(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エスカレータおよび乗客の画像を取得する画像取得装置と、前記画像取得装置によって取得された画像を処理する画像処理装置と、を備えるエスカレータ制御装置において、
前記画像処理装置は、
前記画像を処理することによって前記乗客の動作の非定常状態を検知する非定常動作判定部と、
前記非定常動作判定部により検知された前記非定常状態の時間的変化に基づいて、前記乗客の動作を分類する異常動作分類部とを備え、
前記非定常動作判定部は、前記画像の明るさの空間的変化および時間的変化から演算される時空間輝度勾配のグラム行列の固有値から計算される連続ランク増分度を非定常度とし、前記非定常度によって前記非定常状態を検知し、前記異常動作分類部は、前記非定常度の時間的変化によって前記乗客の動作を分類することを特徴とするエスカレータ制御装置。
【請求項２】
請求項１において、前記異常動作分類部の分類結果に応じて、エスカレータの運行を制御するための制御信号を発生する制御信号発生部を備えることを特徴とするエスカレータ制御装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２において、前記異常動作分類部の分類結果に応じて、前記乗客へ注意喚起を行う注意喚起部を備えることを特徴とするエスカレータ制御装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項において、前記乗客の動作が定常状態に復帰したことを検知する正常復帰判定部を備えることを特徴とするエスカレータ制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エスカレータに乗車する乗客の安全を確保するため、あるいは乗客に安心感を与えるために好適なエスカレータ制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、超音波や赤外線センサ、あるいは画像処理技術を応用してエスカレータに搭乗する乗客の転倒やハンドレールへの乗り出し、あるいはタラップ部における混雑状況を検知し、注意喚起放送を流したりエスカレータを停止させたりすることで乗客の安全を確保するシステムが提案されてきた。特に画像処理を用いる手法は一つのカメラで広範囲を監視できるシステム構築上のメリットがあり、異常検知と同時に異常発生時の映像も記録できることから、単に異常検知センサとしてだけではなく、異常事象の詳細な解析やマーケティング目的に使うことも可能である。
【０００３】
画像処理結果に基づいてエスカレータ制御を行う従来技術として、特開平１１−３４９２６９号公報（特許文献１）に記載されているように、画像に基づいてマンコンベアの乗客に関わる異常状態を、複数の区画に対応して判定し、異常状態に基づくマンコンベアの制御（停止，減速）を指令する監視制御手段がある。
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−３４９２６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来技術の場合は、乗客の異常発生箇所に応じてステップの速度を制御する機能を備えている。しかし、乗客の異常事象の種類を判定し、その種類に応じたエスカレータの制御を行うことができない。
【０００６】
例えば、子供連れやお年寄の乗客がエスカレータの上下階の中央付近でバランスを崩した場合、タラップ部とステップ部の隙間などに乗客の衣服や靴が引き込まれそうになった場合、また、子供がいたずらでエスカレータを逆走する場合やベビーカーや大きなスーツケースなどの乗車規格外の物を載せようとした場合など、乗客の異常動作に応じてエスカレータの運転を柔軟に制御することができない。
【０００７】
本発明は、乗客の安全または安心感を向上することができるエスカレータ制御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】
【０００８】
本発明によるエスカレータの制御装置は、カメラなどの画像取得装置によって取得された画像を処理する画像処理装置を備え、この画像処理装置は、画像を処理することによって乗客の動作の非定常状態を検知する非定常動作判定部と、検知された非定常状態の時間的変化に基づいて、乗客の動作を分類する異常動作分類部とを備える。
【０００９】
好ましくは、非定常動作判定部は、画像の明るさの空間的変化および時間的変化から演算される時空間輝度勾配のグラム行列の固有値から計算される連続ランク増分度を非定常度とし、前記非定常度によって非定常状態を検知し、異常動作分類部は、非定常度の時間的変化によって乗客の動作を分類する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明による制御装置によれば、乗客の画像から乗客の非定常動作の形態に応じてエスカレータを制御できるので、乗客の安全または安心感を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について説明する。
【実施例】
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態であるエスカレータ制御装置の全体構成を示す機能ブロック図である。図１において、１０１はエスカレータのハンドレール、１０２はエスカレータの踏板、１０３はエスカレータの運行を制御するインバータなどの駆動装置、１０４はエスカレータを撮影した画像を保存する録画装置、１０５は駆動装置１０３と録画装置１０４を制御するためのインターフェースである。１０６は、ハンドレール１０１や踏板１０２を含むエスカレータ並びに踏板１０２上に乗って移動する乗客を撮影してそれらの画像を取得する画像取得装置であり、本実施形態ではカメラが使用されている。カメラ１０６で撮影された映像はインターフェース１０５を通して録画装置１０４へ送られる。
【００１３】
１０７は画像処理装置であり、カメラ１０６内部に組み込まれていても、カメラ１０６の外部に設置されていても良い。画像処理装置１０７は、カメラ１０６で取得した画像を処理して非定常状態を検知し、その結果をインターフェース１０５を通じて駆動装置１０３に送り、駆動装置１０３は、画像処理結果に応じたエスカレータの運転制御を行う。録画装置１０４は、非定常状態発生時に録画するといった適応的録画処理を実行する。
【００１４】
なお、録画装置１０４においては、非定常動作発生時のみ録画することで効率的な録画が可能になり、ストレージ容量が少ないシステムでも監視画像録画の運用が可能になる。あるいは非定常発生時に異常動作の種類に応じたタグをつけることで監視映像中の事故事象の検索や検証を効率的にできるようになる。また、録画映像の解析に基づく顧客マーケティングにも応用できる。
【００１５】
次に画像処理装置１０７の内部機能について説明する。カメラ１０６から送られてきた映像はＡ／Ｄ変換部１０８へ送られ、アナログ信号からディジタル信号へ変換される。もしカメラ１０６がディジタルフォーマットの映像を送ってくる場合は、Ａ／Ｄ変換部１０８は省略できる。映像データは、画像メモリ１０９に蓄えられ、画像処理を行わない場合はＤ／Ａ変換部１１０にてディジタル信号をアナログ信号に変換して外部モニタ１１９で表示する。あるいは、画像処理装置１０７内のインターフェース１１８から外部にディジタル信号が送られ、例えば外部の録画装置１０４で記録される。インターフェース１０５，１１８は有線接続、または無線接続であり、両者を同時に使用することができる。無線接続を用いることで、録画装置１０４がエスカレータ近辺に設置できない場合でも、各階のエスカレータに設置されたカメラ映像をセンターに設置されたディスクサーバに全て集約することもできる。
【００１６】
エスカレータ画像を処理して乗客の異常事象を検知するにはまず、画像メモリ１０９に送られてくる撮影画像を非定常動作判定部１１１へ送る。非定常動作判定部１１１では、カメラ１０６によって取得された画像を処理してエスカレータの乗客の非定常な動作を検知する。ここで、定常な動作とは、一定速度で運行しているエスカレータの踏板上に乗客が乗車していないか、または乗車していてもステップ上で正立していて、踏板の動きと乗客の動きが定常である状態を示す。これに対して、非定常な動作とは定常な動作に属さない動作を示す。例えば、ハンドレールへの乗り出し、カートやベビーカーやスーツケースなどのエスカレータ乗車規定における規格外物の乗り入れ、踏板上での逆走や順方向駆け上がりや順方向駆け下りやつまずきや転倒や飛び跳ねや、踏板とレールとの隙間への靴や衣服の引き込まれ、タラップ部における転倒や踏板部の引き込み部分への靴や衣服の引き込まれである。これらの異常動作が発生すると、踏板や正立した乗客の定常な動きとは異なる動きが生じるため、定常的な動き中の動きの乱れを検知することでエスカレータ乗客の非定常動作を検知できる。ただし、非定常な動作の検知はできても、その動作がどのような種類のものかを非定常動作判定部１１１では分類できない。そこで、もし非定常動作判定部１１１で非定常な動作が検知されたら、その次のステップとして、異常動作分類部１１２へ処理が引き継がれる。
【００１７】
異常動作分類部１１２では、乗客の異常乗車の事例に応じてエスカレータの適応的な制御を行うために、非定常動作判定部１１１で検出された非定常的な動作の分類を行う。すなわち、異常動作分類部１１２は、非定常動作判定部１１１により検知された非定常状態の時間的変化に基づいて、乗客の動作を分類する。意図的異常乗車は、具体的にはハンドレールへの乗り出し、カートやベビーカーやスーツケースなどのエスカレータ乗車規定における規格外物の乗り入れ、エスカレータ踏板上での逆走や順方向駆け上がりや順方向駆け下りや飛び跳ねであり、乗客が自らの意思で規定外乗車をする、あるいはしようとすることである。一方、非意図的異常乗車とは、踏板上でのつまずきや転倒，踏板とレールとの隙間への靴や衣服の引き込まれ、タラップ部における転倒や踏板部の引き込み部分への靴や衣服の引き込まれであり、乗客の意思とは関係無しに生じるものである。
【００１８】
注意喚起部１１３は、異常動作分類部１１２から出力される分類結果に応じて乗客へ注意喚起を行う。また、制御信号発生部１１４は、異常動作分類部１１２から出力される分類結果に応じてエスカレータの運行を制御するための制御信号を発生する。制御信号は、インターフェース１１８，１０５を介して制御装置に送信され、制御装置は制御信号を受信すると分類結果に応じてエスカレータの運転速度を可変に制御する。異常が検知された後に乗客自らの対応で正常状態に戻ったかどうかを正常復帰判定部１１５で検知する。監視員により正常復帰する場合は、監視員が異常乗車への対処後、手動でエスカレータを正常運行に戻す。注意喚起部１１３，制御信号発生部１１４，正常復帰判定部１１５から出力される信号は映像データと対となった状態でインターフェース１１８，１０５を経て、異常事象の検索や解析用のメタデータとして録画装置１０４に保存される。監視員は、モニタ１１９によって画像処理装置１０７で解析された画像処理結果を見ることができる。また異常乗車の発生時のみアラームを発報して監視員の負担を低減できる。
【００１９】
次に図２のフローチャートを使って、画像処理装置１０７におけるデータ処理の詳細を説明する。まずステップ２０１において監視画像が取得される。後のステップで動作判定を行うときに時系列の画像データが必要なので、ここではある一定時間長の動画像が保存される。次にステップ２０２において非定常動作の判定を行う。この処理には例えば画像上の各画素位置において、動画像から計算される時間方向と空間方向の勾配情報（微分値）の分散度を評価する。この方法の詳細は図３を用いて後述する。
【００２０】
ステップ２０２の判定処理に基づいてステップ２０３で乗客の動作が非定常であるか否かを判定して、次の処理ステップである動作分類を行うか否かを選択する。もし非定常度が低ければ処理を終了して次のフレームの処理に進む。もし非定常度が高ければ次の処理である動作分類を行う。このとき非定常動作の検知をトリガにしてステップ２０４で録画を開始し、さらに監視員に非定常事象の発生を通報する（ステップ２０５）。
【００２１】
ステップ２０６では動作分類処理を行う。ここでは、意図的・非意図的異常乗車の分類を行う。この方法の詳細も図３を用いて後述する。
【００２２】
ステップ２０７ではステップ２０３で非定常と判定された動作を意図的異常動作であるか、非意図的異常動作であるかを分類する。もし意図的異常動作であれば、これに対応した注意喚起とインバータ制御を行い（ステップ２０８）、もし非意図的異常動作であれば、同様にこれに対応した注意喚起とインバータ制御を行う（ステップ２０９）。この後、乗客の乗車状態が正常に戻ったかどうかを判定し（ステップ２１０）、もし正常に戻ったならばエスカレータの運行を正常運行に戻し（ステップ２１１）、もし異常動作が継続していれば注意喚起とインバータ制御を継続して行う。
【００２３】
次に、図３を用いて、図２の非定常判定処理（ステップ２０２）について説明する。非定常判定処理では、エスカレータの乗客の非定常状態、具体的にはハンドレールへの乗り出し、カートやベビーカーやスーツケースの乗り入れ、ステップ上での逆走や順方向駆け上がりや順方向駆け下りやつまずきや転倒や飛び跳ねやステップとレールとの隙間への引き込まれ、タラップ部における転倒やステップ部の引き込み部分への足や衣服の引き込まれを、画像の明るさの空間的変化と時間的変化の統計量から計算される動きの非定常度によって検知し、まず異常の種類は不明だが、異常が発生したという状況を検知する。
【００２４】
図３において、まず入力画像は現フレームと直前Ｎフレームであり（ステップ３０１）、ステップ３０２において現フレームと直前のフレームとからフレーム間差分処理を行い、ステップ３０３でしきい値処理する。この処理により入力動画像から動いている物体のエッジ情報を抽出する。ステップ３０４ではステップ３０３で抽出した動エッジの位置における空間方向と時間方向の輝度勾配を計算する。この時空間の輝度勾配を次式（１）で表記する。
【００２５】
【数１】
0005065861.tif 000002
【００２６】
次に、ステップ３０５で（１）式の値から次式で表される時空間輝度勾配の共分散行列Ｍを求める。Ｍはグラム行列とも呼ばれる。
【００２７】
【数２】
0005065861.tif 000003
【００２８】
（２）式の総和は画像全体、あるいは指定領域中の画素から計算する。（２）式は時空間輝度勾配のある領域中の分散と共分散であり、（１）式のプロットのばらつき具合を表現している。領域中の動きの大きさと方向がばらつくと（２）式のランク、すなわちグラム行列Ｍのゼロでない固有値の数が大きくなる（最大３個）。このとき、指定領域中の人物領域が小さい場合は、背景の画素の影響で（２）式の計算時に人物の動き情報が埋もれてしまう。そこで、ステップ３０６で、背景のみが見えているシーン、具体的にはエスカレータの踏板の運行だけが見えているシーンのグラム行列Ｍを計算し、これを背景グラム行列として入力画像のグラム行列から引き算する。この計算により、人物領域が小さくても、乗客の非定常な動作を検出しやすくなる。
【００２９】
グラム行列の固有値計算（ステップ３０７）は実際にはノイズなどの影響で（２）式の固有値がゼロになることは少ないため、指定領域中の異常動作の指標として、次式に示す連続ランク増分度を用いる。
【００３０】
【数３】
0005065861.tif 000004
【００３１】
ここで、λ1，λ2，λ3はグラム行列Ｍの固有値（昇順）、λ1◇，λ2◇，λ3◇はグラム行列Ｍの左上２×２行列の固有値（昇順）である。ステップ３０８で（３）式を計算した後、これをステップ３０９でしきい値処理して、（３）式のあるレベル異常の値が得られた場合に非定常動作が検知されたと判定する。この信号に基づき、画像録画を開始したり、注意喚起を行ったりする。もし、（３）式のレベルがある一定時間が経過しても非定常動作判定のしきい値を超えない場合は（ステップ３１０）、ステップ３１１でその時点が背景だけが写っているシーンと判定して、背景グラム行列を作成，保存し、ステップ３０６のグラム行列差分処理に用いる。もし（３）式のレベルがステップ３１０の判定により、ある一定時間中に非定常動作判定のしきい値を超えた場合は乗客の動作に非定常性が生じたと判定し、一定時間経過の判定状態をリセットして、再度ステップ３０９で（３）式がしきい値以下になるのを待つ。
【００３２】
ステップ３０９で非定常動作が検知された後、図２のステップ２０６に示す動作分類処理を行う。このために（３）式の時間解析を行う。これは、例えば小さな子供がエスカレータを逆走する場合は、（３）式の非定常度が長時間にわたってステップ３０９で設定したしきい値を越える。また、乗客が意図せずに転倒する場合は、その動作は突発的なものになり、（３）式の時間波形も上に鋭く凸な波形となる。このように、異常乗車の種類によって（３）式の時間波形が異なることを利用して異常乗車の種類を判別する。この判別には、例えばフーリエ変換やウェーブレット変換を使うことができる。異常乗車は意図的異常乗車と非意図的異常乗車に分類され、この両者ははさらに細かく分類される。その詳細を以下に説明する。
【００３３】
まず意図的異常乗車の分類について説明する。意図的異常動作の例としては、ステップの逆走，ステップの急ぎ乗車（順方向駆け上がりと順方向駆け下り），ベビーカーなどの規格外物体の乗車がある。乗客がステップを逆走する場合は、（３）式の値が長時間に渡って高いレベルを保ち続け、逆走者が視野から消えた瞬間に（３）式の値が急激に低下して定常レベルに戻る波形を示す。これは視野内に正反対の動きがあるときに（３）式が大きな値を示すからである。また、この波形はステップを駆け下りる動作と同期して非定常度の大きさが上下する。これは腕や脚の上げ下ろしがちょうどステップの動きと同じになる瞬間と逆の動きになる瞬間が交互に繰り返されるためである。このような動作によって生じる（３）式の時間波形の特徴は、例えばフーリエ変換やウェーブレット変換によって判別できる。
【００３４】
乗客がステップの急ぎ乗車をする場合は逆走の場合と同様な波形を示すが、非定常度のレベルは逆走と比較して低いレベルとなる。これはエスカレータ踏板の運行方向と乗客の動きの方向が同じであり、（３）式の値が逆走の場合と比較してやや小さくなるからである。
【００３５】
ベビーカーの場合は踏板に乗り込む直前の動作が非定常な動きになる。この場合、（３）式の時間波形は転倒と同様に上に凸な波形となるが、転倒ほど急峻ではない。そこで、タラップ部において、（３）式の時間波形の周波数解析によって転倒より低周波のピークが生じたときにベビーカーなどの規格外物体を乗車させたと判定する。
【００３６】
次に非意図的乗車の分類について説明する。非意図的異常動作の例としては、タラップ部の低速歩行と混雑，踏板部とタラップ部における転倒，エスカレータへの引き込まれがある。タラップ部における低速とは小さな子供を連れた親子連れ、または高齢者がステップの速度が速いために乗車のタイミングを見計らっている場合である。この場合、（３）式の時間波形は、乗客の乗車ためらいによる微小な変動がある時間長、継続する。踏板が無人の場合は（３）式の時間波形はレベルが低く、平坦であるため、これもフーリエ変換やウェーブレット変換周波数による周波数解析によって判定できる。混雑の場合も低速歩行と同様な波形が生じるが、この場合は低速歩行より長時間に渡って（３）式の波形が微小変動するので、この現象を利用して判定できる。転倒は上述したように、（３）式の時間波形の急峻なピークを検出することによって判定できる。このとき、画像上の検知エリアを例えばエスカレータ踏板毎の短冊領域に分割して、それぞれの領域で異常動作判定をすると、転倒が踏板上で生じたのか、タラップ部で生じたのかを判定できる。エスカレータの引き込まれについては、乗客が引き込まれた時点で焦って脱出しようとして激しい動きをすることが予想される。しかも、その動作周期は上述の踏板の逆走や急ぎ乗車とは異なり、不規則なものになると考えられる。そこで、これもフーリエ変換やウェーブレット変換を用いた周波数解析によって判定できる。以上が図２、ステップ２０６における動作分類処理の詳細である。
【００３７】
次に図２のステップ２０７で異常動作が意図的か非意図的かに分類された後、それぞれの場合についてエスカレータのインバータ制御に反映させる処理について説明する。まず異常動作が意図的である場合（ステップ２０８）について説明する。ステップ２０８の処理について図４を使って説明する。図４のステップ４０１で意図的異常動作の信号が入力される。意図的異常動作の場合はステップ２０６で分類したいずれの意図的異常動作が生じても注意喚起をするため、異常動作の種類によってエスカレータの制御方法を変えていない。注意放送の内容は意図的動作の種類に応じて変えても良い。次に、直ちに注意喚起が行われる（ステップ４０２）。これにはスピーカーによる放送や、ステップに埋め込まれたＬＥＤを予め定めた注意喚起の色で発光させたり、点滅させたりする。この注意喚起がある一定時間を経過したら危険な状態になりつつあると判定して（ステップ４０３）、エスカレータをインバータ制御によって緩やかに減速させる（ステップ４０４）。注意喚起が一定時間に達していなければステップ４０２へもどり、注意喚起放送やＬＥＤ点灯・点滅を継続する。以上が意図的異常動作用に行う図２の注意喚起＆インバータ制御（ステップ２０８）である。
【００３８】
非意図的異常動作に対しては図２の注意喚起＆インバータ制御（ステップ２０９）の処理を行う。ステップ２０９の処理を図５用いて説明する。図５のステップ５０１で非意図的異常動作の信号が入力される。ここからは、意図的異常動作の場合と異なり、異常動作の種類に応じてエスカレータの制御方法を切り替える。
【００３９】
非意図的異常動作には上述したように高齢者や子供連れの低速歩行，混雑，転倒，引き込まれがある。低速歩行の場合（ステップ５０２）は、エスカレータの減速案内をし（ステップ５０７）、その後、インバータ制御によって緩やかにエスカレータを減速して（ステップ５０８）、乗客がエスカレータ踏板に乗車しやすいようにする。混雑（ステップ５０３）の場合は、タラップ部に人が多数滞留している状態である。よってエスカレータの加速案内をして（ステップ５０９）、エスカレータを緩やかに加速し（ステップ５１０）、混雑を緩和させる。ただし、このときにエスカレータの運行速度が法定速度を超えないように、また加速時に転倒やつまずきが生じない程度の加速度で加速する。乗客が転倒した場合（ステップ５０４）は、まず転倒が踏板上かタラップ部で起きたかを判別し（ステップ５１１）、踏板上であれば減速案内（ステップ５０７）をしてからエスカレータを緩やかに減速する（ステップ５０８）。これは、ステップ上で転倒が生じた場合に急にエスカレータを停止すると、他の乗客まで転倒する可能性があるからである。もし転倒がタラップ部で生じた場合は、エスカレータを停止させるのではなく、乗客がけがなどをしているかどうかを確認する安全確認放送をする（ステップ５１２）。もし乗客が立ち上がることができなければ、図２のステップ２１０により安全確認放送が継続され、エスカレータは正常運行に復帰できない。この場合は警備員による救出が行われるまで正常運行に復帰しない。次に、もし乗客が踏板とレールの隙間，踏板とタラップの隙間に引き込まれた場合は（ステップ５０５）、引き込まれが生じた場所によらず、ただちにエスカレータを緊急停止する（ステップ５１３）。ステップ５０６は非定常動作が図２のステップ２０３で検知されたにも関わらず、ステップ２０６の分類部で事前に定義した異常動作のどれにも当てはまらないときに、例外動作が発生したと判定して、その情報を記録しておく（ステップ５１４）。これは事後的にその例外動作を検証するためのものである。
【００４０】
以上が、図１の画像処理装置１０７の機能を詳細に説明したものである。上記の処理に加え、次に示す処理も併用することができる。例えば、入力画像を段階的に縮小し、多重解像度の画像ピラミッドを作成し、その各々について（３）式の計算を行い、多重解像度画像の非定常度ベクトルとして、その判定と時系列判定による動作分類もベクトルとして計算，判定処理をする。このようにすると、乗客の動きの大きさのダイナミックレンジが広い場合に、いずれかの解像度の画像で乗客の非定常な動きを良く表現することができるので、画像サイズやフレームレートのパラーメータ設定に煩わされることなく、非定常動作判定と異常動作分類を使いやすいものにできる。
【００４１】
以上のデータ処理による非定常動作判定・動作分類手法は、異常動作のテンプレートを必要としないので処理が速い。また、時空間の画像を微小パッチに分解することなく画像全体に対して（３）式の計算を実行すればよいので、処理時間が非常に速く、パーソナルコンピュータ上での実装にとどまらず、組み込み機器への実装も可能である。また、この利点により、上述の多重解像度解析もリアルタイムで行うことができる。
【００４２】
なお、上記の実施形態に限らず、本発明の技術的思想の範囲内において、種々の実施形態が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の一実施形態であるエスカレータ制御装置の全体構成を示す機能ブロック図である。
【図２】画像処理装置におけるデータ処理の詳細を示すフローチャートである。
【図３】非定常動作検知のフローチャートである。
【図４】意図的異常動作への注意喚起とエスカレータ制御のフローチャートである。
【図５】非意図的異常動作への注意喚起とエスカレータ制御のフローチャートである。
【符号の説明】
【００４４】
１０１  ハンドレール
１０２  踏板
１０３  駆動装置
１０４  録画装置
１０５，１１８  インターフェース
１０６  カメラ
１０７  画像処理装置
１０８  Ａ／Ｄ変換部
１０９  画像メモリ
１１０  Ｄ／Ａ変換部
１１１  非定常動作判定部
１１２  異常動作分類部
１１３  注意喚起部
１１４  制御信号発生部
１１５  正常復帰判定部
１１６  メモリ
１１７  ＣＰＵ
１１９  モニタ
【図１】
0005065861.tif 000005
【図２】
0005065861.tif 000006
【図３】
0005065861.tif 000007
【図４】
0005065861.tif 000008
【図５】
0005065861.tif 000009