(57)【要約】      （修正有）【課題】煙などの流動物体は、発生源となる出火場所から離れた場所まで拡散することがあり、煙の検知を用いて火災検知を行う場合、火災の発生源が無視されたり、発生源が隠れている場合、検知できなかったりすることがある。火災が検知されるとしても、現地の作業員には撮像範囲を調整する手間が生じ、消火活動の早期実施に影響を与える。【解決手段】流動解析装置は、映像の動き特徴量を用い、煙などの流動物体の領域及び流動物体の発生源を算出する。算出した情報を用い、煙の有無検知のタイミングの良さを算出する。タイミングが悪い場合は、映像入力装置を動かす制御指令を生成し、映像入力装置の撮像範囲を調整する。タイミングが良いと判断され、かつ、煙が検知される場合は、煙が存在することと流動物体の領域や発生源など属性すくなくとも一つ以上の情報を出力装置で提示する。【選択図】図１２
2018005642.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラで撮像した映像を入力する画像入力手段と、
入力された映像から動き特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出された動き特徴量に基づき、流動物体が存在する領域を抽出する流動物体存在領域抽出部と、
当該抽出された領域から火災発生源を推定する火災発生源推定手段と、
推定された火災発生源を示す情報を表示部に出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする流動物体解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の流動物体解析装置において、
前記火災発生源推定手段は、カメラの属性を示す情報に基づき、前記流動物体と当該カメラとの距離を算出し、前記火災発生源を推定する、
ことを特徴とする流動物体解析装置。
【請求項３】
請求項２に記載の流動物体解析装置において、
推定された火災発生源が前記カメラによる監視領域外に存する場合に、所定のルールに基づき前記カメラを制御する、
ことを特徴とする流動物体解析装置。
【請求項４】
請求項３に記載の流動物体解析装置において、
前記制御は、回転及び俯角変更の動作指令に基づき撮像範囲を変更させる制御である、
ことを特徴とする流動物体解析装置。
【請求項５】
請求項１乃至４に記載の流動物体解析装置において、
前記出力手段は、前記火災発生源を中心とする延焼領域と、推奨する避難猟奇と、前記火災発生源に向かうためのルートを示す情報と、を前記表示部に出力する、
ことを特徴とする流動物体解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視カメラが撮影した映像から煙や炎などの流動物体を検知する手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、特開平５−４６８８７号公報（特許文献１）がある。この公報には、「可視光及び赤外線カメラを用い、視角を順次に上下左右移動しながら火災の場所を検知することと火災の発生場所を概略で検出し、検出した場所を視角の中心に移動し、検知精度を向上させる火災発見装置」が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−４６８８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記技術では、火災が発生する場合、煙を含む領域を検知することで、火災の発生を検知することができる。しかし、煙などの流動物体は、発生源となる出火場所から離れた場所まで拡散することがある。そのため、特許文献１に開示される技術では、火災発生源を特定する際の精度に改善の余地がある。
【０００５】
本発明の目的は、煙などの流動物体の解析を行う際に、精確の情報を解析できることを可能とする技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明に係る流動体解析システムは、上記課題を解決するために、監視カメラが撮像した画像内から煙を検出する煙検出部と、煙の動き特徴量を算出し、火災発生源を特定する火災発生源特定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、煙の動き特徴量を算出することで、火災発生源特定の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態１に係る全体システムの構成例を示す図
【図２】流動物体解析装置のハードウェア構成を示す図
【図３】消防監視装置のハードウェア構成を示す図
【図４】全体システムの機能ブロックを示す図
【図５】全体システムのシーケンスを示す図
【図６】動き特徴量抽出の処理フローを示す図
【図７】ブロック分けのイメージを示す図
【図８】動き特徴量のデータ構造を示す図
【図９】流動物体領域抽出フローを示す図
【図１０】発生源算出フローを示す図
【図１１】煙の特徴量抽出フローを示す図
【図１２】実施形態１の表示画面
【図１３】実施形態２に係る状態解析管理部のシーケンス図
【図１４】実施形態２に係る状態解析可否判定ルールのデータ構造図
【図１５】実施形態２に係る状態解析可否算出のフローを示す図
【図１６】実施形態３に係るシーケンスを示す図
【図１７】実施形態３の表示画面
【図１８】実施形態４に係る全体システムの構成例を示す図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本発明に係る実施形態を適用した煙検知システム１の例について、図面を参照して説明する。
＜第一実施形態＞
図１は、本発明に係る第一の実施形態を適用した煙検知システムの全体の構成例を示す図である。
【００１０】
煙検知システム１は、映像入力装置２と、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等から構成されるネットワーク４を介して映像入力装置２の映像を受信し、煙を検知することで火災の発生を検知し、作業員に知らせる火災監視システム３と、を備えている。
【００１１】
なお、本実施形態において、火災監視システム３は、映像を解析して火災の有無を検知する流動物体解析装置５及び監視映像及び検知結果を作業員に画面や音声の形で火災を通知することができる消防監視装置６を備えている。以下、図２、図３、図４を用いて詳細構成を説明する。
【００１２】
図２は流動物体解析装置５のハードウェア構成を示す図である。流動物体解析装置５は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１７、メモリ１０、外部記憶装置１１、通信装置１８と、これらをつなぐバス１６と、から構成される。
【００１３】
ＣＰＵ１７は、各種演算を実行するユニットである。ＣＰＵ１７は外部記憶装置１１からメモリ１０にロードした所定のプログラムを実行することにより、各種処理を実行する。
【００１４】
メモリ１０はＣＰＵ１７により実行されるプログラムや、プログラムの実行に必要なデータを格納する。
【００１５】
外部記憶装置１１は、デジタル情報を記憶するための、いわゆるハードディスク（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、あるいはフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置である。外部記憶装置１１は、流動物体解析プログラム１２と、デフォルトデータである流動領域モデル１３、煙モデル１４、カメラ属性表１５、を格納する。
【００１６】
流動物体解析プログラム１２は、ＣＰＵ１７により、メモリ１０に展開される。展開の結果は図４を用いて後述する。流動領域モデル１３は流動物体と流動物体以外とを区分するための確率分布を示す情報である。煙モデル１４は、煙を含む映像及び煙を含まない映像を用いて、煙有無判定のために映像の特徴量を抽出し、教師データとして、サポートベクターマシンに入力し、判定モデルを構築するための情報である。カメラ属性表１５には、カメラ設置高さ、視角、及びレンズの値、に応じて監視映像の中心位置からカメラまでの距離などを計算するための情報が格納される。
【００１７】
通信装置１８は、ネットワーク４を介して映像入力装置２の映像を受信する処理と、映像入力装置２に制御指令を送信する処理と、消防監視装置６に検知結果を送信する処理と、を行う。
【００１８】
図３は消防監視装置６のハードウェア構成を示す図である。消防監視装置６は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２６、メモリ２０、外部記憶装置２１、通信装置２８、出力装置２７と、これらをつなぐバス２５と、から構成される。メモリ２０、ＣＰＵ２６、および外部記憶装置２１については、図２の説明と重複するので省略する。
【００１９】
消防監視プログラム２２は、映像入力装置２の映像、監視領域周辺の地図、および火災検知装置のからの出力結果、を表示するためのプログラムである。
【００２０】
地図データ２３は監視領域の道路、建物、森林など地図情報示す情報である。消防監視プログラム２２は、これらの情報を出力装置２７に送信する。
【００２１】
火災管理データ２４は、場所ごとの森林の種類、火災が発生する場合の推定延焼速度、等を示す情報である。
【００２２】
監視映像データ２９には、映像入力装置２から入力された映像データが蓄積されていく。
【００２３】
通信装置２８は、ネットワーク４を介して映像入力装置２の映像を受信する。同様に、火災検知装置５の検知結果を受信する。
【００２４】
出力装置２７は映像入力装置２の映像、流動物体解析装置５からの火災検知の結果などを表示する。例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、プロジェクタなどの映像表示装置が想定される。なお、映像表示装置以外の構成としてもよい。例えば、作業員の注意を引くための、音声、振動、光などを発生させる装置であっても良い。
【００２５】
図４は煙検知システム１の機能ブロック図である。映像入力装置２は映像取得部３１と制御指令実行部３２からなる。映像取得部３１はＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサを用い、監視領域の撮像を行う。制御指令実行部３２はネットワーク４を経由して受信したＰＴＺ（パン・チルト・ズーム）などの遠隔制御指令に従い、映像入力装置２の方位、向き、レンズの値を制御することで、映像取得部３１の撮像範囲を変更することができる。
【００２６】
次に、流動物体解析装置５の機能ブロックを説明する。流動物体解析装置５は映像入力部４１、状態解析管理部４５、動き特徴量算出部４２、流動領域抽出部４６、発生源推定部４７、煙判定特徴量抽出部４４、煙判定部４８から構成される。
【００２７】
映像入力部４１は通信装置１８を経由して受信した、符号化された映像データを、復号化して、フレーム単位の画像に変換する。
【００２８】
状態解析管理部４５は入力した映像を用い、煙検知の可否を判定する。煙検知が可能と判定された場合、煙の有無の判定を行う。煙が検知された場合、通信装置１８を経由し、消防監視装置６に通知する。動き特徴量算出部４２は、入力された映像の動きに関する特徴量の抽出を行う。流動領域抽出部４６は映像の中に存在する車などの定形物体を除外し、煙などの流動性がある非定形物体の領域を抽出する。発生源推定部４７は動き特徴量及びカメラの属性データ表１５のデータを用い、煙などの流動物体の発生源の座標を推定する。煙判定特徴量抽出部４４は流動物体が煙であるかどうかを認識するための特徴量を抽出する。煙判定部４８は煙判定特徴量抽出部４４が抽出した煙判定特徴量を用い、煙であるかどうかを判定する。
【００２９】
次に、消防監視装置６の機能ブロックを説明する。消防監視装置６は、映像入力部５０、消防計画生成部５１、表示生成部５２から構成される。映像入力部５０は映像入力部４１と同じ機能を持つ。消防計画生成部５１は、煙が検知される場合、一定のルールに従い、消火活動及び避難行動に資する情報を生成する。表示生成部５２は、映像入力部５０から受信した映像や消防計画生成部５１が生成した情報を画面上に表示するためのデータを生成する。
【００３０】
図５は、煙検知システム１の全体処理シーケンスを示す図である。
【００３１】
まず、通信装置１８を経由して取得した、圧縮された映像は、前処理ステップＳ１により、フレームごとの画像に変換され、状態解析管理部４５に送信される。次に、状態解析管理部４５は流動領域抽出部４６に現在のフレームの画像を送信し、流動領域の抽出を要求する。流動領域抽出部４６は動き特徴量算出部４２に動き特徴量の算出を要求し、動き特徴量算出ステップＳ２が実行される。動き特徴量算出のフローの詳細は図６で後述する。
【００３２】
動き特徴量算出部４２は動き特徴量算出ステップＳ２が完了後、算出した動き特徴量を流動領域抽出部４２に送信する。流動領域抽出部４２は流動領域算出ステップＳ３で流動物体がある領域を算出する。算出方法の詳細は図９で後述する。
【００３３】
流動領域算ステップＳ３が完了後、流動領域抽出部４２は発生源算出部４７に対して、流動物体の発生源の算出を要求し、発生源算出ステップＳ４が実行される。詳細は図１０で後述する。
【００３４】
発生源算出部４７がステップＳ４で算出した発生源の位置情報を流動領域抽出部４２に送信する。流動領域抽出部４２は算出した流動領域の範囲及び発生源の情報を状態解析管理部４５に送信する。状態解析管理部４５は受信した情報を用い、煙検知のタイミングであるかを算出する。煙検知のタイミングを一例にすると、流動物体領域の面積が画面上２０ピクセル＊２０ピクセル以上の場合、煙検知可をする。
【００３５】
なお、ステップＳ５の算出結果が煙有無判定可の場合、状態解析管理部４５は煙判定部４８に煙有無の判定を指示する。煙判定部４８は指示を受信した場合、煙特徴量抽出部４４に煙判定に用いる煙判定特徴量の抽出を要求する。煙特徴量抽出部ステップＳ６−1の詳細については図１１で後述する。
【００３６】
流動物体領域算出ステップＳ３により、監視映像の中にある鳥や走行中の車などの非流動物体の動きが除去され、そちらによる誤検知を避ける効果がある。煙検知可の場合のみ、現在の映像の中に、煙の有無判定ステップＳ６が実行される。
【００３７】
ステップＳ６−１で算出された特徴量が煙判定部４８に送信され、ステップＳ６−２で、外部記憶装置１１の煙モデルを用い、煙判定用サポートベクターマシンを初期化し、取得した煙判定特徴量で、煙の有無を判定することができる。なお、上記した煙判定方法は一例であり、流動物体から抽出した別の特徴量でも良い。
【００３８】
煙判定部４８での判定結果は、状態解析管理部４５に送信される。煙が検知される場合、状態解析管理部４５は流動物体の位置情報と、流動物体の移動速度と、発生源の位置情報、と流動物体は煙であることと、を含む火災情報を通信装置１８により、消防監視装置６に通知する。
【００３９】
消防監視装置６は通信装置２８を用い、火災検知装置５から送信された火災情報を受信する場合、表示生成部５２は、映像入力部５０から受信した監視映像に火災情報を加えて警告画面として出力装置２７を用い、火災の情報を提示する。
【００４０】
図６は、動き特徴量抽出の処理フローを示す図である。
【００４１】
動き特徴量の算出ステップＳ２では、入力の画像を複数のブロックに分ける（Ｓ１１）。ブロックの形やサイズは流動物体の検知精度及び検知速度に応じて変更可能である。ブロック分けのイメージについては、図７で後述する。
【００４２】
ブロック分けステップＳ１１が完了後、ブロックごとに動き特徴量抽出操作Ｓ１２が実施される。以下、Ｓ１２の詳細を述べる。
【００４３】
まずはブロック内にある特徴点の動きの軌跡を算出する（Ｓ１３）。特徴点とは、例えば、画像の中に二つのエッジの交点など追跡しやすい点である。画像の特徴点を用い、複数のフレームに渡って特徴点の動きを算出する手法として勾配法など方法を用い、画像のオプティカルフローを求める。
【００４４】
次に、動きが小さい軌跡とノイズ軌跡を低減させるため、算出されたすべての特徴点の軌跡を対象に、一定の長さ以上の点や移動距離が非常に大きくノイズの可能性が高い軌跡をフィルタリングするステップＳ１４が実施される。
【００４５】
次に、特徴点の位置情報を用い、動きある領域の面積を算出するステップＳ１５を実施する。ステップＳ１５では、動きがある特徴点の所在区域の面積を求める。この際、動きがある領域の面積は、所在ブロックの面積の割合を特徴量とする。複数の点が分布する領域を求める手法としては、すべての点の外接円や外接矩形またはαＳｈａｐｅを求める方法がある。
【００４６】
次に、軌道の方向の分散度を算出するステップＳ１６を実施する。ステップＳ１６は、各軌跡の移動方向を算出し、各軌跡の平均移動方向と一致する軌跡の数と軌跡の総数の割合を出力する。
【００４７】
次に、軌跡の直線度を算出するステップＳ１７を実施する。ステップＳ１７は、軌跡ごとに、直線の度合いを算出する。すなわち、換言すると、曲線の曲がり具合を算出すると言うこともできる。
【００４８】
Ｓ１２ステップの処理を、すべてのブロックを対象として行い、Ｓ１５，１６，Ｓ１７の算出結果を動き特徴量とする。
【００４９】
図７は、ブロック分けのイメージを示す図である。
【００５０】
図７では、入力画像が３＊３の同じサイズのブロックに分けられる。入力画像では、煙などの面積が大きい画像領域６４やサイズが小さい鳥を含むブロック６２と移動中の車を含むブロック６５がある。すべてのブロックが構成された領域６３が流動物体領域検知の対象領域となる。画像の一部を検知対象にする要求がある場合、領域６３が画面より小さくすることで対応可となる。
【００５１】
図８は、動き特徴量のデータ構造を示す図である。具体的には、あるフレームの画像に対して、動き特徴を算出した結果の一例を示す。動き特徴量７０はブロックごとに３つの特徴量を含む。ブロックＩＤ７０−１はブロックの番号を示す。面積の割合７０−２、軌跡方向の分散度７０−３、軌跡の直線度７０−４は、それぞれＳ１５，１６，Ｓ１７の算出結果である。
【００５２】
なお、ここに格納される値は、上記３つの特徴量の一部を利用しても良いし、他の画像の動きの特徴を示す特徴量としても良い。
【００５３】
図９は、流動物体流動領域抽出フローを示す図である。流動領域算出ステップＳ３では、まず、外部記憶装置１１に格納する流動領域モデル１３をメモリ１０にロードする（Ｓ２１）。
【００５４】
次に、ブロック単位の流動物体特徴量を読み込み（Ｓ２２）処理を行う。
【００５５】
次に、読み込んだ特徴量につき、流動領域モデルを用いて、当該ブロックが流動物体であるかの判定を行う（Ｓ２３）。
【００５６】
判定完了後、未処理のブロックがあるかをチェックする（Ｓ２４）。
【００５７】
ここで、未処理のブロックがある場合、処理対象を次のブロックに移し、Ｓ２２の処理にループする（Ｓ２６）。
【００５８】
そして、未処理ブロックが無い場合、すべての流動物体があるブロックの領域情報をマージして流動物体領域とし、流動物体の位置情報や合計の面積情報を出力する（Ｓ２５）。
【００５９】
図１０は、発生源算出フローを示す図である。
【００６０】
発生源算出ステップＳ４では、外部記憶装置１１に格納されるカメラ属性表１５をメモリ１０にロードする（Ｓ４１）。
【００６１】
次に、カメラの現在の方向、向きなどの情報を読み込む（Ｓ４２）。
【００６２】
次に、カメラ属性表１５及びカメラの現在の状態を示す情報を用い、カメラから煙までの距離及び煙の高さＨを算出する（Ｓ４３）。
【００６３】
次に、ステップＳ４３で算出した煙までの距離を用い、流動物体の平均横移動速度Ｖｘ及び平均上昇速度Ｖｙを算出する（ステップＳ４４）。次に、ｄ＝Ｈ／Ｖｙ＊Ｖｘなる式を用いて発生源と流動物体領域との水平距離を計算する（ステップＳ４５）。ここで、発生源の場所は、煙の横移動方向の反対方向とする。
【００６４】
図１１は、煙の特徴量抽出を示す図である。
【００６５】
煙判定特徴量抽出ステップＳ６−１では、まず、流動物体の位置情報を読込む（ステップＳ３１）。
【００６６】
次に、ステップＳ１４が算出した動き領域の軌跡情報を読込む（ステップＳ３２）。
【００６７】
次に、流動物体領域以外の物体の影響を避けるために、軌跡情報再フィルタリングステップで流動物体領域の軌跡情報のみをフィルタリングして抽出する（ステップＳ３３）。
【００６８】
次に、抽出された軌跡の終端の特徴点の周辺のＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）を算出する（ステップＳ３４）。
【００６９】
最後に、抽出された軌跡のフレームごとのＸＹ方向での移動距離のシーケンスを抽出する（ステップＳ３５）。そして、抽出されたＨＯＧ特徴量及び軌跡特徴量を、映像の煙判定特徴量とする。
【００７０】
図１２は、消防監視装置が表示した警告画面の一例である。警告画面８１では、現場の映像及び煙が発見したメッセージが表示されること以外に、煙の横移動速度、上昇速度情報と、推定の出火点の矢印８２と、推定出火点と煙の間のルート８３が表示される。
【００７１】
なお、上記情報以外に、消防監視装置が天気情報提供システムや消防隊員位置共有システムと連携する場合、現地の気温や最速到達時間などの情報を画面上に表示してもよい。
【００７２】
以上のように、第一の実施形態によれば、映像解析により煙を検知する際に、森林や建物などにより出火箇所が隠されたとしても、適切に出火箇所を提示することで、作業員の消火指示の出す時間を短縮でき、火災の早期対応に貢献することができる。
＜第二実施形態＞
図１３は、本発明に係る第二の実施形態を適用した煙検知システムに関わる状態解析管理部４５のシーケンス図である。第二の実施形態においては、基本処理は第一の実施形態に於ける図５の処理シーケンスと基本的に同じのため、以下は差異のみを記述する。
【００７３】
状態解析可否算出ステップＳ５は、状態解析可否ルールを用い、煙検知の可否の算出を行う処理である。状態解析可否ルールのデータ構造については図１４で後述する。
【００７４】
状態解析可の場合、状態解析管理部４５はステップ６で煙の有無を判定する。状態解析不可の場合、現在カメラ動作指示があるかをチェックする。制御指示がある場合、通信装置１８を経由に映像入力装置２に動作指示を送信する（ステップＳ８）。
【００７５】
映像入力装置２の制御指令実行部３２は受信した制御指令を解釈し、入力装置２の方向、俯角、レンズのなどのパラメータを変更する（Ｓ９）。制御指令を実施することで、入力装置２の映像取得部が取得した映像を調整することができる。
【００７６】
図１４は、状態解析可否ルールのデータ構造を示す図である。状態解析可否ルール９０は、複数のルールから構成される。すなわち、ルールは条件ＩＤ９０−１、条件詳細９０−２、カメラ動作指示９０−３から構成される。条件ＩＤ９０−１は各ルールの順番を示す。条件詳細９０−２は当該ルールの条件内容を示す。カメラ動作指示９０−３は当該ルールが成立しない場合における、映像入力装置を動かす制御指令を示す。
【００７７】
例えば、ルール９１及びルール９２を実施すると、流動物体の推定発生源が監視領域の以外にある場合に、映像入力装置２を発生源の方向に動かすよう制御することとなる。
【００７８】
図１５は状態解析可否ルール９０を用いた状態解析可否算出ステップＳ５の解析可否算出フローを示す図である。図１３の状態解析可否算出ステップＳ５は流動物体領域の位置情報及び流動物体の推定発生源の情報を用い、煙判定ステップＳ６の実行の可否の算出を行う。
【００７９】
次に、状態解析可否ルール９０の一番目のルールをロードする（Ｓ５１）。
【００８０】
次に、入力情報を用い、当該ルールが成立するかを確認し、ルールが成立する場合、次のルールが存在するかをチェックする（Ｓ５３）。
【００８１】
次に、次のツールが存在するかを確認し、次のルールが存在する場合、次のルールの読み込み（Ｓ５２）にループする（Ｓ５４）。
【００８２】
読込んだルールを用いてステップ５３が繰り返し実施され、最後のルールが実行された後に、煙有無の解析（Ｓ５５）が可能となる。
【００８３】
ステップ５３におけるルールが成立しない場合には、カメラ動作指示９０−３があるかをチェックする（Ｓ５６）。
【００８４】
カメラ動作指示がある場合、その指示及び状態解析不可という旨が出力される（Ｓ５７）。
【００８５】
カメラ動作指示がない場合、単純に状態解析不可という指示が出力される（Ｓ５８）。
＜第三実施形態＞
図１６は、本発明に係る第三の実施形態を適用した煙検知システムに関わる消防計画生成部５１のシーケンス図である。第三の実施形態においては、流動物体解析装置５の処理フローは第一の実施形態及び第二の実施形態と同じであるので、省略する。以下は消防計画生成部５１の処理のみ記述する。
【００８６】
まず、消防計画生成部５１が火災の発生地及び速度などの属性情報を受信する場合、外部記憶装置２１に格納する火災管理データ２４から、火災発生源周辺の燃焼属性などをロードする（ステップＳ６１）。
【００８７】
次に、火災の属性及び発生源周辺の燃焼属性などを用い、延焼の速度を延焼の領域を計算する（ステップＳ６２）。
【００８８】
次に、外部記憶装置２１に格納する地図データ２３をロードする（ステップ６３）。
【００８９】
次に、地図情報にある住宅地の情報及びステップＳ６２で計算した火災の延焼領域情報を用い、避難領域の指定及び避難ルートの検索を行う（ステップ６４）。
【００９０】
次に、延焼の領域情報を用い、出火地へ向かうためのルート情報を地図情報を用い、最速ルートを生成する（ステップＳ６５）。
【００９１】
次に、上記生成した情報は画像生成部５２により、表示用画面データが生成される（ステップＳ６６）。
【００９２】
最後に、表示用画面データが出力装置２７に送信され、作業員に提示することが可能になる（ステップＳ６７）。
【００９３】
図１７は、第三の実施形態に於ける消防計画案内画面である。地図上に出火箇所１０４が表示される以外に、火災の進路１０５と、進路上に危険性が高い避難領域１００が表示される。また、迅速に避難領域から安全の場所に移動するための避難方向を示す矢印１０２と出火箇所に向かうための最適ルート１０３、が消防計画案内画面に表示される。
【００９４】
以上のように、第三の実施形態によれば、火災が検知される際に、消防監視装置は火災検知装置から得た火災の発生源及び火災の属性などを用い、避難領域指定、避難ルート生成や消火ルート指定など作業を自動的に行うことで、消火作業の効率を向上させることが可能になる。
＜第四実施形態＞
図１８は、本発明に係る第四の実施形態を適用した煙検知システムの構成例を示す図である。煙検知システム１−ａでは、映像入力装置２と火災検知装置５はネットワーク４を介して映像入力装置２の映像を受信し、煙を検知することで火災の発生を検知することができる。また、消防監視装置６はＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を含むネットワークネットワーク４−ａを介し、映像入力装置２の監視映像及びと火災検知装置５の検知結果を確認できる。
【００９５】
第四の実施形態によれば、消防監視装置は少ないコストで構築できるようになる効果がある。また、複数の箇所の消防監視装置が同じ火災検知装置を経由し、監視映像を確認したり、警報を受信したりすることが可能になる。
【００９６】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００９７】
また、これまで述べてきたそれぞれの実施形態において、映像入力装置２の台数は複数台であっても良い。また、火災検知装置５と流動物体検出装置６はそれぞれ複数台あって、装置の間は連携しながら、複数の映像入力装置２を対応しても良い。
【００９８】
また、上記の映像入力装置２と火災検知装置５の機能が同一のハードウェア内に組み込まれる形態であってもよい。
【００９９】
また、上記の各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記した実施形態の技術的要素は、単独で適用されてもよいし、プログラム部品とハードウェア部品のような複数の部分に分けられて適用されるようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１００】
２・・・映像入力装置、５・・・流動物体検出装置、６・・・消防監視装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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