(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動き判定用閾値より大きい場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する動き判定手段、ならびに動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、
撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、
曇り度判定用データ生成手段は、撮像手段で撮像した画像から高周波成分を、曇り度判定用データとして抽出するものであることを特徴とする異常検出装置。
【請求項２】
部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動き判定用閾値より大きい場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する動き判定手段、ならびに動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、
撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、
曇り度判定用データ生成手段は、撮像手段で撮像した画像から高周波成分を抽出する高周波成分抽出手段、および高周波成分抽出手段によって抽出された高周波成分からノイズ成分を除去して、曇り度判定用データを生成する高周波成分補正手段を備えていることを特徴とする異常検出装置。
【請求項３】
部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動き判定用閾値より大きい場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する動き判定手段、ならびに動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、
撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、
曇り度判定用データ生成手段は、
撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、
各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量に基づいて、予め定められた複数の特徴量算出領域それぞれについて、その領域とその周辺領域との間の画像特徴量の差分に関する値を算出する手段、および
上記複数の特徴量算出領域についてそれぞれ算出された画像特徴量の差分に関する値を積算することによって、曇り度判定用データを生成する手段、
を備えていることを特徴とする異常検出装置。
【請求項４】
部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動き判定用閾値より大きい場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する動き判定手段、ならびに動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、
撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、
曇り度判定用データ生成手段は、
撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、
各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量に基づいて、予め定められた複数の特徴量算出領域それぞれについて、その領域とその周辺領域との間の画像特徴量の差分に関する値を算出する手段、および
上記複数の特徴量算出領域についてそれぞれ算出された画像特徴量の差分に関する値を２乗した後に積算することによって、曇り度判定用データを生成する手段、
を備えていることを特徴とする異常検出装置。
【請求項５】
部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって各特徴量算出領域毎に検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを各特徴量算出領域毎に比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合にはその特徴量算出領域に動きが無いと判定し、動き判定用閾値より大きい場合にその特徴量算出領域に動きが有ると判定する第１動き判定手段、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数以下の場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数より多い場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する第２動き判定手段、ならびに第２動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、
撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、
曇り度判定用データ生成手段は、撮像手段で撮像した画像から高周波成分を、曇り度判定用データとして抽出するものであることを特徴とする異常検出装置。
【請求項６】
部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって各特徴量算出領域毎に検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを各特徴量算出領域毎に比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合にはその特徴量算出領域に動きが無いと判定し、動き判定用閾値より大きい場合にその特徴量算出領域に動きが有ると判定する第１動き判定手段、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数以下の場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数より多い場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する第２動き判定手段、ならびに第２動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、
撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、
曇り度判定用データ生成手段は、撮像手段で撮像した画像から高周波成分を抽出する高周波成分抽出手段、および高周波成分抽出手段によって抽出された高周波成分からノイズ成分を除去して、曇り度判定用データを生成する高周波成分補正手段を備えていることを特徴とする異常検出装置。
【請求項７】
部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって各特徴量算出領域毎に検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを各特徴量算出領域毎に比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合にはその特徴量算出領域に動きが無いと判定し、動き判定用閾値より大きい場合にその特徴量算出領域に動きが有ると判定する第１動き判定手段、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数以下の場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数より多い場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する第２動き判定手段、ならびに第２動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、
撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、
曇り度判定用データ生成手段は、
撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、
各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量に基づいて、予め定められた複数の特徴量算出領域それぞれについて、その領域とその周辺領域との間の画像特徴量の差分に関する値を算出する手段、および
上記複数の特徴量算出領域についてそれぞれ算出された画像特徴量の差分に関する値を積算することによって、曇り度判定用データを生成する手段、
を備えていることを特徴とする異常検出装置。
【請求項８】
部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって各特徴量算出領域毎に検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを各特徴量算出領域毎に比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合にはその特徴量算出領域に動きが無いと判定し、動き判定用閾値より大きい場合にその特徴量算出領域に動きが有ると判定する第１動き判定手段、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数以下の場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数より多い場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する第２動き判定手段、ならびに第２動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、
撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、
曇り度判定用データ生成手段は、
撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、
各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量に基づいて、予め定められた複数の特徴量算出領域それぞれについて、その領域とその周辺領域との間の画像特徴量の差分に関する値を算出する手段、および
上記複数の特徴量算出領域についてそれぞれ算出された画像特徴量の差分に関する値を２乗した後に積算することによって、曇り度判定用データを生成する手段、
を備えていることを特徴とする異常検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、たとえば、浴室、トイレなどの部屋内において人が倒れるといった異常が発生した場合に、そのことを検出する異常検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
浴室内において入浴者が入浴中に死亡する事故が年々増加しており、入浴者の入浴中での死亡者数が交通事故による死亡者数以上になり、入浴中での事故が注目されてきている。
【０００３】
入浴中での事故の直接的な原因は、入浴中に心不全や脳卒中などで倒れたり、バスタブ中で意識障害が生じて溺死するというものである。しかし、そのような状態となる要因は、原因究明が進んではいるものの、現在の生活様式の変化も重なりなかなか特定できないのが現状である。従って、入浴中の心不全や脳卒中などを防止することはなかなか容易ではない。
【０００４】
しかし、症状が発生するのを防止することができなくても、早期発見により、一命を取り留める可能性はかなり高くなる。
【０００５】
そこで、浴室中の画像を検出して、プライバシー保護のため、かろうじて入浴者の存在が分かる程度の非常に粗い画像を取り込み、入浴者の重心位置を演算して、その重心位置の移動を検出することによって入浴者の動きを検出するとともに、この動きが一定時間検出できないときは、台所へ異常を報知し知らせるシステムが、例えば特開平１１−１０１５０２号公報に記載されている。
【０００６】
しかしながら、浴室では、映像を取り込む際に使用する撮像装置のレンズが、水アカやカビの繁殖、湯気などにより曇り、入浴者の動きを検出できない状態になることがある。そうすると、入浴者が浴室内で動いていても、警報が出力されてしまうことになる。
【０００７】
また、ミスト機能を備えた浴室では、ミスト機能スイッチをオンすることによって浴室内が曇った状態になり、入浴者の動きが検出されにくくなる。このため、入浴者が浴室内で動いていても、警報が出力されてしまう可能性が高くなる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は、浴室、トイレ等の部屋内で人が倒れるといった異常が発生したことを精度よく検出できる異常検出装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この発明による第１の異常検出装置は、部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動き判定用閾値より大きい場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する動き判定手段、ならびに動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、曇り度判定用データ生成手段は、撮像手段で撮像した画像から高周波成分を、曇り度判定用データとして抽出するものであることを特徴とする。
【００１０】
この発明による第２の異常検出装置は、部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動き判定用閾値より大きい場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する動き判定手段、ならびに動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、曇り度判定用データ生成手段は、撮像手段で撮像した画像から高周波成分を抽出する高周波成分抽出手段、および高周波成分抽出手段によって抽出された高周波成分からノイズ成分を除去して、曇り度判定用データを生成する高周波成分補正手段を備えていることを特徴とする。
【００１１】
この発明による第３の異常検出装置は、部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動き判定用閾値より大きい場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する動き判定手段、ならびに動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、曇り度判定用データ生成手段は、撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量に基づいて、予め定められた複数の特徴量算出領域それぞれについて、その領域とその周辺領域との間の画像特徴量の差分に関する値を算出する手段、および上記複数の特徴量算出領域についてそれぞれ算出された画像特徴量の差分に関する値を積算することによって、曇り度判定用データを生成する手段を備えていることを特徴とする。
【００１２】
この発明による第４の異常検出装置は、部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動き判定用閾値より大きい場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する動き判定手段、ならびに動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、曇り度判定用データ生成手段は、撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量に基づいて、予め定められた複数の特徴量算出領域それぞれについて、その領域とその周辺領域との間の画像特徴量の差分に関する値を算出する手段、および上記複数の特徴量算出領域についてそれぞれ算出された画像特徴量の差分に関する値を２乗した後に積算することによって、曇り度判定用データを生成する手段を備えていることを特徴とする。
【００１３】
この発明による第５の異常検出装置は、部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって各特徴量算出領域毎に検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを各特徴量算出領域毎に比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合にはその特徴量算出領域に動きが無いと判定し、動き判定用閾値より大きい場合にその特徴量算出領域に動きが有ると判定する第１動き判定手段、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数以下の場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数より多い場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する第２動き判定手段、ならびに第２動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、曇り度判定用データ生成手段は、撮像手段で撮像した画像から高周波成分を、曇り度判定用データとして抽出するものであることを特徴とする。
【００１４】
この発明による第６の異常検出装置は、部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって各特徴量算出領域毎に検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを各特徴量算出領域毎に比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合にはその特徴量算出領域に動きが無いと判定し、動き判定用閾値より大きい場合にその特徴量算出領域に動きが有ると判定する第１動き判定手段、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数以下の場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数より多い場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する第２動き判定手段、ならびに第２動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、曇り度判定用データ生成手段は、撮像手段で撮像した画像から高周波成分を抽出する高周波成分抽出手段、および高周波成分抽出手段によって抽出された高周波成分からノイズ成分を除去して、曇り度判定用データを生成する高周波成分補正手段を備えていることを特徴とする。
【００１５】
この発明による第７の異常検出装置は、部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって各特徴量算出領域毎に検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを各特徴量算出領域毎に比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合にはその特徴量算出領域に動きが無いと判定し、動き判定用閾値より大きい場合にその特徴量算出領域に動きが有ると判定する第１動き判定手段、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数以下の場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数より多い場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する第２動き判定手段、ならびに第２動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、曇り度判定用データ生成手段は、撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量に基づいて、予め定められた複数の特徴量算出領域それぞれについて、その領域とその周辺領域との間の画像特徴量の差分に関する値を算出する手段、および上記複数の特徴量算出領域についてそれぞれ算出された画像特徴量の差分に関する値を積算することによって、曇り度判定用データを生成する手段を備えていることを特徴とする。
【００１６】
この発明による第８の異常検出装置は、部屋内の映像を撮像する撮像手段、撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量の所定時間間隔毎の時間的変化量を検出する検出手段、検出手段によって各特徴量算出領域毎に検出された画像特徴量の時間的変化量と動き判定用閾値とを各特徴量算出領域毎に比較し、画像特徴量の時間的変化量が動き判定用閾値以下である場合にはその特徴量算出領域に動きが無いと判定し、動き判定用閾値より大きい場合にその特徴量算出領域に動きが有ると判定する第１動き判定手段、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数以下の場合に部屋内の監視対象が静止状態であると判定し、動きが有ると判定された特徴量算出領域数が所定数より多い場合に部屋内の監視対象が動状態であると判定する第２動き判定手段、ならびに第２動き判定手段による過去所定回数の動き判定結果に基づいて、部屋内の監視対象に異常が発生したか否かを判定する異常判定手段を備えた異常検出装置において、撮像手段で撮像した映像に基づいて撮像手段のレンズの曇り度判定用データを生成する曇り度判定用データ生成手段、および曇り度判定用データに基づいて、動き判定用閾値を制御する閾値制御手段を備えており、曇り度判定用データ生成手段は、撮像手段で撮像した映像を複数の特徴量算出領域に分割し、各特徴量算出領域毎に撮像手段で撮像した映像から画像特徴量を抽出する抽出手段、各特徴量算出領域毎に抽出手段で抽出した画像特徴量に基づいて、予め定められた複数の特徴量算出領域それぞれについて、その領域とその周辺領域との間の画像特徴量の差分に関する値を算出する手段、および上記複数の特徴量算出領域についてそれぞれ算出された画像特徴量の差分に関する値を２乗した後に積算することによって、曇り度判定用データを生成する手段を備えていることを特徴とする。
閾値制御手段としては、たとえば、曇り度判定用データによって表される曇りの度合いが高いほど、動き判定用閾値を小さくするものが用いられる。閾値制御手段としては、たとえば、曇り度判定用データ生成手段によって生成された曇り度判定用データが、第１の所定値より大きくかつ第１の所定値より大きい第２の所定値以下である場合に、動き判定用閾値を通常時の動き判定用閾値より小さな値に設定するものが用いられる。曇り度判定用データ生成手段によって生成された曇り度判定用データが、第１の所定値以下である場合に、異常判定が不可能であることを報知する手段を設けることが好ましい。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態について説明する。
【００１８】
〔１〕第１の実施の形態の説明
図１〜図６を参照して、この発明の第１の実施の形態について説明する。
【００１９】
図１は、異常状態検出装置の配置例を示す模式図である。
【００２０】
図１において、１は浴室である。２は脱衣場である。３は廊下である。４は台所である。
【００２１】
浴室１と脱衣場２との間の壁には、ドア５が開閉自在に設けられており、ドア５を開けて人が脱衣場２から浴室１内に入室または浴室１から脱衣場２へ退室することができる。
【００２２】
８は浴室１内の映像を撮像するカメラである。９はカメラ８の映像に基づいて異常状態を検出する異常状態検出装置である。
【００２３】
１０は、浴室１内に入室している人（入浴者）に警報を発するために浴室１内に配置された第１警報器である。１１は浴室１外の人に入浴者の異常を通知するために、例えば台所４に配置された第２警報器である。１２は浴室１外の人に動き判定（異常判定）が不可能であることを通知するために、例えば台所４に配置された第３警報器である。
【００２４】
図２は、カメラ８および異常状態検出装置９の構成を示している。
【００２５】
カメラ８は、レンズ８ａとＣＣＤ８ｂとからなる。ＣＣＤ８ｂは、レンズ８ａを通して浴室内の光学像を光電変換し、電気信号として出力する。ＣＣＤ８ｂの出力信号は、前処理回路９１に送られる。前処理回路は、ＣＤＳ回路、ＡＧＣ回路およびＡＤＣを備えている。
【００２６】
ＣＣＤ８ｂの出力信号は、ＣＤＳ回路で相関二重サンプリング処理され、さらに、ＡＧＣ回路で最適な振幅にゲイン調整された後、ＡＤＣによりデジタル信号に変換されて、ＹＣ分離回路９２に入力する。
【００２７】
ＹＣ分離回路９２は、デジタルＣＣＤ信号から輝度信号Ｙと色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙを生成する。ＹＣ分離回路９２によって生成された信号Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙは、領域毎積算回路９３に送られる。
【００２８】
領域毎積算回路９３は、図３に示すように、１画面を複数の同一面積の領域（特徴量算出領域）Ｄ１１〜Ｄ４４に分割し、各特徴量算出領域において、信号Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ毎に積算処理または平均処理を行なう。この例では、信号Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ毎に積算処理を行なうものとする。領域毎に積算した結果（以下、画像特徴量という）Ｄ１１〜Ｄ４４は、画像特徴量ＲＡＭ９６に格納される。
【００２９】
ＹＣ分離回路９２によって生成された輝度信号Ｙは、ＨＰＦ９４にも送られる。ＨＰＦ９４は、入力される輝度信号Ｙの高域成分のみを通過させる。ＨＰＦ９４を通過したＹ信号の高域成分は、高周波成分積算回路９５に送られる。高周波成分積算回路９５は、入力する輝度信号Ｙの高域成分を、有効映像期間において積算し、その積算結果（以下、高周波成分積算データという）を画像特徴量ＲＡＭ９６に格納する。
【００３０】
ＨＰＦ９４および高周波成分積算回路９５が設けられている理由について説明する。カメラ８のレンズ８ａ面に汚れが付着してカメラ８によって撮像される映像がボケた状態になった場合には、ＨＰＦ９４および高周波成分積算回路９５によって抽出される高周波成分が低下する。また、ミスト機能等によって浴室内が霧や湯気で見えにくい状態になったときも、ＨＰＦ９４および高周波成分積算回路９５によって抽出される高周波成分が低下する。
【００３１】
そこで、この実施の形態では、ＨＰＦ９４および高周波成分積算回路９５によって映像のボケの程度、言い換えればレンズ８ａの曇り度を検出している。そして、後述するように、レンズ８ａ面の汚れ（曇り）の程度が軽く、動き検出が可能である場合には、動き検出の感度を上げて良好な動き検出を行なうようにしている。レンズ８ａ面の汚れ（曇り）の程度が重く、動き検出が不可能となった場合には、動き検出が不可能になったことを警報によって知らせるようにしている。
【００３２】
タイミング制御部９９は、ＣＣＤ８ｂを駆動するためのＣＣＤ駆動パルスを出力する。また、タイミング制御部９９は、ＣＤＳ回路用にサンプリングパルスを、ＡＤＣ用にサンプリングクロックを出力する。
【００３３】
タイミング制御部９９によって一定のタイミングで入力されるＣＣＤデジタル信号に対し、所定のＹＣ分離、領域毎積算、高周波成分積算および画像特徴ＲＡＭへの書き込みが正常に行なわれるように、タイミング制御部９９は各回路に制御信号を送る。また、タイミング制御部９９は、動き判定を行なうマイクロコンピュータ（以下、マイコン）９７に対して、割り込み信号として映像の垂直同期信号であるＶｓｙｎｃ  信号を出力する。
【００３４】
マイコン９７は、タイミング制御部９９に対し、領域の位置設定などのパラメータ設定を行なう。また、マイコン９７は、映像の明るさを最適化するために、ＡＧＣ回路のゲイン制御や、ＣＰＵＩ／Ｆ９８を通じてタイミング制御を行い、ＣＣＤ８ｂの露光時間制御を行なう。さらに、マイコン９７は、タイミング制御部９９から割り込み信号を受け、映像の出力に同期して動き判定を行なう。
【００３５】
図４は、マイコン９７が行なう動き判定処理手順を示している。
【００３６】
マイコン９７は、Ｖｓｙｎｃ  信号が入力するまで入力待機状態であり（ステップ１）、Ｖｓｙｎｃ  信号が入力されると、以下の処理を行なう。
【００３７】
Ｖｓｙｎｃ  信号が入力されると、マイコン９７は、ＣＰＵＩ／Ｆ９８を通して、タイミング制御回路９９にパラメータ設定を行なう（ステップ２）。その後、画像特徴量ＲＡＭ９６に格納されている前フィールドの全特徴量算出領域の画像特徴量をＣＰＵＩ／Ｆ９８を通して読み出し（ステップ３）、マイコン９７内部のＲＡＭに格納する（ステップ４）。
【００３８】
全特徴量算出領域の画像特徴量をマイコン９７内部のＲＡＭに格納した後（ステップ５）、マイコン９７は、画像特徴量ＲＡＭ９６に格納されている前フィールドの高周波成分積算データをＣＰＵＩ／Ｆ９８を通して読み出し、読み出した高周波成分積算データからノイズ成分を除去するための補正処理を行なう（ステップ６）。
【００３９】
この補正処理について説明する。被写体が暗い場合、マイコン９７は、ＣＤＳ回路、ＡＧＣ回路およびＡＤＣのゲインを制御し、ゲインを大きくする。ゲインが大きくされると、ノイズ成分が増加し、そのために高周波成分も増加する。そこで、ＡＧＣ回路のゲイン設定値に応じて、取得した高周波成分積算データからノイズ成分を除去するといった補正が必要である。
【００４０】
補正を行なうために必要なノイズ成分については前もって測定しておく必要がある。画面全体に輝度変化が無いベタ映像を撮像し、そのベタ映像の全体の明るさを変えることで、ＡＧＣ回路のゲイン設定値が自動的に変化する。その際に、高周波成分積算回路９５で取得された高周波成分積算データが、ＡＧＣ回路の各ゲイン設定値に応じたノイズ成分による高周波成分積算値となるので、このデータをゲイン設定値に対するノイズ成分データとしてマイコン９７に保持しておく。
【００４１】
そして、ステップ６においては、画像特徴量ＲＡＭ９６から取得した前フィールドの高周波成分積算データに対し、そのフィールドでのＡＧＣゲイン設定値と同じゲイン設定値に対するノイズ成分データを減算することによって、信号成分のみの高周波成分積算値を算出する。算出された高周波成分積算値は、レンズ面８ａの曇り度判定用データとして用いられる。なお、曇り度判定用データ（高周波成分積算値）が小さい程、曇りの度合いが高くなる。
【００４２】
このようにして、信号成分のみの高周波成分積算値が算出されると、マイコン９７は、前フィールドの高周波成分積算値（信号成分のみの高周波成分積算値）、以下同じ）が、所定の第２閾値（ＴＨ２）以下であるか否かを判定する（ステップ７）。前フィールドの高周波成分積算値が第２閾値（ＴＨ２）より大きい場合には、マイコン９７は、動き判定に用いられる閾値ＳＵＢＴＨ（動き判定用閾値）を所定値ＳＵＢＴＨ１に設定した後（ステップ８）、ステップ１２に進む。
【００４３】
前フィールドの高周波成分積算値が第２閾値（ＴＨ２）以下の場合には、マイコン９７は、前フィールドの高周波成分積算値が上記第２閾値（ＴＨ２）より小さい所定の第１閾値（ＴＨ１）以下であるか否かを判定する（ステップ９）。前フィールドの高周波成分積算値が、第２閾値（ＴＨ２）以下でかつ第１閾値（ＴＨ１）より大きい場合には、マイコン９７は、動き検出の感度を上げるために、動き判定に用いられる閾値ＳＵＢＴＨを所定値ＳＵＢＴＨ１の１／２に設定した後（ステップ１０）、ステップ１２に進む。
【００４４】
前フィールドの高周波成分積算値が第１閾値（ＴＨ１）以下の場合には、マイコン９７は、動き判定が不可能であると判定し、第３警報信号を出力する（ステップ１１）。第３警報信号によって、第３警報器１２が駆動せしめられる。そして、ステップ１に戻る。
【００４５】
ステップ１２では、マイコン９７は、動き有りの領域数を表す変数ＣｏｕｎｔＭを０  にする。そして、各特徴量算出領域の特徴量の変化量から、各特徴量算出領域毎の動き判定を行なう。つまり、マイコン９７は、各算出領域毎に画像特徴量ＲＡＭ９６から今回読み出した画像特徴量Ｄｘｙ（ｔ）と画像特徴量ＲＡＭ９６から前回読み出した画像特徴量Ｄｘｙ（ｔ−１）との差の絶対値｜Ｄｘｙ（ｔ）−Ｄｘｙ（ｔ−１）｜が閾値ＳＵＢＴＨより大きいか否かを判定する（ステップ１３）。
【００４６】
この判定は、各特徴量算出領域に対して、輝度信号Ｙの積算値の変化量、色差信号Ｒ−Ｙの積算値の変化量および色差信号Ｂ−Ｙの積算値の変化量それぞれについて行われ、いずれか１つでも変化量がＳＵＢＴＨより大きければ、その特徴量算出領域に動きが有ったと判定する。
【００４７】
特徴量算出領域において動きが有ると判定した場合には、マイコン９７は、変数ＣｏｕｎｔＭを１だけインクリメントする（ステップ１４）。このようにして、全ての特徴量算出領域についての動き判定が終了すると（ステップ１５）、マイコン９７は、動きが有ると判定された領域数ＣｏｕｎｔＭが所定値ＴＨ＿Ｃｏｕｎｔ  より大きいか否かを判定する（ステップ１６）。
【００４８】
動きが有ると判定された領域数ＣｏｕｎｔＭが所定値ＴＨ＿Ｃｏｕｎｔ  以下である場合には、マイコン９７は、入浴者に動きが無いと判定し（ステップ１７）、動きが有ると判定された領域数ＣｏｕｎｔＭが所定値ＴＨ＿Ｃｏｕｎｔ  より多い場合には、マイコン９７は、入浴者に動きが有ると判定する（ステップ１８）。そして、ステップ１９に進む。
【００４９】
ステップ１９では、マイコン９７は、過去Ｎ回（Ｎフィールド）分の動き判定において所定のＭ回以上入浴者に動きがあると判定されたか否かを判定する。過去Ｎ回分の動き判定においてＭ回以上入浴者に動きがある場合には、マイコン９７は入浴者が動状態であると判定し（ステップ２０）、そうでない場合にはマイコン９７は入浴者が静止状態であると判定する（ステップ２１）。
【００５０】
入浴者が静止状態であると判定した場合には、内部タイマ（図示略）による計時動作中か否かを判定し（ステップ２２）、計時動作中である場合にはステップ２４に移行する。計時動作中でない場合には、内部タイマによる計時動作を開始させた後（ステップ２３）、ステップ２４に移行する。
【００５１】
ステップ２４以降においては、マイコン９７は、内部タイマによる計時時間が第１所定時間を経過しているか否か（ステップ２４）、内部タイマによる計時時間が第１所定時間より長い第２所定時間を経過しているか否か（ステップ２６）を判定する。
【００５２】
内部タイマによる計時時間が第１所定時間を経過している場合には、マイコン９７は第１警報信号を出力し、浴室１内に設置した第１警報器１０を駆動して浴室１内の人に警告を促す（ステップ２５）。そして、ステップ２６に移行する。
【００５３】
内部タイマによる計時時間が第２所定時間を経過している場合には、マイコン９７は、浴室１内の入浴者に異常が生じたと判定して、第２警報信号を出力し、部屋外、例えば台所４に設置した第２警報器１１を駆動し、外部の人に緊急事態を知らせる（ステップ２７）。そして、ステップ１に戻る。
【００５４】
ステップ２５での警報は、浴室１内で入浴者が居眠りをしている場合があるので、その人を起こすために実行されるものである。ステップ２７での警報は、浴室内で意識不明など異常な状態が発生したと判断して、外部の人に緊急事態を通知するものである。
【００５５】
上記ステップ１９において、入浴者が動状態であると判定した場合には（ステップ２０）、マイコン９７は、内部タイマによる計時動作をリセット（計時動作が行なわれている場合）するとともに、警報信号を停止（第１、第２または第３警報信号が出力されている場合）した後（ステップ２８）、ステップ１に戻る。
【００５６】
上記実施の形態によれば、カメラ８によって撮像された映像が少しボケたような場合にも、入浴者が異常状態になったことを精度よく検出できるようになる。また、カメラ８のレンズ８ａの汚れ、浴室内の霧等によって、カメラ８によって撮像された映像のボケがひどくなり、正常に動き判定を行なえなくなったときには、警報（第３警報器）を発するため、誤検出を防止することができる。
【００５７】
上記実施の形態では、画像特徴量は、１画面に設定された複数の特徴量算出領域毎に抽出されているが、１画面内に設定された１つの領域でのみ抽出するようにしてもよい。この場合には、１つの領域で抽出された画像特徴量の時間的変化が所定の動き判定用閾値より大きいか否かに基づいて、入浴者が動状態であるか静止状態であるかを判定すればよい。
【００５８】
上記実施の形態では、図５に示すように、高周波成分積算値がＴＨ２より大きいときには、動き判定用閾値ＳＵＢＴＨをＳＵＢＴＨ１に設定し、高周波成分積算値ＸがＴＨ１より大きくかつＴＨ２以下の場合には、動き判定用閾値ＳＵＢＴＨをＳＵＢＴＨ１／２に設定しているが、図６に示すように、高周波成分積算値ＸがＴＨ１より大きくかつＴＨ２以下の場合には、ＳＵＢＴＨ１／２からＳＵＢＴＨ１までの範囲で、高周波成分積算値に応じて動き判定用閾値ＳＵＢＴＨを段階的に変化させることが好ましい。
【００５９】
〔２〕第２の実施の形態の説明
【００６０】
図７〜図１０を参照して、この発明の第２の実施の形態について説明する。
【００６１】
第２の実施の形態においても、異常状態検出装置の配置例は、図１と同じである。
【００６２】
図７は、カメラおよび異常状態検出装置の構成を示している。図７において、図２と同じものには、同じ符号を付してその説明を省略する。
【００６３】
図７の異常状態検出装置では、図２において曇り度判定用データを算出するために設けられていたＨＰＦ９４および高周波成分積分回路９５は、設けられていない。
【００６４】
第２の実施の形態では、レンズ面８ａの曇り度を判定するための曇り度判定用データは、各特徴量算出領域Ｄ１１〜Ｄ４４の輝度積算値に基づいて算出される。曇り度判定用データの算出方法について説明する。
【００６５】
まず、基本的な考え方について説明する。レンズ面８ａの曇り度が高くなると、隣接する領域間の画像データ（輝度積算値）の差が小さくなる。そこで、全ての隣接する領域間の画像データの差分を積算し、その積算結果を曇り度判定用データとする。曇り度判定用データ（積算結果）が小さいほど、曇りの度合いは高くなる。
【００６６】
全ての隣接する領域間の画像データの差分を積算すると処理量が多くなるため、ここでは、一部の隣接する領域間の画像データの差分を積算するようにする。曇り度判定用データの算出方法には、２つの方法があるので、各方法について説明する。
【００６７】
（１）第１方法
第１方法では、まず、図８に示すように、各特徴量算出領域Ｄ１１〜Ｄ４４を、最も外側の領域（ハッチング無し）と、それらに囲まれた中央領域（ハッチング有りの領域；Ｄ２２，Ｄ２３，Ｄ３２，Ｄ３３）とに分ける。
【００６８】
次に、最も外側の領域以外の各領域Ｄ２２，Ｄ２３，Ｄ３２，Ｄ３３毎に、その領域とその周辺領域との間の画像特徴量の差分に関する値を算出する。第１方法では、最も外側の領域以外の各領域Ｄ２２，Ｄ２３，Ｄ３２，Ｄ３３毎に、その領域とその周辺領域の平均値との差分データの絶対値を算出する。
【００６９】
例えば、領域がＤ２２の場合には、その周辺領域の平均値との差分データの絶対値ΔＤ２２は、次式（１）に基づいて算出される。Ｄｘｙは、領域Ｄｘｙの輝度積算値とする。
【００７０】
ΔＤ２２  ＝｜Ｄ２２−｛（Ｄ１１＋Ｄ１２＋Ｄ１３＋Ｄ２１＋Ｄ２３＋Ｄ３１＋Ｄ３２＋Ｄ３３）／８  ｝        …（１）
【００７１】
つまり、ΔＤ２２は、領域Ｄ２２の周辺の８つの領域の輝度積算値の平均値と、領域Ｄ２２の輝度積算値との差の絶対値として求められる。
【００７２】
各領域Ｄ２２，Ｄ２３，Ｄ３２，Ｄ３３毎に求められた、周辺領域の平均値との差分データの絶対値ΔＤ２２、ΔＤ２３、ΔＤ３２、ΔＤ３３を積算し、その積算結果を曇り度判定用データとする。
【００７３】
なお、曇り度の変化の度合いを急峻にしたい場合には、ΔＤ２２、ΔＤ２３、ΔＤ３２、ΔＤ３３をそれぞれ２乗したものを積算し、その積算結果を曇り度判定用データとすればよい。
【００７４】
（２）第２方法
第２方法では、まず、図８に示すように、各特徴量算出領域Ｄ１１〜Ｄ４４を、最も外側の領域（ハッチング無し）と、それらに囲まれた中央領域（ハッチング有りの領域；Ｄ２２，Ｄ２３，Ｄ３２，Ｄ３３）とに分ける。
【００７５】
次に、最も外側の領域以外の各領域Ｄ２２，Ｄ２３，Ｄ３２，Ｄ３３毎に、その領域とその周辺領域との間の画像特徴量の差分に関する値を算出する。第２方法では、最も外側の領域以外の各領域Ｄ２２，Ｄ２３，Ｄ３２，Ｄ３３毎に、その領域とその周辺領域との差分の絶対値のうちの最大値を算出する。
【００７６】
例えば、領域がＤ２２の場合には、その周辺領域との差分の絶対値のうちの最大値ΔＤ２２は、次式（２）に基づいて算出される。Ｄｘｙは、領域Ｄｘｙの輝度積算値とする。
【００７７】
ΔＤ２２  ＝ＭＡＸ〔｜  Ｄ２２−Ｄ１１｜，  ｜  Ｄ２２−Ｄ１２｜，  ｜  Ｄ２２−Ｄ１３｜，  ｜  Ｄ２２−Ｄ２１｜，  ｜  Ｄ２２−Ｄ２３｜，  ｜  Ｄ２２−Ｄ３１｜，  ｜  Ｄ２２−Ｄ３２｜，  ｜  Ｄ２２−Ｄ３３｜〕        …（２）
【００７８】
各領域Ｄ２２，Ｄ２３，Ｄ３２，Ｄ３３毎に求められた、周辺領域との差分の絶対値のうちの最大値ΔＤ２２、ΔＤ２３、ΔＤ３２、ΔＤ３３を積算し、その積算結果を曇り度判定用データとする。
【００７９】
なお、曇り度の変化の度合いを急峻にしたい場合には、ΔＤ２２、ΔＤ２３、ΔＤ３２、ΔＤ３３をそれぞれ２乗したものを積算し、その積算結果を曇り度判定用データとすればよい。
【００８０】
図９は、マイコン９７が行なう動き判定処理手順を示している。
【００８１】
図９において、図４と同じステップには、同じステップ番号を付して、その説明を省略する。
【００８２】
図９の処理手順と、図４の処理手順とにおいて異なる所は、次の２点である。
【００８３】
（１）ステップ３とステップ４との間に、ステップ３で画像特徴量ＲＡＭ９６から取得した前フィールドの全特徴量算出領域の画像特徴量に対して、レンズ８ａの周辺光量補正（レンズ周辺光量補正）を行なうための処理ステップ（ステップ３１）が挿入されていること。
【００８４】
このレンズ周辺光量補正は、レンズ８ａの周辺部から入力した光量を補うためのものであり、図１０に示すように、画像特徴量ＲＡＭ９６から取得した各特徴量算出領域毎の画像特徴量ｄ１１〜ｄ４４に、各特徴量算出領域毎に予め定められたレンズ周辺光量補正係数を乗算することによって、行なわれる。
【００８５】
ステップ４では、レンズ周辺光量補正後の画像特徴量がマイコン９７内部のＲＡＭに格納される。
【００８６】
（２）ステップ６では、ステップ４においてマイコン９７内部のＲＡＭに格納された前フィールドの全特徴量算出領域の画像特徴量に基づいて、曇り度判定用データが算出されること。
【００８７】
つまり、ステップ６では、上述した第１方法または第２方法によって、曇り度判定用データが算出される。
【００８８】
なお、この実施の形態においても、ステップ７〜１０に示すように、曇り度判定用データがＴＨ２より大きいときには、動き判定用閾値ＳＵＢＴＨをＳＵＢＴＨ１に設定し、曇り度判定用データがＴＨ１より大きくかつＴＨ２以下の場合には、動き判定用閾値ＳＵＢＴＨをＳＵＢＴＨ１／２に設定しているが、曇り度判定用データがＴＨ１より大きくかつＴＨ２以下の場合には、ＳＵＢＴＨ１／２からＳＵＢＴＨ１までの範囲で、曇り度判定用データに応じて動き判定用閾値ＳＵＢＴＨを段階的に変化させることが好ましい。
【００８９】
【発明の効果】
この発明によれば、浴室、トイレ等の部屋内で人が倒れるといった異常が発生したことを精度よく検出できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】異常状態検出装置の配置例を示す模式図である。
【図２】カメラおよび異常状態検出装置の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図３】１画面内に設定された複数の特徴量算出領域を示す模式図である。
【図４】第１の実施の形態でのマイコンの動作を示すフローチャートである。
【図５】高周波成分積算値と動き判定用閾値ＳＵＢＴＨとの関係の例を示すグラフである。
【図６】高周波成分積算値と動き判定用閾値ＳＵＢＴＨとの関係の他の例を示すグラフである。
【図７】カメラおよび異常状態検出装置の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図８】曇り度判定用データの算出方法を説明するための説明図である。
【図９】第２の実施の形態でのマイコンの動作を示すフローチャートである。
【図１０】レンズ周辺光量補正を説明するための説明図である。
【符号の説明】
８  カメラ
８ａ  レンズ
８ｂ  ＣＣＤ
９１  前処理回路
９２  ＹＣ分離回路
９３  領域毎積算回路
９４  ＨＰＦ
９５  高周波成分積算回路
９６  画像特徴量ＲＡＭ
９７  マイコン
９８  ＣＰＵＩ／Ｆ
９９  タイミング制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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