(57)【要約】【課題】危険性の小さな火点を除外し、火災に繋がるような危険性の高い火点を識別できる火災識別装置を提供すること。【解決手段】本発明の火災識別装置は、警戒区域内における燃焼又は炎による火点の発生を判定する第１判定部３１と、第１判定３１部で火点の発生を判定すると、火点の成長を判定する第２判定部３２とを備え、警戒区域内を撮影する撮影部１０と、撮影部１０で撮影される画像を時系列情報とともに記憶する画像記憶部３４とを有し、第２判定部３２では、画像記憶部３４に記憶された複数の画像を、時系列情報を元に比較し、画像に含まれる、火点の形状、大きさ、色、輝度、及び揺らぎの内の少なくとも一つを含む炎要素の時系列的変化から火点の成長を判定することを特徴とする。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
警戒区域内における燃焼又は炎による火点の発生を判定する第１判定部と、
前記第１判定部で前記火点の発生を判定すると、前記火点の成長を判定する第２判定部と
を備え、
前記警戒区域内を撮影する撮影部と、
前記撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶する画像記憶部と
を有する火災識別装置であって、
前記第２判定部では、
前記画像記憶部に記憶された複数の前記画像を、前記時系列情報を元に比較し、
前記画像に含まれる、前記火点の形状、大きさ、色、輝度、及び揺らぎの内の少なくとも一つを含む炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を判定する
ことを特徴とする火災識別装置。
【請求項２】
前記火点が成長していると判定する、前記炎要素の時系列的変化パターンを記憶する時系列的変化パターン記憶部を有し、
前記第２判定部では、前記画像に含まれる前記炎の前記時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較して判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の火災識別装置。
【請求項３】
前記警戒区域内の温度分布を検出するサーモセンサを有し、
前記第１判定部では、
前記温度分布の中で最高温度の位置を前記火点と仮決定し、
仮決定した前記火点での温度が閾値以上の場合に前記火点の前記発生と判定し、
前記第１判定部で前記火点の前記発生を判定すると、前記撮影部で撮影を開始する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の火災識別装置。
【請求項４】
前記火点が発生したと判定する前記炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部を有し、
前記第１判定部では、
前記画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターン記憶部に記憶している前記火点パターンと比較して判定する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の火災識別装置。
【請求項５】
前記火点が発生したと判定する前記炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部を有し、
前記第１判定部では、
前記画像記憶部に記憶された、第１画像に含まれる前記炎要素、及び前記第１画像の後に撮影された第２画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターン記憶部に記憶している前記火点パターンと比較して判定し、
前記第２判定部では、
前記画像記憶部に記憶された、前記第２画像の後に撮影された第３画像を含む、少なくとも３つの前記画像に含まれる前記炎の前記時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較して判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の火災識別装置。
【請求項６】
前記撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、
前記画像記憶部として、第１画像記憶部と第２画像記憶部とを有し、
前記第１画像記憶部では、前記第１撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第２画像記憶部では、前記第２撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第２判定部では、
前記第１画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、
前記第２画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、
前記第１画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、及び前記第２画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、少なくともいずれかの仮判定があれば前記火点が成長していると判定する
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の火災識別装置。
【請求項７】
前記撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、
前記画像記憶部として、第１画像記憶部と第２画像記憶部とを有し、
前記第１画像記憶部では、前記第１撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第２画像記憶部では、前記第２撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第２判定部では、
前記第１画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、
前記第２画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、
前記第１画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、前記第２画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、双方の仮判定によって前記火点が成長していると判定する
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の火災識別装置。
【請求項８】
前記撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、
前記画像記憶部として、第１画像記憶部と第２画像記憶部とを有し、
前記第１画像記憶部では、前記第１撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第２画像記憶部では、前記第２撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第１判定部では、
前記第１画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、
前記第２画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、
前記第１画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、及び前記第２画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、少なくともいずれかの仮判定があれば前記火点が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の火災識別装置。
【請求項９】
前記撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、
前記画像記憶部として、第１画像記憶部と第２画像記憶部とを有し、
前記第１画像記憶部では、前記第１撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第２画像記憶部では、前記第２撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第１判定部では、
前記第１画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、
前記第２画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、
前記第１画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、前記第２画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、双方の仮判定によって前記火点が発生していると判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の火災識別装置。
【請求項１０】
前記撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、
前記画像記憶部には、前記第１撮影部及び前記第２撮影部で撮影される画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第２判定部では、前記第１撮影部及び前記第２撮影部で撮影される前記画像を元に生成した三次元画像を用いる
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の火災識別装置。
【請求項１１】
前記撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、
前記画像記憶部には、前記第１撮影部及び前記第２撮影部で撮影される画像を前記時系列情報とともに記憶し、
前記第１判定部では、前記第１撮影部及び前記第２撮影部で撮影される前記画像を元に生成した三次元画像を用いる
ことを特徴とする請求項４に記載の火災識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、消火設備に用いる火災識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に炎の検出装置として、炎特有の波長光である４．５μmを中心としたＣＯ２共鳴放射帯を用いるものが知られている。
また特許文献１では、時系列の画像を二値化処理し、連続する前後の画像を比較することで炎候補領域を特定し、その後、楕円一致率や平均輝度の変化量等の五つの特徴量から炎判別する炎検出装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６１４０５９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、ＣＯ２共鳴放射帯を撮影する赤外線撮像素子は、冷却構造に複雑な構成を要し、且つ大型で高価であるという課題があった。
また特許文献１では、上記の課題を解決するが、炎候補領域の特定ならびに炎判定の工程が煩雑である。
またいずれも、そのまま放っておけば自消し火災には繋がらないような、危険性の小さな火炎も抽出する可能性がある。このような危険性の小さな火炎も検知してしまうことは、建物使用者のみならず、当該建物の存する地域を管轄する消防職員にとっても、現場駆けつけや火災原因調査ならびに報告などの業務の負担を増す可能性がある。
【０００５】
そこで本発明は、危険性の小さな火点を除外し、火災に繋がるような危険性の高い火点を識別できる火災識別装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１記載の本発明の火災識別装置は、警戒区域内における燃焼又は炎による火点の発生を判定する第１判定部と、前記第１判定部で前記火点の発生を判定すると、前記火点の成長を判定する第２判定部とを備え、前記警戒区域内を撮影する撮影部と、前記撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶する画像記憶部とを有する火災識別装置であって、前記第２判定部では、前記画像記憶部に記憶された複数の前記画像を、前記時系列情報を元に比較し、前記画像に含まれる、前記火点の形状、大きさ、色、輝度、及び揺らぎの内の少なくとも一つを含む炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を判定することを特徴とする。
請求項２記載の本発明は、請求項１に記載の火災識別装置において、前記火点が成長していると判定する、前記炎要素の時系列的変化パターンを記憶する時系列的変化パターン記憶部を有し、前記第２判定部では、前記画像に含まれる前記炎の前記時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較して判定することを特徴とする。
請求項３記載の本発明は、請求項１又は請求項２に記載の火災識別装置において、前記警戒区域内の温度分布を検出するサーモセンサを有し、前記第１判定部では、前記温度分布の中で最高温度の位置を前記火点と仮決定し、仮決定した前記火点での温度が閾値以上の場合に前記火点の前記発生と判定し、前記第１判定部で前記火点の前記発生を判定すると、前記撮影部で撮影を開始することを特徴とする。
請求項４記載の本発明は、請求項１又は請求項２に記載の火災識別装置において、前記火点が発生したと判定する前記炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部を有し、前記第１判定部では、前記画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターン記憶部に記憶している前記火点パターンと比較して判定することを特徴とする。
請求項５記載の本発明は、請求項２に記載の火災識別装置において、前記火点が発生したと判定する前記炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部を有し、前記第１判定部では、前記画像記憶部に記憶された、第１画像に含まれる前記炎要素、及び前記第１画像の後に撮影された第２画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターン記憶部に記憶している前記火点パターンと比較して判定し、前記第２判定部では、前記画像記憶部に記憶された、前記第２画像の後に撮影された第３画像を含む、少なくとも３つの前記画像に含まれる前記炎の前記時系列的変化を、前記時系列的変化パターン記憶部に記憶している前記時系列的変化パターンと比較して判定することを特徴とする。
請求項６記載の本発明は、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の火災識別装置において、前記撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、前記画像記憶部として、第１画像記憶部と第２画像記憶部とを有し、前記第１画像記憶部では、前記第１撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第２画像記憶部では、前記第２撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第２判定部では、前記第１画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、前記第２画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、前記第１画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、及び前記第２画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、少なくともいずれかの仮判定があれば前記火点が成長していると判定することを特徴とする。
請求項７記載の本発明は、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の火災識別装置において、前記撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、前記画像記憶部として、第１画像記憶部と第２画像記憶部とを有し、前記第１画像記憶部では、前記第１撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第２画像記憶部では、前記第２撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第２判定部では、前記第１画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、前記第２画像記憶部に記憶された複数の前記画像に含まれる前記炎要素の時系列的変化から前記火点の成長を仮判定し、前記第１画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、前記第２画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、双方の仮判定によって前記火点が成長していると判定することを特徴とする。
請求項８記載の本発明は、請求項４に記載の火災識別装置において、前記撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、前記画像記憶部として、第１画像記憶部と第２画像記憶部とを有し、前記第１画像記憶部では、前記第１撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第２画像記憶部では、前記第２撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第１判定部では、前記第１画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、前記第２画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、前記第１画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、及び前記第２画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、少なくともいずれかの仮判定があれば前記火点が発生していると判定することを特徴とする。
請求項９記載の本発明は、請求項４に記載の火災識別装置において、前記撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、前記画像記憶部として、第１画像記憶部と第２画像記憶部とを有し、前記第１画像記憶部では、前記第１撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第２画像記憶部では、前記第２撮影部で撮影される前記画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第１判定部では、前記第１画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、前記第２画像記憶部に記憶された前記画像に含まれる前記炎要素を、前記火点パターンと比較して仮判定し、前記第１画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、前記第２画像記憶部に記憶された前記画像による仮判定した結果、双方の仮判定によって前記火点が発生していると判定することを特徴とする。
請求項１０記載の本発明は、請求項１又は請求項２に記載の火災識別装置において、前記撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、前記画像記憶部には、前記第１撮影部及び前記第２撮影部で撮影される画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第２判定部では、前記第１撮影部及び前記第２撮影部で撮影される前記画像を元に生成した三次元画像を用いることを特徴とする。
請求項１１記載の本発明は、請求項４に記載の火災識別装置において、前記撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、前記画像記憶部には、前記第１撮影部及び前記第２撮影部で撮影される画像を前記時系列情報とともに記憶し、前記第１判定部では、前記第１撮影部及び前記第２撮影部で撮影される前記画像を元に生成した三次元画像を用いることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の火災識別装置によれば、火点の発生の判定の後に、火点の成長を炎要素の時系列的変化から判定することで、危険性の小さな火点を除外し、火災に繋がるような危険性の高い火点を識別できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の第１実施例による火災識別装置を機能実現手段で現したブロック図
【図２】同火災識別装置の動作を示すフローチャート
【図３】本発明の第２実施例による火災識別装置を機能実現手段で現したブロック図
【図４】同火災識別装置の動作を示すフローチャート
【図５】本発明の第３実施例による火災識別装置を機能実現手段で現したブロック図
【図６】同火災識別装置の動作を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の第１の実施の形態による火災識別装置は、第２判定部では、画像記憶部に記憶された複数の画像を、時系列情報を元に比較し、画像に含まれる、火点の形状、大きさ、色、輝度、及び揺らぎの内の少なくとも一つを含む炎要素の時系列的変化から火点の成長を判定するものである。
本実施の形態によれば、火点の発生の判定の後に、火点の成長を炎要素の時系列的変化から判定することで、危険性の小さな火点を除外し、火災に繋がるような危険性の高い火点を識別できる。
【００１０】
本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態による火災識別装置において、火点が成長していると判定する、炎要素の時系列的変化パターンを記憶する時系列的変化パターン記憶部を有し、第２判定部では、画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定するものである。
本実施の形態によれば、例えば機械学習を用いてパターン化した、火災に繋がるような危険性の高い時系列的変化パターンをあらかじめ記憶しておくことで、より精度の高い判別を瞬時に行うことができる。
【００１１】
本発明の第３の実施の形態は、第１又は第２の実施の形態による火災識別装置において、警戒区域内の温度分布を検出するサーモセンサを有し、第１判定部では、温度分布の中で最高温度の位置を火点と仮決定し、仮決定した火点での温度が閾値以上の場合に火点の発生と判定し、第１判定部で火点の発生を判定すると、撮影部で撮影を開始するものである。
本実施の形態によれば、サーモセンサを用いることで、火点の発生を早期に行える。
【００１２】
本発明の第４の実施の形態は、第１又は第２の実施の形態による火災識別装置において、火点が発生したと判定する炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部を有し、第１判定部では、画像記憶部に記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターン記憶部に記憶している火点パターンと比較して判定するものである。
本実施の形態によれば、例えば機械学習を用いてパターン化した火点パターンをあらかじめ記憶しておくことで、より精度の高い火点の発生の判別を瞬時に行うことができる。
【００１３】
本発明の第５の実施の形態は、第２の実施の形態による火災識別装置であって、火点が発生したと判定する炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部を有し、第１判定部では、画像記憶部に記憶された、第１画像に含まれる炎要素、及び第１画像の後に撮影された第２画像に含まれる炎要素を、火点パターン記憶部に記憶している火点パターンと比較して判定し、第２判定部では、画像記憶部に記憶された、第２画像の後に撮影された第３画像を含む、少なくとも３つの画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定するものである。
本実施の形態によれば、火点の発生と火点の成長を分けて判定し、また火点の発生の判定より火点の成長の判定を多くの画像によって判定し、更には火点の発生と火点の成長との判定に、例えば機械学習を用いてパターン化した火点パターン及び時系列的変化パターンを用いることで、火災に繋がるような危険性の高い火点を高い精度で識別できる。
【００１４】
本発明の第６の実施の形態は、第１から第５のいずれかの実施の形態による火災識別装置であって、撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、画像記憶部として、第１画像記憶部と第２画像記憶部とを有し、第１画像記憶部では、第１撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶し、第２画像記憶部では、第２撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶し、第２判定部では、第１画像記憶部に記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第２画像記憶部に記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第１画像記憶部に記憶された画像による仮判定した結果、及び第２画像記憶部に記憶された画像による仮判定した結果、少なくともいずれかの仮判定があれば火点が成長していると判定するものである。
本実施の形態によれば、火点の成長を早い段階で識別できる。
【００１５】
本発明の第７の実施の形態は、第１から第５のいずれかの実施の形態による火災識別装置であって、撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、画像記憶部として、第１画像記憶部と第２画像記憶部とを有し、第１画像記憶部では、第１撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶し、第２画像記憶部では、第２撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶し、第２判定部では、第１画像記憶部に記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第２画像記憶部に記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第１画像記憶部に記憶された画像による仮判定した結果、第２画像記憶部に記憶された画像による仮判定した結果、双方の仮判定によって火点が成長していると判定するものである。
本実施の形態によれば、危険性の高い火点の成長を高い精度で識別できる。
【００１６】
本発明の第８の実施の形態は、第４の実施の形態による火災識別装置であって、撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、画像記憶部として、第１画像記憶部と第２画像記憶部とを有し、第１画像記憶部では、第１撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶し、第２画像記憶部では、第２撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶し、第１判定部では、第１画像記憶部に記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第２画像記憶部に記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第１画像記憶部に記憶された画像による仮判定した結果、及び第２画像記憶部に記憶された画像による仮判定した結果、少なくともいずれかの仮判定があれば火点が発生していると判定するものである。
本実施の形態によれば、火点の発生を早い段階で識別できる。
【００１７】
本発明の第９の実施の形態は、第４の実施の形態による火災識別装置であって、撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、画像記憶部として、第１画像記憶部と第２画像記憶部とを有し、第１画像記憶部では、第１撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶し、第２画像記憶部では、第２撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶し、第１判定部では、第１画像記憶部に記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第２画像記憶部に記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第１画像記憶部に記憶された画像による仮判定した結果、第２画像記憶部に記憶された画像による仮判定した結果、双方の仮判定によって火点が発生していると判定するものである。
本実施の形態によれば、危険性の高い火点の発生を高い精度で識別できる。
【００１８】
本発明の第１０の実施の形態は、第１又は第２の実施の形態による火災識別装置において、撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、画像記憶部には、第１撮影部及び第２撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶し、第２判定部では、第１撮影部及び第２撮影部で撮影される画像を元に生成した三次元画像を用いるものである。
本実施の形態によれば、三次元画像を用いることで判定精度を更に高めることができる。
【００１９】
本発明の第１１の実施の形態は、第４の実施の形態による火災識別装置であって、撮影部として、第１撮影部と第２撮影部とを有し、画像記憶部には、第１撮影部及び第２撮影部で撮影される画像を時系列情報とともに記憶し、第１判定部では、第１撮影部及び第２撮影部で撮影される画像を元に生成した三次元画像を用いるものである。
本実施の形態によれば、三次元画像を用いることで判定精度を更に高めることができる。
【実施例】
【００２０】
以下本発明の第１実施例による火災識別装置について説明する。
図１は本実施例による火災識別装置を機能実現手段で現したブロック図である。
本実施例による火災識別装置は、警戒区域内を撮影する撮影部１０と、警戒区域内の温度分布を検出するサーモセンサ２０と、制御部３０とを備えている。
制御部３０は、警戒区域内における燃焼又は炎による火点の発生を判定する第１判定部３１と、火点の成長を判定する第２判定部３２と、火点と判断する温度の閾値を記憶する閾値記憶部３３と、撮影部１０で撮影される画像を時系列情報とともに記憶する画像記憶部３４と、火点が成長していると判定する、炎要素の時系列的変化パターンを記憶する時系列的変化パターン記憶部３５とを備えている。時系列情報は撮影時刻でもよいが、画像の撮影順が判別できる情報であればよい。
【００２１】
第１判定部３１では、サーモセンサ２０で検出する温度分布の中で最高温度の位置を火点と仮決定し、仮決定した火点での温度が閾値記憶部３３に記憶した閾値以上の場合に火点の発生と判定する。なお、サーモセンサ２０で検出される温度は、平均化することなくマトリックス状に区分されている。第１判定部３１では、マトリックス状に区分されて検出される全ての温度を閾値と比較し、閾値以上の温度を検出した場合に、検出した温度の位置を特定することで火点の発生と判定してもよい。
第２判定部３２では、画像記憶部３４に記憶された複数の画像を、時系列情報を元に比較し、画像に含まれる、火点の形状、大きさ、色、輝度、及び揺らぎの内の少なくとも一つを含む炎要素の時系列的変化から火点の成長を判定する。
なお、第２判定部３２では、画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部３５に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが好ましい。時系列的変化パターン記憶部３５に記憶する時系列的変化パターンは、あらかじめ機械学習によってパターン化されたものが好ましい。あらかじめ機械学習によってパターン化された炎要素の時系列的変化パターンは、時系列的な変化情報であり、時系列的な成長曲線若しくは変化曲線、又は近似式に関するデータである。
【００２２】
図２は同火災識別装置の動作を示すフローチャートである。
サーモセンサ２０によって常時警戒区域内の温度分布を検出する（ステップ１）。
ステップ１によって検出される温度分布の中で最高温度の位置を特定して火点と仮決定する（ステップ２）。
ステップ２で、仮決定された火点について、仮決定した火点での温度が閾値記憶部３３に記憶した閾値以上か否かを判定し、仮決定された火点の温度が閾値以上であると火点が発生したと判定する（ステップ３）。
ステップ３において、火点が発生していると判定されると、撮影部１０での撮影を開始する（ステップ４）。
ステップ４で撮影される画像は画像記憶部３４に記憶される（ステップ５）。
ステップ５で記憶された複数の画像は、第２判定部３２において、時系列情報を元に比較し、炎要素の時系列的変化から火点の成長を判定する（ステップ６）。
ステップ６における判定では、画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部３５に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが好ましい。
ステップ６において、火点が成長していると判定すると、火災として判定し（ステップ７）、警報や消火のための出力を行う。
ステップ６において、火点が成長していないと判定すると、撮影部１０での撮影を終了し（ステップ８）、ステップ１に戻ってサーモセンサ２０による温度検出を行う。
【００２３】
本実施例によれば、サーモセンサ２０を用いることで、火点の発生を早期に行える。
また本実施例によれば、火点の発生の判定の後に、火点の成長を炎要素の時系列的変化から判定することで、危険性の小さな火点を除外し、火災に繋がるような危険性の高い火点を識別できる。
また本実施例によれば、機械学習を用いてパターン化した、火災に繋がるような危険性の高い時系列的変化パターンをあらかじめ記憶しておくことで、より精度の高い判別を瞬時に行うことができる。
【００２４】
以下本発明の第２実施例による火災識別装置について説明する。
図３は本実施例による火災識別装置を機能実現手段で現したブロック図である。
本実施例による火災識別装置は、警戒区域内を撮影する撮影部１０と、制御部３０とを備えている。
制御部３０は、警戒区域内における燃焼又は炎による火点の発生を判定する第１判定部３１と、火点の成長を判定する第２判定部３２と、火点が発生したと判定する炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部３６と、撮影部１０で撮影される画像を時系列情報とともに記憶する画像記憶部３４と、火点が成長していると判定する、炎要素の時系列的変化パターンを記憶する時系列的変化パターン記憶部３５とを備えている。時系列情報は撮影時刻でもよいが、画像の撮影順が判別できる情報であればよい。
【００２５】
第１判定部３１では、画像記憶部３４に記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターン記憶部３６に記憶している火点パターンと比較して火点の発生を判定する。火点パターン記憶部３６に記憶する火点パターンは、あらかじめ機械学習によってパターン化されたものが好ましい。あらかじめ機械学習によってパターン化された炎要素の火点パターンは、少なくとも２つの画像による時系列的な変化情報であることが好ましく、時系列的な変化情報としては、時系列的な発生曲線若しくは変化曲線、又は近似式に関するデータである。
第２判定部３２では、画像記憶部３４に記憶された複数の画像を、時系列情報を元に比較し、画像に含まれる、火点の形状、大きさ、色、輝度、及び揺らぎの内の少なくとも一つを含む炎要素の時系列的変化から火点の成長を判定する。
なお、第２判定部３２では、画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部３５に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが好ましい。時系列的変化パターン記憶部３５に記憶する時系列的変化パターンは、あらかじめ機械学習によってパターン化されたものが好ましい。あらかじめ機械学習によってパターン化された炎要素の時系列的変化パターンは、時系列的な変化情報であり、時系列的な成長曲線若しくは変化曲線、又は近似式に関するデータである。
また、第１判定部３１では、画像記憶部３４に記憶された、第１画像に含まれる炎要素、及び第１画像の後に撮影された第２画像に含まれる炎要素を、火点パターン記憶部３６に記憶している火点パターンと比較して判定し、第２判定部３２では、画像記憶部３４に記憶された、第２画像の後に撮影された第３画像を含む、少なくとも３つの画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部３５に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが更に好ましい。
【００２６】
図４は同火災識別装置の動作を示すフローチャートである。
撮影部１０によって常時警戒区域内を撮影する（ステップ４）。
ステップ４で撮影される画像は画像記憶部３４に記憶される（ステップ５）。
ステップ５で記憶された画像は、第１判定部３１において、画像に含まれる炎要素が、火点パターン記憶部３６に記憶している火点パターンと比較され、火点の発生を判定する（ステップ３）。
ステップ３における判定では、第１画像に含まれる炎要素、及び第１画像の後に撮影された第２画像に含まれる炎要素を、火点パターン記憶部３６に記憶している火点パターンと比較して判定することが好ましい。
ステップ３において、火点が発生していると判定されると、ステップ５で記憶された複数の画像は、時系列情報を元に比較し、炎要素の時系列的変化から火点の成長を判定する（ステップ６）。
ステップ３において、火点が発生していないと判定されると、ステップ４に戻って撮影部１０による撮影を行う。
ステップ６における判定では、画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部３５に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが好ましい。
またステップ６における判定では、画像記憶部３４に記憶された、第２画像の後に撮影された第３画像を含む、少なくとも３つの画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部３５に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが更に好ましい。
ステップ６において、火点が成長していると判定すると、火災として判定し（ステップ７）、警報や消火のための出力を行う。
ステップ６において、火点が成長していないと判定すると、ステップ４に戻って撮影部１０による撮影を行う。
【００２７】
本実施例によれば、機械学習を用いてパターン化した火点パターンをあらかじめ記憶しておくことで、より精度の高い火点の発生の判別を瞬時に行うことができる。
また本実施例によれば、火点の発生の判定の後に、火点の成長を炎要素の時系列的変化から判定することで、危険性の小さな火点を除外し、火災に繋がるような危険性の高い火点を識別できる。
また本実施例によれば、機械学習を用いてパターン化した、火災に繋がるような危険性の高い時系列的変化パターンをあらかじめ記憶しておくことで、より精度の高い判別を瞬時に行うことができる。
【００２８】
以下本発明の第３実施例による火災識別装置について説明する。
図５は本実施例による火災識別装置を機能実現手段で現したブロック図である。
本実施例による火災識別装置は、警戒区域内を撮影する撮影部１０と、制御部３０とを備え、撮影部１０として、第１撮影部１０ａと第２撮影部１０ｂとを有している。
制御部３０は、警戒区域内における燃焼又は炎による火点の発生を判定する第１判定部３１と、火点の成長を判定する第２判定部３２と、火点が発生したと判定する炎要素の火点パターンを記憶する火点パターン記憶部３６と、撮影部１０で撮影される画像を時系列情報とともに記憶する画像記憶部３４と、火点が成長していると判定する、炎要素の時系列的変化パターンを記憶する時系列的変化パターン記憶部３５とを備えている。時系列情報は撮影時刻でもよいが、画像の撮影順が判別できる情報であればよい。
画像記憶部３４として、第１画像記憶部３４ａと第２画像記憶部３４ｂとを有し、第１画像記憶部３４ａでは、第１撮影部１０ａで撮影される画像を時系列情報とともに記憶し、第２画像記憶部３４ｂでは、第２撮影部１０ｂで撮影される画像を時系列情報とともに記憶する。
【００２９】
第１判定部３１では、第１画像記憶部３４ａに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第２画像記憶部３４ｂに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第１画像記憶部３４ａに記憶された画像による仮判定、及び第２画像記憶部３４ｂに記憶された画像による仮判定の少なくともいずれかの仮判定があれば火点が発生していると判定する。
第１判定部３１において、少なくともいずれかの仮判定があれば火点が発生していると判定することで、火点の発生を早い段階で識別できる。
なお、第１判定部３１では、第１画像記憶部３４ａに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第２画像記憶部３４ｂに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第１画像記憶部３４ａに記憶された画像による仮判定と、第２画像記憶部３４ｂに記憶された画像による仮判定との双方の仮判定によって火点が発生していると判定することもできる。
第１判定部３１において、双方の仮判定によって火点が発生していると判定することで、危険性の高い火点の発生を高い精度で識別できる。
火点パターン記憶部３６に記憶する火点パターンは、あらかじめ機械学習によってパターン化されたものが好ましい。あらかじめ機械学習によってパターン化された炎要素の火点パターンは、少なくとも２つの画像による時系列的な変化情報であることが好ましく、時系列的な変化情報としては、時系列的な発生曲線若しくは変化曲線、又は近似式に関するデータである。
【００３０】
第２判定部３２では、第１画像記憶部３４ａ及び第２画像記憶部３４ｂに記憶された複数の画像を、時系列情報を元に比較し、画像に含まれる、火点の形状、大きさ、色、輝度、及び揺らぎの内の少なくとも一つを含む炎要素の時系列的変化から火点の成長を判定する。
第２判定部３２では、第１画像記憶部３４ａに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第２画像記憶部３４ｂに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第１画像記憶部３４ａに記憶された画像による仮判定、及び第２画像記憶部３４ｂに記憶された画像による仮判定の少なくともいずれかの仮判定があれば火点が成長していると判定する。
第２判定部３２において、少なくともいずれかの仮判定があれば火点が成長していると判定することで、火点の成長を早い段階で識別できる。
なお、第２判定部３２では、第１画像記憶部３４ａに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第２画像記憶部３４ｂに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第１画像記憶部３４ａに記憶された画像による仮判定と、第２画像記憶部３４ｂに記憶された画像による仮判定との双方の仮判定によって火点が成長していると判定することもできる。
第２判定部３２において、双方の仮判定によって火点が成長していると判定することで、危険性の高い火点の成長を高い精度で識別できる。
【００３１】
本実施例においても、第２判定部３２では、画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部３５に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが好ましい。時系列的変化パターン記憶部３５に記憶する時系列的変化パターンは、あらかじめ機械学習によってパターン化されたものが好ましい。あらかじめ機械学習によってパターン化された炎要素の時系列的変化パターンは、時系列的な変化情報であり、時系列的な成長曲線若しくは変化曲線、又は近似式に関するデータである。
また、第１判定部３１では、第１画像記憶部３４ａ及び第２画像記憶部３４ｂに記憶された、第１画像に含まれる炎要素、及び第１画像の後に撮影された第２画像に含まれる炎要素を、火点パターン記憶部３６に記憶している火点パターンと比較して判定し、第２判定部３２では、第１画像記憶部３４ａ及び第２画像記憶部３４ｂに記憶された、第２画像の後に撮影された第３画像を含む、少なくとも３つの画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部３５に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが更に好ましい。
【００３２】
図６は同火災識別装置の動作を示すフローチャートである。
第１撮影部１０ａによって常時警戒区域内を撮影し（ステップ４ａ）、第２撮影部１０ｂによって常時警戒区域内を撮影する（ステップ４ｂ）。
ステップ４ａで撮影される画像は画像記憶部３４ａに記憶され（ステップ５ａ）、ステップ４ｂで撮影される画像は画像記憶部３４ｂに記憶される（ステップ５ｂ）。
ステップ５ａで記憶された画像は、第１判定部３１において、画像に含まれる炎要素が、火点パターン記憶部３６に記憶している火点パターンと比較され、ステップ５ｂで記憶された画像は、第１判定部３１において、画像に含まれる炎要素が、火点パターン記憶部３６に記憶している火点パターンと比較され、火点の発生を判定する（ステップ３）。
ステップ３における判定では、第１画像に含まれる炎要素、及び第１画像の後に撮影された第２画像に含まれる炎要素を、火点パターン記憶部３６に記憶している火点パターンと比較して判定することが好ましい。
ステップ３では、第１画像記憶部３４ａに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第２画像記憶部３４ｂに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第１画像記憶部３４ａに記憶された画像による仮判定、及び第２画像記憶部３４ｂに記憶された画像による仮判定の少なくともいずれかの仮判定があれば火点が発生していると判定する。
またステップ３では、第１画像記憶部３４ａに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第２画像記憶部３４ｂに記憶された画像に含まれる炎要素を、火点パターンと比較して仮判定し、第１画像記憶部３４ａに記憶された画像による仮判定と、第２画像記憶部３４ｂに記憶された画像による仮判定との双方の仮判定によって火点が発生していると判定することもできる。
【００３３】
ステップ３において、火点が発生していると判定されると、ステップ５で記憶された複数の画像は、時系列情報を元に比較し、炎要素の時系列的変化から火点の成長を判定する（ステップ６）。
ステップ３において、火点が発生していないと判定されると、ステップ４に戻って撮影部１０による撮影を行う。
ステップ６における判定では、画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部３５に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが好ましい。
またステップ６における判定では、画像記憶部３４に記憶された、第２画像の後に撮影された第３画像を含む、少なくとも３つの画像に含まれる炎の時系列的変化を、時系列的変化パターン記憶部３５に記憶している時系列的変化パターンと比較して判定することが更に好ましい。
ステップ６では、第１画像記憶部３４ａに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第２画像記憶部３４ｂに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第１画像記憶部３４ａに記憶された画像による仮判定、及び第２画像記憶部３４ｂに記憶された画像による仮判定の少なくともいずれかの仮判定があれば火点が成長していると判定する。
またステップ６では、第１画像記憶部３４ａに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第２画像記憶部３４ｂに記憶された複数の画像に含まれる炎要素の時系列的変化から火点の成長を仮判定し、第１画像記憶部３４ａに記憶された画像による仮判定と、第２画像記憶部３４ｂに記憶された画像による仮判定との双方の仮判定によって火点が成長していると判定することもできる。
【００３４】
ステップ６において、火点が成長していると判定すると、火災として判定し（ステップ７）、警報や消火のための出力を行う。
ステップ６において、火点が成長していないと判定すると、ステップ４ａ及びステップ４ｂに戻って第１撮影部１０ａ及び第２撮影部１０ｂによる撮影を行う。
【００３５】
本実施例によれば、機械学習を用いてパターン化した火点パターンをあらかじめ記憶しておくことで、より精度の高い火点の発生の判別を瞬時に行うことができる。
また本実施例によれば、火点の発生の判定の後に、火点の成長を炎要素の時系列的変化から判定することで、危険性の小さな火点を除外し、火災に繋がるような危険性の高い火点を識別できる。
また本実施例によれば、機械学習を用いてパターン化した、火災に繋がるような危険性の高い時系列的変化パターンをあらかじめ記憶しておくことで、より精度の高い判別を瞬時に行うことができる。
また本実施例によれば、第１判定部３１において、少なくともいずれかの仮判定があれば火点が発生していると判定することで、火点の発生を早い段階で識別できる。
また本実施例によれば、第１判定部３１において、双方の仮判定によって火点が発生していると判定することで、危険性の高い火点の発生を高い精度で識別できる。
また本実施例によれば、第２判定部３２において、少なくともいずれかの仮判定があれば火点が成長していると判定することで、火点の成長を早い段階で識別できる。
また本実施例によれば、第２判定部３２において、双方の仮判定によって火点が成長していると判定することで、危険性の高い火点の成長を高い精度で識別できる。
【００３６】
なお、本実施例のように、撮影部１０として、第１撮影部１０ａと第２撮影部１０ｂとを有することで、第１判定部３１及び第２判定部３２では、第１撮影部１０ａ及び第２撮影部１０ｂで撮影される画像を元に生成した三次元画像を用いることができる。このように、三次元画像を用いることで判定精度を更に高めることができる。
【産業上の利用可能性】
【００３７】
本発明は、消火剤貯蔵容器に充填された消火剤を用いる消火設備における火災識別装置に最適であるが、スプリンクラーなどの消火水を用いる消火設備における火災識別装置にも適用できる。
【符号の説明】
【００３８】
１０  撮影部
１０ａ  第１撮影部
１０ｂ  第２撮影部
２０  サーモセンサ
３０  制御部
３１  第１判定部
３２  第２判定部
３３  閾値記憶部
３４  画像記憶部
３４ａ  第１画像記憶部
３４ｂ  第２画像記憶部
３５  時系列的変化パターン記憶部
３６  火点パターン記憶部
【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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