(57)【要約】【課題】  従来の異常検知装置では、監視エリア内の人物が体操等の動作をした場合でも異常行動と判定してしまう問題点がある。本発明は、異常検知の誤判定を生じにくい技術を提供することを目的とする。【解決手段】  異常行動か正常行動かを判定するために、周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出部５と、前記周期的動作特徴値と閾値設定部８で設定した周期的動作特徴判定閾値とを、周期的動作判定部６において、周期的動作の有無を判定することにより、体操のような周期的な動作を異常動作と誤検出せずに、暴れのような異常行動に対してのみ異常検出を行う。【選択図】図１
2008146133.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラ等の撮影装置で撮影された画像に応答して所定の処理を行う異常検知装置であって、
画像取り込み部と、
異常行動を識別するための動作量判定閾値と周期的動作特徴判定閾値とを設定する閾値設定部と、
前記画像取り込み部により取り込んだ撮影時刻が異なる２枚の画像を元に動作量を算出する動作量算出部と、
前記動作量と前記動作量判定閾値とを比較する動作量判定部と、
前記動作量の周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出部と、
前記周期的動作特徴値と前記周期的動作特徴判定閾値とを比較する周期的動作判定部とを備えることを特徴とする異常検知装置。
【請求項２】
カメラ等の撮影装置で撮影した画像を入力するように構成されたコンピュータにおいて、
前記コンピュータを、
画像取り込み手段と、
異常行動を識別するための動作量判定閾値と周期的動作特徴判定閾値を設定する閾値設定手段と、
前記画像取り込み手段により取り込んだ撮影時刻が異なる２枚の画像を元に動作量を算出する動作量算出手段と、
前記動作量と前記動作量判定閾値とを比較する動作量判定手段と、
前記動作量の周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出手段と、
前記周期的動作特徴値と前記周期的動作特徴判定閾値とを比較する周期的動作判定手段として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項３】
画像の入力に応答して所定の処理を行う異常検知方法であって、
画像取り込みステップと、
異常行動を識別するための動作量判定閾値と周期的動作特徴判定閾値を設定する閾値設定ステップと、
前記画像取り込みステップにより取り込んだ撮影時刻が異なる２枚の画像を元に動作量を算出する動作量算出ステップと、
前記動作量と前記動作量判定閾値とを比較する動作量判定ステップと、
前記動作量の周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出ステップと、
前記周期的動作特徴値と前期周期的動作特徴判定閾値とを比較する周期的動作判定ステップを備えることを特徴とする異常検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラ等の撮影装置から取り込んだ画像に応答して所定の処理を行う異常検知の技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の異常検知装置は、例えば、カメラ等の画像から画像内の各点の動きの向き及び大きさを算出し、人物の動きのばらつき量と人物の異常行動（例えば、暴れなど）判定閾値とを比較して、人物の異常行動を判定している（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２７６９６９号公報(第３−４頁)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の異常検知装置では、画像から画像内の各点の動きの向き及び大きさを算出し、人物の異常行動判定閾値と比較し、大きさが大きい場合にはすべて異常行動と判定してしまうため、監視エリア内の人物が体操等の動作をした場合でも異常行動と判定してしまう問題点がある。
【０００５】
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、異常検知の誤判定を生じにくい技術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】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、カメラ等の撮影装置で撮影された画像に応答して所定の処理を行う異常検知装置であって、前記撮影装置で撮影された画像を取り込む画像取り込み部と、異常行動を識別するための動作量判定閾値と周期的動作特徴判定閾値とを設定する閾値設定部と、前記画像取り込み部により取り込んだ撮影時刻が異なる２枚の画像を元に動作量を算出する動作量算出部と、前記動作量と前記動作量判定閾値とを比較する動作量判定部と、前記動作量の周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出部と、前記周期的動作特徴値と前記周期的動作特徴判定閾値とを比較する周期的動作判定部とを備え、異常検知することを特徴とするものである。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、プログラムであって、カメラ等の撮影装置で撮影した画像を入力するように構成されたコンピュータにおいて、前記コンピュータを、前記画像を取り込む画像取り込み手段と、異常行動を識別するための動作量判定閾値と周期的動作特徴判定閾値とを設定する閾値設定手段と、前記画像取り込み手段により取り込んだ撮影時刻が異なる２枚の画像を元に動作量を算出する動作量算出手段と、前記動作量と前記動作量判定閾値とを比較する動作量判定手段と、前記動作量の周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出手段と、前記周期的動作特徴値と前記周期的動作特徴判定閾値とを比較する周期的動作判定手段として機能させることにより異常検知することを特徴とする。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、画像の入力に応答して所定の処理を行う異常検知方法であって、前記画像を取り込む画像取り込みステップと、異常行動を識別するための動作量判定閾値と周期的動作特徴判定閾値とを設定する閾値設定ステップと、前記画像取り込みステップにより取り込んだ撮影時刻が異なる２枚の画像を元に動作量を算出する動作量算出ステップと、前記動作量と前記動作量判定閾値とを比較する動作量判定ステップと、前記動作量の周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出ステップと、前記周期的動作特徴値と周期的動作特徴判定閾値とを比較する周期的動作判定ステップを有し、異常検知することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１〜３に記載の発明によれば、監視エリアを撮影する撮影装置と、撮影装置で撮影された画像を元に周期的動作算出部により算出した周期的動作特徴値によって、体操の様な動きは正常行動と判定し、暴れているときのみ異常行動と判定できるため、従来の異常検知装置より異常検知の誤判定が生じにくい効果がある。
【００１０】
さらに、本発明は、監視エリアの画像の輝度の変化量を元に異常行動を判定するため、入力装置として、監視エリアの輝度を計測できる装置、例えば、輝度計を用いても異常行動を判別できる効果もある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照し詳細に説明する。本発明の実施形態では、監視エリアは、例えばエレベータの様に背景の変化が乏しく、人物の動きが鮮明に捕らえられる場所が対象となる。
【００１２】
本実施の形態における異常検知装置のブロック図を図１に示す。前記異常検知装置は監視対象となる所定のエリアを撮影するＣＣＤカメラなどの撮影装置１と、前記撮影装置１から出力されるデータを取り込むための画像取り込み部２と、前記画像取り込み部２で取り込んだデータから画面内の動作量を算出する動作量算出部３と、動作量と後述する動作量判定閾値記憶部９に記憶されている閾値とを比較し、動作量と動作量判定閾値とを比較する動作量判定部４と、撮影範囲内で異常行動の可能性があると判定された場合に、体操のように動きが大きいが周期的な動きを、異常行動と誤判定をしないよう周期的動作特徴値の算出を行う周期的動作特徴値算出部５と、周期的動作特徴値と後述する周期的動作特徴判定閾値記憶部１０に記憶されている閾値とを比較し、異常行動を判定する周期的動作判定部６と、例えばキーボードやマウスなどで設定を行う入力装置７と、前記入力装置７を利用して動作量判定閾値及び周期的動作特徴判定閾値を設定する閾値設定部８と、動作量判定閾値を記憶する動作量判定閾値記憶部９と、周期的動作特徴判定閾値を記憶する周期的動作特徴判定閾値記憶部１０と、動作量判定部もしくは周期的動作判定部等で異常行動と判定したとき、警報を必要とする場合に警報を行い、モニタ装置などにメッセージを送る警報出力部１１と、画像取り込み部２及び警報出力部１１のデータを画面に出力するモニタ装置１２で構成されている。
【００１３】
画像取り込み部２、動作量算出部３、動作量判定部４、周期的動作特徴値算出部５、周期的動作判定部６、閾値設定部８、警報出力部１１はいずれも、例えば、所定演算処理プログラムを記憶したＲＯＭやハードディスク、その演算処理プログラムを実行するＣＰＵ、読み込んだ画像データを一時的に記憶するためのＲＡＭなどで構成されている。また、動作量判定閾値記憶部９、周期的動作特徴判定閾値記憶部１０は、例えば、ハードディスクなどの記憶媒体で構成されている。
【００１４】
図１のブロック図では、１台の撮影装置１と１台のモニタ装置１２のみであるが、撮影装置１及びモニタ装置１２はそれぞれ必要に応じて複数台設置してもよい。
【実施例】
【００１５】
本発明による異常検知技術の実施例を示す。本実施例ではエレベータ内で撮像装置としてカメラを使用し、撮影画像内の異常行動を判別するシステムである。カメラは、モノクロでもよいし、カラーカメラでもよい。コンピュータは例えば、動画像を取り込む為のビデオキャプチャー回路を備えた周知のパソコン（ＰＣ）であってもよい。また、コンピュータには、モニタ、キーボード、マウスが接続されているものとする。
【００１６】
以下、このような操作の詳細について説明する。図２は異常検知装置の動作を示すフローチャートである。図１に示すブロック構成および図２に示すフローチャートを参照しつつ、異常検知装置の動作について説明する。ステップＳ１において撮影装置１より画像が撮影され、画像が入力される。
【００１７】
本実施例で示すエレベータ等の場合においては、ステップＳ２において扉開閉判定を行うことにより異常行動の誤検出を防ぎ、動作量判定の精度を上げることができる。前記扉開閉判定は、画像内の人物が入り込まない扉の近くを扉開閉判定用画像とし、扉開閉判定用画像の平均輝度が変化した場合に扉が開いた状態と判定する方法による。また、画像から判定するのではなく、扉の開閉モータ、開閉センサ等からの開閉に関する信号から判定してもよい。
【００１８】
次に、ステップＳ３の動作量の算出において、動作量算出部３は動作量の算出を行う。動作量の算出は、ステップＳ１において入力された画像に対し、撮影時刻が所定の時間異なる２枚の画像を用いることにより算出を行う。動作量は、例えば、撮影時刻が所定の時間異なる２枚の画像の差分画像の輝度の平均値や、２枚の画像の差分画像の輝度の平均値に対し連続する一定のフレーム内での標準偏差、２枚の画像の相関値、２枚の画像の相関値に対し連続する一定のフレーム内での標準偏差として求められる。所定の時間異なる２枚の画像としては、使用する環境に応じて連続した２枚の画像とすることもできるが、比較する画像の間隔を変えることで、４フレーム間隔の画像や、１６フレーム間隔の画像とすることもできる。
【００１９】
次に、ステップＳ４の動作量の判定において、動作量判定部４は動作量判定閾値記憶部９に記憶されている動作量判定閾値とステップＳ３にて算出した動作量とを比較し、動作量が動作量判定閾値よりも大きいときは異常行動の可能性ありとし、ステップＳ５の周期的な動作を特徴付けるデータの算出を行う。
【００２０】
ステップＳ５において周期的動作特徴値算出部５で周期的な動作を特徴付けるデータの算出を行う方法については、例えば、以下に示す方法を用いて行う。
【００２１】
周期的な動作を特徴付けるデータの算出方法は、例えばステップＳ１にて算出した２枚の画像の動作量の値をグラフに表示した時に、動作量の値がピークに達する時刻での画像同士の相関値を求め、相関値が高いときに周期的動作特徴値が大きいとする方法を用いる。図３は動きが大きいが体操のような周期的な動作の連続した２枚の画像の差分画像の輝度平均値である。また、図４は異常行動時の連続した２枚の画像の差分画像の輝度平均値である。図３及び図４内の「ピーク値」と記された時刻におけるそれぞれの画像に対し相関を求めると、図３の周期的な動作の場合は相関値が高くなり、図４の暴れなどの異常行動等の場合、周期的な動作と比較して相関は低くなる。
【００２２】
また、周期的な動作を特徴付けるデータの算出方法は、例えば、連続して撮影した画像内の２枚の画像の相関値を算出する間隔を、現在の画像と１フレーム前の画像、現在の画像と４フレーム前の画像、現在の画像と８フレーム前の画像と、少しずつずらして算出しその値のばらつきが小さい場合に周期的動作特徴値が高いとする方法を用いる。例えば動きが大きいが体操のような周期的な動作時の相関値の場合は、対象物の位置がほぼ一定であるため、画像同士の相関をとる間隔を変更しても相関値は一定となるが、異常行動の場合は動作時の位置が一定ではないので相関をとる間隔を変えると値が大きく変わる。
【００２３】
また、周期的な動作を特徴付けるデータの算出方法は、例えば、ステップＳ１にて算出した２枚の画像の動作量の値に対してスペクトルを算出し、ある周波数に対して値が高くなるデータを周期的動作特徴値が高いとする方法を用いる。スペクトルを算出する元となるデータは例えば２枚の画像の差分画像の輝度平均値でもよいし、２枚の画像の相関値でもよい。スペクトルを算出する方法は、例えば周知のフーリエ変換等を用いる。また、ある周波数は環境に合わせ、任意に設定できるものとする。図５は周期的な動作の連続した２枚の画像の差分画像の輝度平均値（図３）に対しスペクトルを算出したもの示す。図６は暴れなどの異常行動時の２枚の画像の差分画像の輝度平均値（図４）に対しスペクトルを算出したもの示す。図５の周期的な動作の場合は６Ｈｚの周波数成分においてスペクトルの値が大きくなり、図６の暴れなどの異常行動の場合、周期的な動作と比較してスペクトルの値が小さくなる。
【００２４】
最後に、ステップＳ６の周期的動作判定において、周期的動作判定部６は周期的動作特徴判定閾値記憶部１０に記憶されている周期的動作特徴判定閾値とステップＳ５にて算出した周期的動作特徴値とを比較し周期的動作特徴値が周期的動作特徴判定閾値よりも小さいときは周期的な動作をしてないとし、異常行動と判定する。
周期的動作特徴判定閾値と比較する周期的動作特徴値は使用する環境に合わせ、前述した方法等で算出した複数の値に対して比較してもよいし、一つのみで比較してもよい。以上のステップＳ１からステップＳ６までの処理が繰り返し実行される。
【００２５】
以上のように、監視エリアを撮影する撮影装置１と、撮影装置１で撮影された撮影時刻が所定の時間異なる２枚の画像から画像内の動作量の算出および、周期的動作の特徴値を算出することで、動作が周期的かを判断することができ、体操等の大きな動きを異常行動と誤判定しない以上検知技術を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】異常検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２】異常検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】周期的動作時の輝度値のグラフである。
【図４】暴れ動作の異常行動時の輝度値のグラフである。
【図５】周期的動作時の輝度値のスペクトルである。
【図６】暴れ動作の異常行動時の輝度値のスペクトルである。
【符号の説明】
【００２７】
１  撮影装置
２  データ取り込み部
３  動作量算出部
４  動作量判定部
５  周期的動作特徴値算出部
６  周期的動作判定部
７  入力装置
８  閾値設定部
９  動作量判定閾値記憶部
１０  周期的動作特徴判定閾値記憶部
１１  警報出力部
１２  モニタ装置
【図１】
2008146133.tif 000003
【図２】
2008146133.tif 000004
【図３】
2008146133.tif 000005
【図４】
2008146133.tif 000006
【図５】
2008146133.tif 000007
【図６】
2008146133.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成19年6月5日(2007.6.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラ等の撮影装置で撮影された画像に応答し、画像内の動物体の動作を元に、正常行動であるか、異常行動であるかを判定する異常検知装置であって、
画像取り込み部と、
異常行動を識別するための動作量判定閾値と周期的動作特徴判定閾値とを設定する閾値設定部と、
前記画像取り込み部により取り込んだ撮影時刻が異なる２枚の画像を元に動作量を算出する動作量算出部と、
前記動作量と前記動作量判定閾値とを比較し、前期動作量が、前期動作量判定閾値よりも大きいときは、異常行動の可能性ありと判定する動作量判定部と、
前期動作量判定部において、異常行動の可能性ありと判定した場合に、前期動作量より、動作量の値が一定時間内で最大となる時刻を複数求め、当該時刻における前記画像取り込み部により取り込んだ画像同士の相関値より周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出部と、
前記周期的動作特徴値と前記周期的動作特徴判定閾値とを比較し、前期周期的動作特徴値が、前期周期的動作特徴判定閾値よりも小さいときは、異常行動と判定する周期的動作判定部とを備えることを特徴とする異常検知装置。
【請求項２】
カメラ等の撮影装置で撮影した画像を入力し、画像内の動物体の動作を元に、正常行動であるか、異常行動であるかを判定するように構成されたコンピュータにおいて、
前記コンピュータを、
画像取り込み手段と、
異常行動を識別するための動作量判定閾値と周期的動作特徴判定閾値を設定する閾値設定手段と、
前記画像取り込み手段により取り込んだ撮影時刻が異なる２枚の画像を元に動作量を算出する動作量算出手段と、
前記動作量と前記動作量判定閾値とを比較し、前期動作量が、前期動作量判定閾値よりも大きいときは、異常行動の可能性ありと判定する動作量判定手段と、
前期動作量判定手段において、異常行動の可能性ありと判定した場合に、前期動作量より、動作量の値が一定時間内で最大となる時刻を複数求め、当該時刻における前記画像取り込み部により取り込んだ画像同士の相関値より周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出手段と、
前記周期的動作特徴値と前記周期的動作特徴判定閾値とを比較し、前期周期的動作特徴値が、前期周期的動作特徴判定閾値よりも小さいときは、異常行動と判定する周期的動作判定手段として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項３】
画像の入力に応答して画像内の動物体の動作を元に、正常行動であるか、異常行動であるかを判定する異常検知方法であって、
画像取り込みステップと、
異常行動を識別するための動作量判定閾値と周期的動作特徴判定閾値を設定する閾値設定ステップと、
前記画像取り込みステップにより取り込んだ撮影時刻が異なる２枚の画像を元に動作量を算出する動作量算出ステップと、
前記動作量と前記動作量判定閾値とを比較し、前期動作量が、前期動作量判定閾値よりも大きいときは、異常行動の可能性ありと判定する動作量判定ステップと、
前期動作量判定ステップにおいて、異常行動の可能性ありと判定した場合に、前記動作量より、動作量の値が一定時間内で最大となる時刻を複数求め、当該時刻における前記画像取り込み部により取り込んだ画像同士の相関値より周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出ステップと、
前記周期的動作特徴値と前期周期的動作特徴判定閾値とを比較し、前期周期的動作特徴値が、前期周期的動作特徴判定閾値よりも小さいときは、異常行動と判定する周期的動作判定ステップを備えることを特徴とする異常検知方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、カメラ等の撮影装置で撮影された画像に応答し、画像内の動物体の動作を元に、正常行動であるか、異常行動であるかを判定する異常検知装置であって、前記撮影装置で撮影された画像を取り込む画像取り込み部と、異常行動を識別するための動作量判定閾値と周期的動作特徴判定閾値とを設定する閾値設定部と、前記画像取り込み部により取り込んだ撮影時刻が異なる２枚の画像を元に動作量を算出する動作量算出部と、前記動作量と前記動作量判定閾値とを比較し、前期動作量が、前期動作量判定閾値よりも大きいときは、異常行動の可能性ありと判定する動作量判定部と、前期動作量判定部において、異常行動の可能性ありと判定した場合に、前記動作量より、動作量の値が一定時間内で最大となる時刻を複数求め、当該時刻における前記画像取り込み部により取り込んだ画像同士の相関値より周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出部と、前記周期的動作特徴値と前記周期的動作特徴判定閾値とを比較し、前期周期的動作特徴値が、前期周期的動作特徴判定閾値よりも小さいときは、異常行動と判定する周期的動作判定部とを備え、異常検知することを特徴とするものである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
請求項２に記載の発明は、プログラムであって、カメラ等の撮影装置で撮影した画像を入力し、画像内の動物体の動作を元に、正常行動であるか、異常行動であるかを判定するように構成されたコンピュータにおいて、前記コンピュータを、前記画像を取り込む画像取り込み手段と、異常行動を識別するための動作量判定閾値と周期的動作特徴判定閾値とを設定する閾値設定手段と、前記画像取り込み手段により取り込んだ撮影時刻が異なる２枚の画像を元に動作量を算出する動作量算出手段と、前記動作量と前記動作量判定閾値とを比較し、前期動作量が、前期動作量判定閾値よりも大きいときは、異常行動の可能性ありと判定する動作量判定手段と、前期動作量判定手段において、異常行動の可能性ありと判定した場合に、前記動作量より、動作量の値が一定時間内で最大となる時刻を複数求め、当該時刻における前記画像取り込み部により取り込んだ画像同士の相関値より周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出手段と、前記周期的動作特徴値と前記周期的動作特徴判定閾値とを比較し、前期周期的動作特徴値が、前期周期的動作特徴判定閾値よりも小さいときは、異常行動と判定する周期的動作判定手段として機能させることにより異常検知することを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
請求項３に記載の発明は、画像の入力に応答して画像内の動物体の動作を元に、正常行動であるか、異常行動であるかを判定する異常検知方法であって、前記画像を取り込む画像取り込みステップと、異常行動を識別するための動作量判定閾値と周期的動作特徴判定閾値とを設定する閾値設定ステップと、前記画像取り込みステップにより取り込んだ撮影時刻が異なる２枚の画像を元に動作量を算出する動作量算出ステップと、前記動作量と前記動作量判定閾値とを比較し、前期動作量が、前期動作量判定閾値よりも大きいときは、異常行動の可能性ありと判定する動作量判定ステップと、前期動作量判定ステップにおいて、異常行動の可能性ありと判定した場合に、前記動作量より、動作量の値が一定時間内で最大となる時刻を複数求め、当該時刻における前記画像取り込み部により取り込んだ画像同士の相関値より周期的動作特徴値を算出する周期的動作特徴値算出ステップと、前記周期的動作特徴値と周期的動作特徴判定閾値とを比較し、前期周期的動作特徴値が、前期周期的動作特徴判定閾値よりも小さいときは、異常行動と判定する周期的動作判定ステップを有し、異常検知することを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２３】
また、周期的な動作を特徴付けるデータの算出方法は、例えば、ステップＳ１にて算出した２枚の画像の動作量の値に対してスペクトルを算出し、ある周波数に対して値が高くなるデータを周期的動作特徴値が高いとする方法を用いる。スペクトルを算出する元となるデータは例えば２枚の画像の差分画像の輝度平均値でもよいし、２枚の画像の相関値でもよい。スペクトルを算出する方法は、例えば周知のフーリエ変換等を用いる。また、ある周波数は環境に合わせ、任意に設定できるものとする。図５は周期的な動作の連続した２枚の画像の差分画像の輝度平均値（図３）に対しスペクトルを算出したもの示す。図６は暴れなどの異常行動時の２枚の画像の差分画像の輝度平均値（図４）に対しスペクトルを算出したものを示す。図５の周期的な動作の場合は６Ｈｚの周波数成分においてスペクトルの値が大きくなり、図６の暴れなどの異常行動の場合、周期的な動作と比較してスペクトルの値が小さくなる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
以上のように、監視エリアを撮影する撮影装置１と、撮影装置１で撮影された撮影時刻が所定の時間異なる２枚の画像から画像内の動作量の算出および、周期的動作の特徴値を算出することで、動作が周期的かを判断することができ、体操等の大きな動きを異常行動と誤判定しない異常検知技術を得ることができる。