(57)【要約】【課題】本発明は、火炎検出方法、火炎検出装置及び電子機器を提供する。【解決手段】火炎検出方法は、連続した所定数量の監視画像から少なくとも一組の火炎候補領域を抽出し、連続した所定数量の監視画像の各々から１つの火炎候補領域を抽出して一組の火炎候補領域を形成し、一組の火炎候補領域のうち、連続した所定数量の監視画像のうちの最後の１つの火炎候補領域は、他の監視画像の火炎候補領域とすべて重畳し；各組の火炎候補領域における所定ベクトルの方向角の分散、所定ベクトルの振幅の分散、及び火炎候補領域のHuモーメントの分散を計算し、所定ベクトルは、各火炎候補領域において質量中心位置と最高点位置とを接続するベクトルであり；及び、所定ベクトルの方向角の分散、所定ベクトルの振幅の分散、及びHuモーメントの分散に基づいて、各組の火炎候補領域が火炎発生領域であるかを判断することを含む。【選択図】図５
2018026115.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視画像に基づいて火炎を検出する火炎検出装置であって、
連続した所定数量の監視画像から少なくとも一組の火炎候補領域を抽出するための第一抽出ユニットであって、前記連続した所定数量の監視画像の各々から１つの火炎候補領域を抽出して前記一組の火炎候補領域を形成し、前記一組の火炎候補領域のうち、前記連続した所定数量の監視画像のうちの最後の１つの火炎候補領域は、他の監視画像の火炎候補領域とすべて重畳する、第一抽出ユニット；
各組の火炎候補領域における所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び火炎候補領域のHuモーメント（Hu  moments）の分散を計算するための第一計算ユニットであって、前記所定ベクトルは、各火炎候補領域において質量中心位置と最高点位置とを接続するベクトルである、第一計算ユニット；及び
前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散に基づいて、各組の火炎候補領域が火炎発生領域であるかを判断するための第一判断ユニットを含む、装置。
【請求項２】
請求項1に記載の火炎検出装置であって、
前記第一抽出ユニットは、
前記連続した所定数量の監視画像の各々を２値画像に変換するための第一変換ユニット；
各フレームの２値画像中の面積が第一閾値以上の連通領域を抽出して、該フレームの２値画像中の第一候補領域とするための第二抽出ユニット；及び
各フレームの前記２値画像中の第一候補領域から前記火炎候補領域を選択して、前記一組の火炎候補領域を構成するための第一選択ユニットを含む、装置。
【請求項３】
請求項2に記載の火炎検出装置であって、
前記第一変換ユニットは、
各監視画像の画素点のグレースケール値に基づいて、グレースケール閾値を設定するための設定サブユニット；及び
前記グレースケール閾値に基づいて、各監視画像を２値画像に変換するための変換サブユニットを含む、装置。
【請求項４】
請求項3に記載の火炎検出装置であって、
前記設定サブユニットは、
各監視画像中の画素点のグレースケール値の最大値から、グレースケール値の大から小への順序に従って、各グレースケール値に対応する画素点の数量を順次累加し；及び
累加した画素点の数量が所定値に達した時に、累加した画素点が有する最小グレースケール値を前記グレースケール閾値とする、装置。
【請求項５】
請求項2に記載の火炎検出装置であって、
前記第一抽出ユニットは、
前記２値画像に対して形態学的フィルタリング処理を行い、前記形態学的フィルタリング処理後の前記２値画像を前記第二抽出ユニットに入力するための第一フィルタイングユニットをさらに含む、装置。
【請求項６】
請求項1に記載の火炎検出装置であって、
前記第一判断ユニットは、前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散が各自の閾値を超えた時に、該組の火炎候補領域を火炎発生領域と判定する、装置。
【請求項７】
請求項1〜6のうちのいずれか１項に記載の火炎検出装置を含む、電子機器。
【請求項８】
監視画像に基づいて火炎を検出する火炎検出方法であって、
連続した所定数量の監視画像から少なくとも一組の火炎候補領域を抽出し、そのうち、前記連続した所定数量の監視画像の各々から１つの火炎候補領域を抽出して前記一組の火炎候補領域を形成し、前記一組の火炎候補領域のうち、前記連続した所定数量の監視画像のうちの最後の１つの火炎候補領域は、他の監視画像の火炎候補領域とすべて重畳し；
各組の火炎候補領域における所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び火炎候補領域のHuモーメント（Hu  moments）の分散を計算し、そのうち、前記所定ベクトルは、各火炎候補領域において質量中心位置と最高点位置とを接続するベクトルであり；及び
前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散に基づいて、各組の火炎候補領域が火炎発生領域であるかを判断することを含む、方法。
【請求項９】
請求項8に記載の火炎検出方法であって、
前記連続した所定数量の監視画像から少なくとも一組の火炎候補領域を抽出することは、
前記連続した所定数量の監視画像の各々を２値画像に変換し；
各フレームの２値画像中の面積が第一閾値以上の連通領域を抽出して、該フレームの２値画像中の第一候補領域とし；及び
各フレームの前記２値画像中の第一候補領域から前記火炎候補領域を選択して、前記一組の火炎候補領域を構成することを含む、方法。
【請求項１０】
請求項9に記載の火炎検出方法であって、
前記監視画像を２値画像に変換することは、
各監視画像の画素点のグレースケール値に基づいて、グレースケール閾値を設定し；及び
前記グレースケール閾値に基づいて、各監視画像を２値画像に変換することを含む、方法。
【請求項１１】
請求項10に記載の火炎検出方法であって、
前記各監視画像の画素点のグレースケール値に基づいて、グレースケール閾値を設定することは、
各監視画像中の画素点のグレースケール値の最大値から、グレースケール値の大から小への順序に従って、各グレースケール値に対応する画素点の数量を順次累加し、累加した画素点の数量が所定値に達した時に、累加した画素点が有する最小グレースケール値を前記グレースケール閾値とすることを含む、方法。
【請求項１２】
請求項9に記載の火炎検出方法であって、
前記２値画像中の面積が第一閾値以上の連通領域を抽出する前に、前記２値画像に対して形態学的フィルタリング処理を行うことをさらに含む、方法。
【請求項１３】
請求項8に記載の火炎検出方法であって、
前記各組の火炎候補領域が火炎発生領域であるかを判断することは、
前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散が各自の閾値を超えた時に、該組の火炎候補領域を火炎発生領域と判定することを含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報技術分野に関し、特に、火炎（fire）検出方法、火炎検出装置及び電子機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
火災の検出は、火災の予防及び制御にとって重要である。屋内環境の場合、煙検知器、熱検知器及び／又は光検知器を採用することで火炎を検出することができる。また、屋外環境の場合、ビデオ監視画像に基づいて火炎を検出することができる。
【０００３】
従来技術では、ビデオ監視画像に基づいて火炎を検出する方法としては、例えば、カラークラスタリング解析に基づいて火炎を検出する方法、火炎テクスチャーなどの特徴に基づいて火炎を検出する方法、ニューラルネットワークを採用して画像中のカラー及びエッジ情報に対して認識を行うことにより火炎を検出する方法などがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の発明者は、次のようなことを発見した。即ち、従来のビデオ監視画像に基づいて火炎を検出する方法は、夜間環境下で正確な火炎検出を行うことができない。その理由は、夜間環境下での視程が悪いため、正確なカラー情報及びテクスチャー情報などを取得し得ないことにある。よって、カラー情報及びテクスチャー情報などに基づいて火炎を検出することが困難であり、また、夜間環境下でのランプの光などのファクターが火炎検出に大量の干渉を与えることもある。
【０００５】
本発明の実施例は、火炎検出方法、火炎検出装置及び電子機器を提供し、所定数量の連続監視画像中の火炎候補領域の所定ベクトル及びHuモーメント（Hu  moments）に基づいて、該所定数量の連続監視画像に火炎発生領域があるかを検出することにより、夜間環境下でも火炎を正確に検出することができ、また、ランプの光などのファクターによる干渉を避けることもできる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施例の第一側面によれば、火炎検出装置が提供され、それは、監視画像に基づいて火炎を検出し、該装置は、
連続した所定数量の監視画像のうちから少なくとも一組の火炎候補領域を抽出するための第一抽出ユニットであって、前記連続した所定数量の監視画像の各々から１つの火炎候補領域を抽出して一組の火炎候補領域を形成し、前記一組の火炎候補領域のうち、前記連続した所定数量の監視画像のうちの最後の１つの火炎候補領域は、他の監視画像の火炎候補領域とすべて重畳するもの；
各組の火炎候補領域における所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び火炎候補領域のHuモーメント（Hu  moments）の分散を計算するための第一計算ユニットであって、前記所定ベクトルは、各火炎候補領域において質量中心位置と最高点位置とを接続するベクトルであるもの；及び
第一判断ユニットであって、前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散に基づいて、各組の火炎候補領域が火炎発生領域であるかを判断するためのものを含む。
【０００７】
本発明の実施例の第二側面によれば、火炎検出方法が提供され、それは、監視画像に基づいて火炎を検出し、該方法は、
連続した所定数量の監視画像のうちから少なくとも一組の火炎候補領域を抽出し、そのうち、前記連続した所定数量の監視画像の各々から１つの火炎候補領域を抽出して一組の火炎候補領域を形成し、前記一組の火炎候補領域のうち、前記連続した所定数量の監視画像のうちの最後の１つの火炎候補領域は、他の監視画像の火炎候補領域とすべて重畳し；
各組の火炎候補領域における所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び火炎候補領域のHuモーメント（Hu  moments）の分散を計算し、そのうち、前記所定ベクトルは、各火炎候補領域において質量中心位置と最高点位置とを接続するベクトルであり；及び
前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散に基づいて、各組の火炎候補領域が火炎発生領域であるかを判断することを含む。
【０００８】
本発明の実施例の第三側面によれば、電子機器が提供され、それは、本発明の実施例の第一側面に記載の火炎検出装置を含む。
【０００９】
本発明の有益な効果は、夜間環境下でも火炎を正確に検出することができ、また、ランプの光などのファクターによる干渉を避けることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例1における火炎検出装置を示す図である。
【図２】本発明の実施例1における第一抽出ユニットを示す図である。
【図３】本発明の実施例1における第一変換ユニットを示す図である。
【図４】本発明の実施例1における監視画像に対応するグレースケール・ヒストグラムを示す図である。
【図５】本発明の実施例2における火炎検出方法を示す図である。
【図６】本発明の実施例2における一組の火炎候補領域の抽出方法を示す図である。
【図７】本発明の実施例2における監視画像の２値画像への変換方法を示す図である。
【図８】本発明の実施例3における電子機器の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付した図面を参照しながら、本発明を実施するための好適な形態を詳細に説明する。なお、以下に開示の実施形態は、例示に過ぎず、本発明を限定するものでない。
【実施例１】
【００１２】
本発明の実施例1は、火炎検出装置を提供し、それは、監視画像（例えば、モニタリングシステムにより取得された画像（フレーム単位））に基づいて火炎を検出するために用いられる。図1は、実施例1における火炎検出装置を示す図である。図1に示すように、該火炎検出装置100は、第一抽出ユニット101、第一計算ユニット102及び第一判断ユニット103を含む。
【００１３】
本実施例では、第一抽出ユニット101は、連続したN個の監視画像のうちから少なくとも一組の火炎候補領域を抽出するために用いられ、そのうち、連続したN個の監視画像の各監視画像から１つの火炎候補領域を抽出して一組の火炎候補領域を形成し、前記一組の火炎候補領域のうち、連続したN個の監視画像のうちの最後の１つの監視画像の火炎候補領域は、他の監視画像の火炎候補領域とすべて重畳（overlap）し；第一計算ユニット102は、各組の火炎候補領域における所定ベクトルの方向角の分散（variance）、該所定ベクトルの振幅（amplitude）の分散、及び火炎候補領域のHuモーメント（Hu  moments）の分散を計算するために用いられ、そのうち、該所定ベクトルは、各火炎候補領域において質量中心位置と最高点位置とを接続するベクトルであり；第一判断ユニット103は、該所定ベクトルの方向角の分散、該所定ベクトルの振幅の分散、及びHuモーメント（Hu  moments）の分散に基づいて、各組の火炎候補領域が火炎発生領域であるかを判断するために用いられる。
【００１４】
本実施例によれば、連続したN個の監視画像中の火炎候補領域の所定ベクトル及びHuモーメント（Hu  moments）に基づいて、該連続したN個の監視画像において火炎発生領域が存在するかを検出することができ、これにより、夜間環境下でも火炎を正確に検出することができ、また、ランプの光などのファクターによる干渉を避けることもできる。
【００１５】
本実施例では、監視画像は、グレースケール画像であっても良く、ビデオ監視装置が監視領域に対して撮像することにより得られた画像に基づいて取得されても良い。例えば、ビデオ監視装置が得た画像がカラー画像である場合、該カラー画像をグレースケール画像に変換して該監視画像を形成しても良く；ビデオ監視装置が得た画像がグレースケール画像である場合、該グレースケール画像をそのまま該監視画像としても良い。
【００１６】
本実施例では、Nは、自然数であり、Nは、１つの予め設定された数量であっても良く、連続したN個の監視画像のうちの任意の１つのフレームの画像は、第i個目のフレームと表されても良く、そのうち、1≦i≦Nであり、i=1の時に、第1個目の監視画像を表し、i=Nの時に、第N個目の監視画像を表し、即ち、最後の１つの監視画像である。
【００１７】
図2は、本実施例の第一抽出ユニットを示す図である。図2に示すように、第一抽出ユニット101は、第一変換ユニット201、第二抽出ユニット202及び第一選択ユニット203を含む。
【００１８】
そのうち、第一変換ユニット201は、連続したN個の監視画像のうちの各監視画像を２値画像に変換するために用いられ；第二抽出ユニット202は、各フレームの２値画像中の面積が第一閾値以上の連通領域を、該フレームの２値画像中の第一候補領域として抽出するために用いられ；第一選択ユニット203は、各フレームの前記２値画像の第一候補領域から火炎候補領域を選択して一組の火炎候補領域を構成するために用いられる。
【００１９】
図3は、本実施例の第一変換ユニット201を示す図である。図3に示すように、該第一変換ユニット201は、設定サブユニット301及び変換サブユニット302を含む。
【００２０】
そのうち、設定サブユニット301は、各監視画像の画素点のグレースケール値に基づいて、該監視画像のグレースケール閾値を設定することができ；変換サブユニット302は、グレースケール閾値に基づいて、各監視画像を２値画像に変換することができる。
【００２１】
本実施例では、第i個目の監視画像について、設定サブユニット301は、該監視画像中の画素点のグレースケール値の最大値から、グレースケール値の大から小への順序に従って、各グレースケール値に対応する画素点の数量を順次累加し、そして、累加した画素点の数量が所定値に達した時に、累加した画素点が有する最小グレースケール値を該監視画像のグレースケール閾値としても良く、そのうち、該設定サブユニット301は、該監視画像のグレースケール・ヒストグラムに基づいて上述のグレースケール閾値の設定を行うことができる。
【００２２】
例えば、図4は、ある監視画像に対応するグレースケール・ヒストグラムを示す図であり、そのうち、横座標は、グレースケール値jを示し、縦座標は、該グレースケール値の画素点の数量hist（j）を示す。該設定サブユニット301は、該グレースケール・ヒストグラムの最大グレースケール値jmaxから、横軸のグレースケール値jが小さくなる方向に沿って該グレースケール・ヒストグラム中の各グレースケール値に対応する画素点の数量を累加することができる。該設定サブユニット301は、次の式（1）に基づいて、累加する画素点の数量f（x）を計算することができる。
【数１】
2018026115.tif 000003
【００２３】
累加した画素点の数量f（x）が所定値以上の時に、累加した画素点に対応する最小グレースケール値xを該監視画像のグレースケール閾値とし、そのうち、該最大グレースケール値jmaxは、例えば、255であっても良く、該所定値は、例えば、該監視画像における画素点の数量の総和の1000分の5であっても良い。また、該最小グレースケール値xが予め設定されたグレースケール閾値の下限値よりも小さい時に、該グレースケール閾値を該下限値として設定しても良く、そのうち、該下限値は、例えば、128であっても良い。
【００２４】
もちろん、本実施例では、該設定サブユニット301は、前述と異なる方法で該グレースケール閾値を設定しても良い。
【００２５】
本実施例では、該変換サブユニット302は、設定サブユニット301が設定した該グレースケール閾値に基づいて、該第i個目の監視画像を２値画像に変換することができ、例えば、該第i個目の監視画像中のある画素点のグレースケール値が該グレースケール閾値以上の場合、該画素点のグレースケール値を255と設定し、該第i個目の監視画像中のある画素点のグレースケール値が該グレースケール閾値よりも小さい場合、該画素点のグレースケール値を0と設定し、変換サブユニット302は、該監視画像中の各画素点について上述のグレースケール値の設定を行い、これにより、該監視画像を２値画像に変換することができる。
【００２６】
本実施例では、連続したN個の監視画像は、対応する連続したNフレームの２値画像に変換することができ、そのうち、第i個目の監視画像は、第一変換ユニット201により、第i個目のフレームの２値画像に変換される。
【００２７】
本実施例では、第二抽出ユニット202は、第一変換ユニット201が変換した２値画像から第一候補領域を抽出することができ、例えば、第二抽出ユニット202は、第i個目のフレームの２値画像中の若干個の連続した画素点からなる連通領域を抽出し、そして、そのうち面積が第一閾値を超えた連通領域を、該第i個目のフレームの２値画像中の第一候補領域としても良い。
【００２８】
また、該第i個目のフレームの２値画像から第一候補領域が抽出されない場合、第一判断ユニット103は、該第i個目の監視画像に火炎発生領域が無いと判定することができ、そして、該火炎検出装置100は、現在の連続したN個の監視画像のうちの第i+1個目の監視画像を、次の一組の連続したN個の監視画像のうちの第1個目のフレームとし、該次の一組の連続したN個の監視画像に火炎発生領域があるかを検出することができる。
【００２９】
本実施例では、第一選択ユニット203は、各フレームの２値画像の第一候補領域のうちから１つの第一候補領域を火炎候補領域として選択し、これにより、Nフレームの２値画像のうちからN個の火炎候補領域を選択することができ、該N個の火炎候補領域により、一組の火炎候補領域を構成する。
【００３０】
本実施例では、第一選択ユニット203は、第N個目のフレームの２値画像を出発点とし、一組の火炎候補領域のうちの該N個の火炎候補領域を選択することができる。
【００３１】
例えば、第N個目のフレームの２値画像にトータルでM個の第一候補領域があり、そのうちの第k個目の第一候補領域について、第一選択ユニット203は、第g個目のフレームの２値画像から、該第k個目の第一候補領域と重畳する画素点を有する第一候補領域を選択し、それを該第g個目のフレームの２値画像中の、第k個目の第一候補領域に対応する第一候補領域とすることができ、そのうち、1≦k≦M、1≦g≦(N-1)であり、k、gはすべて自然数である。第1個目のフレーム〜第（N-1）個目のフレームの２値画像の各フレームから該第k個目の第一候補領域に対応する１つの第一候補領域を選択した時に、該第k個目の第一候補領域及び選択したこのN-1個の対応する第一候補領域をすべて火炎候補領域とし、これにより、N個の火炎候補領域を選択することができ、このN個の火炎候補領域は、一組の火炎候補領域を構成する。
【００３２】
本実施例では、該第一選択ユニット203は、上述と同じ方法で、第N個目のフレームの２値画像中の各第一候補領域について、火炎候補領域の抽出処理を行い、これにより、L組の火炎候補領域を形成することができ、そのうち、1≦L≦Mであり、Lは、自然数である。
【００３３】
また、該第g個目のフレームの２値画像には該第k個目の第一候補領域と重畳する画素点を有する複数の第一候補領域が存在する場合、最多の重畳する画素点を有する第一候補領域を該第g個目のフレームの２値画像中の、第k個目の第一候補領域に対応する第一候補領域をとしても良い。
【００３４】
また、該第g個目のフレームの２値画像中のいずれの第一候補領域が該第k個目の第一候補領域と重畳する画素点を有しない場合、該第k個目の第一候補領域は、火炎候補領域として抽出されず、そして、第一選択ユニット203は、該第N個目のフレームの２値画像中の第k+1個の第一候補領域に対して、火炎候補領域の抽出処理を継続して行うことができる。
【００３５】
また、該第N個目のフレームの２値画像中のM個の第一候補領域がすべて火炎候補領域として抽出されない場合、第一判断ユニット103は、該第N個の監視画像に火炎発生領域が無いと判定することができ、そして、該火炎検出装置100は、次の一組の連続したN個の監視画像に火炎発生領域が存在するかを検出することができる。
【００３６】
また、本実施例では、図2に示すように、該第一抽出ユニット101は、さらに、第一フィルタイングユニット204を含んでも良く、それは、第一変換ユニット201が変換した２値画像に対して形態学的フィルタリング処理を行い、そして、形態学的フィルタリング処理後の２値画像を第二抽出ユニット202に入力するために用いられ、そのうち、該形態学的フィルタリング処理は、例えば、Opening(morphology)演算であっても良い。なお、該形態学的フィルタリング処理の具体的な方法については、従来技術を参照することができる。本実施例では、該第一フィルタイングユニット204は、２値画像中のノイズ点を除去することで、抽出ユニット202の処理をより正確にさせることができる。
【００３７】
本実施例では、第一計算ユニット102及び第一判断ユニット103は、第一抽出ユニット101が抽出した各組の火炎候補領域に基づいて、火炎検出を行うことができる。
【００３８】
例えば、第一抽出ユニット101が抽出した第p組の火炎候補領域（そのうち、1≦p≦L、pは自然数である）中の各火炎候補領域について、第一計算ユニット102は、該火炎候補領域における質量中心位置Mc（Xmc、Ymc）及び最高点位置Tc（Xtc、Ytc）により構成されるベクトルの方向角及び振幅を計算し、また、該火炎候補領域のHuモーメント（Hu  moments）を計算することができ、該Huモーメントは、ベクトルの形式であっても良く；また、第一計算ユニット102は、該第p組の火炎候補領域中のすべての火炎候補領域について、上述のベクトルの方向角の分散θ、上述のベクトルの振幅の分散r、及びHuモーメントの分散hをそれぞれ計算することができる。なお、質量中心位置Mc（Xmc、Ymc）、最高点位置Tc（Xtc、Ytc）及びHuモーメント（Hu  moments）の計算方法、並びに各分散の計算方法については、すべて、従来技術を参照することができるので、ここでは、詳しい説明を省略する。
【００３９】
第一判断ユニット103は、該ベクトルの方向角の分散θ、該ベクトルの振幅の分散r、及びHuモーメント（Hu  moments）の分散hがすべて各自の閾値θt、rt及びhtを超えた時に、該第p組の火炎候補領域を火炎発生領域として判定することができる。
【００４０】
本実施例では、火炎候補領域の質量中心位置Mc（Xmc、Ymc）及び最高点位置Tc（Xtc、Ytc）により構成されるベクトルの方向角及び振幅の分散に基づいて、火炎のジッター（jitter）特性を検出することができ、また、火炎候補領域のHuモーメントの分散に基づいて、火炎の形態変化特性を検出することができる。よって、本実施例の火炎検出装置は、火炎のジッター特性及び形態変化特性に基づいて火炎を検出することで、検出の正確性を向上させることができる。
【００４１】
本実施例によれば、連続したN個の監視画像のうちの火炎候補領域の所定ベクトル及びHuモーメント（Hu  moments）に基づいて、該連続したN個の監視画像において火炎発生領域が存在するかを検出することができ、これにより、画像中のカラー情報及びテクスチャー情報に基づく火炎検出装置に比べ、本実施例の火炎検出装置は、夜間環境下でも火炎を正確に検出することができ、また、本実施例の火炎検出装置の検出の正確性（検出精度）が高いため、ランプの光などのファクターによる干渉を避けることもできる。
【実施例２】
【００４２】
本発明の実施例2は、火炎検出方法を提供し、それは、実施例1における火炎監測装置に対応する。
【００４３】
図5は、本実施例の火炎検出方法を示す図である。図5に示すように、該火炎検出方法は、次のようなステップを含む。
【００４４】
S501：連続したN個の監視画像のうちから少なくとも一組の火炎候補領域を抽出し；
S502：各組の火炎候補領域における所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び火炎候補領域のHuモーメント（Hu  moments）の分散を計算し、そのうち、前記所定ベクトルは、各火炎候補領域において質量中心位置と最高点位置とを接続するベクトルであり；及び
S503：前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散に基づいて、各組の火炎候補領域が火炎発生領域であるかを判断する。
【００４５】
ステップS501では、該連続したN個の監視画像の各監視画像から１つの火炎候補領域を抽出して一組の火炎候補領域を形成し、また、該一組の火炎候補領域のうち、前記連続したN個の監視画像のうちの最後の１つの監視画像の火炎候補領域は、他の監視画像の火炎候補領域とすべて重畳する。
【００４６】
図6は、本実施例において少なくとも一組の火炎候補領域を抽出する抽出方法を示す図である。この抽出方法は、S501を実現するためのものであり、次のようなステップを含む。
【００４７】
S601：前記連続したN個の監視画像の各監視画像を２値画像に変換し；
S602：各フレームの２値画像中の面積が第一閾値以上の連通領域を、該フレームの２値画像中の第一候補領域として抽出し；及び
S603：各フレームの２値画像の第一候補領域から前記火炎候補領域を選択して、一組の火炎候補領域を構成する。
【００４８】
また、S601とS602との間には、さらに、次のようなステップS604を有しても良く、即ち、
S604：前記２値画像に対して形態学的フィルタリング処理を行う。
【００４９】
図7は、本実施例において１つの監視画像を２値画像に変換する変換方法を示す図である。この変換方法は、S601を実現するためのものであり、次のようなステップを含む。
【００５０】
S701：各監視画像の画素点のグレースケール値に基づいて、グレースケール閾値を設定し；及び
S702：前記グレースケール閾値に基づいて、各監視画像を２値画像に変換する。
【００５１】
ステップS701では、各監視画像中の画素点のグレースケール値の最大値から、グレースケール値の大から小への順序に従って、各グレースケール値に対応する画素点の数量を順次累加し、累加した画素点の数量が所定値に達した時に、累加した画素点が有する最小グレースケール値を前記グレースケール閾値とする。
【００５２】
ステップS503では、例えば、前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散がすべて各自の閾値を超えた時に、該組の火炎候補領域を火炎発生領域として判定することができる。
【００５３】
上述の各ステップの詳細な説明については、実施例1中の対応する部品の説明を参照することができるので、ここでは、詳しい説明を省略する。
【００５４】
本実施例によれば、連続したN個の監視画像のうちの火炎候補領域の所定ベクトル及びHuモーメント（Hu  moments）に基づいて、該連続したN個の監視画像において火炎発生領域があるかを検出することができ、これにより、画像中のカラー情報及びテクスチャー情報に基づく火炎検出方法に比べ、本実施例の火炎検出方法は、夜間環境下でも火炎を正確に検出することができ、また、本実施例の火炎検出方法の検出の正確性が高いため、ランプの光などのファクターによる干渉を避けることもできる。
【実施例３】
【００５５】
本発明の実施例3は、電子機器を提供し、前記電子機器は、実施例1に記載の火炎検出装置を含む。
【００５６】
図8は、本発明の実施例3における電子機器の構成図である。図8に示すように、電子機器800は、中央処理装置（CPU）801及び記憶器802を含んでも良く、記憶器802は、中央処理装置801に接続される。そのうち、該記憶器802は、各種データを記憶することができ、また、さらに情報処理用のプログラムを記憶することもでき、該プログラムは、中央処理装置801の制御下で実行することができる。
【００５７】
１つの実施方式では、火炎検出装置の機能は、中央処理装置801に統合することができる。
【００５８】
そのうち、中央処理装置801は、次のように構成されても良く、即ち、
連続した所定数量の監視画像から少なくとも一組の火炎候補領域を抽出し、そのうち、前記連続した所定数量の監視画像の各々から１つの火炎候補領域を抽出して一組の火炎候補領域を形成し、前記一組の火炎候補領域のうち、前記連続した所定数量の監視画像のうちの最後の１つの火炎候補領域は、他の監視画像の火炎候補領域とすべて重畳し；
各組の火炎候補領域における所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び火炎候補領域のHuモーメント（Hu  moments）の分散を計算し、そのうち、前記所定ベクトルは、各火炎候補領域において質量中心位置と最高点位置とを接続するベクトルであり；及び
前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散に基づいて、各組の火炎候補領域が火炎発生領域であるかを判断する。
【００５９】
中央処理装置801は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、
前記連続した所定数量の監視画像の各々を２値画像に変換し；
各フレーム２値画像中の面積が第一閾値以上の連通領域を抽出して、該フレーム２値画像中の第一候補領域とし；及び
各フレーム２値画像の第一候補領域から前記火炎候補領域を選択して、一組の火炎候補領域を構成する。
【００６０】
中央処理装置801は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、
各監視画像の画素点のグレースケール値に基づいて、グレースケール閾値を設定し；及び
前記グレースケール閾値に基づいて、各監視画像を２値画像に変換する。
【００６１】
中央処理装置801は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、
各監視画像中の画素点のグレースケール値の最大値から、グレースケール値の大から小への順序に従って、各グレースケール値に対応する画素点の数量を順次累加し、累加した画素点の数量が所定値に達した時に、累加した画素点が有する最小グレースケール値を前記グレースケール閾値とする。
【００６２】
中央処理装置801は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、
前記２値画像中の面積が第一閾値以上の連通領域を抽出する前に、前記２値画像に対して形態学的フィルタリング処理を行う。
【００６３】
中央処理装置801は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、
前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散がすべて各自の閾値を超えた時に、該組の火炎候補領域を火炎発生領域として判定する。
【００６４】
また、図8に示すように、電子機器800は、さらに、入出力ユニット803及び表示ユニット804などを含んでも良く、そのうち、これらの部品の機能は、従来技術に類似したので、ここでは、詳しい説明を省略する。なお、電子機器800は、必ずしも図8中のすべての部品を含む必要がない。また、電子機器800は、さらに、図8に示されていない部品を含んでも良く、これについては、従来技術を参照することができる。
【００６５】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プログラムを提供し、そのうち、火炎検出装置又は電子機器中で前記プログラムを実行する時に、前記プログラムは、コンピュータに、前記火炎検出装置又は電子機器中で実施例2に記載の火炎検出方法を実行させる。
【００６６】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プログラムを記憶した記憶媒体を提供し、そのうち、前記記憶媒体は、上述のコンピュータ可読プログラムを提供し、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、火炎検出装置又は電子機器中で実施例2に記載の火炎検出方法を実行させる。
【００６７】
また、本発明の実施例による方法及び装置は、ソフトウェアにより実現されても良く、ハードェアにより実現されてもよく、ハードェア及びソフトウェアの組み合わせにより実現されても良い。また、本発明は、このようなコンピュータ可読プログラムにも関し、即ち、前記プログラムは、ロジック部品により実行される時に、前記ロジック部品に、上述の装置又は構成要素を実現させることができ、又は、前記ロジック部品に、上述の方法又はそのステップを実現させることができる。さらに、本発明は、上述のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えば、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、DVD、flashメモリなどにも関する。
【００６８】
また、以上の複数の実施例に関し、さらに次のような付記も開示する。
【００６９】
（付記1）
監視画像に基づいて火炎を検出する火炎検出装置であって、
連続した所定数量の監視画像から少なくとも一組の火炎候補領域を抽出するための第一抽出ユニットであって、前記連続した所定数量の監視画像の各々から１つの火炎候補領域を抽出して前記一組の火炎候補領域を形成し、前記一組の火炎候補領域のうち、前記連続した所定数量の監視画像のうちの最後の１つの火炎候補領域は、他の監視画像の火炎候補領域とすべて重畳する、第一抽出ユニット；
各組の火炎候補領域における所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び火炎候補領域のHuモーメント（Hu  moments）の分散を計算するための第一計算ユニットであって、前記所定ベクトルは、各火炎候補領域において質量中心位置と最高点位置とを接続するベクトルである、第一計算ユニット；及び
前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散に基づいて、各組の火炎候補領域が火炎発生領域であるかを判断するための第一判断ユニットを含む、装置。
【００７０】
（付記2）
付記1に記載の火炎検出装置であって、
前記第一抽出ユニットは、
前記連続した所定数量の監視画像の各々を２値画像に変換するための第一変換ユニット；
各フレームの２値画像中の面積が第一閾値以上の連通領域を抽出して、該フレームの２値画像中の第一候補領域とするための第二抽出ユニット；及び
各フレームの前記２値画像の第一候補領域から前記火炎候補領域を選択して、前記一組の火炎候補領域を構成するための第一選択ユニットを含む、装置。
【００７１】
（付記3）
付記2に記載の火炎検出装置であって、
前記第一変換ユニットは、
各監視画像の画素点のグレースケール値に基づいて、グレースケール閾値を設定するための設定サブユニット；及び
前記グレースケール閾値に基づいて、各監視画像を２値画像に変換するための変換サブユニットを含む、装置。
【００７２】
（付記4）
付記3に記載の火炎検出装置であって、
前記設定サブユニットは、
各監視画像中の画素点のグレースケール値の最大値から、グレースケール値の大から小への順序に従って、各グレースケール値に対応する画素点の数量を順次累加し；及び
累加した画素点の数量が所定値に達した時に、累加した画素点が有する最小グレースケール値を前記グレースケール閾値とする、装置。
【００７３】
（付記5）
付記2に記載の火炎検出装置であって、
前記第一抽出ユニットは、
前記２値画像に対して形態学的フィルタリング処理を行い、前記形態学的フィルタリング処理後の前記２値画像を前記第二抽出ユニットに入力するための第一フィルタイングユニットをさらに含む、装置。
【００７４】
（付記6）
付記1に記載の火炎検出装置であって、
前記第一判断ユニットは、前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散がすべて各自の閾値を超えた時に、該組の火炎候補領域を火炎発生領域と判定する、装置。
【００７５】
（付記7）
付記1〜6のうちの任意の１項に記載の火炎検出装置を含む、電子機器。
【００７６】
（付記8）
監視画像に基づいて火炎を検出する火炎検出方法であって、
連続した所定数量の監視画像から少なくとも一組の火炎候補領域を抽出し、そのうち、前記連続した所定数量の監視画像の各々から１つの火炎候補領域を抽出して前記一組の火炎候補領域を形成し、前記一組の火炎候補領域のうち、前記連続した所定数量の監視画像のうちの最後の１つの火炎候補領域は、他の監視画像の火炎候補領域とすべて重畳し；
各組の火炎候補領域における所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び火炎候補領域のHuモーメント（Hu  moments）の分散を計算し、そのうち、前記所定ベクトルは、各火炎候補領域において質量中心位置と最高点位置とを接続するベクトルであり；及び
前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散に基づいて、各組の火炎候補領域が火炎発生領域であるかを判断することを含む、方法。
【００７７】
（付記9）
付記8に記載の火炎検出方法であって、
前記連続した所定数量の監視画像から少なくとも一組の火炎候補領域を抽出することは、
前記連続した所定数量の監視画像の各々を２値画像に変換し；
各フレームの２値画像中の面積が第一閾値以上の連通領域を抽出して、該フレームの２値画像中の第一候補領域とし；及び
各フレームの前記２値画像中の第一候補領域から前記火炎候補領域を選択して、前記一組の火炎候補領域を構成することを含む、方法。
【００７８】
（付記10）
付記9に記載の火炎検出方法であって、
前記監視画像を２値画像に変換することは、
各監視画像の画素点のグレースケール値に基づいて、グレースケール閾値を設定し；及び
前記グレースケール閾値に基づいて、各監視画像を２値画像に変換することを含む、方法。
【００７９】
（付記11）
付記10に記載の火炎検出方法であって、
前記各監視画像の画素点のグレースケール値に基づいて、グレースケール閾値を設定することは、
各監視画像中の画素点のグレースケール値の最大値から、グレースケール値の大から小への順序に従って、各グレースケール値に対応する画素点の数量を順次累加し、累加した画素点の数量が所定値に達した時に、累加した画素点が有する最小グレースケール値を前記グレースケール閾値とすることを含む、方法。
【００８０】
（付記12）
付記9に記載の火炎検出方法であって、
前記２値画像中の面積が第一閾値以上の連通領域を抽出する前に、前記２値画像に対して形態学的フィルタリング処理を行うことをさらに含む、方法。
【００８１】
（付記13）
付記8に記載の火炎検出方法であって、
前記各組の火炎候補領域が火炎発生領域であるかを判断することは、
前記所定ベクトルの方向角の分散、前記所定ベクトルの振幅の分散、及び前記Huモーメント（Hu  moments）の分散がすべて各自の閾値を超えた時に、該組の火炎候補領域を火炎発生領域と判定することを含む、方法。
【００８２】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。
【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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