかに減少または増加する傾向を示す。一方、通行人等の移動物により、通常の背景が遮蔽された領域では、相関値が急激に変化する傾向にある。
【００５５】
そこで、外乱発生検出手段６０は、例えば、１サイクル前と現在のそれぞれの画像の各領域の平均輝度を算出し、同一領域の相関値を算出する。そして、外乱発生検出手段６０は、このような相関値を監視対象の画像に関する時系列データに対して順次求めていき、相関値の変化量が所定値以上であるか否かを判断することで、通行人等の移動物による輝度の変化を明確に識別することができる。そこで、外乱発生検出手段６０は、通行人等の移動物による輝度の変化が発生していると判断したときには、外乱の影響が発生しているとして、煙判定手段５０に対して、その旨を出力する。
【００５６】
一方、煙判定手段５０は、外乱発生検出手段６０により、通行人等の移動物による輝度の変化が検出された場合には、判断基準値を下げて煙検出を行う。この結果、煙判定手段５０は、外乱の影響（通行人等の移動物による輝度の変化）が発生していると判断された領域では、所望の検出感度よりも低い検出感度で煙の発生を検出することができ、検出感度を変更しない場合の誤検出、あるいはマスキングをすることによる未検出を防止することができる。
【００５７】
なお、外乱発生検出手段６０により特徴量を求める領域は、煙検出を行うべき領域としてあらかじめ分割された複数の領域と同一の領域とする必要はなく、別個に領域設定することも可能である。
【００５８】
以上のように、実施の形態２によれば、監視対象に応じて、領域ごとに所望の検出感度を有する基準判定値を用いて、煙検出を行うことができる。さらに、監視対象の画像に関する時系列データに基づいて、外乱の影響が発生したことを示す特徴量を求め、外乱の影響が発生したと判断した場合には、動的に検出感度を変更することができる。この結果、監視可能範囲を限定することなく、外乱の影響による誤検出を抑えた煙検出装置を実現できる。なお、外乱発生検出手段により、外乱の影響が非常に小さい領域であると判断した場合には、中感度を高感度側に切り替えるようにしてもよい。
【００５９】
特に、照明が変化したことにより輝度が変化した場合、あるいは通行人等の移動物により輝度が変化した場合のように、定常的な外乱ではなく、経時的に変化していく外乱の影響がある場合に、有効である。
【００６０】
なお、上述した説明においては、外乱の影響が発生していると判断した場合に、検出感度を下げる場合について説明した。一方、一度検出感度を下げた後に、外乱の影響が無くなったと判断された場合には、検出感度を元に戻すことで、所望の検出感度に復帰させることができる。また、各実施の形態において、感度の設定として高中低の３段階で説明したが、この感度の段階数は、例えば２段階でも、または４段階以上に切替設定してもよい。また、煙特徴量の算出の仕方に応じて、感度設定の段階数をそれぞれ決めるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の実施の形態１における煙検出装置の構成図である。
【図２】本発明の実施の形態１における監視対象となる画像の領域分割に関する説明図である。
【図３】本発明の実施の形態１における監視対象となる画像の各領域に対して設定された所望の検出感度の例示図である。
【図４】本発明の実施の形態２における煙検出装置の構成図である。
【図５】本発明の実施の形態２における輝度変化量の推移を示した図である。
【符号の説明】
【００６２】
１  カメラ、１０  画像メモリ、２０  記憶部、３０  煙特徴量算出手段、４０  領域別感度設定手段、５０  煙判定手段、６０  外乱発生検出手段。
【図１】
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【図２】
2010097265.tif 000004
【図３】
2010097265.tif 000005
【図４】
2010097265.tif 000006
【図５】
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