(57)【要約】【課題】人間の手を介在させることなく自動的に異常事象を検出することが出来る異常事象検出装置を提供する。【解決手段】本発明の異常事象検出装置１は異常事象を監視すべき監視領域の画像を撮影する撮影手段７と、撮影手段７で撮影された画像を処理する画像処理手段５と、処理された画像に基づき監視領域で起こっている事態が所定の事態と一致すると判断された場合には監視領域で異常事象が発生していると判定する事象判定手段と、を備えている。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
異常事象を監視すべき監視領域の画像を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段で撮影された画像を処理する画像処理手段と、
前記処理された画像に基づき前記監視領域で起こっている事態が所定の事態と一致すると判断された場合には前記監視領域で異常事象が発生していると判定する事象判定手段と、
を備えたことを特徴とする異常事象検出装置。
【請求項２】
前記事象判定手段は、
前記監視領域で起こっている事態が前記監視領域に所定時間よりも長い時間動いていない人物が存在する事態である場合には前記監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴とする、請求項１に記載の異常事象検出装置。
【請求項３】
前記事象判定手段は、
前記監視領域で起こっている事態が前記監視領域に所定速度よりも高速で移動する人物が存在する事態である場合には前記監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴とする、請求項１に記載の異常事象検出装置。
【請求項４】
前記事象判定手段は、
前記監視領域で起こっている事態が前記監視領域に倒れている人物が存在する事態である場合には前記監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴とする、請求項１に記載の異常事象検出装置。
【請求項５】
前記事象判定手段は、
前記監視領域で起こっている事態が前記監視領域に非直線的に移動する人物が存在する事態である場合には前記監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴とする、請求項１に記載の異常事象検出装置。
【請求項６】
前記事象判定手段は、
前記監視領域で起こっている事態が前記監視領域における所定の物体が移動している又は無くなっている事態である場合には前記監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴とする、請求項１に記載の異常事象検出装置。
【請求項７】
前記事象判定手段は、
前記監視領域で起こっている事態が前記監視領域の明るさが所定レベル以下である事態である場合には前記監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴とする、請求項１に記載の異常事象検出装置。
【請求項８】
前記事象判定手段は、
前記監視領域で起こっている事態が前記監視領域に火炎又は煙が存在する事態である場合には前記監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴とする、請求項１に記載の異常事象検出装置。
【請求項９】
異常事象を監視すべき監視領域の音声を集音する集音手段と、
前記集音手段で集音された音声を処理する音声処理手段と、
前記処理された音声に基づき前記監視領域で起こっている事態が予め定められた所定の事態と一致すると判断されたときには前記監視領域で異常事象が発生していると判定する事象判定手段と、
を備えたことを特徴とする異常事象検出装置。
【請求項１０】
前記集音手段を複数有し、
前記事象判定手段によって前記処理された音声に基づき前記集音された音声の発生位置を算出する発生位置算出手段をさらに備えたことを特徴とする、請求項９に記載の異常事象検出装置。
【請求項１１】
前記事象判定手段は、
前記監視領域で起こっている事態が前記監視領域で所定レベル以上の大きさの音声が発せられた事態である場合には前記監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴とする、請求項９又は１０に記載の異常事象検出装置。
【請求項１２】
前記事象判定手段は、
前記監視領域で起こっている事態が前記監視領域で所定の周波数帯の音声が所定レベル以上の強さで発せられた事態である場合には前記監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴とする、請求項９又は１０に記載の異常事象検出装置。
【請求項１３】
前記事象判定手段は、
前記監視領域で起こっている事態が前記監視領域で所定の単語が発声された事態である場合には前記監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴とする、請求項９又は１０に記載の異常事象検出装置。
【請求項１４】
異常事象を監視すべき監視領域の画像を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段で撮影された画像を処理する画像処理手段と、
前記監視領域の音声を集音する集音手段と、
前記集音手段で集音された音声を処理する音声処理手段と、
前記処理された画像及び前記処理された音声に基づき前記監視領域で起こっている事態が所定の事態と一致すると判断された場合には前記監視領域で異常事象が発生していると判定する事象判定手段と、
を備えたことを特徴とする異常事象検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、犯罪・火災等の異常事象を監視すべき監視領域における異常事象を検出するための異常事象検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、地下歩道、店舗、金融機関、事務所等の監視すべき領域（「監視領域」という）における異常事象発生は、監視員が監視センターで防犯カメラ等で撮影した映像をモニターし目視で発見するか、異常事象発生の現場にいる人物が非常ボタンや電話等で通報することによって検出していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、監視員１人当たりに割り当てられた防犯カメラの数が多くなるに従い監視員の負担が大きくなり、監視員が検出すべき異常事象を見逃すこともある。また、現場にいる者が拘束され又は死亡していて通報できない場合もあり、現場からの通報による異常事象検出ができない場合もありうる。上記のように人間（監視員、現場の者等）を介在させて異常事象を検出する方法においては、監視員の負担が大きくなったり、異常事象を検出できない場合もありうるといった問題点があった。
【０００４】
そこで、本発明は上記問題点を解決し、人間の手を介在させることなく自動的に異常事象を検出することが出来る異常事象検出装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明の異常事象検出装置は異常事象を監視すべき監視領域の画像を撮影する撮影手段と、撮影手段で撮影された画像を処理する画像処理手段と、処理された画像に基づき監視領域で起こっている事態が所定の事態と一致すると判断された場合には監視領域で異常事象が発生していると判定する事象判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００６】
本願発明者らは撮影手段で撮影した画像のパターンと異常事象発生との間にはある程度の相関関係が存在することを見出した。本発明によれば撮影手段で撮影された画像に基づき、上記相関関係から異常事象発生の有無を判断し、自動的に異常事象発生が検出されるので人間による監視負担を軽減することができる。
【０００７】
また本発明の異常事象検出装置は、事象判定手段が、監視領域で起こっている事態が監視領域に所定時間よりも長い時間動いていない人物が存在する事態である場合には監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴としてもよい。
【０００８】
本願発明者らは、主な監視領域（例えば地下歩道、店舗、金融機関等）において、通常は長時間動かない人物がいる可能性は低いということを見出し、かかる人物は監視領域の画像を処理することにより比較的容易に検出できることに着目した。本発明によれば長時間動かない人物が存在する事態となった場合には異常事象が発生していると判定されるため、高い確率で異常事象の発生を検出することができる。
【０００９】
また本発明の異常事象検出装置は、事象判定手段が、監視領域で起こっている事態が監視領域に所定速度よりも高速で移動する人物が存在する事態である場合には監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴としてもよい。
【００１０】
本願発明者らは、主な監視領域において、通常は走って移動する人物がいる可能性は低いということを見出し、かかる人物は監視領域の画像を処理することにより比較的容易に検出できることに着目した。本発明によれば所定速度よりも高速で移動する人物が存在する事態となった場合には異常事象が発生していると判定されるため、高い確率で異常事象の発生を検出することができる。
【００１１】
また本発明の異常事象検出装置は、事象判定手段が、監視領域で起こっている事態が監視領域に倒れている人物が存在する事態である場合には監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴としてもよい。
【００１２】
本願発明者らは、主な監視領域において、通常は倒れている人物がいる可能性は低いということを見出し、かかる人物は監視領域の画像を処理することにより比較的容易に検出できることに着目した。本発明によれば倒れている人物が存在する事態となった場合には異常事象が発生していると判定されるため、高い確率で異常事象の発生を検出することができる。
【００１３】
また本発明の異常事象検出装置は、事象判定手段が、監視領域で起こっている事態が監視領域に非直線的に移動する人物が存在する事態である場合には監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴としてもよい。
【００１４】
本願発明者らは、主な監視領域において、通常人物は直線的に移動し、それ以外の異常な軌跡で移動する人物がいる可能性は低いということを見出し、かかる人物は監視領域の画像を処理することにより比較的容易に検出できることに着目した。本発明によれば非直線的に移動する人物が存在する事態となった場合には異常事象が発生していると判定されるため、高い確率で異常事象の発生を検出することができる。
【００１５】
また本発明の異常事象検出装置は、事象判定手段が、監視領域で起こっている事態が監視領域における所定の物体が移動している又は無くなっている事態である場合には監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴としてもよい。
【００１６】
本願発明者らは、主な監視領域において、通常移動しない物体（例えばＡＴＭ、レジ等）が移動する可能性は低いということを見出し、かかる状況は監視領域の画像を処理することにより比較的容易に検出できることに着目した。本発明によれば所定の物体が移動している又は無くなっている事態となった場合には異常事象が発生していると判定されるため、高い確率で異常事象の発生を検出することができる。
【００１７】
また本発明の異常事象検出装置は、事象判定手段が、監視領域で起こっている事態が監視領域の明るさが所定レベル以下である事態である場合には監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴としてもよい。
【００１８】
本願発明者らは、主な監視領域において、通常は明るさが一定レベル以上保たれており、暗くなる可能性は低いということを見出し、かかる状況は監視領域の画像を処理することにより比較的容易に検出できることに着目した。本発明によれば監視領域の明るさが所定レベル以下となる事態となった場合には異常事象が発生していると判定されるため、高い確率で異常事象の発生を検出することができる。
【００１９】
また本発明の異常事象検出装置は、事象判定手段が、監視領域で起こっている事態が監視領域に火炎又は煙が存在する事態である場合には監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴としてもよい。
【００２０】
本願発明者らは、主な監視領域において、通常は火炎や煙が存在する可能性は低いということを見出し、かかる状況は監視領域の画像を処理することにより比較的容易に検出できることに着目した。本発明によれば火炎又は煙が存在する事態となった場合には異常事象が発生していると判定されるため、高い確率で異常事象の発生を検出することができる。
【００２１】
また本発明の異常事象検出装置は、異常事象を監視すべき監視領域の音声を集音する集音手段と、集音手段で集音された音声を処理する音声処理手段と、処理された音声に基づき監視領域で起こっている事態が予め定められた所定の事態と一致すると判断されたときには監視領域で異常事象が発生していると判定する事象判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２２】
本願発明者らは集音手段で集音した音声のパターンと異常事象発生との間にはある程度の相関関係が存在することを見出した。本発明によれば集音手段で集音された音声に基づき、上記相関関係から異常事象発生の有無を判断し、自動的に検出されるので人間による監視負担を軽減することができる。
【００２３】
また本発明の異常事象検出装置は、集音手段を複数有し、事象判定手段によって処理された音声に基づき集音された音声の発生位置を算出する発生位置算出手段をさらに備えたことを特徴としてもよい。
【００２４】
本発明によれば複数の集音手段を有しているので、それぞれの集音手段により一つの音声を集音した場合に、例えば音源から集音手段までのそれぞれの距離差や角度を算出することによりその音声の発生位置を特定することができる。異常事象が発生した場合に異常な音声の発生位置が特定できれば、異常事象により早く対応することが可能となる。
【００２５】
また本発明の異常事象検出装置は、事象判定手段が、監視領域で起こっている事態が監視領域で所定レベル以上の大きさの音声が発せられた事態である場合には監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴としてもよい。
【００２６】
本願発明者らは、主な監視領域において、通常はあまりに大きな音声が発生する可能性は低いということを見出し、かかる音声は監視領域で集音した音声を処理することにより比較的容易に検出できることに着目した。本発明によれば所定レベル以上の大きさの音声が発せられた事態となった場合には異常事象が発生していると判定されるため、高い確率で異常事象の発生を検出することができる。
【００２７】
また本発明の異常事象検出装置は、事象判定手段が、監視領域で起こっている事態が監視領域で所定の周波数帯の音声が所定レベル以上の強さで発せられた事態である場合には監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴としてもよい。
【００２８】
本願発明者らは、主な監視領域において、通常はあまりに異常な周波数の音声が発生する可能性は低いということを見出し、かかる音声は監視領域で集音した音声を処理することにより比較的容易に検出できることに着目した。本発明によれば所定の周波数帯の音声が所定レベル以上の強さで発せられた事態となった場合には異常事象が発生していると判定されるため、高い確率で異常事象の発生を検出することができる。
【００２９】
また本発明の異常事象検出装置は、事象判定手段が、監視領域で起こっている事態が監視領域で所定の単語が発声された事態である場合には監視領域で異常事象が発生していると判定することを特徴としてもよい。
【００３０】
本願発明者らは、主な監視領域において、通常はあまりに異常な単語（例えば「殺すぞ」、「静かにしろ」、「金を出せ」、「キャー」等）が発声される可能性は低いということを見出し、かかる単語の発声は監視領域で集音した音声を処理することにより比較的容易に検出できることに着目した。本発明によれば所定の単語が発声された事態となった場合には異常事象が発生していると判定されるため、高い確率で異常事象の発生を検出することができる。
【００３１】
また本発明の異常事象検出装置は、異常事象を監視すべき監視領域の画像を撮影する撮影手段と、撮影手段で撮影された画像を処理する画像処理手段と、監視領域の音声を集音する集音手段と、集音手段で集音された音声を処理する音声処理手段と、処理された画像及び処理された音声に基づき監視領域で起こっている事態が所定の事態と一致すると判断された場合には監視領域で異常事象が発生していると判定する事象判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００３２】
本発明によれば、撮影された画像と集音された音声の双方に基づいて異常事象の発生が判断されるので、より正確に異常事象の検出をすることができる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、同一要素には同一符号を用い、重複する説明は省略する。
【００３４】
図１に本実施形態に係る異常事象検出装置の機器構成を示す。本実施形態の異常事象検出装置１は図１に示すとおり制御装置３、画像処理装置５（画像処理手段）、監視カメラ７（撮影手段）、音声処理装置９（音声処理手段）、集音マイク１１（集音手段）、記憶装置１３を備えている。
【００３５】
監視カメラ７は異常事象を監視すべき領域（監視領域）の画像を撮影できるように設置されており、撮影した画像データを画像処理装置５へ送ることができるようになっている。監視カメラ７の設置数は単数であっても複数であってもよく、また設置された監視カメラ７の台数も問わない。単位時間当たりに送る画像のコマ数は人物の通常の速さの動きを観察できる程度であればよい。監視カメラ７としては例えばＣＣＴＶカメラ等が用いられる。
【００３６】
画像処理装置５は監視カメラ７より送られた画像データを基に画像処理を行い、処理後のデータを制御装置３へ送るようになっている。あるいは画像処理を行わず未処理の画像データを制御装置３へ送ることもできる。画像処理装置５は、例えば、Ａ／Ｄ（analog-to-digital）変換器、ビデオフレームメモリ、画像処理プロセッサ及び信号出力インターフェースを備えて構成される。
【００３７】
Ａ／Ｄ変換器は、監視カメラ７の映像信号を入力し、それら映像信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換手段であり、例えば、ビデオＡ−Ｄコンバータなどが用いられる。ビデオフレームメモリは、変換された複数領域の画像データを記憶するものである。画像データは、ｘ軸、ｙ軸の座標点ごとに濃淡値や色信号を持つ画素の集合であり、その画素の濃淡は例えば８ビットの２５６階調とされる。
【００３８】
画像処理プロセッサは、ビデオフレームメモリに記憶された画像データを画像処理するものである。例えば、画像のエッジ抽出処理を行って被写体の境界線（エッジ）を検出することによって、被写体の形状を認識し、予め記憶された形状パターンと比較することにより各被写体を人物・物体・背景・その他の画像として区別して認識できるように処理を行う。また、信号出力インターフェースは、処理した画像データを外部へ出力するためのものである。
【００３９】
集音マイク１１は監視領域の音声を集音できるように監視領域に複数設置されており、集音した音声データを音声処理装置９へ送ることができるようになっている。設置された集音マイク１１の台数は問わず、単数でもよい。
【００４０】
音声処理装置９は、集音マイク１１より送られた音声信号を基に音声処理を行い、処理後のデータを制御装置３へ送るようになっている。音声処理装置９は、例えば、Ａ／Ｄ（analogue-to-digital）変換器、メモリ、音声処理プロセッサ、及び信号出力インターフェースを備えて構成される。
【００４１】
Ａ／Ｄ変換器は、集音マイク１１の音声信号を入力し、音声信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換手段である。メモリは、Ａ／Ｄ変換された音声データを記憶するものである。
【００４２】
音声処理プロセッサは、メモリに記憶された音声データを処理するものである。例えば、音声データを音声の周波数帯ごとに分解し、周波数帯ごとの強度を求めたり、音声データを予め記憶された言語辞書と比較して言語（単語）として認識し変換する役割を負う。また、音声処理プロセッサは監視領域に複数設置された集音マイク１１ａ、１１ｂ、…  のそれぞれの音声データの強さ・時間差等に基づき音声が発せられた位置を算出する。また、信号出力インターフェースは、処理したデータを外部へ出力するためのものである。
【００４３】
制御装置３は上記画像処理装置５、音声処理装置９の制御を行うとともに、それら装置から送られるデータを処理する。また、制御装置３は例えば記憶装置１３に記憶された異常事象パターン（異常事象が発生していると判断される画像データや音声データのパターン）と比較することによって監視領域に異常事象が発生しているか否かの判断を行う。
【００４４】
記憶装置１３には、異常事象に対応する画像データパターン・音声データパターンが異常事象パターンとして記憶されている。画像データパターンとは所定の時間分蓄積して記憶された連続的な画像データをいう。同様に音声データパターンとは所定の時間分蓄積して記憶された連続的な音声データとをいう。
【００４５】
例えば「人物が、所定の時間全く動かない」という画像データパターンは「死亡した人がいる又は拘束された人がいる」可能性が高いので、異常事象パターンとして記憶されている。また例えば、「所定レベルよりも大きな音声をふくむ」音声データパターンは、悲鳴を上げている人物又は恫喝している人物が存在する可能性が高いので、異常事象パターンとして記憶されている。記憶装置１３としては、例えば交換可能な記録媒体等が用いられる。
【００４６】
次に異常事象検出装置１が異常事象を検出する処理について図２のフロー図を参照しながら説明する。まず、監視カメラ７で撮影された画像が画像処理装置５へ読み込まれる（Ｓ１０２）。読み込まれた画像は画像処理装置５で処理がなされる（Ｓ１０４）。
【００４７】
画像処理装置５では例えば以下のような処理がなされ、画面中の被写体が人物・物体・背景・その他の画像として区別して認識される。まず図３に示すように、読み込まれた実画像２１に対してエッジ抽出の処理が行われる。エッジ抽出は実画像２１における濃淡の境界線を検出し、検出した境界線のみを残した画像データとする処理である。エッジ抽出処理後の画像２３の中には被写体２３１、２３２、２４１、２５１の４つの被写体が存在することが認識される。次に、認識された被写体の形状の特徴に基づくパターン認識処理が行われ、形状の特徴から被写体２３１、２３２は人物、被写体２４１は物体、被写体２５１は背景であるとそれぞれ区別して認識される。パターン認識処理は例えば被写体の形状を記憶装置１３に記憶された人物・物体・背景の特徴と比較することにより行われる。
【００４８】
画像処理装置５で処理された画像データは制御装置３へ読み込まれる。読み込まれた画像データは例えば制御装置３の内部メモリにおいて所定の時間蓄積され記憶される。所定の時間分蓄積された画像データにより画像データパターンが構成される（Ｓ１０６）。
【００４９】
次に、集音マイク１１で集音された音声が音声処理装置９へ読み込まれる（Ｓ１０８）。読み込まれた音声は音声処理装置９で処理がなされ（Ｓ１１０）、処理された音声データは制御装置３へ読み込まれる。読み込まれた音声データは例えば制御装置３の内部メモリにおいて所定の時間蓄積され記憶される。所定の時間分蓄積された音声データによって音声データパターンが構成される（Ｓ１１２）。
【００５０】
次に、構成された画像データパターンに所定の異常事象パターンが存在するか否かを判断する画像判断ルーチン（後述する）が実行される（Ｓ１１３）。画像判断ルーチンによって異常事象パターンが検出されたか否か（画像異常フラグ＝１か否か）が判断され（Ｓ１１４）、異常事象パターンが検出されている場合（画像異常フラグ＝１）には、異常事象が監視領域において発生しているものと判定され（Ｓ１２０）、異常事象に対応した警告が発せられる（Ｓ１２２）。警告は例えば監視員の近傍に設置されたディスプレイモニターに警告の表示がされたり、スピーカーから警告音が鳴らされたりすることによって発せられる。
【００５１】
Ｓ１１４において画像異常フラグ＝０と判断された場合には構成された音声データパターンに所定の異常事象パターンが存在するか否かの音声判断ルーチン（後述する）が実行される（Ｓ１１５）。音声判断ルーチンによって異常事象パターンが検出されたか否か（音声異常フラグ＝１か否か）が判断され（Ｓ１１６）、異常事象パターンが検出されている場合（音声異常フラグ＝１）には音声の発生位置を提示し（Ｓ１１８）、異常事象が監視領域において発生しているものと判定され（Ｓ１２０）、異常事象に対応した警告が発せられる（Ｓ１２２）。Ｓ１１６において音声異常フラグ＝０である場合にはそのままＳ１０２の処理に戻り異常事象検出処理が繰り返される。
【００５２】
続いて、上記画像判断ルーチン（Ｓ１１３）の処理内容について説明する。画像判断ルーチンでは制御装置３に蓄積された画像データパターンに所定の異常事象が予想されるようなパターン（異常事象パターン）が存在するか否かの判断がなされる。画像判断ルーチンでは画像データパターンに異常事象パターンが存在する場合には画像異常フラグがセットされ（画像異常フラグ＝１）、それ以外の場合には画像異常フラグがリセット（画像異常フラグ＝０）されるようになっている。以下、図４のフロー図を参照しながら説明する。
【００５３】
まずＳ３００では画像異常フラグ＝０とする。Ｓ３０１では画像データパターンに基づき、「所定時間よりも長い時間動いていない人物が存在する」か否かの判断が行われる。上記判断は例えば以下のように行われる。図５は所定時間内に蓄積された画像データを時系列順に表した画像データパターンである。図５に示すように画像データパターン中の人物２３３に注目し、所定の時間人物２３３の位置が移動せず、形状の変化も無い場合には「所定時間よりも長い時間動いていない人物が存在する」という異常事象パターン１が存在すると判定される。上記異常事象パターン１が存在すると判定された場合には画像異常フラグ＝１とされ、画像判断ルーチンを終了する（Ｓ３１０）。
【００５４】
監視対象となる地下歩道、店舗、金融機関、事務所等においては通常長時間動かない人物がいることは考えにくいため、上記の人物が存在する場合には死亡している又は拘束されている可能性が高いと考えられるためである。
【００５５】
Ｓ３０２では画像データパターンに基づき、「所定速度よりも高速で移動する人物が存在する」か否かの判断が行われる。上記判断は例えば以下のように行われる。図６は所定時間内に蓄積された画像データを時系列順に表した画像データパターンである。図６に示すように画像データパターン中の人物２３４に注目し、人物２３４の位置の移動速度が予め定められた所定の速度を超えている場合には「所定速度よりも高速で移動する人物が存在する」という異常事象パターン２が存在すると判定される。上記異常事象パターン２が存在すると判定された場合には画像異常フラグ＝１とされ、画像判断ルーチンを終了する（Ｓ３１０）。
【００５６】
監視対象となる地下歩道、店舗、金融機関、事務所等においては通常走って移動する人物がいることは考えにくいため、かかる人物が存在する場合には悪事をはたらいて逃走している人物がいる可能性が高いと考えられるためである。
【００５７】
Ｓ３０３では画像データパターンに基づき、「倒れている人物が存在する」か否かの判断が行われる。上記判断は例えば以下のように行われる。図７は所定時間内に蓄積された画像データを時系列順に表した画像データパターンである。図７に示すように画像データパターン中の人物２３５に注目し、所定の時間移動及び形状の変化が無く、人物２３５の形状が画面に対して横に長い形状となっている場合には「倒れている人物が存在する」という異常事象パターン３が存在すると判定される。上記異常事象パターン３が存在すると判定された場合には画像異常フラグ＝１とされ、画像判断ルーチンを終了する（Ｓ３１０）。
【００５８】
監視対象となる地下歩道、店舗、金融機関、事務所等においては通常地面に倒れている人物がいることは考えにくいため、かかる人物が存在する場合には死亡している又は体調不良で倒れている人物がいる可能性が高いと考えられるためである。
【００５９】
Ｓ３０４では画像データパターンに基づき、「非直線的に移動する人物が存在する」か否かの判断が行われる（Ｓ３０４）。上記判断は例えば以下のように行われる。図８は所定時間内に蓄積された画像データを時系列順に表した画像データパターンである。図８に示すように画像データパターン中の人物２３６に注目し、人物２３４の位置の移動軌跡が略直線軌跡でない場合には「非直線的に移動する人物が存在する」という異常事象パターン４が存在すると判定される。上記異常事象パターン４が存在すると判定された場合には画像異常フラグ＝１とされ、画像判断ルーチンを終了する（Ｓ３１０）。
【００６０】
監視対象となる地下歩道等においては通常直線移動以外の移動をする人物がいることは考えにくいため、かかる人物が存在する場合には喧嘩をしている人物又は体調が悪くまっすぐに歩けない人物がいる可能性が高いと考えられるためである。
【００６１】
Ｓ３０５では画像データパターンに基づき、「所定の物体が移動している又は無くなっている」か否かの判断が行われる（Ｓ３０５）。上記判断は例えば以下のように行われる。図９は所定時間内に蓄積された画像データを時系列順に表した画像データパターンである。図９に示すように画像データパターン中の物体２４２に注目し、物体２４２の位置が変化している又は物体２４２が無くなっている場合には「所定の物体が移動している又は無くなっている」という異常事象パターン５が存在すると判定される。上記異常事象パターン５が存在すると判定された場合には画像異常フラグ＝１とされ、画像判断ルーチンを終了する（Ｓ３１０）。
【００６２】
上記所定の物体としては通常であれば移動することがありえない物体（例えばＡＴＭ、両替機等）が予め設定されている。監視対象となる地下歩道、店舗、金融機関、事務所等において、ＡＴＭ、両替機等が移動することは考えにくいため、かかる物体が移動している又は無くなっている場合には盗難が起こっている可能性が高いと考えられるためである。
【００６３】
Ｓ３０６では画像データパターンに基づき、「監視領域の明るさが所定レベル以下である」か否かの判断が行われる（Ｓ３０６）。上記判断は例えば以下のように行われる。この判断は監視カメラ７から画像処理装置５に読み込まれた画像データが、未処理のまま制御装置３に読み込まれた画像データに基づいて行われる。制御装置３に読み込まれた画像データの画像全体の輝度平均が所定よりも低い場合には「監視領域の明るさが所定レベル以下である」という異常事象パターン６が存在すると判定される。輝度平均は例えば画像データの各ピクセルごとの輝度を画面全体にわたって平均する方法によって求められる。上記異常事象パターン６が存在すると判定された場合には画像異常フラグ＝１とされ、画像判断ルーチンを終了する（Ｓ３１０）。
【００６４】
監視対象となる地下歩道、営業中の店舗・金融機関・事務所等においては通常一定レベルの明るさが保たれているはずであり、暗くなることは考えにくいため、所定レベル以下の明るさとなっている場合には停電が起こっている又は悪事をはたらく人物が故意に照明を切った可能性が高いと考えられるためである。
【００６５】
Ｓ３０７では画像データパターンに基づき、「監視領域に火炎又は煙が存在する」か否かの判断が行われる（Ｓ３０７）。上記判断は例えば以下のように行われる。この判断は監視カメラ７から画像処理装置５に読み込まれた画像データが、未処理のまま制御装置３に読み込まれ蓄積された画像データパターンに基づいて行われる。
【００６６】
図１０は所定時間内に蓄積された画像データを時系列順に表した画像データパターンである。図１０に示すように画像データパターンの画面の一部において輝度が所定レベルよりも高く、且つ不規則にその形状を変化させている物が存在するときには監視領域内に火炎が存在していると判定される。また、最大輝度のピクセルと最小輝度のピクセルとの輝度差が所定値以下になったとき（画面のコントラストが所定よりも小さくなったとき）には、監視領域内に煙が充満していると判定される。かかる判定がなされた場合には「監視領域に火炎又は煙が存在する」という異常事象パターン７が存在すると判定される。上記異常事象パターン７が存在すると判定された場合には画像異常フラグ＝１とされ、画像判断ルーチンを終了する（Ｓ３１０）。
【００６７】
監視対象となる地下歩道、店舗、金融機関、事務所等において、通常火炎や煙が存在することは考えにくいため、かかる状態の場合には火災が起こっている可能性が高いと考えられるためである。
【００６８】
以上の異常事象パターンの何れも存在しない場合には画像異常フラグ＝０のまま画像判断ルーチンを終了する。
【００６９】
続いて、図２における上記音声判断ルーチン（Ｓ１１５）の処理内容について説明する。音声判断ルーチンでは制御装置３に蓄積された音声データパターンに所定の異常事象が予想されるようなパターン（異常事象パターン）が存在するか否かの判断がなされる。音声判断ルーチンでは音声データパターンに異常事象パターンが存在する場合には音声異常フラグがセットされ（音声異常フラグ＝１）、それ以外の場合には音声異常フラグがリセット（音声異常フラグ＝０）されるようになっている。以下、図１１のフロー図を参照しながら説明する。
【００７０】
まずＳ４００では音声異常フラグ＝０とする。Ｓ４０１では音声データパターンに基づき、「監視領域で所定レベル以上の大きさの音が発せられた」か否かの判断が行われる。上記判断は例えば以下のように行われる。図１２は所定時間内に蓄積された音声データパターンについて音声の周波数帯ごとの強度分布を表したヒストグラムである。曲線（ａ）は蓄積された音声データパターンについての分布であり、曲線（ｂ）は比較基準となる所定の分布を表している。図１２に示すように何れかの周波数成分において強度が所定の分布曲線を超えている場合には「監視領域で所定レベル以上の大きさの音が発せられた」という異常事象パターン１０１が存在すると判定される。上記異常事象パターン１０１が存在すると判定された場合には音声異常フラグ＝１とされ、音声判断ルーチンを終了する（Ｓ４１０）。
【００７１】
監視対象となる地下歩道、店舗、金融機関、事務所等において、通常あまりにも大きな音が発せられることは考えにくいため、かかる状態の場合には悪事をはたらく人物の恫喝や周囲の人の悲鳴、器物が破損するような事件等が起こっている可能性が高いと考えられるためである。
【００７２】
Ｓ４０２では音声データパターンに基づき、「監視領域で所定周波数帯の音声が所定レベル以上の強度で発せられた」か否かの判断が行われる。上記判断は例えば以下のように行われる。図１３は所定時間内に蓄積された音声データパターンについて音声の周波数ごとの強度分布を表したヒストグラムである。図１３に示すように所定の周波数帯の音声が強度が所定の強度を超えている場合には「監視領域で所定周波数帯の音声が所定レベル以上の強度で発せられた」という異常事象パターン１０２が存在すると判定される。上記異常事象パターン１０２が存在すると判定された場合には音声異常フラグ＝１とされ、音声判断ルーチンを終了する（Ｓ４１０）。
【００７３】
監視対象となる地下歩道、店舗、金融機関、事務所等において、通常あまりにも高い音や異常な周波数の音が発せられることは考えにくいため、かかる状態の場合には人の悲鳴、器物が破損するような事件等が起こっている可能性が高いと考えられるためである。
【００７４】
Ｓ４０３では音声データパターンに基づき、「監視領域で所定の単語が発せられた」か否かの判断が行われる。上記判断は例えば以下のように行われる。この判断は音声処理装置９によって「言語」として認識された言語データに基づいて行われる。上記言語データの中に予め設定された所定の単語が含まれている場合には「監視領域で所定の単語が発せられた」という異常事象パターン１０３が存在すると判定される。上記異常事象パターン１０３が存在すると判定された場合には音声異常フラグ＝１とされ、音声判断ルーチンを終了する（Ｓ４１０）。
【００７５】
所定の単語としては通常使用しない単語（例えば「殺すぞ」、「静かにしろ」、「金を出せ」、「キャー」等）があらかじめ設定される。監視対象となる地下歩道、店舗、金融機関、事務所等において、通常これらの単語が発せられることは考えにくいため、かかる状態の場合には何らかの事件等が起こっている可能性が高いと考えられるためである。
【００７６】
以上の異常事象パターンの何れも存在しない場合には音声異常フラグ＝０のまま音声判断ルーチンを終了する。
【００７７】
本実施形態の異常事象検出装置１によれば、上述したように異常事象の発生と相関関係が高い監視領域の事態の有無に基づいて異常事象の発生の有無を判断することとしているため、高い確率で異常事象の発生を検出することができる。また、異常事象発生の有無の判断基準となる上記事態は画像の画面上に現れる現象や処理音声上に現れる現象がシンプルなものを採用している。よって、監視カメラ画像の簡単な画像処理又は集音マイク音声の簡単な音声処理によってこれらの現象を検出し事態の有無を判定できるため、高価な機器や複雑な処理を必要とすることなく異常事象の発生を検出することができる。
【００７８】
なお、警告（図２のＳ１２２）があった場合は監視員が監視カメラ７の映像を目視で確認するようにしてもよい。こうすることにより、異常事象検出装置１の検出能力を補うことができ、より正確な異常事象の検出が可能となる。また、上記実施形態では画像データパターン、音声データパターンを個別に判断基準としているが、両者のパターンを組み合わせて判断基準としてもよい。例えば、画像データパターンがＡパターンで且つ音声データパターンがＢパターンであるときのみ異常事象と判断することとしてもよい。こうすることにより、更に正確な異常事象の検出が可能となる。また、異常事象パターンは本実施形態で挙げたパターンに限られず、他の異常事象パターンを基準としてもよい。
【００７９】
【発明の効果】
上述のとおり本発明によれば、人間の手を介在させることなく自動的に異常事象を検出することが出来る異常事象検出装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る異常事象検出装置の機器構成図である。
【図２】本実施形態に係る異常事象検出装置の異常事象検出処理のフロー図である。
【図３】エッジ抽出処理を説明するための図である。
【図４】画像判断ルーチンのフロー図である。
【図５】異常事象パターン１に該当する画像データパターンの例を示した図である。
【図６】異常事象パターン２に該当する画像データパターンの例を示した図である。
【図７】異常事象パターン３に該当する画像データパターンの例を示した図である。
【図８】異常事象パターン４に該当する画像データパターンの例を示した図である。
【図９】異常事象パターン５に該当する画像データパターンの例を示した図である。
【図１０】異常事象パターン７に該当する画像データパターンの例を示した図である。
【図１１】異常事象パターン１０１に該当する音声データパターンの強度分布の例を示した図である。
【図１２】異常事象パターン１０２に該当する音声データパターンの強度分布の例を示した図である。
【図１３】異常事象パターン１０３に該当する音声データパターンの強度分布の例を示した図である。
【符号の説明】
１…異常事象検出装置、３…制御装置、５…画像処理装置、７…監視カメラ、９…音声処理装置、１１…集音マイク、１３…記憶装置。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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