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KR100862409B1 - The fire detection method using video image - Google Patents

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KR100862409B1
KR100862409B1 KR1020070053422A KR20070053422A KR100862409B1 KR 100862409 B1 KR100862409 B1 KR 100862409B1 KR 1020070053422 A KR1020070053422 A KR 1020070053422A KR 20070053422 A KR20070053422 A KR 20070053422A KR 100862409 B1 KR100862409 B1 KR 100862409B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
color
binary image
flame
fire
Prior art date
Application number
KR1020070053422A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
도용태
김종만
Original Assignee
대구대학교 산학협력단
주식회사 야호커뮤니케이션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by 대구대학교 산학협력단, 주식회사 야호커뮤니케이션 filed Critical 대구대학교 산학협력단
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/12Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions
    • G08B17/125Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions by using a video camera to detect fire or smoke

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  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
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Abstract

A fire detection method using video images is provided to detect flames within a detection area automatically and to respond to the initial flame rapidly by obtaining a binary image by a flame candidate pixel, and another binary image by comparing the binary image with the color image. A fire detection method using video images comprises the steps of: outputting an RGB(Red, Green, Blue) color image(Time=t) from a color camera and outputting an RGB color image(Time=t-1); converting two RGB color images into an HSI(High Speed Interface) color model; obtaining a binary image(Ft) by a flame candidate pixel by using the color features of the HIS color space through a following formula; Ft-1(i,j)=1 if (I(i,j)>240 AND S(i,j)<20) OR (100<I(i,j)<200 AND 30<S<70 AND -30<H<60) 0 otherwise, and obtaining a binary image(P) by comparing the binary image(Ft) with the color image(t-1) through a following formula; P(i,j)=Ft-1(i,j)+Ft(i,j); obtaining a binary image(B) by dividing the binary image(P) into areas with proper sizes and comparing the areas with a preset ratio by applying the following formula; B(x,y)=1 if #{Pl P(i,j)=1 AND P(i,j)∈B(i,j)}/#{Pl P(i,j)∈B(x,y)}>r; and comparing the binary image(B) with a threshold which is Theta by using a following formula; if#{BlB=1}>Theta OFF Otherwise to judge the fire finally.

Description

비디오 영상을 이용한 화재 감지 방법{The fire detection method using video image}The fire detection method using video image}

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전체 시스템을 나타낸 흐름도1 is a flow diagram illustrating an overall system according to an embodiment of the invention.

도 2는 시간 t-1순간 취득된 화재 영상사진2 is a fire image photograph obtained at time t-1

도 3은 임의의 시간 t순간 취득된 화재 영상사진 3 is a fire image photograph obtained at any time t moment

도 4는 도 2의 영상내 화소의 컬러 특성을 기반으로 화염의 컬러에 해당하는 것으로 판정된 화소를 추출하여 얻어지는 이진 영상사진4 is a binary image photograph obtained by extracting a pixel determined to correspond to the color of a flame based on the color characteristics of the pixel in the image of FIG.

도 5는 도 3의 영상내 화소의 컬러 특성을 기반으로 화염의 컬러에 해당하는 것으로 판정된 화소를 추출하여 얻어지는 이진 영상사진5 is a binary image photograph obtained by extracting a pixel determined to correspond to the color of a flame based on the color characteristics of the pixel in the image of FIG.

도 6은 도 4와 도 5를 수학식 (2)와 같이 배타적 논리합 하여 얻어지는 영상사진FIG. 6 is an image photograph obtained by performing an exclusive OR of FIGS. 4 and 5 as in Equation (2).

도 7은 도 6을 수학식 3에 의하여 영역 기반으로 판정하여 얻어진 영상사진FIG. 7 is an image photograph obtained by determining FIG. 6 based on region 3 by Equation 3;

도 8은 전 방향 카메라의 영상예로 비슷한 컬러의 화염과 전기 난방기가 공존하는 영상사진8 is an image of an omnidirectional camera image of a flame and an electric heater of a similar color coexist

도 9는 도 8의 영상을 수학식 (1)과 수학식 (2)에 의하여 처리한 영상사진FIG. 9 is an image photograph of the image of FIG. 8 processed by equations (1) and (2).

본 발명은 가시광선의 측정에 기반 하는 일반적인 비디오카메라를 이용하여 감시지역 내에서 발생한 화재를 자동적으로 감지하여 경보할 수 있게 함으로서, 화재발생의 초기에 인지 및 대응을 가능하게 하여 물적, 인적 피해를 최소화하기 위한 비디오 영상을 이용한 화재 감지 방법에 관한 것이다.  The present invention uses a general video camera based on the measurement of visible light to automatically detect and alarm the fire occurred in the monitoring area, enabling the recognition and response early in the fire occurrence to minimize physical and human damage The present invention relates to a fire detection method using a video image.

일반적으로 화재의 감지를 위해서는 다양한 종류의 센서를 사용하여 연기나 온도 같은 화재에 의하여 부수되는 특징을 검출하는 방법이 널리 사용되고 있다.   In general, a method of detecting fires such as smoke or temperature by using various types of sensors for detecting fires is widely used.

이 경우 장치가 간단하고 비용이 낮은 장점이 있으나, 오동작의 가능성이 있고, 오동작시 현장을 원격지에서 확인할 수 있는 방법이 없으며, 화재가 발생하여 제대로 경보하였다 하더라도 화재의 크기나 화재원과 같은 정보를 실시간으로 얻을 수 없다. In this case, the device has the advantage of simple and low cost, but there is a possibility of malfunction, there is no way to check the site remotely in case of malfunction, and even if a fire occurs and alarms properly, information such as the size of the fire and the source of the fire You can't get it in real time.

이러한 문제는 적외선 센서와 같이 화염을 직접적으로 측정하는 센서를 사용하는 경우에도 마찬가지로 발생한다. This problem also occurs when using a sensor that directly measures the flame, such as an infrared sensor.

또한 적외선 카메라, 혹은 열 영상 카메라와 같이 가시광선 외의 파장을 가지는 빛의 측정에 기반 하는 특수한 카메라를 채용하여 화재를 감지하는 방법의 경우, 일반적으로 가격이 비싼 문제가 있다. In addition, in the case of a method of detecting a fire by employing a special camera based on the measurement of light having a wavelength other than visible light, such as an infrared camera or a thermal imaging camera, there is a problem that the price is generally expensive.

이러한 문제점을 해결하기 위하여 선 출원된 등록번호 ‘10-0680114’의 ’색 영상을 이용한 조명과 주변 환경에 강건한 화재감지장치와 그 방법 및 그 기록 매체‘에서는 비디오 영상에서 알지비(RGB)로 입력된 색영상 중 알(R)과 지(G)신호를 연산하여 비디오 영상 중 화재로 인해 발생한 화염과 인공조명 또는 주변의 화염과 유사한 색상을 가진 물체를 판별하도록 하여 화염의 발생 여부를 감지할 수 있는 방법을 제시하고 있다.In order to solve this problem, the fire detection device and method and recording medium robust to the illumination using the color image and the surrounding environment of the pre-registered registration number '10 -0680114 'are inputted as RGB in the video image. It is possible to detect the occurrence of a flame by calculating the egg (R) and the ground (G) signals among the color images, and by identifying the flames caused by the fire and the objects with the color similar to the artificial lighting or the surrounding flames in the video image. It is presenting a way.

그러나 상기한 영상의 RGB 컬러 특성을 이용하는 종래 기술의 경우에는, 주변 환경의 밝기의 변화나 화재의 진행정도 및 온도와 매질의 소재에 따라 화염의 컬러 값이 변화하기 때문에 RGB와 같이 색깔만으로 구분하는 방법은 오작동의 가능성이 있으며. 가스렌지의 화염이나, 난로의 화염을 화재로 감지하여 오작동 시킬 수 있는 문제점을 안고 있다.However, in the prior art using the RGB color characteristics of the image, since the color value of the flame changes according to the change in the brightness of the surrounding environment, the degree of fire progress, the temperature and the material of the medium, only the color is distinguished like RGB. The method is likely to malfunction. There is a problem that may cause malfunction by detecting the flame of the stove or the flame of the stove as a fire.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출한 것으로서, 촬영된 컬러 영상에서 HSI공간과 같이 색상과 명도, 그리고 채도가 분리 가능한 컬러 모델로 변환하여 화염의 컬러와 동적인 특성을 기반으로 화염의 주변부 및 경계에 해당하는 화소를 검출하고, 검출된 화염 후보화소를 전후 영상과 비교 및 화염 영역들이 시간의 변화에 따라 어떻게 변화하는지 살피도록 하여 화염의 발생을 판단하도록 함으로서, 화염 감지의 오류 가능성을 최소화시키고, 일반적인 카메라에 쉽게 적용이 가능한 특징이 있는 비디오 영상을 이용한 화재 감지 방법을 제공함에 그 목적이 있다. The present invention has been made to solve the above problems, and converts the color, brightness, and saturation from the photographed color image into a color model that can separate hue, brightness, and saturation, such as HSI space, based on the color and dynamic characteristics of the flame. And detecting the pixel corresponding to the boundary, comparing the detected flame candidate pixel with the before and after image, and examining how the flame regions change with time, thereby determining the occurrence of flame, thereby minimizing the possibility of error in flame detection. It is an object of the present invention to provide a fire detection method using a video image having a feature that can be easily applied to a general camera.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 비디오 영상을 이용한 화재 감지 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 컬러 카메라로부터 임의 시간의 RGB 컬러영상(Time=t)과, t-1 시간의 RGB 컬러영상(Time=t-1)을 출력하는 단계; 상기 두 RGB 컬러영상을 HSI 컬러모델로 컬러공간을 변환하는 단계; 식 (1)을 통하여 HSI 컬러 공간에서 컬러 특성에 의하여 화염 후보화소로 이진영상 Ft를 얻으며, 이진영상 Ft를 t-1 시간의 컬러영상과 식 (2)를 통해 비교하여 이진영상 P를 얻는 단계; 이진영상 P를 적당한 크기의 영역으로 나누고 식 (3)을 적용하여 미리 정한 비율과 비교하여 이진영상 B를 얻는 단계; 이진영상 B를 식 (4)를 이용하여 전역수준에서 임계치 θ와 비교하여 최종적으로 화재를 판정하는 단계; 로 구성되는 것을 특징으로 한다.The present invention for achieving the above object relates to a fire detection method using a video image, more specifically, an RGB color image (Time = t) of a random time from a color camera, and RGB color image of t-1 time Outputting (Time = t−1); Converting a color space of the two RGB color images into an HSI color model; Obtaining binary image Ft as flame candidate pixel by color characteristics in HSI color space through Equation (1), and comparing binary image Ft with color image of t-1 time through Equation (2) to obtain binary image P ; Dividing the binary image P into a region of an appropriate size and applying the equation (3) to obtain a binary image B by comparing with a predetermined ratio; Finally determining the fire by comparing the binary image B with the threshold value θ at the global level using Equation (4); Characterized in that consists of.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하도록 하면,Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전체 시스템을 나타낸 흐름도로서, 본 발명에 의한 비디오 영상을 이용한 화재 감지 방법의 전체 흐름을 살펴보면, 먼저 일반적으로 널리 사용되는 컬러 비디오카메라로부터 출력되는 RGB 컬러영상을 통하여 화재로 인한 영상의 변화를 해석할 수 있도록 임의의 시간 t순간에 취득된 RGB 컬러영상과, t-1순간 RGB 컬러영상을 출력하고, 화염 및 화염과 유사한 컬러의 물체로부터 화염 발생을 정확히 감지하기 위하여 상기 RGB 컬러영상을 명도, 채도, 색상이 분리 가능한 HSI 컬러공간으로 변환하며, 이를 컬러정보를 이용한 화염 후보 화소를 추출하여 이진영상 Ft를 구하고, t-1순간의 컬러영상과 XOR논리연산을 통하여 비교하여 이진영상 P를 얻으며, 이를 영상의 균등분할과 분할된 영역별로 판정하여 이진영상 B를 얻으며, 최종적으로 전체영상 내 화염영역의 확산을 감지하여 화재를 판정하도록 구성되어진다. 1 is a flowchart illustrating an entire system according to an embodiment of the present invention. Referring to the entire flow of a fire detection method using a video image according to an embodiment of the present invention, first, an RGB color image output from a color video camera that is generally used is described. It outputs RGB color image acquired at any time t moment and RGB color image at t-1 moment so as to analyze the change of the image caused by fire through it, and accurately detects the flame occurrence from the flame and the object similar to the flame. To convert the RGB color image into HSI color space that can separate brightness, saturation, and color, extract the flame candidate pixel using the color information to obtain binary image Ft, color image and XOR logic operation of t-1 The binary image P is obtained by comparing the result, and the binary image B is obtained by judging it by the equal division and the divided regions of the image. To detect the spread of fire within the area to the entire image is configured to determine the fire.

이하 본 발명의 비디오 영상을 이용한 화재 감지 방법의 작용 예를 단계적으로 보다 상세히 설명하도록 하면, 도 2는 시간 t-1순간의 화재 영상을 나타낸 것이고, 도 3은 임의의 시간 t 순간에 취득된 화재 영상을 나타낸 것으로서, 보는바와 같이 화염은 일정한 형태를 가지지 않으므로 다음 순간 도 3과 같이 다른 형태를 보이며, 시간이 더욱 지나면 그 모양의 변화뿐 아니라 크기도 확대되게 된다. Hereinafter, an operation example of the fire detection method using the video image of the present invention will be described in more detail step by step, Figure 2 shows a fire image of the instant time t-1, Figure 3 is a fire obtained at any time t moment As shown in the image, as shown, the flame does not have a constant shape, so the next moment, it shows another form as shown in FIG. 3, and as time passes, the shape is enlarged as well as the change in size.

여기서 상기 임의의 시간 t 순간은 화염이 발생하는 시점을 의미하는 것이며, 상기 t 순간에 의해서 화염발생순간을 이전 영상과 비교하는 t-1의 시점이 정해지게 된다. Here, the random time t instant means a time point at which the flame is generated, and the time point of t-1 which compares the instant of flame occurrence with the previous image is determined by the t instant.

이와 같은 영상은 일반적인 RGB 컬러영상으로 출력되며, 이를 색상, 명도, 채도가 분리 가능한 HSI 컬러모델로 변환시키며, 이를 통하여 실험적으로 판정된 화염의 컬러범위에 속하는 화소를 먼저 검출하게 된다. Such an image is output as a general RGB color image, which is converted into a HSI color model in which hue, brightness, and saturation are separated, and through this, pixels belonging to an experimentally determined flame color range are first detected.

예를 들어 다음 식 (1)은 HSI 컬러 공간에서 컬러 특성에 의하여 화염 화소로 추정되는 화소로 이진영상 Ft를 얻는 과정이다.For example, the following equation (1) is a process of obtaining a binary image Ft from a pixel estimated as a flame pixel by color characteristics in an HSI color space.

Ft(i,j)=1 if (I(i,j)>240 AND S(i,j)<20) ORFt (i, j) = 1 if (I (i, j)> 240 AND S (i, j) <20) OR

(100<I(i,j)<200 AND 30<S<70 AND -30<H<60)             (100 <I (i, j) <200 AND 30 <S <70 AND -30 <H <60)

0 Otherwise 식 (1)       0 Otherwise expression (1)

식 (1)에서 AND와 OR는 논리곱과 논리합을 의미한다. In Equation (1), AND and OR mean AND and OR.

또, I, S, H는 입력 컬러변수 값이다. 이진 영상 Ft의 값이 1인 경우 화염으로 최종 판정될 수 있는 후보 화소이고, 0인 경우 비화염화소가 된다. In addition, I, S, and H are input color variable values. If the value of the binary image Ft is 1, it is a candidate pixel that can be finally determined as a flame, and if it is 0, it is a non-pixel.

한편 식 (1)에서 임계치(threshold)로 사용된 숫자는 실험상 얻어진 것이며, 사용된 환경과 카메라 등 요인에 의하여 그 구체적 숫자나 방법은 변경될 수 있다. The number used as a threshold in Equation (1) is obtained experimentally, and the specific number or method may be changed depending on factors such as environment and camera used.

도 4와 도 5는 각각 도 2와 도 3에 식 (1)을 적용하여 영상내 화소의 컬러 특성을 기반으로 화염의 컬러에 해당하는 것으로 판정된 화소를 추출하여 얻어지는 이진영상을 나타낸 것으로서, 식 (1)과 같이 컬러에 의한 화염화소의 판정은 화염과 비슷한 컬러의 사물도 검출되는 문제점이 있다. 4 and 5 show binary images obtained by extracting a pixel determined to correspond to the color of a flame based on the color characteristics of the pixels in the image by applying Equation (1) to FIGS. 2 and 3, respectively. As described in (1), the determination of a flame pixel by color has a problem that an object of a color similar to a flame is also detected.

따라서 식 (1)과 같이 검출된 화소는 화염 후보화소라고 부르는 것이 정확하다. Therefore, it is correct to call the detected pixel as the flame candidate pixel as shown in equation (1).

이러한 문제를 해결하기 위하여 전후 비디오 영상으로부터 얻어진 두 화염 후보화소로 구성된 이진 영상(t, t-1)을 비교하여, 변화가 있는 부분만으로 새로운 이진 영상을 얻을 수 있다. To solve this problem, a binary image (t, t-1) composed of two flame candidate pixels obtained from a before and after video image is compared, and a new binary image can be obtained only with a change part.

즉, 도 4와 도 5를 식 (2)와 같이 배타적 논리합(XOR; Exclusive OR) 연산을 행하면, 도 6과 같은 영상을 얻을 수 있다. That is, when the exclusive OR (XOR) operation of FIG. 4 and FIG. 5 is performed as in Equation (2), an image as shown in FIG. 6 can be obtained.

도 6은 도 4와 도 5를 식 (2)와 같이 배타적 논리합 하여 얻어지는 영상으로서, 보는바와 같이 화염의 모양이 변화하면서 화염의 경계 및 주변부 화소들이 추출되며, 만약 화염의 컬러와 동일한 사물이 있다고 하더라도 식 (2)를 행한 결과, 이진 영상에서는 제거된다. FIG. 6 is an image obtained by exclusive OR of FIGS. 4 and 5 as shown in Equation (2). As shown in FIG. 6, the boundary and peripheral pixels of the flame are extracted as the shape of the flame changes. Even if the equation (2) is performed, it is removed from the binary image.

P(i,j)= Ft-1(i,j)

Figure 112008038332685-pat00001
Ft(i,j) 식 (2)P (i, j) = Ft-1 (i, j)
Figure 112008038332685-pat00001
Ft (i, j) Formula (2)

단, 식 (2)에서 Ft는 임의의 시간 t에서 획득된 컬러 영상을 식 (1)에 의하여 처리하여 얻어진 이진 영상이며,

Figure 112007040148121-pat00002
는 배타적 논리합 연산자를 의미한다. However, in formula (2), Ft is a binary image obtained by processing the color image obtained at an arbitrary time t by the formula (1),
Figure 112007040148121-pat00002
Means the exclusive OR operator.

본 발명의 다음 단계는 영역수준의 영상처리이다. The next step of the invention is region level image processing.

즉, 영상을 적당한 크기의 영역으로 나누고, 각 영역에서 화염과 관련된 것으로 판정된 화소가 미리 정한 비율 이상이면, 그 영역을 화염 영역으로 판정하게 된다. That is, the image is divided into regions of a suitable size, and if the pixels determined to be related to the flame in each region are more than a predetermined ratio, the region is determined as the flame region.

식 (3)은 영역수준의 판정법을 나타내는 식으로, 임의의 영역 B내 화소 P의 총 개수 중 식 (2)에 의하여 1로 판정된 화소의 수가 일정 비율을 넘으면 그 영역을 화염 영역으로 판정하게 된다. Equation (3) represents an area level determination method, and if the number of pixels determined as 1 by Equation (2) out of the total number of pixels P in any area B exceeds a predetermined ratio, the area is determined as a flame area. do.

B(x,y)=1 if #{P| P(i,j)=1 AND P(i,j)∈B(x,y)}/#{P| P(i,j)∈B(x,y)}>r  B (x, y) = 1 if # {P | P (i, j) = 1 AND P (i, j) ∈B (x, y)} / # {P | P (i, j) ∈B (x, y)}> r

0 Otherwise. 식 (3)         0 Otherwise. Formula (3)

단, B(x,y), 단 1≤x≤N, 1≤x≤M,는 영상을 N× M 개의 영역으로 나누었을 때 임의의 영역, #(·)는 원소의 숫자를 나타내는 연산 기호로 “Number of"의 의미로 사용되었고, r은 사용자에 의하여 임의로 지정되는 비율로 0과 1사이의 값을 가진다. Where B (x, y), where 1≤x≤N, 1≤x≤M, is an arbitrary area when the image is divided into N × M areas, and # (·) is an operation symbol indicating the number of elements It is used to mean “Number of” and r has a value between 0 and 1 at a randomly designated rate by the user.

도 7은 도 6에 식 (3)에 의하여 영역 기반으로 판정하여 얻어진 영상을 나타낸 것으로서, 그림에서 볼 수 있듯이 영역수준의 처리는 원래의 영상을 저해상도화 하여 해석하는 것이다. FIG. 7 shows an image obtained by region-based determination by Equation (3) in FIG. 6. As can be seen from the figure, an area-level process is to analyze the original image by lowering the resolution.

본 발명의 다음 단계는 영상의 전역수준에서의 관찰에 의한 판정이다. The next step of the invention is the determination by observation at the global level of the image.

즉, 전체 영상에서 이전 단계에서 얻어진 화염 영역이 임의 임계치 θ개 이상이면 최종적으로 화재로 판정하게 되는 것으로, 구체적으로는 식 (4)에 의한다. That is, if the flame region obtained in the previous step in the whole image is greater than or equal to the arbitrary threshold value θ, it is finally determined as a fire, and specifically, according to equation (4).

이 단계에서는 화염 영역들이 시간의 변화에 따라 어떻게 변화하는지를 살피게 되며, 전체 영상에서 화염 영역의 수가 일정한 양 이상으로 늘어나는 경우 이는 화재가 시작되어 화염이 커지는 현상으로 해석될 수 있다, At this stage, we will look at how the flame zones change over time, and if the number of flame zones in the whole image increases by more than a certain amount, it can be interpreted as a fire that starts and a fire increases.

이러한 현상은 가스버너와 같은 조리 기구나 히터와 같은 열기구에서 발생하는 화염의 경우 그 크기가 작고 거의 일정함과 비교할 때 중요한 특징이 된다.This phenomenon is an important feature in comparison with the small and almost constant size of flame generated from a cooking appliance such as a gas burner or a hot air balloon such as a heater.

화재판정=ON if#{B|B=1}>θ  Fire judgment = ON if # {B | B = 1}> θ

OFF Otherwise 식 (4)           OFF Otherwise expression (4)

이상의 절차에 의한 본 발명의 방식은 단순히 화소의 컬러만을 사용하여 화재를 감지하는 방법에 비해 판정의 정확도가 높고, 카메라의 종류에 비교적 무관하여, 전방향 카메라, 웹 카메라, 혹은 폐쇄회로 카메라 등 일반적으로 사용되고 있는 카메라 영상에 쉽게 적용될 수 있다.  The method of the present invention according to the above procedure is more accurate than the method of detecting a fire using only the color of the pixel, and is relatively independent of the type of the camera, and is generally used for omnidirectional cameras, web cameras, or closed circuit cameras. It can be easily applied to the camera image being used.

도 8은 전방향 카메라의 영상예로 비슷한 컬러의 화염과 전기 난방기가 공존하는 영상이고, 도 9는 도 8의 영상을 식 (1)과, 식 (2)에 의하여 처리한 결과를 나타낸 것으로서, 그 예를 보여 주는데, 전방향 카메라(omnidirectional camera)의 영상에서 선풍기형 전기난로는 그 색상이 화염과 비슷함에도 도 9에 보인 바와 같이 거의 검출되지 않음을 알 수 있다. FIG. 8 is an image of an omnidirectional camera, in which a flame of a similar color and an electric heater coexist, and FIG. 9 shows a result of processing the image of FIG. 8 by equations (1) and (2). For example, it can be seen from the image of the omnidirectional camera that the electric fan-type electric stove is hardly detected as shown in FIG. 9 even though its color is similar to the flame.

즉, 본 발명의 구조는 카메라로부터 출력되는 연속적인 두 컬러 영상을 화소수준과 영역수준에서 처리하고, 전역수준에서 판정을 내리는 것이다. That is, the structure of the present invention is to process two consecutive color images output from the camera at the pixel level and the area level, and to make a decision at the global level.

상기 구성에서 살펴본 본 발명의 비디오 영상을 이용한 화재 감지 방법에 따르면, 화염을 감지함에 있어서 주변의 유사한 컬러에 의한 오작동을 방지함은 물론, 가스렌지, 난로 등의 화염에 영향을 받지 않고 화재 상황을 감지해 낼 수 있으며, 일반적으로 사용되고 있는 비디오카메라에 적용이 가능하여 저가로 실현이 가 능한 효과가 있다. According to the fire detection method using the video image of the present invention described in the above configuration, in detecting the flame, not only prevents malfunction due to the similar color of the surroundings, but also affects the fire situation without being affected by the flames such as the stove and the stove. It can be detected and can be applied to video cameras that are commonly used.

Claims (1)

컬러 카메라로부터 임의 시간의 RGB 컬러영상(Time=t)과, t-1 시간의 RGB 컬러영상(Time=t-1)을 출력하는 단계;Outputting an RGB color image (Time = t) at an arbitrary time and an RGB color image (Time = t-1) at a time t-1 from a color camera; 상기 두 RGB 컬러영상을 HSI 컬러모델로 컬러공간을 변환하는 단계;Converting a color space of the two RGB color images into an HSI color model; 식, Ft(i,j)=1 if (I(i,j)>240 AND S(i,j)<20) ORExpression, Ft (i, j) = 1 if (I (i, j)> 240 AND S (i, j) <20) OR (100<I(i,j)<200 AND 30<S<70 AND -30<H<60)             (100 <I (i, j) <200 AND 30 <S <70 AND -30 <H <60) 0 Otherwise 을 통하여 HSI 컬러 공간에서 컬러 특성에 의하여 화염 후보화소로 이진영상 Ft를 얻으며, 이진영상 Ft를 t-1 시간의 컬러영상과 식, P(i,j)= Ft-1(i,j)
Figure 112008038332685-pat00012
Ft(i,j)를 통해 비교하여 이진영상 P를 얻는 단계;
The binary image Ft is obtained from the candidate candidate flame by the color characteristics in the HSI color space through 0 Otherwise, and the binary image Ft is expressed as the color image of t-1 time, and P (i, j) = Ft-1 (i, j )
Figure 112008038332685-pat00012
Obtaining a binary image P by comparing through Ft (i, j);
이진영상 P를 적당한 크기의 영역으로 나누고 식, B(x,y)=1 if #{P| P(i,j)=1 AND P(i,j)∈B(x,y)}/#{P| P(i,j)∈B(x,y)}>rDivide binary image P into appropriately sized regions and use the equation, B (x, y) = 1 if # {P | P (i, j) = 1 AND P (i, j) ∈B (x, y)} / # {P | P (i, j) ∈B (x, y)}> r 0 Otherwise. 을 적용하여 미리 정한 비율과 비교하여 이진영상 B를 얻는 단계;         0 Otherwise. Applying a to obtain a binary image B by comparing with a predetermined ratio; 이진영상 B를 식, 화재판정=ON if#{B|B=1}>θBinary image B is formulated, fire judgment = ON if # {B | B = 1}> θ OFF Otherwise 를 이용하여 전역수준에서 임계치 θ와 비교하여 최종적으로 화재를 판정하는 단계; 로 구성되는 것을 특징으로 하는 비디오 영상을 이용한 화재 감지 방법           Finally determining a fire by comparing the threshold θ at a global level using OFF Otherwise; Fire detection method using a video image, characterized in that consisting of
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