(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視される領域に複数の赤外光発射アレイと赤外線カメラを設置し、前記複数の赤外光発射アレイの発射する赤外光が前記監視領域の上空を通過し、前記赤外線カメラの光センサアレイに結像され、複数の赤外光のファキュラ映像を形成し、この複数のファキュラ映像を前記赤外線カメラによりビデオ信号に変換し、ビデオスイッチに送り、前記ビデオスイッチによって循環走査の方式で受け取ったビデオ信号を順次にコンピュータに送り処理を行い、その後、該コンピュータがパターンマッチング、趨勢分析および相関分析の方法を用いて前記ビデオ信号の変化状態について分析処理を行い、処理結果に応じて前記コンピュータが連動制御警報器を制御する光断面画像の煙感知火災検出方法において、
前記コンピュータに送られた前記複数のファキュラ映像の信号とバックグラウンドとは、ダイナミック柱状図閾値分割とパターンマッチングの方法を使って分割され、ｔは第ｔ時刻の測定値で、ｎは第ｎファキュラであるとした場合に、
リアルタイムで一列ファキュラ
x１（ｔ）x２（ｔ）x３（ｔ）……xｎ（ｔ）
の明るさのデータが検出されるようにしたことを特徴とする光断面画像の煙感知火災検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
技術分野
本発明は、火災検出技術に関する。
【０００２】
背景技術
多くの場合、火災の煙が火炎より早く発生するので、煙感知火災検出器は広く応用されている。従来、既に色々ところに応用される煙感知火災検出器はイオン式煙感知器、光電式煙感知器があり、またインテリジェンテス的なアナログ報知式火災検出器および応答閾値自動浮き式火災検出器もある。従来のこれらの検出器は、煙の色、粒子の大きさ、スペース高さ、気流、振動等による誤り報知するあるいは遅れて報知する問題が存在し、または埃の累積および環境変化による誤り報知するあるいは漏れて報知する問題が存在する。
【０００３】
発明の目的
本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたもので、火炎と陰火に対して感度の高い、耐干渉に強い、誤報率の低い、且つ多き空間に適する光断面画像の煙感知火災検出方法を提供することを目的とする。
【０００４】
発明の開示
上記の目的を達成するために、本発明は、監視される領域に複数の赤外光発射アレイと赤外線カメラを設置し、前記複数の赤外光発射アレイの発射する赤外光が前記監視領域の上空を通過し、前記赤外線カメラの光センサアレイに結像され、複数の赤外光のファキュラ映像を形成し、この複数のファキュラ映像を前記赤外線カメラによりビデオ信号に変換し、ビデオスイッチに送り、前記ビデオスイッチによって循環走査の方式で受け取ったビデオ信号を順次にコンピュータに送り処理を行い、前記ビデオ信号を前記コンピュータに送り込んだ後、このコンピュータがパターンマッチング、趨勢分析および相関分析等の方法を用いて前記ビデオ信号の変化状態について分析処理を行う。火災が発見されると、連動制御警報器を制御して火災警報を行う。前記コンピュータに送られた前記複数のファキュラ映像の信号とバックグラウンドとは、ダイナミック柱状図閾値分割とパターンマッチングの方法を使って分割され、ｔは第ｔ時刻の測定値で、ｎは第ｎファキュラであるとした場合に、リアルタイムで一列ファキュラx１（ｔ）x２（ｔ）x３（ｔ）……xｎ（ｔ）の明るさのデータが検出されるようにしている。
【０００５】
従来の技術の対比
本発明によれば、従来の技術と比べると、以下の利点がある。
１、複数光束からなる光断面は監視される領域を任意な曲面式で覆うことができるので、快速応答領域の面積は大きくなり、大空間での早期火災を警報することが可能となる。
２、光断面中の隣接する光束の関連を分析することにより、単光束火災警報時のシステムの偶然の原因による誤報を抑制することができる。
３、埃の累積による工作状態のドリフトを自動的に検出し且つ追跡し、このドリフトが決めた範囲を超えるとき、故障信号を自動的に生成するので、またはこの検出器が環境の変化に応じて検出器のパラメータを自動的に調整できるので、埃の累積および環境の変化による誤報と漏報を大幅に減らすことができる。
４、断面画像を用いて自動的に追跡し、ポインティング検出するので、線煙感知器の取付け移動による誤報を完全に抑制することができる。
５、断面画像を用いて、光断面画像の煙感知火災検出器が発射光源と干渉光源に対して三次元空間の分解能を持つので、システムに対する耐干渉の性能を高めることができ、システムの応用領域を拡大することができる。
【０００６】
本発明は範囲の大きい、超長距離の火災検出に適し、悪い環境に強い、コストが低い、簡単に取付けることができ、且つ複層で立体的に取付けることが実現することができる。
【０００７】
発明の実施例
図１は本発明の光断面画像の煙感知火災検出器の概略構成を示す図である。図１においては、監視領域に赤外光発射アレイ１と赤外線カメラ２を設置する。赤外光発射アレイ１の配列および赤外線カメラ２の配列は、現場の防火要求に応じて、赤外光発射アレイ１と赤外線カメラ２により形成された断面が現場の各領域を反映できる、即ち監視されたい領域を有効的に監視できるように行われる。赤外光発射アレイ１が発射する赤外光は監視領域の上空を通過し、赤外線カメラ２の光センサアレイに結像され、赤外光のファキュラ映像を形成する。異なる部位に配列する赤外線カメラ２は赤外光のファキュラ映像をビデオ信号に変換し、ビデオスイッチ３に送る。ビデオスイッチ３によって循環走査の方式でビデオ信号を順次にコンピュータ４に送り、コンピュータ４は受け取ったビデオ信号の強さに応じて火災の分析を行う。もし火災と認めされば、連動制御警報器５により警報を行う。
【０００８】
図２は煙の濃度と光線の透過強度との間の関係を示す図であり、図３はプログラム処理を示すフローチャートである。図２および図3に示したように、光線は空気に通過するとき、空気の中の粒子による屈折、散乱および吸収される。光線の空気を通過した後の強度は空気中の光線を屈折、散乱および吸収する粒子の濃度に直接に関係する。ぞの関係が以下の式のようになる。
Iλ＝Iλ0exp(-KL)
ただし、Iλ0とIλはそれぞれ入射光の強度と煙を通過した後の光の強度、Lは平均光線の行程の長さ、Kは消光係数を表す。Kは消光係数を表す重要なパラメータで、更に煙の単位質量濃度の消光係数（Km）と煙の質量濃度（Ms）の積で表される。
K＝KmMs
Kmは消光係数で、煙の粒子の寸法分布および入射光の性質で決められる、即ち、
【式１】
0004002400.tif 000002
ただし、δは微分記号、ｄは粒子の直径、ρsは煙の粒子の濃度である。Qextは単一粒子の消光係数であり、粒子の直径と波長との比（ｄ/λ）および粒子の複合屈折率（nr）の関数である。一般の木材とプラスチックが火炎で燃焼する時、発煙の値Kmはほぼ7.6m2/gであり、熱分解する時発煙の値Kmはほぼ4.4m2/gである。
【０００９】
木材とプラスチックが初期火災の状態にある時、K＝4.4Ms、探測距離Lは50ｍとすると、
Iλ＝Iλ0exp(-220Ms)
となる。
【００１０】
従って、Iλ0とMsを分かれば、Iλの変化を分析することによって、火災についての判定を行うことができる。赤外光は空気を通過して赤外線カメラ２に赤外光のファキュラ映像を形成するので、ファキュラの明るさXはX∝Iλとなる。従って、実際に操作する時、Xの減衰の状態を分析することによって、火災が存在するかとうかが判定できる。
【００１１】
各赤外線カメラ２は赤外光のファキュラを受け取る。これらのファキュラ信号はビデオスイッチ３によって循環走査の方式で順次にコンピュータ４に送る。これらの信号はコンピュータ４によりデジタル化され、デジタル画像の形でコンピュータ４のメモリーに記録される。ファキュラの明るさを測定するために、まずファキュラの分割と抽出を行う。本発明においては、ダイナミック柱状図閾値分割とパターンマッチングの方法をつかって、ファキュラとバックグラウンドを分割し、リアルタイムで一列ファキュラの明るさのデータを検出する。
【００１２】
x1(1)x2(1)x3(1)……xn(1)
x1(2)x2(2)x3(2)……xn(2)
x1(3)x2(3)x3(3)……xn(3)
……  ……  ……  ……
x1(t)x2(t)x3(t)……xn(t)
ここで、ｔは第ｔ時刻の測定値で、ｎは第ｎファキュラである。
【００１３】
本発明においては、xi(j)（i＝1，2……, j＝1，2……t）を分析し、火災のパターンを認識することによって火災が存在するかとうかを判定する。本発明はパターン認識、連続趨勢変化および予測適応の火災認識パターンを利用し、その原理は以下のようになる。
【００１４】
リアルタイム的に画像情報を分析し、煙の特徴と比較且つマッチングすることを通じて、結論が得られる。
【００１５】
具体のファキュラに対して、連続の時系列画像の中から数列を抽出し、
xi＝｛xi(k)|k＝1，2……,n｝
x0＝｛x0(k)|k＝1，2……,n｝……参考系列
各系列に対して、小波分析によりノイズを取り除く、且つ初歩的に分類する。処理のメカ二ズムはホワイトノイズの形態信号の奇異形態が小波変換された後全く異なる性質を持っていることを利用したものである。具体の分析は以下のようになる。
【００１６】
f(x)∈C゜(R)  (0<a<1)とする、
もし|f(x)-f(y)|＝0(|x-y|a) とすると、且つΨ(x)は許可小波であり、|Ψ(x)|,
|Ψ’(x)|＝0(1+|x| -2)とすると、
Ψj,k(x)＝21/2Ψ(2’x-k)
Ψ2’f(x)(x)＝21/2∫Rf(t)Ψ(2’t-X)dt
|Wj2f(x)|＝O (2-(1/2+a)j)
となる。
【００１７】
分散がa2である広い安定ホワイトノイズn(x)に対して、
W2jn(x)＝2j/2(n(t)Ψ(2jt-x))となり、且つΨ(x)は実である。従って、
【式２】
0004002400.tif 000003
となる。
【００１８】
上式から明らかのように、W2jn(x)は安定ランダムプロセスの平均パワーとして尺度2jと関係がない。次に、各系列ごとに可変窓連続時間趨勢のアルゴリズムによって趨勢値を求める。そのプロセスは以下のようである。累積関数k(n)は
【式３】
0004002400.tif 000004
と定義する。ここで、Stは予報閾値、U(・)はステープ関数である。従って、
【式４】
0004002400.tif 000005
となる。
【００１９】
ここで、Nは窓の長さ、普通は短い窓を使い、趨勢値は予報閾値を超えると、k(n)は次第に増加する。sign2とsign1は記号関数である。
【００２０】
【式５】
0004002400.tif 000006
【式６】
0004002400.tif 000007
ここで、Sは変り点の閾値である。相対趨勢値は
τ(n)＝y(n)/(N*(N-1))
と定義すると、τ(n)∈[r1,r2]とする時、各系列の関連マッチングの関係を判定し、もし関連値の総計は関連予報値を超えると、火災の発生と認定する。
【００２１】
関連係数は
【式７】
0004002400.tif 000008
と定義する。ここで、Δi(k) はΔi(k)＝|x0(k)-xi(k)|であり、第k指標のx0とxiの絶対値と呼ぶ。ρはρ∈（0,＋∞）であり、分解係数と呼ぶ。MinlMinkΔl(k)は二つ級の最小差であり、MaxlMaxkΔl(k)は二つ級の最大差である。
相関度は
【式８】
0004002400.tif 000009
である。もしYlはともにＲより小さくなれば、各系列は関連マッチング条件を満足することを意味する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の光断面画像の煙感知火災検出器の概略構成を示す図。
【図２】煙の濃度と光線の透過強度との間の関係を示す図。
【図３】  プログラム処理を示すフローチャート。
【図１】
0004002400.tif 000010
【図２】
0004002400.tif 000011
【図３】
0004002400.tif 000012