(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視エリアとしてエレベータの乗りかご内を所定フレーム間隔で連続撮影する監視カメラと、
この監視カメラによって撮影された少なくとも３枚以上の連続した画像を用いて、画像上の各点の加速度的な要素を含む動きデータを算出する動きデータ算出手段と、
この動きデータ算出手段によって算出された上記各画像の各点の動きデータの時間的な変化を表わす統計値を算出する第１の統計値算出手段と、
上記各画像の各点の動きデータの空間的な広がりを表わす統計値を算出する第２の統計値算出手段と、
上記第１および第２の統計値算出手段によって算出された統計値に所定の重み係数を乗じて、異常動作を判定するための評価値を算出する評価値算出手段と、
この評価値算出手段によって算出された評価値と予め設定された閾値とを比較し、上記評価値が上記閾値を超えた状態が所定時間継続した場合に上記監視エリアで人が異常動作しているものと判定する動作判定手段と、
上記監視カメラによって撮影された画像から上記乗りかごのドアの部分の画像を抽出し、その画像変化から上記乗りかごのドア開閉動作を検出するドア開閉検出手段と、
このドア開閉検出手段によって検出されたドアの開閉動作に基づいて、上記動作判定手段による異常動作の判定タイミングを制御する判定タイミング制御手段と、
を具備したことを特徴とする異常動作検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばエレベータの乗りかごにおいて、監視カメラによって撮影された画像から人の異常な動作（暴れなど）を検出する異常動作検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視カメラによって撮影された画像から人の異常な動作を検出する方法として、撮影画像から人の頭部などの身体の特定の部位を検出し、その特定の部位を時空間的に追跡するといった方法がある。しかしながら、この方法は、監視カメラによって身体の特定の部位を撮影することが必要となるため、エレベータの乗りかごのように、監視カメラの設置場所が制限される狭い閉空間では使えない。
【０００３】
そこで、エレベータでは、監視カメラによって撮影された２枚の画像を用い、画像上の各点の動きの向きや大きさを検出することによって、暴れ動作を判定する方法が用いられる（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００６−２７６９６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
通常、暴れでない人の動きは定速運動であり、暴れているときに加速度運動になる。上記特許文献１のように、２枚の画像間で各点の動きを検出する方法では、このような加速度運動までを含めて詳細に人の動きを解析することはできない。このため、乗りかご内で人が単に大きな動きをすると、暴れ動作と誤判定してしまう可能性があり、精度的に問題があった。
【０００５】
本発明は上記のような点に鑑みなされたもので、監視カメラで撮影された画像を用いて人の異常動作を高精度に検出することのできる異常動作検出装置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】
本発明に係る異常動作検出装置は、監視エリアとしてエレベータの載りかご内を所定フレーム間隔で連続撮影する監視カメラと、この監視カメラによって撮影された少なくとも３枚以上の連続した画像を用いて、画像上の各点の加速度的な要素を含む動きデータを算出する動きデータ算出手段と、この動きデータ算出手段によって算出された上記各画像の各点の動きデータの時間的な変化を表わす統計値を算出する第１の統計値算出手段と、上記各画像の各点の動きデータの空間的な広がりを表わす統計値を算出する第２の統計値算出手段と、上記第１および第２の統計値算出手段によって算出された統計値に所定の重み係数を乗じて、異常動作を判定するための評価値を算出する評価値算出手段と、この評価値算出手段によって算出された評価値と予め設定された閾値とを比較し、上記評価値が上記閾値を超えた状態が所定時間継続した場合に上記監視エリアで人が異常動作しているものと判定する動作判定手段と、上記監視カメラによって撮影された画像から上記乗りかごのドアの部分の画像を抽出し、その画像変化から上記乗りかごのドアの開閉動作を検出するドア開閉検出手段と、このドア開閉検出手段によって検出されたドアの開閉動作に基づいて、上記動作判定手段による異常動作の判定タイミングを制御する判定タイミング制御手段とを具備したことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、少なくとも３枚以上の連続した画像を用いて各点の動きデータを算出すると共に、その動きデータを時間的および空間的に解析することで、人の異常動作を高精度に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。  
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係る異常動作検出装置の構成を示すブロック図である。
【０００９】
図１に示すように、本実施形態における異常動作検出装置は、監視カメラ１０、変化部分抽出部１１、動きデータ算出部１２、時間的統計値算出部１３、空間的統計値算出部１４、評価値算出部１５、動作判定部１６を備える。
【００１０】
監視カメラ１０は、監視エリアに設置され、その監視エリアの画像を所定フレーム間隔で連続撮影する。本実施形態では、図２に示すように、上記監視エリアとしてエレベータの乗りかご２１を想定している。
【００１１】
エレベータの乗りかご２１には、着床時に開閉するドア２２が設けられていると共に、そのドア２２の横に操作盤２３が設置されている。操作盤２３には、行き先階を指定するための行き先階ボタン２４の他、戸開を指示するための戸開ボタン２５、戸閉を指示するための戸閉ボタン２６などが配設されている。また、非常時に外部に連絡するための非常呼びボタン２７が配設されている。
【００１２】
ここで、監視カメラ１０は、例えば乗りかご２１の天井面に設置される。なお、監視カメラ１０の設置場所は、天井面に限らず、乗りかご２１内の人の動きを監視できる場所であれば、どこでも良い。
【００１３】
変化部分抽出部１１は、監視カメラ１０によって撮影された各画像をフレーム単位で順に比較して、当該撮影画像の中で変化した部分（つまり、人が動いた部分）を抽出する。
【００１４】
動きデータ算出部１２は、少なくとも３枚以上の連続した画像を用い、上記変化部分抽出部１１によって抽出された変化部分を処理対象として、画像上の各点の動きに関わるデータ（以下、「動きデータ」と称す）を算出する。上記動きデータとしては、「速度」，「加速度」，「角速度」，「相関値」，「近似角速度」などがある。
【００１５】
時間的統計値算出部１３は、動きデータ算出部１２によって算出された各点の動きデータの時間的な変化を示す統計値を算出する。詳しくは、所定枚数分の画像から時系列順に得られる各点の動きデータを時間軸方向に平均化あるいは分散化した値を時間的な統計値として算出する。
【００１６】
空間的統計値算出部１４は、上記各点の動きデータの空間的な広がりを示す統計値を算出する。詳しくは、各画像の各点の動きデータを画像全体（フレームの画面全体）に渡って平均化あるいは分散化した値を空間的な統計値として算出する。
【００１７】
評価値算出部１５は、時間的統計値算出部１３および空間的統計値算出部１４によって算出された統計値に所定の重み係数を乗じて、異常動作を判定するための評価値を算出する。
【００１８】
動作判定部１６は、評価値算出部１５によって算出された評価値と予め設定された閾値とを比較して異常動作（暴れ）の判定を行う。詳しくは、評価値が閾値を超えた状態が所定時間継続している場合に異常動作と判定する。なお、異常動作の有無だけでなく、異常動作量とした連続した数値を出すことも可能である。
【００１９】
次に、本実施形態の動作を説明する。  
図３は本実施形態における異常動作検出装置による処理の流れを示すフローチャートである。
【００２０】
まず、監視カメラ１０によって一定間隔（または間隔Ｔ）で連続的に撮影された各画像を時系列順に１枚ずつ取り込んでいく（ステップＳ１１）。なお、以下の「フレーム（ｔ）」のｔは、サンプリングＮｏを示している。また、フレームレートは通常は３０枚／秒をさす場合が多いが、１０枚／秒のように少なくても構わない。
【００２１】
ここで、図４に示すように、変化部分抽出部１１において、撮影画像から人物や物の動きを抽出するため、フレーム（ｔ−１）とフレーム（ｔ）との差分計算を行い、変化している部分の画像を抽出する。図中のＡの部分が差分計算によって得られた変化部分の画像を示す。
【００２２】
通常、図５に示すように、画像の中で処理対象とする点（以下、計測点と称す）の個数は、画像のサイズによって予め固定的に決められているが、上記変化部分だけを処理対象とすることで、後述する統計値の計算量を抑えることができる。
【００２３】
次に、動きデータ算出部１２において、現在の画像、１フレーム前の画像、２フレーム前の画像の少なくとも３枚以上の画像を用いて、上記変化部分抽出部１１によって絞り込まれた計測点の動きデータを求める（ステップＳ１３）。
【００２４】
上述したように、動きデータとは、「速度」，「加速度」，「角速度」，「相関値」などである。少なくとも３枚以上の画像を用いて動きデータを求めるのは、「速度」だけでなく、加速度的な要素も含めて算出するためである。すなわち、通常、暴れでない人の動きは定速運動をしているので、速度だけを調べても意味がない。そこで、３枚以上の画像を用いて、「加速度」を含む動きデータを算出するものとする。
【００２５】
また、フレーム（ｔ−１）の画像上の計測点Ｑがフレーム（ｔ）の画像のどの位置に移動したかを推定する方法としては、以下のような方法を用いる。
【００２６】
すなわち、ある計測点Ｑについて、フレーム（ｔ−１）の画像の一部を切り出したテンプレートを作成し、フレーム（ｔ）の計測点Ｑを中心として探索範囲を走査しながら類似度を計算する。そして、最も類似度が高い箇所を探し出すことで、フレーム（ｔ）後での位置を推定する。
【００２７】
次に、時間的統計値算出部１３において、計測点の時間的統計値が算出される（ステップＳ１４）。この時間的統計値は、計測点の動きデータをｎフレーム単位で平均化あるいは分散化することで求められる。
【００２８】
今、時間的統計値として、加速度の平均値、相関値の平均値を算出する場合を例にして、具体的に説明する。
【００２９】
（１）加速度の平均値
加速度の平均値は、人物が一定速度で動作する場合は値が小さくなる傾向があるが、速度が連続的に変化するケースにおいて、異常動作を判別するために有効である。
【００３０】
フレーム（ｔ）における計測点Ｑの空間上の座標位置をｑ（ｔ）、１フレーム前の計測点Ｑの空間上の座標位置をｑ（ｔ−１）とすると、計測点Ｑの動きベクトルの大きさＶｑ（ｔ）は、
Ｖｑ（ｔ）＝ｑ（ｔ）−ｑ（ｔ−１）
となる。
【００３１】
また、２フレーム前の計測点Ｑの座標位置をｑ（ｔ−２）とすると、計測点Ｑの動きベクトルの大きさＶｑ（ｔ−１）は、
Ｖｑ（ｔ−１）＝ｑ（ｔ−１）−ｑ（ｔ−２）
となる。
【００３２】
ここで、時刻ｔでの計測点Ｑの動きの変化つまり加速度をαｑ（ｔ）とすると、以下のような式で求められる。
【００３３】
αｑ（ｔ）＝Ｖｑ（ｔ）−Ｖｑ（ｔ−１）
また、時刻ｔでのｎ枚のフレーム間での加速度の平均値（時間軸上のｎ個の加速度を平均化した値）をＭαｑとすると、以下のような式で求められる。なお、Ｍαｑは、ｑ点の加速度αの平均値Ｍを示している。
【００３４】
Ｍαｑ＝Σ（αｑｉ）／ｎ  
但し、ｉ＝ｔ〜（ｔ−ｎ＋１），ｎはフレーム枚数。
【００３５】
（２）相関値の平均値
フレーム間における動きベクトルの相関値の平均値は、暴れ量に反比例する。
【００３６】
図６および図７に示すように、フレーム（ｔ）における計測点ＱのベクトルをＶ１＝（ｘ１、ｙ１）、大きさをｄｖ１とし、フレーム（ｔ−１）におけるベクトルをＶ２＝（ｘ２、ｙ２）、大きさをｄｖ２とする。
【００３７】
ここで、フレーム（ｔ−１）のとフレーム（ｔ）間における動きベクトルの方向成分の変化量（相関値）をｃｏｓθとすると、
ｃｏｓθ＝（ｘ１ｘ２＋ｙ１ｙ２）／ｄｖ１ｄｖ２
となる。
【００３８】
また、時刻ｔにおけるｎ枚のフレーム間での相関値の平均値（時間軸上のｎ個の相関値を平均化した値）をＭｃθｑとすると、以下のような式で求められる。
【００３９】
Ｍｃθｑ＝Σ（ｃｏｓθｑｉ）／ｎ
但し、ｉ＝ｔ〜（ｔ−ｎ＋１），ｎはフレーム枚数。
【００４０】
なお、この他に、例えば角速度（回転速度）や疑似角速度（疑似回転速度）の平均値を求めることでも良い。
【００４１】
すなわち、角速度をω、時刻ｔにおけるｎ枚のフレーム間での角速度の平均値をＭωｑとすると、以下のように表せる。
【００４２】
ω＝θ／ｔ
Ｍωｑ＝｜Σ（θｑｉ）｜／ｎ
但し、ｉ＝ｔ〜（ｔ−ｎ＋１），θは０〜１８０度，ｎはフレーム枚数。
【００４３】
また、疑似角速度は、図８に示すように、上記相関値ｃｏｓθを変形し、暴れ量に比例させることで求められる。時刻ｔでの疑似角速度をＣωｑ（ｔ）、時刻ｔでの計測点Ｑの時間軸上のｎ個の疑似角速度の平均値をＭＣωｑとすると、以下のように表せる。
【００４４】
Ｃωｑ（ｔ）＝１−ＣＯＳθ
ＭＣωｑ＝｜Σ（Ｃωｑｉ）｜／ｎ
但し、ｉ＝ｔ〜（ｔ−ｎ＋１），θは０〜１８０度，ｎはフレーム枚数。
【００４５】
角速度ωや疑似角速度Ｃωの平均値は暴れ量に比例し、激しく方向転換を繰り返すような異常動作の場合に大きくなる傾向がある。
【００４６】
次に、空間的統計値算出部１４において、計測点Ｑの空間的統計値が算出される（ステップＳ１５）。この空間的統計値は、計測点Ｑの空間的な広がりを表わすものであり、時間的統計値算出部１３によって算出された統計値を用いて算出される。
【００４７】
すなわち、ｑ点の時間ｔにおける加速度αｑ（ｔ）の時間軸上の平均値Ｍαｑの画像全体の平均値をＸ１（ｔ）とすると、以下のようにして求められる。  
Ｘ１（ｔ）＝ΣＭαｑ／ｍ
但し、ｍ＝対象計測点全ての数，ｑ＝１〜ｍ；計測点。
【００４８】
また、時間ｔにおける疑似角速度Ｃωｑ（ｔ）の画像全体の平均値をＸ２（ｔ）とすると、以下のようにして求められる。  
Ｘ２（ｔ）＝ΣＭｃωｑ／ｍ
但し、ｍ＝対象計測点全ての数，ｑ＝１〜ｍ；計測点。
【００４９】
次に、評価値算出部１５において、異常動作の評価値が算出される（ステップＳ１６）。この評価値は、空間的統計値算出部１４によって最終的に得られた統計値に所定の重み係数を乗じた一次式によって算出される。
【００５０】
すなわち、時刻ｔでの異常動作の評価値をＹ（ｔ）とすると、次のような一次関数式にて算出される。
【００５１】
Ｙ（ｔ）＝ａ１＊Ｘ１（ｔ）＋ａ２＊Ｘ２（ｔ）＋ａ３＊Ｘ３（ｔ）＋・・＋ｂ
ここで、Ｘ１（ｔ），Ｘ２（ｔ），Ｘ３（ｔ）…は、空間的統計値算出部１４によって得られる各時点ｔにおける統計値である。また、ａ１，ａ２，ａ３…は重み係数、ｂは定数である。
【００５２】
なお、重み係数は、予め異常動作画像（人が異常な動作をしているときに撮影した画像）と正常動作画像（人が定常的な動作をしているときに撮影した画像）から求められた統計値を重回帰分析や判別分析した結果に基づいて設定される。例えば異常と正常の２カテゴリに分けるだけであれば、判別分析の方が優れている。しかし、異常の大きさによって異常のレベルを設ける場合、分類は３以上となるので回帰分析が適している。実際には正常、異常レベル１、２、３の４カテゴリに分類している。
【００５３】
評価値算出部１５にて算出された評価値Ｙは動作判定部１６に与えられる。動作判定部１６では、この評価値と予め設定された異常判定用の閾値とを比較して、異常動作の有無を判定する（ステップＳ１７）。
【００５４】
この場合、図９および図１０に示すように、閾値を瞬間的に超える動きは検出せずに、継続的に超える動きを検出するものとする。なお、図１０の一点鎖線で示すように、若干の断絶があっても、閾値以上の時間を計測し、例えば５秒間のうちの３秒間が閾値を超えていれば検出することでも良い。動作判定部１６は、評価値が閾値を超えた状態が所定時間以上経過した場合に（ステップＳ１８のＹｅｓ）、乗りかご２１内で人が異常動作しているものと判定する（ステップＳ１９）。
【００５５】
異常動作と判定されると、ビルの監視室にその旨の発報がなされると共に、乗りかご２１が最寄階で停止して戸開するようになっている。
【００５６】
このように、少なくとも３枚以上の時系列画像から各点の加速度的な動きを求め、これらの点の時間的な変化と空間的な広がりに基づいて異常動作の判定を行うようにしたことで、乗りかご２１内で人が暴れているときの微妙な動きをより正確に検出できる。
【００５７】
すなわち、本発明の実施形態によれば、時間的統計算出部１３にて各点の動きデータの時間的な変化を示す統計値を算出することにより、動きベクトルの大きさだけでは検出できなかった乗客の急激な動きを検出することができる。さらに、時間的統計算出部１３に加えて、空間的統計算出部１４にて画像全体における各点の動きデータの広がりを示す統計値を算出することで、ある時間にて１フレーム画像の中でどれくらいの比率で大きく変化しているのかを検出することができ、フレーム毎にある程度の比率をもって写っていることが予想される乗客の動きを正確に検出することができる。
【００５８】
このように、時間的統計算出部１３と空間的統計算出部１４の両方を備えることで、乗客の急激な動きを暴れ動作としてより正確に検出することが可能となる。
【００５９】
なお、従来のように２枚の画像を用いて各点の動き（各点の動きの向きと大きさ）を分析するだけの方法では、人が単に大きく動いたときにも暴れ動作と誤判定してしまう可能性があるが、本発明の方法を用いれば、このような誤判定をなくして、異常動作だけを高精度に検出することが可能となる。
【００６０】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。  
第２の実施形態では、監視対象の撮影状況に応じて、評価値の算出に用いられる重み係数または異常動作の判定基準となる閾値を補正する構成としたものである。
【００６１】
図１１は本発明の第２の実施形態に係る異常動作検出装置の構成を示すブロック図である。なお、上記第１の実施形態における図１の構成と同じ部分には同一符号を付して、その説明を省略するものとする。
【００６２】
第２の実施形態において、異常動作検出装置には、図１の構成に加えて、荷重検出部３１と補正部３２が設けられている。荷重検出部３１は、監視対象である乗りかご２１の積載荷重を検出する。具体的には、乗りかご２１の底部に荷重検出用のセンサを設置しておき、そのセンサの信号によって現在の荷重値を検出する。補正部３２は、荷重検出部３１によって検出された荷重値に基づいて、評価値算出部１５で用いられる重み係数あるいは動作判定部１６で用いられる閾値を最適値に補正する。
【００６３】
監視カメラ１０で撮影された画像において、人が同じ動作をした場合でも、そのときに乗りかご２１内に乗車している人の数によって異常動作の評価量Ｙの値が異なってくる。例えば図１２（ａ），（ｂ）に示すように、例えば乗りかご２１内で人が１人で動いている場合と、２人で動いている場合とでは、２人で動いている場合の方が画像上の各点の動き量が大きくなるため、評価値の値が増加する傾向にある。
【００６４】
そこで、補正部３２は、荷重検出部３１によって検出された荷重値が標準値（例えば一人相当の荷重値）よりも大きい場合には、そのときの荷重値に応じて重み係数を段階的に下げるか、あるいは、閾値を段階的に上げる。これにより、乗車人数による評価値のばらつきを抑えて、異常動作をより正確に検出することが可能となる。
【００６５】
なお、監視カメラ１０から被写体（異常動作の検出対象となる人物）までの距離によっても統計値は変化する。すなわち、図１３（ａ），（ｂ）に示すように、乗りかご２１内において、監視カメラ１０から被写体までの距離が近い場合と遠い場合とでは、同じ動作をしても、監視カメラ１０に近い方が画像上の各点の動き量が大きくなるので、評価値は増加する。逆に、監視カメラ１０から遠いほど、評価値は減少する傾向がある。
【００６６】
そこで、上記荷重検出部３１とは別に、監視カメラ１０から被写体までの距離を推定する距離推定部３３を備え、この距離推定部３３によって推定された距離に基づいて重み係数または閾値を補正する構成とする。
【００６７】
なお、監視カメラ１０から被写体までの距離を推定する方法として、予め無人のときに撮影した乗りかご２１の基準画像と撮影画像との差分計算により変化部分の面積を求め、その変化部分の面積に基づいて推定する方法がある。この場合、変化部分の面積が大きいほど距離が近く、面積が小さいほど距離が遠いものと推定できる。
【００６８】
補正部３２は、距離推定部３３によって推定された距離が標準値（例えばかご内の中央位置）よりも大きい場合には、そのときの長さに応じて重み係数の値を段階的に下げるか、あるいは、閾値を段階的に上げる。これにより、被写体までの距離による評価値のばらつきを抑えて、異常動作をより正確に検出することが可能となる。
【００６９】
なお、乗りかご２１内に複数の人がいた場合に、これらの人と監視カメラ１０との位置関係はほぼ同じであるものとする。これは、本実施形態では人物の暴れ検出を行うことを前提としているため、例えば乗りかご２１内に２人の乗客がいた場合に、その２人のうちの一方が暴れている場合に両者が近接しているものと考えられるからである。
【００７０】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。  
第３の実施形態では、エレベータの乗りかごを監視対象とした場合に、その乗りかごのドアの開閉動作に基づいて異常動作の判定タイミングを制御する構成としたものである。
【００７１】
図１４は本発明の第３の実施形態に係る異常動作検出装置の構成を示すブロック図である。なお、上記第１の実施形態における図１の構成と同じ部分には同一符号を付して、その説明を省略するものとする。
【００７２】
第３の実施形態において、異常動作検出装置には、図１の構成に加えて、ドア開閉検出部４１と判定タイミング制御部４２が設けられている。ドア開閉検出部４１は、図２に示す乗りかご２１のドア２２の開閉動作を検出する。具体的には、ドア２２の所定の箇所にドアセンサを設け、そのドアセンサの信号に基づいて開閉動作を検出する。
【００７３】
また、別の方法として、監視カメラ１０によって撮影された画像からドア２２の部分の画像を抽出し、その画像変化から開閉動作を検出することでも良い。
【００７４】
乗りかご２１のドア２２が開いているときには人の出入りがあり、また、乗りかご２１が密室状態でもないので、異常動作を検出する意味がない。そこで、ドア２２が閉じてから次の目的階でドア２２が開くまでの間だけ異常動作の検出を行うべく、ドア開閉検出部４１にてドアの開閉動作を検出して、判定タイミング制御部４２にて動作判定部１６の動作を制御する。これにより、無駄な検出動作を抑え、乗りかご２１が密室状態でるときにのみ異常動作の検出を効率的に行うことができる。
【００７５】
なお、上記各実施形態では、監視対象としてエレベータの乗りかごを例にして説明したが、異常動作の検出を必要する閉空間であれば、その全てに適用可能である。
【００７６】
要するに、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の形態を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を省略してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】図１は本発明の第１の実施形態に係る異常動作検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は同実施形態における異常動作検出装置が監視対象とするエレベータの乗りかごの内部構成の一例を示す図である。
【図３】図３は同実施形態における異常動作検出装置による処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】図４は同実施形態におけるフレーム間の差分計算による変化部分の抽出方法を説明するための図である。
【図５】図５は同実施形態におけるフレーム間の差分計算による計測点の絞り込みを説明するための図である。
【図６】図６は同実施形態におけるフレーム間の動き検出を説明するための図である。
【図７】図７は同実施形態におけるフレーム間の動きベクトルを示す図である。
【図８】図８は同実施形態における疑似角速度Ｃωの算出方法を説明するための図である。
【図９】図９は同実施形態における異常動作の判定方法を説明するための図であり、瞬間的な動きがあった場合の評価値の変化を示す図である。
【図１０】図１０は同実施形態における異常動作の判定方法を説明するための図であり、継続的な異常動作があった場合の評価値の変化を示す図である。
【図１１】図１１は本発明の第２の実施形態に係る異常動作検出装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は同実施形態における人数による評価値のばらつきを説明するための図である。
【図１３】図１３は同実施形態における被写体までの距離による評価値のばらつきを説明するための図である。
【図１４】図１４は本発明の第３の実施形態に係る異常動作検出装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００７８】
１０…監視カメラ、１１…変化部分抽出部、１２…動きデータ算出部、１３…時間的統計値算出部、１４…空間的統計値算出部、１５…評価値算出部、１６…動作判定部、２１…乗りかご、２２…ドア、２３…操作盤、２４…行き先階ボタン、２５…戸開ボタン、２６…戸閉ボタン、２７…非常呼びボタン、３１…荷重検出部、３２…補正部、３３…距離推定部、４１…ドア開閉検出部、４２…判定タイミング制御部。
【図１】
0005334008.tif 000002
【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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【図１４】
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