監視空間を撮像した監視画像から前記監視空間内で発生した異常を検知する異常検知装置であって、前記監視画像を順次取得する画像取得手段と、前記監視画像から人物を人物領域として抽出する人物領域抽出手段と、前記人物領域から当該人物の姿勢を判定する姿勢判定手段と、前記順次取得される監視画像にて同一人物の人物領域を追跡する人物追跡手段と、前記追跡している人物毎に姿勢変化があったか否かを判定する姿勢変化判定手段と、略一斉と判断される所定時間内に姿勢変化があった人数が基準以上であるとき異常と判定する異常判定手段と、を備えることを特徴とする異常検知装置。請求項1に記載の異常検知装置であって、少なくとも人物が立っていることを示す立位と人物が倒れていることを示す倒位の姿勢モデルを予め記憶する記憶部を備え、前記姿勢判定手段は、前記人物領域に前記姿勢モデルを当てはめて人物の姿勢を判定し、前記姿勢変化判定手段は、前記姿勢が立位から倒位へ変化したことを検出すると姿勢変化があったと判定することを特徴とする異常検知装置。請求項1又は2に記載の異常検知装置であって、少なくとも人物が立っていることを示す立位と人物が屈んでいることを示す屈位の姿勢モデルを予め記憶する記憶部を備え、前記姿勢判定手段は、前記人物領域に前記姿勢モデルを当てはめて人物の姿勢を判定し、前記姿勢変化判定手段は、前記姿勢が立位から屈位へ変化したことを検出すると姿勢変化があったと判定することを特徴とする異常検知装置。請求項1~3のいずれか1項に記載の異常検知装置であって、前記基準は、前記所定時間内に追跡している人数に占める姿勢変化があった人数の割合であることを特徴とする異常検知装置。しかしながら、単独人物の動作から異常の有無を判断する手法では、異常姿勢強制されて屈むと通常姿勢自分の意志で屈むとを識別することが困難である。すなわち、人物が動作を強制された状況を検出することができず、このような状況を非常事態として検出することができなかった。そこで、本発明は、強盗犯等によって攻撃を受けたり、動作を強制されるなどして、複数の人物が制圧されたことを示す特有の画像変化を捉えることで自動的に異常を検知する異常検知装置の提供を目的とする。本発明の1つの態様は、監視空間を撮像した監視画像から前記監視空間内で発生した異常を検知する異常検知装置であって、前記監視画像を順次取得する画像取得手段と、前記監視画像から人物を人物領域として抽出する人物領域抽出手段と、前記人物領域から当該人物の姿勢を判定する姿勢判定手段と、前記順次取得される監視画像にて同一人物の人物領域を追跡する人物追跡手段と、前記追跡している人物毎に姿勢変化があったか否かを判定する姿勢変化判定手段と、略一斉と判断される所定時間内に姿勢変化があった人数が基準以上であるとき異常と判定する異常判定手段と、を備えることを特徴とする異常検知装置である。ここで、少なくとも人物が立っていることを示す立位と人物が倒れていることを示す倒位の姿勢モデルを予め記憶する記憶部を備え、前記姿勢判定手段は、前記人物領域に前記姿勢モデルを当てはめて人物の姿勢を判定し、前記姿勢変化判定手段は、前記姿勢が立位から倒位へ変化したことを検出すると姿勢変化があったと判定することが好適である。また、少なくとも人物が立っていることを示す立位と人物が屈んでいることを示す屈位の姿勢モデルを予め記憶する記憶部を備え、前記姿勢判定手段は、前記人物領域に前記姿勢モデルを当てはめて人物の姿勢を判定し、前記姿勢変化判定手段は、前記姿勢が立位から屈位へ変化したことを検出すると姿勢変化があったと判定することが好適である。また、前記基準は、前記所定時間内に追跡している人数に占める姿勢変化があった人数の割合であることが好適である。本発明によれば、複数の人物が行動を強制されて通報操作ができない状態であっても、そのような異常事態を自動的に検出し、非常通報を行うことが可能になる。さらに、強盗犯等によって動作を強制されたときに非常通報できるので、強盗事件の発生を早期に検出することができる。<基本構成>本発明の実施の形態における通報システム1は、図1の模式図に示すように、異常検知装置2、コントローラ3及びセンタ装置5を含んで構成される。異常検知装置2は、店舗などの部屋を監視空間とし、当該部屋の天井に設置される。異常検知装置2は、監視空間にて発生した異常シーンを検知すると異常信号を出力する。異常検知装置2は、通信線を介してコントローラ3に接続される。コントローラ3は、電話回線又はインターネット回線等の通信網4を介して、警備センタ等の遠隔地に設置されたセンタ装置5と接続される。異常検知装置2が出力した異常信号は、コントローラ3を介してセンタ装置5に送信される。図2は、異常検知装置2の構成を示した機能ブロック図である。異常検知装置2は、図2に示すように、撮像部20、記憶部21、制御部22及び出力部23を含んで構成される。制御部22は、撮像部20、記憶部21及び出力部23に接続され、これらの構成要素を統合的に制御する。異常検知装置2は、異常検知処理プログラムによって制御される撮像手段を備えたコンピュータにより実現することができる。撮像部20は、監視カメラを含んで構成される。撮像部20は、監視空間を臨むように設置され、監視空間を所定の時間間隔で撮影する。撮影された監視空間の監視画像は順次、制御部22へ出力される。監視画像が撮像される時間間隔は例えば1/5秒である。以下、この撮像の時間間隔で刻まれる時間の単位を時刻と称する。本実施形態においては、監視空間である部屋の全体を撮像するために、撮像部20は、魚眼レンズを備え、その光軸を鉛直下方に向けて設置される。ただし、これに限定されるものではなく、人物が撮像された監視画像から人物領域を抽出し、その姿勢が判断できるものであればよい。記憶部21は、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemory等の電子情報の記憶装置である。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からアクセス可能である。各種データには、背景差分処理に必要な背景画像210、追跡人物の姿勢判定に必要な姿勢別の姿勢モデル211が含まれる。姿勢モデル211は、人物の姿勢を立位/倒位/屈位の3つに大分し、各姿勢の人物の形状外形をモデリングしたものである。姿勢モデル211は、立位モデル211R、倒位モデル211T、屈位モデル211Kが含まれる。監視画像から抽出された人物領域に姿勢モデル211を当てはめることで、撮像されている人物の姿勢が推定される。立位モデル211Rは、立った姿勢の人物の形状外形を模したモデルである。例えば、立位モデル211Rは、図3に示すように、長軸長LR±αLR、短軸長SR±αSRの楕円で定義することができる。光軸を鉛直下方に向けた魚眼レンズを備えた撮像部20により撮像された監視画像では、監視画像に撮像された立位の人物の身長方向は、監視画像の中心からの放射線方向に沿った方向となる。±αθRは、体の傾きを考慮するための値であり、立位モデル211Rは、その長軸方向を放射線方向から±αθRの範囲内に限定して配置される。立位モデル211Rの長軸長の基準値LRは、平均的な身長に応じて設定される。立位モデル211Rの長軸長の変動許容範囲±αLRは、体格の個人差により生じる誤差等を吸収可能な範囲に設定される。立位モデル211Rの短軸長の基準値SRは、平均的な体の幅に応じて設定される。立位モデル211Rの短軸長の変動許容範囲±αSRは、体の傾きにより生じる誤差や体格の個人差により生じる誤差等を吸収可能な範囲に設定される。立位モデル211Rの長軸の偏位角の変動許容範囲±αθRは、体の傾きにより生ずる誤差や立位の姿勢の個人差を吸収可能な範囲に設定される。これらの変動許容範囲は、立位とみなせる範囲の形状、傾きの範囲を意味している。記憶部21には、立位モデル211Rとして予め上記のように設定された長軸長LR、短軸長SR、長軸長の変動許容範囲±αLR、短軸長の変動許容範囲±αSR、長軸の偏位角の変動許容範囲±αθRの各数値が記憶されている。尚、人物の像の大きさは、撮像部20と人物との相対的な位置関係により変わるため、長軸長LR、短軸長SRは監視画像上の位置ごとに設定し、長軸長の変動許容範囲±αLR、短軸長の変動許容範囲±αSRは長軸長LR、短軸長SRに対する比率として設定するのがよい。倒位モデル211Tは、倒れた姿勢の人物の形状外形を模したモデルである。例えば、倒位モデル211Tは、図4に示すように、長軸長LT±αLT、短軸長ST±αSTの楕円で定義することができる。光軸を鉛直下方に向けた魚眼レンズを備えた撮像部20により撮像された監視画像では、監視画像に撮像された倒位の人物の身長方向は、監視画像の中心からの放射線方向に直交する方向に沿った方向となる。±αθTは、体の傾きを考慮するための値であり、倒位モデル211Tは、その長軸方向を放射方向に直交する方向から±αθTの範囲内に限定して配置される。倒位モデル211Tの長軸長の基準値LTは、平均的な身長に応じて設定される。倒位モデル211Tの長軸長の変動許容範囲±αLTは、体格の個人差により生じる誤差等を吸収可能な範囲に設定される。倒位モデル211Tの短軸長の基準値STは、平均的な体の幅に応じて設定される。倒位モデル211Tの短軸長の変動許容範囲±αSTは、体の傾きにより生じる誤差や体格の個人差により生じる誤差等を吸収可能な範囲に設定される。倒位モデル211Tの長軸の偏位角の変動許容範囲±αθTは、立位モデル211Rと混同せぬように0≦αθT<90°-αθRの範囲に設定される。これらの変動許容範囲は、倒位とみなせる範囲の形状、傾きの範囲を意味している。記憶部21には、倒位モデル211Tとして予め上記のように設定された長軸長LT、短軸長ST、長軸長の変動許容範囲±αLT、短軸長の変動許容範囲±αST、長軸の偏位角の変動許容範囲±αθTの各数値が記憶されている。尚、人物の像の大きさは、撮像部20と人物との相対的な位置関係により変わるため、長軸長LT、短軸長STは監視画像上の位置ごとに設定し、長軸長の変動許容範囲±αLT、短軸長の変動許容範囲±αSTは長軸長LT、短軸長STに対する比率として設定するのがよい。屈位モデル211Kは、屈んだ姿勢の人物の形状外形を模したモデルである。例えば、屈位モデル211Kは、図5に示すように、長軸長LK±αLK、短軸長SK±αSKの楕円で定義することができる。±αθKは、体の傾きを考慮するための値であり、光軸を鉛直下方に向けた魚眼レンズを撮像部20により撮像された監視画像では、監視画像に撮像された屈位の人物は、長軸方向を放射線方向から±αθKの範囲内に限定して配置される。屈位モデル211Kの長軸長の基準値LKは、立位モデル211Rの長軸長の基準値LRの1/2に設定される。屈位モデル211Kの長軸長の変動許容範囲±αLKは、体格の個人差により生じる誤差等を吸収可能な範囲に設定される。屈位モデル211Kの短軸長の変動許容範囲±αSKは、体の傾きにより生じる誤差や体格の個人差により生じる誤差等を吸収可能な範囲に設定される。屈位モデル211Kの長軸の偏位角の変動許容範囲±αθKは、体の傾きにより生ずる誤差や屈んだ姿勢の個人差を吸収可能な範囲に設定される。これらの変動許容範囲は、屈位とみなせる範囲の形状、傾きの範囲を意味している。記憶部21には、屈位モデル211Kとして予め上記のように設定された長軸長LK、短軸長SK、長軸長の変動許容範囲±αLK、短軸長の変動許容範囲±αSK、長軸の偏位角の変動許容範囲±αθKの各数値が記憶されている。尚、人物の像の大きさは、撮像部20と人物との相対的な位置関係により変わるため、長軸長LK、短軸長SKは監視画像上の位置ごとに設定し、長軸長の変動許容範囲±αLK、短軸長の変動許容範囲±αSKは長軸長LK、短軸長SKに対する比率として設定するのがよい。制御部22は、CPUCentralProcessingUnit、DSPDigitalSignalProcessor、MCUMicroControlUnit等の演算装置を含んで構成される。制御部22は、記憶部21から異常検知処理プログラムを読み出して実行することで人物領域抽出手段220、人物追跡手段221、姿勢判定手段222、姿勢変化判定手段223、変化人数計数手段224及び異常判定手段225として機能する。これらの各手段については、後述する。出力部23は、異常信号を異常検知装置2の外部へ出力する通信手段である。出力部23は、制御部22の異常判定手段225から異常信号が入力されると、通信網4を介して当該異常信号をコントローラ3へ送信する。<異常検知処理>以下、図6のフローチャートを参照しつつ、異常検知装置2における異常検知処理について説明する。ステップS1では、異常検知装置2の初期化が行われる。異常検知装置2の電源が投入されると初期化が行われる。初期化には、起動直後の監視画像を記憶部21に背景画像210として記憶させる処理を含む。また、姿勢変化のあった人数を計数するための姿勢変化人数カウンタ、最後に姿勢変化があってからの時間を計測する姿勢変化経過時間カウンタをリセットする。ステップS2では、監視画像が取得される。撮像部20は、所定周期で監視空間を撮像し、撮像された監視画像のデータを制御部22へ出力する。制御部22は、撮像部20から監視画像を取得し、撮像時刻に関連付けて記憶部21に記憶させる。ステップS3では、人物が撮像された監視画像から人物領域を抽出する処理が行われる。ここでの処理は、人物領域抽出手段220に相当する。制御部22は、撮像部20から取得した監視画像と、記憶部21に記憶されている背景画像210と、において互いに対応する画素の特徴量の差分値を演算した差分画像を算出する。そして、背景画像210との差分値が閾値以上である画素を変化画素として抽出する。特徴量として、輝度、色、エッジ強度方向等を用いることができる。閾値は、事前に決められた規定値を用いてもよいし、動的に変更してもよい。背景画像210は、ステップS1における初期化時に得られた画像をそのまま用いてもよいし、ステップS2において入力される監視画像によって適宜更新を行ってもよい。また、差分演算後に正規化相関等による光影領域の除去、膨張収縮処理によるゴマ塩状ノイズの除去を施すことも好適である。さらに、制御部22は、変化画素の抽出後、ラベリング処理を行う。ラベリング処理は、差分画像内において空間的に連続する変化画素の群グループに同一の番号を振る処理である。この処理により、変化画素の群グループごとに個別の番号が割り当てられる。ラベリング後、例えば面積が閾値以下の変化画素の群グループは処理対象から除外する等のノイズ除去処理を行う。閾値は、カメラ設置条件から計算される標準人物サイズなどから決定される。処理対象として残された変化画素の群グループは、人物領域とされる。ステップS4では、同一人物であると推定される人物を追跡する人物追跡処理が行われる。ここでの処理は、人物追跡手段221に相当する。制御部22は、前時刻までに人物領域抽出手段220により抽出され、記憶部21に記憶されている各人物領域に関する追跡特徴と、現時刻にて人物領域抽出手段220により抽出された各人物領域と関連付ける。具体的には、制御部22は、監視領域への人物領域の出現が確認される度に、その人物領域の画像特徴を追跡特徴として抽出し、記憶部21に記憶する。そして、記憶部21に記憶されている前時刻で抽出された人物領域の追跡特徴と、現時刻で抽出された人物領域の追跡特徴を比較し、追跡特徴同士の類似性が所定の条件より高く、最も類似していると判断される人物領域同士を関連付ける。関連付けがなされた人物領域は除外し、関連付けの処理を繰り返すことによって、現時刻にて抽出された人物領域の総てについて前時刻までに抽出された人物領域と関連付けが行われる。追跡特徴は、色やエッジのヒストグラム、人物領域の重心位置、外接矩形大きさ、アスペクト比等等とすることができる。例えば、追跡特徴を色ヒストグラムとした場合、現時刻にて抽出された人物領域を構成する画素の色が調べられ、色ビン毎の画素数である色ヒストグラムが求められる。そして、前時刻までに抽出された人物領域の色ヒストグラムとの類似性が調査され、所定の類似性の条件を満たす人物領域のうち最も類似性が高い人物領域が現時刻の人物領域に関連付けられる。所定の類似性の条件は、例えば、各色ビンの画素数の数が±10の差以内である等と設定することができる。他の追跡特徴についても同様に処理を行うことができる。現時刻で抽出された人物領域が、前時刻までに抽出された人物領域のいずれにも関連付けられなかった場合には、その人物像は現時刻において新たに出現した人物領域である、と判断する。また、前時刻までに抽出された人物領域のうちで、現時刻で抽出された人物領域に関連付けられなかったものがある場合には、その人物領域は監視空間外に移動した人物のものであると判断し、記憶部21から消去する。または、関連付けられなかった時刻から一定期間は記憶部21に人物領域として保持しておき、その間は上記の関連づけ処理を試みるものとしてもよい。ステップS5では、人物領域に撮像されている人物の姿勢判定が行われる。ここでの処理は、姿勢判定手段222に相当する。制御部22は、人物領域抽出手段220により抽出された人物領域に最も形状が適合する姿勢モデル211を選出し、選出された姿勢モデル211に対応する姿勢を人物領域に含まれる人物の姿勢と判定する。なお、複数の人物領域が抽出されている場合、姿勢判定手段222はそれぞれの人物領域に対して姿勢判定を行なう。具体的には、制御部22は、人物領域に各姿勢モデル211を重ね合わせて適合度を算出し、適合度が最も高い姿勢の姿勢モデル211を選出する。本実施の形態では、適合度を以下の評価関数で評価する。評価関数=-{人物領域であって姿勢モデル領域でない画素γ×姿勢モデル領域であって人物領域でない画素}第一項は、人物領域にも関わらず姿勢モデルで覆われなかった画素の数、第二項は、人物領域でないにも関わらず姿勢モデルで覆われた画素の数である。すなわち、評価関数は、人物領域と姿勢モデルの適合度をはみ出し画素の数により評価している。評価関数は負の値をとり、その値が大きい方が人物領域と姿勢モデルの適合度が高い。γは、第一項と第二項のバランスをとるための補正係数である。使用する差分処理の特性に応じて、差分処理にて変化画素が抽出され易くなるほどγの値を大きく設定することが好適である。ここで、各人物がとる姿勢は一定ではない上、人物間の位置関係も一定ではなく、また上述したように人物の姿勢には個人差や体の傾きにより生じる誤差等が含まれる。そこで人物領域に対する各姿勢モデル211の重ね合わせは各パラメータを変更しながら探索的に行なわれる。但し、リアルタイムで異常検知を行うために、その探索は予め1時刻で処理が終わるように反復回数Nが固定的に規定され、或いは予め1時刻より短い処理時間で処理が終わるように反復回数Nが動的に規定される。反復回数Nは、例えば、1000回と規定される。このとき、限られた反復回数の中で姿勢判定の結果が局所解に陥ることを防ぐために、パラメータの変更をランダムに行うことが好適である。制御部22は、各人物がとる姿勢が一定ではないことに対応して各姿勢の姿勢モデル211を複数通り試行する。3種類の姿勢立位と倒位と屈位が設定されている本実施形態では、3通りの組み合わせから姿勢モデル211をランダムに選択する。さらに、制御部22は、個人差や体の傾きにより生じる誤差に対応して各姿勢の姿勢モデル211の形状、傾きを変動許容範囲でランダムに微小変更する。形状の変更は長軸長と短軸長を独立して変更することにより行われる。傾きの変更は偏位角を変更することにより行われる。制御部22は、立位モデル211Rを選択した場合、人物領域内にランダム座標を設定して立位モデル211Rの重心位置PRとし、重心位置PRに応じた長軸長LRと短軸長SRを記憶部21から読み出すとともに許容範囲αLR、αSR、αθRを読み出す。そして、長軸長LRに対して許容範囲±αLRの範囲でΔLRをランダムに設定し、短軸長SRに対して許容範囲±αSRの範囲でΔSRをランダムに設定し、長軸偏位角に対して許容範囲±αθRの範囲でΔθRをランダムに設定する。制御部22は、画像中心と重心位置PRを結ぶ放射線から重心位置PRを中心にΔθRだけ回転した直線を長軸として求め、重心位置PRを中心とし長軸長LRΔLR、短軸長SRΔSRの楕円を算出する。同様に、制御部22は、倒位モデル211Tを選択した場合、倒位モデル211Tの重心位置PTを人物領域内にランダム設定するとともに、変動量ΔLT、ΔST、ΔθTをそれぞれ許容範囲±αLT、±αST、±αθTの範囲でランダムに設定する。そして、画像中心と重心位置PTを結ぶ放射線の重心位置PKを通る法線を求め、当該法線から重心位置PTを中心にΔθTだけ回転した直線を長軸とし重心位置PTを中心とする長軸長LTΔLT、短軸長STΔSTの楕円を算出する。さらに、制御部22は、屈位モデル211Kを選択した場合、屈位モデル211Kの重心位置PKを人物領域内にランダム設定するとともに、変動量ΔLK、ΔSK、ΔθKをそれぞれ±αLK、±αSK、±αθKの範囲でランダムに設定する。そして、画像中心と重心位置PKを結ぶ放射線から重心位置PKを中心にΔθKだけ回転した直線を長軸とし重心位置PKを中心とする長軸長LKΔLK、短軸長SKΔSKの楕円を算出する。制御部22は、人物領域と算出された姿勢モデル領域との間で一致しない部分の画素数を求め、上記の評価関数により適合度を求める。そして、人物領域に最も適合度の高い姿勢モデルの姿勢が当該人物領域に含まれる人物の姿勢であると判定する。制御部22は、判定結果である人物領域の姿勢を追跡特徴として記憶部21に記憶させる。また、人物領域と姿勢モデルの当て嵌まりの良さを表す上記の評価関数に、時間方向の連続性を導入することもできる。例えば、人物領域毎に前時刻において最も適合度が高かった姿勢モデルの領域内の色ヒストグラムを計算しておき、現時刻の姿勢モデルの領域内の色ヒストグラムとの合致度を上記評価関数に付加して、時刻間で色ヒストグラムが大きく異ならないように姿勢モデルを当てはめることができる。なお、抽出された一つの人物領域内に複数の人物が含まれている場合、人数分だけの姿勢モデルを各パラメータを変動させながら人物領域に当てはめればよい。ステップS6~S11では、姿勢変化のあった人物数のカウントが行われる。ここでの処理は姿勢変化判定手段223に相当する。ステップS6では、現時点で検出された人物領域の1つが選択される。ステップS7では、ステップS6で選択された人物領域が倒位又は屈位と判定されたか否かが判定される。選択された人物領域が倒位又は屈位であれば、ステップS8に処理を移行させ、そうでなければステップS11へ処理を移行させる。ステップS8では、ステップS4の人物追跡処理において選択された人物領域に対応付けられた前時刻の人物領域の姿勢が立位であるか否かが判定される。前時刻の人物領域の姿勢が立位であればステップS9に処理を移行させ、そうでなければステップS11へ処理を移行させる。ステップS10では、姿勢変化人数カウンタを1増加させる。すなわち、現時刻の人物領域において倒位姿勢又は屈位姿勢であった場合、前時刻において対応する人物領域において立位姿勢であったかを確認し、立位から倒位への変化または立位から屈位への変化があった場合に姿勢変化人数カウンタをカウントアップする。ステップS11では、現時点で検出された人物領域の総てについて姿勢判定処理が行われた否かが判定される。総ての人物領域について処理が終了していればステップS12へ処理を移行し、そうでなければステップS6に処理を戻す。このようにして、全追跡人物領域についてのループを生成し、各人物領域について姿勢変化があったかを調査する。ここで、ステップS9では、何度も立位と倒位又は屈位を繰り返す人物が姿勢変化人数カウンタで繰り返しカウントされることを排除するために、一度立位から倒位又は立位から屈位へ変化したと判定された人物領域については後述の姿勢変化経過カウンタがリセットされるまで再度立位から倒位又は立位から屈位へ変化した場合であってもカウントしないようにする。ステップS12~S19では、姿勢変化の同時性の判定及び異常判定の処理が行われる。ここでの処理は、変化人数計数手段224及び異常判定手段225に相当する。ステップS12では、姿勢変化経過カウンタが所定の閾値所定時間未満か否かが判定される。制御部22は、姿勢変化経過カウンタが所定の閾値所定時間未満であればステップS15に処理を移行させ、そうでなければステップS13に処理を移行させる。所定の閾値所定時間は、姿勢変化が略一斉に生じたと判定できる時間に相当する値に設定される。所定の閾値所定時間は、固定値としてもよいし、適応的に変動させてもよい。所定の閾値は、例えば、300秒に相当するカウンタ値とすることが好適である。ステップS13では、姿勢変化経過カウンタをリセットする。すなわち、制御部22は、いずれかの人物領域が立位から倒位又は立位から屈位へ変化した後、所定の閾値所定時間が経過したが姿勢変化人数カウンタが所定の閾値基準人物数以上にならなかったとして姿勢変化経過カウンタをリセットする。ステップS14では、姿勢変化人数カウンタを現時刻において立位から倒位又は立位から屈位へ変化した人物領域の数に設定する。すなわち、制御部22は、現時刻より前の時刻に立位から倒位又は立位から屈位へ変化した人物領域の累積値を姿勢変化人数カウンタから減算し、ステップS2に戻って、新たに複数の人物の姿勢変化が所定の閾値所定時間以内に生じたものであるかの調査を開始する。一方、ステップS15では、姿勢変化人数カウンタが0であるか否かが判定される。姿勢変化人数カウンタが0である場合、ステップS17にて姿勢変化経過カウンタをリセットし、ステップS2に処理を戻す。姿勢変化人数カウンタが0でない場合、ステップS16へ処理を移行させ、姿勢変化人数カウンタが所定の閾値基準人物数以上であるか否かを判定する。姿勢変化人数カウンタが所定の閾値基準人物数以上であればステップS19へ処理を移行させ、そうでなければステップS18へ処理を移行させる。ここで、所定の閾値基準人物数は固定値としてもよいし、適応的に変動する値としてもよい。所定の閾値基準人物数は、例えば、監視空間に存在する人数追跡している人物領域の数に対する割合で設定することが好適である。具体的には、監視空間に存在する人数追跡している人物領域の数の80以上等に設定することが好適である。ステップS18では、姿勢変化経過カウンタをカウントアップする。制御部22は、姿勢変化経過カウンタを1増加させ、その後ステップS2へ処理を戻して、次の時刻に対する姿勢変化の調査を行う。ステップS19では、異常出力処理が行われる。制御部22は、姿勢変化経過カウンタが所定の閾値所定時間となる前に姿勢変化人数カウンタが所定の閾値基準人物数以上となった場合、複数の人物の姿勢変化が略一斉に生じ、監視空間に異常が発生したものと判定する。制御部22は、異常信号を出力部23へ出力する。以上により、複数の人物の姿勢変化がほぼ一斉に生じた場合に複数の人物が行動を強制されて通報操作ができない状態であると判定し、そのような異常事態を自動的に検出し、非常通報を行うことが可能になる。なお、異常判定条件を複数設定してもよい。例えば、姿勢変化経過カウンタの判定の閾値所定時間と姿勢変化人数カウンタの閾値基準人物数を、例えば、判定条件130秒以内に存在人物の50が姿勢変化、判定条件22分以内に存在人物の70が姿勢変化、判定条件35分以内に存在人物の100が姿勢変化という3つの基準として設定してもよい。さらに強盗侵入等を想定した場合、姿勢変化のカウントを行う人物を一定時間以上監視領域内で追跡された人物領域に限ってもよい。また、本実施の形態では、立位から倒位及び屈位に姿勢変化させた人数をカウントして異常を検知する処理としたが、立位から倒位に姿勢変化させた人数のみから異常を検知する処理としてもよいし、立位から屈位に姿勢変化させた人数のみから異常を検知する処理としてもよい。また、上記実施の形態では、異常検知装置1の各部の機能を1つのコンピュータで実現する態様を説明したがこれに限定されるものではない。異常検知装置1の各部の機能は一般的なコンピュータをプログラムにより制御することによって実現できるものであり、これらの装置の各機能を適宜組み合わせて1つのコンピュータで処理させてもよいし、各機能をネットワーク等で接続された複数のコンピュータで分散処理させてもよい。