(57)【要約】【課題】ＡＧＣ機能を備えた監視カメラを用いて煙検出を行う際に、暗闇状態に相当する低照度状態を高精度に検出し、低照度状態においては煙検出を禁止することで誤検出の少ない煙検出装置を得る。【解決手段】複数の画像を時系列で記憶する画像メモリと、複数の画像に基づいて特徴量を算出する特徴量算出部と、特徴量に基づいて監視空間内で煙が発生しているか否かを判定する煙発生判定部とを備え、オートゲインコントロール機能を備えた監視カメラを用いる際に、Ｍ画素に関するそれぞれの輝度の時系列データからＭ画素のそれぞれに対応するＭ個の分散値を算出し、Ｍ個の分散値のヒストグラムに基づいて低照度状態が発生しているか否かを判定するノイズ量算出部をさらに備え、煙発生判定部は、低照度状態が発生している間は、監視空間内で煙が発生しているか否かの判定処理を停止する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視カメラにより時系列で撮像された複数の画像を記憶する画像メモリと、
前記複数の画像に基づいて、煙の発生を判断する指標となる１以上の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部により算出された前記１以上の特徴量に基づいて、撮像対象である監視空間内で煙が発生しているか否かを判定する煙発生判定部と、
を備え、前記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であって、
前記監視カメラとして、前記監視空間の照度変化に応じて、所望の輝度を有する画像が得られるように撮像信号のゲインを自動的に調整するオートゲインコントロール機能を備えたカメラを用いる際に、１画像内であらかじめ規定されたＭ画素（Ｍは、２以上の整数）に関するそれぞれの輝度の時系列データから前記Ｍ画素のそれぞれに対応するＭ個の分散値を算出し、前記Ｍ個の分散値のヒストグラムに基づいて前記オートゲインコントロール機能を施した後の画像に含まれているノイズ成分を定量的に評価することで低照度状態が発生しているか否かを判定するノイズ量算出部をさらに備え、
前記煙発生判定部は、前記ノイズ量算出部により前記低照度状態が発生していると判定されている間は、前記監視空間内で煙が発生しているか否かの判定処理を停止または低感度で判定する
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、
前記ノイズ量算出部は、前記Ｍ個の分散値に基づいて階級数Ｎ（Ｎは２以上の整数）のヒストグラムを生成し、各階級に属する分散値の個数を、分散値の総個数であるＭで割った値に相当する各階級の密度Ｐ（ｉ）（ｉ＝１〜Ｎの整数）を算出し、前記密度Ｐ（ｉ）の２乗和をヒストグラムのエネルギーＥＧとして算出し、生成した前記ヒストグラムの最下位階級の密度Ｐ（１）と、最上位階級の密度Ｐ（Ｎ）と、所定の閾値ＴＨ１と、Ｎ個の分散値に対して算出した分散値Ｖａｒ＿Ａｌｌとを用いて、以下の条件１〜条件３
条件１：（Ｐ（Ｎ）／ＥＧ）＜０．７５
条件２：（Ｐ（１）／ＥＧ）＜０．７５
条件３：Ｖａｌ＿Ａｌｌ＜ＴＨ１
が成立するか否かを判定し、前記条件１、前記条件２、前記条件３の全てが成立した場合には、前記低照度状態が発生していると判定する
煙検出装置。
【請求項３】
請求項１に記載の煙検出装置に適用される煙検出方法であって、
前記監視カメラとして、前記監視空間の照度変化に応じて、所望の輝度を有する画像が得られるように撮像信号のゲインを自動的に調整するオートゲインコントロール機能を備えたカメラを用いる際に、
前記ノイズ量算出部において、
１画像内であらかじめ規定されたＭ画素（Ｍは、２以上の整数）に関するそれぞれの輝度の時系列データから前記Ｍ画素のそれぞれに対応するＭ個の分散値を算出する分散値算出ステップと、
前記Ｍ個の分散値のヒストグラムを作成するヒストグラム生成ステップと、
作成された前記ヒストグラムに基づいて前記オートゲインコントロール機能を施した後の画像に含まれているノイズ成分を定量的に評価することで低照度状態が発生しているか否かを判定する低照度状態判定ステップと、
前記煙発生判定部において、
前記低照度状態判定ステップにより前記低照度状態が発生していると判定されている間は、前記監視空間内で煙が発生しているか否かの判定処理を停止または低感度で判定する通常判定処理一時停止ステップと
を備える煙検出方法。
【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、監視空間の照度不足により正常な煙検出を行うことができない暗闇状態を判断する機能を備えた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】
また、監視カメラで撮像する監視空間の照度変化に対応する技術として、撮像した画像が所望の明るさとなるように撮像信号のゲインを自動的に調整するＡＧＣ（Ａｕｔｏ  Ｇａｉｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）機能を有する監視カメラが一般的に知られている。
【０００４】
また、撮像画像中の所定領域に含まれる各画素の平均輝度を、監視空間の可視光に対する照度として算出することで、監視空間の明るさが十分であるか否かを判断する技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−６８４５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術には次のような課題がある。
ＡＧＣ機能を有する監視カメラは、監視空間が暗くなると、視認性を挙げるために撮像感度を上げ、所定の明るさを有する画像を出力しようとする。しかしながら、感度を上げることによって、撮像画像は明るくなるものの、ノイズ成分も増幅されてしまう。
【０００７】
このため、画像全体のノイズ量が増加することとなり、ＡＧＣ処理後の出力信号をそのまま用いる場合には、煙が発生していない部分を煙として誤検出してしまう、あるいは実際には煙が発生している部分を未検出してしまうという問題がある。
【０００８】
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、ＡＧＣ機能を備えた監視カメラを用いて煙検出を行う際に、暗闇状態に相当する低照度状態を高精度に検出し、低照度状態においては煙検出を禁止することで誤検出の少ない煙検出装置および煙検出方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る煙検出装置は、監視カメラにより時系列で撮像された複数の画像を記憶する画像メモリと、複数の画像に基づいて、煙の発生を判断する指標となる１以上の特徴量を算出する特徴量算出部と、特徴量算出部により算出された１以上の特徴量に基づいて、撮像対象である監視空間内で煙が発生しているか否かを判定する煙発生判定部と、を備え、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であって、監視カメラとして、監視空間の照度変化に応じて、所望の輝度を有する画像が得られるように撮像信号のゲインを自動的に調整するオートゲインコントロール機能を備えたカメラを用いる際に、１画像内であらかじめ規定されたＭ画素（Ｍは、２以上の整数）に関するそれぞれの輝度の時系列データからＭ画素のそれぞれに対応するＭ個の分散値を算出し、Ｍ個の分散値のヒストグラムに基づいてオートゲインコントロール機能を施した後の画像に含まれているノイズ成分を定量的に評価することで低照度状態が発生しているか否かを判定するノイズ量算出部をさらに備え、煙発生判定部は、ノイズ量算出部により低照度状態が発生していると判定されている間は、監視空間内で煙が発生しているか否かの判定処理を停止または低感度で判定するものである。
【００１０】
また、本発明に係る煙検出方法は、本発明の煙検出装置に適用される煙検出方法であって、監視カメラとして、監視空間の照度変化に応じて、所望の輝度を有する画像が得られるように撮像信号のゲインを自動的に調整するオートゲインコントロール機能を備えたカメラを用いる際に、ノイズ量算出部において、１画像内であらかじめ規定されたＭ画素（Ｍは、２以上の整数）に関するそれぞれの輝度の時系列データからＭ画素のそれぞれに対応するＭ個の分散値を算出する分散値算出ステップと、Ｍ個の分散値のヒストグラムを作成するヒストグラム生成ステップと、作成されたヒストグラムに基づいてオートゲインコントロール機能を施した後の画像に含まれているノイズ成分を定量的に評価することで低照度状態が発生しているか否かを判定する低照度状態判定ステップと、煙発生判定部において、低照度状態判定ステップにより低照度状態が発生していると判定されている間は、監視空間内で煙が発生しているか否かの判定処理を停止または低感度で判定する通常判定処理一時停止ステップとを備えるものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ＡＧＣ機能を備えた監視カメラによる撮像信号の複数の画素に関する時系列データから複数の分散値を算出し、算出した複数の分散値のヒストグラムに基づいて撮像画像に含まれているノイズ成分を定量的に捉えることで低照度状態を特定することにより、ＡＧＣ機能を備えた監視カメラを用いて煙検出を行う際に、暗闇状態に相当する低照度状態を高精度に検出し、低照度状態においては煙検出を禁止または低感度で判定することのできる煙検出装置および煙検出方法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における煙検出装置内のノイズ量算出部による低照度状態判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態１における低照度状態判定処理を行う際に設定される所定の複数の画素に関する説明図である。
【図４】本発明の実施の形態１におけるノイズ量算出部によって行われる低照度状態の特定処理に関する説明図である。
【図５】本発明の実施の形態１において、暗闇状態の誤検出要因となる種々の状態に対してノイズ量算出部によって行われる低照度状態の特定処理に関する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の煙検出装置および煙検出方法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、ノイズ量算出部２０、特徴量算出部３０、および煙発生判定部４０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。
【００１５】
ノイズ量算出部２０は、画像メモリ１０に記憶された、カメラ１により撮像された過去一定期間分の画像に基づいて、統計的な処理を施すことで、低照度状態が発生したか否かを特定する機能を有している。
【００１６】
また、特徴量算出部３０は、カメラ１により撮像された画像の煙検出候補領域について、煙の発生を検出するための特徴量を算出する機能を有している。さらに、煙発生判定部４０は、特徴量算出部３０による特徴量の算出結果に基づいて、煙が発生しているか否かをまたは低感度で判断する機能を有している。
【００１７】
ただし、煙発生判定部４０は、ノイズ量算出部２０により、監視空間において低照度状態が発生したと判断されている間は、誤検出あるいは未検出を防止するために、通常の感度で煙が発生しているか否かを判断せずに、煙が発生しているか否かを判断する機能を停止または低感度で判断させる（通常判定処理一時停止）。
なお、ここでいう低感度とは、通常の感度と比較して、煙と判断する回数を減らす等、時空間的な冗長性を持たせることを意味している。
【００１８】
このような構成を備えることにより、本実施の形態１の煙検出装置は、特定された煙検出候補領域に対して、煙の有無を検出するための画像処理を施すとともに、低照度状態が発生したことを高精度に判定し、低照度状態発生時には煙検出を停止または低感度で判定させることで、誤検出の少ない煙検出装置を実現することができる。
【００１９】
より具体的には、本実施の形態１に係る煙検出装置は、ＡＧＣ機能を備えた監視カメラ１による撮像信号の複数の画素に関する時系列データから複数の分散値を算出し、算出した複数の分散値のヒストグラムに基づいて撮像画像に含まれているノイズ成分を捉えることで低照度状態を特定し、誤検出の少ない煙検出装置を実現していることを技術的特徴としている。そこで、この特徴を実現するための、ノイズ量算出部２０による低照度状態の特定方法について、以下に詳細に説明する。
【００２０】
図２は、本発明の実施の形態１における煙検出装置内のノイズ量算出部２０による低照度状態判定処理の流れを示すフローチャートである。まず、ステップＳ２０１において、ノイズ量算出部２０は、画像メモリ１０内に記憶された複数の時系列の画像データに基づいて、所定の複数の画素のそれぞれについて、輝度の時系列データを取得する。
【００２１】
図３は、本発明の実施の形態１における低照度状態判定処理を行う際に設定される所定の複数の画素に関する説明図である。この図３に示すように、所定の複数の画素とは、監視空間内の画像に対して、低照度状態判定処理を行うために適した位置としてあらかじめ設定される複数の画素に相当し、監視対象に応じて適切に設定しておくことができる。
【００２２】
本実施の形態１では、時系列データの一例として、取得周期３０Ｈｚで６４枚分の時系列データを取得するものとして、説明する。また、所定の複数の画素としては、１画面が６４０×４８０画素で構成されている場合において、縦横１０画素おきの画素を選択し、
（６４０÷１０）×（４８０÷１０）＝３０７２画素
と仮定して、説明する。
【００２３】
次に、ステップＳ２０２において、ノイズ量算出部２０は、所定の３０７２画素ごとに取得した輝度の時系列データに関して、それぞれ分散値を算出する。すなわち、ノイズ量算出部２０は、１つの画素について、時系列データを構成する６４個分の輝度データの分散値を、それぞれの３０７２画素に対して算出する。
【００２４】
次に、ステップＳ２０３において、ノイズ量算出部２０は、算出した３０７２個の分散値を階級数Ｎにクラス分けすることで、ヒストグラムを作成する。さらに、ノイズ量算出部２０は、３０７２個の分散値全部の分散値をＶａｒ＿Ａｌｌとして算出する。なお、本実施の形態１では、後述する図３、図４の具体例において示すように、ヒストグラムを１１階級に分けた場合を一例に説明する。
【００２５】
次に、ステップＳ２０４において、ノイズ量算出部２０は、ヒストグラムの各階級の密度Ｐ（ｉ）（ｉ＝１〜１１）を、ヒストグラム全体を１とした場合の、各階級の存在率として算出する。換言すると、ノイズ量算出部２０は、階級ごとに存在する画素数を、全体の３０７２画素で割った値を密度Ｐ（ｉ）として算出する。さらに、ノイズ量算出部２０は、下式（１）のように、密度Ｐ（ｉ）の２乗和を求めることで、ヒストグラムのエネルギーＥＧを算出する。
ＥＧ＝ΣＰ（ｉ）２                                                    （１）
【００２６】
次に、ステップＳ２０５において、ノイズ量算出部２０は、ヒストグラムの最下位階級の密度Ｐ（１）と、最上位階級の密度Ｐ（Ｎ）（１１階級に分けた場合には、Ｎ＝１１であり、Ｐ（１１）に相当）と、上式（１）で算出したヒストグラムのエネルギーＥＧに基づいて、下式（２）（３）の２つの指標値を算出する。
Ｅｘｉｓｔ＿Ｈ＝Ｐ（Ｎ）／ＥＧ                                        （２）
Ｅｘｉｓｔ＿Ｌ＝Ｐ（１）／ＥＧ                                        （３）
【００２７】
そして、最後に、ステップＳ２０６において、ノイズ量算出部２０は、下式（４）〜（６）に示す３条件の全てを具備する場合には、現状、低照度状態が発生しているものと判断する。
条件１：Ｅｘｉｓｔ＿Ｈ＜０．７５                                      （４）
条件２：Ｅｘｉｓｔ＿Ｌ＜０．７５                                      （５）
条件３：Ｖａｌ＿Ａｌｌ＜ＴＨ１                                        （６）
【００２８】
なお、上式（６）におけるＴＨ１は、監視対象にも依存したカメラ１のノイズ発生量に応じてあらかじめ規定されるしきい値である。なお、カメラによってＡＧＣ機能によるノイズ発生量が異なるため、使用するカメラによって最適なヒストグラムの上限値と、分散値総和の閾値ＴＨ１が設定される。以下の図４、図５の具体例の説明では、ＴＨ１＝２５００としている。
【００２９】
このような一連の処理を行うことにより、ノイズ量算出部２０は、過去一定期間分の輝度ヒストグラムの算出結果から、現状、低照度状態が発生しているか否かを高精度に特定することができる。
【００３０】
次に、図４、図５を用いた具体例に即して、低照度状態の特定処理について、説明する。図４は、本発明の実施の形態１におけるノイズ量算出部２０によって行われる低照度状態の特定処理に関する説明図である。
【００３１】
より具体的には、低照度状態が発生していない通常状態における時系列データから算出されたヒストグラムおよび条件１〜条件３の値と、低照度状態が発生している暗闇状態における時系列データから算出されたヒストグラムおよび条件１〜条件３の値とを対比して示している。
【００３２】
図４（１）の通常状態においては、所定の複数の画素のそれぞれの分散値は、大部分が最下位階級に属することとなり、ノイズ量算出部２０は、条件１〜条件３を全て具備する状態ではないことから、低照度状態が発生していないと特定できる。
【００３３】
一方、図４（２）の暗闇状態においては、所定の複数の画素のそれぞれの分散値は、低照度状態の発生に起因して分散値の多くが、中央付近の階級に存在する分布となり、ノイズ量算出部２０は、条件１〜条件３を全て具備する状態となっていることから、低照度状態が発生したと特定できる。
【００３４】
なお、先の図２のステップＳ２０２における分散値の算出は、特異なデータを除外する意味で、例えば、時系列データの全ての画素の輝度がある所定の輝度以上の画素（照明など）は、除外することができる。したがって、図４（１）におけるヒストグラムでは、データの総数が所定の複数の画素である３０７２ではなく、１６６３（＝１５７１＋９０＋２）となっている。
【００３５】
上述したように、通常状態と暗闇状態とは、上式（４）〜（６）で示した条件１〜条件３により、識別することが可能である。そこで、次に、暗闇状態ではなく、暗闇状態の誤検出要因となる種々の状態について、上式（４）〜（６）で示した条件１〜条件３がどのようになるかを、具体的に説明する。
【００３６】
図５は、本発明の実施の形態１において、暗闇状態の誤検出要因となる種々の状態に対してノイズ量算出部２０によって行われる低照度状態の特定処理に関する説明図である。より具体的には、以下の６つの状態について、時系列データから算出されたヒストグラムおよび条件１〜条件３の値を示している。
（状態１）監視空間内に、単数の人の動きが存在する状態
（状態２）監視空間内に、複数の人の動きが存在する状態
（状態３）監視空間内に、黒いカーテンが存在する状態
（状態４）低天井である監視空間内に、層流煙が存在する状態
（状態５）監視空間内の監視カメラに近い領域に、層流煙が存在する状態
（状態６）監視空間内に、緩慢煙が存在する状態
【００３７】
状態１〜状態６のいずれの場合も、先の図４（２）で示した暗闇状態とは異なるヒストグラムおよび条件１〜条件３の値を示す結果となることが確認できる。
【００３８】
以上のように、実施の形態１によれば、ＡＧＣ機能を備えた監視カメラによる撮像画像の複数の画素に関する時系列データから複数の分散値を算出し、算出した複数の分散値のヒストグラムに基づいて撮像画像に含まれているノイズ成分を定量的に捉えることで、暗闇状態に相当する低照度状態を識別することができる。
【００３９】
この結果、ＡＧＣ機能を備えた監視カメラを用いて煙検出を行う際に、暗闇状態に相当する低照度状態を高精度に検出し、低照度状態においては煙検出を禁止、または低感度で検出することができ、未検出および過検出を抑制し、煙検出精度の向上を図った煙検出装置を実現できる。
【００４０】
なお、上述した実施の形態１においては、分散値のヒストグラムに基づいて、上式（４）〜（６）による条件１〜条件３を求めることで、ＡＧＣ機能を施した後の画像に含まれているノイズ成分を定量的に評価し、低照度状態が発生しているか否かを判定する場合について説明した。しかしながら、本発明における定量的な評価は、これに限定されるものではない。
【００４１】
先の図４（１）および図５の（１）〜（６）に示したような暗闇状態ではないときの分散値のヒストグラムの分布特性と、先の図４（２）に示したような暗闇状態であるときの分散値のヒストグラムの分布特性とが識別できる条件を、監視空間に応じて適切に選定することで、定量的な評価を行うことも可能である。
【００４２】
換言すると、本発明は、ＡＧＣ機能を備えた監視カメラによる撮像信号の複数の画素に関する時系列データから複数の分散値を算出し、算出した複数の分散値のヒストグラムに基づいて低照度状態を特定することを技術的特徴とするものであり、定量的な判定基準は、上式（４）〜（６）による条件１〜条件３に限定されるものではない。
【符号の説明】
【００４３】
１  カメラ、１０  画像メモリ、２０  ノイズ量算出部、３０  特徴量算出部、４０  煙発生判定部。
【図１】
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【図２】
2014106877.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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