Hot spot, victim and obstacle detection is essential for fire fighting robots to accomplish their missions of extinguishment, rescue and surveillance in indoor and underground fires. This paper presents a real-time vision enhancement technique to visually detect hot spots, victims and obstacles.
The proposed method uses images from a thermal imaging camera since it was verified that thermal imaging cameras are better than color CCD cameras and night vision devices in providing necessary information in fires through several fire experiments presented in this paper.
To detect hot spots, fire-colored pixels are first distinguished by an approach based on Otsu method, and then motion information of a fire is used. On the next step, an image is sub-blocked and color information of a fire is reused to improve fire detection. To detect victims and obstacles, global histogram equalization method is applied.
The proposed method focuses on rapid detection rather than extraction since the application of image processing in fire fighting robots needs to be simple and be processed in real time. We show that our method works in real-time video sequences with frame rate of 30 frames per second and image size of 624×480 pixels.
화점 및 요구조자, 장애물 탐색은, 소방 로봇이 실내나 지하 화재 상황에서 그들의 임무인 소화 및 구조, 정찰 활동을 하는데 있어서 매우 중요하다. 따라서, 이 논문은 화점, 요구조자, 장애물을 시각적으로 감지해내기 위한 실시간 영상 처리 기법에 대해서 다룬다. 제안하고 있는 방법은 열화상 카메라의 영상을 기반으로 한다. 왜냐하면, 몇 번의 모의 화재 실험 결과, 열화상 카메라가 컬러 CCD 카메라나 야간 투시 장비에 비해서 화재 상황에서 좋은 성능을 보임이 확인 되었기 때문이다.
화점 탐색을 위해서, 먼저 Otsu 법을 응용해 불의 색깔을 띄는 화소들을 구분해 내고, 불의 움직임 정보를 이용하여 불과 비슷한 색깔을 띄는 화소들을 걸러낸다. 다음으로, 영상을 여러 개의 하위 블록으로 나눈 뒤, 색 정보를 다시 한번 사용하여 빠르면서도 좋은 성능을 보이는 화점 탐색을 완성한다. 요구조자와 장애물 탐색을 위해서는 히스토그램 평활화 방법을 이용한다.
소방 로봇의 특성상 영상 처리 기법은 가능한 한 간단하여 실시간 처리가 가능해야 하는 제약 조건을 가지므로, 제안하고 있는 방법은 화점이나 요구조자, 장애물의 정확한 추출보다는 빠른 감지에 초점을 둔다. 논문의 마지막에서는 제안하고 있는 방법을 초당 30 프레임의 영상을 가지고, 한 프레임의 사이즈가 624×480인 화재 영상에 적용하여, 화점 및 요구조자, 장애물의 실시간 탐색이 성공적으로 이루어짐을 보인다.
