撮像装置が撮像した監視対象エリアのフレーム画像を処理して、撮像されたオブジェクトを検知するオブジェクト検知装置であって、予め定めた第1の時間の間に、前記撮像装置が撮像したフレーム画像から第1の時間平均画像を生成する第1の時間平均画像生成部と、前記第1の時間よりも短い予め定めた第2の時間の間に、前記撮像装置が撮像したフレーム画像から第2の時間平均画像を生成する第2の時間平均画像生成部と、前記第1の時間平均画像と、前記第2の時間平均画像との差分画像を生成する差分画像生成部と、前記差分画像生成部が生成した差分画像から、撮像されているオブジェクトの有無を検知する検知部と、を備えたオブジェクト検知装置。前記差分画像生成部は、生成に用いた最新のフレーム画像が同じである前記第1の時間平均画像と、前記第2の時間平均画像との差分画像を生成する、請求項1に記載のオブジェクト検知装置。前記差分画像生成部は、前記第2の時間よりも短い予め定めた第3の時間経過する毎に、前記第1の時間平均画像と、前記第2の時間平均画像との差分画像を生成する、請求項1、または2に記載のオブジェクト検知装置。前記検知部が検知したオブジェクトの種類を判別する、請求項1~3のいずれかに記載のオブジェクト検知装置。前記第1の時間は、前記第2の時間の2倍以上である請求項1~4のいずれかに記載のオブジェクト検知装置。前記第1の時間と、前記第2の時間との比率を記憶する記憶部と、前記第1の時間、または前記第2の時間の一方について、その時間長の設定を受け付ける設定受付部と、を備えている請求項1~5のいずれかに記載のオブジェクト検知装置。前記記憶部は、時間帯別に、前記第1の時間、または前記第2の時間の一方について、その時間長を登録した設定テーブルを記憶し、前記設定受付部は、前記設定テーブルに対する設定変更を受け付ける、請求項6に記載のオブジェクト検知装置。列車が発着する駅ホームにおける列車の発着間隔に応じて、前記第1の時間、および前記第2の時間を定めている、請求項1~7のいずれかに記載のオブジェクト検知装置撮像装置が撮像した監視対象エリアのフレーム画像を処理して、撮像されたオブジェクトを検知するオブジェクト検知装置の制御部に、予め定めた第1の時間の間に、前記撮像装置が撮像したフレーム画像から第1の時間平均画像を生成させる第1の時間平均画像生成ステップと、前記第1の時間よりも短い予め定めた第2の時間の間に、前記撮像装置が撮像したフレーム画像から第2の時間平均画像を生成させる第2の時間平均画像生成ステップと、前記第1の時間平均画像と、前記第2の時間平均画像との差分画像を生成させる差分画像生成ステップと、前記差分画像生成ステップで生成した差分画像から、撮像されているオブジェクトの有無を検知する検知ステップと、を実行させる、オブジェクト検知プログラム。しかしながら、特許文献1等で示されている従来の装置は、オブジェクトの検知精度を確保するために、監視対象エリア周辺における明るさ等の環境変化に応じて背景画像を適正に更新する必要がある。すなわち、従来の装置は、監視対象エリア周辺の環境変化に応背景画像を適正に更新するための構成が必要であり、装置本体が高価であった。また、背景画像が適正に更新されないと、オブジェクトの検知精度を低下させることになる。この発明の目的は、オブジェクトの検知精度を確保し、且つ、本体のコストダウンを図ったオブジェクト検知装置を提供することにある。また、このオブジェクト検知装置にインストールするオブジェクト検知プログラムを提供することにある。この発明のオブジェクト検知装置は、上記課題を解決し、その目的を達するために以下のように構成している。第1の時間平均画像生成部が、予め定めた第1の時間の間に、撮像装置が監視エリアを撮像したフレーム画像から第1の時間平均画像を生成する。また、第2の時間平均画像生成部が、予め定めた第2の時間の間に、撮像装置が監視エリアを撮像したフレーム画像から第2の時間平均画像を生成する。第1の時間は、第2の時間よりも長い。例えば、第1の時間は、第2の時間の2~4倍程度である。また、差分画像生成部が、第1の時間平均画像と、第2の時間平均画像との差分画像を生成する。第2の時間平均画像を生成するのに用いたフレーム画像は、第1の時間平均画像を生成するのに用いたフレーム画像に含まれている。第1の時間平均画像の生成に用いる最新のフレーム画像と、第2の時間平均画像の生成に用いる最新のフレーム画像と、は同じフレーム画像にするのが好ましい。このため、オブジェクトが、第2の時間平均画像を生成するのに用いたフレーム画像に撮像されている割合が大きく、且つ第1の時間平均画像を生成するのに用いたフレーム画像であって、第2の時間平均画像を生成するのに用いていないフレーム画像に撮像されていない割合が小さいと、このオブジェクトが差分画像にあらわれる。例えば、差分画像を第2の時間よりも短い第3の時間毎に繰り返し生成することで、オブジェクトが監視対象エリア内に位置してからの経過時間が長くなるにつれて、第2の時間平均画像を生成するのに用いたフレーム画像に撮像されている割合が大きくなり、このオブジェクトが差分画像にあらわれる。また、検知部は、差分画像から、撮像されているオブジェクトの有無を検知する。また、差分画像生成部が生成した差分画像にあらわれたオブジェクトの形状や大きさ等から、そのオブジェクトの種類を判別する判別部を設けてもよい。この発明によれば、オブジェクトの検知精度を確保し、且つ、本体のコストダウンを図ることができる。以下、この発明の実施形態であるオブジェクト検知装置について説明する。図1は、オブジェクト検知装置の主要部の構成を示す図である。このオブジェクト検知装置1は、制御部2と、画像処理部3と、記憶部4と、操作部5と、出力部6と、を備えている。このオブジェクト検知装置1は、監視対象エリア内でほぼ静止している人や物等のオブジェクトを検知する。例えば、監視対象エリア内において、気分が悪くなって倒れ込んだり、うずくまったりした人や、放置物を検知する。なお、このオブジェクト検知装置1は、ある程度の速度で監視対象エリア内を移動している通行人や通行人が所持しているカバン等のオブジェクトを検知するものではない。制御部2は、本体各部の動作を制御する。画像処理部3には、撮像装置10が接続されている。撮像装置10は、ビデオカメラであり、監視対象エリアを撮像する向きに設置されている。撮像装置10は、例えば、100ms毎に、監視対象エリアを撮像したフレーム画像を画像処理部3に出力する。画像処理部3は、この発明で言う第1の平均画像生成部、第2の平均画像生成部、差分画像生成部、および判別部に相当する構成を有している。画像処理部3は、ワーキングエリアとして用いる画像メモリ不図示を有している。画像処理部3は、予め定めた第1の時間T1に渡って撮像装置10が撮像したフレーム画像から第1の時間平均画像を生成する。また、画像処理部3は、予め定めた第2の時間T2に渡って撮像装置10が撮像したフレーム画像から第2の時間平均画像を生成する。画像処理部3は、第1の時間平均画像と、第2の時間平均画像との差分画像を生成する。第1の時間T1は、監視対象エリア内でほぼ静止しているオブジェクトが、この差分画像にあらわれやすくするため、第2の時間T2の2倍以上にするのが好ましい。ここでは、第1の時間T1を、第2の時間T2の3倍T1=3×T2とした場合を例にして説明する。また、画像処理部3は、この差分画像を予め定めた第3の時間T3毎に生成する。この第3の時間T3は、第2の時間T2よりも短い。また、第3の時間T3は、監視対象エリア内を移動する人の速度に応じて設定すればよい。第3の時間T3は、オブジェクトの検知が速やかに行えるように、10~20秒程度の秒単位の時間に設定すればよい。なお、第1の時間T1および第2の時間T2は、画像処理部3の処理負荷を低減するため第3の時間T3の整数倍の時間に設定するのが好ましい。例えば、第3の時間T3は、20秒、15秒等の1分を整数で除した秒単位の時間とし、第1の時間T1、および第2の時間T2を分単位の時間とすればよい。また、第3の時間T3を短くするほど、オブジェクトの検知遅れを低減できるが、画像処理部3の処理負荷が増大する。記憶部4は、上述した第1の時間T1、第2の時間T2、および第3の時間T3の設定にかかるデータを記憶している。具体的には、第1の時間T1と、第2の時間T2との比率αここでは、α=3と、図2に示す設定テーブル4a、および第3の時間T3ここでは、T3=15秒を記憶している。図2に示す設定テーブル4aは、時間帯別に、第1の時間T1について、その時間長を登録したものであるが、時間帯別に、第2の時間T2について、その時間長を登録したものであってもよい。第1の時間T1と、第2の時間T2との比率αと、設定テーブル4aによって、第1の時間T1、および第2の時間T2が決定できればよい。また、設定テーブル4aは、時間帯別に、第1の時間T1、および第2の時間T2が個別に設定されるものであってもよい。この場合、第1の時間T1と、第2の時間T2との比率αは、不要である。また、図2に示す設定テーブル4aは、列車が発着する駅ホームを監視対象エリアとした場合を例示しており、列車の発着がなく、利用者等がいない1時~5時については、本装置1が停止している。また、ラッシュ時で電車の発着間隔が比較的短い7時~10時の時間帯と、17時~20時の時間帯については、第1の時間T1を15分に設定しており、その他の時間帯については第1の時間T1を30分に設定している。また、駅ホームを監視対象エリアとする場合、第2の時間T2は、駅ホームで列車の到着を待っている乗客をオブジェクトとして検知するのを抑えるため、列車の発着間隔よりも、長い時間に設定するのがよい操作部5は、キーボードやマウス等の入力デバイスを備え、記憶部4が記憶する第1の時間T1と、第2の時間T2との比率α、設定テーブル4a、および第3の時間T3の設定変更等にかかるオペレータの入力操作を受け付ける。出力部6は、オブジェクトの検知結果を出力する。以下、このオブジェクト検知装置1の動作について説明する。オブジェクト検知装置1は、撮像装置10からフレーム画像が入力されるごとに、そのフレーム画像のエッジ画像を生成する。具体的には、公知のラプラシアンフィルタを用い、明るさの変化を256階調としたエッジ画像を生成する。画像処理部3は、後述するオブジェクト検知タイミング後に入力されたフレーム画像から、次回のオブジェクト検知タイミングになるまでに入力されたフレーム画像から生成したエッジ画像を加算した加算画像を生成している。オブジェクト検知タイミングは、上述した第3の時間T3間隔である。この処理は、以下に示す図3に示す処理とは別に実行している。図3は、このオブジェクト検知装置の動作を示すフローチャートである。オブジェクト検知装置1は、オブジェクト検知タイミングになったかどうかを判定するs1。このオブジェクト検知タイミングは、上述したように、前回のオブジェクト検知タイミングから第3の時間T3経過したタイミングである。すなわち、オブジェクト検知装置1は、第3の時間T3経過する毎に、オブジェクトの検知タイミングになったと判定する。オブジェクト検知装置1は、s1でオブジェクト検知タイミングになったと判定すると、画像処理部3において、第1の時間平均画像を生成するとともにs2、第2の時間平均画像を生成するs3。画像処理部3は、このとき、前回のオブジェクト検知タイミング後に入力されたフレーム画像から、今回のオブジェクト検知タイミングになるまでに入力されたフレーム画像から生成したエッジ画像を加算した加算画像を得ている。画像処理部3は、この加算画像を、入力されたフレーム画像数で除した第3の時間平均画像を生成し、これを画像メモリに記憶する。画像処理部3は、図4に示すように、連続するオブジェクト検知タイミング毎に、第3の時間平均画像を画像メモリに記憶している。画像処理部3は、第1の時間T1が第3の時間T3のn倍である場合、画像メモリに記憶している最近n個の第3の時間平均画像を加算し、これをnで除することにより、第1の時間平均画像を生成する。また、画像処理部3は、第2の時間T2が第3の時間T3のm倍である場合、画像メモリに記憶している最近m個の第3の時間平均画像を加算し、これをmで除することにより、第2の時間平均画像を生成する。このように、画像処理部3は、第3の時間平均画像を画像メモリに記憶する構成としているので、第1の時間平均画像、および第2の時間平均画像の生成にかかる負荷を抑えることができる。上述した処理で生成される第1の時間平均画像は、s1でオブジェクト検知タイミングになったと判定した時点で、撮像装置10から画像処理部3に入力されている最新のフレーム画像を先頭フレーム画像としている。また、第1の時間平均画像は、この先頭フレーム画像よりも第1の時間T1前に入力されたフレーム画像を後端フレーム画像としている。この第1の時間平均画像は、この先頭フレーム画像と後端フレーム画像との間で入力されたフレーム画像から生成したエッジ画像の平均画像である。また、第2の時間平均画像は、s1でオブジェクト検知タイミングになったと判定した時点で、撮像装置10から画像処理部3に入力されている最新のフレーム画像を先頭フレーム画像としている。また、第2の時間平均画像は、この先頭フレーム画像よりも第2の時間T2前に入力されたフレーム画像を後端フレーム画像としている。この第2の時間平均画像は、この先頭フレーム画像と後端フレーム画像との間で入力されたフレーム画像から生成したエッジ画像の平均画像である。すなわち、第1の時間平均画像は、第1の時間T1に渡って撮像装置10から画像処理部3に入力されたフレーム画像の平均画像である。また、第2の時間平均画像は、第2の時間T2に渡って撮像装置10から画像処理部3に入力されたフレーム画像の平均画像である。また、上記の説明から明らかなように、第1の時間平均画像、および第2の時間平均画像の作成に用いた、先頭フレーム画像は同じフレーム画像である。また、第2の時間平均画像の生成に用いたフレーム画像は、全て第1のフレーム画像の生成に用いたフレーム画像に含まれている。画像処理部3は、s2で生成した第1の時間平均画像と、s3で生成した第2の時間平均画像と、の差分画像を生成するs4。画像処理部3は、s4で作成した差分画像から撮像されているオブジェクトを抽出するs5。このs5では、差分画像を2値化し、この2値化した画像に対して公知の収縮膨張処理を行う。収縮処理は、近傍に白画素がある黒画素を白画素に変換する処理である。また、膨張処理は、近傍に黒画素がある白画素を黒画素に変換する処理である。この収縮膨張処理を行うことにより、撮像されているオブジェクトの割れや、ノイズ除去を行っている。そして、画像処理部3は、予め定めた大きさを超えている画像領域をオブジェクトとして抽出する。画像処理部3は、s5で抽出したオブジェクト毎に、フレーム画像上の位置を検出するs6。また、s5で抽出したオブジェクトが今回初めて抽出されたオブジェクトであれば、そのオブジェクトにID、および検知時刻を付与しs7、s8、s6で検出したフレーム画像上の位置や大きさとともに、検知テーブルに登録するs9。s7では、s5で抽出したオブジェクト毎に、検知テーブルを参照して、s6で検出したフレーム画像上の位置に対応づけられたオブジェクトがすでに登録されているかどうかによって、今回初めて抽出されたオブジェクトであるかどうかを判定している。また、この検知テーブルには、後述するように、オブジェクト毎に種類や状態を記憶する領域が設けられているが、この時点では、未判別に設定している。なお、s7で、すでに抽出されていると判定されたオブジェクトについては、s8、およびs9にかかる処理を行わない。画像処理部3は、s5で抽出したオブジェクトの中で、その種類人、物や状態が未判別であるオブジェクトがあればs10、これら未判別であるオブジェクト毎に、その種類人、物や状態を判別するs11。s11では、オブジェクトの形状、大きさや、床面法線とオブジェクトの主軸がなす角度等を用いて、転倒した人、うずくまった人、放置されたカバン等を判別する。s11で判別した種類、および状態は、検知テーブルに登録するs12。s12では、s11で判別した種類、および状態を、検知テーブルに登録されている該当するオブジェクトのIDに対応づける。なお、s11で種類や状態が判別できなかったオブジェクトは、検知テーブルにおける登録を未判別のままにする。また、s10で、すでに種類、および状態が判別されていると判定されたオブジェクトについては、s11、およびs12にかかる処理を行わない。オブジェクト検知装置1は、今回種類、状態を判別したオブジェクトについて、そのオブジェクトの検知にかかる出力を出力部6で行いs13、s1に戻る。すでに種類、状態を判別していたオブジェクトについては、そのオブジェクトの検知にかかる出力を行わない。このため、同じオブジェクトについて、二重発報することがなく、係員等を惑わせることがない。オブジェクト検知装置1は、図3に示す処理を実行することにより、図5に示すように、第3の時間T3経過する毎オブジェクト検知タイミングになる毎に、第1の平均画像と、第2の平均画像と、を生成し、さらに、この第1の平均画像と第2の平均画像との差分画像を生成する。図5に示すように、第1の平均画像は、オブジェクト検知タイミングになった時点で、撮像装置10から画像処理部3に入力されている最新のフレーム画像を先頭フレーム画像とし、この先頭フレーム画像よりも第1の時間T1前に入力されたフレーム画像を後端フレーム画像とする。第1の平均画像は、後端フレーム画像から先頭フレーム画像までのフレーム画像の平均画像である。第2の平均画像は、オブジェクト検知タイミングになった時点で、撮像装置10から画像処理部3に入力されている最新のフレーム画像を先頭フレーム画像とし、この先頭フレーム画像よりも第2の時間T2前に入力されたフレーム画像を後端フレーム画像とする。第2の平均画像は、後端フレーム画像から先頭フレーム画像までのフレーム画像の平均画像である。差分画像の生成する第1の平均画像と、第2の平均画像とは、先頭フレーム画像が同じである。また、第2の時間T2は、第1の時間T1よりも短いので、第2の平均画像の生成に用いるフレーム画像は、第1の平均画像の生成に用いるフレーム画像に含まれている。図5から分かるように、生成される差分画像にあらわれるオブジェクトは、第2の平均画像の生成に用いるフレーム画像において、このオブジェクトがフレーム画像上のほぼ同じ位置で撮像されているフレーム画像の割合が大きくなるにつれて、その形状がより鮮明になる。一方、監視エリアを移動しているオブジェクトは、第1の平均画像や、第2の平均画像の生成に用いるフレーム画像において、このオブジェクトがフレーム画像上のほぼ同じ位置で撮像されているフレーム画像の割合が小さいので、第1の平均画像や、第2の平均画像にあらわれにくく、その結果差分画像にもあらわれにくい。さらに、監視エリア内に設置されているベンチ等のオブジェクトは、第1の平均画像や、第2の平均画像の生成に用いるフレーム画像のほぼ全てにおいて、このオブジェクトがフレーム画像上のほぼ同じ位置で撮像されているので、第1の平均画像、および第2の平均画像に鮮明にあらわれるので、差分画像にはあらわれにくい。例えば、図6に示す駅ホームが監視対象エリアを撮像している撮像装置10のフレーム画像とする。図6は、監視対象エリアの背景であり、オブジェクトが撮像されていない状態である。ここで、図7において、破線で囲む領域に荷物が放置された場合、この荷物が放置された直後は、第2の時間平均画像の生成に用いるフレーム画像において、この荷物が撮像されているフレーム画像の割合が小さいので、図8Aに示すように、差分画像にほとんどあらわれない。しかし、この荷物が放置されてからの経過時間が長くなるにつれて、第2の時間平均画像の生成に用いるフレーム画像において、この荷物が撮像されているフレーム画像の割合が大きくなっていき、図8B、図8Cに示すように、差分画像に鮮明にあらわれてくる。なお、監視対象エリア内において、気分が悪くなって倒れ込んだり、うずくまったりした人も同様である。このように、このオブジェクト検知装置1は、背景画像を登録することなく、監視対象エリア内に位置するオブジェクトを検知することできる。したがって、監視対象エリア周辺の明るさ等の環境変化に対して背景画像を更新するための構成が不要であり、装置本体のコストダウンが図れる。また、第1の時間平均画像、および第2の時間平均画像は、監視対象エリア周辺の明るさ等の環境変化に応じて変化することから、監視対象エリア周辺の明るさ等の環境変化による影響を抑えた、オブジェクトの検知が行える。また、監視対象エリアを駅ホームにする場合は、駅ホームで列車の到着を待っている乗客をオブジェクトとして検知するのを抑えるため、第2の時間T2を列車の発着間隔よりも長い時間にするのが好ましい。第2の時間T2を列車の発着間隔よりも長い時間にすることで、駅ホームで列車の到着を待っている乗客が、第2の平均画像にあらわれるのを抑えられる。また、第2の時間T2を列車の発着間隔よりも長い時間にすることで、第1の時間T1も列車の発着間隔よりも長い時間になることから、駅ホームで列車の到着を待っている乗客が、第1の平均画像にあらわれるのも抑えられる。すなわち、第1の時間T1、および第2の時間T2は、列車の発着間隔に応じて設定すればよい。このオブジェクト検知装置1は、列車の発着間隔に応じて設定テーブル4aを設定しておけばよい。また、画像処理部3は、時間経過にともなって、これ以降、第1の時間平均画像の生成に用いなくなった第3の時間平均画像については、画像メモリから消去すればよい。これにより、画像メモリを効率的に利用できる。なお、このオブジェクト検知装置1は、監視対象エリアを、駅ホームだけでなく、他の場所に設定してもよい。また、このオブジェクト検知装置1は、撮像装置10が撮像しているフレーム画像をリアルタイムで処理してオブジェクトを検知してもよいし、撮像装置10が撮像しているフレーム画像をハードディスク等の記録媒体に記録し、この記録媒体に記録したフレーム画像に対するバッチ処理でオブジェクトを検知してもよい。