(57)【要約】【課題】システム管理者や機器管理者の負荷を増大させることなく、システム異常の発生を迅速に判断するシステムを構築することを課題とする。【解決手段】画像蓄積サーバ１はセンサ１３を備え、イベント発生を検知すると撮像部１１により画像を撮像する。イベントの検知情報は、統計情報管理部２２に蓄積され、単位時間内におけるイベント発生件数の平均値が求められる。異常判断部２３は、現在取得している単位時間内のイベント発生件数と平均値とを比較することにより異常を判断する。統計情報管理部２２は、時間帯ごとの平均値、あるいは曜日別の時間帯ごとの平均値を統計情報として蓄積しており、異常判断部２４は、過去の同一の時間帯、曜日の平均値との比較処理を行うことにより、より精度の高い異常判断を可能とする。【選択図】　　　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のイベントの発生を検知する検知手段と、
前記検知手段の検知するイベントの発生件数について所定時間あたりの統計値を算出する手段と、
現在検知している所定時間あたりのイベントの発生件数を前記統計値に基づいて評価することにより異常判断を行う判断手段と、
前記判断手段が異常と判断した場合、発報を行う発報手段と、
を備えることを特徴とする異常通知システム。
【請求項２】
請求項１記載の異常通知システムにおいて、さらに、
撮影手段と、
前記検知手段によってイベントの発生が検知されている間、前記撮影手段により画像を撮影するとともに撮影した画像を記憶手段に蓄積する手段と、
を備えることを特徴とする異常通知システム。
【請求項３】
請求項２に記載の異常通知システムにおいて、
前記発報手段は、
前記撮影手段が連続的に撮影した画像データ間の差分値が所定の閾値より小さくなった場合に発報を行う手段、
を含むことを特徴とする異常通知システム。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の異常通知システムにおいて、
前記検知手段は、
所定のイベントとして所定のエリア内への人の進入を検知する手段、
を含むことを特徴とする異常通知システム。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の異常通知システムにおいて、さらに、
異常原因に応じた障害管理局の情報を登録する手段、
を備え、
前記発報手段は、
異常の原因に応じて選択された障害管理局に対してネットワークを介して発報を行う手段、
を含むことを特徴とする異常通知システム。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の異常通知システムにおいて、
前記判断手段は、
イベントを検知した時間帯と同じ時間帯の過去の統計値との間で評価を行うことによって異常を判断する手段、
を含むことを特徴とする異常通知システム。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の異常通知システムにおいて、
前記判断手段は、
イベントを検知した曜日と同じ曜日の過去の統計値との間で評価を行うことによって異常を判断する手段、
を含むことを特徴とする異常通知システム。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のいずれかに記載の異常通知システムにおいて、
前記判断手段は、
イベントを検知した日の天候と同様の天候であった過去の日の統計値との間で評価を行うことによって異常を判断する手段、
を含むことを特徴とする異常通知システム。
【請求項９】
異常を検知するシステムであって、
端末局と、
前記端末局とネットワークを介して接続される基地局と、
前記基地局とネットワークを介して接続される管理局と、
を備え、
前記端末局は、
所定のイベントの発生を検知する検知手段と、
前記検知手段による検知情報を前記基地局に送信する手段と、
を備え、
前記基地局は、
受信した検知情報に基づいてイベント発生件数の所定時間あたりの統計値を算出する手段と、
所定時間あたりの前記検知手段によるイベントの検知件数を前記統計値に基づいて評価することにより異常判断を行う判断手段と、
前記判断手段が異常発生を判断した場合、前記管理局に発報を行う発報手段と、
を備えることを特徴とする異常通知システム。
【請求項１０】
請求項９記載の異常通知システムにおいて、
前記端末局は、さらに、
撮影手段と、
前記検知手段によってイベントの発生が検知されている間、前記撮影手段により画像を撮影する手段と、
撮影した画像を前記管理局に送信する手段と、
を備えることを特徴とする異常通知システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、システムの障害監視技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
センサ入力や外部トリガに反応し、所定の条件を満たす場合に画像を記録する画像蓄積サーバが存在する。画像蓄積サーバは、銀行のＡＴＭの防犯監視、エレベータの防犯・事故監視等に用いられている。また、画像蓄積サーバとネットワークとを組み合わせることで、遠隔地にある端末から画像蓄積サーバに蓄積された希望の映像を読み出し、閲覧することが可能である。また、遠隔地においてリアルタイム映像を閲覧することが可能である。
【０００３】
画像蓄積サーバが備えるセンサには、たとえば人感センサとして、感圧センサ、赤外線センサなどが用いられている。また、任意のトリガを入力する手段としてスイッチを用い、スイッチが押されると画像を記録するような方式もとられている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
銀行のＡＴＭやエレベータの監視システムでは、多数の画像蓄積サーバが設置される。そして、監視システムは、サーバ本体の他、カメラやマイクからなる外部光学系の機器、音声機器、センサ、ネットワークおよびそのインターフェース機器等、多数の要素から成り立っており、単体の装置に比べ故障や調整不良などの障害が発生する可能性は必然的に高くなる。
【０００５】
この時、ネットワーク系の障害であれば、通信が不能となるので、その判断は比較的容易である。しかし、センサ等の機器に障害が発生し、ＡＴＭの利用者を正しく認識できない場合においては、簡単にその障害を確認することができない。これは、センサが故障しているのか、実際に利用者が存在しないのかを簡単に区別することができないからである。画像蓄積サーバにおいて記録された画像をネットワークを介して逐次チェックするという方法をとれば、このような障害も早期に発見することが可能となるだろうが、この作業は非常に労力を要する。
【０００６】
そこで、本発明は、システム管理者、機器管理者等の負担を増大させることなく、システム異常の確認を迅速に行うシステムを構築することを課題とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明においては、人数や利用者数などの統計を集計する手段により、端末ごとのイベント発生回数あるいは画像記録数の平均値（通常値）を求め、その平均値から極端に異なる状況が発生した場合、システムのいずれかに異常が発生したと判断し、その旨を管理者や閲覧者に発報する仕組みを構築する。
【０００８】
すなわち、請求項１の発明は、所定のイベントの発生を検知する検知手段と、前記検知手段の検知するイベントの発生件数について所定時間あたりの統計値を算出する手段と、現在検知している所定時間あたりのイベントの発生件数を前記統計値に基づいて評価することにより異常判断を行う判断手段と、前記判断手段が異常と判断した場合、発報を行う発報手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項２の発明は、請求項１記載の異常通知システムにおいて、さらに、撮影手段と、前記検知手段によってイベントの発生が検知されている間、前記撮影手段により画像を撮影するとともに撮影した画像を記憶手段に蓄積する手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項３の発明は、請求項２に記載の異常通知システムにおいて、前記発報手段は、前記撮影手段が連続的に撮影した画像データ間の差分値が所定の閾値より小さくなった場合に発報を行う手段、を含むことを特徴とする。
【００１１】
請求項４の発明は、請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の異常通知システムにおいて、前記検知手段は、所定のイベントとして所定のエリア内への人の進入を検知する手段、を含むことを特徴とする。
【００１２】
請求項５の発明は、請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の異常通知システムにおいて、さらに、異常原因に応じた障害管理局の情報を登録する手段、を備え、前記発報手段は、異常の原因に応じて選択された障害管理局に対してネットワークを介して発報を行う手段、を含むことを特徴とする。
【００１３】
請求項６の発明は、請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の異常通知システムにおいて、前記判断手段は、イベントを検知した時間帯と同じ時間帯の過去の統計値との間で評価を行うことによって異常を判断する手段、を含むことを特徴とする。
【００１４】
請求項７の発明は、請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の異常通知システムにおいて、前記判断手段は、イベントを検知した曜日と同じ曜日の過去の統計値との間で評価を行うことによって異常を判断する手段、を含むことを特徴とする。
【００１５】
請求項８の発明は、請求項１ないし請求項７のいずれかに記載の異常通知システムにおいて、前記判断手段は、イベントを検知した日の天候と同様の天候であった過去の日の統計値との間で評価を行うことによって異常を判断する手段、を含むことを特徴とする。
【００１６】
請求項９の発明は、異常を検知するシステムであって、端末局と、前記端末局とネットワークを介して接続される基地局と、前記基地局とネットワークを介して接続される管理局と、を備え、前記端末局は、所定のイベントの発生を検知する検知手段と、前記検知手段による検知情報を前記基地局に送信する手段と、を備え、前記基地局は、受信した検知情報に基づいてイベント発生件数の所定時間あたりの統計値を算出する手段と、所定時間あたりの前記検知手段によるイベントの検知件数を前記統計値に基づいて評価することにより異常判断を行う判断手段と、前記判断手段が異常発生を判断した場合、前記管理局に発報を行う発報手段と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
請求項１０の発明は、請求項９記載の異常通知システムにおいて、前記端末局は、さらに、撮影手段と、前記検知手段によってイベントの発生が検知されている間、前記撮影手段により画像を撮影する手段と、撮影した画像を前記管理局に送信する手段と、を備えることを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明する。
【００１９】
｛実施の形態１｝
＜画像蓄積サーバ＞
図１は、画像蓄積サーバ１の機能ブロック図である。画像蓄積サーバ１は、撮像部１１において撮影した被写体の画像と、マイク１２で取得した音声とを蓄積するサーバである。また、画像蓄積サーバ１は、撮影した画像や音声をネットワーク経由で他の端末に配信する。
【００２０】
画像音声処理部１５は、撮像部１１およびマイク１２から入力した画像および音声データにエンコード等の処理を行う。画像音声処理部１５から出力された画像および音声のデータは、内部記憶領域１６に蓄積される。あるいは、画像音声処理部１５から出力された画像および音声のデータは、ネットワークを介した端末からの配信要求を受けて情報配信部１７により配信される。
【００２１】
また、画像蓄積サーバ１は、センサ１３を備えている。センサ１３は、たとえば赤外線センサ、感圧センサなどである。ここでは、センサ１３は、赤外線センサであって、人の出入りを検知するために利用される。このような用途、つまり、人の出入りを検知するセンサとしては、赤外線センサや感圧センサなどの外部機器を利用するほか、画像蓄積サーバ１の取得した画像を解析することによっても実現することが可能である。
【００２２】
センサ１３の検知した情報は、トリガ入力部１４に出力される。トリガ入力部１４が入力した検知情報は、後述する異常通知処理において利用される。また、トリガ入力部１４においてイベントの検知情報が入力された場合に、画像音声処理部１５が、撮像部１１およびマイク１２から出力される画像および音声を内部記憶領域１６に出力するようにしている。すなわち、画像蓄積サーバ１は、イベントが発生している場合のみ、画像を蓄積するような制御を行うことが可能である。
【００２３】
このように、現地側（画像蓄積サーバ側）で画像を蓄積するのは、以下のような理由による。
【００２４】
常時大量の動画データを流しつづけずに、見たい時や一定の時刻あるいは必要な時間範囲で動画を閲覧することによりネットワーク帯域負荷の削減を実現することが可能である。
【００２５】
常時大量の動画データを流さず、必要な時に必要な時間あるいは複数の画像蓄積サーバのうち必要な地点の動画を閲覧するビデオ・オン・デマンド方式が可能となる。
【００２６】
閲覧側で複数の地点のサーバから送られてくる動画像を逐次記録蓄積していると、ハードディスクなどの記憶装置の容量に負荷が発生するので、現地サーバ側に一時的にあるいは恒常的に画像を蓄積し記憶容量の負荷分散を行うことで、端末機器間の記録領域の負荷分散が可能となる。
【００２７】
センサによって侵入者を検知した場合などに発報処理し、画像をネットワークで配信するという方式でも目的が達成される。この時、蓄積画像を、センサが発報する数秒前などから読み出して配信することで異常時の前後の現場状況を確認することが可能である。
【００２８】
＜異常通知システム＞
次に、異常通知システムについて説明する。異常通知システムは、障害の検知および障害の判断および発報を行うシステムであり、ある目的のために稼動している別のシステムの一部としてシステムの信頼性を維持するために必要となるシステムである。本実施の形態においては、前述した画像蓄積サーバ１を用いて閲覧局３に画像を配信する画像配信システムを運用するにあたって、この画像配信システムの障害を監視することを目的として異常通知システムが利用される場合を例に説明する。
【００２９】
図２は、異常通知システムの全体図である。異常通知システムは、複数の画像蓄積サーバ１Ａ，１Ｂ・・・と、これら画像蓄積サーバ１Ａ，１Ｂ・・・とネットワークを介して接続された閲覧局３とを含んでいる。
【００３０】
各画像蓄積サーバ１Ａ，１Ｂは、図１で示した各手段を備えている。したがって、各画像蓄積サーバ１Ａ，１Ｂは、撮像部１１、マイク１２等を備え取得した画像および音声を蓄積あるいは配信する機能や、センサ１３により人の出入りを検知する機能等を備えている。ただし、図２においては、それら図１で示した各手段は図示省略している。
【００３１】
そして、画像蓄積サーバ１Ａ，１Ｂは、図１で示した画像蓄積サーバとしての機能の他に、異常通知処理を実行するための各種機能を備えている。すなわち、画像蓄積サーバ１Ａ，１Ｂは、異常通知処理に関わる機能部として、稼動状況取得部２１、統計情報管理部２２、異常判断部２３、異常発報部２４、発報宛先管理部２５、タイマ２６を備えている。
【００３２】
稼動状況取得部２１は、前述したトリガ入力部１４が入力した検知情報を稼動状況として入力する機能部である。
【００３３】
統計情報管理部２２は、稼動状況取得部２１が入力した検知情報を蓄積するとともに、これら蓄積された検知情報をもとに統計情報を生成、蓄積する機能部である。統計情報の内容については後述する。
【００３４】
異常判断部２３は、稼動状況取得部２１が取得した現在の検知情報と、統計情報管理部２２が蓄積している統計情報とを比較することにより、異常を判断する機能部である。たとえば、統計情報管理部２２の蓄積している統計情報のうち、検知情報の平均値と現在の検知情報とを比較することにより、異常の発生を推定する機能などを備えている。
【００３５】
異常発報部２４は、異常判断部２３において異常が発生していると判断された場合に、ネットワークを介して閲覧局３に異常発報を行う機能部である。
【００３６】
発報宛先管理部２５は、異常発報を行う端末情報を管理する機能部である。つまり、異常種別によって異常発報を行う宛先があらかじめ決められており、異常発報部２４は、異常判断部２３において判断された異常種別と、発報宛先管理部２５に登録された端末情報とを参照することにより、異常種別に応じて異常発報を行う送信先を決定するようにしているのである。
【００３７】
タイマ２６は、現在の日時、曜日などを出力するシステムタイマである。異常判断部２３は、タイマ２６から入力した時間情報を考慮したうえで異常発生の判断を行う。
【００３８】
＜統計情報および異常判断＞
次に、統計情報管理部２２の管理する統計情報について説明する。ここでは、画像蓄積サーバ１Ａには、センサ１３として赤外線センサが取り付けられ、ある領域内への人の侵入を検知するように設置されているものとする。そして、センサ１３により人の侵入が検知された場合には、撮像部１１が撮影した画像を内部記憶領域１６に蓄積するようにしている。また、稼動状況取得部２１は、センサ１３から検知情報を入力することにより、人の進入というイベントの発生状況を把握することができる。
【００３９】
稼動状況取得部２１が、常時、イベントの発生を入力し、この発生状況を統計情報管理部２２に出力することによって、統計情報管理部２２は、イベントの発生件数を集計することが可能である。
【００４０】
たとえば、あるまとまった期間利用者（あるいは進入者）の出現件数を集計し、この集計値からある単位時間（たとえば１時間など）における平均値をとることにより、単位時間内の平均利用者数を算出することができる。これにより、稼動状況取得部２１が現在取得している単位時間内の利用者数と統計情報管理部２２が算出し蓄積している単位時間内の平均利用者数を比較することにより、異常判断を行うことが可能である。
【００４１】
異常の判断方法は、特に限定されるものではないが、あらかじめ閾値を定め、閾値を越える変動があった場合に異常と判断する方法が考えられる。たとえば、単位時間内の平均利用者数に比べて現在の利用者数が３０％以上増減している場合には、異常と判断するなどの方法がとられる。
【００４２】
全ての日時、曜日において、均一にイベントが発生する場合には、単純に平均利用者数との比較をとることにより、異常判断を行うことが可能である。しかし、実際には、検知対象となる人が利用（あるいは進入）する場所、目的の特性は様々であるため、日時、曜日等によって、判断基準を設定する必要がある。
【００４３】
そこで、統計情報管理部２２は、時間帯ごとの利用者平均値、曜日ごとの平均値、または、これらを組み合わせた各曜日の特定時間帯ごとの利用者平均値を統計情報として蓄積している。
【００４４】
図３は、銀行のＡＴＭに訪れる利用者数の統計情報であり、曜日別時間帯ごとの利用者平均値を表にしたものである。銀行のＡＴＭという特性上、平日の昼間時間帯において利用者数が多くなっている。これに対して、平日の１５：００−１６：００といった時間帯は、利用者数が比較的少なくなっている。このような場合にも、時間帯や曜日を考慮せずに、全時間の平均利用者数との比較処理を行った場合には、正確な異常判断を行うことはできない。
【００４５】
そこで、異常判断部２３は、現在取得している利用者数と平均値とを比較する場合には、内蔵するタイマ２６から現在の曜日、時間帯を取得することにより、同一の曜日あるいは同一の時間帯の利用者平均値との間で比較処理を行うようにしているのである。
【００４６】
図３で示した例であれば、月曜日１６：００−１７：００の時間帯において利用者数が２０人と検知された場合には、平均値と同じであるので、正常な稼動状態であると言える。しかし、同じ月曜日でも１２：００−１３：００の時間帯において利用者数が２０人である場合には、平均値（６０人）と比べて極端に利用者数が少ないので、システムに何らかの異常が発生していると判断することができる。
【００４７】
このように利用者数が減少した場合には、センサの故障や調整不良のほかに、ＡＴＭ機器自身が不調であって、ＡＴＭ自体を利用ができないといったケースも想定されるが、いずれのケースであっても何らかの確認作業が必要である。また、異常か否かが疑わしい場合にも、システムの信頼性向上という観点からは、異常と判断することが望ましいと考えられる。
【００４８】
また、過去の同一の日付の平均値と比較するという方式も有効である。たとえば、毎月２５日の給料日には、ＡＴＭの利用者数が増加するなどの個別の特性を考慮することが可能である。また、給料日明けの月曜日に利用者数が増加するなどの特性を考慮することもできる。
【００４９】
時間帯や曜日ごとの統計情報を利用するほかにも、様々な統計情報を利用することが可能である。たとえば、天候に応じた統計情報をとるようにしてもよい。銀行のＡＴＭであれば雨の日には利用者数が減少する場合が多いので、晴天の日と区別して異常判断をすると有効である。
【００５０】
これら統計情報は、各画像蓄積サーバ１Ａ，１Ｂ・・・が、それぞれ自身の機器における固有の情報として統計情報を蓄積している点が重要である。前述した例であれば、雨の日に利用者数が減少するというのは、個々の画像蓄積サーバ１に固有の情報である。なぜなら銀行ＡＴＭへ行くのに傘をさす必要があり、しかも駅からの距離が長いといった立地条件であれば、当然に利用者数は減少するのであろうが、地下街にある銀行ＡＴＭや駅の構内にあるような銀行ＡＴＭであれば、利用者数があまり減少することはないであろう。このような立地条件による違いも考慮し、統計情報は、各画像蓄積サーバ１が個々に保有し、逐次更新するようにしているのである。また、統計情報は、情報の特性に応じて、たとえば１週間あるいは１ヶ月などの期間に蓄積した検知情報をもとに集計される。
【００５１】
＜異常種別に応じた発報宛先＞
前述のように、発報宛先管理部２５は、異常種別に応じた複数の発報宛先情報を管理している。異常判断部２３は、稼動状況取得部２１の取得する検知情報に基づいて異常の発生原因を推定することが可能である。
【００５２】
たとえば、画像や検知情報が正常に送信されている場合は、ネットワーク系の障害は発生していないと判断できる。しかし、イベントの発生件数が異常に多い場合には、センサ１３に障害が発生していると推定することが可能である。また、イベントの発生件数がゼロになった場合にもセンサ１３に障害が発生していると推定することができる。
【００５３】
一方、イベントの発生件数は、統計情報管理部２２に蓄積された平均値に近い値であれば、センサ１３に異常は発生していないと推定できるが、送信されてくる画像が全て真っ黒の画像である場合には、光学系を含む撮像部１１に障害が発生していると推定することができる。このような場合の判断基準としては、たとえば、送信されてくる画像のフレーム間差分をとるという方法が考えられる。被写体の全く撮影されていない画像に対してフレーム間差分をとれば、差分がゼロに近い状態で続くことになる。このような場合、ある閾値よりも差分値が小さくなれば撮像系統に異常が発生していると判断することができる。つまり、センサ１３に異常がなく、人の侵入を正確に判断しているにも関わらず、被写体の画像が撮影されていないわけであるから、撮像部１１を含む撮像系統に何らかの障害が発生していると推定することができるのである。
【００５４】
また、同様の考え方から連続して受信したフレーム画像を動画圧縮した場合に、極端に画像データサイズが小さくなる場合にも、被写体が撮影されていないと判断することが可能である。
【００５５】
また、差分や圧縮処理後のデータを比較する方法以外に、そのままのデータサイズで判断する方法も考えられる。たとえば、受信した画像のデータサイズが極端に小さい場合には、画像ファイルが壊れているなど、デジタル処理工程のいずれかにおいて障害が発生していると推定することが可能である。
【００５６】
また、外部から何ら情報が送信されてこない場合にはネットワーク系の障害が発生していると推定することができる。このような場合であっても、閲覧局や管理局との間のネットワーク系が正常であれば、発報処理を行うことが可能である。
【００５７】
異常判断部２３は、あらかじめ定められた基準にしたがって、上記のような判断を行うことにより異常原因を推定する。そして、発報宛先管理部２５に登録された異常種別に応じた宛先情報から異常発報を行うべき端末を特定するのである。たとえば、センサや撮像部の障害であればそれぞれの機器管理者の利用する端末、ネットワーク系の障害であればネットワーク管理者の利用する端末を宛先として発報を行うのである。
【００５８】
このように、異常種別に応じた発報を行うことにより、迅速に障害対策をとることが可能である。また、異常発生時には、各管理者に発報が行われるため、各管理者は、配信画像を常に監視、チェックするといった労力を低減させることが可能である。各管理者は、異常発報があった際に、画像蓄積サーバ１の蓄積する画像をチェックすればよいのである。
【００５９】
｛実施の形態２｝
次に、図４および図５を参照しながら本発明の実施の形態２について説明する。図４に示すように実施の形態２にかかる異常通知システムは、画像蓄積サーバ１，１・・・と、基地局５と、閲覧局３、管理局４とを含んでいる。閲覧局３は、実施の形態１と同様、画像蓄積サーバ１の配信する画像を閲覧し、システムの異常監視を行う機能を有し、管理局は各機器の管理者やネットワーク管理者の利用する端末局である。
【００６０】
そして、異常通知処理に関わる機能部は、実施の形態１と異なり基地局５が備える構成となっている。したがって、各画像蓄積サーバ１は、図１で示した各機能部を備えるが、各画像蓄積サーバ１は、図２に示したように異常通知処理に関わる機能部を備えていない。
【００６１】
画像蓄積サーバ１は、センサ１３よりイベントの発生を検知すると、この検知情報をネットワークを介して基地局５に送信する。もしくは、基地局５側から定期的に画像蓄積サーバ１に対して検知情報を取得するような処理方式でもよい。基地局５では、稼動状況取得部５１が検知情報を取得する。統計情報管理部５２は、各画像蓄積サーバ１，１・・・から送信される検知情報を取得し、個別の統計情報を蓄積する。そして、実施の形態１と同様に、異常判断部５３は、稼動状況取得部５１が現在取得している検知情報と、統計情報管理部５２が蓄積している各画像蓄積サーバ１に対応した統計情報とを比較することにより（時間、曜日などに応じた比較を行う場合には、タイマ５６より情報を取得して）、異常の判断を行う。異常発生と判断された場合には、異常発報部５４が発報宛先管理部５５に登録されている異常種別ごとの宛先情報を取得し、該当する宛先（閲覧局４あるいは管理局４など）に異常を発報するのである。
【００６２】
図５は、実施の形態２の異常通知システムを銀行ＡＴＭの監視システムに適応した例を示す図である。複数の銀行ＡＴＭ１０Ａ，１０Ｂ・・・において設置された画像蓄積サーバ１からは、画像および検知情報（利用者数）がネットワークを介して基地局５に送信される。基地局５では、画像を非常・異常監視センタ（管理局４）に中継送信するとともに、取得した検知情報に基づいて統計情報を蓄積する。また、現在の検知情報と統計情報を比較することにより異常判断を行い、異常が発生したと判断した場合には、ＡＴＭ機器故障管理者あるいは非常・異常監視センタに発報を行う。これにより、ＡＴＭ機器故障管理者および非常・異常管理センタにおいて障害調査および復旧対策がとられるのである。
【００６３】
このように、実施の形態２においては，異常通知処理に関わる機能を基地局が備えるので、各画像蓄積サーバ１の構成をより簡素化し、処理を基地局に集中させることが可能である。画像蓄積サーバ１は、各監視地点において多数設置されるものであるので、このように装置構成を簡素化できるメリットは大きい。
【００６４】
また、上記の説明においては、基地局５の統計情報管理部５２は、各画像蓄積サーバ１，１・・・ごとの統計情報を管理すると説明した。画像蓄積サーバごとに統計情報を管理するメリットは実施の形態１において説明した通りである。
【００６５】
さらに、実施の形態２においては、統計情報管理部５２は、各画像蓄積サーバに対応する統計情報のほかに、複数の画像蓄積サーバ１，１・・・の検知情報を集計した統計情報を管理することが可能である。たとえば、同じような立地条件にある同じような用途で利用される施設であれば、利用者数の分布は似たものになるであろうから、これらに共通した統計情報を管理すれことが可能である。このような方式をとれば、統計情報自体の信頼性も維持することが可能である。
【００６６】
｛システムの適用例および変形例｝
上述した実施の形態においては、異常通知システムを銀行ＡＴＭの防犯監視システムに適用させた場合を例に説明した。他にも、この異常通知システムは、エレベータの防犯・事故監視システム、自動販売機の監視システム、作物の生育管理システムなど広範囲に適用させることが可能である。
【００６７】
また、上記実施の形態において、画像蓄積サーバ１が備えるセンサ１３は、赤外線センサなど利用者の意思に関わらずイベントの発生を検知するものを例に説明したが、イベントの発生検知手段としては、利用者がスイッチを押した場合にイベントを検知するといった方式のものを採用してもよい。
【００６８】
また、上述した実施の形態においては、統計情報管理部２２，５２に蓄積されている統計情報は、それぞれ画像蓄積サーバ１や基地局５において管理され、自動的な異常判断と異常発報処理へと連携されるものであったが、統計情報管理部２２，５２に蓄積されている統計情報を、閲覧局または他の端末局などからネットワークを介して任意のタイミングで読み出すことも可能である。
【００６９】
そして、統計情報をネットワーク経由で読み出した他の端末において、過去の統計情報（平均値等）と比較判断したり、現在の検知情報と比較判断するなどの判断、解析手順を人手で行うようにしてもよい。このように、本発明の異常検知システムは柔軟な運用が可能である。
【００７０】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１記載の発明では、イベントの発生件数の統計をとることにより異常判断を行うので、管理者が監視するという手順では多大な労力を必要とする異常判断を容易に実行することが可能である。
【００７１】
請求項２記載の発明では、イベント発生時に画像を撮影、蓄積しているので、必要な画像を効率的に蓄積することが可能である。
【００７２】
請求項３記載の発明では、画像の差分値が極端に小さくなった場合に発報するので、撮影画像が正常でない場合の異常判断を行うことが可能である。
【００７３】
請求項４記載の発明では、人の侵入をイベントとして検知するので、各種施設内の監視用途に利用可能である。
【００７４】
請求項５記載の発明では、ネットワークを介して障害種別に応じた管理者に発報処理を行うので、障害調査、対策を迅速に行うことが可能である。
【００７５】
請求項６記載の発明では、同じ時間帯の過去の平均値と現在の検知情報とを比較するので、イベントの発生と時間との間に相関関係のあるケースにおいて、精度の高い異常判断を行うことが可能である。
【００７６】
請求項７記載の発明では、同じ曜日の過去の平均値と現在の検知情報とを比較するので、イベントの発生と曜日との間に相関関係のあるケースにおいて、精度の高い異常判断を行うことが可能である。
【００７７】
請求項８記載の発明では、同様の天候の過去の平均値と現在の検知情報とを比較するので、イベントの発生と天候との間に相関関係のあるケースにおいて、精度の高い異常判断を行うことが可能である。
【００７８】
請求項９、１０記載の発明は、基地局において異常判断を行うシステム形態でり、各画像配信局の構成を簡素化することで、効率的なシステム構成とすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態にかかる画像蓄積サーバの機能ブロック図である。
【図２】実施の形態１にかかる異常通知システムの全体図および機能ブロック図である。
【図３】銀行ＡＴＭの利用者数の統計情報を示す図である。
【図４】実施の形態２にかかる異常通知システムの全体図および機能ブロック図である。
【図５】実施の形態２の利用例を示す図である。
【符号の説明】
１　　画像蓄積サーバ
３　　閲覧局
４　　管理局
５　　基地局
１１　撮像部
１２　マイク
１３　センサ
【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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