"2次元に配列された赤外線検出素子を備え、順次時系列で2次元データを出力する赤外線検出装置からのデータを読み込み処理する方法であって、まず読み込んだデータを記憶、演算でもとめる背景値とあらかじめ設定した閾値で2値化処理をおこない、さらに2値化し抽出した熱源を移動しない熱源データとして記憶、次に読み込んだ2次元データについて同様の2値化処理をおこない、2値化処理した抽出熱源の範囲内及び周辺データについて読み込んだデータから記憶したデータを減算し、2値化により抽出した熱源の範囲内のデータであって減算結果があらかじめ設定した閾値以上のデータが少なくとも設定データ数以上あり、さらに、抽出した熱源の近辺のデータであって減算結果がマイナス設定閾値以下であるデータが少なくとも設定データ数以上あった時、その抽出した熱源は移動した可能性のある熱源とし、さらに、移動しない熱源として記憶したデータとの位置ずれを調査することにより確実に移動した熱源のみを検出することを特徴とする移動熱源検出方法。前記記憶する移動しない熱源データは、熱源の移動を検出した場合更新しないで、熱源の移動を検出しなかった場合、更新することを特徴とする請求項1記載の移動熱源検出方法。前記演算でもとめる背景値は、2次元データの平均と標準偏差を求め、さらにデータから平均値を減算した値の絶対値が標準偏差以下である2次元データの平均値を再度求め背景値とすることを特徴とする請求項1記載の移動熱源検出方法。前記移動熱源を検出するための設定データ数は検出したい熱源の大きさ及び赤外線検出装置が出力する2次元データの大きさで設定されることを特徴とする請求項1記載の移動熱源検出方法。前記あらかじめ設定した閾値は赤外線検知装置が出力する暗視野ノイズの最大値近辺まで下げることができることを特徴とする請求項1記載の移動熱源検出装置。しかしながら、特許文献1、2で示される従来の人体検出装置での検出方法では温度情報を元に人体の検出を行っているため、人体表面の温度は環境温度によって変動し、さらに表面温度に時間と共に変化する温度ムラが発生しやすく、検出空間の温度以外の環境温度から人体が検出空間に入った場合、例えば温度の高い室外から温度の低い室内に入った場合、叉は、温度の低い室外から温度の高い室外に入った場合人体として検出するための閾値を設定することができず、さらに、人体以外の発熱機器と区別するために、検出に時間をかけて行うため、検出空間を通りぬけるような人体を検出することができない問題がある。特許文献3のようにあらかじめ記憶した温度、面積、形状のデータベースから判断する方法も変化する風等の影響で人体の表面温度が不安定な状況では判断できない場合があり。いずれの方法にしても確実に人体を検知しようとすれば、検出空間にある発熱体を誤検出する確立が高くなり、誤検出の確立を下げれば、人体を検出する確立が下がる関係にある。また、2値化の閾値を上げれば目的とする熱源を抽出できなくなる確立が高くなり、閾値を下げれば目的とする熱源以外の熱源も抽出してしまう確立が高くなる関係にある。本発明に係る移動熱源検出方法は、2次元に配置された赤外線検出素子を持つ赤外線検知装置から時系列で順次出力される2次元の出力データを用い、そのデータより検出空間内の背景データ値を求め、背景データ値からノイズと識別可能な設定閾値以上はなれているデータ値を熱源として抽出2値化し、まずは、抽出した熱源を動かない熱源として記憶し、抽出熱源及び周辺のデータについて、時系列でのデータの差分をもとめ、その差分データと記憶した動かない熱源データを評価することにより、確実に短時間で移動熱源が存在するかどうかを判断し、その熱源を追跡することが可能となる方法を提供するものである。本発明によれば、移動熱源出空間内に存在する発熱体及び背景温度の変動に惑わされることなく短時間で確実に移動熱源を検出することができる。図1は本発明の実施の形態を示すフローチャートである。説明を簡単にするため赤外線検出装置から読み込む2次元データは10×9の2次元データとし、読み込んだ値は単純な値にしてフローチャートと実施例を元に説明する。まず、各データ記憶用配列の各配列要素を0にする図1、処理101。次に、赤外線検出装置が時系列で順次出力する2次元データを読み込み、配列1の各配列要素に記憶する図1、処理102処理した実施例は図6に示す。なお、本発明で実施例として説明する各配列は2次元データが例えば10×9のデータであれば、10×9=90個の配列要素を持ち、本発明でいう熱源とは背景温度より高い温度を持つものと、背景温度より低い温度をもつものを指す。次に読み込み記憶した2次元データから図2で示すフローチャートの方法で2値化を行い配列2に記憶する。熱源を抽出するために背景の値を以下の方法で求める。まず配列1の配列要素の平均と標準偏差を求め図2、処理301、302、その平均値より標準偏差以上叉は標準偏差以下のデータを取り除いた配列1の平均値を再度求め、背景の値とする図2、処理303。図6の例では平均が130、標準偏差が64.4となり背景の値は100となる。次に赤外線検出装置から時系列で順次出力される次の2次元データを読み込み配列6に記憶する図1、処理105。処理した実施例は図9に示す。ここで図9のデータは抽出した熱源の1つが左方向に1画素分移動した場合を実施例にしている。配列6のデータに対し同様の方法で2値化処理をおこない配列2に記憶図1、処理106。処理した実施例は図10で示す。次に、ラベリング処理をおこない抽出熱源にラベル番号をつけ配列4に記憶する図1、処理107。処理した実施例は図11に示す。次に各抽出した熱源の重心位置を求め配列5に記憶する図1、処理108。処理した実施例は図12に示す。図12の実施例ではラベル番号1の熱源の重心位置は配列要素D、3で、ラベル番号2の熱源の重心位置は配列要素E,8となる。次に、移動熱源検出追跡部の処理図1、処理109について図4で示すフローチャートを元に説明する。配列6から配列1の対応する配列要素を減算する図4、処理201。減算結果例は図13に示す。減算結果について各抽出熱源内及び、抽出熱源周辺について調査する。調査の方法は以下の方法で行う。各抽出熱源に注目し図4、処理202、注目抽出熱源内であり、且つ、減算結果が例として設定した設定閾値赤外線検知装置の出力する暗視野ノイズの最大値の1.5倍以上である実施例では50以上とする配列要素が設定データ数以上ある場合で図4、判断203、さらに、注目抽出熱源外で注目抽出熱源周辺の配列要素を調べ、減算結果が設定閾値以下である要素の数が設定データ数以上あった場合図4、判断204、この注目熱源は移動した可能性のある熱源として注目熱源の範囲内の要素で対応する配列要素すべてに1をいれ配列7に記憶する図4、処理205。実施例では設定データ数に2を設定した場合としている。処理の実施例は図14に示す。上記設定データ数は検出しようとする熱源の大きさと赤外線検出装置が出力する2次元データの大きさによりあらかじめ設定しておく。次に移動した可能性のある熱源が表面温度の揺らぎ等によるものでなく真に移動した熱源であるかどうか、すなわち、真に熱源の位置がずれているかどうかの判断を以下の方法で行う図5で示すフローチャート。移動した可能性のある熱源データの配列7の各配列要素と動かない熱源として記憶した配列3の対応する各配列要素の理論積を求める図5、処理501。実施例では配列要素から配列要素I,10までの理論積を求める。結果が1の要素があった場合図5、判断502実施例では要素C,2、その要素が含まれる抽出熱源の全要素に対応する配列8の要素を配列4のラベル情報を元に実施例では図15の要素C、1からE,4まで調べ図5、処理503、配列8の要素の値が0以上の要素があれば図5、判断504、その値を理論積が1であった配列8の要素位置に記憶する図5、処理506。これは過去に検出した移動熱源が移動し再度同じ熱源を検出した場合に相当する。配列8の要素から配列要素の配列要素に0以上の要素がなかった場合、過去に検出した別の熱源ナンバーと重ならないように、配列8の各要素A,1からI,10に使用されていない1以上の若い数字を調べ図5、処理505、配列8の注目配列要素に調べた数字を新規検出移動熱源ナンバーとして追記憶する図5、処理507。実施例の場合は1を追記憶する。実施例では調べていく上で配列要素C、3も理論積が1となり、配列要素C、2にすでに1が記憶されているので、配列8の配列要素C、3に1を記憶する。同様に配列要素C,4にも1を記憶する。処理した実施例を図15に示す。次に、配列2と配列8の配列要素A,1から配列要素I,10について対応する各要素を調査し、配列2の要素が0で配列8の要素が0以上の数字の場合図4、判断208、配列8の対応する要素には0を記憶する図4、処理209。この処理により、確実に移動した熱源の情報としてナンバリングされた値を配列8に追記憶し、熱源が移動を続けた場合抽出熱源と重なっていない配列8の情報はリセットされ、移動熱源と重なる要素のみを記憶し続ける。つまり、配列8の情報は移動熱源と共に移動していく。次に、配列8の要素すべてが0の場合図1、判断110、配列2の各要素を反転した内容を配列3に記憶し図1、処理112、それ以外の場合で、検出空間内に移動熱源が存在する場合は、配列3は以降の処理でも維持する図1、処理111。この処理は温度分布のある移動熱源が移動する過程で温度分布のある移動しない熱源と重なり離れた場合に移動しない熱源を移動熱源と誤検出しないための処理である。配列7の情報をリセット、すべての要素に0を記憶し図1、処理113、配列6の内容を配列1に複写図1、処理114、以降、赤外線検出装置から送られてくる次の2次元データを読み込み、同様の処理を繰り返していく図1、処理105に戻る。以上の処理を繰り返すことで、本発明の移動熱源検出方法は、移動を検出した熱源にナンバーがつけられ配列8に追記憶、その情報は移動熱源と共に移動していき、その大きさは配列4に、その位置情報は配列5に記憶する。本発明の情報を元にラベリング処理された配列4の同じナンバーの要素数を数えることで移動熱源の大きさがわかり、配列5の同じラベルナンバーの要素の位置を調べれば、移動熱源の重心位置がわかり、1度検出した移動熱源は検出空間内にいる限り、停止、移動に係らず追跡を行うことが可能となる。唯一検出した移動熱源が移動過程で大きな移動しない熱源と完全に重なってしまった場合、移動熱源を見失ってしまう場合がある。この場合、本発明の検出方法から得られるデータを元に処理を行う上位の処理で追跡を行い、検出空間外方向へ移動していないで、検出空間内で突如消えてしまった移動熱源は移動しない熱源と重なっていると判断することができる。移動熱源の検出時間は赤外線検出装置が出力する2次元データを1フレームのデータとすれば。最短2フレームのデータを出力する時間で検出できるため、30フレーム/秒の装置からのデータであれば約70msecで検出することができる。さらに、本発明の移動熱源検出方法は2値化のための閾値が検出空間の環境変化に追従し、閾値を赤外線検出装置が出力するノイズで誤動作しない程度に下げた状態で、抽出したくない熱源を多く抽出した場合でも、抽出した熱源を必ず一旦マスクするため、誤検出することなく確実に移動熱源を検出することができる。本発明は赤外線検出装置が出力する2次元赤外線データを処理する方法としたが、当然赤外線検出装置内に組み込まれてもいい。"