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公開番号2025025238
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-21
出願番号2023129831
出願日2023-08-09
発明の名称画像生成システム及び煙検出装置
出願人ホーチキ株式会社
代理人個人,個人
主分類G06V 10/774 20220101AFI20250214BHJP(計算;計数)
要約【課題】白背景における白煙のように従来の煙検出装置では検出精度が芳しくなかった煙に対しても検出精度を高めることを可能とする機械学習のための教師用画像を生成する。
【解決手段】画像生成装置10は、監視領域の火災を検出する煙検出装置の機械学習に用いられる教師用画像を生成するものであり、監視領域及び煙が含まれる教師用元画像に対し、明るい部分のコントラストを抑制し暗い部分のコントラストを強調する第1の処理により第1教師用画像2600を生成する第1画像生成部26と、教師用元画像に対し、暗い部分のコントラストを抑制し明るい部分のコントラストを強調する第2の処理により第2教師用画像2800を生成する第2画像生成部28と、を備え、第1教師用画像2600と第2教師用画像2800を用いて煙検出装置の機械学習を行わせる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
監視領域の火災を検出する煙検出装置の機械学習に用いられる教師用画像を生成するための画像生成システムであって、
前記監視領域及び煙が含まれる教師用元画像に対し、明るい部分のコントラストを抑制し暗い部分のコントラストを強調する第１の処理により第１教師用画像を生成する第１画像生成部と、
前記教師用元画像に対し、暗い部分のコントラストを抑制し明るい部分のコントラストを強調する第２の処理により第２教師用画像を生成する第２画像生成部と、
を備え、
前記第１教師用画像と前記第２教師用画像を用いて煙検出装置の機械学習を行わせることを特徴とする画像生成システム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
請求項１記載の画像生成システムにおいて、
前記第１画像生成部は、前記第１の処理として、γ値を１より大きい値として前記教師用元画像の明るさを（１／γ）乗するガンマ補正を行うことを特徴とする画像生成システム。
【請求項３】
請求項２記載の画像生成システムにおいて、
前記第１の処理における前記ガンマ補正は、前記γ値を２以上で３以下の所定値とすることを特徴とする画像生成システム。
【請求項４】
請求項１記載の画像生成システムにおいて、
前記第２画像生成部は、前記第２の処理として、γ値を１未満の値として前記教師用元画像の明るさを（１／γ）乗するガンマ補正を行うことを特徴とする画像生成システム。
【請求項５】
請求項４記載の画像生成システムにおいて、
前記第２の処理における前記ガンマ補正は、前記γ値を０．５以上の所定値とすることを特徴とする画像生成システム。
【請求項６】
請求項１記載の画像生成システムにおいて、更に、
前記教師用元画像に対し、前記教師用元画像の明るさが前記明るい部分と前記暗い部分の間となる中程度の部分のコントラストを抑制する第３の処理により第３教師用画像を生成する第３画像生成部を備えたことを特徴とする画像生成システム。
【請求項７】
請求項１乃至６何れかに記載の前記画像生成システムによって生成された複数の教師用画像を用いて機械学習を行った煙検出部を備え、
前記監視領域を撮像した監視画像を前記煙検出部に入力して火災を検出することを特徴とする煙検出装置。
【請求項８】
請求項８記載の煙検出装置において、
前記煙検出部は、前記第１教師用画像及び前記第２教師用画像を用いて機械学習を行ったことを特徴とする煙検出装置。
【請求項９】
請求項８記載の煙検出装置において、
前記煙検出部は、
前記第１教師用画像及び前記第２教師用画像を用いて機械学習を行った第１煙検出部と、
前記第１教師用画像を用いて機械学習を行った第２煙検出部と、
前記第２教師用画像を用いて機械学習を行った第３煙検出部と、
を備え、
前記監視画像を前記第１煙検出部、前記第２煙検出部及び前記第３煙検出部の各々に入力して出力された検出結果に基づいて煙を検出することを特徴とする煙検出装置。
【請求項１０】
請求項９記載の煙検出装置において、
前記煙検出部は、前記監視画像を所定の異なる明るさの範囲を持つ複数の明るさ領域に分割し、前記明るさ領域の各々に対応する分割画像を前記第１煙検出部、前記第２煙検出部及び前記第３煙検出部に入力して出力された検出結果に基づいて煙を検出することを特徴とする煙検出装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視領域の火災を検出するための機械学習に用いられる教師用画像を生成する画像生成システム及び当該画像生成システムで生成された教師用画像を用いて機械学習されて火災を検出する煙検出装置に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、監視カメラで撮像した監視領域の画像（監視画像）を多層式ニューラルネットワーク等に入力して監視領域の火災を検出する煙検出装置にあっては、学習フェーズとして、多数の火災時及び非火災時の教師用画像を生成して煙検出装置に機械学習を行わせ、推論フェーズとしての監視時においては、監視カメラで撮像した監視画像を学習済みの煙検出装置に入力して出力結果から火災を高い精度で推定して警報を出力させることを可能としている（特許文献１）。
【０００３】
教師用画像を生成するための従来の画像生成システムは、例えば、火災が発生していない監視領域が撮像された監視画像を仮想空間内に配置し、仮想空間内においてコンピュータグラフィクス（ＣＧ）等で生成された煙画像を、形、色、向き等を調整して配置し、監視画像及び煙画像を含む画像を教師用画像として生成することで、実際の火災状況を高精度に再現した教師用画像を様々なパターンで簡易に生成でき、教師用画像の生成効率を高めることを可能としている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１８－０８８６３０号公報
特開２０２１－１４９３７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、このような従来の画像生成システムで生成された教師用画像を用いて機械学習した多層式ニューラルネットワーク等を備えた煙検出装置にあっては、白背景に白煙が存在するような監視画像について検出精度が芳しくなく、また、黒煙や薄い煙にあっても背景によっては検出精度に問題があった。
【０００６】
本発明は、白背景における白煙のように従来の煙検出装置では検出精度が芳しくなかった煙に対しても検出精度を高めることを可能とする機械学習のための教師用画像を生成する画像生成システム及び当該画像生成システムで生成された教師用画像を用いて機械学習され、検出精度の高い煙検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（画像生成システム）
本発明は、監視領域の火災を検出する煙検出装置の機械学習に用いられる教師用画像を生成するための画像生成システムであって、
監視領域及び煙が含まれる教師用元画像に対し、明るい部分のコントラストを抑制し暗い部分のコントラストを強調する第１の処理により第１教師用画像を生成する第１画像生成部と、
教師用元画像に対し、暗い部分のコントラストを抑制し明るい部分のコントラストを強調する第２の処理により第２教師用画像を生成する第２画像生成部と、
を備え、
第１教師用画像と第２教師用画像を用いて煙検出装置の機械学習を行わせることを特徴とする。
【０００８】
（第１の処理のガンマ補正）
第１画像生成部は、第１の処理として、γ値を１より大きい値として教師用元画像の明るさを（１／γ）乗するガンマ補正を行う。
【０００９】
（第１の処理のγ値）
第１の処理におけるガンマ補正は、γ値を２以上で３以下の所定値とする。
【００１０】
（第２の処理のガンマ補正）
第２画像生成部は、第２の処理として、γ値を１未満の値として教師用元画像の明るさを（１／γ）乗するガンマ補正を行う。
（【００１１】以降は省略されています）

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