(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視区域を撮像する撮像手段と、
該撮像手段から得られた画像情報に基づいて撮像エリア内の高温領域を抽出する高温領域抽出手段と、
該高温領域抽出手段で抽出された高温領域の特徴部を算出する特徴部算出手段と、
該特徴部算出手段で算出された特徴部のふらつき度を算出するふらつき度算出手段と、
該ふらつき度算出手段で算出されたふらつき度に基づいて火災の可能性を判定する火災判定手段と、
を備えた火災検出装置であって、
上記撮像手段から得られた画像情報と上記特徴部算出手段で算出された高温領域の特徴部に基づいて高温領域の輝度の揺らぎの振幅分布を生成する振幅分布生成手段を備え、
上記火災判定手段の結果が火災の可能性があると判断されたときに上記生成された高温領域の輝度の揺らぎの振幅分布によって、上記高温領域を、輝度の揺らぎがほとんど無い熱源部と輝度の揺らぎがある火炎部とに区別できた場合に、火災と判断するようにしたことを特徴とする火災検出装置。
【請求項２】
上記撮像手段から得られた画像情報と上記特徴部算出手段で算出された高温領域の特徴部に基づいて時間平均輝度画像のエッジ部分を抽出する平均輝度エッジ抽出手段を備え、
上記火災判定手段の結果が火災の可能性があると判断されたときに上記抽出した時間平均輝度画像のエッジ部分が上記高温領域の下部に生じる場合に火災と判断するようにしたことを特徴とする請求項１記載の火災検出装置。
【請求項３】
前記ふらつき度算出手段は高温領域の特徴部として面積、重心位置、重心の上下部分、向きベクトルを用いることを特徴とする請求項１又は２に記載の火災検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、撮像された監視領域の画像を処理して火災検出を行う火災検出装置に関し、特に監視領域における被検出物の揺らぎに関連した画像情報に着目して火災検出を行う火災検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
最近、監視領域を撮影する赤外線カメラの画像からしきい値以上の高温部分を抽出して火災を検出する方法や、高温部輝度のちらつき周波数から炎の検出を行う方法が用いられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、このような赤外線カメラの画像からしきい値以上の高温部分を抽出して火災を検出する方法だけでは、炎と同程度かそれ以上の温度の高熱源（水銀灯、太陽の反射など）が存在した場合区別することができないという問題点があった。
また、高温部輝度のちらつき周波数から炎の検出を行う方法の場合には、炎と似たちらつき周波数を持つ高温部（煙突と煙突の煙、アーク溶接、パトランプなど）については区別することができないという問題点があった。
【０００４】
この発明はこのような従来の問題点を解決するためになされたもので、撮像された画像情報から炎のふらつき度および輝度分布形状に着目し、監視領域に炎と同程度かそれ以上の温度の高熱源が存在したり、炎と似たちらつき周波数を持つ高温部が存在してもこれらを炎と確実に区別して火災を検出できる信頼性の高い火災検出装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明は、監視区域を撮像する撮像手段と、該撮像手段から得られた画像情報に基づいて撮像エリア内の高温領域を抽出する高温領域抽出手段と、該高温領域抽出手段で抽出された高温領域の特徴部を算出する特徴部算出手段と、該特徴部算出手段で算出された特徴部のふらつき度を算出するふらつき度算出手段と、該ふらつき度算出手段で算出されたふらつき度に基づいて火災の可能性を判定する火災判定手段と、を備えた火災検出装置であって、上記撮像手段から得られた画像情報と上記特徴部算出手段で算出された高温領域の特徴部に基づいて高温領域の輝度の揺らぎの振幅分布を生成する振幅分布生成手段を備え、上記火災判定手段の結果が火災の可能性があると判断されたときに上記生成された高温領域の輝度の揺らぎの振幅分布によって、上記高温領域を、輝度の揺らぎがほとんど無い熱源部と輝度の揺らぎがある火炎部とに区別できた場合に、火災と判断するようにしたことを特徴とする火災検出装置にある。
【０００６】
また、上記撮像手段から得られた画像情報と上記特徴部算出手段で算出された高温領域の特徴部に基づいて時間平均輝度画像のエッジ部分を抽出する平均輝度エッジ抽出手段を備え、上記火災判定手段の結果が火災の可能性があると判断されたときに上記抽出した時間平均輝度画像のエッジ部分が上記高温領域の下部に生じる場合に火災と判断するようにしたことを特徴とする。
【０００７】
また、前記ふらつき度算出手段は高温領域の特徴部として面積、重心位置、重心の上下部分、向きベクトルを用いることを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の一実施の形態を図を参照して説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の第１の実施の形態を示す構成図である。
図において、１は監視領域内の温度分布を輝度信号に変換し所定の周期で２次元画像を形成する撮像部であって、撮像部１としては、可視近赤外領域である0.5〜1.5μm帯のＣＣＤカメラ、従来から使用されている３〜５μm帯の冷却式赤外線カメラ、および３〜５μm帯または８〜１４μm帯のポイントセンサ、リニアセンサを動かして画像を形成するメカニカルスキャンタイプの赤外線センサを使用することができるが、好ましくは、メンテナンスコストの優れている８〜１４μm帯の冷却式赤外線カメラ（即ち、同日付けの同一出願人による非冷却式赤外線カメラ、例えば赤外線検出素子として誘電体素子、起電圧素子または導電型素子のいずれかを用いるもの）を用いるのがよい。
画素数としては、１万画素以上、あるいは１００万画素以上あればよく、画素が多ければ正確な画像が得られ好ましい。
この撮像部１は、例えばドーム球場のグランド部、ゴミ焼却場のゴミピット等の高天井で広い監視領域を持つ空間の監視領域全域を見渡せるように例えば自動制御の雲台に搭載されて設置され、監視領域全域の温度分布を監視し、撮像した熱画像を後述する画像メモリ２に送り、これに格納させる。
画像メモリ２は、撮像部１から得られた熱画像を多階調、例えば２５６階調のデジタル信号に変換して格納する。この画像メモリ２は複数、例えば６４枚の熱画像を格納できるように複数個で構成され、撮像部１から送られてくる連続した複数、例えば６４枚の熱画像を格納する。
【００１１】
３は画像メモリ２に格納された熱画像のうち１枚分を格納する原画像メモリであって、この原画像メモリ３は後述する高温領域抽出部４の差分処理時に使用され、通常は連続した複数、例えば６４枚の熱画像が画像メモリ２に送られるごとに新たな熱画像に更新される。
高温領域抽出部４は、画像メモリ２に格納された複数枚の熱画像のうちの所定の枚数分を抽出処理画像として選択し、選択された各抽出処理画像ごとに原画像メモリ３に格納された原画像との差分処理と２値化を行う。
５は高温領域抽出部４により高温上昇領域（即ち、下記の抽出処理画像の高温で温度が大きく上昇した領域）で抽出された画像を格納する抽出部メモリ、６は抽出部メモリ５に格納された抽出画像から抽出領域の面積、重心位置、上部重心、下部重心、向きベクトル、フィレ座標を算出する特徴値算出部である。
【００１２】
７は特徴値算出部６で算出された面積、重心位置、上部重心、下部重心、向きベクトルの長さと傾きから面積値、重心位置、向きベクトルの長さと傾き、それぞれのふらつき度、重心上下のふらつき度の差を算出するふらつき度算出部である。
８はふらつき度算出部７で算出された面積値ふらつき度、重心位置ふらつき度、向きベクトルの長さと傾きのふらつき度、重心上下のふらつき度の差から高温上昇領域の火災の可能性を判定する火災判定手段としての火災一次判定部である。
９は火災一次判定部８からの出力をトリガ信号として画像メモリ２に格納された熱画像と特徴値算出部６で算出されたフィレ座標から高温上昇領域の時間平均輝度画像のエッジ部分を抽出する平均輝度エッジ抽出部である。
【００１３】
１０は平均輝度エッジ抽出部９で抽出されたエッジ部分から高温上昇領域が火災領域であるか否かを判断する平均輝度エッジ判定部である。
１１は平均輝度エッジ判定部１０からの出力をトリガ信号として画像メモリ２に格納された熱画像と特徴値算出部６で算出されたフィレ座標から高温上昇領域の揺らぎ振幅分布を生成する振幅情報生成部である。
【００１４】
１２は振幅情報生成部１１で生成された振幅分布から高温上昇領域が火災領域であるか否かを判断する振幅情報判定部である。この振幅情報判定部１２では、振幅情報生成部１１で生成された揺らぎ振幅分布に炎特有の分布があるか否かの判定を行う。
１３は平均輝度エッジ判定部１０および振幅情報判定部１２のうち少なくとも一方の判定部の結果から高温上昇領域が火災領域であるか否か判定をする火災判定部である。この火災判定部１３は高温上昇領域が火災領域であると判定された場合には例えば防災センタ等に設けられた総合盤１４に火災が発生したということを通知する。
なお、撮像部１、画像メモリ２および原画像メモリ３は撮像手段を構成し、高温領域抽出部４および抽出部メモリ５は高温領域抽出手段を構成する。
【００１５】
次に動作について、図２〜図９を参照しながら説明する。
先ず、撮像部１で得られた熱画像は画像メモリ２に格納され、この画像メモリ２に格納された熱画像のうち１枚分が原画像メモリ３に格納される（ステップＳ１、ステップＳ２）。
画像メモリ２に格納された熱画像は高温領域抽出部４によって高温変化領域（温度が上昇した領域）が抽出される（ステップＳ３）。
この高温領域抽出部４は、画像メモリ２に格納された複数枚の熱画像のうちの所定の枚数分を抽出処理画像として選択し、選択された各抽出処理画像ごとに原画像メモリ３に格納された原画像との差分処理と２値化を行う（ステップＳ３）。
【００１６】
この高温領域抽出部４における差分処理では、抽出処理画像から原画像を差し引いて所定値以上の残留成分があった領域（温度上昇があった領域）を変化領域として抽出する。
更に２値化では、変化領域について所定値で２値化する。つまり、抽出処理画像の高温で温度が大きく上昇した領域（高温上昇領域）を「１」、それ以外の領域（大きな温度上昇が無い領域）を「０」に変換し高温上昇領域を抽出する。
ここで差分処理で使用される残留成分の所定値とは、画像から明らかに温度変化があった領域だけを抽出できるように設定された輝度値、例えば２０〜３０になる。
【００１７】
また２値化で使用される所定値とは、炎の放射温度が背景の放射温度と明らかに区別できるように設定された輝度値、例えば１５０〜１６０を用いる。
そして、高温領域抽出部４では最終的に高温上昇領域が発生したか否かを判別し（ステップＳ４）、発生していなければステップＳ５で原画像メモリ３に格納されている原画像を消去し、画像メモリ２に格納された複数枚の熱画像の内の別の１枚分を原画像メモリ３に格納することにより更新する。次に、ステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返し、高温上昇領域が発生していればステップＳ６に進む。なお、高温領域抽出部４で高温上昇領域が抽出された画像は抽出部メモリ５に格納される。
【００１８】
次いで、特徴値算出部６により抽出部メモリ５に格納された複数枚の抽出画像中にある高温上昇領域について各画像毎に特徴値例えば面積値、重心位置、向きベクトル、フィレ座標を算出する（ステップＳ６）。
特徴値算出部６では、先ず、格納されている全ての画像について画素毎に輝度の論理和を取り、重ね合わせ画像を作成する。作成された重ね合わせ画像で１塊になっている領域があればその領域を各画像間で対応がある１つの処理領域として扱う。
【００１９】
得られた１つの処理領域に対して各画像毎に面積（画素数）、重心位置（下記の式１）、上部重心（領域上部に重みを持たせた重心位置：下記の式２）、下部重心（領域下部に重みを持たせた重心位置：下記の式３）、向きベクトルの長さと傾き（領域の中心線の長さと傾き：下記の式４）を計算し、抽出メモリ５に格納されたＮ枚の画像に対して面積値：S1〜SN、重心位置：G1(x1,y1)〜GN(xN,yN)、上部重心：Gu1(xu1,yu1)〜GuN(xuN,yuN)、下部重心：Gb1(xb1,yb1)〜GbN(xbN,ybN)、向きベクトルの長さ：VL1〜VLN、向きベクトルの傾き：VT1〜VTNを算出する。
【００２０】
【数１】
0003772007.tif 000002
【００２１】
【数２】
0003772007.tif 000003
【００２２】
【数３】
0003772007.tif 000004
【００２３】
【数４】
0003772007.tif 000005
【００２４】
なお、上記式１〜式４において、いずれも処理領域フィレ座標の左上点を原点（１，１）とおいた座標系を用いている。
また、上記式１〜式４において、
Ｘｉ：ｉ番目の処理領域のｘ軸フィレ座標数
Ｙｉ：ｉ番目の処理領域のｙ軸フィレ座標数
ｄmn：ｉ番目の処理領域の座標（ｎ，ｍ）の画素値（０または１）
ｘｍｕi：ｉ番目の処理領域の最上部中点のｘ座標
ｙｍｕi：ｉ番目の処理領域の最上部中点のｙ座標
ｘｍｂi：ｉ番目の処理領域の最下部中点のｘ座標
ｙｍｂi：ｉ番目の処理領域の最下部中点のｙ座標
である。
【００２５】
次いで、特徴値算出部６で算出された面積、重心位置、上部重心、下部重心、向きベクトルの長さと傾きからふらつき度算出部７によって面積値、重心位置、向きベクトルの長さと傾き、それぞれのふらつき度、重心上下のふらつき度の差を算出する（ステップＳ７）。
ふらつき度算出部７は、特徴算出部６で各画像毎に算出された面積、重心位置、上部重心、下部重心、向きベクトルの長さと傾きからそれぞれのふらつき度を算出する。
このふらつき度算出部７は、面積、向きベクトルの長さと傾きについては下記の式５、重心位置、上部重心、下部重心については下記の式６を用いてそのふらつき度を算出する。なお、下記の式５および式６は、それぞれ代表的に面積と重心位置のふらつき度を算出する場合を示している。
【００２６】
【数５】
0003772007.tif 000006
【００２７】
【数６】
0003772007.tif 000007
【００２８】
更に、ふらつき度算出部７では、得られた上部重心ふらつき度と下部重心ふらつき度の差から上下重心ふらつき度の差を算出する。
ふらつき度を用いることにより分散の標準偏差値を算出することと同じように注目する数値群にふらつきがあるかどうか判定することができる。
分散の標準偏差値では単調増加や単調減少についてもふらつきがあるかのような値を示してしまうが、ふらつき度を用いると、単調増加や単調減少についてはふらつきがないという値を示すので近づいてくる或いは遠ざかっている熱源、例えば走行している車などについてはふらつきのない熱源として扱うことができる（図３参照）。
ふらつき度算出部７で算出された面積値ふらつき度と、重心位置ふらつき度と、向きベクトルの長さと傾きのふらつき度と、重心上下のふらつき度の差とから火災一次判定部８によって高温上昇領域の火災の可能性を判定する（ステップＳ８）。
【００２９】
この火災一次判定部８では、ふらつき度算出部７で算出された面積値ふらつき度、重心位置ふらつき度、向きベクトルの長さと傾きのふらつき度、重心上下ふらつき度の差から高温上昇領域が静止した高熱源であるか否かを判断し、その結果静止した高熱源でないと判定した場合に火災の可能性があると判定する。
因に、図３は面積値ふらつき度の場合を示したもので、同図の右側部分の焼却炉の煙突や近づいてくる車の高温部の場合は、いずれも面積値ふらつき度は０であるので、高温上昇領域が静止した高熱源であると判定され、つまり、火災の可能性がないと判断され、一方、同図の左側部分の１００ｍ先の炎と１０ｍ先の炎の場合は、いずれも面積値ふらつき度はある一定の値を示しているので、高温上昇領域が静止した高熱源でないと判定され、つまり、火災の可能性があると判断されることになる。
そして、ステップＳ８で火災の可能性がないと判定されたら、ステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返し、火災の可能性があると判定されたら、ステップＳ９に進む。
【００３０】
ステップＳ９において、平均輝度エッジ抽出部９は、火災一次判定部８から火災の可能性があることを表す信号をトリガ信号として受けると、画像メモリ２に格納された熱画像と特徴値算出部６で算出されたフィレ座標から高温上昇領域の時間平均輝度画像のエッジ部分を抽出する。
この平均輝度エッジ抽出部９では、画像メモリ２に格納されている複数、例えば６４枚の連続した熱画像について各画素毎に輝度の平均値を求め時間平均画像を作成し、作成された時間平均画像に対してエッジ抽出処理を行いエッジ抽出画像を作成する。なお、平均化に使用する画像の枚数は少なくとも２０枚あれば良いとする。
【００３１】
平均輝度エッジ抽出部９で抽出されたエッジ部分から平均輝度エッジ判定部１０によって高温上昇領域が火災領域であるか否か、つまり、高温上昇領域の火災の可能性が高いか否かを判定する（ステップＳ１０）。
この平均輝度エッジ判定部１０では、平均輝度エッジ抽出部９で抽出されたエッジ部の分布状況から火災の判定を行う。
平均輝度エッジ抽出部９で作成されたエッジ抽出画像には高温で静止している部分のエッジ部が残っているが、動いている部分、揺らいでいる部分についてはエッジ部が残っていない。
【００３２】
例えば炎以外の静止高熱源の場合、時間平均画像は図４のaに示すようになり、熱源は静止した状態にあるので輝度平均値はどの部分も同じになる。図４のaの時間平均画像にエッジ抽出処理を行うと、図４のbの示すように静止高熱源の輪郭全体にエッジ部が生じる。
一方、炎の場合には、時間平均画像は図４のcに示すようになり、炎の下部には静止した高温部分があるために輝度平均値は高くなるが火炎部分は揺らいでいるために中心から離れるほど輝度平均値が低くなる。図４のcの時間平均画像にエッジ抽出処理を行うと、図４のdの示すように炎の下部にはエッジ部が生じるが火炎部分にはエッジ部が生じない。
この炎特有の平均輝度エッジの形状を捉えることにより高温上昇領域が火災領域であるか否かを判定する。
判定の方法としては、例えば高温上昇領域の重心位置と抽出されたエッジ部の重心位置を算出し、エッジ部の重心位置が高温上昇領域の重心位置より低い場合に火災であると判定する方法を用いる（図５参照）。
【００３３】
かくして、ステップＳ１０で高温上昇領域は火災の可能性が高いと判定されたら、火災判定部１３において、平均輝度エッジ判定部１０の出力から最終的に火災か否かを判定し、火災であればその出力を総合盤１４に供給して、総合盤１４に火災が発生したということを通知し、火災でなければステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返す。
一方、ステップＳ１０で高温上昇領域は火災の可能性が低いと判定されたら、振幅情報生成部１１は、平均輝度エッジ判定部１０から火災の可能性が低いことを表す信号をトリガ信号として受けると、画像メモリ２に格納された熱画像と特徴値算出部６で算出されたフィレ座標から高温上昇領域の揺らぎ振幅分布を生成する（ステップＳ１２）。
【００３４】
この振幅情報生成部１１では、画像メモリ２に格納されている複数、例えば６４枚の連続した熱画像について各画素毎に輝度の変化を時間軸で周波数解析(FFT)し所定の周波数範囲内で振幅の代表値を算出する。
いま、得られた振幅値によって各画素を熱源（ほとんど輝度変化がない）は「Ａ」、内炎（振幅値が中程度）は「Ｂ」、外炎（振幅値が大）は「Ｃ」として区別すると、図６および図７に示すような揺らぎ振幅分布が生成される。
ここで所定の周波数範囲とは炎の揺らぎ周波数特性をより効果的に捉えることのできる出来る周波数範囲のことで、例えば周波数下限は１Hz、周波数上限は７〜１５Hzを用いる。
また、ここで算出する振幅の代表値とは、例えば所定の周波数内のピーク周波数における振幅値、あるいは所定の周波数内の振幅値の合計又は平均値を用いる。
【００３５】
次いで、振幅情報生成部１１で生成された振幅分布から振幅情報判定部１２によって高温上昇領域が火災領域であるか否か、つまり、高温上昇領域に炎特有の分布があるか否かを判定する（ステップＳ１３）。
一般的に火災時に発生する炎は、熱源部と火炎部とに区別でき、熱源部には輝度の揺らぎがほとんど無いのに対して火炎部には輝度の揺らぎがある。更に火炎部でも火炎部内の位置によって揺らぎの大きさ（振幅）に違いがあり、炎の中心付近（内炎）は振幅が小さいが中心から外側（外炎）に向かうにつれ振幅は大きくなる（図６参照）。
【００３６】
判定の方法としては、例えば得られた揺らぎ振幅分布の「Ａ」,「Ｂ」,「Ｃ」それぞれの値を持つ画素の重心位置GA,GB,GCを算出し、算出された重心位置が上からGA,GB,GCの順に並んでいる場合に火災と判定する方法（図８参照）、或いは得られた揺らぎ振幅分布の「Ａ」を持つ画素の重心位置を求め、求められた重心位置を中心として「Ａ」,「Ｂ」,「Ｃ」それぞれの値を持つ画素との平均距離RA,RB,RCを算出し、平均距離がRA＜RB＜RCを満たしている場合に火災と判定する方法（図９参照）を用いる。
また、前記の２つの方法を含む複数の判定条件を満たした場合に火災と判定する方法を用いると更に精度良く火災判定が行える。
【００３７】
そして、ステップＳ１３で高温上昇領域に炎特有の分布がないと判定されたら、ステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返し、高温上昇領域に炎特有の分布があると判定されたら、ステップＳ１１に進み、上述同様に、火災判定部１３において、振幅情報判定部１２の出力から最終的に火災か否かを判定し、火災であればその出力を総合盤１４に供給して、総合盤１４に火災が発生したということを通知し、火災でなければステップＳ２に戻って上述の動作を繰り返す。
【００３８】
従って、火災判定部１３では、平均輝度エッジ判定部１０または振幅情報判定部１２のいずれか一方からの判定部の結果から高温上昇領域が火災領域であるか否か、つまり、火災であるか否かを判定をする。勿論、火災判定部１３は、平均輝度エッジ判定部１０および振幅情報判定部１２の少なくとも一方の判定部の結果から火災であるか否かを判定をするようにしてもよい。
かくして、火災判定部１３は、高温上昇領域が火災領域である、つまり火災と判定された場合には総合盤１４に火災が発生したということを通知する。
ここで通知する内容としては火災発生ということだけでなく、火災領域の情報、例えば火災発生位置、火災規模を通知するようにしてもよい。
【００３９】
実施の形態２．
上述の実施の形態１では、火災一次判定部８で火災の可能性を判定し、可能性があればさらに高温上昇領域の時間平均輝度画像のエッジ部分を抽出して平均輝度エッジ判定部１０で火災の可能性が高いかどうかを判定し、高ければ火災と判断し、火災の可能性が低ければ、さらに高温上昇領域の揺らぎ振幅分布を生成して振幅情報判定部１２で高温上昇領域に炎特有の分布があるかどうかを判定し、炎特有の分布があれば最終的に火災と判断する場合について説明したが、火災一次判定部８で火災の可能性を判定した段階でその出力を直接火災判定部１３に供給してもよい。
【００４０】
また、火災一次判定部８で火災の可能性を判定し、可能性があれば平均輝度エッジ判定を行うことなく直接その出力を振幅情報判定部１２に供給して高温上昇領域に炎特有の分布があるかどうかを判定し、炎特有の分布があれば火災と判断するようにしてもよい。つまり、この場合、平均輝度エッジ判定部１０の系列と、振幅情報判定部１２の系列が火災判定部１３に対して実質的に個別に並列の関係に存在することになる。
【００４１】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、監視区域を撮像する撮像手段から得られた画像情報に基づいて撮像エリア内の高温領域を抽出し、その抽出された高温領域の特徴部を算出し、その特徴部のふらつき度に基づいて火災を判定するので、監視領域に炎と同程度かそれ以上の温度の高熱源が存在したり、炎と似たちらつき周波数を持つ高温部が存在してもこれらを炎と区別して信頼性の高い火災検出が可能になるという効果がある。
【００４２】
また、この発明によれば、撮像手段から得られた画像情報と高温領域の特徴部に基づいて時間平均輝度画像のエッジ部分を抽出する平均輝度エッジ抽出手段を設け、火災の可能性があると判断されたときに抽出した時間平均輝度画像のエッジ部分に基づいて火災を判断するので、炎と火災以外の高熱源や高温部との区別を確実に行うことができ、より信頼性の高い火災検出が可能になるいう効果がある。
【００４３】
また、この発明によれば、撮像手段から得られた画像情報と高温領域の特徴部に基づいて高温領域の輝度の揺らぎの振幅分布を生成する振幅分布生成手段を設け、火災の可能性があると判断されたときに生成された高温領域の輝度の揺らぎの振幅分布に基づいて火災を判断するので、炎と火災以外の高熱源や高温部との区別を確実に行うことができ、より信頼性の高い火災検出が可能になるという効果がある。
【００４４】
また、この発明によれば、火災の可能性があると判断されたときに撮像手段から得られた画像情報と高温領域の特徴部に基づいて時間平均輝度画像のエッジ部分を抽出する平均輝度エッジ抽出手段と、この平均輝度エッジ抽出手段の出力に基づき火災の可能性が高いと判断されたときに撮像手段から得られた画像情報と高温領域の特徴部に基づいて高温領域の輝度の揺らぎの振幅分布を生成する振幅分布生成手段とを設け、生成された高温領域の輝度の揺らぎの振幅分布に基づいて火災を判断するので、炎と火災以外の高熱源や高温部との区別をより確実に行うことができ、なお一層信頼性の高い火災検出ができるという効果がある。
【００４５】
また、この発明によれば、高温領域の特徴部として面積、重心位置、重心の上下部分、向きベクトルを用いるので、確実に被検出物のふらつき度を算出できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１を示す構成図である。
【図２】  この発明の実施の形態１の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】  この発明の実施の形態１における高温領域の熱源のふらつき度に関する動作を説明するための図である。
【図４】  この発明の実施の形態１における高温領域の熱画像のエッジ抽出に関する動作を説明するための図である。
【図５】  この発明の実施の形態１における高温領域の熱画像のエッジ抽出に関する動作を説明するための図である。
【図６】  この発明の実施の形態１における高温領域の揺らぎ振幅分布に関する動作を説明するための図である。この発明の実施の形態２を示す構成図である。
【図７】  この発明の実施の形態１における高温領域の揺らぎ振幅分布に関する動作を説明するための図である。
【図８】  この発明の実施の形態１における高温領域の揺らぎ振幅分布を用いた火災の判定方法に関する動作を説明するための図である。
【図９】  この発明の実施の形態１における高温領域の揺らぎ振幅分布を用いた他の火災の判定方法に関する動作を説明するための図である。
【符号の説明】
１  撮像部、２  画像メモリ、３  原画像メモリ、４  高温領域抽出部、５、抽出部メモリ、６  特徴部算出部、７  ふらつき度、８  火災一次判定部、９  平均輝度エッジ抽出部、１０  平均輝度エッジ判定部、１１  振幅情報生成部、１２  振幅情報判定部、１３  火災判定部、１４  総合盤。
【図１】
0003772007.tif 000008
【図２】
0003772007.tif 000009
【図３】
0003772007.tif 000010
【図４】
0003772007.tif 000011
【図５】
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【図６】
0003772007.tif 000013
【図７】
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【図８】
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【図９】
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