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EP1364351B1 - Procede et dispositif de detection de feux base sur l'analyse d'images - Google Patents

Procede et dispositif de detection de feux base sur l'analyse d'images Download PDF

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Publication number
EP1364351B1
EP1364351B1 EP02711747A EP02711747A EP1364351B1 EP 1364351 B1 EP1364351 B1 EP 1364351B1 EP 02711747 A EP02711747 A EP 02711747A EP 02711747 A EP02711747 A EP 02711747A EP 1364351 B1 EP1364351 B1 EP 1364351B1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
image
algorithm
detection
images
smoke
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
EP02711747A
Other languages
German (de)
English (en)
Other versions
EP1364351B8 (fr
EP1364351A1 (fr
Inventor
Didier Rizzotti
Nikolaus c/o Patents & Technology Survey SCHIBLI
Werner Straumann
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Securiton AG
Fastcom Tech SA
Original Assignee
Securiton AG
Fastcom Tech SA
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.)
Filing date
Publication date
Application filed by Securiton AG, Fastcom Tech SA filed Critical Securiton AG
Publication of EP1364351A1 publication Critical patent/EP1364351A1/fr
Application granted granted Critical
Publication of EP1364351B1 publication Critical patent/EP1364351B1/fr
Publication of EP1364351B8 publication Critical patent/EP1364351B8/fr
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/12—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions
    • G08B17/125—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions by using a video camera to detect fire or smoke

Definitions

  • the present invention relates to a method and a device or a a fire detection system based on image analysis, in particular on the analysis of digital moving picture sequences.
  • WO00 / 23959 discloses a system of smoke detection, consisting of video camera equipment, unit for digitizing video signals and a processing unit for digital data.
  • Smoke is detected by algorithms of image processing based on comparing pixels between images successive.
  • the comparison methods used aim to detect whether a significant change has occurred between an image and a image of reference, which can indicate the appearance of smoke but also another object in the filmed field of view.
  • Another algorithm detects the convergence of the color of several pixels to an average value, may indicate a decrease in contrast caused by smoke. A Such convergence may also indicate a change in the conditions lighting.
  • a third algorithm measures changes in the sharpness of the transition zones, affected by the smoke but also by the characteristics of the optics that are modified for example during zooms or opening changes. These methods are only suitable for the detection of smoke, but no flames giving off little or no fumes. The algorithms used are complex and require high computing power.
  • WO97 / 16926 discloses a change detection method in an image sequence to detect events.
  • the method detection is based on taking a reference image that contains the information of the background of the recorded scene.
  • the appearance of new objects is detected by methods of thresholding and grouping of pixels.
  • the algorithms employed make it hard to distinguish between the appearance of smoke or another object in the field visual filmed.
  • EP0818766 discloses a system for detecting forest fires by animated image processing. To detect fire, an algorithm of smoke detection is used. This document describes a method of detection of temporal variations of the intensity of the pixels in low frequency (between 0.3 and 0.1 Hz). So the system is slow enough to react since many cycles of a few tenths of a second are necessary to detect a decorrelation that may indicate the presence of smoke.
  • FR-A-2696939 describes a forest fire detection system automatic by image processing.
  • the processing algorithms are based on the detection and analysis of volute and cloud movements smoke; they are, on the other hand, not very suitable for the detection of flames or fumes developing in an unusual way, for example under the effect wind or ventilation.
  • An object of the present invention is to propose a method and a Fire detection device more reliable, faster and more versatile than the methods and systems of the prior art.
  • Another aim is to propose a method and a system of detection of fire which can be implemented using a system of video surveillance already installed on the site to be monitored.
  • Figure 1 illustrates a block diagram of a detection system automatic fire making it possible to implement the method of the invention.
  • the illustrated system allows you to acquire images from different sources, for example a PAL or NTSC 3 video camera, a digital video camera, recording media such as hard disk 2 or optical disk or video tape 1.
  • the image sequences are scanned if necessary by a digitizer 4 and transmitted to a system of digital processing 6, for example an industrial PC, which executes the Flame and smoke detection algorithms described below.
  • the digitizer 4 is constituted for example by a digitization card of video footage from the camera or VCR inserted into the digital processing system 6.
  • Some algorithms can use one or more images or sequences of reference images, for example a view of the background of the image without fire, in a memory 5.
  • the results of the detection algorithms can be displayed locally on the screen of the digital processing system 6 or processed by a system of interpretation of results and decision-making 7 capable of generate alarms or fire or smoke pre-warnings when certain predefined conditions are met.
  • This alarm can be transmitted to a central alarm 8, to an apparatus 9 generating an alarm acoustic and / or to an operator via an interface graph 10 on one of the systems 7 or 8.
  • the control panel manages all alarms from the interpretation system of results and taking of decision.
  • the system 7 can be implemented by a computer near the supervised area or by a program or ensemble of programs executed by the digital processing system.
  • alarm center can be located remotely and manage alarms from different sites under surveillance.
  • FIG. 2 illustrates a variant of a system making it possible to the invention, in which most of the elements of FIG. are integrated in a single intelligent camera 3, that is to say a camera integrating digital image processing means.
  • the camera integrates an optical 30, a not shown image sensor, for example a random access sensor, and a system for acquiring images and digital processing 6 to acquire the sequences of images of the camera in a digital form and to execute on these image sequences the different algorithms for detecting flames and smoke described more low.
  • the smart camera 3 also includes a memory 5 for store these algorithms as well as one or more images or sequences reference images used by these algorithms.
  • a system of interpretation of results and decision-making 7 can be achieved by example in the form of a computer module loaded in the memory 5 and executed by the digital processing system 6.
  • the camera Smart 3 can additionally integrate an event management system 70 to handle the events detected by the system 7 and trigger by example sending an alarm or a pre-alarm.
  • the smart camera 2 can be connected through a communication interface to a screen 15 to view either the sequences of images acquired live, or recorded images corresponding to detected events.
  • the camera 3 is also able to communicate its results to a computer 12.
  • a control unit 11 makes it possible to choose areas of interest in the image, to vary the sensitivity of the detection, to program camera movements, etc.
  • the camera 3 therefore constitutes a system complete smart camera able to detect flames and smoke and generate warning signals accordingly.
  • FIG. 3 illustrates another variant of a system enabling implement the invention, wherein one or more video cameras 3 smoke detection 13 or flames 14 provide sequences images processed directly by the digital processing system 6, for example an industrial PC on the monitored site.
  • the system 6 executes fire detection algorithms by image processing and the interpretation of the results. Images processed and events detected are transmitted to a remote operator equipped with a computer 12 integrating a graphical interface allowing to visualize the images video from the cameras 3 and to inform the operator in case of alarm detection.
  • the digital image processing system 6 and the interpretation system of results and decision-making 7 use several distinct image processing algorithms and combined them.
  • the algorithms used can be based on the following methods:
  • the presence of smoke reduces the sharpness of the outlines of objects present in the scene, which corresponds to a low-pass spatial smoothing filter.
  • the high frequencies of the image 31 are thus attenuated by the presence of smoke compared to the reference image 32 stored in the memory 5 and corresponding for example to an image of the background without smoke and no flames.
  • the method therefore consists of calculating the transform frequency of each image 31 or image portion acquired using a fast FFT or FHT Fourier transform module 33 for example and compare it using a comparison system 35 with the transform frequency of the reference image 32 calculated by a module 34.
  • a decision module 36 may indicate an alarmed smoke or a probability of smoke alarm.
  • This algorithm can be used throughout the image. In order to detect more clearly and more quickly the appearance of smoke, this algorithm is preferably applied on one or more sub-portions or zoes of the filmed image; an alarm being triggered as soon as one or minimum number of zones indicate high attenuation spatial frequencies relative to the reference image. It is also possible to apply this algorithm only on the portions of the image on which smoke is likely to appear or in which another algorithm indicated a fire event probability. Finally, this algorithm can either be applied to a grayscale image or another component, ie separately on the different components a color image. Depending on the colors of smoke likely to appear, it is possible to weight differently the different components chromatic.
  • the appearance of an object whose contours, chrominance or brightness oscillate at a frequency greater than 0.5 Hz is a sign of the possible presence of flames. This can be detected using a frequency analysis method using the successive images of a sequence of images. To perform this analysis, the computer must have a whole sequence of images in his memory and detect in the domain space objects with the aid of an algorithm of reconaissanc of form.
  • This algorithm can also be used to detect and follow on several successive images objects whose shape, size and / or the color vary in a non regular way and according to a frequency random. Object identification and object tracking methods can be to be employed.
  • Multiple image sequences can be generated by example using multiple cameras, using a single camera motorized to change the position or angle of view, to using one or more cameras and a set of mirrors, etc.
  • the digital processing system 6 may furthermore be connected to one or more external sensors possibly present and to detect particular events, for example temperature sensors, infrared or ultraviolet radiation, movement, etc.
  • the indications provided by these sensors are transmitted to of acquisition cards in the digital processing system 6 and can be used to confirm the indications provided by the image processing algorithms or to improve the performance of these algorithms.
  • a motion detector can be used to trigger a move or zoom movement optical or digital camera to the area where the movement was product, or to focus the image processing algorithms on image portions corresponding to the area where motion has been detected.
  • the results of the different algorithms are combined through a process of interpretation and decision-making of the results executed for example by the system 7 to detect the flames and / or the smoke reliably.
  • This process of interpreting the results can take into account the evolution of the various detection criteria in function of time. For example, a level of detection that grows quickly is more dangerous than a stable detection level.
  • Image portions can to pose problems of false alarms (chimneys in a landscape, portion of a wall where car headlights are reflected, etc.) can be desensitized without influencing detection in other parts of the image. It is also possible to make more sensitive parts away from the scene, and less sensitive the closer parts in order to offset the perspective effect. This adaptation can be done manually or automatically.
  • the sensitivity can be modified to adapt the system to its environment.
  • this setting can be done using a single parameter influencing all system algorithms.
  • This parameter can be changed via a slider button on the graphical interface 10, a potentiometer, or by any other adjustment element.
  • Figure 5 illustrates two slider buttons to separately adjust the flame detection and the smoke detection.
  • the different events that can occur in the system are presented by the graphical interface 10 to the operator in order of urgency.
  • the graphical interface thus displays for example at the top of the list the alarms flame and smoke starting with the most recent alarm, then the pre-warnings flame and smoke starting here also by the pre-alarm the most recent, other events or alarms possibly detected being displayed at the bottom of the list.
  • These other events can understand, for example, camera failures, dirty cameras, indications of insufficient brightness of the scene to be monitored, or external events detected by unrepresented sensors, such as stalling fire extinguishers, door openings, etc.
  • a visual message, preferably a "pop-up" window indicating the type of alarm detected and opening in a graphical interface 10, and a sound beep are preference generated when detecting an alarm
  • log file a file in the processing system 6, in the system 7 or in the computer used by the remote operator and listing all the events occurred.
  • This file is preferably constituted by a XML document also containing images or sequences images related to each event listed, as well as the date of the event. An operator can thus consult the XML file corresponding to the monitoring period and load the images stored, for example remotely, to check the detected alarms and ensure, for example, that the detected alarms match actually to fires.
  • the present invention relates to a fire detection method. It also relates to a device specially adapted to implement this process, for example a computer or a smart camera programmed to implement this method, as well as a support for data with a directly loadable computer program in the memory of such a device and comprising portions of code computer hardware constituting means for executing this method.

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Description

La présente invention concerne un procédé et un dispositif ou un système de détection de feux basé sur l'analyse d'images, en particulier sur l'analyse de séquences d'images animées numériques.
Dans le domaine de la surveillance et de la sécurité de sites industriels ou de tronçons de routes ou de tunnels, la vitesse de détection d'incendies constitue un facteur de sécurité prépondérant. En particulier, il est nécessaire de pouvoir détecter un départ d'incendie le plus rapidement possible afin de pouvoir le combattre efficacement et de prendre des mesures pour limiter l'ampleur du sinistre. Pour des raisons de coûts, il est toutefois généralement impossible d'employer une surveillance humaine en continu. Des systèmes de surveillance et de détection automatiques sont donc hautement souhaitables.
Différentes systèmes ont déjà été proposés ou commercialisés pour détecter des feux ou des fumées.
La majorité des systèmes utilisés actuellement mettent en oeuvre des capteurs de fumée ponctuels qui doivent attendre que la fumée se propage jusqu'à eux pour avoir une chance de la détecter. Ces capteurs sont inutilisables en extérieur (raffineries, dépôts de containers, etc.), dans les grands locaux dans lesquels la fumées se disperse et met beaucoup de temps à atteindre le capteur (hangar, centrale nucléaire, etc.) ou dans les locaux à fort courant d'air (tunnels, locaux fortement ventilés, etc.). Les capteurs doivnt être suffisament rapprochés et câblés; le coût du câblage d'un grand nombre de capteurs peut toutefois s'avérer prohibitif. Ces solutions sont donc peu appropriées à la surveillance de grands volumes ou de grandes étendues.
D'autres systèmes connus sont basés soit sur une mesure de l'augmentation de température dans le local, soit sur la mesure de la quantité de rayonnement UV ou infrarouge reçu.
Les systèmes utilisant l'augmentation de température sont relativement lents (inertie thermique), et ne fonctionnent pas de manière fiable en extérieur ou dans des grands locaux. Les systèmes basés sur la mesure du rayonnement UV fonctionnent dans n'importe quel environnement mais perdent rapidement de leur efficacité lorsque le capteur s'encrasse, sans que cela soit détectable.
Les systèmes basés sur la mesure du rayonnement infrarouge fonctionnent dans n'importe quel environnement mais engendrent de fausses détections lorsqu'ils sont en présence d'un objet chaud, ou lorsqu'ils sont exposés au rayonnement solaire.
Plus récemment, il a été suggéré de détecter des feux à l'aide de méthodes basées sur l'analyse d'images. Beaucoup de sites potentiellement dangereux sont déjà équipés de caméras de surveillance reliées à une centrale d'alarme, et employées par exemple pour détecter des effractions ou des accidents. L'emploi de ces systèmes de surveillance pour détecter également des incendies permet d'économiser la mise en place et la connexion d'un système de capteurs distinct. Des solutions d'analyse automatique d'images, employant les caméras vidéos déjà installées et des logiciels de traitement des signaux vidéo fournis par les caméras, ont aussi été suggérées.
La détection de la fumée par l'analyse d'image présente les avantages suivantes par rapport aux solutions utilisant des capteurs ponctuels:
  • La caméra peut détecter la fumée et les flammes à distance, avant que celles-ci n'atteignent le capteur, un tel système est donc capable de combler les lacunes des systèmes traditionnels en extérieur ou dans les grands locaux.
  • Les image prises par la caméra peuvent non seulement être traitées, mais aussi utilisées pour la visualisation de l'incident par un opérateur. Ceci est utile pour la levée des doutes en cas de fausse détection: la visualisation de l'image ou de la séquence d'images par un humain permet d'éviter de nombreux déplacement inutiles.
  • Les image prises permettent aussi de se faire une idée plus précise de l'ampleur de l'incendie, ainsi que du type d'incendie. Il est ainsi possible de préparer immédiatement le bon matériel d'intervention, et de gagner ainsi de précieuses minutes.
  • Un encrassement du capteur (caméra) est visible sur l'image, et selon l'invention peut même être détecté automatiquement, contrairement aux capteurs de rayonnement UV qui perdent leur efficacité sans que cela soit détectable.
  • Une panne ou un sabotage de la caméra est détectable automatiquement.
  • La caméra utilisée pour la détection d'incendie est utilisable simultanément pour des applications de surveillance vidéo classiques, ce qui permet de simplifier le câblage.
Des systèmes de détection de feux par analyse d'images vidéo ont déjà été décrits dans l'art antérieur. WO00/23959 décrit un système de détection de fumée, consistant en un équipement de caméra vidéo, une unité de numérisation des signaux vidéo et une unité de traitement des données numériques. La fumée est détectée par des algorithmes de traitement d'image basés sur la comparaison de pixels entre images successives. Les méthodes de comparaison employées visent par exemple à détecter si un changement important est intervenu entre une image et une image de référence, pouvant indiquer l'apparition de fumée mais aussi d'un autre objet dans le champ visuel filmé. Un autre algorithme détecte la convergence de la couleur de plusieurs pixels vers une valeur moyenne, pouvant indiquer une baisse de contraste provoquée par la fumée. Une telle convergence peut aussi indiquer une modification des conditions d'éclairage. Un troisième algorithme mesure des changements dans la netteté des zones de transition, affectée par la fumée mais aussi par les caractéristiques de l'optique qui sont modifiées par exemple lors de zooms ou de changements d'ouverture. Ces procédés sont uniquement adaptés à la détection de fumées, mais pas de flammes dégageant peu ou pas de fumées. Les algorithmes employés sont complexes et nécessitent une puissance de calcul importante.
WO97/16926 décrit une méthode de détection de changement dans une séquence d'image afin de détecter des évènements. La méthode de détection est basée sur la prise d'une image de référence qui contient l'information de l'arrière-plan de la scène enregistrée. L'apparition de nouveaux objets est détectée par des méthodes de seuillage et de groupement de pixels. Les algorithmes employés permettent mal de distinguer entre l'apparition de fumée ou d'un autre objet dans le champ visuel filmé.
EP0818766 décrit un système de détection de feux de forêts par traitement d'images animées. Pour détecter le feu, un algorithme de détection de fumée est employé. Ce document décrit un procédé de détection des variations temporelles de l'intensité des pixels en basse fréquence (entre 0.3 et 0.1Hz). Le système est donc assez lent à réagir puisque de nombreux cycles de quelques dixièmes de secondes sont nécessaires pour détecter une décorrélation pouvant indiquer la présence de fumée.
FR-A-2696939 décrit un système de détection de feu de forêt automatique par traitement d'images. Les algorithmes de traitement sont basés sur la détection et l'analyse de mouvements de volutes et de nuages de fumée; ils sont en revanche peu adaptés à la détection de flammes ou de fumées se développant de manière inhabituelle, par exemple sous l'effet de vent ou d'une ventilation.
Les systèmes existant de détection de feu par analyse d'image vidéo sont bien appropriés à la détection de type de feu particuliers dans des environnements bien définis. Une société souhaitant se spécialiser dans la surveillance de feux dans des sites différents doit toutefois acqurérir et se familiariser avec différents logiciels; il n'existe pas à l'heure actuelle de solution suffisament robuste et polyvalente permettant de détecter à l'aide d'un même logiciel des feux très différents.
Un but de la présente invention est de proposer un procédé et un dispositif de détection de feu plus fiable, plus rapide et plus polyvalent que les procédés et les systèmes de l'art antérieur.
Un autre but est de proposer un procédé et un système de détection de feu pouvant être mis en oeuvre à l'aide d'un système de surveillance vidéo déjà installé sur le site à surveiller.
L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description donnée à titre d'exemple et illustrée par les figures qui montrent:
  • La figure 1 un schéma bloc d'un système de détection automatique de feu permettant de mettre en oeuvre le procédé de l'invention.
  • La figure 2 un schéma-bloc d'une variante de système de détection automatique de feu permettant de mettre en oeuvre le procédé de l'invention, dans laquelle différents éléments sont intégrés dans une caméra vidéo intelligente.
  • La figure 3 un schéma-bloc d'une variante de système de détection automatique de feu comprenant plusieurs caméras reliées à un ordinateur par l'intermédiaire d'une unité de traitement.
  • La figure 4 un représentation schématique d'un algorithme d'analyse fréquentielle des images pour la détection de fumée.
  • La figure 5 une représentation de boutons glisseurs d'une interface graphique permettant de régler séparément la sensibilité de la détection de flammes et de fumée.
    • La figure 1 illustre un schéma bloc d'un système de détection automatique de feu permettant de mettre en oeuvre le procédé de l'invention. Le système illustré permet d'acquérir des images à partir de différentes sources, par exemple d'une caméra vidéo PAL ou NTSC 3, d'une caméra vidéo numérique, d'un support d'enregistrement tel que disque dur 2 ou disque optique ou d'une bande vidéo 1. Les séquences d'images sont numérisées si nécessaire par un numériseur 4 et transmises à un système de traitement numérique 6, par exemple un PC industriel, qui exécute les algorithmes de détection de flammes et de fumées décrits plus bas. Le numériseur 4 est constitué par exemple par une carte de numérisation des séquences vidéos venant de la caméra ou du magnétoscope insérée dans le système de traitement numérique 6. Certains algorithmes peuvent utiliser une ou des images ou séquences d'images de référence, par exemple une vue de l'arrière-plan de l'image sans feu, dans une mémoire 5.
    Les résultats des algorithmes de détection peuvent être affichés localement sur l'écran du système de traitement numérique 6 ou traités par un système d'interprétation des résultats et de prise de décision 7 apte à générer des alarmes ou des préalarmes feu ou fumée lorsque certaines conditions prédéfinies sont remplies. Cette alarme peut être transmise à une centrale d'alarme 8, à un appareillage 9 générant une alarme acoustique et/ou à un opérateur par l'intermédiaire d'une interface graphique 10 sur l'un des systèmes 7 ou 8. La centrale d'alarme gère toutes les alarmes provenant du système d'interprétation des résultats et de prise de décision. Le système 7 peut être mis en oeuvre par un ordinateur industriel proche de la zone surveillée ou par un programme ou ensemble de programmes exécutés par le système de traitement numérique 6. La centrale d'alarme peut se trouver à distance et gérer les alarmes provenant de différents sites sous surveillance.
    La figure 2 illustre une variante de système permettant de mettre en oeuvre l'invention, dans laquelle la plupart des éléments de la figure 1 sont intégrés dans une seule caméra intelligente 3, c'est-à-dire une caméra intégrant des moyens de traitement numérique d'images. La caméra intègre une optique 30, un capteur d'image non représenté, par exemple un capteur à accès aléatoire, et un système d'acquisition d'images et de traitement numérique 6 pour acquérir les séquences d'images de la caméra sous une forme numérique et pour exécuter sur ces séquences d'images les différents algorithmes de détection de flammes et de fumée décrits plus bas. La caméra intelligente 3 intègre en outre une mémoire 5 pour y stocker ces algorithmes ainsi qu'une ou plusieurs images ou séquences d'images de référence employées par ces algorithmes. Un système d'interprétation des résultats et de prise de décision 7 peut être réalisé par exemple sous la forme d'un module informatique chargé dans la mémoire 5 et exécuté par le système de traitement numérique 6. La caméra intelligente 3 peut en outre intégrer un système de gestion d'événements 70 pour gérer les événements détectés par le système 7 et déclencher par exemple l'envoi d'une alarme ou d'une prélarme. La caméra intelligente 2 peut être connectée au travers d'une interface de communication à un écran 15 pour visualiser soit les séquences d'images acquises en direct, soit des images enregistrées correspondant à des événements détectés. La caméra 3 est aussi capable de communiquer ses résultats à un ordinateur 12. Une unité de commande 11 permet de choisir des zones d'intérêt dans l'image, de varier la sensibilité de la détection, de programmer des mouvements de caméra, etc. La caméra 3 constitue donc un système complet de caméra intelligente capable de détecter les flammes et la fumée et de générer des signaux d'alerte en conséquence.
    La figure 3 illustre une autre variante de système permettant de mettre en oeuvre l'invention, dans laquelle une ou plusieurs caméras vidéo 3 de détection de fumée 13 ou de flammes 14 fournissent des séquences d'images directement traitées par le système de traitement numérique d'images 6, par exemple un PC industriel sur le site surveillé. Le système 6 exécute les algorithmes de détection de feu par traitement d'images et l'interprétation des résultats. Les images traitées et les événement s détectés sont transmis à un opérateur à distance muni d'un ordinateur 12 intégrant une interface graphique permettant de visualiser les images vidéo provenant des caméras 3 et d'informer l'opérateur en cas de détection d'alarme.
    Afin de permettre de prendre des décisions fiables sur l'état du site surveillé, c'est-à-dire de réduire le nombre de fausses alarmes ou de feus non détectés, le système de traitement numérique d'images 6 et le système d'interprétation des résultats et de prise de décision 7 utilisent plusieurs algorithmes de traitement d'image distincts et combinés entre eux. Les algorithmes employés peuvent se baser sur les méthodes suivantes:
    1. Analyse fréquentielle de l'image actuelle et de l'imacle de référence avec une comparaison des résultats.
    La présence de fumée réduit la netteté des contours des objets présents dans la scène, ce qui correspond à un filtre de lissage spatial passe-bas. Les hautes fréquences de l'image 31 sont donc atténuées par la présence de fumée par rapport à l'image de référence 32 stockée dans la mémoire 5 et correspondant par exemple à une image de l'arrière-plan sans fumée ni flammes. Le procédé consiste donc à calculer la transformée fréquentielle de chaque image 31 ou portion d'image acquise à l'aide d'un module 33 de transformation de Fourier rapide FFT ou FHT par exemple et à la comparer à l'aide d'un système de comparaison 35 avec la transformée fréquentielle de l'image de référence 32 calculée par un module 34. Lorsque le système de comparaison détecte une atténuation des hautes fréquences de l'image supérieure à l'atténuation des basses fréquence par rapport à l'image de référence, un module de décision 36 peut indiquer une alarmé fumée ou une probabilité d'alarme fumée.
    Cet algorithme peut être utilisé sur toute l'image. Afin de détecter plus nettement et plus rapidement l'apparition de fumée, cet algorithme est de préférence appliqué sur une ou plusieurs sous-portions ou zoes de l'image filmée; une alarme étant déclenchée dès qu'une ou un nombre minimal de zones indiquent une atténuation des hautes fréquences spatiales par rapport à l'image de référence. Il est aussi possible de n'appliquer cet algorithme que sur les portions de l'image sur lesquelles de la fumée est susceptible d'apparaítre ou dans lesquels un autre algorithme a indiqué une probabilité d'événement feu. Enfin, cet algorithme peut soit être appliqué sur une image en nuance de gris ou d'une autre composante, soit séparément sur les différentes composantes d'une image couleur. Selon les couleurs de fumée susceptibles d'apparaítre, il est possible de pondérer différemment les différentes composantes chromatiques.
    2. Analyse fréquentielle entre des images consécutives pour la détection d'oscillation des flammes
    L'apparition d'un objet dont les contours, la chrominance ou la luminosité oscillent à une fréquence supérieure à 0.5 Hz est un signe de la présence éventuelle de flammes. Ceci peut être détecté à l'aide d'un procédé d'analyse fréquentielle utilisant les images successives d'une séquence d'images. Pour faire cette analyse, l'ordinateur doit disposer de toute une séquence d'images dans sa mémoire et détecter dans le domaine spatialles objets à l'ade d'un aglgorithme de reconaissanc de forme.
    Cet algorithme peut aussi être mis en oeuvre pour détecter et suivre sur plusieurs images successives des objets dont la forme, la taille et/ou la couleur varient de manière non régulière et selon une fréquence aléatoire. Des méthodes d'identification d'objet et de suivi d'objet peuvent être employées.
    3. Analyse de l'information de la saturation des couleurs pour détecter la fumée
    Lorsqu'une séquence d'images couleurs est disponible, il est possible d'utiliser directement l'information couleur comme critère de présence de fumée. En effet, la fumée est généralement peu colorée (blanche, noire, grise, etc.). Une image ou une portion d'image devenant moins colorée est donc susceptible de représenter de la fumée. Selon les couleurs de fumée susceptibles d'apparaítre, il est possible de tenir compte de cette couleur.
    Inversement, une portion d'image devenant soudain plus colorée et plus lumineuse pourrait représenter des flammes, à fortiori si cette portion se trouve en bas de l'image ou en sous une portion pouvant représenter de la fumée.
    4. Analyse des températures de couleurs
    Lorsqu'une séquence d'images couleurs est disponible, il est possible d'approximer le spectre d'émission d'un objet sur chaque image en mesurant les composantes rouges vertes et bleues, ce qui permet d'approximer la température d'un objet. Un objet à forte luminosité ayant un spectre d'émission correspondant à un corps chaud avec un maxima dans les rouge-jaune peut être suspecté d'être une flamme (ou le reflet d'une flamme).
    5. Détection des disparitions des segments droits (lignes) dans l'image actuel
    L'apparition d'un objet dont les contours ne contiennent que peu de segments de droites est un signe de la présence éventuelle de fumée ou de flammes. Si une comparaison est faite avec l'image de référence, la disparition de segments droits peut être détectée.
    6. Analyse des différences entre l'image actuelle et une image de référence pour la détection des zones d'intérêts
    En mesurant les différences entre l'image actuelle filmée et une image de référence de la même scène, il est possible de détecter de manière fiable l'apparition d'objets qui n'étaient pas présents dans l'image de référence. Cet algorithme permet d'identifier des zones où la probabilité d'apparition de fumée est plus grande. Les autres algorithmes de détection de flamme ou de fumée peuvent se concentrer sur cette zone. Pour éviter que les changements de lumières ou des ombres soient détectés comme nouveaux objets, il est possible de renouveler l'image de référence régulièrement.
    7. Analyse de plusieurs séquences d'image de la même scène depuis plusieurs angles de prise de vue différents (analyse stéréo)
    Lorsque plusieurs images de la même scène depuis différents points de vue sont disponibles, il est possible d'utiliser des algorithmes de vision stéréoscopique pour évaluer la position, la forme tridimensionnelle, le volume et la distance d'objets filmés, par exemple de nouveaux objets apparaissant par rapport à une image de référence. Il est ainsi possible de distinguer par exemple entre une colonne de fumée apparaissant devant un mur et une ombre ou un reflet sur ce mur. En plein air, cet algorithme permet de distinguer entre un nouveau nuage et une colonne de fumée beaucoup plus proche. Cet algorithme peut être utilisé par exemple pour identifier de manière très fiable les zones d'intérêt d'une image ou d'une séquence d'image sur lesquels les autres algorithmes doivent se concentrer.
    Les séquences d'images multiples peuvent être générées par exemple à l'aide de plusieurs caméras, à l'aide d'une seule caméra motorisée permettant de changer la positon ou l'angle de prise de vue, à l'aide d'une ou plusieurs caméras et d'un jeu de miroirs, etc.
    8. Alarmes fournies par des capteurs externes
    Le système de traitement numérique 6 peut en outre être connecté à un ou plusieurs capteurs externes éventuellement présents et permettant de détecter des événements particuliers, par exemple des capteurs de température, de rayonnement infrarouge ou ultraviolet, de mouvement, etc. Les indications fournies par ces capteurs sont transmises à de cartes d'acquisition dans le sysème de traitement numérique 6 et peuvent être utilisées pour confirmer les indications fournies par les algorithmes de traitement d'image ou pour améliorer les performances de ces algorithmes. Par exemple, un détecteur de mouvements peut être utilisé pour déclencher un déplacement ou un mouvement de zoom optique ou numérique d'une caméra vers la zone où le mouvement s'est produit, ou pour concentrer les algorithmes de traitement d'image sur les portions d'image correspondant à la zone où le mouvement a été détecté.
    Les résultats des différents algorithmes sont combinés entre eux par un processus d'interprétation et de prise de décision des résultats exécutés par exemple par le système 7 afin de détecter les flammes et/ou la fumée de manière fiable. Ce processus d'interprétation des résultats peut prendre en compte l'évolution des différents critères de détection en fonction du temps. Par exemple, un niveau de détection qui grandit rapidement est plus dangereux qu'un niveau de détection stable.
    Comme mentionné plus haut, il est possible d'améliorer sensiblement les performances du système en segmentant l'image en plusieurs portions et en adaptant la sensibilité de détection des différents algorithmes selon ces différentes portions. Les portions d'image pouvant poser des problèmes de fausses alarmes (cheminées dans un paysage, portion d'un mur où les phares de voiture se reflètent, etc.) peuvent ainsi être désensibilisées sans influencer la détection dans les autres parties de l'image. Il est également possible de rendre plus sensible les parties les plus éloignées de la scène, et moins sensibles les parties plus proches afin de compenser l'effet de perspective. Cette adaptation peut se faire manuellement ou automatiquement.
    Selon l'invention, la sensibilité peut être modifiée pour adapter le système à son environnement. Dans un mode de réalisation préférentiel, ce réglage peut se faire à l'aide d'un paramètre unique influençant tous les algorithmes du système. Ce paramètre peut être modifié par l'intermédiaire d'un bouton glisseur sur l'interface graphique 10, d'un potentiomètre, ou par n'importe quel autre élément de réglage.
    Lorsque le programme de détection de feu est destiné à être utilisé dans des environnements très différents, par exemple si le même programme est employé pour détecter des feux de forêts dans un paysage ou des incendies dans un tunnel routier, il est souhaitable de pouvoir régler séparément la sensibilité des algorithmes de détection de flamme et des algorithmes de détection de fumée. La figure 5 illustre deux boutons-glisseurs permettant de régler séparément la détection de flammes et la détection de fumée.
    L'homme du métier comprendra qu'il est aisément possible, dans le cadre de l'invention, d'imaginer un mode de paramétrage avancé permettant de régler séparément la sensibilité de chaque algorithme, la sensibilité appliquée sur chaque zone ou sur chaque composante de couleurs, etc. Il est ainsi possible d'employer un même dispositif et un même programme de détection de feux et de le paramétrer pour détecter des flammes ou de la fumée dans des environnements très différents, par exemple dans un tunnel routier ou ferroviaire, à l'extérieur, dans des hangars, etc.
    Les différents événements pouvant survenir dans le systèmes sont présentés par l'interface graphique 10 à l'opérateur par ordre d'urgence. L'interface graphique affiche ainsi par exemple en tête de liste les alarmes flamme et fumée en commençant par l'alarme la plus récente, puis les préalarmes flamme et fumée en commençant ici aussi par la préalarme la plus récente, les autres événements ou alarmes éventuellement détectés étant affichés en queue de liste. Ces autres événements peuvent comprendre par exemple des pannes de caméra, des caméras encrassées, des indications de luminosité insuffisante de la scène à surveiller, ou des événements externes détectés par des capteurs non représentés, tel que décrochage des extincteurs, ouvertures de portes, etc. Un message visuel, de préférence une fenêtre "pop-up" indiquant le type d'alarme détectée et s'ouvrant dans une interface graphique 10, et un beep sonore sont de préférence générés lors de la détection d'une alarme
    Ces différents événements peuvent être stockés dans un fichier ("log file") dans le système de traitement 6, dans le système 7 ou dans l'ordinateur employé par l'opérateur distant et répertoriant tous les événements survenus. Ce fichier est de préférence constitué par un document XML contenant également des images ou des séquences d'images liées à chaque événement répertorié, ainsi que la date de l'événement. Un opérateur peut ainsi consulter le fichier XML correspondant à la période de surveillance et charger les images enregistrées, par exemple à distance, pour vérifier les alarmes détectées et s'assurer par exemple que les alarmes détectées correspondent effectivement à des incendies.
    La présente invention concerne un procédé de détection de feu. Elle concerne également un dispositif spécialement adapté pour mettre en oeuvre ce procédé, par exemple un ordinateur ou une caméra intelligente programmés pour mettre en oeuvre ce procédé, ainsi qu'un support de données comportant un programme d'ordinateur directement chargeable dans la mémoire d'un tel dispositif et comprenant des portions de code informatique constituant des moyens pour exécuter ce procédé.

    Claims (24)

    1. Procédé de détection automatique de feu, basé sur la - reconnaissance de flammes et/ou de fumée à partir de l'analyse d'une séquence d'images, l'analyse étant basée sur plusieurs algorithmes de traitement d'images,
         caractérisé en ce qu'un algorithme consiste à comparer le contenu fréquentiel d'au moins une image (31) de ladite séquence avec le contenu fréquentiel d'une image de référence (32) de manière à détecter une atténuation des hautes fréquences indépendamment des variations sur les autres portions du spectre spatial de l'image.
    2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la sensibilité de détection d'au moins un desdits algorithmes peut être réglée au travers d'une interface graphique (10) indépendamment de la sensibilité globale du système.
    3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, dans lequel ladite comparaison est effectuée uniquement en un ou plusieurs endroits de ladite image (31).
    4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel ladite image (31) est divisée en plusieurs zones, ladite comparaison étant effectuée entre au moins une zone de ladite image de référence (32) et au moins une zone comparable d'un moins une image (31) de ladite séquence.
    5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel le contenu fréquentiel d'au moins deux composantes chromatiques desdites images de ladite séquence et de ladite image de référence sont calculés et employés séparément pour ladite comparaison.
    6. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, dans lequel au moins un desdits algorithmes de traitement d'image est un algorithme de détection de fumées par mesure de la saturation des couleurs dans au moins une portion desdites images.
    7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, dans lequel au moins un desdits algorithmes de traitement d'image est un algorithme de détection de disparition des segments droits dans au moins une portion desdites images (31).
    8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel au moins un desdits algorithmes de traitement d'image est un algorithme de détection de flammes (14).
    9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel un dit algorithme de détection de flammes consiste à analyser des variations entre images consécutives pour détecter des objets dont les contours oscillent avec une fréquence supérieur à 0.5Hz.
    10. Procédé selon la revendication 8, dans lequel un dit algorithme de détection de flammes consiste à identifier des objets dont la forme et la couleur varient de manière non régulière.
    11. Procédé selon la revendication 8, dans lequel un dit algorithme de détection de flammes consiste à évaluer les températures de couleur dans au moins une portion desdites images pour détecter la présence de flammes.
    12. Procédé selon l'une des revendications 1 à 11, dans lequel au moins un desdits algorithmes de traitement d'image utilise plusieurs séquences d'image représentant la même vue sous différents angles.
    13. Procédé selon la revendication 12, dans lequel ledit algorithme utilisant plusieurs séquences d'images permet de fournir une information sur la distance, la forme et/ou le volume des flammes et de la fumée.
    14. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel au moins un desdits algorithmes de traitement d'image est un algorithme permettant de détecter la présence d'un nouvel objet dans une portion d'image.
    15. Procédé selon la revendication 14, dans lequel au moins un algorithme de détection de flamme ou de fumée est utilisé pour analyser de manière plus détaillée la portion d'image où un nouvel objet est apparu.
    16. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 15, dans lequel l'évolution temporelles des résultats fournis par au moins un desdits algorithmes est prise en compte dans la détection de flammes ou de fumée.
    17. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 16, mis en oeuvre à l'aide d'au moins une caméra vidéo (3) et un dispositif de numérisation vidéo (4) connecté à un ordinateur (6) pour effectuer l'ensemble des algorithmes de détection, et équipé de moyens de visualisation (10, 15, 12) pour un opérateur humain.
    18. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 16, mis en oeuvre par une caméra numérique (3) intégrant l'optique (30), le capteur d'image, le dispositif de numérisation des images, le processeur (6) pour l'exécution de l'ensemble des algorithmes de détection et une interface de communication des résultats de détection et/ou de moyens de visualisation pour un opérateur humain.
    19. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 18, comprenant une étape de réglage de la sensibilité à l'aide d'un élément de réglage permettant de choisir indépendamment la sensibilité de détection de flammes et la sensibilité de détection de la fumée.
    20. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 18, comprenant une étape de réglage de la sensibilité à l'aide d'un élément de réglage permettant de choisir indépendamment la sensibilité de détection à chaque algorithme parmi une pluralité d'algorithmes employés.
    21. Dispositif de traitement d'images numériques (6; 3) adapté pour recevoir des séquences d'images numériques provenant d'au moins une caméra vidéo (3) et comprenant un programme informatique permettant d'exécuter le procédé d'une des revendications précédentes.
    22. Dispositif selon la revendication précédente, comprenant des moyens de visualisation (10, 15, 12) pour un opérateur humain permettant de visualiser lesdites séquences d'images numériques.
    23. Dispositif selon la revendication précédente, comprenant des moyens de génération d'alarme pour générer une alarme affichée sur lesdits moyens de visualisation dès qu'un feu a été détecté, et des moyens permettant à un opérateur humain de confirmer ou d'infirmer la présence de feu en visualisant lesdites images.
    24. Support de données comportant un programme d'ordinateur directement chargeable dans la mémoire d'un dispositif de traitement numérique et comprenant des portions de code informatique constituant des moyens pour exécuter le procédé d'une des revendications 1 à 20.
    EP02711747A 2001-02-26 2002-02-26 Procede et dispositif de detection de feux base sur l'analyse d'images Expired - Lifetime EP1364351B8 (fr)

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    WO (1) WO2002069292A1 (fr)

    Families Citing this family (55)

    * Cited by examiner, † Cited by third party
    Publication number Priority date Publication date Assignee Title
    DE10011411C2 (de) * 2000-03-09 2003-08-14 Bosch Gmbh Robert Bildgebender Brandmelder
    WO2004029502A1 (fr) * 2002-09-24 2004-04-08 Pilz Gmbh & Co. Kg Procede et dispositif pour securiser une zone de risque
    US7729511B2 (en) 2002-09-24 2010-06-01 Pilz Gmbh & Co. Kg Method and device for safeguarding a hazardous area
    US7747596B2 (en) * 2005-06-17 2010-06-29 Fotonation Vision Ltd. Server device, user interface appliance, and media processing network
    US7792970B2 (en) * 2005-06-17 2010-09-07 Fotonation Vision Limited Method for establishing a paired connection between media devices
    US7685341B2 (en) 2005-05-06 2010-03-23 Fotonation Vision Limited Remote control apparatus for consumer electronic appliances
    US7154400B2 (en) * 2003-06-27 2006-12-26 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Fire detection method
    WO2005045775A1 (fr) * 2003-11-07 2005-05-19 Axonx, L.L.C. Procede et dispositif de detection de fumee
    US7764844B2 (en) * 2004-09-10 2010-07-27 Eastman Kodak Company Determining sharpness predictors for a digital image
    DE102004056958B3 (de) * 2004-11-22 2006-08-10 IQ wireless GmbH, Entwicklungsgesellschaft für Systeme und Technologien der Telekommunikation Verfahren für die Überwachung von Territorien zur Erkennung von Wald- und Flächenbränden
    US7574039B2 (en) * 2005-03-24 2009-08-11 Honeywell International Inc. Video based fire detection system
    US7694048B2 (en) * 2005-05-06 2010-04-06 Fotonation Vision Limited Remote control apparatus for printer appliances
    GB2428472A (en) * 2005-07-18 2007-01-31 Sony Uk Ltd Smoke detection by processing video images
    GB2428473A (en) * 2005-07-18 2007-01-31 Sony Uk Ltd Fire detection by processing video images
    US7769204B2 (en) * 2006-02-13 2010-08-03 George Privalov Smoke detection method and apparatus
    US7495767B2 (en) 2006-04-20 2009-02-24 United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Digital optical method (DOM™) and system for determining opacity
    US20090115915A1 (en) * 2006-08-09 2009-05-07 Fotonation Vision Limited Camera Based Feedback Loop Calibration of a Projection Device
    CN101395643B (zh) * 2006-09-25 2011-12-14 西门子公司 利用摄像机检测烟雾
    US20080136934A1 (en) * 2006-12-12 2008-06-12 Industrial Technology Research Institute Flame Detecting Method And Device
    US7868772B2 (en) * 2006-12-12 2011-01-11 Industrial Technology Research Institute Flame detecting method and device
    US20080137906A1 (en) * 2006-12-12 2008-06-12 Industrial Technology Research Institute Smoke Detecting Method And Device
    US20100034420A1 (en) * 2007-01-16 2010-02-11 Utc Fire & Security Corporation System and method for video based fire detection
    US8138927B2 (en) * 2007-03-22 2012-03-20 Honeywell International Inc. Flare characterization and control system
    US7872584B2 (en) * 2007-04-09 2011-01-18 Honeywell International Inc. Analyzing smoke or other emissions with pattern recognition
    DE102007062281A1 (de) * 2007-12-21 2009-06-25 Bayer Materialscience Ag Verfahren und Vorrichtung zur Prüfung der Brandgefahr eines Werkstoffes
    US7786877B2 (en) * 2008-06-20 2010-08-31 Billy Hou Multi-wavelength video image fire detecting system
    DE112009003247A5 (de) 2008-11-03 2012-05-03 IQ Wireless Entwicklungsges. für Systeme und Technologien der Telekommunikation mbH Verfahren und vorrichtung zur nächtlichen erkennung von bränden und unterscheidung von künstlichen lichtquellen
    TWI377511B (en) * 2008-12-05 2012-11-21 Ind Tech Res Inst Flame detecting method and system
    US8941734B2 (en) 2009-07-23 2015-01-27 International Electronic Machines Corp. Area monitoring for detection of leaks and/or flames
    GB2472646A (en) * 2009-08-14 2011-02-16 Alan Frederick Boyd CCTV system arranged to detect the characteristics of a fire
    US8497904B2 (en) * 2009-08-27 2013-07-30 Honeywell International Inc. System and method of target based smoke detection
    EP2476098A1 (fr) * 2009-09-13 2012-07-18 Delacom Detection Systems, LLC Procédé et système de détection de feu de forêt utilisant une camera dans le visible
    US20110304728A1 (en) * 2010-06-11 2011-12-15 Owrutsky Jeffrey C Video-Enhanced Optical Detector
    JP2012118698A (ja) * 2010-11-30 2012-06-21 Fuji Heavy Ind Ltd 画像処理装置
    JP2013206328A (ja) * 2012-03-29 2013-10-07 Fuji Heavy Ind Ltd 物体検出装置
    IN2014MN02426A (fr) * 2012-06-08 2015-08-14 Xtralis Technologies Ltd
    DE102012213125A1 (de) 2012-07-26 2014-01-30 Robert Bosch Gmbh Brandüberwachungssystem
    US9202145B2 (en) * 2012-11-30 2015-12-01 Safety Management Services, Inc. System and method of determining material reaction or sensitivity using high-speed video frames
    US9654742B2 (en) * 2012-11-30 2017-05-16 Safety Management Services, Inc. System and method of automatically determining material reaction or sensitivity using images
    DE102013017395B3 (de) * 2013-10-19 2014-12-11 IQ Wireless Entwicklungsges. für Systeme und Technologien der Telekommunikation mbH Verfahren und Vorrichtung zur automatisierten Waldbrandfrüherkennung mittels optischer Detektion von Rauchwolken
    US9613432B2 (en) 2014-01-29 2017-04-04 Stmicroelectronics S.R.L. Fire detection system and method employing digital images processing
    CN104469312B (zh) * 2014-12-12 2019-01-04 成都栖林测控科技有限责任公司 一种基于视觉的火灾探测装置及其探测方法
    CN105336085A (zh) * 2015-09-02 2016-02-17 华南师范大学 一种基于图像处理技术的远程大空间火灾监测报警方法
    CN105590401B (zh) * 2015-12-15 2019-08-20 天维尔信息科技股份有限公司 基于视频图像的预警联动方法及系统
    NO342011B1 (en) * 2016-06-16 2018-03-12 Roxel Aanestad As Tunnel monitoring system and method of operation
    WO2018079400A1 (fr) * 2016-10-24 2018-05-03 ホーチキ株式会社 Système de surveillance d'incendie
    CN106997461B (zh) 2017-03-28 2019-09-17 浙江大华技术股份有限公司 一种烟火检测方法及装置
    JP2017168117A (ja) * 2017-04-28 2017-09-21 ホーチキ株式会社 火災検知装置及び火災検知方法
    DE102018112479B3 (de) * 2018-05-24 2019-10-02 Universität Kassel Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung räumlicher Informationen einer gasförmigen Struktur
    CN111639620B (zh) * 2020-06-08 2023-11-10 深圳航天智慧城市系统技术研究院有限公司 一种基于可见光图像识别的火灾分析方法及系统
    US11908195B2 (en) 2020-12-01 2024-02-20 Devon Energy Corporation Systems, methods, and computer program products for object detection and analysis of an image
    US20240153109A1 (en) * 2021-03-22 2024-05-09 Angarak, Inc. Image based tracking system
    EP4371089A1 (fr) * 2021-07-14 2024-05-22 Sensormatic Electronics LLC Systèmes et procédés d'analyse de données de capteur pour fournir des données contextuelles pour un événement de sécurité
    CN114225264A (zh) * 2021-12-29 2022-03-25 合肥水泥研究设计院有限公司 一种电站消防系统
    US20240380867A1 (en) * 2023-05-12 2024-11-14 Climax Technology Co., Ltd. Fire alarm system with visual verification

    Family Cites Families (18)

    * Cited by examiner, † Cited by third party
    Publication number Priority date Publication date Assignee Title
    US4614968A (en) * 1982-02-16 1986-09-30 American District Telegraph Company Contrast smoke detector
    US5153722A (en) * 1991-01-14 1992-10-06 Donmar Ltd. Fire detection system
    US5237308A (en) * 1991-02-18 1993-08-17 Fujitsu Limited Supervisory system using visible ray or infrared ray
    US5289275A (en) * 1991-07-12 1994-02-22 Hochiki Kabushiki Kaisha Surveillance monitor system using image processing for monitoring fires and thefts
    FR2696939B1 (fr) 1992-10-16 1995-01-06 Bertin & Cie Procédé et dispositif de détection automatique rapide de feux de forêt.
    US6037976A (en) 1995-10-31 2000-03-14 Sarnoff Corporation Method and apparatus for determining ambient conditions from an image sequence, such as fog, haze or shadows
    US5625342A (en) * 1995-11-06 1997-04-29 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Plural-wavelength flame detector that discriminates between direct and reflected radiation
    US5937077A (en) * 1996-04-25 1999-08-10 General Monitors, Incorporated Imaging flame detection system
    FR2750870B1 (fr) * 1996-07-12 1999-06-04 T2M Automation Procede de detection automatique de feux, notamment de feux de forets
    US6529132B2 (en) * 1998-02-27 2003-03-04 Societe Industrielle D'avation Latecoere Device for monitoring an enclosure, in particular the hold of an aircraft
    FR2775534B1 (fr) * 1998-02-27 2000-09-15 D Aviat Latecoere Soc Ind Dispositif de surveillance d'une enceinte, notamment de la soute d'un avion
    GB9822956D0 (en) 1998-10-20 1998-12-16 Vsd Limited Smoke detection
    AU3201101A (en) * 2000-02-07 2001-08-14 Intelligent Security Limited Smoke and flame detection
    DE10011411C2 (de) * 2000-03-09 2003-08-14 Bosch Gmbh Robert Bildgebender Brandmelder
    US6184792B1 (en) * 2000-04-19 2001-02-06 George Privalov Early fire detection method and apparatus
    US6597799B1 (en) * 2000-06-19 2003-07-22 Scientech, Inc. Optical digital environment compliance system
    JP4111660B2 (ja) * 2000-07-18 2008-07-02 富士通株式会社 火災検出装置
    BR0209543A (pt) * 2001-05-11 2005-04-26 Detector Electronics Método e aparelho de detecção de fogo através de formação de imagem da chama

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