(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象シーンを撮影した撮影画像である入力画像を画像解析した結果を利用して、前記入力画像からノイズ成分を除去した画像を生成する抽出手段と、
前記抽出手段により生成された画像に含まれている輝度情報の数値に予め与えられた係数を乗算することにより、前記入力画像に撮影されている物体からの反射光の減衰率を算出する計算手段と、
前記減衰率に基づいて、前記監視対象シーンにおいて煙が発生しているか否かを判定する検知手段と
を備える検知装置。
【請求項２】
前記抽出手段により生成された画像のカラーバランスを調整する白色補正手段をさらに備える請求項１に記載の検知装置。
【請求項３】
前記白色補正手段は、前記入力画像、あるいは、前記抽出手段により生成された画像に含まれている色情報と輝度情報に基づいて、前記監視対象シーンにおける環境光の色を算出し、算出した環境光の色の情報を利用して、前記抽出手段により生成された画像のカラーバランスを調整する請求項２に記載の検知装置。
【請求項４】
前記抽出手段により生成された画像の輝度を調整する輝度補正手段をさらに備える請求項１又は請求項２又は請求項３に記載の検知装置。
【請求項５】
前記輝度補正手段は、前記入力画像、あるいは、前記抽出手段により生成された画像に含まれている輝度情報に基づいて、前記入力画像、あるいは、前記抽出手段により生成された画像の平均輝度を算出し、当該平均輝度を利用して、前記抽出手段により生成された画像の輝度を目標輝度に調整する請求項４に記載の検知装置。
【請求項６】
前記抽出手段は、前記入力画像からノイズ成分を除去することによって、当該入力画像における大局的な画像構造を表す骨格成分を抽出し、当該骨格成分に基づいた骨格画像を生成する請求項１乃至請求項５の何れか一つに記載の検知装置。
【請求項７】
前記検知手段は、減衰率を利用して反射光の減衰率を輝度によって表す減衰率画像を生成する機能を備え、
前記検知手段は、生成された減衰率画像と、予め与えられている参照減衰率画像との輝度差を利用して、前記監視対象シーンにおいて煙が発生しているか否かを判定する請求項１乃至請求項６の何れか一つに記載の検知装置。
【請求項８】
前記検知手段は、前記監視対象シーンにおいて煙が発生していると判定した場合には、煙を含む画像の全体、あるいは、煙が発生している部分を含む画像部分を出力する請求項１乃至請求項７の何れか一つに記載の検知装置。
【請求項９】
監視対象シーンを撮影した撮影画像である入力画像を画像解析した結果を利用して、前記入力画像からノイズ成分を除去した画像を生成し、
生成された画像に含まれている輝度情報の数値に予め与えられた係数を乗算することにより、前記入力画像に撮影されている物体からの反射光の減衰率を算出し、
前記減衰率に基づいて、前記監視対象シーンにおいて煙が発生しているか否かを判定する検知方法。
【請求項１０】
監視対象シーンを撮影した撮影画像である入力画像を画像解析した結果を利用して、前記入力画像からノイズ成分を除去した画像を生成する処理と、
生成された画像に含まれている輝度情報の数値に予め与えられた係数を乗算することにより、前記入力画像に撮影されている物体からの反射光の減衰率を算出する処理と、
前記減衰率に基づいて、前記監視対象シーンにおいて煙が発生しているか否かを判定する処理と
をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、屋内外のシーンを撮影した画像に基づいて、煙が発生していることを検知する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】  火災によって発生する煙は、エアロゾルの一種であり、不完全燃焼によって生じる微粒子を含んだ空気のかたまりである。一般に、木材や紙などのセルロース（天然の植物質の１／３を占め、地球上でもっとも多く存在する炭水化物）を主成分とする物質を燃焼させた際に発生する煙は白色であることが多い。この白い煙は、例えば、火災初期に発生しやすい。この火災初期に発生し、かつ、空気中に薄く広がる白い煙を早期に検知することは、防災の観点で重要である。【０００３】  特許文献１は、カメラにより撮影された画像（撮影画像）を画像処理することによって、煙が発生していることを検知する検知装置を開示する。特許文献１に記載されている検知装置は、撮影画像における所定の検知領域内において、予め定められた２つ以上の煙検知判定要素を算出する手段を有する。そして、この検知装置は、それら算出された煙検知判定要素を利用して煙が発生していることを検知する。さらに、この検知装置は、その煙が黒煙であることを検知する手段を有し、黒煙が発生している可能があることを検知した場合に、警告を発する機能を備えている。さらにまた、検知装置は、煙を連続して検知した回数等に基づいて火災の発生を判断し、火災が発生したと判断した場合には警報を発する機能を備えている。【０００４】  非特許文献１には、撮影画像から霧・霞を除去する技術が開示されている。さらに、この非特許文献１には、次のようなことが記載されている。すなわち、カメラによって実シーン（現実にある風景など）が撮影された場合に、カメラで撮影された観測光は、反射光と環境光とが混合された混合光である。ここでの反射光とは、撮影された物体によって反射された光である。環境光とは、物体や大気等によって拡散（散乱）された間接光である。【０００５】  その観測光の強度（輝度）Ｉは、数式（１）のように表すことができる。0006536567.tif 000002
【０００６】  ここで、数式（１）におけるＪは、反射光の強度（輝度）を表し、Ａは、環境光の強度（輝度）を表している。この環境光の強度Ａは、ここでは述べない算出手法により算出することができる。また、ωは、環境光の重畳率（観測光に含まれている環境光の割合）を表している。この環境光の重畳率ωは、撮影画像に煙が映っている場合には、煙が映っていない場合、あるいは、煙が映っていない画像領域よりも高い値となる。このことにより、カメラで撮影された観測光を利用して重畳率ωを求め、この重畳率ωが閾値を超えた場合には煙が発生している（映っている）と判断される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−０４６０１７号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Kaiming He, Jian Sun, and Xiaou Tang, “Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, (2009).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】  特許文献１に記載されている検知装置は、黒煙が発生している可能性があると判断した場合に警告を発し、また、火災が発生していることを検知した場合には警報を発することができる。しかしながら、この検知装置は、所定の条件を満たすまで警告や警報を発生しないため、火災の初期状態を報知することができない。このため、警報が発せられても、その警報を聞いた例えば建物管理者が火災の拡大を抑えることが難しいという問題が有る。【００１０】  また、非特許文献１に表されている技術では、カメラによる撮影画像に基づいて火災発生を示す煙を検知するためには、環境光の重畳率、あるいは、光の減衰率（減衰率＝１−重畳率）に相当する指標が精度良く算出される必要がある。しかしながら、一般に、カメラによる撮影画像にはノイズが含まれており、そのノイズにより指標を精度良く算出することができないために、非特許文献１の技術では、煙の発生を適切に検知することが難しい。このため、非特許文献１の技術を利用しても、火災の拡大を抑えることが難しい。【００１１】  本発明は上記課題を解決するために考え出された。すなわち、本発明の主な目的は、撮影画像を利用して煙が発生していることを適切に検知できる技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】  上記目的を達成するために、本発明の検知装置は、  監視対象シーンを撮影した撮影画像である入力画像を画像解析した結果を利用して、前記入力画像からノイズ成分を除去した画像を生成する抽出部と、  前記抽出部により生成された画像に含まれている輝度情報を利用して、前記入力画像に撮影されている物体からの反射光の減衰率を算出する計算部と、  前記減衰率に基づいて、前記監視対象シーンにおいて煙が発生しているか否かを判定する検知部とを備える。【００１３】  本発明の検知方法は、  監視対象シーンを撮影した撮影画像である入力画像を画像解析した結果を利用して、前記入力画像からノイズ成分を除去した画像を生成し、  生成された画像に含まれている輝度情報を利用して、前記入力画像に撮影されている物体からの反射光の減衰率を算出し、  前記減衰率に基づいて、前記監視対象シーンにおいて煙が発生しているか否かを判定する。【００１４】  本発明のプログラム記憶媒体は、  監視対象シーンを撮影した撮影画像である入力画像を画像解析した結果を利用して、前記入力画像からノイズ成分を除去した画像を生成する処理と、  生成された画像に含まれている輝度情報を利用して、前記入力画像に撮影されている物体からの反射光の減衰率を算出する処理と、  前記減衰率に基づいて、前記監視対象シーンにおいて煙が発生しているか否かを判定する処理とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを記憶する。【００１５】  なお、本発明の前記主な目的は、本発明の検知装置に対応する本発明の検知方法によっても達成される。さらに、本発明の前記主な目的は、本発明の検知装置および検知方法に対応するコンピュータプログラム、およびそれを保持するプログラム記憶媒体によっても達成される。
【発明の効果】
【００１６】  本発明は、撮影画像を利用して煙が発生していることを適切に検知できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明に係る第１実施形態の検知装置の構成を簡略化して表すブロック図である。
【図２】第１実施形態の検知装置を実現するコンピュータの構成例を表すブロック図である。
【図３】カメラによる撮影画像の一例を表す図である。
【図４】第１実施形態における減衰率画像の一例を表す図である。
【図５】第１実施形態の検知装置の動作例を表すフローチャートである。
【図６】本発明に係る第２実施形態の検知装置の構成を簡略化して表すブロック図である。
【図７】環境光を算出される際に利用されるヒストグラムの一例を表すグラフである。
【図８】本発明に係る第３実施形態の検知装置の構成を簡略化して表すブロック図である。
【図９】本発明に係る第３実施形態の変形例を説明するブロック図である。
【図１０】本発明に係る第４実施形態の検知装置の構成を簡略化して表すブロック図である。
【図１１】本発明に係る第５実施形態の検知装置の構成を簡略化して表すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】  以下に、本発明に係る実施形態を図面を参照しつつ説明する。
【００１９】  ＜第１実施形態＞  図１は、本発明に係る第１実施形態の検知装置の機能構成を簡略化して表すブロック図である。図１に表すように、第１実施形態の検知装置１００は、機能部として、抽出部（抽出手段）１０と、メモリ２０と、計算部（計算手段）３０と、検知部（検知手段）４０とを備える。図２は、検知装置１００を実現するハードウェア構成を表すブロック図である。図２に表されるように、検知装置１００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１と、ＲＡＭ（Raｎdom Access Memory）２と、記憶装置３と、通信インターフェース４と、入力装置５と、出力装置６とを有する。
【００２０】  記憶装置３は、光ディスク装置、磁気ディスク装置、半導体メモリなどの記憶媒体であり、例えば、各種のコンピュータプログラム（以下、プログラムと略して記載することもある）や各種データを保持する機能を備えている。ＣＰＵ１は、記憶装置３からプログラムを読み出し、当該読み出したプログラムをＲＡＭ２に書き込む。そして、ＣＰＵ１は、そのＲＡＭ２に保持されているプログラムに表されている制御手順に従って動作することによって、様々な機能を実行できる。第１実施形態では、抽出部１０と、計算部３０と、検知部４０とは、ＣＰＵ１によって実現される。また、抽出部１０および検知部４０が外部と情報を通信する機能（動作）は、例えば、ＣＰＵ１がＯＳ（Operating System）プログラムを実行することによって実現される。さらに、メモリ２０は、例えば、ＲＡＭ２又は記憶装置３により実現される。
【００２１】  通信インターフェース４は、ＣＰＵ１と、ネットワーク（情報通信網）あるいは外部の記憶媒体とを通信接続する機能を備えている。この通信インターフェース４によって、ＣＰＵ１が外部データを取り込む場合がある。入力装置５は、利用者が検知装置１００に情報を入力する装置であり、例えば、キーボードやマウス、タッチパネルなどにより構成される。出力装置６は、情報を利用者に提示する装置であり、例えば、ディスプレイにより構成される。なお、図２に表されるハードウェア構成は、検知装置１００を実現するハードウェア構成の一例にすぎず、例えば、図１に表される抽出部１０と計算部３０と検知部４０は、それぞれ、独立した論理回路で構成されていてもよい。
【００２２】  次に、検知装置１００における機能部１０〜４０について説明する。
【００２３】  抽出部１０には、図３に表されるようなカメラなどの撮影装置７によって撮影された実シーンの撮影画像が入力する。抽出部１０は、撮影画像が入力された場合に、その入力された撮影画像である入力画像を画像処理し、視覚特徴に関してその入力画像を解析する機能を備えている。ここで、視覚特徴とは、例えば、人間の視覚における周波数特性（例えば、コントラスト感度特性）を示す。これは、可視光の周波数帯域では高い感度を持ち、高周波の帯域や低周波の帯域では低くなる特性である。
【００２４】  抽出部１０は、その解析結果を利用して、入力画像から骨格成分を抽出する機能を備えている。画像の骨格成分とは、複数に区分された入力画像の各区分領域（例えば画素）における色や明るさなどの大局的な構造を表す情報である。抽出部１０は、その抽出した骨格成分に基づいた骨格画像を生成する。
【００２５】  入力画像から骨格成分を抽出する方法としては、例えば、全変分ノルム最小化の手法を適用することが考えられる。全変分ノルム最小化とは、画像における各画素が持つ画素値に含まれている振動成分をテクスチャ成分又はノイズ成分として除去する技術であり、入力画像における各区分領域（例えば画素）の明度や色の情報を抽出可能な手法である。第１実施形態においては、例えば、劣勾配法を利用して全変分ノルムを最小化する。その劣勾配法とは、例えば、劣微分を使って最適化を行う手法である。
【００２６】  全変分ノルム最小化法を用いる場合には、抽出部１０は、例えば、入力画像において、数式（２）で表される最小化問題の数式を解くことにより、入力画像の骨格成分を抽出する。数式（２）は、全変分ノルム（数式（２）の第１項）に正則化項（数式（２）の第２項）を導入した数式を最小化することを表す数式である。0006536567.tif 000003
【００２７】  ここで、数式（２）において、∇Ｂは、骨格成分Ｂのベクトル微分（勾配）を表す。ｘ，ｙは、画像における画素の座標値を示すパラメータである。μは原画（入力画像）との忠実度を保つパラメータであり、撮影画像の品質に関わる要素（例えば、カメラの性能や撮影環境）に応じた値が予め与えられる。
【００２８】  なお、全変分ノルム最小化法を利用する場合には、次のような処理を行ってもよい。すなわち、抽出部１０は、入力画像を、複数の解像度でもって解析（多重解像度解析）し、各解析結果に基づいて、全変分ノルム最小化法により骨格成分を抽出する。このようにして骨格成分を抽出する場合には、抽出部１０は、細かな振動成分を除去できるだけなく、画像に影響を与える広い周期を持つ（低周波な）振動をも除去できることから、より高精度な骨格成分を得ることができる。
【００２９】  抽出部１０は、生成した骨格画像の情報をメモリ２０に格納する。なお、骨格画像の情報は、入力画像における各画素の骨格成分Ｂの集合である。ここでは、各画素の骨格成分Ｂは、Ｂ（ｐ，λ）とも表記する。なお、ｐは、各画素の座標位置を表す。λは、カラーチャネル（赤チャネル、緑チャネル、青チャネルなど）を識別する情報を表している。
【００３０】  なお、全変分ノルムを最小化する手法は劣勾配法に限定されず、例えば、シャンボール（Ｃｈａｍｂｏｌｌｅ）によるプロジェクション（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）法（以下、射影法と記載する）を用いてもよい。射影法とは、例えば、半陰（ｓｅｍｉ‐ｉｍｐｌｉｃｉｔ）最急降下法を用いる手法である。
【００３１】  計算部３０は、抽出部１０により抽出された骨格成分Ｂ（ｐ，λ）、換言すれば、抽出部１０により生成された骨格画像に含まれている色情報と輝度情報を利用して、座標位置ｐの画素における光の減衰率を計算する機能を備えている。ここでの減衰率とは、例えば、火災などによって発生する煙による反射光の減衰の度合いを表す。なお、計算部３０は、利用する骨格成分Ｂの情報は、抽出部１０から取得してもよいし、メモリ２０から取得してもよい。
【００３２】  計算部３０は、例えば次のような計算手法に基づいて減衰率を算出する。ここで述べる計算手法は、次のような統計的な知見に基づいた計算手法である。その知見とは、図３に表されるように、撮影装置７による実シーンの撮影画像（入力画像）では、局所的な画像領域内における少なくとも１つの画素において、反射光がゼロ、もしくは極めて低くなるカラーチャネルが存在するという知見である。
【００３３】  計算部３０は、数式（３）に基づいて、反射光の減衰率ａｔ（ｐ）を計算する。0006536567.tif 000004
【００３４】  すなわち、計算部３０は、骨格画像における座標位置ｐの画素において、解析対象の全てのカラーチャネルの骨格成分Ｂのうちの最小値（min∀λ（Ｂ（ｐ，λ））に、比率ｒを掛けることにより、反射光の減衰率ａｔ（ｐ）を計算する。減衰率ａｔ（ｐ）は、０より大きく、かつ、１より小さい値（０＜ａｔ（ｐ）＜１）である。また、比率ｒは、予め与えられる定数であり、例えば、０．７〜０．８程度である。なお、比率ｒは、０．７〜０．８程度に限定されない。また、最小値（min∀λ（Ｂ（ｐ，λ））は、座標位置ｐの画素だけでなく、その画素の周辺に存在する複数の画素における骨格成分Ｂをも考慮された値であってもよい。
【００３５】  計算部３０は、骨格画像における全ての画素について減衰率を算出し、算出された減衰率に基づいた減衰率画像を生成する機能を備えている。その減衰率画像とは、座標位置ｐの画素が持つ画素値が、減衰率ａｔ（ｐ）に基づいて算出された値である画像である。
【００３６】  図４は、計算部３０が生成した減衰率画像の一例である。図４に表す減衰率画像の斜線部は、輝度の高い（明るい）画像部分である。この輝度の高い（明るい）画像部分は、物体からの反射光の減衰率が高くなっていることを表している。これは、煙の影響を受けて、環境光の散乱成分を多く含んでいるからである。また、図４に表す減衰率画像の非斜線部は、輝度の低い（暗い）画像部分である。この輝度の低い（暗い）画像部分は、煙の影響を受けていないため物体からの反射光の減衰率が低いことを表している。すなわち、減衰率画像は、各画素における減衰率が当該画素の輝度として表されている画像である。
【００３７】  検知部４０は、計算部３０による減衰率画像の輝度を解析し、シーン中に煙が映っているか（発生しているか）否かを判定することにより、煙の発生を検知する機能を備えている。減衰率画像は、前記の如く、各画素における減衰率が当該画素の輝度として表されている画像である。撮影画像に映し出されているシーンにおいて煙が発生している場合には、その撮影画像における反射光の減衰率は高くなるため、減衰率画像は明るい輝度を有している。このことにより、減衰率画像が全体的に明るい場合には、当該減衰率画像は、撮影画像に映し出されているシーン全体に煙が立ち込めている状況を表す。また、減衰率画像の一部の領域が明るい場合には、当該減衰率画像は、その明るい領域に煙が発生している状況を表す。
【００３８】  検知部４０は、例えば次のようにして煙の発生を検知する。すなわち、煙が発生していない状況における監視対象シーンを撮影装置７によって撮影した撮影画像（入力画像）に基づいた減衰率画像が参照減衰率画像として検知装置１００に与えられる。検知部４０は、その参照減衰率画像と、計算部３０による減衰率画像とを比較する。この比較結果により、検知部４０は、監視対象シーンにおいて煙が発生しているか否かを判定する。
【００３９】  この判定には、例えば、参照減衰率画像と、計算部３０による減衰率画像との輝度差が利用される。つまり、検知部４０は、計算部３０による減衰率画像の全体あるいは部分領域における各画素が持つ輝度と、その画素に対応する参照減衰率画像の画素が持つ輝度との輝度差が、予め定められた第１閾値を超えているか否かを判断する。そして、検知部４０は、その比較の結果に基づいて、輝度差が第１閾値を超えている画素の数をカウントし、当該画素数が予め定められた第２閾値を越えた場合に、監視対象シーンにおいて煙が発生していると判定する。なお、検知部４０は、例えば輝度差が第１閾値を超えている画素の数をカウントする際、輝度差が第１閾値を超えている画素があっても当該画素が孤立点である場合には、当該画素をカウントしない。
【００４０】  検知部４０は、煙が発生しているか否かを判定した結果を出力する。例えば、検知部４０は、判定結果の情報として、煙が発生している場合には、煙が発生していることを報知するアラーム（警告）信号と、煙が発生している状況を表す画像（例えば入力画像と減衰率画像のうちの一方又は両方）とを出力する。なお、検知部４０は、例えば、煙が発生している部分に枠線などを付けて強調した編集後の画像（入力画像や減衰率画像）を出力してもよい。また、検知部４０は、例えば、煙が発生している画像部分を入力画像から抜き出し、当該画像部分を出力してもよい。
【００４１】  また、煙が発生していないと判定した場合には、検知部４０は、煙が発生していないことを報知する信号を出力する、あるいは、信号を出力しないことにより、煙が発生していないことを報知することとしてもよい。
【００４２】  さらに、検知部４０は、煙が発生していると判定した場合には、例えば、減衰率の情報を利用して、入力画像（撮影画像）に映っている煙の濃度を推定する機能を備えていてもよい。
【００４３】  なお、検知部４０は、複数に区分された減衰率画像の区分領域毎に、煙が発生しているか否かを判定してもよい。例えば、検知部４０は、前記同様に、画素毎に、参照減衰率画像と、計算部３０による減衰率画像との輝度差を算出する。そして、検知部４０は、減衰率画像の区分領域毎に輝度差の合計値を算出し、当該算出値が予め定められた第３閾値以上である区分領域に対応するシーン部分には、煙が発生していると判定する。このように、減衰率画像の区分領域毎に、煙が発生しているか否かを判定することによって、検知部４０は、監視対象シーンの一部領域に煙が発生しているのか、あるいは、監視対象シーン全体に煙が立ち込めているのかを表す情報を提供できる。
【００４４】  なお、上記例では、参照減衰率画像は、煙が発生していない状況のシーンに基づいた画像である。これに代えて、例えば、参照減衰率画像は、火災発生の初期状態であるボヤに因る靄（火災の初期に発生する煙）が発生している状況のシーンに基づいた減衰率画像であってもよい。
【００４５】  以下に、図５を用いて、第１実施形態における検知装置１００の動作の一例を説明する。なお、図５は、検知装置１００の動作の一例を表すフローチャートであり、検知装置１００が実行する処理手順が表されている。ここで表されている処理手順は、一例であって、適宜に、処理手順が入れ替えられたり、処理が繰り返されてもよい。
【００４６】  例えば、抽出部１０は、実シーン（監視対象シーン）を撮影した入力画像を受け取ると、入力画像における視覚特徴を解析する（Ｓ１０１）。そして、抽出部１０は、その解析結果を利用して入力画像から骨格成分を抽出し、骨格画像を生成する（Ｓ１０２）。抽出部１０は、その骨格画像の情報をメモリ２０に格納する。
【００４７】  然る後、計算部３０は、生成された骨格画像の全ての画素について減衰率を算出し、減衰率画像を生成する（Ｓ１０３）。そして、検知部４０は、その減衰率画像における各画素の輝度に基づいて、監視対象シーンにおいて煙が発生しているか否かを判定する（Ｓ１０４）。その後、検知部４０は、判定結果を出力する（Ｓ１０５）。
【００４８】  第１実施形態における検知装置１００は、入力画像（監視対象シーンの撮影画像）を解析することにより骨格画像を生成し、当該骨格画像の全ての画素における減衰率を算出し、当該減衰率に基づいた減衰率画像を生成する。そして、検知装置１００は、その減衰率画像の輝度を解析することによって、監視対象シーンにおける煙の発生を検知（判定）する。このような機能を備えていることによって、検知装置１００は、画像のノイズや、監視対象シーンにおける環境光の色や強度の影響を受けることなく、安定、かつ、精度の高い煙検知を実現できる。つまり、検知装置１００は、煙検知に際し、画像におけるノイズを含まない骨格成分に基づいた骨格画像を利用しているため、画像のノイズに起因した煙検知の性能低下を抑制することができる。
【００４９】  また、検知装置１００は、骨格画像に基づいた減衰率画像の輝度を利用して、監視対象シーンにおいて煙が発生しているか否かを判定することにより、火災の初期状態であるボヤ（靄）を検知することが可能である。このため、検知装置１００は、ボヤの段階でアラームを発することができ、これにより、火災の拡大防止に寄与することができる。
【００５０】  ＜第２実施形態＞  以下に、本発明に係る第２実施形態を説明する。なお、この第２実施形態の説明において、第１実施形態の検出装置における構成部分と同一構成部分には同一符号を付し、その共通部分の重複説明は省略する。
【００５１】  図６は、第２実施形態における検知装置１０１の機能構成を表すブロック図である。検知装置１０１は、第１実施形態で述べた抽出部１０とメモリ２０と計算部３０と検知部４０に加えて、白色補正部(白色補正手段)５０を備えている。抽出部１０とメモリ２０と計算部３０と検知部４０の各機能は、第１実施形態で述べた機能と同様であるので、ここでは、その共通部分の重複説明は省略する。
【００５２】  白色補正部５０は、入力画像あるいは骨格画像に含まれている色情報および輝度情報に基づいて、監視対象シーンにおける環境光の色Ａ（λ）を算出する機能を備えている。例えば、白色補正部５０は、入力画像あるいは骨格画像に関し、図７に表されるようなヒストグラムをカラーチャネル毎に生成する。図７に表されているグラフの横軸は、カラーチャネルの輝度を表し、縦軸は頻度（画素数）を表している。図７に表されているヒストグラムは、各カラーチャネルにおける輝度と、入力画像あるいは骨格画像においてそのカラーチャネルの輝度を持つ画素の数（頻度）との関係を表すグラフである。
【００５３】  白色補正部５０は、ヒストグラムを生成した後に、カラーチャネル毎に、ヒストグラムにおける輝度の高い（明るい）側から画素数（頻度）を加算していく。そして、白色補正部５０は、その加算による累積値が予め定められた数値Ｇに達した輝度位置の輝度を、環境光の色Ａ（λ）として算出する。つまり、白色補正部５０は、カラーチャネル毎に、上記のような手法によって白飛びしている画像部分の情報を除去することにより、環境光の色Ａ（λ）を算出する。なお、白色補正部５０は、累積値が数値Ｇに達した輝度位置の輝度をそのまま環境光の色Ａ（λ）とするのではなく、さらに、その輝度位置の輝度に所定の比率を乗算した算出値を環境光の色Ａ（λ）としてもよい。また、制限値を設定しておき、白色補正部５０は、累積値が数値Ｇに達する前に制限値に達した場合には、その輝度位置の輝度を環境光の色Ａ（λ）として算出してもよい。
【００５４】  白色補正部５０は、さらに、算出された環境光の色Ａ（λ）を利用して、抽出部１０により生成された骨格画像Ｂを補正する機能を備えている。例えば、白色補正部５０は、数式（４）に基づいて、環境光の色Ａ（λ）でもって正規化した補正後の骨格画像Ｂ１（ｐ，λ）を算出（生成）する機能を備えている。なお、骨格画像の情報は、骨格成分Ｂ（ｐ，λ）の集合であることから、ここでは、抽出部１０により生成された骨格画像もＢ（ｐ，λ）と表記し、さらに、白色補正部５０による補正後の骨格画像はＢ１（ｐ，λ）と表記する。0006536567.tif 000005
【００５５】  この第２実施形態では、計算部３０は、抽出部１０により生成された骨格画像を利用するのではなく、白色補正部５０による補正後の骨格画像を利用して、反射光の減衰率を算出する。
【００５６】  第２実施形態の検知装置１０１は、第１実施形態で述べた構成に加えて、白色補正部５０を備えている。これにより、検知装置１０１は、煙の発生検知精度をより高めることができる。すなわち、撮影画像（入力画像）および入力画像から得られる骨格画像は、必ずしもホワイトバランス、あるいは、カラーバランスがとれているわけではない。撮影画像（入力画像）および骨格画像のホワイトバランスあるいはカラーバランスが崩れている状況では、計算部３０は、正確な減衰率を算出できない場合がある。これに対し、この第２実施形態では、白色補正部５０が、骨格画像を環境光で正規化することにより骨格画像のホワイトバランスあるいはカラーバランスを補正（調整）している。このため、検知装置１０１は、計算部３０による減衰率の正確さが高まり、これにより、煙の発生を検知する精度をより高めることができる。
【００５７】  ＜第３実施形態＞  以下に、本発明に係る第３実施形態を説明する。なお、この第３実施形態の説明において、第１実施形態や第２実施形態の検知装置を構成する構成部分と同一構成部分には同一符号を付し、その共通部分の重複説明は省略する。
【００５８】  図８は、第３実施形態の検知装置の機能構成を簡略化して表すブロック図である。この第３実施形態の検知装置１０２は、第２実施形態の機能構成に加えて、輝度補正部（輝度補正手段）６０を備えている。なお、抽出部１０とメモリ２０と計算部３０と検知部４０と白色補正部５０の構成（機能）は、前述したので、ここでは、その共通部分の重複説明は省略する。
【００５９】  輝度補正部６０は、骨格画像を輝度補正する機能を備えている。例えば、輝度補正部６０は、入力画像、あるいは、白色補正部５０による補正後の骨格画像Ｂ１に含まれている輝度情報に基づいて、入力画像あるいは補正後の骨格画像Ｂ１における図７のようなヒストグラムを生成する。そして、輝度補正部６０は、ヒストグラムに基づいて画像全体の平均輝度を求める。さらに、輝度補正部６０は、その求めた平均輝度が目標の輝度となるように補正するガンマ補正パラメータγを算出する。このガンマ補正パラメータγは、例えば、数式（５）を利用して算出される。0006536567.tif 000006
【００６０】  なお、数式（５）において、ｑは、目標の輝度を表している。この目標の輝度として、例えば、煙が発生していない状況における監視対象シーンを撮影した撮影画像全体の輝度の平均値又は中央値が設定される。ｐは、輝度補正対象の骨格画像Ｂ１における平均輝度を表す。ｌｎは対数関数を表す。
【００６１】  輝度補正部６０は、算出したガンマ補正パラメータγと、数式（６）とを利用して、骨格画像Ｂ１を輝度補正し、輝度補正後の骨格画像Ｂ２を生成する。0006536567.tif 000007
【００６２】  この第３実施形態の検知装置１０２は、第２実施形態で述べた構成に加えて、輝度補正部６０を備えている。これにより、検知装置１０２は、煙発生を検知する精度をより高めることができる。すなわち、検知部４０が計算部３０による減衰率画像と参照減衰率画像とを比較する場合に、それら減衰率画像と参照減衰率画像との平均輝度が大きく異なると、正確な比較結果を得ることができず、煙発生を検知する精度が落ちる虞がある。これに対し、この第３実施形態では、検知装置１０２は、輝度補正部６０を利用して、参照減衰率画像と減衰率画像との平均輝度を合わせることが可能である。このことから、検知装置１０２は、計算部３０による減衰率画像の輝度変化の悪影響を受けることなく、煙が発生しているか否かを判定することができるので、煙が発生したことを、安定、かつ、精度高く検知できる。
【００６３】  なお、第３実施形態の検知装置１０２は白色補正部５０を有しているが、図９に表されるように、検知装置１０２ａは、白色補正部５０が省略された構成を備えていてもよい。この場合には、輝度補正部６０は、白色補正部５０による補正後の骨格画像Ｂ１ではなく、抽出部１０により生成された骨格画像Ｂを輝度補正する。
【００６４】  ＜第４実施形態＞  以下に、本発明に係る第４実施形態を説明する。なお、この第４実施形態の説明において、前述した各実施形態の検知装置を構成する構成部分と同一構成部分には同一符号を付し、その共通部分の重複説明は省略する。
【００６５】  図１０は、第４実施形態の検知装置１０３の機能構成が簡略化されて表されている。この第４実施形態の検知装置１０３は、判定部７０と、出力部８０とを有している。判定部７０は、入力された画像内に煙が撮影されているか否かを判定する機能を備えている。出力部８０は、画像内に煙が撮影されている場合には、その煙を検知したことを表す通知を出力する機能を備えている。なお、判定部７０と出力部８０の各機能は、例えば、前述した各実施形態の構成により実現される。
【００６６】  この第４実施形態の検知装置１０３においても、監視対象シーンを撮影した撮影画像（入力画像）と、その画像の画像解析とによって、煙が発生したことを適切に検知できる。
【００６７】  ＜第５実施形態＞  以下に、本発明に係る第５実施形態を説明する。なお、この第５実施形態の説明において、第４実施形態の検知装置１０３を構成する構成部分と同一構成部分には同一符号を付し、その共通部分の重複説明は省略する。
【００６８】  図１１は、第５実施形態の検知装置１０４の機能構成を簡略化して表すブロック図である。この第５実施形態の検知装置１０４は、判定部７０と出力部８０を備え、判定部７０は推定部９０を備えている。
【００６９】  推定部９０は、入力画像に煙が撮影されている場合には、画像解析により、その煙の濃度を推定する機能を備えている。出力部８０は、入力画像に煙が撮影されている場合には、その旨を知らせる通知を出力するだけでなく、推定部９０により推定された煙の濃度を知らせる情報を出力する機能を備えている。
【００７０】  この第５実施形態の検知装置１０４は、第４実施形態の検知装置１０３と同様な構成を備えていることから、第４実施形態と同様に、監視対象シーンにおいて煙が発生したことを適切に検知できる。さらに、検知装置１０４は、その検知した煙の濃度の情報をも出力することから、例えば、その煙の発生源がボヤ程度であるのか火災が広がっているか等を判断する材料を提供することができる。
【００７１】  以上、実施形態を用いて本願発明を説明したが、本願発明は必ずしも上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解しうるその技術的思想の範囲内において様々な変更をし、実施することができる。
【００７２】  例えば、第１〜第３の各実施形態における減衰率画像は、座標位置ｐの画素が持つ画素値が、減衰率ａｔ（ｐ）に基づいて算出された値である画像である。これに対し、減衰率画像は、座標位置ｐの画素が持つ画素値が、減衰率ａｔ（ｐ）そのものである画像であってもよい。なお、減衰率ａｔ（ｐ）による減衰率画像を減衰率画像ａｔ（ｐ）とも表記する。
【００７３】  反射光の減衰率は、煙の発生状況に応じて変化する情報であることから、計算部３０による減衰率画像が減衰率画像ａｔ（ｐ）であっても、検知部４０は、上記同様な処理を実行することにより、煙検知を行うことができる。
【００７４】  この出願は、２０１４年３月２８日に出願された日本出願特願２０１４−０６７５９６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【００７５】  上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００７６】  ［付記１］  入力された画像である入力画像の画像内に煙の前兆が撮影されているかを判定する判定部と、  前記画像内に煙の前兆が撮影されていることを出力する出力部と、を備える検知装置。
【００７７】  ［付記２］  前記判定部は、前記画像内にある煙の濃度を推定する推定部を含み、  前記出力部は、前記煙の濃度を出力する付記１に記載の検知装置。
【００７８】  ［付記３］  前記判定部は、  前記入力画像から、大局的な画像構造を表す骨格成分を抽出し、当該骨格成分に従って骨格画像を生成する骨格画像抽出部と、  シーン中の局所領域において、前記骨格画像から光の減衰率を計算し、当該減衰率に従って前記入力画像の減衰率画像を生成する減衰率計算部と、  前記減衰率画像と煙の前兆の発生していない状況における光の減衰率に従って生成される参照減衰率画像とを比較することによって、前記画像内に前記煙の前兆が撮影されているかを判定する煙発生検知部とを含む付記１又は２に記載の検知装置。
【００７９】  ［付記４］  前記入力画像もしくは前記骨格画像からシーンの環境光の色を算出し、前記環境光の色に基づき前記骨格画像の白色を補正する白色補正部を備える付記３に記載の検知装置。
【００８０】  ［付記５］  前記入力画像もしくは前記骨格画像の平均輝度を求め、当該平均輝度を所定の輝度になるよう前記骨格画像を補正する輝度補正部を備える付記３又は４に記載の検知装置。
【００８１】  ［付記６］  前記入力画像もしくは前記骨格画像からシーンの環境光の色を算出し、前記環境光の色に基づき前記骨格画像の白色を補正する白色補正部と、  前記入力画像もしくは白色を補正した前記骨格画像の平均輝度を求め、前記平均輝度を目標の輝度になるよう白色を補正した前記骨格画像を補正する輝度補正部と、  を備える付記３に記載の検知装置。
【００８２】  ［付記７］  入力された画像である入力画像の画像内に煙の前兆が撮影されているかを判定し、  前記画像内に煙の前兆が撮影されていることを出力する検知方法。
【００８３】  ［付記８］  前記画像内に煙の濃度を推定し、  前記煙の濃度を出力する付記７に記載の検知方法。
【００８４】  ［付記９］  前記画像内に煙の前兆が撮影されているかを判定するステップでは、  前記入力画像から、大局的な画像構造を表す骨格成分を抽出し、当該骨格成分に従って骨格画像を生成し、  シーン中の局所領域において、前記骨格画像から光の減衰率を計算し、当該減衰率に従って前記入力画像の減衰率画像を生成し、  前記減衰率画像と煙の前兆の発生していない状況における光の減衰率に従って生成される参照減衰率画像とを比較することによって、前記画像内に前記煙の前兆が撮影されているかを判定する、付記７又は８に記載の検知方法。
【００８５】  ［付記１０］  前記入力画像もしくは前記骨格画像からシーンの環境光の色を算出し、前記環境光の色に基づき前記骨格画像の白色を補正する付記９に記載の検知方法。
【００８６】  ［付記１１］  前記入力画像もしくは前記骨格画像の平均輝度を求め、当該平均輝度を所定の輝度になるよう前記骨格画像を補正する付記９又は１０に記載の検知方法。
【００８７】  ［付記１２］  前記入力画像もしくは前記骨格画像からシーンの環境光の色を算出し、前記環境光の色に基づき前記骨格画像の白色を補正し、前記入力画像もしくは白色を補正した前記骨格画像の平均輝度を求め、前記平均輝度を目標の輝度になるよう白色を補正した前記骨格画像を補正する付記９に記載の検知方法。
【００８８】  ［付記１３］  入力された画像である入力画像の画像内に煙の前兆が撮影されているかを判定する処理と、  前記画像内に煙の前兆が撮影されていることを出力する処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
【００８９】  ［付記１４］  前記画像内に煙の濃度を推定する処理と、  前記煙の濃度を出力する処理と、を前記コンピュータに実行させる付記１３に記載のプログラム。
【００９０】  ［付記１５］  前記画像内に煙の前兆が撮影されているかを判定する処理では、  前記入力画像から、大局的な画像構造を表す骨格成分を抽出し、当該骨格成分に従って骨格画像を生成する処理と、  シーン中の局所領域において、前記骨格画像から光の減衰率を計算し、当該減衰率に従って前記入力画像の減衰率画像を生成する処理と、  前記減衰率画像と煙の前兆の発生していない状況における光の減衰率に従って生成される参照減衰率画像とを比較することによって、前記画像内に前記煙の前兆が撮影されているかを判定する処理と、を含む付記１３又は１４に記載のプログラム。
【００９１】  ［付記１６］  前記入力画像もしくは前記骨格画像からシーンの環境光の色を算出し、前記環境光の色に基づき前記骨格画像の白色を補正する処理を前記コンピュータに実行させる付記１５に記載のプログラム。
【００９２】  ［付記１７］  前記入力画像もしくは前記骨格画像の平均輝度を求め、当該平均輝度を所定の輝度になるよう前記骨格画像を補正する処理を前記コンピュータに実行させる付記１５又は１６に記載のプログラム。
【００９３】  ［付記１８］  前記入力画像もしくは前記骨格画像からシーンの環境光の色を算出し、前記環境光の色に基づき前記骨格画像の白色を補正する処理と、  前記入力画像もしくは白色を補正した前記骨格画像の平均輝度を求め、前記平均輝度を目標の輝度になるよう白色を補正した前記骨格画像を補正する処理と、を前記コンピュータに実行させる付記１５に記載のプログラム。
【００９４】  ［付記１９］  入力画像から、大局的な画像構造を表す骨格成分を抽出し、骨格画像を生成する骨格画像抽出部と、  前記入力画像もしくは前記骨格画像からシーンの環境光の色を算出し、前記環境光の色に基づき前記骨格画像の白色を補正する白色補正部と、  前記入力画像もしくは白色を補正した前記骨格画像の平均輝度を求め、前記平均輝度を目標の輝度になるよう白色を補正した前記骨格画像を補正する輝度補正部と、  シーン中の局所領域において、輝度が低くなるカラーチャネルが存在するという統計的知見に基づき、輝度を補正した前記骨格画像から光の減衰率を計算し、減衰率画像を生成する減衰率計算部と、  前記減衰率画像と煙の発生していない状況における参照減衰率画像とを比較することにより、煙発生の有無を判定する煙発生検知部とを含む検知装置。
【００９５】  ［付記２０］  入力画像から、大局的な画像構造を表す骨格成分を抽出し、骨格画像を生成し、  前記入力画像もしくは前記骨格画像からシーンの環境光の色を算出し、前記環境光の色に基づき前記骨格画像の白色を補正し、  前記入力画像もしくは白色を補正した前記骨格画像の平均輝度を求め、前記平均輝度を目標の輝度になるよう白色を補正した前記骨格画像を補正し、  シーン中の局所領域において、輝度が低くなるカラーチャネルが存在するという統計的知見に基づき、輝度を補正した前記骨格画像から光の減衰率を計算し、減衰率画像を生成し、  前記減衰率画像と煙の発生していない状況における参照減衰率画像とを比較することにより、煙発生の有無を判定する煙発生検知方法。
【００９６】  ［付記２１］  入力画像から、大局的な画像構造を表す骨格成分を抽出し、骨格画像を生成する処理と、  前記入力画像もしくは前記骨格画像からシーンの環境光の色を算出し、前記環境光の色に基づき前記骨格画像の白色を補正する処理と、  前記入力画像もしくは白色を補正した前記骨格画像の平均輝度を求め、前記平均輝度を目標の輝度になるよう白色を補正した前記骨格画像を補正する処理と、  シーン中の局所領域において、輝度が低くなるカラーチャネルが存在するという統計的知見に基づき、輝度を補正した前記骨格画像から光の減衰率を計算し、減衰率画像を生成する処理と、  前記減衰率画像と煙の発生していない状況における参照減衰率画像とを比較することにより、煙発生の有無を判定する処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
【符号の説明】
【００９７】  １０  抽出部  ２０  メモリ  ３０  計算部  ４０  検知部  ５０  白色補正部  ６０  輝度補正部  ７０  判定部  ８０  出力部  ９０  推定部  １００，１０１，１０２，１０２ａ，１０３，１０４  検知装置
【図１】
0006536567.tif 000008
【図２】
0006536567.tif 000009
【図３】
0006536567.tif 000010
【図４】
0006536567.tif 000011
【図５】
0006536567.tif 000012
【図６】
0006536567.tif 000013
【図７】
0006536567.tif 000014
【図８】
0006536567.tif 000015
【図９】
0006536567.tif 000016
【図１０】
0006536567.tif 000017
【図１１】
0006536567.tif 000018