(57)【要約】      （修正有）【課題】煙を検知することが困難な暗闇環境において、画像処理を利用して、高精度な炎検出装置を提供する。【解決手段】本発明の炎検出装置は、カメラ１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、炎の発生を検出する。カメラ１により撮像された画像の中から、事前に設定された周辺光輝度値を有する画素を抽出することで周辺光領域を特定し、特定した周辺光領域において、炎が発生しているか否かを識別するための特徴量を算出することで炎の発生の有無を判断する炎検出部３０を備える。【選択図】図１
2019096265.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、炎の発生を検出する炎検出装置であって、
前記カメラにより撮像された画像の中から、事前に設定された周辺光輝度値を有する画素を抽出することで周辺光領域を特定し、特定した前記周辺光領域において、炎が発生しているか否かを識別するための特徴量を算出することで炎の発生の有無を判断する炎検出部
を備える炎検出装置。
【請求項２】
検出対象となる炎を撮像した撮像データを用いて、炎の発生により照らされる周辺光領域を特定するための前記周辺光輝度値を設定する前処理部と、
前記前処理部は、炎であるか否かを識別するために適した輝度値として所定の範囲が設定された炎抽出閾値に基づいて、前記所定の範囲に含まれる輝度値を有する画素を収集して輝度ヒストグラムを作成し、さらに前記輝度ヒストグラムに対する確率分布を作成し、前記確率分布の中で一定値以上の確率を持つ輝度値を前記周辺光輝度値として特定する
請求項１記載の炎検出装置。
【請求項３】
前記炎検出部は、前記周辺光領域を構成する各画素の横軸座標の標準偏差を前記特徴量に相当する広がり特徴量として算出し、前記広がり特徴量があらかじめ設定された炎判定用の横幅閾値以上となった場合に、炎が発生したと判断する第１判断処理を実行する
請求項１または２に記載の炎検出装置。
【請求項４】
前記カメラにより時系列で撮像された複数の画像を時系列画像として記憶する画像メモリをさらに備え、
前記時系列画像のそれぞれに基づいて時系列差分を算出し、前記周辺光領域の各画素について前記時系列差分が所定値以上となる回数をカウントし、前記周辺光領域を構成する画素に対して、所定の回数を示す画素数の割合を揺らぎ特徴量として算出し、前記揺らぎ特徴量が、あらかじめ設定された範囲内となった場合に、炎が発生したと判断する第２判断処理を実行する
請求項１から３のいずれか１項に記載の炎検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に、煙の発生を検知することが困難な暗闇環境下において、火災に伴って発生する炎を、画像処理を利用して高精度に検出する炎検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理技術を応用し、監視カメラが撮像した監視領域の中から、人工光源を省いて炎の領域だけを抽出できる従来の火災検出装置がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に係る従来装置は、監視領域を撮影する撮影手段と、撮影手段により撮影された画像を格納するための画像メモリとを備え、画像メモリに格納された画像を処理することにより火災を検出する。より具体的には、この従来装置は、画像から火災らしい領域を抽出する火災候補領域抽出手段と、火災らしい領域の周辺の火災周辺領域に、黒煙が発生しているか否かを検出する黒煙検出手段と、黒煙検出手段が黒煙を検出した時に、火災らしい領域が本当の火災領域であると判別する火災判別手段とを備えている。
【０００４】
そして、黒煙検出手段は、火災周辺領域における輝度値の低い領域の面積を演算する特徴量演算手段から構成される。このような構成を備えることで、従来装置は、所定値以上の明度を有する領域を火災らしい領域として抽出し、その火災らしい領域の周辺の火災周辺領域の明度が所定値以下の時に、この火災周辺領域に黒煙が発生していると検出している。
【０００５】
そして、従来装置は、最終的に、黒煙が発生している場合には、その火災らしい領域が本当の火災領域であると判別している。このため、従来装置は、監視領域に照明用の光源、車両の光源などが混在していても、それらの光源と炎を確実に識別することを可能としている。さらに、従来装置は、火災周辺領域の明度が低下する傾向がある時には、火災周辺領域に黒煙が発生していると判断することにより、より早く火災の発生を検出することを可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１０−２６９４７１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、以下のような課題がある。
特許文献１に係る従来技術は、所定値以上の明度を有する領域を火災らしい領域として抽出し、その火災らしい領域の周辺を火災周辺領域として特定している。しかしながら、火災らしい領域を特定した後に、火災周辺領域を特定する２段階処理では、１段階目において、誤報源によって、火災らしい領域を特定してしまうおそれがある。
【０００８】
特に、監視領域として、トンネル、消灯後の室内等の暗闇環境を想定すると、炎以外の誤報源による高輝度領域を火災らしい領域として特定してしまうおそれが考えられ、炎検出精度の劣化要因となる。
【０００９】
また、暗闇環境下では、煙の発生を検知することが困難である。従って、従来装置のように、黒煙を検出した結果、最終的に火災が発生したと判断することは困難となる。そこで、このような暗闇環境下でも、誤報源を検出してしまうことなしに、高精度に炎検出を行うことが望まれている。
【００１０】
本発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、特に、煙を検知することが困難な暗闇環境下において、画像処理を利用して、高精度な炎検出を可能とする炎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】
【００１１】
本発明に係る炎検出装置は、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、炎の発生を検出する炎検出装置であって、カメラにより撮像された画像の中から、事前に設定された周辺光輝度値を有する画素を抽出することで周辺光領域を特定し、特定した周辺光領域において、炎が発生しているか否かを識別するための特徴量を算出することで炎の発生の有無を判断する炎検出部を備えるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、炎を直接検出することなしに、炎によって照らされる周辺光領域を特定し、この周辺光領域から算出される特徴量に基づいて、誤検出を抑制した上で、本来の検出対象である炎検出を行う構成を備えている。この結果、特に、煙を検知することが困難な暗闇環境下において、画像処理を利用して、高精度な炎検出を可能とする炎検出装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態１における炎検出装置の構成図である。
【図２】本発明の実施の形態１において、周辺光領域抽出部により算出される輝度ヒストグラムおよび輝度確率分布を示した図である。
【図３】本発明の実施の形態１において、低照度環境下で炎が発する光を撮像した画像と、低照度環境下でライトが発する光を撮像した画像とを対比した図である。
【図４】本発明の実施の形態１において、低照度環境下で炎が発する光を撮像した画像に関して周辺光領域を特定した画像と、低照度環境下でライトが発する光を撮像した画像に関して周辺光領域を特定した画像とを対比した図である。
【図５】本発明の実施の形態１において、低照度環境下で炎が発する光を撮像した画像に関して時系列差分を算出した画像と、低照度環境下でシャッターが閉状態から開状態に切り替わったときを撮像した画像に関して時系列差分を算出した画像とを対比した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の炎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。本発明は、炎を直接検出することなしに、炎によって照らされる周辺光領域を特定し、この周辺光領域から算出される特徴量に基づいて高精度に炎検出を行うことを技術的特徴とするものである。
【００１５】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における炎検出装置の構成図である。本実施の形態１における炎検出装置は、画像メモリ１０、前処理部２０、および炎検出部３０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。
【００１６】
前処理部２０は、周辺光領域抽出部２１を含んで構成される。そして、この前処理部２０は、画像メモリ１０に記憶された炎の画像、あるいは事前に収集された炎の撮像データに基づいて、炎の発生により照らされた周辺の明るいエリアを周辺光領域として特定する機能を有している。
【００１７】
また、炎検出部３０は、広がり特徴量算出部３１、揺らぎ特徴量算出部３２、および炎判定部３３を含んで構成される。炎検出部３０は、前処理部２０で特定された周辺光領域を用いて、炎の発生の有無を検出するための広がり特徴量および揺らぎ特徴量を算出し、算出結果に基づいて炎が発生しているか否かを判断する機能を有している。
【００１８】
ここで、本願発明の検出原理について、概略ステップを説明する。
まず始めに、前処理部２０は、検出対象となる炎を撮像した撮像データを用いて、炎の発生により照らされる周辺光領域を特定するための周辺光輝度値を事前学習により特定する（ステップ１）。なお、この際の撮像データは、実際の監視環境下において火災を発生させた際に、カメラ１により撮像されたデータを使用することが最も望ましい。ただし、周辺光輝度値を特定できれば、別の環境下で得られた撮像データを用いることも可能である。
【００１９】
次に、前処理部２０は、実際に監視を行う際には、暗闇環境下においてカメラ１から取得された画像から、事前学習により特定しておいた周辺光輝度値を有する画素群を抽出することで、周辺光領域を特定する（ステップ２）。
【００２０】
次に、広がり特徴量算出部３１は、特定された周辺光領域を元に、広がり特徴量を算出し、炎判定部３３は、広がり特徴量に基づいて炎らしさを判別し、火災の判定を行う（ステップ３）。
【００２１】
さらに、揺らぎ特徴量算出部３２は、特定された周辺光領域を元に、揺らぎ特徴量を算出し、炎判定部３３は、揺らぎ特徴量に基づいて炎らしさを判別し、火災の判定を行う（ステップ４）。
【００２２】
そこで、これらのステップに沿って、本発明の具体的な炎検出手法を説明する。
【００２３】
＜ステップ１：事前学習による周辺光輝度値の特定処理＞
前処理部２０内の周辺光領域抽出部２１は、周辺光領域を構成する周辺光画素が有すべき周辺光輝度値を、事前学習により求める。具体的には、周辺光領域抽出部２１は、まず、炎を撮影した映像データから、下式（１）の輝度値条件を満たす画素を収集する。
Ｔ／３＜輝度値＜Ｔ          （１）
【００２４】
ここで、Ｔは、炎抽出閾値であり、例えば、炎が発生している画像のダイナミックレンジから、下式（２）によって求めることができる。
（ｍａｘ−ｍｉｎ）×０．８＋ｍｉｎ          （２）
ｍａｘ：最大輝度値
ｍｉｎ：最小輝度値
【００２５】
なお、上式（１）は、一例であり、下限を示す左辺のＴ／３に関しては、監視対象となる環境の特性、炎の特性などに応じて、Ｔよりも小さい値として適切に設定することができる。また、上限を示す右辺のＴに関しても、監視対象となる環境の特性、炎の特性などに応じて、Ｔ以外の値として適切に設定することができる。
【００２６】
ただし、炎を撮像したサンプル画像を用いて検証した結果、上式（１）の輝度値条件により、適切な周囲光領域を抽出できることが確認できた。そして、本願発明では、炎自身を直接検出するための閾値Ｔよりも低い範囲を含む領域を輝度値条件として設定することで、周辺光領域を特定することを特徴の１つとしている。
【００２７】
そして、周辺光領域抽出部２１は、抽出したそれぞれの画素に関して、輝度ごとに画素数をカウントすることで、輝度ヒストグラムを作成する。さらに、周辺光領域抽出部２１は、輝度ヒストグラムから輝度確率分布を作成する。図２は、本発明の実施の形態１において、周辺光領域抽出部２１により算出される輝度ヒストグラムおよび輝度確率分布を示した図である。
【００２８】
なお、周辺光領域抽出部２１は、輝度ヒストグラムから輝度確率分布を作成するに当たっては、一例として、カーネル密度推定を適用することができる。
【００２９】
次に、周辺光領域抽出部２１は、作成した輝度確率分布を学習データとし、一定値以上の確率を持つ輝度値を周辺光輝度値として特定する。なお、この一定値は、監視対象となる環境の特性、炎の特性などに応じて、適切な値が設定される。このような一連の事前学習により、前処理部２０は、周辺光領域を構成する周辺光画素が有する周辺光輝度値をあらかじめ特定することができる。
【００３０】
＜ステップ２：監視時における周辺光領域の抽出処理＞
周辺光領域抽出部２１は、実際の監視を行う際には、監視カメラ１により撮像された１枚の画像の中から、事前に特定した周辺光輝度値を有する画素を周辺光画素として抽出する。この結果、周辺光領域抽出部２１は、監視時に取得された画像内における周辺光領域を、容易に特定することができる。
【００３１】
なお、前処理部２０においては、ステップ１の事前学習による周辺光輝度値の特定処理のみを行い、ステップ２の監視時における周辺光領域の抽出処理に関しては、後述するステップ３、ステップ４の中で、炎検出部３０側で実施する構成を採用することも可能である。
【００３２】
＜ステップ３：広がり特徴量に基づく炎検出処理＞
暗闇環境下、すなわち、低照度環境下で炎を検出する場合、誤報源として考えられる要因は、ライト灯等の照明器具がある。図３は、本発明の実施の形態１において、低照度環境下で炎が発する光を撮像した画像（図３（ａ））と、低照度環境下でライトが発する光を撮像した画像（図３（ｂ））とを対比した図である。
【００３３】
図３（ａ）と図３（ｂ）の対比からも明らかなように、検出対象である炎が発する光には、指向性が無く、誤報源であるライト等の照明器具が発する光には、指向性があることがわかる。
【００３４】
そして、指向性の有無により、周辺光の広がり方には差異が生じる。そこで、本発明では、この周辺光の広がりを示す特徴量を利用して、炎検出判定を行っている。図４は、本発明の実施の形態１において、低照度環境下で炎が発する光を撮像した画像に関して周辺光領域を特定した画像（図４（ａ））と、低照度環境下でライトが発する光を撮像した画像に関して周辺光領域を特定した画像（図４（ｂ））とを対比した図である。
【００３５】
図４（ａ）と図４（ｂ）の対比からも明らかなように、それぞれの周辺光領域を比較すると、炎の場合には、横方向に広がる傾向にあるが、ライト等の誤報源の場合には、縦方向に広がる傾向にある。そこで、広がり特徴量算出部３１は、周辺光領域を構成する周辺光画素の横軸座標について、横方向のバラツキの指標となる標準偏差を、広がり特徴量として算出する。
【００３６】
なお、本実施の形態１では、広がり特徴量として標準偏差を用いる場合を例示しているが、分散値など、バラツキの指標となる値であれば、標準偏差以外の指標を用いることも可能である。
【００３７】
そして、広がり特徴量算出部３１は、広がり特徴量があらかじめ設定した横幅閾値以上となった場合には、炎と判断する。このようにして、広がり特徴量算出部３１は、広がり特徴量を用いることで、図４（ａ）と図４（ｂ）の状態を識別することができ、低照度環境下において、誤検出を抑制し、検出対象である炎を高精度に検出できる炎検出装置を実現できる。
【００３８】
なお、このステップ３による広がり特徴量に基づく炎検出処理は、１枚の画像に対する処理を基本としている。ただし、時系列画像のそれぞれに対して個別に求めた広がり特徴量の結果を考慮して、最終的に炎の有無を判断することも可能である。
【００３９】
＜ステップ４：揺らぎ特徴量に基づく炎検出処理＞
暗闇環境下での誤報源としては、ライト灯等の照明器具だけでなく、例えば、監視対象空間に設けられているシャッターを、閉状態から開状態とした場合が考えられる。シャッターが閉状態から開状態に切り替わることで、カメラ１で撮像された監視領域の大部分に急激な明るさの変化が生じることが考えられる。
【００４０】
このような現象が発生した場合には、ステップ３で説明した周辺光の広がり特徴量のみの判定では、誤判定の可能性が高くなる。そこで、揺らぎ特徴量算出部３２は、炎特有の揺らぎを捉えるために、輝度値の時系列変化に着目して、揺らぎ特徴量を算出する。
【００４１】
具体的には、揺らぎ特徴量算出部３２は、周辺光領域中の周辺光画素について、一定期間内の時系列差分を算出し、その差分値があらかじめ設定された揺らぎ判定値以上となる回数をそれぞれカウントする。ここで、時系列差分とは、カメラ１により時系列で撮像された複数の画像について、時系列的に隣接する２つの画像間の画素ごとの差分値のことである。
【００４２】
さらに、揺らぎ特徴量算出部３２は、カウント値があらかじめ設定された炎判定用のカウント値以上の回数を示す画素数を求め、さらに、この求めた画素数が、周辺光領域を構成する全画素数に占める割合を、揺らぎ特徴量として算出する。
【００４３】
図５は、本発明の実施の形態１において、低照度環境下で炎が発する光を撮像した画像に関して時系列差分を算出した画像（図５（ａ））と、低照度環境下でシャッターが閉状態から開状態に切り替わったときを撮像した画像に関して時系列差分を算出した画像（５４（ｂ））とを対比した図である。
【００４４】
なお、図５においては、時系列差分と共に、背景差分が示されている。ここで、背景差分とは、炎が発生していない状態でカメラ１により撮像された背景画像と、カメラ１により時系列で撮像された複数の画像のそれぞれとの間の画素ごとの差分値のことである。
【００４５】
炎の場合には、周辺光領域の縁付近で時系列差分が多く抽出される。この結果、炎判定用のカウント値以上の回数を示す画素数が、周辺光領域を構成する全画素数に占める割合、すなわち、揺らぎ特徴量の値が大きくなる。
【００４６】
一方、シャッター開閉の場合には、時系列差分の抽出が少なく、背景差分領域と時系列差分領域が重なる。この結果、炎判定用のカウント値以上の回数を示す画素数が、周辺光領域を構成する全画素数に占める割合、すなわち、揺らぎ特徴量の値が非常に小さくなる。
【００４７】
なお、誤報源となる回転灯、フラッシュライトなどが存在する場合には、明暗時の差が大きいため、時系列差分のみ抽出される領域が大きくなる。この結果、炎判定用のカウント値以上の回数を示す画素数が、周辺光領域を構成する全画素数に占める割合、すなわち、揺らぎ特徴量の値が非常に大きくなる。
【００４８】
従って、揺らぎ特徴量算出部３２は、揺らぎ特徴量が所望の範囲内となった場合に、炎が発生したと判断することで、シャッター開閉による誤報源、回転灯、フラッシュライトなどによる誤報源を炎と判定することを防止でき、検出対象である炎をさらに高精度で検出できる炎検出装置を実現できる。
【００４９】
以上のように、実施の形態１によれば、炎を直接検出することなしに、炎によって照らされる周辺光領域に着目した炎検出を行っている。具体的には、周辺光領域を特定するための周辺光輝度値を、事前学習により算出できる構成を備えている。さらに、実際の監視時には、周辺光輝度値を有する画素を抽出することで周辺光領域を特定し、周辺光領域における特徴量を算出することで、炎検出を行うことができる構成を備えている。
【００５０】
特徴量としては、炎特有の挙動を示す広がり特徴量を利用する。また、広がり特徴量を用いた際の誤検出要因を取り除くために、さらなる特徴量として、揺らぎ特徴量も利用している。この結果、煙を検知することが困難な暗闇環境下において、画像処理を利用して、高精度な炎検出を可能とする炎検出装置を実現できる。
【００５１】
なお、本願発明の特徴である周辺光領域を用いて炎の発生の有無を判別するものとしているが、例えば、炎を判別可能なアルゴリズムなどを組み合わせて炎を判別するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５２】
１  カメラ（監視カメラ）、１０  画像メモリ、２０  前処理部、２１  周辺光領域抽出部、３０  炎検出部、３１  特徴量算出部、３２  特徴量算出部、３３  炎判定部。
【図１】
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【図２】
2019096265.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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