(57)【要約】【課題】安定した煙検出を実現できる煙検出装置を得る。【解決手段】監視カメラ１により撮像された現画像内、および記憶部１０にあらかじめ記憶された基準画像内に共通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、現画像における特徴量および基準画像における特徴量と、所定の基準判定値とに基づいて複数の領域のそれぞれにおける煙の発生した可能性が高い領域を検出する領域別煙判定手段４０とを備え、現画像が撮像されるごとに、複数の領域のすべてについて、領域別煙判定手段４０により煙の発生した可能性が高い領域と判断された領域をマッピングし、マッピングされた領域間の最大離隔距離が所定値以上となった状態が１回以上続いた場合に、撮像された現画像内で煙が発生したと判断するマッピング判定手段５０をさらに備える。【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現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前記煙特徴量算出手段により抽出された前記現画像における特徴量と、所定の基準判定値とに基づいて前記複数の領域のそれぞれにおける煙の発生した可能性が高い領域を検出する領域別煙判定手段と
を備える煙検出装置であって、
現画像が撮像されるごとに、前記複数の領域のすべてについて、前記領域別煙判定手段により煙の発生した可能性が高い領域と判断された領域をマッピングし、マッピングされた領域間の最大離隔距離が所定値以上となった状態がｎ回（ｎは、１以上の整数）以上続いた場合に、撮像された現画像内で煙が発生したと判断するマッピング判定手段
をさらに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、
前記煙特徴量算出手段は、前記現画像内の領域と共通に設定され、記憶部にあらかじめ記憶された基準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し、
前記領域別煙判定手段は、前記複数の領域のそれぞれにおいて前記煙特徴量算出手段により抽出された前記現画像における特徴量および前記基準画像における特徴量と、所定の基準判定値とに基づいて前記複数の領域のそれぞれにおける煙の発生した可能性が高い領域を検出する
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、
前記マッピング判定手段は、前記領域別煙判定手段により煙の発生した可能性が高い領域と判断された領域をマッピングした際に、隣接領域がマッピングされていない孤立領域をマッピング対象領域から除外し、前記孤立領域を除外した後のマッピングされた領域間の最大離隔距離が所定値以上となった状態がｎ回（ｎは、１以上の整数）以上続いた場合に、撮像された現画像内で煙が発生した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または３に記載の煙検出装置において、
前記煙特徴量算出手段は、前記現画像内および前記基準画像内の前記複数の領域のそれぞれにおいて、領域内の輝度分布を求め、前記輝度分布の中から最も輝度の高い画素から第１の所定画素数の範囲で構成される第１の輝度分布と、最も多い画素数を有する輝度を中心に第２の所定画素数で構成される第２の輝度分布とを抽出し、両輝度分布間の重心間距離を算出し、
前記領域別煙判定手段は、前記複数の領域のそれぞれにおいて、前記現画像に対して算出された重心間距離が、前記基準画像に対して算出された重心間距離と比較して所定比率以上短くなった場合に、煙の発生した可能性が高い領域と判断する
ことを特徴とする煙検出装置。
【請求項５】
請求項２または３に記載の煙検出装置において、
前記煙特徴量算出手段は、前記重心間距離の代わりに、両輝度分布間のコントラスト比を輝度勾配として算出し、
前記領域別煙判定手段は、前記複数の領域のそれぞれにおいて、算出された前記輝度勾配が所定範囲内の勾配になった場合に、煙の発生した可能性が高い領域と判断する
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、基準画像と現画像との比較に基づいて、煙の発生を検出す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輝度差分画像を演算し、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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３９０９６６５号公報
【発明の概要】
【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、あるいは日照条件等が時間とともに変化する場所などがある。
【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部分的に発生した輝度変化に対しても、煙が発生していないにもかかわらず、輝度差分結果から煙が発生したと誤検出してしまう可能性がある。また、監視に適さないエリアは、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、監視領域での変化領域が人によるものであるか、煙によるものであるかを識別し、精度が高く安定した煙検出を実現できる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現画像内、および記憶部にあらかじめ記憶された基準画像内に共通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特徴量算出手段により抽出された現画像における特徴量および基準画像における特徴量と、所定の基準判定値とに基づいて複数の領域のそれぞれにおける煙の発生した可能性が高い領域を検出する領域別煙判定手段とを備える煙検出装置であって、現画像が撮像されるごとに、複数の領域のすべてについて、領域別煙判定手段により煙の発生した可能性が高い領域と判断された領域をマッピングし、マッピングされた領域間の最大離隔距離が所定値以上となった状態がｎ回（ｎは、１以上の整数）以上続いた場合に、撮像された現画像内で煙が発生したと判断するマッピング判定手段をさらに備えるものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る煙検出装置によれば、複数の領域に渡って広がりを持つ煙の特性を利用して、煙が発生した可能性の高い領域のマッピング結果から、所定の広がりを持つ領域の有無を判断することにより、精度が高く人と煙との識別を行って、安定した煙検出を実現できる煙検出装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【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における領域分割の説明図である。
【図３】本発明の実施の形態１における煙特徴量算出手段により算出されるクラス間分散の距離の説明図である。
【図４】本発明の実施の形態１におけるマッピング判定手段による判定方法の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
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。
【００１４】
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、領域別煙判定手段４０、及びマッピング判定手段５０を備えている。さらに、煙検出装置には、監視対象の画像を撮像する監視カメラ１が接続されている。
【００１５】
画像メモリ１０は、監視カメラ１により撮像される現画像を記憶するとともに、煙等が発生していない正常状態での画像を基準画像としてあらかじめ記憶している記憶部である。煙特徴量算出手段３０は、監視カメラ１により撮像された現画像内、および画像メモリ１０にあらかじめ記憶された基準画像内に共通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。
【００１６】
図２は、本発明の実施の形態１における領域分割の説明図である。図２に示すように、監視カメラで撮像される１画面全体の領域は、監視対象、視野サイズ等に応じてあらかじめ決められた複数の領域にマトリクス状に分割されている。そして、煙特徴量算出手段３０は、基準画像および現画像のそれぞれについて、分割されたそれぞれの領域ごとに、煙に関する特徴量の抽出を行う。
【００１７】
本発明においては、煙に関する特徴量の一例として、クラス間分散の距離を算出する場合について説明する。図３は、本発明の実施の形態１における煙特徴量算出手段３０により算出されるクラス間分散の距離の説明図である。図３（ａ）は、基準画像のある１つの領域に対するクラス間分散の距離を示している。また、図３（ｂ）は、人などの移動物が往来した際の現画像のある１つの領域に対するクラス間分散の距離を示している。さらに、図３（ｃ）は、煙が発生した際の現画像のある１つの領域に対するクラス間分散の距離を示している。
【００１８】
まず始めに、図３（ａ）において、人や煙のない基準画像に基づいて、ある１つの領域内の各画素の輝度分布を求める場合について説明する。領域全体の輝度分布には、最も輝度の高い画素から第１の所定画素数の範囲で構成される第１の輝度分布６１ａと、最も多い画素数を有する輝度を中心に第２の所定画素数で構成される第２の輝度分布６２ａが含まれている。そこで、煙特徴量算出手段３０は、第１の輝度分布６１ａと第２の輝度分布６２ａとのそれぞれの重心を求めて、続いて、それらの重心から重心間距離６３ａを求め、図３（ａ）の画像におけるクラス間分散の距離と規定する。
【００１９】
次に、図３（ｂ）において、人などの移動物が往来した際の現画像に基づいて、基準画像と同じ部分の領域内の各画素の輝度分布を求める場合を説明する。ここでは、領域全体の輝度分布には、最も輝度の高い画素から第１の所定画素数の範囲で構成される第１の輝度分布６１ｂと、最も多い画素数を有する輝度を中心に第２の所定画素数で構成される第２の輝度分布６２ｂが含まれている。そこで、煙特徴量算出手段３０は、第１の輝度分布６１ｂと第２の輝度分布６２ｂとの重心間距離６３ｂを求め、図３（ｂ）の画像におけるクラス間分散の距離と規定する。
【００２０】
同様に、図３（ｃ）において、煙が発生した際の現画像に基づいて、基準画像と同じ部分の領域内の各画素の輝度分布を求めると、領域全体の輝度分布には、最も輝度の高い画素から第１の所定画素数の範囲で構成される第１の輝度分布６１ｃと、最も多い画素数を有する輝度を中心に第２の所定画素数で構成される第２の輝度分布６２ｃが含まれている。そこで、煙特徴量算出手段３０は、第１の輝度分布６１ｃと第２の輝度分布６２ｃとの重心間距離６３ｃを求め、図３（ｃ）の画像におけるクラス間分散の距離と規定する。
【００２１】
ここで、輝度分布の変化に着目すると、図３（ｂ）に示すように、領域内に人などの移動物が往来した際には、人物の大きさに比べて１つの領域の大きさの方が大きいので、図２で示した１つの領域全体の大きさに対して、その領域の一部分のみで輝度変化要因が発生したこととなり、領域全体としての輝度分布の変化は少ない。この結果、重心間距離６３ｂは、基準画像における重心間距離６３ａと近い値になると考える。
【００２２】
これに対して、図３（ｃ）に示すように、カメラが撮影する場所において、煙が発生した際には、煙は画面全体にわたって広がるので、図２で示した領域の全体で輝度変化要因が発生したこととなり、領域全体としての輝度分布の変化が起こる。さらに、煙の影響により、領域全体としての平均輝度が下がり、輝度の高い部分と輝度の低い部分との差がほとんどなくなり、重心間距離６３ｃは、基準画像における重心間距離６３ａよりも短くなると考える。
【００２３】
そこで、領域別煙判定手段４０は、複数の領域のそれぞれにおいて煙特徴量算出手段３０により抽出された現画像における重心間距離（６３ｂ、６３ｃに相当）が、基準画像における重心間距離（６３ａに相当）と比較して所定比率以上短くなった場合に、煙の発生した可能性が高い領域と判断することができる。
【００２４】
このように、複数の領域に渡って広がりを持つ煙の特性と、局所的な輝度変化要因となる人などの移動物の特性を利用することで、輝度分布に基づく重心間距離の変化から、煙が発生した可能性が高い領域を特定することができる。
【００２５】
次に、マッピング判定手段５０について説明する。上述したように、検出対象である煙は、複数の領域に渡って広がりを持つ特性がある。即ち、図２のように監視画像を複数個に分割した場合には、領域別煙判定手段４０によって複数の領域が、煙の発生した可能性が高い領域と判断される。そこで、マッピング判定手段５０は、領域別煙判定手段４０により煙が発生した可能性が高いとして特定された領域を画面上にマッピングしていき、そのマッピング結果の広がり具合から、最終的に煙の発生の有無を判断している。
【００２６】
図４は、本発明の実施の形態１におけるマッピング判定手段５０による判定方法の説明図である。マッピング判定手段５０は、先の図２で示したように複数の分割領域のそれぞれについて領域別煙判定手段４０により煙が発生した可能性が高いとして特定された領域をマッピングしていく。
【００２７】
図４（ａ）は、監視対象の画面内に人などの移動物が侵入した場合のマッピング結果であり、図４（ｂ）は、監視対象の画面内で煙が発生した場合のマッピング結果である。図４（ａ）、（ｂ）において、黒く塗りつぶされた領域が、領域別煙判定手段４０により煙が発生した可能性が高いとして特定された領域に相当している。なお、通常は、領域別煙判定手段４０では、人が検出されることはないが、人の位置、人数または動き方などによって、誤って検出される場合を想定している。
【００２８】
人などの移動物が侵入した場合に、煙が発生した可能性が高いとしてマッピングされたとしても、この場合のマッピングされた領域は、ある局所的な範囲に止まる可能性が高い。図４（ａ）では、マッピングされた領域間の最大離隔距離、即ち、マッピングされた領域において、縦方向と横方向においてそれぞれ最も離れている領域同士の距離が、横方向で２領域分、縦方向で４領域分となっている場合を例示している。
【００２９】
一方、実際に煙が発生し、煙が発生した可能性が高いとしてマッピングされた場合には、このマッピングされた領域は、煙の特性から広範囲に渡っている可能性が高い。図４（ｂ）では、マッピングされた領域間の最大離隔距離が、横方向で７領域分、縦方向で４領域分となっている場合を例示している。
【００３０】
従って、マッピング判定手段５０は、マッピングされた領域間の最大離隔距離が所定値以上になったか否かを判断することで、最終的に煙の発生の有無を判断することができる。例えば、横方向と縦方向のそれぞれの所定値を別個に設定し、両方向で条件を満たした場合に、煙が発生したと判断することができる。図４の例では、所定値として、横方向５領域以上、縦方向３領域以上と設定しておくことにより、人などの移動物が侵入した図４（ａ）の場合には、煙が発生していないと判断し、実際に煙が発生した図４（ｂ）の場合のみ、煙が発生したと判断できる。
【００３１】
あるいは、１つの所定値を設定しておき、横方向あるいは縦方向のいずれか一方で条件を満たした場合に、煙が発生したと判断することもできる。図４の例では、横方向と縦方向で共通の所定値として、５領域以上と設定しておくことにより、人などの移動物が侵入した図４（ａ）の場合には、煙が発生していないと判断し、実際に煙が発生した図４（ｂ）の場合のみ、煙が発生したと判断することができる。または、縦方向と横方向の値において、大きい値をとったものと所定値とを比較して、所定値よりも大きければ煙があるものと判断するようにしてもよい。
【００３２】
さらに、煙発生の検出精度を向上させる方法として、次のような改良策をとることもできる。
まず、第１の改良策として、マッピング判定手段５０は、時系列的に得られる現画像に対するマッピング結果に基づいて、マッピングされた領域間の最大離隔距離が所定値以上となった状態が２回以上続いた場合に、煙が発生したと最終的に判断することができる。このように、時系列的な情報を加味することで、一過性の外乱を煙として誤検出する可能性を減らすことができる。
【００３３】
また、第２の改良策として、マッピング判定手段５０は、マッピングする際に、隣接領域がマッピングされていない孤立領域をマッピング対象領域から除外するようにしている。ここで、孤立領域とは、例えば図４（ａ）の人の脚の部分の領域のように、対象となる領域において、その周囲の８つの領域が、いずれも煙ありと判定されていない領域のことをいう。この孤立領域を除外した後のマッピング結果における領域間の最大離隔距離が所定値以上となった状態が１回以上続いた場合に、煙が発生したと最終的に判断することができる。このように、孤立領域を除去することで、複数の領域に渡って広がりを持つ煙の特性を利用した適切な判断ができ、煙の検出精度の向上を図ることができる。
【００３４】
さらに、第３の改良策として、煙特徴量算出手段３０は、現画像が取り込まれるたびに算出した重心間距離を時系列データとして記憶部２０に逐次記憶させる。そして、領域別煙判定手段４０は、記憶部２０に記憶された現画像に対して算出された重心間距離の時系列データに基づいて重心間距離の移動平均を算出し、算出した重心間距離の移動平均が、基準画像に対して算出された重心間距離と比較して所定比率以上短くなった場合に、煙の発生した可能性が高い領域と判断することができる。このように、移動平均を採用することにより、一過性の外乱を煙として誤検出する可能性を減らすことができる。
【００３５】
以上のように、実施の形態１によれば、複数の領域に渡って広がりを持つ煙の特性を利用して、煙が発生した可能性の高い領域のマッピング結果から、所定の広がりを持つ領域の有無を判断することにより、誤検出を低減し、検出精度の向上を図った煙検出装置を得ることができる。
【００３６】
また、煙の発生した可能性が高い領域を特定するために、輝度分布に基づく重心間距離を煙に関する特徴量として採用している。これにより、人などの移動物の往来等が発生する局所的な輝度変化要因を誤検出することなく、煙の発生による複数領域に渡って発生する全体的な輝度変化要因のみを確実に抽出することができる。
【００３７】
なお、上述の説明では、煙に関する特徴量として、重心間距離について説明したが、本発明における特徴量としては、重心間距離の代わりに、両輝度分布間のコントラスト比を輝度勾配として算出することも考えられる。すなわち、基準画像のコントラスト比と、現画像のコントラスト比の両者の比率を輝度勾配として算出し、この輝度勾配が所定範囲内の勾配になった場合に、領域別煙判定手段４０は、煙の発生した可能性が高い領域と判断することができる。
【００３８】
このような輝度勾配を煙に関する特徴量として採用した場合にも、上述した第１〜第３の改良策を適用することができる。
【００３９】
なお、本実施形態においては、基準画像を使用して輝度分布からの重心間距離を煙の特徴量として算出するようにしたが、特に、基準画像を用いる必要はなく、最新の画像の平均輝度値を煙の特徴量として算出するようにしてもよい。
また、領域の最大離隔距離の算出に関しては、ユークリッド距離として計算をするようにしてもよい。
【符号の説明】
【００４０】
１  監視カメラ、１０  画像メモリ、２０  記憶部、３０  煙特徴量算出手段、４０  領域別煙判定手段、５０  マッピング判定手段、６１ａ、６１ｂ、６１ｃ  第１の輝度分布、６２ａ、６２ｂ、６２ｃ  第２の輝度分布、６３ａ、６３ｂ、６３ｃ  重心間距離。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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