火災検出装置

【課題】監視カメラが撮影した監視領域の画像から、人工光源を省いて炎の領域だけを抽出できるようにする。
【構成】監視領域を撮影する撮影手段と、撮影手段により撮影された画像を格納するための画像メモリとを備え、画像メモリに格納された画像を処理することにより火災を検出する火災検出装置において、画像から火災らしい領域を抽出する火災候補領域抽出手段と、火災らしい領域の周辺の火災周辺領域に、黒煙が発生しているか否かを検出する黒煙検出手段と、黒煙検出手段が黒煙を検出した時に、火災らしい領域が本当の火災領域であると判別する火災判別手段とを備えた。この黒煙検出手段は、火災周辺領域における輝度値の低い領域の面積を演算する特徴量演算手段から構成される。

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像処理を用いた火災検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】画像処理装置を利用した火災を検出する従来装置として、例えば特開平５−２０５５９号公報に記載されたものがある。この従来装置の主な原理は、撮影される画像から所定の明度を有する領域を抽出することで火災時の炎を検出するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来装置の場合、監視画像の輝度信号から輝度値の高い領域を抽出して火災と認識するようにしているので、監視領域、例えばトンネル内にこのような火災検出装置を設ける場合、所定の明度を有する光源として炎以外に例えば照明用光源（ナトリウム灯）、車両用後部光源（テールランプ、ポジションランプ）、車両用前部光源（ヘッドライト、ハロゲンランプ、フォグランプ）、或いは緊急車両光源（回転灯）などが存在するので、これらの人工光源を炎と認識し、誤報を発生する恐れがあるという問題点があった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明に係わる火災検出装置は、監視領域を撮影する撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像を格納するための画像メモリとを備え、該画像メモリに格納された画像を処理することにより火災を検出する火災検出装置において、前記画像から一次的に火災らしい領域を抽出する火災候補領域抽出手段と、前記火災らしい領域の周辺の火災周辺領域に、黒煙が発生しているか否かを検出する黒煙検出手段と、該黒煙検出手段が黒煙を検出した時に、前記火災らしい領域が本当の火災領域であると判別する火災判別手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００５】また監視領域を撮影する撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像を格納するための画像メモリとを備え、該画像メモリに格納された画像を処理することにより火災を検出する火災検出装置において、監視領域に設置される照明器具が撮影視野に入るように、前記撮影手段を前記監視領域に取り付け、前記照明器具の面積値または輝度値を演算する演算手段と、前記演算手段により演算された値が所定値よりも小さい時に、火災と判別する火災判別手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下、この発明の一実施の形態を図を参照して説明する。先ず、各実施の形態を説明する前に、火災領域の検出原理について図７を参照して説明する。図７は火災時の炎を撮影したもので、時間経過に伴う火災性状の変化を示すものである。図７（ａ）は火災初期時、図７（ｂ）は火災進展時、図７（ｃ）は火災拡大時である。トンネル内で発生する火災は車両のガソリン、油が原因となることが多く、その火災の特徴は図に示すように黒煙がたくさん発生する点である。つまり、所定の明度を有する領域（炎）が、非常に暗い領域（黒煙）によって囲われていれば、その所定の明度を有する領域は炎であると判別することが可能である。
【０００７】実施の形態１図１はこの発明の第１の実施の形態を示す構成図である。図において、１は撮影手段としての監視カメラであって、例えばＣＣＤカメラなどが使用され、所定のサンプリング周期で監視領域を撮影するものである。この監視カメラ１は例えば監視領域としてのトンネル内の監視区域全体を見渡せる位置に設置され、トンネル内で発生する火災を監視し、撮影した画像内に火災領域があるか否かは後述する画像処理部で検出される。
【０００８】図２は、監視カメラ１により撮影された画像を示す図面で、この図からもわかるように監視カメラ１は車両Ｃが走り去っていく方向を映すように、例えばトンネル内の側壁上部に設置されている。これは、車両Ｃのヘッドライトが監視カメラ１に入射するのを防止するためで、このように設置することで画像処理する際に、ヘッドライトが火災領域として捕らえられることがなくなる。なお、図２において、ＣＴは車両Ｃのテールランプを示している。
【０００９】２は監視カメラ１に接続されたアナログデジタル変換器で、監視カメラ１から得られた画像のそれぞれを画素単位で多階調、例えば２５５階調のデジタル信号に変換するものである。３はアナログデジタル変換器２に接続され、デジタル化された画像を記憶する画像メモリで、監視カメラ１で撮影された画像の１画面分を格納する。この画像メモリ３は複数の画像を格納できるように、図に示すように複数個で構成され、一番古い画像を削除しながら、順次新しい画像を更新格納していく。
【００１０】４１は画像メモリ３に接続され、画像処理部４の構成要素の１つである火災候補領域抽出手段である。この火災候補領域抽出手段４１は画像メモリ３から読み出された画像信号を所定値で二値化処理し、所定値を越える領域、つまり明るい領域を火災らしい領域（火災の可能性のある領域）として抽出する。即ち、火災らしい領域を「１」、画像のそれ以外の部分（所定値未満の部分）を「０」で表す。なお、以下の説明において、火災らしい領域を抽出領域と呼ぶ場合がある。
【００１１】この二値化処理で使用される所定値は、画像から所定の明るさ（明度）を有する領域だけを抽出できるように設定された値であり、トンネルのように暗い環境下では例えば２００位（２５５階調の場合）に設定される。なお図３は図２の画像を二値化処理した二値化画像で、後述の二値化メモリに格納されている。このように二値化処理により所定の明るさをもつ領域だけが元の画像から抽出される。
【００１２】５は火災候補領域抽出手段４１に接続され、この火災候補領域抽出手段４１によって二値化された画像を格納するための二値化メモリで、画像メモリ３と同様に複数個で構成され、画像メモリ３からの最新の画像を火災候補領域抽出手段４１を介して順次複数個分格納する。
【００１３】６および７は、上述の火災候補領域抽出手段４１等を含む画像処理部４にそれぞれ接続されたＲＯＭおよびＲＡＭで、画像処理部４における各種演算処理等は、ＲＯＭ６に格納された後述のプログラム（図４参照）に基づいて行われ、その際、演算された値はＲＡＭ７に格納される。またＲＯＭ６は二値化処理をする際の所定値や火災判別をする際に使う所定値などが記憶されている。
【００１４】４２は二値化メモリ５に接続された外接矩形作成手段で、抽出された火災らしい領域を外接する最小の矩形で囲み、矩形の対角（例えば右上、左下）の隅の画素の座標（フィレ値）から矩形の高さｄｙと矩形の幅ｄｘ（フィレ径）を演算して、その座標値とともにＲＡＭ７に格納する。
【００１５】４３は二値化メモリ５に接続された対応判別手段で、監視カメラ１によって周期的に撮影された画像に火災らしい領域が連続してある場合、つまり二値化メモリ５に火災らしい領域が連続して格納される場合に、ある時間の前後にわたる火災らしい領域同士の対応関係、即ち同じ炎により抽出された領域なのかどうかを判別する。ここでは、一例として二値化メモリ５に格納された抽出領域の重なり具合を見ることで抽出領域同士の対応関係を判別する。つまり、ある時間における画像の抽出領域とその直前の画像の抽出領域を重ね合わせ、抽出領域同士がわずかでも重なり合えば対応関係が有ると判断する。
【００１６】８は画像メモリ３、二値化メモリ５及び外接矩形作成手段４２に接続された火災周辺領域メモリで、前述の火災らしい領域及びその周辺の領域を格納するメモリである。領域内の画素は画像メモリ３からの輝度値により２５５階調で表せられる。この周辺の領域はＲＡＭ７に格納された前述の外接矩形の大きさ及び位置に基づいて作成される。なお火災周辺領域メモリ８を特に設けずに、画像メモリ３に格納される原画像のデータをそのまま利用して、火災周辺領域の平均輝度などを演算するようにしてもよい。
【００１７】ここで火災周辺領域について図５を用いて説明する。図５において、領域Ａは、火災候補領域抽出手段４１により抽出され、かつ外接矩形作成手段４２によって囲われた領域である。この領域Ａの周り、上、右、左、右上、左上の５か所に領域Ａと同じ大きさの矩形を領域Ａと接するように配置する。このようにして５つの矩形から出来た逆凹字状の領域Ｂを火災周辺領域と呼ぶ。
【００１８】火災周辺領域Ｂはこの５つの矩形内にある領域、つまり火災らしい領域Ａと密接な周辺にある領域なら、その形状、大きさは何でもよく、例えば火災らしい領域Ａの直上にだけ、火災らしい領域Ａと同じ大きさの矩形を設け、その矩形を火災周辺領域Ｂとしてもよい。なおこの火災周辺領域Ｂが、火災らしい領域Ａの最下端のＹ座標よりも上側に設けられるのは、煙が上方向及び横方向に広がる点を考慮したためである。
【００１９】４６は火災周辺領域メモリ８及び対応判別手段４３に接続された特徴量演算手段で、火災らしい領域の周辺の火災周辺領域に、黒煙が発生しているか否かを検出する黒煙検出手段の一例である。具体的には以下に記すように、火災周辺領域の明度が所定値以下であるか否かを検出するものである。
【００２０】つまり特徴量演算手段４６は、対応判別手段４３が所定時間（回）にわたって火災らしい領域同士の対応関係を判別した時、その対応関係がとれた火災らしい領域の火災周辺領域における特徴量、例えば輝度値の低い画素の数や領域の平均輝度を演算する。そして演算された輝度値の低い画素数が所定値以上の時、又は火災周辺領域の平均輝度が所定値以下の時に、火災判別手段に黒煙発生信号を出力する。なお輝度値及び平均輝度に対する所定値は例えば３０位（２５５階調の場合）に設定され、火災周辺領域全体が非常に暗い場合にのみ、黒煙発生信号が出力されるようになっている。
【００２１】４７は特徴量演算手段４６に接続された火災判別手段で、黒煙検出手段が黒煙を検出した時、つまり黒煙発生信号が入力された時、火災らしい領域が本当の火災領域であると判別するものである。そして火災判別時には、図示しない表示部や音響部から火災の発生を警報する。なお上述の構成要素４１〜４７により画像処理部４を構成し、この画像処理部４としては例えばＭＰＵ（マイクロプロッセサ）が用いられる。
【００２２】次に動作について、図４及び図６を参照しながら説明する。今、監視カメラ１が撮影した画像には、所定の明るさを有する光源として３つの明度を有するもの、例えば車両ＣのテールランプＣＴ、照明用のナトリウム灯Ｎ、火災時の炎Ｆが映し出されている（図２参照）。
【００２３】監視カメラ１によって撮影された監視領域の画像は、画像信号がアナログデジタル変換器２によってデジタル化された後、画像メモリ３に取り込まれる（ステップ１）。次いで画像メモリ３に取り込まれた画像は火災候補領域抽出手段４１に供給され、その出力された値を基に、二値化処理が行われ、所定値以上の輝度値を有する領域を火災らしい領域として抽出する（ステップ２）。この抽出された火災らしい領域は、何らかの光を放つ光源がある領域である。
【００２４】二値化処理後の画像を二値化メモリ５に格納する（ステップ３）。火災候補領域抽出手段４１によって抽出され、二値化メモリ５に格納された抽出領域にはラベリング処理が行われ、この後、行われる領域の平均輝度や画素数の演算結果などは、この番号と共にＲＡＭ７に格納される。
【００２５】外接矩形作成手段４２が、抽出された火災らしい領域を外接する最小の矩形で囲み、矩形の対角の隅の画素の座標から矩形の高さｄｙと矩形の幅ｄｘを演算して、座標値とともにＲＡＭ７に格納する（ステップ４）。ステップ５〜ステップ１０の対応判別手段４３による処理を説明する前に、図６を参照して時間経過に伴う抽出領域の変化の仕方を説明する。
【００２６】図６は監視カメラ１の画像を撮影するタイミング（図６ａ）と、そのタイミング（撮影時間）によって撮影され、火災候補領域抽出手段４１によって抽出された抽出領域（図６ｂ、図６ｃ）を示すものである。図６（ｂ）及び図６（ｃ）に示す抽出領域は、それぞれ車両の移動光源と炎に関するもので、所定の撮影間隔をおきながら撮影したものである。
【００２７】図６（ｂ）から明らかなように、移動光源による抽出領域は時間経過に伴い、位置が変化していくのがわかる。またこれに対して図６（ｃ）の炎の抽出領域は、時間が経過してもその位置はほとんど変化しない。なお図６（ｃ）においては時間Ｔ１１と時間Ｔ２１の抽出領域のみしか図示していないが、時間Ｔ１２〜Ｔ１６の抽出領域もほとんど同じ箇所にほとんど同じ大きさで現れる。よって、ある位置に連続して抽出領域が存在するならば、その領域は少なくとも移動中の車両の光源でないと判別できる。
【００２８】対応判別手段４３は、二値化メモリ５に所定数、例えば６枚の画像が格納されたら（ステップ５）、それらの画像に同じ光源により抽出された領域が存在するかどうかを判別する（ステップ６）。ここでは６枚の画像を格納しているので、１枚目と２枚目、２枚目と３枚目、３枚目と４枚目、４枚目と５枚目及び５枚目と６枚目の合計５回、それぞれの画像を重ね合わせて、抽出領域同士が重なるか否かをみて、対応関係を判別する。なおこの６枚の画像を使用した５回の対応関係の判別処理を、以下、１処理という。１処理中の対応判別が終わると、ステップ７において１処理中の全ての画像の対応関係がとれたか否かを判別する。
【００２９】図６（ｂ）を参照すると、時間Ｔ１１とＴ１２、時間Ｔ１２とＴ１３、時間Ｔ１３とＴ１４、時間Ｔ１４とＴ１５、及び時間Ｔ１５とＴ１６の抽出領域はそれぞれ領域が重なり合っているので、１処理中の全ての画像の対応関係があると判別される。なお図中の撮影時間Ｔの後に続く２桁の数字のうち、前の数字は何回目の処理かを示す数字で、後の数字は１処理中における何枚目の画像かを示す数字である。
【００３０】ステップ７にて５回全て対応関係がとれているならば、今回処理した画像が前回処理の画像と対応するかを、１処理中の最初の画像同士を使用して上記と同じ方法で判別する（ステップ８）。ここでは便宜上、すでにステップ７にて時間Ｔ１１〜Ｔ１６における対応関係、及び時間Ｔ２１〜Ｔ２６における対応関係が両方とも対応ありと判断されてるものとする。つまり時間Ｔ１１と時間２１の抽出領域同士の重なり具合をしらべ、１処理目と２処理目が対応するものかを判別する。
【００３１】ここで対応関係がとれれば、前回処理（第１回目）と今回処理（第２回目）の抽出領域は対応するものと判別する。即ち、この領域は時間Ｔ１１〜時間Ｔ２６の間にわたって監視領域に存在するものであり、移動量の少ない光源と判断できる。また対応関係がとられなかった場合には、今回処理の抽出領域は、監視領域内に新しく発生した領域として扱われ、ＲＡＭ７にそのラベリング番号と、発生時期、つまり何回目の処理から出現した領域であるかが格納される（ステップ９）。
【００３２】もう一度図６（ｂ）（ｃ）を参照すると、時間Ｔ１１と時間Ｔ２１では車両の移動光源の抽出領域は全く重ならないが、炎は領域同士がほとんど重なっている。このように対応判別手段４３は、直前の画像同士だけでなく、時間Ｔ１１と時間Ｔ２１のように時間間隔のあいた画像同士も比較することで、移動量の大きい光源の対応関係をとることがないようにしてある。つまり火災候補領域抽出手段４１により移動光源が火災らしい領域として抽出されたとしても、この対応判別手段４３を設けることで、以下の処理対象から除外される。
【００３３】こうしてステップ１０で、火災らしい領域同士の対応する処理回数が連続して所定回、例えば７回（画像の枚数にして４２枚）を越えたことを判別したら、ステップ１１に進む。このように対応判別手段４３を設けることで、監視領域に所定時間にわたって火災らしい領域が存在するかどうかを判別することが可能となる。
【００３４】なおステップ１０でまだ６回以下しか対応関係がとられていない場合はステップ１に戻り新しい画像を取り込む。またステップ５で二値化メモリ５に画像が所定数格納されていない場合や、ステップ７で１処理中の対応関係が４回以下しかとられない場合もステップ１に戻る。
【００３５】対応判別手段４３を設けても、照明用光源や停止中の車両の光源などの移動しない光源（固定光源）と炎を判別することは出来ない。そこでこの固定光源と炎の判別は以下のステップ１１以降の処理で行う。
【００３６】ステップ１１において、特徴量演算手段４６は、連続して所定回、対応関係がとれた火災らしい領域の火災周辺領域における特徴量を演算する。つまり火災周辺領域における、輝度値の低い画素の数又は火災周辺領域の平均輝度を演算する。そして演算された値と所定値とを比較して黒煙が発生しているかをしらべる（ステップ１２）。演算された輝度値の低い画素数が所定値以上の時、又は火災周辺領域の平均輝度が所定値以下の時に、特徴量演算手段４６は火災判別手段４７に黒煙発生信号を出力する（ステップ１３）。なお輝度値の低い画素数に対する所定値としては、その時の火災周辺領域の面積に例えば０．７をかけた値が使用される。
【００３７】特徴量演算手段４６は対応関係のとれた４２枚の画像全ての特徴量を演算し、演算された各値の平均値と所定値を比較して黒煙が発生しているかを検出してもよいが、４２枚の画像のうち所定数だけを使用して、特徴量の演算を行ってもよい。
【００３８】火災判別手段４７に黒煙発生信号が入力されると、火災判別手段４７は火災らしい領域が本当の火災領域であると判別し、図示しない表示部や音響部から火災の発生を警報する。
【００３９】ここで火災らしい領域として照明用光源や停止中の光源などが抽出される場合について説明する。これらの光源における火災周辺領域の明度（輝度）は、光源に近い領域なので比較的明るい。よって輝度値や平均輝度が閾値としての３０を下回ることはなく、火災（炎）であると判別されることはない。
【００４０】実施の形態２実施の形態１では火災周辺領域の明度が所定値以下の時、つまり暗くなった時に火災と判別したが、この実施の形態２では、火災周辺領域が黒煙で覆われて真っ暗になる前に、火災の発生を検出するものである。
【００４１】再び図７を参照すると、火災が発生すると、黒煙は時間の経過に伴い増加していくことがわかる。つまり火災周辺領域は時間の経過に伴い暗くなっていく。そこで本実施の形態では火災周辺領域の明度の変化を検出し、領域内の明度が低下していく傾向があれば火災周辺領域に黒煙が発生していると判別するものである。
【００４２】図８は本実施の形態にかかわる黒煙検出手段の別の例を示す図である。黒煙検出手段４６Ａは実施の形態１の黒煙検出手段（特徴演算手段）４６に対応するもので、対応判別手段４３と火災周辺領域メモリ８に接続され、火災周辺領域に黒煙が発生していることを検出すると、火災判別手段４７に黒煙検出信号を出力するものである。
【００４３】黒煙検出手段４６Ａは、火災周辺領域の画像同士を差分して差分画像を生成する差分手段５１と、その差分画像において、輝度値が低下した領域の面積を演算する面積演算手段５２とから構成される。
【００４４】所定数、例えば４２枚の画像にわたって対応関係のとれた抽出領域が存在すると、差分手段５１は、時間的に連続する火災周辺領域の画像同士を差分して差分画像を生成する。面積演算手段５２が、差分画像を例えばラスター走査により画素毎にスキャンして、輝度値の低下した画素の数をカウントする。そしてこのカウントした値が、火災周辺領域全体の面積のほぼ７割を占めるならば、火災周辺領域に黒煙が発生していると判別し、黒煙検出信号を火災判別手段４７に出力する。
【００４５】なお火災周辺領域の明度の変化を、次のようにして検出してもよい。つまり火災周辺領域の平均輝度を演算する手段を設け、平均輝度を逐次演算する。そして演算された平均輝度同士を減算する手段を設けて、時間的に連続する画像同士のそれぞれの平均輝度を減算する。演算及び減算を所定回繰り返して、平均輝度が低下していることを検出したら、火災周辺領域に黒煙が発生していると判別する。
【００４６】実施の形態２では、火災周辺領域の明度が低下する傾向がある時に黒煙が発生していると判別するものなので、火災周辺領域の明度が所定値以下になっていなくても、黒煙の発生を検出でき、いち早く火災の発生を検出することが可能となる。
【００４７】実施形態３なお以下の方法を使用すれば、火災らしい領域に火災周辺領域を設定しなくても、黒煙を検出することが可能となる。まず図２に示すように、監視領域に設置される照明器具（ナトリウム灯）が撮影視野に入るように、監視カメラを監視領域に取り付け、火災候補領域抽出手段に照明器具を火災らしい領域として抽出させる。照明器具は固定光源であるから、撮影画像において常に同じ位置に現れるので、その出現位置をＲＯＭに記憶させておく。二値化メモリに格納された火災らしい領域のうち、ナトリウム灯に関する領域だけ、毎回、面積を演算、つまり「１」になっている画素数をカウントする。
【００４８】もし何も異常が発生していなければ、このナトリウム灯の画素の数は一定の値を示す。そこでＲＯＭに所定値としてこの一定の値を記憶させておいて、画素数をカウントするたびに、この所定値と比較する。もしカウントした画素数がこの所定値より非常に小さければ、監視領域に黒煙が発生していると判別できる。
【００４９】各実施の形態では監視領域としてトンネルを例にして説明したが、監視領域は機械式の駐車場や石油プラントなどでも構わない。また監視カメラはＴＶカメラやデジタルカメラを使用してもよく、またカラー、白黒どちらの画像でも構わない。
【００５０】
【発明の効果】本発明は、所定値以上の明度を有する領域を火災らしい領域として抽出し、その火災らしい領域の周辺の火災周辺領域の明度が所定値以下の時に、この火災周辺領域に黒煙が発生していると検出し、よってその火災らしい領域が本当の火災領域であると判別するようにしたものである。このため監視領域に照明用の光源や車両の光源が混在していても、それらの光源と炎を確実に識別することが可能である。
【００５１】また火災周辺領域の明度が低下する傾向がある時に、火災周辺領域に黒煙が発生していると判断することにより、より早く火災の発生を検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１を示す構成図である。
【図２】監視カメラにより撮影される画像（原画像）の一例を示す図である。
【図３】二値化メモリに格納される画像の一例で、図２を二値化処理したものである。
【図４】この発明の実施の形態１の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】火災らしい領域と火災周辺領域を示した図である。
【図６】抽出領域の二値化画像の対応関係を説明するための図である。
【図７】火災時の黒煙の発生を説明するための図である。
【図８】この発明の実施の形態２を示す構成図である。
【符号の説明】
１監視カメラ、２アナログデジタル変換器、３画像メモリ、４画像処理部、５二値化メモリ、６ＲＯＭ、７ＲＡＭ、８火災周辺メモリ、４１火災候補領域抽出手段、４２外接矩形作成手段、４３対応判別手段、４６特徴量演算手段（黒煙検出手段）、４６Ａ黒煙検出手段、４７火災判別手段、５１差分手段、５２面積演算手段

【特許請求の範囲】
【請求項１】監視領域を撮影する撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像を格納するための画像メモリとを備え、該画像メモリに格納された画像を処理することにより火災を検出する火災検出装置において、前記画像から所定の明度を有する領域を火災らしい領域として抽出する火災候補領域抽出手段と、前記火災らしい領域の周辺の火災周辺領域に、黒煙が発生しているか否かを検出する黒煙検出手段と、該黒煙検出手段が黒煙を検出した時に、前記火災らしい領域が本当の火災領域であると判別する火災判別手段とを備えたことを特徴とする火災検出装置。
【請求項２】請求項１において、前記黒煙検出手段は、前記火災周辺領域における輝度値の低い領域の面積または前記火災周辺領域における平均輝度を演算する特徴量演算手段から構成されることを特徴とする火災検出装置。
【請求項３】請求項１において、前記黒煙検出手段は、前記火災周辺領域の画像同士を差分して差分画像を生成する差分手段と、該差分画像において、輝度値が低下した領域の面積を演算する面積演算手段とから構成されることを特徴とする火災検出装置。
【請求項４】監視領域を撮影する撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像を格納するための画像メモリとを備え、該画像メモリに格納された画像を処理することにより火災を検出する火災検出装置において、前記監視領域に設置される照明器具が撮影視野に入るように、前記撮影手段を前記監視領域に取り付け、前記照明器具の面積値または輝度値を演算する演算手段と、前記演算手段により演算された値が所定値よりも小さい時に、火災と判別する火災判別手段とを備えたことを特徴とする火災検出装置。
【請求項５】請求項４において、前記所定値は、通常時における前記照明器具の輝度値または前記照明器具の輝度値の高い領域の面積値であることを特徴とする火災検出装置。

【図２】