專利名稱：煙檢測裝置的制作方法
技術領域：
本發明涉及一種通過對利用監視攝像機拍攝的圖像進行圖像處理來檢測煙產生
的煙檢測裝置，特別是涉及一種可以防止因外部干擾的影響而造成的誤檢測、漏檢測的煙 檢測裝置。
背景技術：
從發生火災時早期滅火或在火災事故中防止延誤逃生時機的角度考慮，在早期發 現火災或煙是非常重要的。所以，在煙檢測裝置領域中，正在研究通過對利用監視攝像機拍 攝的圖像進行圖像處理來實現在火災早期發現煙。 作為一個例子，一種現有的煙檢測裝置是通過在隧道中等設置攝像機，對利用攝
像機拍攝的圖像進行圖像處理從而檢測煙。用于檢測煙的圖像處理一般預先存儲作為基準
的圖像(基準圖像)，通過計算最新的拍攝圖像與基準圖像的差分圖像，并提取產生變化的
區域，從而檢測煙。(例如參照專利文獻1日本專利公報第3909665號)。 此外，為了應對因光照等影響造成的基準圖像隨時間而產生變化的情況，對基準
圖像進行定期更新。 如上所述，通過對利用攝像機拍攝的圖像進行圖像處理來檢測煙，具有如下兩個 優點。 1)通過用目視確認監視攝像機的圖像可以遠距離掌握煙檢測的情況。
2)可以使用已經設置的監視攝像機，能提高設備效率。
可是在現有技術中存在有以下問題。 在現有技術中，為了檢測煙，提取了幀(frame)差分圖像或背景圖像的亮度差超 過了規定閾值的像素區域。可是，例如在由于周圍的照明條件改變等的影響造成拍攝的圖 像產生變化的情況下，會導致把沒有產生煙的部分誤檢測為產生煙。 此外，在背景顏色是單調的色調時，作為檢測目標的煙本身在拍攝的圖像中存在 亮度變化(亮度差)小的情況，僅僅通過簡單地求出差分圖像難以設定其亮度差的閾值，所 以存在著不能進行高靈敏度的煙檢測的情況。 此外，監視攝像機的圖像優選始終在具有穩定的照明條件或視野的環境下拍攝的 圖像。可是，因監視場所不同不一定全部具有這樣良好的條件，在監視范圍內，有的監視場 所有人等移動物體往來，也有的監視場所在監視范圍內光照條件隨時間而改變等，因此需 要考慮將部分不利于監視的區域包含在監視范圍內。 在現有技術中，即使這種不利于監視的區域，也采用同樣的判定基準進行煙檢測， 由于移動物體的進入或光照條件變化的影響(外部干擾的影響)有可能誤檢測成產生了 煙。此外，盡管也考慮了把圖像分割成矩陣形規定大小的區域，把不利于監視的區域屏蔽， 不進行煙檢測，然而其結果導致限制了可以監視的范圍。
發明內容
為了解決上述問題，本發明提供一種煙檢測裝置，所述煙檢測裝置可以抑制外部 干擾的影響，并且可以高靈敏度地進行煙檢測。 此外，本發明還提供一種煙檢測裝置，所述煙檢測裝置不限定可以監視的范圍，并 能抑制因外部干擾的影響而造成的誤檢測。 本發明提供的煙檢測裝置通過對監視攝像機拍攝的圖像進行圖像處理，檢測產生
的煙，其包括圖像存儲器，存儲用所述監視攝像機按時序拍攝的多個圖像；以及煙檢測區
域選擇部，根據存儲在圖像存儲器中的所述多個圖像，對在過去一定期間內連續出現多次
的每個規定的像素，計算同一像素的亮度直方圖，根據所述亮度直方圖，檢測是否存在因進
入物體或產生煙而新生成的亮度值，并特別指定要進行圖像處理的備選區域。 本發明提供的另一種煙檢測裝置包括計算煙特征量部件，分別對在監視攝像機
拍攝的圖像內設定的多個區域，提取與煙有關的特征量；存儲部，分別針對所述多個區域，
存儲每個區域用于判斷是否產生煙的規定的基準判定值所具有的多個檢測靈敏度的多個
值；按區域設定靈敏度的部件，按照用監視攝像機進行監視的目標，分別對所述多個區域設
定所期望的檢測靈敏度；以及煙判定部件，分別對所述多個區域，從存儲在存儲部中的多
個規定的基準判定值中取出與由所述按區域設定靈敏度的部件設定的所述期望的檢測靈
敏度對應的規定的基準判定值，并與利用所述計算煙特征量部件提取的所述特征量進行比
較，根據比較的結果分別以所述多個區域中的所期望的檢測靈敏度來檢測煙的產生。 按照本發明的煙檢測裝置，從按時序取得的多個圖像，計算每個規定的像素在過
去的一定期間內的亮度直方圖，并根據計算出的亮度直方圖檢測是否存在新產生的亮度
值，通過特別指定煙檢測區域，可以抑制外部干擾的影響，進行高靈敏度的煙檢測。 此外，按照本發明的煙檢測裝置，對應于監視的目標，通過對每個區域使用具有所
期望的檢測靈敏度的基準判定值進行煙檢測，可以得到不限制可監視的范圍，并且可以抑
制因外部干擾的影響造成的誤檢測的煙檢測裝置。
圖1是本發明第一實施方式的煙檢測裝置的構成圖。 圖2是表示采用本發明第一實施方式的制作亮度直方圖的部件制作的亮度直方 圖的一個例子的圖。 圖3是表示本發明第一實施方式的一個畫面內的分割區域和一個區域內的映射 結果關系的說明圖。 圖4是表示由本發明第一實施方式的煙檢測區域選擇部特別指定的備選區域的圖。
圖5是表示由本發明第一實施方式的映射部件輸出的映射結果的圖。
圖6是表示本發明第一實施方式的煙檢測裝置的整個處理流程的流程圖。
圖7是本發明第二實施方式的煙檢測裝置的構成圖。 圖8是關于作為本發明第二實施方式的監視目標的圖像分割區域的說明圖。
圖9是對作為本發明第二實施方式的監視目標的圖像各個區域設定的期望檢測 靈敏度的示例圖。 圖10是本發明第三實施方式的煙檢測裝置的構成圖。
圖11是表示本發明第三實施方式的亮度變化量變化的圖。 附圖標記說明 1 攝像機 10圖像存儲器 15存儲部 20煙檢測區域選擇部 21制作亮度直方圖的部件 22亮度變化判定部件 23特別指定檢測備選區域部件 30煙產生檢測部 31計算煙特征量部件 32映射部件 33煙判定部件 40按區域設定靈敏度的部件 60檢測產生外部干擾部件
具體實施例方式
下面利用附圖對本發明優選的煙檢測裝置的實施方式進行說明。
第一實施方式 圖1是本發明第一實施方式的煙檢測裝置的構成圖。本第一實施方式的煙檢測裝 置具有圖像存儲器10、煙檢測區域選擇部20以及煙產生檢測部30。圖像存儲器10構成多 幀圖像存儲器，可以把過去一定時間內的攝像機1拍攝的圖像作為時序數據存儲。
煙檢測區域選擇部20由制作亮度直方圖的部件21、亮度變化判定部件22以及特 別指定檢測備選區域部件23構成。并且煙檢測區域選擇部20具有如下功能S卩，根據在圖 像存儲器10中存儲的攝像機1拍攝的過去一定時間內的圖像，特別指定要進行煙檢測的區 域作為煙檢測備選區域。 此外，煙產生檢測部30由計算煙特征量部件31、映射部件32以及煙判定部件33 構成。煙產生檢測部30具有如下功能S卩，對由煙檢測區域選擇部20特別指定的煙檢測備 選區域，計算用于檢測產生煙的特征量，并根據計算的結果判斷是否產生了煙。作為煙的特 征量，由于具有例如因煙進入某個區域使亮度降低，導致該整個區域的亮度處于特別指定 的亮度值，以及平均亮度的變化如人工光源那樣不呈現規律性等特征，所以根據這些來計 算煙的特征量。 通過采用這樣的結構，本發明第一實施方式的煙檢測裝置通過對特別指定的煙檢 測備選區域進行用于檢測是否有煙的圖像處理，可以實現高效的高靈敏度的煙檢測。
本發明的特征在于，不是對拍攝的整個圖像都進行煙檢測，而是在拍攝的圖像中， 把圖像分割成多塊形成分割區域，僅對分割區域的煙檢測備選區域進行煙檢測。也就是說， 本發明的特征在于具有煙檢測區域選擇部20。所以，首先對該煙檢測區域選擇部20的功能 進行說明。 步驟1 :制作亮度直方圖的部件21的功能
6
制作亮度直方圖的部件21通過對每個規定的像素，計算在過去一定時間內的亮
度直方圖，判斷在拍攝的圖像內是否發生了變化，例如進入物體或煙等。 其中，所謂進入物體相當于臨時通過圖像內的人等。所謂亮度直方圖相當于頻度
分布，表示作為目標的像素在過去一定期間的時序數據內有怎么樣的亮度值分布。 圖2是表示采用本發明第一實施方式的制作亮度直方圖的部件21制作的亮度直
方圖的一個例子的圖。假設是沒有出現進入的物體而且也沒有產生煙的狀態，對某個像素，
如果累計在過去一定時間內的多個圖像中亮度值的生成頻度，則由于在一定期間內沒有發
生任何變化，所以如圖2(a)所示，亮度分布集中在窄的范圍內，其結果在該窄的范圍生成
頻度顯示高的值。其中，所謂生成頻度是圖2縱軸的"存在次數"，換句話說，是以在一定期
間內拍攝的圖像數為最大值，在這些圖像中，位置坐標相同的特別指定的像素獲得相同亮
度值的次數。該直方圖是表示各像素在過去是什么樣的亮度值的分布，如果是沒有任何進
入物體的狀態，則存在的亮度分別在窄的范圍內，其存在次數持續保持高的值。 另一方面，假設是出現了進入的物體或產生煙的狀態，對某個像素，如果累計在過
去一定期間內多個圖像中的亮度值生成頻度，則由于在一定期間內因進入的物體等造成圖
像發生變化，如圖2(b)所示，在圖2(a)的窄的范圍的亮度以外的地方，開始出現與此前的
分布不同的亮度值，而新出現的亮度當然存在次數少。也就是說，從出現進入的物體后或產
生煙后的圖像，得到了除高而窄的亮度分布以外，還檢測到不同分布的亮度。 并且，表示該新出現的不同分布的亮度生成頻度，在過去一定期間內的多個圖像
中，進入了物體或產生煙后的圖像張數少的情況下，比圖2(a)的沒進入物體或產生煙前的
窄的范圍的亮度生成頻度小。 此外，在沒進入物體或產生煙前的亮度分布和進入了物體或產生煙后的亮度分布的亮度差很小的情況下，通過求出基于在過去一定期間內的多個圖像的每個像素的直方圖，也可以高精度地識別出進入的物體或產生煙。 制作亮度直方圖的部件21在制作亮度直方圖時，通過使得到的亮度具有一定寬
度來進行計數(例如亮度100，以包括前后亮度的99、101這三個亮度(亮度值99、100、101)
來進行計數)，將涉及直方圖計算的運算減少，此外還可以緩解噪聲的影響。在獲得亮度直
方圖后，通過進行平滑處理，也可以緩解噪聲的影響。此外，當制作亮度直方圖時，可以對每
一個像素制作直方圖，也可以在相鄰的像素之間制作共有的直方圖。例如，可以把縱橫兩個
合計四個像素匯集在一起，或把縱橫三個合計九個像素匯集在一起，制作亮度直方圖，把像
素匯集在一起可以使運算處理時間縮短。優選的是把四個像素匯集在一起，在這種情況下，
處理時間縮短而且檢測進入物體的精度也不降低。 步驟2 :亮度變化判定部件22的功能 亮度變化判定部件22根據由制作亮度直方圖的部件21對每個規定的像素單獨計算(生成)的亮度直方圖，檢測是否存在因進入的物體或產生煙而出現新產生的亮度值。如圖2(b)所示，在頻度少的亮度值的像素相對于(沒進入物體或產生煙前的)亮度分布出現了規定數量的情況下，亮度變化判定部件22可以判斷出在該像素部分中出現進入的物體或產生了煙的可能性大。 亮度變化判定部件22對每個規定的像素單獨進行上述的判斷，并把其結果作為與畫面對應的圖輸出。例如，在一個畫面的像素為pXq(其中p、q為2以上的整數)的情況下，亮度變化判定部件22把進入物體或產生煙的可能性大的像素設定為"1"，除此以外
的像素設定為"O"，把pXq的各個像素映射或二值化，可以得到映射圖像(二值化圖像)。
與得到的直方圖進行比較，在當前圖像的像素的亮度值是未滿規定的存在次數的亮度值的
情況下，也可以判斷該像素有進入的物體。 步驟3 :特別指定檢測備選區域部件23的功能 由亮度變化判定部件22映射的一個畫面的數據預先被分割成確定的多個區域。然后，特別指定檢測備選區域部件23對用"1"和"0"映射的預先分割的每個區域，判斷為"1"的像素的比率是否在規定值以上。 圖3是表示本發明第一實施方式的一個畫面內的分割區域和一個區域內的映射結果關系的說明圖。圖3(a)表示在一個畫面內預先設定的多個分割區域。如圖3(a)所示，畫面被分割成縱橫矩陣形的多個矩形區域。并且，在門前有作為進入物體的人，在右側窗玻璃下有作為進入物體的煙。圖3(b)表示把各個區域分割成像素單位，并由亮度變化判定部件22映射后的狀態。這樣，區域是由多個像素構成的。 在圖3(b)中，像素被涂黑的部分意味著作為進入物體或產生煙的可能性大的像素被映射為"l"。因此，特別指定檢測備選區域部件23根據圖3(b)所示的映射結果，分別對每個分割區域，判斷為"l"的像素(即被涂黑的像素)的比率是否在規定值以上。
然后，特別指定檢測備選區域部件23針對一個區域，將為"1"的像素的比率在規定值以上的區域，特別指定為要詳細進行煙檢測的備選區域。另一方面，特別指定檢測備選區域部件23將為"l"的像素的比率小于規定值的區域，特別指定為在后面階段不進行煙檢測的區域。或者，將為"O"的像素的比率在規定值以上的區域，特別指定為在后面階段不進行煙檢測的區域。 圖4是表示由本發明第一實施方式的煙檢測區域選擇部20特別指定的備選區域的圖。其中被涂黑的部分是由煙檢測區域選擇部20選擇的區域，是包含前述的"1"的像素比率大的區域。該圖4對應于圖3(a)的狀態，在門前和窗玻璃下有進入物體，作為備選區域的被涂黑的區域有多處。雖然在圖像中有多個區域，但由于僅僅對備選區域通過圖像處理計算在該區域中是否產生了煙，所以可以使整體的計算量減少。利用這一系列處理，煙檢測區域選擇部20從預先被分割的多個區域中，根據過去一定期間內的亮度直方圖的計算結果，可以高精度地特別指定在后面階段要用煙產生檢測部30進行詳細煙檢測的備選區域。其結果，抑制了外部干擾的影響，并且可以進行高靈敏度的煙檢測。也就是說，如果在某個區域中產生了煙等，則在該區域中的大部分像素在直方圖中產生不同的分布，變成"l"，在區域中為"l"的像素的比率大，因而被作為備選區域提取。可是，因照明等暫時的變化，在亮度直方圖中難以產生不同的分布，所以為"l"的像素少，因外部干擾造成的影響難以成為備選區域。 下面對煙產生檢測部30的功能進行說明。該煙產生檢測部30對于由煙檢測區域選擇部20特別指定的要詳細進行煙檢測的備選區域，通過提取有關煙的特征量，可以判斷是否產生了煙。 步驟1 :關于計算煙特征量部件31的功能 具有代表性的提取特征量的方法可以舉出以下四種。對于要詳細進行煙檢測的備選區域，通過采用以下的方法求出特征量，計算煙特征量部件31可以判斷在該區域內產生了煙的可能性是否大。以下煙特征量的計算方法特別適合用于檢測流動比較慢的煙。
[提取方法1 :基于像素亮度方差的煙檢測] 計算煙特征量部件31針對由煙檢測區域選擇部20特別指定的要詳細進行煙檢測的每個備選區域，計算各區域內的像素的亮度方差。當計算亮度方差時，計算煙特征量部件31未必需要使用區域內全部的像素。計算煙特征量部件31可以僅以由亮度變化判定部件22判斷為進入了物體或產生了煙的可能性大的像素而映射為"1"的像素為對象，計算亮度方差。 此外，計算煙特征量部件31計算亮度方差的圖像基本上使用最新拍攝的圖像。但也可以追溯到過去使用多張拍攝圖像。 計算煙特征量部件31判斷計算出的亮度方差或從亮度方差得到的標準偏差是否
在規定的范圍內，在規定的范圍內的情況下，可以判斷為產生了煙的可能性大。[提取方法2 :基于像素平均亮度的時間方差的煙檢測] 計算煙特征量部件31對由煙檢測區域選擇部20特別指定的要詳細進行煙檢測的每個備選區域，計算各區域內的像素平均亮度。當計算平均亮度時，計算煙特征量部件31未必使用區域內的全部像素。計算煙特征量部件31可以僅以由亮度變化判定部件22判斷為進入了物體或產生了煙的可能性大的像素而映射為"l"的像素為對象，計算平均亮度。
然后，計算煙特征量部件31追溯到過去，計算經過一定期間的多張拍攝圖像在同一區域中的平均亮度，并分別對各對象區域，生成平均亮度的時序數據。然后，計算煙特征量部件31計算生成的平均亮度的時序數據的亮度方差。 計算煙特征量部件31判斷根據平均亮度的時序數據計算出的亮度方差或從該亮度方差得到的標準偏差是否在規定的范圍內，當在規定的范圍內的情況下，可以判斷為產生了煙的可能性大。[提取方法3 :基于像素平均亮度的低頻強度的煙檢測] 與上述的提取方法2相同，計算煙特征量部件31分別針對每個對象區域，生成平均亮度的時序數據。并且，計算煙特征量部件31把生成的平均亮度的時序數據進行傅里葉變換，計算頻譜。 然后，計算煙特征量部件31從根據平均亮度的時序數據計算的頻譜中抽取規定的低頻成分，計算該波型的強度，在其強度在規定的值以下的情況下，可以判斷為產生了煙的可能性大。[提取方法4 :基于與基準圖像的平均差分的煙檢測] 計算煙特征量部件31對由煙檢測區域選擇部20特別指定的要詳細進行煙檢測的每個備選區域，求出對應于該備選區域內的各個像素和預先存儲在圖像存儲器10中的基準圖像的像素的亮度差分值。然后，計算煙特征量部件31求出每個備選區域中的亮度差分值的平均值，在該平均值大于規定的值或在規定的范圍內的情況下，可以判斷為產生了煙的可能性大。 步驟2 :關于映射部件32的功能 映射部件32根據由計算煙特征量部件31用四種提取方法1 4提取的結果，對要詳細進行煙檢測的每個備選區域進行映射。例如，映射部件32可以把用四種提取方法1 4中任意的一種以上的方法判斷為產生了煙的可能性大的區域設定為"1"，并把除此以外的區域設定為"0"。 此外，作為另外的映射方法，映射部件32可以把用兩種以上的多個提取方法判斷為產生了煙的可能性大的區域設定為"1"，并把除此以外的區域設定為"0"。或者，利用四種提取方法1 4的特別指定的組合，把該組合都判斷為產生了煙的可能性大的區域設定為"1"，把除此以外的區域設定為"0"。 圖5是表示由本發明第一實施方式的映射部件32輸出的映射結果的圖。通過對用前面的圖4表示的備選區域計算有關煙的特征量，如該圖5所示，可以從備選區域中挑選產生了煙的可能性大的區域。在該圖5中表示的情況是門部分的備選區域(參照圖4)是因存在有通過圖像內的行人等進入物體而被提取的區域，被判斷為產生了煙的可能性小；在窗下的五個備選區域(參照圖4)中的四個區域被判斷為產生了煙的可能性大。
步驟3 :煙判定部件33的功能 根據由映射部件32映射的一個畫面的各區域的數據，煙判定部件33判斷是否檢測到被映射為"l"的(備選)區域達到某些規定的區域數，并持續規定期間。例如，在縱向或橫向上n(n為2以上的整數)以上的區域由映射部件32映射為"l"，而且在從過去到現在順序拍攝的時序畫面中連續m(m為2以上的整數)次以上，煙判定部件33在檢測到該連接區域的情況下，可以最終判斷產生了煙。 下面根據流程圖對具有圖1構成的本發明的煙檢測裝置的整個處理流程進行說明。圖6是表示本發明第一實施方式的煙檢測裝置的整個處理流程的流程圖。
首先在步驟S601中，制作亮度直方圖的部件21根據在圖像存儲器10內存儲的多個時序的圖像數據，對每個規定的像素生成亮度直方圖(參照圖2(a)(b))。然后在步驟S602中，亮度變化判定部件22根據生成的亮度直方圖，檢測是否存在因進入物體或產生煙而出現新產生的亮度值，并映射輸出進入物體或產生了煙的可能性大的像素(參照圖3(b))。 然后在步驟S603中，特別指定檢測備選區域部件23對預先分割的每個區域，判斷因進入物體或產生了煙的可能性大而被映射的像素的比率是否在規定值以上，并特別指定要進行煙檢測的備選區域(參照圖4)。 以上的步驟S601 S603是由煙檢測區域選擇部20進行的一系列處理。這樣，在步驟S604以后，僅針對由煙檢測區域選擇部20特別指定的要進行煙檢測的備選區域，利用煙產生檢測部30進行煙檢測處理。因此，與處理整個圖像的情況相比，可以減少計算量。
在步驟S604中，計算煙特征量部件31僅對作為要進行煙檢測的備選區域而被特別指定的區域，使用上述的提取方法1 4，計算煙的特征量。然后在步驟S605中，映射部件32映射輸出產生了煙的可能性大的區域(參照圖5)。 然后在步驟S606中，煙判定部件33根據映射部件32對分割區域映射結果的時間分布、空間分布，最終特別指定產生了煙的區域。 通過進行這樣的一系列處理，煙產生檢測部30僅對由煙檢測區域選擇部20特別指定要詳細進行煙檢測的備選區域，通過提取煙的特征量，從過去一定期間內的亮度直方圖的計算結果可以判斷是否產生了煙。其結果，抑制了外部干擾的影響，并且可以進行高靈敏度的煙檢測。 如上所述，按照第一實施方式，從按時序獲取的多個圖像對每個規定的像素計算
10在過去一定期間內的亮度直方圖。其結果，可以容易地檢測出是否存在因進入物體或產生 了煙而出現的新產生的亮度值，能夠得到抑制了外部干擾的影響并可以進行高靈敏度的煙 檢測的煙檢測裝置。 特別是在沒進入物體或產生煙之前的亮度分布和進入了物體或產生煙之后的亮 度分布的亮度差很小的情況下，對基于過去一定期間內的多個圖像的每個像素求出亮度直 方圖，也可以高精度地識別出存在新產生的亮度值。 此外，通過縮小到被檢測出存在新產生的亮度值的備選區域進行煙檢測，不僅減 輕了計算工作量，并且能防止誤檢測，可以進行高精度的煙檢測。 此外，作為用于進行煙檢測的特征量，求出多個特征量，利用對基于多個特征量的 單獨的判斷結果進行特別指定的組合，可以判斷在該備選區域中產生了煙的可能性是否 大，可以進一步提高檢測精度。此外，當計算煙的特征量時，上述的提取方法1 3與提取 方法4不同，沒有必要預先存儲基準圖像。因此，在不使用提取方法4求特征量的情況下， 具有不需要基準圖像的優點。 此外還具有煙判定部件，利用煙擴展到特別指定區域的特性，在檢測到產生了煙 的可能性大而被映射的區域達到某個規定的區域數，并持續規定期間的情況下，判斷為產 生了煙。其結果，抑制了誤檢測，可以實現穩定且高精度的煙檢測。 第一實施方式如以上所述構成，根據過去的多張圖像計算亮度直方圖，檢測概率 小的亮度認為是進入物體，所以即使亮度差小的煙也可以高靈敏度地提取其區域，此外，也 可以吸收照明變化等的影響。由于對每個像素計算直方圖會導致存儲量、計算量都增加，所 以通過在相鄰的像素之間共用直方圖，減少了計算量。 下面利用附圖對本發明的煙檢測裝置的第二實施方式進行說明。
與第一實施方式相同的構件采用相同的附圖標記，并省略了說明。
第二實施方式 圖7是表示本發明第二實施方式的煙檢測裝置的構成圖。本第二實施方式中的煙 檢測裝置包括圖像存儲器10、存儲部15、計算煙特征量部件31、按區域設定靈敏度的部件 40以及煙判定部件33。圖像存儲器10為多幀圖像存儲器，可以把用攝像機1拍攝的圖像 作為過去一定期間內的時序數據進行存儲。 將成為監視目標的圖像分割成預先確定的多個區域，在圖像上設定有多個區域。 圖8是關于作為本發明第二實施方式的監視目標的圖像分割區域的說明圖。在該圖8中，例 舉了將成為監視目標的圖像預先分割成例如矩陣形的縱4X橫5的20個區域的情況。并 且在存儲部15中預先存入檢測靈敏度不同的多個值，作為用于對多個區域中的每一個區 域判斷是否產生了煙的基準判定值。 在以下說明中，為了簡化說明，例舉了把檢測靈敏度分成高級、中級、低級三種的 情況。這樣，在檢測靈敏度被分成三個級別的情況下，在存儲部15中分別針對每個區域保 存有高級用、中級用、低級用的三個不同的基準判定值。 計算煙特征量部件31對于保存在圖像存儲器10中的拍攝圖像，分別針對每個區 域，提取有關煙的特征量，判斷產生了煙的可能性是否大。具有代表性的提取特征量的方法 可以例舉前面已說明了的以下的四個方法。
[提取方法1 :基于像素的亮度方差的煙檢測]
計算煙特征量部件31分別對每個區域計算各區域內的像素的亮度方差。計算煙 特征量部件31基本上使用最新拍攝的圖像作為計算亮度方差的圖像。可是，也可以利用在 多個圖像存儲器10中存儲的圖像的時序數據，追溯到過去，使用多個拍攝圖像。通過這樣 做，計算煙特征量部件31把計算出的亮度方差或從亮度方差得到的標準偏差作為煙的特 征量輸出。 后面敘述的煙判定部件33判斷由計算煙特征量部件31計算出的亮度方差或從亮 度方差得到的標準偏差是否在規定的范圍內，當在規定的范圍內的情況下，可以判斷出產 生了煙的可能性大。[提取方法2 :基于像素平均亮度的時間方差的煙檢測] 計算煙特征量部件31分別對每個區域計算各區域內像素的平均亮度。然后，計算 煙特征量部件31利用在多個圖像存儲器10中存儲的圖像的時序數據，追溯到過去，計算一 定期間內的多張拍攝圖像在同一區域中的平均亮度，并分別針對每個對象區域生成平均亮 度的時序數據。然后，計算煙特征量部件31計算生成的平均亮度的時序數據的亮度方差。
這樣做以后，計算煙特征量部件31把根據平均亮度的時序數據計算的亮度方差 或從該亮度方差得到的標準偏差，作為有關煙的特征量輸出。 并且，后面敘述的煙判定部件33判斷由計算煙特征量部件31計算的亮度方差或 從亮度方差得到的標準偏差是否在規定的范圍內，當在規定的范圍內的情況下，可以判斷 出產生了煙的可能性大。[提取方法3 :基于像素平均亮度的低頻強度的煙檢測] 與上述的提取方法2相同，計算煙特征量部件31分別對每個對象區域生成平均亮 度的時序數據。并且，計算煙特征量部件31把生成的平均亮度的時序數據進行傅里葉變 換，計算頻譜。 然后，計算煙特征量部件31從根據平均亮度的時序數據計算的頻譜中抽取規定 的低頻成分，計算其波型的強度。之后，計算煙特征量部件31把根據平均亮度的時序數據 計算的低頻成分的強度，作為有關煙的特征量輸出。 并且，后面敘述的煙判定部件33當計算煙特征量部件31計算的強度在規定的值 以下時，可以判斷產生了煙的可能性大。[提取方法4 :基于與基準圖像的平均差分的煙檢測] 計算煙特征量部件31分別對每個區域求出該區域內的各個像素和對應于預先存 儲在圖像存儲器10中的基準圖像的亮度差分值。然后，計算煙特征量部件31分別對每個 區域求出亮度差分值的平均值。這樣做以后，計算煙特征量部件31把亮度差分值的平均值 作為有關煙的特征量輸出。 后面敘述的煙判定部件33在由計算煙特征量部件31計算的平均值比規定的值大 的情況下，可以判斷產生了煙的可能性大。 下面對按區域設定靈敏度的部件40進行說明。按區域設定靈敏度的部件40分別 對預先分割的多個區域設定所要求的檢測靈敏度，操作人員等利用該按區域設定靈敏度的 部件40，可以在特別指定的區域中預先用手動設定所要求的檢測靈敏度。作為監視目標獲 取的圖像在全部區域中不限于要用同一個檢測靈敏度進行煙檢測。例如，根據監視目標不 同，在存在容易產生煙的因素的區域把檢測靈敏度設定得更高，在誤報因素多的區域或產生煙的可能性小的區域把檢測靈敏度設定得更低，這樣可以抑制誤檢測或漏檢測，實現準 確的煙檢測。 所以，按區域設定靈敏度的部件40根據監視目標不同，可以分別針對每個區域例
如從高級、中級、低級這三個級別中，預先選擇并設定所要求的檢測靈敏度。 圖9是對作為本發明第二實施方式的監視目標的圖像的各區域設定的期望檢測
靈敏度的示例圖。圖9(a)表示在分割的全部20區域中檢測靈敏度被設定為"中級"的情
況。圖9(b)表示根據區域不同分成"高級"、"中級"、"低級"設定檢測靈敏度的情況。這樣，
通過按照成為監視目標的圖像來對每個區域設定所期望的檢測靈敏度，可以抑制誤檢測或
漏檢測，實現準確的煙檢測。作為設定靈敏度的方法，考慮到煙向上流動，可以在圖像的上
部區域設定高靈敏度，在容易出現人活動的圖像的下方設定成低靈敏度。此外，可以把亮度
有變化導致產生外部干擾的照明處附近，設定為低靈敏度。 煙判定部件33分別在多個區域中，從對應于存儲在存儲部15中的高級、中級、低 級的三個檢測靈敏度的基準判定值中，取出與按區域設定靈敏度的部件40所設定的期望 檢測靈敏度對應的基準判定值。煙判定部件33再對由計算煙特征量部件31提取的特征量 和取出的基準判定值進行比較，并根據比較的結果判斷產生了煙的可能性是否大。此外，當 成為閾值的基準值在規定范圍的情況下設定成高級的規定范圍比中級的規定范圍窄，中 級的規定范圍比低級的規定范圍窄。 由此，煙判定部件33能以所期望的檢測靈敏度分別在多個區域中檢測產生煙的 情況。 如果以計算煙特征量部件31的具體的提取方法1 4為例進行說明，則預先存儲 在存儲部15中的基準判定值如下。當使用提取方法1提取煙的特征量的情況下，把對應于 高級、中級、低級的三個檢測靈敏度的基準判定值作為亮度方差或從亮度方差得到的標準 偏差的基準判定值，存儲到存儲部15中。 當使用提取方法2提取煙的特征量的情況下，把對應于高級、中級、低級的三個檢 測靈敏度的基準判定值作為根據平均亮度的時序數據計算出的亮度方差或從該亮度方差 得到的標準偏差的基準判定值，存儲到存儲部15中。 當使用提取方法3提取煙的特征量的情況下，把對應于高級、中級、低級的三個檢 測靈敏度的基準判定值作為根據平均亮度的時序數據計算的低頻成分強度的基準判定值， 存儲到存儲部15中。 當使用提取方法4提取煙的特征量的情況下，把對應于高級、中級、低級的三個檢
測靈敏度的基準判定值作為亮度差分值的平均值的基準判定值，存儲到存儲部15中。 如上所述，按照第二實施方式，把監視區域分割成矩陣形的多個區域，考慮到是否
有產生煙的可能性，可以分別對小的區域設定檢測靈敏度。因此，根據監視目標的不同，可
以對每個區域使用具有期望檢測靈敏度的基準判定值進行煙檢測。其結果，不會限定可以
監視的范圍，煙檢測裝置可以實現抑制因外部干擾的影響而造成的誤檢測。 另外，提取方法1 4是有關煙的特征量的具體提取方法的示例，沒有必要選擇某
一個使用。煙判定部件33從采用多種提取方法判定的結果，也可以最終判斷是否產生了
煙。在這種情況下，把對應于多個靈敏度級的基準判定值，再對應于多個提取方法存入到存
儲部15中。
第三實施方式 在前面的第二實施方式中，對根據監視目標的不同在每個區域中預先用手動設定 所期望的檢測靈敏度的情況(預先靜態設定的情況)進行說明。在本第三實施方式中，則 對根據當前拍攝圖像的解析結果判斷有沒有移動物體或照明變化等外部干擾的影響，動態 改變檢測靈敏度的情況進行說明。 圖10是本發明第三實施方式的煙檢測裝置的構成圖。與前面第二實施方式的圖 7相比，不同之處在于本發明第三實施方式圖10的構成中還具有檢測產生外部干擾部件 60。所以，下面圍繞該檢測產生外部干擾部件60的功能進行說明。 圖像存儲器IO構成多幀圖像存儲器，可以把用攝像機1拍攝的圖像作為過去一定 期間內的時序數據進行存儲。檢測產生外部干擾部件60使用在圖像存儲器10中存儲的時 序數據，計算基于預先分割的各多個區域中的亮度隨時間變化的特征量。該特征量是用于 判斷(識別)是否產生了因移動的物體或照明變化等外部干擾造成的影響的指標，它的具 體例子將在后面敘述。 檢測產生外部干擾部件60根據對計算出的特征量和規定基準值進行比較的結
果，判斷是否產生了外部干擾的影響，并把判斷的結果傳送給煙判定部件33。 另一方面，煙判定部件33在由檢測產生外部干擾部件60判斷為產生了外部干擾
的影響的區域中，當從存儲在存儲部15中的多個規定的基準判定值中取出一個基準判定
值時，取出比由按區域設定靈敏度的部件40設定的期望檢測靈敏度低的檢測靈敏度的基
準判定值。其結果，煙判定部件33在判斷產生了外部干擾的影響的區域中，以比所期望的
檢測靈敏度低的檢測靈敏度檢測產生煙的情況。 例如，由按區域設定靈敏度的部件40設定所期望檢測靈敏度為中級的區域，假設 是由檢測產生外部干擾部件60判斷為產生了外部干擾的影響的區域。在這種情況下，煙判 定部件33為了檢測該區域中產生煙的情況，不是從存儲部15中取出作為所期望的基準判 定值的中級，而是取出其下一級的低級的基準判定值，并根據與計算煙特征量部件31提取 的特征量進行的比較，對煙進行判斷。 此外，例如由按區域設定靈敏度的部件40設定所期望的檢測靈敏度為高級的區
域，假設是由檢測產生外部干擾部件60判斷為產生了外部干擾的影響的區域。在這種情況
下，煙判定部件33為了檢測該區域中產生煙的情況，不是從存儲部15取出作為所期望的基
準判定值的高級，而是取出其下一級的中級的基準判定值，或下兩級的低級的基準判定值，
并根據與計算煙特征量部件31提取的特征量進行的比較，對煙進行判斷。 其中，在降低基準判定值時，從高級到中級降低一級或從高級到低級降低兩級可
以規定如下。第一 在由檢測產生外部干擾部件60判斷為產生了外部干擾的影響的區域的
情況下，可以考慮預先規定從所期望的檢測級只降低一級或必須降低到低級的規則。 第二可以考慮預先準備兩種檢測產生外部干擾部件60在比較中使用的規定基
準值，根據比較結果規定降低一級或降低兩級。此外，在判斷出在相鄰區域中也產生了外部
干擾的情況下，也可以必須降低到低靈敏度。例如，還可以根據監視目標的區域周圍相鄰的
八個區域中產生了外部干擾的區域數，把本身區域的靈敏度降低到低靈敏度。 下面對作為用于判斷是否產生了外部干擾影響的指標的特征量的具體例子進行
說明。其中，作為外部干擾的因素對以下兩種情況進行詳細說明，(l)因照明改變造成亮度發生變化的情況；(2)因行人等移動物體通過而造成亮度發生變化的情況。無論哪種情況
對識別因產生了煙造成亮度的變化都是重要的。
(1)因照明改變造成亮度發生變化的情況 因照明改變造成亮度發生變化和因煙造成亮度發生變化，共同之處在于雙方都是 緩慢地平緩變化。因此，從亮度的變化量很難區別二者。可是如果注意到亮度變化的進展 就可以區別二者。圖ll表示本發明第三實施方式的平均亮度變化量變化的圖，縱軸為平均 亮度值變化量，橫軸為頻率。 如圖11所示，因照明變化造成的亮度變化具有受照明影響的整體連續變化(也就
是說，單調增加或單調減少)的傾向。而因煙的影響造成的亮度變化根據煙本身的特性，具
有平均亮度的變化量不是顯示出固定的變化、而是邊振動邊變化的傾向。 所以，檢測產生外部干擾部件60對于監視目標的圖像的時序數據，針對每個區域
計算平均亮度，在平均亮度值向增加的方向變化的情況下計數+l，在平均亮度值向減少的
方向變化的情況下計數-1。然后，檢測產生外部干擾部件60以比因煙的影響造成平均亮度
變化量的振動更小的周期，對平均亮度的變化進行計數。 在這樣計數后，在因照明變化造成平均亮度變化的情況下，計數值單調增加(或 單調減少)，經過某個時間后達到規定的計數值。另一方面，在因煙的影響造成平均亮度變 化的情況下，計數值反復增加和減少，即使經過某個時間也沒有達到規定的計數值。
因此，檢測產生外部干擾部件60通過對監視目標的圖像的時序數據，在每個分割 的區域中對平均亮度值的變化進行計數，可以明確地識別因照明變化造成的亮度變化。所 以，檢測產生外部干擾部件60在判斷出是因照明變化造成亮度變化時，把發生了外部干擾 的影響的信息向煙判定部件33輸出。 另一方面，煙判定部件33在由檢測產生外部干擾部件60檢測到因照明變化造成 亮度變化的情況下，降低判斷基準值后進行煙檢測。其結果，煙判定部件33在判斷為發生 了外部干擾的影響(因照明變化造成亮度的變化)的區域中，可以用比所期望的檢測靈敏 度低的檢測靈敏度檢測產生煙的情況，從而可以防止在不改變檢測靈敏度的情況下的誤檢 測或因假象造成的漏檢測。 (2)因行人等移動物體造成亮度發生變化的情況 為了區別因行人等移動物體造成的亮度變化和因煙造成的亮度變化，關注按時間 順序的圖像之間的相關值。在因產生煙而造成亮度模糊的區域中，由于煙本身的特性，相關 值顯示出平緩減少或增加的傾向。另一方面，在因行人等移動物體遮擋通常的背景的區域 中，相關值具有急劇變化的傾向。 所以，檢測產生外部干擾部件60例如分別計算一個周期前和當前的圖像的各區 域的平均亮度，并計算同一區域的相關值。然后，檢測產生外部干擾部件60對監視目標的 有關圖像的時序數據，順序求出這樣的相關值，通過判斷相關值的變化量是否在規定值以 上，可以明確地識別因行人等移動物體造成的亮度變化。所以，檢測產生外部干擾部件60 在判斷出產生了因行人等移動物體造成的亮度變化時，把產生了外部干擾影響的信息向煙 判定部件33輸出。 另一方面，煙判定部件33在由檢測產生外部干擾部件60檢測到因行人等移動物 體造成的亮度變化時，降低判斷基準值后進行煙檢測。其結果，煙判定部件33在判斷為產生了外部干擾影響(因行人等移動物體造成的亮度變化)的區域中，可以用比所要求的檢 測靈敏度低的檢測靈敏度檢測產生煙的情況，從而可以防止不改變檢測靈敏度的情況下的 誤檢測或因假象造成的漏檢測。 此外，由檢測產生外部干擾部件60求出特征量的區域沒有必要與作為要進行煙
檢測的區域而預先分割的多個區域為同一個區域，也可以單獨設定區域。 如上所述，按照第三實施方式，可以根據監視目標不同，對每個區域使用具有所期
望檢測靈敏度的基準判定值，進行煙檢測。此外，根據監視目標的圖像的時序數據，求出表
示產生外部干擾影響的特征量，在判斷為產生了外部干擾的影響的情況下，可以動態地改
變檢測靈敏度。其結果，可以不限制可監視的范圍，實現能夠抑制因外部干擾的影響造成誤
檢測的煙檢測裝置。此外，在由檢測產生外部干擾部件判斷為是外部干擾的影響非常小的
區域的情況下，也可以把中靈敏度切換到高靈敏度。 特別是在像因照明變化造成亮度變化的情況或因行人等移動物體造成亮度變化 的情況，存在有不是固定的外部干擾而是隨時間變化的外部干擾的影響的情況下，是有效 的。 此外，在上述的說明中，對于在判斷為產生了外部干擾的影響的情況下降低檢測 靈敏度的情況進行了說明。另一方面，在臨時降低了檢測靈敏度后，當判斷出外部干擾的影 響消失了的情況下，通過使檢測靈敏度還原，可以回歸所期望的檢測靈敏度。此外，在各實 施方式中，雖然說明的是靈敏度的設定分為高中低三級，但該靈敏度的級數例如可以切換 設定為是兩級，也可以是四級以上。此外，還可以根據計算煙特征量的方法不同，分別確定 靈敏度設定的級數。
1權利要求
一種煙檢測裝置，通過對監視攝像機拍攝的圖像進行圖像處理，檢測產生的煙，其特征在于包括圖像存儲器，存儲用所述監視攝像機按時序拍攝的多個圖像；以及煙檢測區域選擇部，根據存儲在圖像存儲器中的所述多個圖像，對在過去一定期間內連續出現多次的每個規定的像素，計算同一像素的亮度直方圖，根據所述亮度直方圖，檢測是否存在因進入物體或產生煙而新生成的亮度值，并特別指定要進行圖像處理的備選區域。
2. 根據權利要求l所述的煙檢測裝置，其特征在于， 所述煙檢測區域選擇部包括制作亮度直方圖的部件，用于計算所述亮度直方圖；亮度變化判定部件，根據由所述制作亮度直方圖的部件對每個所述規定的像素單獨計 算的所述亮度直方圖，檢測是否存在因進入物體或產生煙而新產生的亮度值，并對存在所 述新產生的亮度值的像素進行映射；以及特別指定檢測備選區域部件，對由多個像素構成的、預先確定的各區域，分別求出由所 述亮度變化判定部件判斷為存在所述新產生的亮度值而被映射的像素所占的比率，并特別 指定所述比率在規定值以上的區域作為要進行所述圖像處理的所述備選區域。
3. 根據權利要求1或2所述的煙檢測裝置，其特征在于，還具有煙產生檢測部，對在所 述監視攝像機拍攝的圖像內被特別指定為所述備選區域的各區域，計算有關煙的特征量， 并根據計算的結果判斷是否產生了煙。
4 根據權利要求3所述的煙檢測裝置，其特征在于，所述煙產生檢測部包括計算煙特征量部件，對各所述備選區域，提取有關煙的特征量，并根據提取的結果判斷 產生了煙的可能性是否大；映射部件，對由所述計算煙特征量部件判斷為產生了煙的可能性大的區域進行映射；以及煙判定部件，在檢測到由所述映射部件判斷為產生了煙的可能性大而被映射的區域達 到某個規定的區域數，并持續規定期間的情況下，判斷為產生了煙。
5. 根據權利要求4所述的煙檢測裝置，其特征在于，所述計算煙特征量部件提取多個特征量作為所述特征量，用于判斷產生了煙的可能性 是否大，所述映射部件通過把基于所述多個特征量的單獨的判斷結果進行特定的組合，對由所 述組合共同判斷為產生煙的可能性大的區域進行映射。
6. —種煙檢測裝置，其特征在于，包括計算煙特征量部件，分別對在監視攝像機拍攝的圖像內設定的多個區域，提取與煙有 關的特征量；存儲部，分別針對所述多個區域，存儲每個區域用于判斷是否產生煙的規定的基準判 定值所具有的多個檢測靈敏度的多個值；按區域設定靈敏度的部件，按照用監視攝像機進行監視的目標，分別對所述多個區域 設定所期望的檢測靈敏度；以及煙判定部件，分別對所述多個區域，從存儲在存儲部中的多個規定的基準判定值中取 出與由所述按區域設定靈敏度的部件設定的所述期望的檢測靈敏度對應的規定的基準判 定值，并與利用所述計算煙特征量部件提取的所述特征量進行比較，根據比較的結果分別 以所述多個區域中的所期望的檢測靈敏度來檢測煙的產生。
7. 根據權利要求6所述的煙檢測裝置，其特征在于，還包括檢測產生外部干擾部件，所 述檢測產生外部干擾部件根據由所述監視攝像機按時序拍攝的多個圖像構成的時序數據， 分別計算用于識別多個區域中的亮度隨時間的變化是否是因產生煙以外的外部干擾的影 響所造成的特征量，并根據所述特征量和規定基準值比較的結果，判斷是否產生了所述外 部干擾的影響，所述煙判定部件在由所述檢測產生外部干擾部件判斷為產生了所述外部干擾的影響 的區域中，當從存儲在所述存儲部中的多個規定的基準判定值中取出一個基準判定值時， 取出的是比由所述按區域設定靈敏度的部件設定的所述期望的檢測靈敏度低的檢測靈敏 度的基準判定值，并以該比所述期望的檢測靈敏度低的檢測靈敏度檢測產生的煙。
8. 根據權利要求7所述的煙檢測裝置，其特征在于，所述檢測產生外部干擾部件根據 所述時序數據分別計算多個區域中的平均亮度的變化量作為所述特征量，通過所述平均亮 度的變化量單調增加或單調減少到規定量，判斷出照明產生的變化為所述外部干擾的影 響。
9. 根據權利要求7所述的煙檢測裝置，其特征在于，所述檢測產生外部干擾部件根據 所述時序數據，順序計算一個周期前和當前的圖像之間的亮度的相關值作為所述特征量， 當所述相關值的變化量在規定值以上的情況下，判斷出所述外部干擾的影響是因出現移動 物體而造成的臨時遮擋。
全文摘要
本發明提供一種煙檢測裝置，可以抑制外部干擾的影響并進行高靈敏度的煙檢測。所述煙檢測裝置通過對用監視攝像機拍攝的圖像進行圖像處理，來檢測產生的煙，其包括圖像存儲器(10)，存儲用監視攝像機按時序拍攝的多個圖像；以及煙檢測區域選擇部(20)，根據存儲在圖像存儲器(10)中的多個圖像，對在過去一定期間內連續出現多次的每個規定的像素，計算同一像素的亮度直方圖，根據亮度直方圖，檢測是否存在因進入物體或產生煙而新生成的亮度值，并特別指定要進行圖像處理的備選區域。
文檔編號G01J1/14GK101726357SQ20091017815
公開日2010年6月9日 申請日期2009年10月13日 優先權日2008年10月14日
發明者中野主久, 寺田賢治, 山岸貴俊 申請人:能美防災株式會社;國立大學法人德島大學