(57)【要約】【課題】異常音に類似する様々な音響が存在する環境下においても、誤検知を頻発することない音響による異常検知装置を提供する。【解決手段】重要物を保管している監視領域にて生じている音響信号を取得する集音部と、集音部が集音した音響信号を分析し、所定の異常音を検出する音響分析部と、監視領域に含まれる領域であって重要物の保管場所付近に予め設定した重要物領域に所在する人物を検出する人物検出部と、音響分析部の異常音検出結果と人物検出部の人物検出結果とに基いて監視領域内の異常状態を判定する異常判定部と、異常判定部の判定結果を出力する出力部とから構成される音響による異常検知装置であって、異常判定部は、音響分析部にて所定の異常音と判定したときの前後の所定時間以内に人物検出部にて人物検出があると異常状態と判定することを特徴とした。【選択図】  図１
2012048689.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
重要物を保管している監視領域にて生じている音響信号を取得する集音部と、
前記集音部が集音した前記音響信号を分析し、所定の異常音を検出する音響分析部と、
監視領域に含まれる領域であって前記重要物の保管場所付近に予め設定した重要物領域に所在する人物を検出する人物検出部と、
前記音響分析部の異常音検出結果と前記人物検出部の人物検出結果とに基いて前記監視領域内の異常状態を判定する異常判定部と、
前記異常判定部の判定結果を出力する出力部とから構成される音響による異常検知装置であって、
前記異常判定部は、前記音響分析部にて所定の異常音と判定したときの前後の所定時間以内に前記人物検出部にて人物検出があると異常状態と判定することを特徴とした異常検知装置。
【請求項２】
前記人物検出部は、
前記監視領域を含む領域の画像を順次取得する撮像手段と、
前記画像から人物像を抽出する人物像抽出手段と、
前記人物像ごとに画像上の位置を追跡する追跡手段と、
前記追跡手段の追跡結果から前記人物像の移動軌跡を記憶し、且つ、画像上の前記重要物領域の位置を予め記憶する記憶部と、
前記所定時間における前記人物像の移動軌跡から前記重要物領域内に当該人物像の滞留している時間を算出する人物検出手段とを有し、
前記異常判定部は、前記人物検出手段にて算出された前記人物像の滞留している時間が所定の滞留時間を超えていると異常状態と判定する請求項１に記載の異常検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音響情報に基づいて監視領域内の異常状態を検知する音響による異常検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、集音部にて取得した音響信号から、強盗の強迫音声、銃声、客等の悲鳴などの異常波形をもった異常音を検知し、警備会社等へ通報する音響による異常検知装置が提案されている（特許文献１）。また、周囲の雑音による誤検知を低減するために、音響信号をスペクトル分析することにより、周囲の雑音から悲鳴の存在を検知する音響による異常検知装置も提案されている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特公平５−６７１８
【特許文献２】特開平９−２５１５８３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来の音響による異常検知装置は、音響信号のみから監視領域内の異常状態を検知しているため、周囲のアナウンス音やテレビ音、従業員の歓声等といった異常音に類似する音響信号を誤って検出してしまう問題があった。このような誤検知を低減するために、検出感度を下げると逆に失検知の要因となりかねないことから、検出感度による調整も困難であった。
【０００５】
ところで、発明者は、多くの強盗事案について事例分析した結果、強盗事案が発生した場合、悲鳴や銃声等の異常音が発生した前後の時間帯に少なくとも、金庫等の保管庫を含む重要物近辺に人物が所在する、あるいは重要物に近づく人物が存在している場合が多いことについて発見した。例えば、強盗が従業員を脅迫した際に発せられた従業員による悲鳴を検出した後に強盗自身（又は強盗に強要された従業員）が重要物に近づいていく場合や、重要物を奪取した後に従業員が発した悲鳴を検出する場合などである。
【０００６】
そこで本発明は、上記のような異常音と人物位置との検出タイミングに関する特性に着目し、異常音に類似する様々な音響が存在する環境下においても、誤検知を頻発することなく、監視領域内の異常状態を検出しうることを目的としたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる課題を解決するために、重要物を保管している監視領域にて生じている音響信号を取得する集音部と、前記集音部が集音した前記音響信号を分析し、所定の異常音を検出する音響分析部と、前記監視領域に含まれる領域であって前記重要物の保管場所付近に予め設定した重要物領域に所在する人物を検出する人物検出部と、前記音響分析部の異常音検出結果と人物検出部の人物検出結果とに基いて前記監視領域内の異常状態を判定する異常判定部と、前記異常判定部の判定結果を出力する出力部とから構成される音響による異常検知装置であって、前記異常判定部は、前記音響分析部にて所定の異常音と判定したときの前後の所定時間以内に前記人物検出部にて人物検出があると異常状態と判定することを特徴とした異常検知装置を提供する。
【０００８】
かかる構成により、本発明の音響分析部は、集音部によって集音された音響信号を分析することにより、監視領域で悲鳴等の異常音が発生したか否かを判定する。また、本発明の人物検出部は、少なくとも監視領域に包含される領域であって、重要物の保管場所を含む所定範囲の領域である重要物領域に人物が所在しているか否かを検出する。そして、本発明の異常判定部は、監視領域で悲鳴等の異常音が発生したと音響分析部にて判定された時刻を基準とし、その時刻以前の所定時間内、又はその時刻以後の所定時間内において、人物検出部にて重要物領域内に人物を検出していたときに異常状態と判定する。そして、本発明の出力部は、当該判定結果を出力する。
これにより、例えば、重要物を奪取した強盗を人物検出部にて検出し、その後で従業員が発した悲鳴を音響分析部にて検出した時に、監視領域内が異常状態であると判定できる。また、例えば、従業員を脅迫した際に従業員が発した悲鳴を音響分析部にて検出し、その後で重要物を奪取しようと重要物領域内に近づいた強盗を人物検出部にて検出したときに、監視領域内が異常状態であると判定できる。このように、本発明は、たとえ監視領域内が異常音に類似する様々な音響の存在する環境であったとしても、重要物領域内に人物が存在しているか否かといった室内状況を考慮することによって、誤検知の頻発を抑えることができる。
【０００９】
また、本発明の好ましい態様として、前記人物検出部は、前記監視領域を含む領域の画像を順次取得する撮像手段と、前記画像から人物像を抽出する人物像抽出手段と、前記人物像ごとに画像上の位置を追跡する追跡手段と、前記追跡手段の追跡結果から前記人物像の移動軌跡を記憶し、且つ、画像上の前記重要物領域の位置を予め記憶する記憶部と、前記所定時間における前記人物像の移動軌跡から前記重要物領域内に当該人物像の滞留している時間を算出する人物検出手段とを有し、前記異常判定部は、前記人物検出手段にて算出された前記人物像の滞留している時間が所定の滞留時間を超えていると異常状態と判定するものとする。
かかる構成により、本発明の人物検出部の撮像手段は、監視領域を含む領域の画像を順次取得する。そして、本発明の人物検出部の人物像抽出手段は、前記画像から人物像を抽出する。そして、本発明の人物検出部の追跡手段は、抽出された人物像ごとに画像上の位置を追跡し、当該人物像ごとの移動軌跡を記憶部にする。そして、本発明の人物検出部の人物検出手段は、記憶部に記憶された重要物領域に人物像が滞留している時間を算出する。そして、本発明の異常判定部は、人物検出手段にて算出された人物像の滞留している時間が所定の滞留時間を超えていると異常状態と判定する。このように、人物の位置を画像により追跡することによって、悲鳴を検出した前後の人物の移動状況や位置関係を異常状態の判定に勘案することができ、より正確に異常状態を判定することができる。例えば、重要物領域内を一時的に横切っただけの人物像については、重要物領域に所在するとの判定から除外できるため、通常状態における従業員等による誤検知要因を排除でき、高い確度で異常状態を検出することができる。
【発明の効果】
【００１０】
上記のように、本発明の異常検知装置は、監視領域内の人物の所在情報を積極的に利用したことにより、異常音に類似する様々な音響が存在する環境下においても、誤検知を多発することなく、監視領域内の異常状態を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例に係る異常検知装置の構成と配置イメージを模式的に示した図
【図２】第一の実施例に係る管理装置の構成を示すブロック図
【図３】移動軌跡情報を示す図
【図４】制御部における処理を示すフローチャート
【図５】第一の実施例に係る人物検出処理を示すフローチャート
【図６】悲鳴検出処理を示すフローチャート
【図７】異常判定処理を示すフローチャート
【図８】異常状態と判定される典型的なケース
【図９】第二の実施例に係る管理装置の構成を示すブロック図
【図１０】第二の実施例に係る人物検出処理を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（第一の実施例）
以下、本発明の一実施形態として、建物内の金庫が設置されている部屋内を監視領域とし、当該監視領域における音響情報と監視領域内の所定領域を撮像した画像情報とから監視領域内における異常状態を検知する場合の実施例について、図面を参照して説明する。
【００１３】
図１は、異常検知装置１の全体構成および配置について模式的に示した図である。異常検知装置１は、管理装置２、撮像装置３及び集音装置４によって構成される。
本実施例では、異常検知装置１は、金庫７が設置されている室内を監視領域とし、監視領域内において発生する異常音である悲鳴を検出し、悲鳴が検出された前後の所定時間内に金庫７周囲に所定時間継続して人物像が検出されている場合に、異常状態であると判定し、警備装置５を介して遠隔地に所在する警備センタ装置６へ異常通報する処理を行う。
【００１４】
管理装置２は、建物内の図示しない事務室や警備室等に設置され、管理装置２に接続された撮像装置３から送信された監視画像及び集音装置４から送信された音響信号に基づいて異常状態の検知処理を行う。また、管理装置２は、異常状態の検知時に、事務室等に所在する管理者や警備員等に音声や画像表示によって警報出力することにより、異常状態を報知する。さらに、管理装置２は、警備装置５に接続され、異常状態の検知時に警備装置５に異常信号を送信する。
【００１５】
撮像装置３は、ＣＣＤ素子やＣ−ＭＯＳ素子等の撮像素子、光学系部品等を含んで構成される所謂監視カメラである。撮像装置３は、室内の壁９の上部又は天井部に設置され、監視領域を斜め上方から俯瞰して撮像するよう設置される。撮像装置３は、監視領域を所定時間おきに撮像して監視画像を管理装置２に順次送信する。入力画像が撮像される時間間隔は例えば１／５秒である。
監視画像として撮像される範囲には、一点鎖線で図示された重要物領域８が含まれる。ここで、重要物領域８とは、重要物が保管された金庫７周囲の所定範囲の領域のことをいう。ここで、所定範囲は、金庫７を人が操作しているときに所在しそうな範囲である。重要物領域８は、管理装置２にて監視画像上の一部領域として予め設定され、管理装置２による異常状態の検知処理において参照される。本実施例では、具体的には、重要物領域８は金庫７を中心とする半径３ｍ相当の領域に設定される。
【００１６】
集音装置４は、マイクロフォン、増幅器及びＡ／Ｄ変換器等を含んで構成され、監視空間の音をデジタル信号（音響信号）に変換する電気回路である。集音装置４は、少なくとも監視領域を含む領域にて発生した音響を集音できる位置に設置され、当該音響を音響信号に変換して、管理装置２に出力する。なお、増幅器は、金庫７が設置された部屋内で悲鳴が発せられたときに出力される音響信号の音量が７０〜１００ｄＢの範囲内に納まる程度の増幅率に予め設定される。
【００１７】
なお、管理装置２と接続されている警備装置５は、監視領域と同じ建物内の図示しない事務室や警備室等に設置されている。警備装置５は、管理装置２からの異常信号を受信すると、公衆電話回線などの広域通信ネットワークを介して警備センタ装置６に当該異常を送信し、遠隔地にある図示しない警備センタに常駐する警備員に対して異常の発生を報知する。
【００１８】
図２は、管理装置２の構成を示している。管理装置２は、コンピュータ機能を有しており、記憶部２１、制御部２２、入力部２３、出力部２４及び通信部２５を備えている。
【００１９】
通信部２５は、ＬＡＮやＵＳＢ等の通信インタフェースであり、撮像装置３、集音装置４及び警備装置５と通信を行う。
【００２０】
入力部２３は、キーボードやマウス、タッチパネル、可搬記憶媒体の読み取り装置等の情報入力デバイスである。管理者等は、入力部２３を用いて、管理装置２に対して重要物領域８等の様々な設定情報や操作情報等を入力することができる。
【００２１】
出力部２４は、制御部２２による処理結果を様々な外部装置に出力するためのインタフェースである。出力部２４は、例えばスピーカやブザー等の音響出力装置と接続され、制御部２２からの指示により、当該音響出力装置に対して警告音の鳴動を実行させる異常信号を出力する。また、出力部２４は、例えばディスプレイ等の表示出力装置と接続され、制御部２２からの指示により、当該表示出力装置に対して警告メッセージを表示出力させる。管理者等は、警告出力として出力部２４からの表示出力や音声出力を確認することにより、監視領域内における異常状態を検知することができる。なお、管理者等は、表示出力を確認することにより、異常検知装置１の設定情報、監視領域における監視画像等を確認することもできる。
また、出力部２４は、外部の警備装置５に対して異常信号を送信する通信インタフェースを含んでもよい。これにより、制御部２２の処理によって異常状態が検知された場合に、管理装置２は、異常状態を知らせる信号を外部の監視センタなどに通知することができる。なお、この場合、出力部２４は、通信部２５と共通のインタフェース装置であってもよい。
【００２２】
記憶部２１は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等の情報記憶装置である。記憶部２１は、各種プログラムや各種データを記憶し、制御部２２との間でこれらの情報を入出力する。各種データには、領域情報２１１、母音特徴量２１２、移動軌跡情報２１３、人物検出時刻２１４及び悲鳴検出時刻２１５が含まれる。
【００２３】
領域情報２１１は、監視画像の座標系で表現された重要物領域８の情報である。例えば、重要物領域８を金庫７を中心とした円として規定される場合、領域情報２１１には、円の中心座標と半径のデータとが記憶される。
【００２４】
母音特徴量２１２は予め作成された母音の特徴量のデータであり、後述する母音抽出手段２２４において音響信号から母音を抽出するために参照される。母音特徴量２１２は母音の種類ごとに各母音の種類を表す識別子と対応付けて記憶されている。
母音特徴量２１２の元データは、多数の話者から採取した悲鳴の語尾のサンプル音響信号である。事前に、これらのサンプル音響信号のそれぞれから悲鳴の語尾の周波数特徴量を表すスペクトル包絡のパラメータを抽出し、母音の種類ごとに当該パラメータの分布を学習しておく。本例では、スペクトル包絡を表すパラメータとして８次のＬＰＣケプストラム（LPC：Linear Predictive Coding）、分布としてＧＭＭ（Gaussian Mixture Model；混合正規分布）を用いる。また、悲鳴の語尾の母音として「あ」「え」「お」の３種類を用いる。すなわち、母音特徴量２１２として、「あ」のＬＰＣケプストラムのＧＭＭ、「え」のＬＰＣケプストラムのＧＭＭ、「お」のＬＰＣケプストラムのＧＭＭのそれぞれが記憶部２１に記憶されている。
【００２５】
移動軌跡情報２１３は、撮像装置３にて取得した監視画像を解析し、当該監視画像に含まれる人物像の監視画像上における座標を時系列に保存することにより、当該人物像の移動軌跡を追跡できるよう生成された情報である。移動軌跡情報２１３の具体例としては、図３に示されるように、監視画像が取得された時刻と、当該監視画像内に人物像が含まれていた場合に当該人物像に付与される一意の識別子である像ＩＤと、当該人物像の重心の監視画像上における座標と、当該人物像が重要物領域８に所在していた場合に継続して当該重要物領域８に所在している時間である継続所在時間と、を対応付けるテーブルとして記憶部２１に保存される。なお、像ＩＤは、後述するように、制御部２２にて過去時刻における監視画像内の人物像と現在時刻における人物像との関連を解析され、過去時刻における人物像と現在時刻における人物像とが同一であると判定されれば共通する像ＩＤが付与され、過去時刻における人物像と現在時刻における人物像とが同一でないと判定されれば新規の像ＩＤが付与される。
【００２６】
人物検出時刻２１４は、重要物領域８内で人物像が検出された時刻が随時追記された時刻リストであり、後述する人物検出手段２２３にて記録される。本実施例では、人物像が重要物領域８内に所定時間の間検出されていた場合、当該人物像の検出された最初の時刻が人物検出時刻２１４へ追記される。
【００２７】
悲鳴検出時刻２１５は、監視領域内において悲鳴が検出された時刻が随時追記された時刻リストであり、後述する悲鳴判定手段２２５にて記録される。
【００２８】
制御部２２は、例えばＣＰＵやＤＳＰ等の演算装置であって、記憶部２１に記憶されるプログラムに従って各種の情報処理を実行する。本実施例では、制御部２２は、集音装置４によって取得した音響信号と撮像装置３によって取得した監視画像とを解析して、異常状態を検知した場合に当該異常の内容に応じた信号を出力部２４に出力する異常検知処理を行う。また、制御部２２は、入力部２３からの設定情報や操作情報等の入力情報を記憶部２１に保存する処理を行う。制御部２２は、機能的に、人物像抽出手段２２１と、追跡手段２２２と、人物検出手段２２３と、母音抽出手段２２４と、悲鳴判定手段２２５と、異常判定手段２２６とを含んで構成される。
【００２９】
人物像抽出手段２２１は、撮像装置３によって所定時間おきに撮像された監視画像のそれぞれについて、当該監視画像の中から、１又は複数の人物像を抽出する人物像抽出処理を行う。具体的には、例えば人物像抽出手段２２１は、予め人が誰もいない状態の監視空間を撮像して得られた監視画像を背景画像として記憶部２１に記憶しておき、当該背景画像と監視画像とを比較して差分画素を抽出する。そして、互いに隣接する差分画素を含んで構成される差分画素群のうち、所定の条件を満足する形状や所定値以上の大きさを有する差分画素群を、人を表す人物像として抽出する。また、人物像抽出手段２２１は、上記方法のほか、エッジ検出などの各種の画像処理を組み合わせて人物像を抽出してもよい。人物像抽出手段２２１によって抽出された人物像に関する情報（例えば人物像の位置や色ヒストグラム等の画像特徴に関する量）は、記憶部２１に記憶され、後述する追跡手段２２２による人物像の追跡処理に用いられる。
【００３０】
追跡手段２２２は、撮像装置３が所定時間おきに取得した各監視画像について、人物像抽出手段２２１が人物像を抽出するごとに、人物像の追跡処理を行う。人物像の追跡処理では、追跡手段２２２は、新たに撮像された監視画像から人物像抽出手段２２１によって抽出された各人物像を、過去時刻において抽出されて記憶部２１に記憶されている人物像と比較することによって、当該人物像に対応する人物の監視空間内における移動経路を記憶部２１の移動軌跡情報２１３に保存する。具体的には、追跡手段２２２は、新たな監視画像から抽出された各人物像に関する情報（例えば人物像の位置や画像特徴に関する量）を、前回撮像され記憶部２１に保存されている監視画像から抽出された人物像に関する情報と比較することによって、同じ人物を表す人物像同士を関連付ける。そして、同一人物を表す人物像として互いに関連付けられた人物像について同一の像ＩＤを付与し、時系列に従って撮像された各監視画像上の座標を、像ＩＤと対応付けて記憶部２１の移動軌跡情報２１３に保存する。
【００３１】
人物検出手段２２３は、追跡手段２２２にて追跡している各人物像について、重要物領域８に所在しているか否かの判定を行い、所在している人物像に対して継続して所在している時間である継続所在時間をカウントアップする処理を行う。すなわち、移動軌跡情報２１３を参照し、一つ前のフレームの時刻における、重要物領域８に所在している人物像の像ＩＤに対応する継続所在時間を読み出す。そして、当該継続所在時間に対して、画像取得のフレーム周期の時間を加算する処理を行い、移動軌跡情報２１３に書き込む処理を行う。
また、人物検出手段２２３は、継続所在時間が予め設定され記憶部２１に記憶された滞留時間Ｔ０と比較して、継続所在時間が滞留時間Ｔ０以上であった場合、重要物領域８にて人物像を検出したとして、記憶部２１の人物フラグをＯＮとし、記憶部２１の人物検出時刻２１４へ当該人物像が重要物領域８にて最初に検出された時刻を追記する処理を行う。ここで、人物フラグとは、重要物領域８にて人物像を検出したことを示すフラグである。
【００３２】
母音抽出手段２２４は集音装置４が集音した音響信号から音声の母音部分を抽出して、抽出結果を悲鳴判定手段２２５に出力する。すなわち母音抽出手段２２４は、入力音響信号の周波数特徴量をフレームごとに算出して各周波数特徴量を母音特徴量２１２と比較し、各フレームが母音の周波数特徴量を有するか否かを判定して判定結果を悲鳴判定手段２２５に出力する。
【００３３】
好ましくは、母音抽出手段２２４は、母音の周波数特徴量を有するフレームが判定されたときに当該フレームの母音種別（「あ」、「え」又は「お」）の情報をも悲鳴判定手段２２５に出力する。母音抽出手段２２４が抽出する母音「あ」、「え」又は「お」は、悲鳴の語尾として典型的に発声される母音である。「あ」を語尾とする典型例な悲鳴の例としては「きゃー」「ぎゃー」「わー」「うわー」「あわわー」を挙げることができ、「え」を語尾とする典型例な悲鳴の例としては「助けてー」「止めてー」「助けてくれー」「止めてくれー」を挙げることができ、「お」を語尾とする典型例な悲鳴の例としては「止めろー」を挙げることができる。
【００３４】
母音抽出手段２２４が算出する周波数特徴量は母音特徴量２１２と同種であり、本例では８次のＬＰＣケプストラムである。フレーム長及びフレーム周期には音声分析に適した値が予め設定される。本例では、フレーム長を２０ｍｓ、フレーム周期を１０ｍｓとする。具体的には母音抽出手段２２４は、入力音響信号の各フレームの周波数特徴量と各母音の母音特徴量２１２との距離を算出して予め設定された母音判定しきい値と比較し、フレームの周波数特徴量といずれかの母音特徴量２１２の距離が母音判定しきい値以下であれば、当該フレームは母音であり当該母音特徴量２１２と対応する母音種別であると判定する。一方、母音抽出手段２２４は、距離が母音判定しきい値以下の母音特徴量２１２がひとつもないフレームは母音ではないと判定する。
【００３５】
母音特徴量２１２がＧＭＭで記憶されている本例において、各母音特徴量２１２とフレームの周波数特徴量の距離Ｄは、次式で算出される。
Ｄ＝Σ  ｗｉ×ｓｑｒｔ（（ｘ−ｍｉ）×（ｘ−ｍｉ）／σ２ｉ）           （１）
但し、ｘはフレームの周波数特徴量を表すベクトル、ｉは距離算出対象の母音特徴量２１２を構成している正規分布のインデックス（ｉ＝１，…，Ｋ）、ｗｉはｉ番目の正規分布の重み係数、ｍｉはｉ番目の正規分布の平均ベクトル、σ２ｉはｉ番目の正規分布の分散ベクトル、Σはｉについての総和、ｓｑｒｔ（・）は平方根をそれぞれ表している。
【００３６】
悲鳴判定手段２２５は、処理対象のフレームが、予め設定された悲鳴音量しきい値以上の音量（パワー）を有しているか否かを判定することにより、悲鳴の音量であるか否かを判定する処理を行う。また、母音抽出手段２２４により抽出された母音部分が、予め設定された悲鳴判定時間以上継続しているか否かを判定することにより、悲鳴を検出する処理を行う。なお、悲鳴音量しきい値及び悲鳴判定時間には悲鳴の語尾の検出に適した値が予め設定される。本例では、悲鳴音量しきい値を７０ｄＢ、悲鳴判定時間を２００ｍｓとする。因みにフレーム周期が１０ｍｓと設定される本例においてフレーム数に換算された悲鳴判定時間は２０フレームとなる。
【００３７】
上述したように悲鳴音声全体の発声内容は様々だが、悲鳴の語尾に注目することで抽出すべき発声内容を高々３種類に減少させることができる。これにより発声内容が想定外の悲鳴を検出し損ねる不具合が著しく減少する。また母音部分を有することにより咳、くしゃみ、クラクション、扉を閉める音、きしみ音、缶等の落下音など、音量が大きく継続時間長の長い悲鳴以外の音を悲鳴と誤検出する不具合を減少させることができる。また母音部分の音量の条件により通常音量の会話音声を悲鳴と誤検出する不具合を減少させることができる。また母音部分の継続時間長の条件により笑い声のような大声の母音を悲鳴と誤検出する不具合を減少させることができる。
【００３８】
ここで大声での会話音声の語中において母音が連続する区間が含まれると、悲鳴と誤検出する可能性がある。そこで悲鳴判定手段２２５は、母音抽出手段２２４が抽出した母音種別を参照して同一母音が継続している区間のそれぞれを上記母音部分（判定区間）として悲鳴か否かを判定する。つまり母音種別が異なる区間は互いに異なる母音部分として悲鳴か否かが判定される。これにより、例えば大声会話音声の語中に「あ」と「お」が連続する「あお」という区間が含まれ、「あお」の区間の長さが悲鳴判定時間に達していたとしても、「あ」の区間と「お」の区間が別々の判定区間となるので、この大声会話音声を悲鳴と誤検出する不具合を減少させることができる。
【００３９】
異常判定手段２２６は、人物検出手段２２３における検出結果である記憶部２１の人物検出時刻２１４と悲鳴判定手段２２５における悲鳴検出処理結果である記憶部２１の悲鳴検出時刻２１５とに基づいて、悲鳴が検出された前後の所定時間内に金庫７周囲に所定時間継続して人物像が検出されているか否かを判定し、監視領域内の異常状態判定処理を行う。具体的には、異常判定手段２２６は、悲鳴を検出した時刻から前の時間帯における予め定めた第一異常判定時間Ｔ１以内の時間帯において、重要物領域８に人物像が検出されているか否かについて、悲鳴検出時刻２１５と人物検出時刻２１４とを参照することによって判定する。また、異常判定手段２２６は、悲鳴を検出した時刻から後の時間帯における予め定めた第二異常判定時間Ｔ２以内の時間帯において、重要物領域８に人物像が検出されているか否かについて、悲鳴検出時刻２１５と人物検出時刻２１４とを参照することによって判定する。そして、監視領域内において異常状態であると判定した場合、異常判定手段２２６は、出力部２４に対して警告出力を行わせる。
【００４０】
以下、本実施例に係る管理装置２の制御部２２が実行する処理の流れの一例について、図４〜図７のフローチャートに基づいて説明する。
図４は、制御部２２における異常検知処理を示すフローチャートである。
【００４１】
動作に先立ち、管理者等により管理装置２の入力部２３を用いて領域情報２１１の設定等の各種初期設定が行なわれる（Ｓ１）。初期設定では、まず、部屋が無人であることを確認した管理者が管理装置２を起動すると、制御部２２の人物像抽出手段２２１は、起動後の所定時間に撮像された監視画像を用いて背景画像を生成し、記憶部２１に記憶させる。また、初期設定では、上記の他にも必要に応じて、滞留時間Ｔ０、第一異常判定時間Ｔ１、第二異常判定時間Ｔ２、領域情報２１１、悲鳴音量しきい値を入力し設定登録する。上記の初期設定が終わると撮像装置３から新たな監視画像が入力されるたびにステップＳ３〜Ｓ８の異常検知処理が繰り返される。
【００４２】
続いて図４に戻り、ステップＳ３の人物検出処理について説明する。人物検出処理は、撮像装置３によって監視画像を取得する毎に（すなわち監視画像のフレーム周期毎に）、人物像抽出手段２２１、追跡手段２２２、人物検出手段２２３によって実施される処理である。
図５は、本実施例に係る人物検出処理を示すフローチャートである。以下では、図５のフローチャートに基づいて人物検出処理を説明する。
【００４３】
図５に示すように、まず、撮像装置３より現在時刻における監視画像が取得され（Ｓ３０）、当該監視画像を通信部２５を介して送信されると、人物像抽出手段２２１は、当該監視画像と背景画像とを比較して、人物像抽出処理を行う（Ｓ３２）。
【００４４】
次に、制御部２２は、ステップＳ３２の人物像抽出処理で１以上の人物像が抽出されたか否か判定する（Ｓ３４）。人物像が抽出されなかった場合（Ｓ３４−Ｎｏ）、ステップＳ３０で取得した監視画像を新たな背景画像として記憶部２１に記憶して（Ｓ４４）、人物検出処理を終了し、ステップＳ５へ進む。ここで、人物像が抽出されなかった場合に背景画像を更新するのは、時間の経過によって背景画像に変化が生じる場合に対応するためである。
【００４５】
ステップＳ３２の人物像抽出処理で人物像が抽出された場合（Ｓ３４−Ｙｅｓ）、追跡手段２２２は、前述した人物像の追跡処理を行う（Ｓ３６）。
【００４６】
次に、人物検出手段２２３は、追跡手段２２２にて追跡処理を行った各人物像について、重要物領域８に所在しているか否かの判定を行う（Ｓ３８）。そして、人物検出手段２２３は、重要物領域８に所在している人物像に対して、重要物領域８に継続して所在している時間である継続所在時間をカウントアップする処理を行う（Ｓ３８）。
【００４７】
次に、人物検出手段２２３は、移動軌跡情報２１３の継続所在時間を参照し、継続所在時間が予め設定された滞留時間Ｔ０以上である人物像が存在するか否か判定する（Ｓ４０）。継続所在時間が滞留時間Ｔ０以上である人物像が存在しない場合（Ｓ４０−Ｎｏ）、人物検出処理を終了し、ステップＳ５へ進む。
【００４８】
一方、継続所在時間が滞留時間Ｔ０以上である人物像が存在した場合（Ｓ４０−Ｙｅｓ）、人物検出手段２２３は、人物フラグをＯＮとする（Ｓ４２）。また、人物検出手段２２３は、記憶部２１の人物検出時刻２１４へ当該人物像が重要物領域８にて最初に検出された時刻を追記する処理を行う（Ｓ４２）。その後、人物検出処理を終了し、ステップＳ５へ進む。
【００４９】
続いて図４に戻り、ステップＳ５の悲鳴検出処理について説明する。悲鳴検出処理は、母音抽出手段２２４と悲鳴判定手段２２５とによって実施される処理であり、集音装置４によって送信され記憶部２１に記憶された音響信号について、予め定めたフレーム周期毎に実施される処理である。すなわち、制御部２２は、記憶部２１にフレーム周期の長さの音響信号が新たに追加記憶されたか否かを確認する。そして、フレーム周期が到来すると、制御部２２は、記憶部２１から予め設定されたフレーム長だけのフレームデータを読み出して、ハミング窓関数による窓掛け処理を行い、窓掛けしたフレームデータに対して悲鳴検出処理を行う。
図６は、本実施例に係る悲鳴検出処理を示すフローチャートである。以下では、図６のフローチャートに基づいて悲鳴検出処理を説明する。
【００５０】
制御部２２によって記憶部２１からフレームデータが読み出されると、悲鳴判定手段２２５は、当該フレームデータの音量（パワー）を算出し（Ｓ５２）、算出された音量を悲鳴音量しきい値と比較する（Ｓ５４）。音量が悲鳴音量しきい値を超えていなければ（Ｓ５４−Ｎｏ）、悲鳴判定手段２２５は悲鳴なしと判定し、制御部２２は悲鳴カウンタの値をリセットして（Ｓ７０）、悲鳴検出処理を終了し、ステップＳ５へ進む。一方、音量が悲鳴音量しきい値を超えていれば（Ｓ５４−Ｙｅｓ）、悲鳴判定手段２２５は、悲鳴が発生している可能性があるとして処理をステップＳ５６へ進める。
【００５１】
次に母音抽出手段２２４は、フレームデータの周波数特徴量を算出する（Ｓ５６）。そして、母音抽出手段２２４は、記憶部２１から「あ」の母音特徴量２１２、「え」の母音特徴量２１２及び「お」の母音特徴量２１２を順次読み出し、読み出した各母音特徴量２１２とフレームデータの周波数特徴量とを比較してフレームデータが母音であるか否かを判定する（Ｓ５６）。また母音抽出手段２２４は、フレームデータが母音と判定された場合、その母音種別を特定する。
【００５２】
フレームデータが母音でないと判定された場合（Ｓ５８−Ｎｏ）、母音抽出手段２２４は母音が抽出されなかった旨を悲鳴判定手段２２５に出力する。この出力を受けた悲鳴判定手段２２５は悲鳴なしと判定する。そして、制御部２２は悲鳴カウンタの値をリセットして（Ｓ７０）、悲鳴検出処理を終了し、処理をステップＳ８へ進む。
【００５３】
一方、フレームデータが母音であると判定されると（Ｓ５８−Ｙｅｓ）、母音抽出手段２２４は、特定された母音種別が前回特定された母音種別と同一か否かを確認するとともに今回特定された母音種別を記憶部２１に記憶させる（Ｓ６０）。次回の確認では記憶部２１に記憶される今回の母音種別が前回の母音種別として参照される。
【００５４】
今回特定された母音種別が前回特定された母音種別と同一ならば（Ｓ６０−Ｙｅｓ）、母音抽出手段２２４は同母音が継続抽出された旨を悲鳴判定手段２２５に出力する。この出力を受けた悲鳴判定手段２２５は悲鳴カウンタを１だけ増加させる（Ｓ６２）。
他方、今回特定された母音種別が前回特定された母音種別と同一でなければ（Ｓ６０−Ｎｏ）、母音抽出手段２２４は新たな母音が抽出された旨を悲鳴判定手段２２５に出力する。この出力を受けた悲鳴判定手段２２５は悲鳴カウンタに１を設定する（Ｓ６４）。
こうしてステップＳ６２又はステップＳ６４にて悲鳴カウンタの値が更新されると、悲鳴判定手段２２５は、悲鳴カウンタを悲鳴判定時間と比較する（Ｓ６６）。悲鳴カウンタが悲鳴判定時間を超えていない場合（Ｓ６６−Ｎｏ）、悲鳴判定手段２２５は判定継続中であるとし、制御部２２は次のフレーム周期が到来するまで悲鳴検出処理を終了させ、ステップＳ８へ処理を進める。
【００５５】
悲鳴カウンタが悲鳴判定時間を超えていた場合（Ｓ６６−Ｙｅｓ）、悲鳴判定手段２２５は、悲鳴フラグをＯＮとする（Ｓ６８）。また、悲鳴判定手段２２５は、記憶部２１の悲鳴検出時刻２１５へ当該悲鳴が検出された時刻を追記する処理を行う（Ｓ６８）。その後、制御部２２は悲鳴カウンタの値をリセットして（Ｓ７０）、悲鳴検出処理を終了し、ステップＳ８へ進む。
【００５６】
続いて図４に戻り、ステップＳ８の異常判定処理について説明する。ステップＳ８の異常判定処理は、記憶部２１の人物検出時刻２１４と記憶部２１の悲鳴検出時刻２１５とに基づいて、異常判定手段２２６にて実施される処理である。
図７は、本実施例に係る異常判定処理を示すフローチャートである。以下では、図７のフローチャートに基づいて異常判定処理を説明する。
【００５７】
図７に示すように、まず、異常判定手段２２６は、記憶部２１の悲鳴フラグがＯＮとなっているか否かを判定する（Ｓ８０）。
【００５８】
ステップＳ８０で悲鳴フラグがＯＮとなっている場合（Ｓ８０−Ｙｅｓ）、異常判定手段２２６は、記憶部２１の人物検出時刻２１４を参照し、現在時刻から第一異常判定時間Ｔ１以前（現在時刻と同時刻も含む）に人物が検出されていたか否かを判定する（Ｓ８２）。
【００５９】
ステップＳ８２で現在時刻からＴ１以前に人物が検出されていた場合（Ｓ８２−Ｙｅｓ）、異常判定手段２２６は、出力部２４へ警告信号を出力する。出力部２４は、制御部２２の異常判定手段２２６から警告信号を受信すると、警告出力処理を行う（Ｓ８４）。
警告出力処理では、出力部２４は所定の警告出力を行う。例えば、出力部２４に接続されたスピーカから異常状態の種類に対応する警告音を鳴動させると共に、出力部２４に接続されたディスプレイに当該異常状態の種類を警告メッセージとして出力する。管理者等は、これらの警告音や警告メッセージを確認することにより、監視領域内における異常状態を検知することができる。また、出力部２４は、通信部２５を介して警備装置５に当該異常状態を通知する。これにより、管理装置２は、警備装置５を介して警備センタ装置６に異常状態を通知することができ、外部の監視センタで常駐監視している警備員に対して異常を通知することができる。
【００６０】
ステップＳ８０で悲鳴フラグがＯＮとなっていない場合（Ｓ８０−Ｎｏ）、異常判定手段２２６は、記憶部２１の人物フラグがＯＮとなっているか否かを判定する（Ｓ８６）。
【００６１】
ステップＳ８６で人物フラグがＯＮとなっている場合（Ｓ８６−Ｙｅｓ）、異常判定手段２２６は、記憶部２１の悲鳴検出時刻２１５を参照し、現在時刻から第二異常判定時間Ｔ２以前（現在時刻と同時刻も含む）に悲鳴が検出されているか否かを判定する（Ｓ８８）。ステップＳ８８で現在時刻からＴ２以前に悲鳴が検出されていた場合（Ｓ８８−Ｙｅｓ）、異常判定手段２２６は、前述と同様に、出力部２４に対して警告信号を出力する。
【００６２】
ステップＳ８２で現在時刻からＴ１以前に人物が検出されていない場合（Ｓ８２−Ｎｏ）、ステップＳ８８で現在時刻からＴ２以前に悲鳴が検出されていない場合（Ｓ８８−Ｎｏ）、またはステップＳ８４で警報出力処理を行った場合、異常判定手段２２６は、悲鳴フラグ及び人物フラグをリセット（すなわち“０”にする）する処理を行う（Ｓ９０）。
【００６３】
ステップＳ９０でフラグリセットした場合、又はステップＳ８６で人物フラグがＯＮでなかった場合（Ｓ８６−Ｎｏ）、ステップＳ３へ戻り、以後、前述と同様にステップＳ３からステップＳ８の処理を繰り返す。
【００６４】
次に、本実施例に係る異常検知装置１の具体的動作を異常状態と判定される例を用いて説明する。図８は異常状態と判定される典型的なケースを示した図である。
【００６５】
図８（ａ）は、時刻ｔから時刻ｔ＋３における監視画像１００を時系列で並べた図である。本ケースにおいて、図８（ａ）中における人物像Ａは、押込強盗によって緊縛されている従業員の人物像である。また、人物像Ｂは、従業員である人物像Ａをナイフ等の凶器で脅迫し、緊縛した後、金庫７まで移動している押込強盗の人物像である。
【００６６】
図８（ｂ）は、時刻ｔから時刻ｔ＋３における軌跡画像１１０を時系列で並べた図である。軌跡画像１１０は、監視画像１００の画像上の位置と合致するように描画された画像に対して、領域情報２１１の重要物領域８を重ね合わせて描画され、さらに移動軌跡情報２１３に記憶されている像ＩＤごとの現在時刻までの移動軌跡をプロットされた画像である。
【００６７】
なお、本ケースでは、管理者等により予め滞留時間Ｔ０を“２”時刻間隔と、第一異常判定時間Ｔ１、第二異常判定時間Ｔ２を“１５０”時刻間隔と設定されていることとする。
【００６８】
まず、時刻ｔの時点の状態について説明する。時刻ｔでは、ステップＳ３０で新たに取得された監視画像１００から、ステップＳ３２で人物像抽出手段２２１により人物像Ａ及びＢが抽出されている。そして、人物像Ａ、Ｂは、それぞれステップＳ３６で追跡処理され、過去時刻における人物像Ａ、Ｂと関連付けられる。しかし、この時点（およびこれ以前の時点）では、人物像Ａ及びＢは、重要物領域８内に所在していないため、継続所在時間がカウントされておらず、人物フラグもＯＦＦの状態である。一方、時刻ｔでは、従業員たる人物像Ａが強盗たる人物像Ｂに緊縛されているところであり、この際、従業員によって悲鳴が発せられていたことを想定する。そのため、ステップＳ５の悲鳴検出処理にて、悲鳴フラグがＯＮとされ、記憶部２１に悲鳴検出時刻２１５として時刻ｔが記憶されている。したがって、ステップＳ８の異常判定処理では、ステップＳ８０にて悲鳴フラグがＯＮであることが判定され（Ｓ８０−Ｙｅｓ）、ステップＳ８２にて悲鳴検出時のＴ１時間以前に人物検出されているか否かが判定される。ここで、上記のように、時刻ｔにおいては重要物領域８に人物像が検出されていないため、ステップＳ８２にてＮｏとなり、ステップＳ９０にて悲鳴フラグがＯＦＦとリセットされる。このように、時刻ｔでは、異常判定手段２２６にて異常判定されていないことになる。
【００６９】
次に、時刻ｔ＋１の時点の状態について説明する。時刻ｔ＋１の時点では、時刻ｔの時点の場合と同様に、ステップＳ３０で新たに取得された監視画像１００から、ステップＳ３２で人物像Ａ及びＢが抽出され、それぞれステップＳ３６で追跡処理されて時刻ｔの時点における人物像Ａ及びＢと関連付けられる。この時点では、時刻ｔの時点と同様に、人物像Ａ及びＢは、重要物領域８内に所在していないため、継続所在時間がカウントされておらず、人物フラグもＯＦＦの状態である。したがって、人物フラグも悲鳴フラグもＯＦＦであるため、ステップＳ８の異常判定処理では、ステップＳ８０でＮｏ、ステップＳ８６でＮｏとなり、異常判定されていないことになる。
【００７０】
次に、時刻ｔ＋２の時点の状態について説明する。時刻ｔ＋２の時点では、人物像Ｂが重要物領域８内にて所在しているため、ステップＳ３８で記憶部２１の継続所在時間をカウントアップする処理がなされる。しかし、継続所在時間が滞留時間Ｔ０（＝“２”時刻間隔）に満たないため、人物フラグはＯＦＦの状態のままである。したがって、人物フラグも悲鳴フラグもＯＦＦであるため、ステップＳ８の異常判定処理では、ステップＳ８０でＮｏ、ステップＳ８６でＮｏとなり、異常判定されていないことになる。
【００７１】
次に、時刻ｔ＋３の時点の状態について説明する。時刻ｔ＋３の時点では、時刻ｔ＋２の時点と同様に、人物像Ｂが重要物領域８内にて所在しているため、ステップＳ３８で記憶部２１の継続所在時間をカウントアップする処理がなされる。そして、継続所在時間が“２”時刻間隔となり、滞留時間Ｔ０以上となったため、ステップＳ４０でＹｅｓとなり、人物フラグがＯＮとされ、記憶部２１の人物検出時刻２１４に、最初に検出された時刻である時刻ｔ＋２が記録される。したがって、人物フラグがＯＮであり、悲鳴フラグがＯＦＦであるため、ステップＳ８の異常判定処理では、ステップＳ８０でＮｏ、ステップＳ８６でＹｅｓとなり、ステップＳ８８で人物検出時のＴ２時間以前に悲鳴検出されているか否かが判定される。前述のように、第二異常判定時間Ｔ２は“１５０”時刻間隔と設定されており、悲鳴が検出された時刻ｔはこの時間帯内であることから、ステップＳ８８がＹｅｓとなり、ステップＳ８４にて警報出力処理がなされる。このように、管理装置２は、時刻ｔ＋３の時点において監視領域内の異常状態を検知し、警備装置５を介して警備センタ装置６に異常状態を通知することができ、外部の監視センタで常駐監視している警備員に対して異常を通知することができる。
【００７２】
（第二の実施例）
上述の第一の実施例では、重要物領域８に人物が所在しているか否かを撮像装置３からの監視画像に基づいて判定している。しかし、本実施例では、重要物領域８内に所在する人物の人体から放射される赤外線を受光し、その受光量の変化に基づいて人体等の存否を検出する赤外線センサからの人物検出信号に基づいて、重要物領域８に人物が所在しているか否かを判定する点が第一の実施例と相違する。なお、赤外線センサは、赤外線による人物の検出領域を予め重要物領域８と略一致するよう設置されていることとする。
【００７３】
図９は、第二の実施例に係る管理装置２の構成を示すブロック図である。図９のように、通信部２５に赤外線センサが接続される点、制御部２２に人物像抽出手段２２１と追跡手段２２２とが存在しない点、記憶部２１に領域情報２１１と移動軌跡情報２１３とが存在しない点が、第一の実施例と相違する。また、制御部２２の人物検出手段２２３における人物検出処理の内容が、第一の実施例と相違する。図１０に第二の実施例に係る人物検出処理を示すフローチャートを示す。
【００７４】
図１０のように、制御部２２の人物検出手段２２３は、ステップＳ４６で赤外線センサから通信部２５を介して人物検出信号を受信したか否かを判定する。赤外線センサから人物検出信号を受信していない場合（Ｓ４６−Ｎｏ）、人物検出手段２２３は、人物検出処理を終了し、ステップＳ５へ進む。
【００７５】
赤外線センサから人物検出信号を受信している場合（Ｓ４６−Ｙｅｓ）、人物検出手段２２３は、人物フラグをＯＮとする（Ｓ４８）。また、人物検出手段２２３は、記憶部２１の人物検出時刻２１４へ現在時刻を追記する処理を行う（Ｓ４８）。その後、人物検出処理を終了し、ステップＳ５へ進む。
【００７６】
なお、本実施例では赤外線センサにより重要物領域８に所在する人物の検出を行っているが、これに限らず、マイクロ波センサや超音波センサによって検出してもよい。
【００７７】
本発明は、上記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内で、更に種々の異なる実施例で実施されてもよいものである。また、実施例に記載した効果は、これに限定されるものではない。
【００７８】
前記各実施例では、異常音として悲鳴を検出することにより、監視領域内の異常状態を検知している。しかし、これに限らず、悲鳴以外の異常音、例えば、銃声や怒声等の異常音を検出することにより、監視領域内の異常状態を検知してもよい。例えば、予め設定された異常音量しきい値以上の音量を検出した場合に、簡易的に銃声や怒声等の異常音とみなすことができる。すなわち、ステップＳ５２にて音量を算出した後に、異常音量しきい値と比較し、異常音量しきい値以上で合った場合に、悲鳴フラグをＯＮとし、記憶部２１の悲鳴検出時刻２１５に当該異常音の検出時刻を記録することにより、実現することができる。
また、破壊音は、一般に急速に音量が大きく検出された後、短時間のうちに減衰して小さくなるといったように、検出される音の立ち上がりと立下りに顕著な特徴が現れる。そのため、異常音として破壊音を検出する場合、集音装置４により取得した音響信号の音の立ち上がり率、ピーク音量、立下り減衰率、継続時間を算出し、これらの値と、予め設定された破壊音の特徴を備えた閾値とを照合することにより、破壊音か否かを判定することができる。また、予め金庫等を叩いた時に出る音の周波数成分を分析しておき、検知の際に、音響信号にその固有の周波数成分があるかどうかを評価し、判定結果に加味することで、上記判定の確からしさを大幅に向上させることが可能である。さらに、金庫等の頑丈な作りのものに対しては、一撃で破壊することは困難であるため、同じような破壊音が短い時間内で連続的に複数回観測された場合に異常音として検出を確定するといった条件を課すことも有効である。
【００７９】
前記各実施例では、悲鳴を検出したとき及び重要物領域８で人物を検出したとき、それぞれの時刻を記憶部２１の悲鳴検出時刻２１５及び人物検出時刻２１４に記憶し、これらの時刻情報に基づいて、悲鳴を検出した前後の所定時間以内に人物を検出したか否かを判定することにより、監視領域内の異常状態を検知している。しかし、これに限らず、悲鳴を検出したときにタイマによる計時を開始し、タイマが第二異常判定時間Ｔ２を経過する前に重要物領域８で人物を検出したか否かを判定することにより、監視領域内の異常状態を検知してもよい。この際、悲鳴を検出した時刻の後の時刻（ただし第二異常判定時間Ｔ２経過前であるとする）において、再度悲鳴を検出した場合、最初の悲鳴を検出した時刻と後の悲鳴を検出した時刻との差の分だけ、第二異常判定時間Ｔ２を延長させる処理を行わせる。これにより、新たに悲鳴を検出した場合であっても、その時刻から第二異常判定時間Ｔ２以内に重要物領域８内で人物を検出したときに、異常状態であると判定することができる。
また、同じように、重要物領域８で人物を検出したときにタイマによる計時を開始し、タイマが第一異常判定時間Ｔ１を経過する前に、悲鳴を検出したか否かを判定することにより、監視領域内の異常状態を検知してもよい。この際、重要物領域８で人物を検出した時刻の後の時刻（ただし第一異常判定時間Ｔ１経過前であるとする）において、再度人物を検出した場合、最初の人物検出時と後の人物検出時刻との差の分だけ、第一異常判定時間Ｔ１を延長させる処理を行わせる。これにより、新たに人物を検出した場合であっても、その時刻から第一異常判定時間Ｔ１以内に悲鳴を検出したときに、異常状態であると判定することができる。
【００８０】
前記各実施例では、第二異常判定時間Ｔ２は、管理者等により予め設定されている固定値であるが、これに限らず、監視領域内における状況に応じて変化させてもよい。例えば、第一の実施例において、追跡手段２２２にて追跡している複数の人物像が互いに接近しており、かつ、それらの人物像の形状変化率が大きい場合、争っている状況であったり、緊縛されている状況である可能性が高い。このような場合、第二異常判定時間Ｔ２を延長する処理を行ってもよい。これにより、悲鳴を検出してから予め定めた第二異常判定時間Ｔ２を経過した場合であっても、延長時間内に重要物領域８で人物像を検出したときは、異常状態として検知することができる。
【００８１】
前記第一の実施例では、悲鳴を検出したときの前後の所定時間以内に重要物領域８内で人物が検出されたとき、異常状態と判定している。しかし、これに限らず、悲鳴を検出した後に、当該悲鳴に起因した人物像の特定の動きを追跡手段２２２の移動軌跡に基づいて検知することにより、異常状態と判定してもよい。ここで、悲鳴に起因した人物像の特定の動きとは、例えば、悲鳴を検出した直後に人物像が部屋の出入口に向かって素早く移動する動きや、悲鳴を検出した直後に他の人物像に素早く接近する動きなどが挙げられる。これらの動きは、悲鳴に起因して部屋から逃走しようとする賊の動きや、発見者に危害を及ぼそうとする賊の動きに相当するものである。すなわち、このような悲鳴に起因した人物像の特定の動きを、移動軌跡情報２１３から検知することにより、監視領域内がより異常状態らしいことを検知することができる。
【００８２】
以上に本発明の実施の形態について説明した。第一の実施例では、異常検知装置１が、本発明の異常検知装置として機能している。また、集音装置４が、本発明の集音部として機能している。また、制御部２２の母音抽出手段２２４、悲鳴判定手段２２５が、本発明の音響分析部として機能している。また、撮像装置３、及び制御部２２の人物像抽出手段２２１、追跡手段２２２、人物検出手段２２３が、本発明の人物検出部として機能している。また、制御部２２の異常判定手段２２６が、本発明の異常判定部として機能している。また、撮像装置３が、本発明の撮像手段として機能している。また、記憶部２１が、本発明の記憶部として機能している。また、制御部２２の人物像抽出手段２２１が、本発明の人物像抽出手段として機能している。また、制御部２２の追跡手段２２２が、本発明の追跡手段として機能している。また、制御部２２の人物検出手段２２３が、本発明の人物検出手段として機能している。
一方、第二の実施例では、赤外線センサ、及び制御部２２の人物検出手段２２３が、本発明の人物検出部として機能している。
【符号の説明】
【００８３】
１・・・異常検知装置
２・・・管理装置
３・・・撮像装置
４・・・集音装置
５・・・警備装置
６・・・警備センタ装置
７・・・金庫
８・・・重要物領域
９・・・壁
２１・・・記憶部
２２・・・制御部
２３・・・入力部
２４・・・出力部
２５・・・通信部
２１１・・・領域情報
２１２・・・母音特徴量
２１３・・・移動軌跡情報
２１４・・・人物検出時刻
２１５・・・悲鳴検出時刻
２２１・・・人物像抽出手段
２２２・・・追跡手段
２２３・・・人物検出手段
２２４・・・母音抽出手段
２２５・・・悲鳴判定手段
２２６・・・異常判定手段
１００・・・監視画像
１１０・・・軌跡画像
Ａ、Ｂ・・・人物像
【図１】
2012048689.tif 000003
【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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