人物の特徴を示す複数の種類の特徴データ値を含む特徴データを人物毎に対応付けて記憶した第1記憶手段と、前記特徴データ値が示す人物の特徴に対応する特徴キーワードの組合せから定義される判定条件を含む判定ファイルを記憶した第2記憶手段と、前記特徴データの特徴データ値と前記判定ファイルの判定条件とのマッチ比較に基づき、該判定条件を満たすか否かの判定を行い、該判定条件を満たすとき、該特徴データに対応付けられた人物を検知人物として検知する判定手段と、前記検知人物を検知したとき、出力先に対する制御信号を出力する出力手段とを有し、前記判定ファイルは、種類の異なる複数の前記特徴キーワードが接続キーを用いて組合されて定義される判定条件と、該判定条件を満たすと判定されたときに人物検知を出力する出力先と、該出力先に対する制御信号の内容とにより構成されること、を特徴とする警備装置。前記判定ファイルを作成するための画面を提供するとともに、該画面において、検知すべき人物の特徴を示す特徴表現のうち1の特徴表現が選択されたとき、該特徴表現に予め対応付けられている前記特徴キーワード又は前記接続キーを用いて種類の異なる複数の前記特徴キーワードの組合せを作成し、作成した該特徴キーワード又は該特徴キーワードの組合せから定義される判定条件を含む判定ファイルを作成する判定ファイル作成手段とを有し、前記判定ファイル作成手段により作成された判定ファイルは、前記第2記憶手段に記憶されること、を特徴とする請求項1記載の警備装置。前記判定手段は、1の特徴キーワード毎に、該特徴キーワードに対応する特徴データ値とのマッチ比較に基づき真又は偽の値を出力し、次いで出力された真又は偽の値が、前記接続キーで組み合わされたときに該判定条件を満たすか否かの判定を行い、満たす場合には真の値を、満たさない場合には偽の値を出力すること、を特徴とする請求項1又は2記載の警備装置。前記判定手段は、前記判定条件において所定関数が含まれている場合であって、1の特徴キーワード毎に、前記所定関数の第1パラメータで指定されている指定数分の特徴データの中から該特徴キーワードに対応する特徴データ値との比較に基づき、真又は偽の値を出力するとき、前記指定数分の特徴データのうち、前記所定関数の第2パラメータで指定されている指定数分の特徴データが前記特徴キーワードにマッチした場合には、真の値を出力すること、を特徴とする請求項3記載の警備装置。少なくともカメラからの画像を入力する入力手段と、前記画像に対し画像解析処理を行うとともに、該画像内に解析された人物の特徴データを人物毎に集計する画像解析手段とを有し、前記画像解析手段により人物毎に集計された特徴データは、前記第1記憶手段に記憶されること、を特徴とする請求項1ないし4何れか一項記載の警備装置。ここで、一概に不審人物を検知するといっても、警備装置の設置先使用先によってその使用目的は異なる。つまり、どのような特徴を有する人物を検知したい不審人物とみなすかは、警備装置を使用する側のニーズによって異なっている。しかしながら、従来の不審人物を検知する警備装置においては、その設置先、使用目的ごとに合わせて不審人物の特徴、行動を定義し、必要とする画像処理と設置先の使用目的に特化した検知判定方法を実装しており、そのため、同じ装置、システムを別の設置先、別の使用目的で使用する場合には、検知判定のプログラムを実装し直さなければならないという問題があった。例えば、病院やクリニックにおいては、風邪等でマスクのみを着けている人物は多く、これら人物を不審人物として検知すべきでない。このため病院等で要請されるものは、サングラスとマスクの両方を着けている人物、及びサングラスのみを着けている人物を不審人物として検知する警備装置である。しかし特許文献1に記載される警備装置は、サングラスとマスクの両方を着けている人物を検知することはできるものの、サングラスとマスクの両方を着けている人物、及びサングラスのみを着けている人物を不審人物として検知し、マスクのみを着けている人物は、検知しないという病院等でのニーズに適った検知判定を行うことはできない。そもそも特許文献1に記載される警備装置は、金融機関等での設置及び使用を想定して実装された装置であり、サングラスやマスク等により顔の大部分を隠している人物を不審人物とみなして検知するものだからである。そして仮にこのような検知判定を行いたい場合には、サングラスを着けている人物、マスクを着けている人物をそれぞれに検知し、人物に対しマスクのみを着けている人物を検知判定しないように検知判定条件の変更及びそのプログラムの実装が必要となる。即ちこのように、従来の不審人物を検知する装置においては、設置先、使用目的が変われば、検知判定のプログラムを実装し直す必要が出てくるため、同一装置を様々な設置先、使用目的で使用することは容易でない。本発明は上記の点に鑑みて、不審人物を検知するに際し、設置先や使用目的に応じて柔軟性のある検知用の判定条件の定義、作成を行うことにより、設置先や使用目的を問わず汎用的な使用が可能な警備装置を提供することを目的とする。上記課題を解決するため、本発明に係る警備装置は、人物の特徴を示す複数の種類の特徴データ値を含む特徴データを人物毎に対応付けて記憶した第1記憶手段と、前記特徴データ値が示す人物の特徴に対応する特徴キーワードの組合せから定義される判定条件を含む判定ファイルを記憶した第2記憶手段と、前記特徴データの特徴データ値と前記判定ファイルの判定条件とのマッチ比較に基づき、該判定条件を満たすか否かの判定を行い、該判定条件を満たすとき、該特徴データに対応付けられた人物を検知人物として検知する判定手段と、前記検知人物を検知したとき、出力先に対する制御信号を出力する出力手段とを有し、前記判定ファイルは、種類の異なる複数の前記特徴キーワードが接続キーを用いて組合されて定義される判定条件と、該判定条件を満たすと判定されたときに人物検知を出力する出力先と、該出力先に対する制御信号の内容とにより構成されることを特徴とする。また上記課題を解決するため、前記警備装置において、前記判定ファイルを作成するための画面を提供するとともに、該画面において、検知すべき人物の特徴を示す特徴表現のうち1の特徴表現が選択されたとき、該特徴表現に予め対応付けられている前記特徴キーワード又は前記接続キーを用いて種類の異なる複数の前記特徴キーワードの組合せを作成し、作成した該特徴キーワード又は該特徴キーワードの組合せから定義される判定条件を含む判定ファイルを作成する判定ファイル作成手段とを有し、前記判定ファイル作成手段により作成された判定ファイルは、前記第2記憶手段に記憶されることを特徴とする。また上記課題を解決するため、前記警備装置において、前記判定手段は、1の特徴キーワード毎に、該特徴キーワードに対応する特徴データ値とのマッチ比較に基づき真又は偽の値を出力し、次いで出力された真又は偽の値が、前記接続キーで組み合わされたときに該判定条件を満たすか否かの判定を行い、満たす場合には真の値を、満たさない場合には偽の値を出力することを特徴とする。また上記課題を解決するため、前記警備装置において、前記判定手段は、前記判定条件において所定関数が含まれている場合であって、1の特徴キーワード毎に、前記所定関数の第1パラメータで指定されている指定数分の特徴データの中から該特徴キーワードに対応する特徴データ値との比較に基づき、真又は偽の値を出力するとき、前記指定数分の特徴データのうち、前記所定関数の第2パラメータで指定されている指定数分の特徴データが前記特徴キーワードにマッチした場合には、真の値を出力することを特徴とする。また上記課題を解決するため、前記警備装置において、少なくともカメラからの画像を入力する入力手段と、前記画像に対し画像解析処理を行うとともに、該画像内に解析された人物の特徴データを人物毎に集計する画像解析手段とを有し、前記画像解析手段により人物毎に集計された特徴データは、前記第1記憶手段に記憶されることを特徴とする。なお、本発明の構成要素、表現または構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、などに適用したものも本発明の態様として有効である。本発明によれば、不審人物を検知するに際し、設置先や使用目的に応じて柔軟性のある検知用の判定条件の定義、作成を行うことにより、設置先や使用目的を問わず汎用的な使用が可能な警備装置を提供することができる。以下、本発明を実施するための形態を各実施形態において図面を用いて説明する。概要本実施形態に係る警備装置においては、不審人物として検知検出したい特徴や行動、またその場所、時間等で詳細に定義し、最終的にこれら特徴や行動をand、or、又はnext等の関係で定義した検知用の判定条件を柔軟に作成できる判定ファイルの汎用的な作成方法を用意し実装した。そして、この方法で作成した判定ファイルと実際の画像処理結果による特徴、行動を比較することにより、不審人物の検知判定を行うようにした。このようにしたことで、本実施形態に係る警備装置においては、不審人物を検知するに際し、設置先や使用目的に応じて柔軟性のある判定条件の定義、つまり判定ファイル作成を行えるので、設置先や使用目的を問わず汎用的な環境において使用が可能となる。また設置後、新たな犯罪等が発生した際にも、判定条件をその犯罪等に対応したものに定義し直せば、その犯罪等に対応した警備サービスを容易に開始することができる。以下、詳細に説明する。システム構成図1は、本実施形態に係る警備システム100の全体構成を示す一実施例のブロック図を示す。本実施形態に係る警備システム100は、警備装置1、カメラ2a、センサ2bを含むデータ収集装置2、監視センタ3、警報器4を含み構成される。警備装置1は、入力部10、画像解析処理部20、記憶部30、判定部40、出力部50、判定ファイル作成部60を含む。入力部10は、カメラ2a、センサ2bを含むデータ収集装置2から、画像や検知信号等の入力データを受け付ける入力機能部である。つまり入力部10により、外部装置からのデータを警備装置1内部へ取り込む。画像解析処理部20は、画像や検知信号等の入力データのデータ解析を行い、不審人物の検知に必要な情報特徴データを取り出したり、以後の判定処理で使用し易い形でデータを整形したり取り纏める。記憶部30は、人物の特徴データを人物毎に対応付けて記憶した特徴データDB31と、人物の特徴データに基づき不審人物として検知すべき特徴が判定条件として定義された判定ファイル32とを記憶した記憶手段である。なお特徴データDB31及び判定ファイル32の具体例は後述する。判定部40は、判定ファイル32に基づいて、解析された人物の特徴データを比較、照合し、その人物が不審人物として検知すべき人物であるか否かの判定を行う。また不審人物として検知すべき人物であると判定したときには、出力部50に対し監視センタ3や警報器4へ警報の出力を指示する。出力部50は、監視センタ3や警報器4と接続されており、監視センタ3への通報や警報器4への出力を行う。判定ファイル作成部60は、判定ファイル32を作成する。本実施形態に係る警備装置1においては、ユーザは警備装置1の設置場所やその使用目的等によって、柔軟に不審人物として検知すべき特徴を判定条件として定義しうる。この作成方法の詳細は再度後述する。カメラ2aは、警備が行われる設置場所金融機関、病院、店舗等々内の随所に設けられる監視カメラである。出入口や室内、又は死角となるような位置に設けられ、リアルタイムに映像、即ち連続的な静止画像を撮像し、撮像した静止画像を警備装置1に対し入力する。近年のカメラ性能からすると、例えばこの静止画像は1秒間に20~30画像フレーム程度が撮像され、警備装置1に対し入力される。センサ2bは、警備が行われる設置場所内の随所に設けられる検知センサである。具体的に、出入口扉の開閉を検知して検知信号を出力する例えばマグネットスイッチ等のセンサ、廊下や室内に設けられ人の存在を検知して検知信号を出力する例えば赤外線検知センサ等のセンサがある。監視センタ3及び警報器4は、異常時における警報の出力先である。監視センタ3へは電話回線等の通信回線を介して接続されており、監視センタ3は警備装置1から警報を受信すると、例えば現地へ警備員を派遣したり、警察等への連絡を行う。警報器4は、アラートランプやアラートアラーム等であり、警備装置1から警報を受信すると、ランプを点灯させたり緊急時のアラートを鳴らす。なお、上述の警備装置1の各機能は、実際には装置のCPUが実行するプログラムによりコンピュータに実現させるものであることはいうまでもない。なおまた、本実施形態においてはあくまで一構成例であり、各機能を他の装置に実装することも可能である。例えば、警備装置1の記憶部30は別途のデータ蓄積サーバにより構築することができる。また判定ファイル作成部60は端末PC等に実装し、端末PCの判定ファイル作成部60で作成した判定ファイルを警備装置1の記憶部30へ転送するように構成することも可能である。特徴データと判定ファイル図2は、特徴データと判定ファイルの関係を説明する図である。警備装置1は、画像フレーム及び検知信号が入力されるたびに画像解析処理を行い、画像解析処理の結果から、人物ID顔認証結果等を使って人物毎に付与毎に特徴データを生成し、随時、特徴DB31に蓄積、更新している。また判定ファイル32は、人物の特徴データに基づき不審人物として検知すべき特徴が判定条件として定義されたファイルであり、ユーザにより又は判定ファイル作成部60を介して予め作成され記憶部30に保持される。そして図に示されるように判定部40は、判定ファイル32と、人物毎の特徴データを比較、照合し、その人物が不審人物として検知すべき人物であるか否かの判定を行う。また不審人物として検知すべき人物であると判定したときには、出力部50に対し監視センタ3や警報器4へ警報の出力を指示する。以下詳しく説明する。特徴データ上述の如く、カメラ2aやセンサ2bから入力された画像や検知信号を解析した画像解析結果は、特徴データとして特徴DB31に蓄積される。つまり、警備装置1は、画像及び検知信号が入力されるたびに画像解析処理を行い、画像解析処理の結果から、人物ID顔認証結果等を使って人物毎に付与毎に特徴データを生成し、随時、特徴DB31に蓄積、更新していく。図3は、特徴データの一例である。また併せて図4は、特徴データの仕様表を示す。図3の特徴データは、実際の1の特徴データを示す。つまり、カメラ2aから入力された1画像及びセンサ2bから入力された検知信号により、人物が検出された場合、その人物の特徴や行動を図3の仕様表の各項目に従い画像解析により解析し、特徴データ項目毎の特徴データ値を検出する。そして1画像1フレーム、1人物に対し、1の特徴データを生成する。一方、人物が検出されない場合には、特徴データは生成しなくてよい。図4の仕様表は、カメラ2aから入力された画像及びセンサ2bから入力された検知信号により解析されうる特徴、行動の一例である。警備装置1において、該当の特徴、行動を解析抽出しうる画像解析手法が実装されている限り、これら特徴や行動の項目の値を得ることができる。なおまた、センサ2bから入力された検知信号は、人物の存在位置の特定等に用いられる。画像のみからでも人物の存在位置を解析することが可能であるため、あくまで画像解析の補完情報として用いるものとする。具体的に図3を参照する。例えば、特徴データ項目Dateは、特徴データの生成元の画像や検知信号が入力された日付を示す。また、特徴データ項目Timeは、特徴データの生成元の画像や検知信号が入力された時刻を示す。また、特徴データ項目Genderは、入力された1画像において1の人物人物ID:0001が写っていた場合、画像解析により解析されたその人物の性別値を示す。ここではこの人物の性別は男であると解析されたため、性別値は0となっている。また、Sunglassesは、画像解析により解析されたその人物のサングラスの有無値を示す。ここではこの人物のサングラスの有無値はありであると解析されたため、サングラスの有無の値は1となっている。また、Stayxは、画像解析及び検知信号により解析されたその人物の位置エリア値を示す。ここではこの人物の位置エリア値はエリア1にいると解析されたため、Stay1の値は1となっている。またStay2、Stay3の値は0となっている。また、Roveは、画像解析により解析されたその人物がきょろきょろしているかどうかの値を示す。ここでは、この人物はきょろきょろしていないと解析されたため、この値は0となっている。なお、特徴データは、各フレーム単位撮像画像単位で画像解析されて生成される。そして同一人物毎に人物IDを発行のうえ、蓄積可能なフレーム数を超えるまで特徴DBに保存、管理される。なお同一人物かどうかの判定は、従来の顔認証処理技術等を使って行えばよい。また入力された1画像において複数の人物が写っていた場合、1画像中の人物毎にその特徴、行動を画像解析し、人数分の特徴データを生成する。判定ファイル図5は、判定ファイル32の一例その1である。判定ファイル32は、上述の如く、人物の特徴データに基づき不審人物として検知すべき特徴が判定条件として定義されたファイルであり、ユーザにより予め作成され記憶部30に保持される。具体的には図に示されるように、判定ファイルは制御するIOInputOutput、制御内容、判定条件文の各要素からなる。制御するIOは、判定条件文による条件を満たした場合、制御の対象となる出力対象先例えば監視センタ3及び警報器4等のID1、2を示す。制御内容は、判定条件文による条件を満たした場合、制御の対象となる出力対象に対する制御の内容を示す。開はON、閉はOFFと意味し、出力対象が監視センタ3であれば通報のON/OFFとなり、警報器4であればランプ点灯/消灯、またもしくはアラームON/OFFといった制御を行う。なお出力対象に対する制御内容は、通常、開ONと閉OFFがあるため、開制御する場合と閉制御する場合の判定条件はセットで定義するようにする。判定条件文は、人物の特徴データに基づき不審人物として検知すべき特徴が定義された判定条件構文である。この点以下説明する。図6は、判定条件文の一文例を示す。図に示されるように、判定条件文の構成は、大きく分けてア~ウの3つの部分からなる。まずアの特徴キーワードは、例えばSunglassesの場合、画像から画像解析された特徴データの特徴データ項目において、サングラスがありと検知されているときに、真を出力し、サングラスがありと検知されていないときに偽を出力する。また例えばMaskの場合、特徴データの特徴項目において、マスクがありと検知されているときに、真を出力し、マスクがありと検知されていないときに偽を出力する。よってこのことからも、この特徴キーワードと、特徴データの特徴項目図4とは対応関係にあることが分かる。図7は、特徴キーワードの仕様表を示す。特徴キーワードはSunglassesやMaskのみならず、図に示されるような複数の特徴キーワードが存在する。よってユーザはこの仕様表の中から使用したい特徴キーワードを使って、つまり不審人物として検知すべき特徴キーワードを使って判定条件を定義するようにする。再び図6を参照し、次いでイの個別条件は、関数FrameCountを用いて定義された個別条件、例えばFrameCountである場合、直近の規定フレーム数zのうち、その直近の規定フレームの画像から画像解析された特徴データの特徴データ項目特徴データ値と対応する特徴キーワードxが真である回数が、少なくとも指定した数yあるかどうかを判定する条件である。例えば、FrameCountである場合、直近の規定10フレームのうち、その直近の10フレームの画像から画像解析された特徴データの特徴データ項目特徴データ値と対応する特徴キーワードSunglassesが真である回数が、少なくとも2回あるかどうかを判定する条件である。映像がカメラ2aで撮像されると、カメラ2aからの画像が連続的に警備装置1へ入力されてくる。人物が移っている場合、特徴データはフレーム単位撮像画像単位で生成されるので、カメラ2aからの人物画像が連続的に警備装置1へ入力されるたびに次々と特徴データが生成されることになる。しかしながら画像解析においては、人物検知自体の解析は高精度で検知できるものの、ときに人物の細かな特徴データ値を正確に解析できない場合がある。例えば、人物が後ろを向いている画像からは人物のサングラス着用を解析できない。また、人物を正面や側面から撮像できた画像であっても、解析によって必ずしもサングラス着用を解析できるとは限らない。従って特徴キーワードSunglassesは、特徴データ値Sunglasses0or1に基づきサングラス着用の有無を判定するものであるが、撮像された画像、フレームによってサングラスがありと検知されたりされなかったりと、そのばらつきを吸収する必要があるため、ここでは特徴キーワードに対し特徴検知の精度を向上させるための関数を介在させる。これにより、ある一定程度のフレーム数例えば10フレームの幅を持たせ、そのうち指定した数例えば2回だけ人物のサングラス着用を検知できた場合、イの個別条件全体として真を出力するようにしたものである。図8は、関数の仕様表を示す。各関数の出力内容は図に示される通りであるが、関数の種類は大きくFrame系とTime系とを用意している。例えばFrameCountは、直近の対象フレーム数の中で、特徴キーワードに該当する特徴データが検知フレーム数回数以上、真を出力した場合に、真、それ以外は偽を出力する関数である。一方、TimeCountは、直近の対象時間の中で、特徴キーワードに該当する特徴データが、真を出力した時間の合計が検知時間以上の場合に、真、それ以外は偽を出力する関数である。つまり、フレーム、時間というそれぞれの観点から、上述でいうばらつきを吸収しつつ該当の特徴を有する人物を検知できるようにしたものである。再び図6を参照し、次いでウの総合条件判定条件文は、イの個別条件をand、or、next等の接続キー接続語で接続されることにより、複数の個別条件から構成されるものである。例えば、イの個別条件であるFrameCountは、10フレーム中2回、サングラス着用者を検知したときには真を出力し、FrameCountは、10フレーム中1回、マスク着用者を検知したときには真を出力する。そして、この2つの個別条件をandで接続した総合条件においては、サングラス着用且つマスク着用を検知したとき、つまり両個別条件が両方とも真である場合に、真を出力する。図9は、接続キーの仕様表を示す。各接続キー数の出力内容は図に示される通りであるので詳述は割愛する。以上のように、ユーザはア~ウを自由に組み合わせて判定条件文を作成することで、警備装置1の設置先、使用目的に合った不審人物の検知判定を行うことができる。判定例図10、11を元に、人物例えば人物ID:0001が判定ファイル32の判定条件において、不審人物であるかどうかを判定する例をここに示す。図10は、判定ファイル32の一例その2である。図に示されるように、判定ファイル32には、制御するIOID1及び2に対する判定条件文が少なくとも2セット定義されている。図11は、複数の特徴データから抽出した特徴項目及び特徴データ値の一例である。即ち、同一人物例えば人物ID:0001が撮像されている直近10フレーム分の特徴データの中から、特徴項目サングラスの有無Sunglasses、エリア1にいるStay1、エリア2にいるStay2を抽出し、その値0又は1をグラフに示した。また同一人物が撮像されている直近10000msec以内のフレームの特徴データの中から、特徴項目きょろきょろしているRoveを抽出し、その値0又は1をグラフに示した。まず、制御するIOがID1、制御内容が開であるところの個別条件であるFrameCountに関し判定する。この個別条件が意味するところは、直近の5フレーム数のうち、特徴キーワードSunglassesが真特徴データにおいてSunglasses=1である回数が、2回以上あるかどうかを判定する条件である。図11より、直近の5フレーム中、1、2、3、5フレームにおいて、サングラスがありとなっている。従って判定部40は、FrameCountに対し、真を出力する。次に制御するIOがID1、制御内容が開であるところの個別条件であるFrameCountに関し判定する。この個別条件が意味するところは、直近の5フレーム数のうち、特徴キーワードStay1が真Stay1=1である回数が、3回以上あるかどうかを判定する条件である。図11より、直近の5フレーム中、1、2、3、5フレームにおいて、エリア1にいるとなっている。従って判定部40は、FrameCountに対し、真を出力する。最後に、ここでの総合条件判定条件文は、個別条件であるFrameCountと、FrameCountとが、andの接続キーで接続されている。上述のようにそれぞれの個別条件の判定結果からすると、真and真となっているので、判定部40は、最終的に総合条件であるFrameCountandFrameCountに対し、真を出力する。またその結果、制御するIOがID1の出力対象先に対し、制御内容である開ONを出力する。一方、制御するIOがID1、制御内容が閉であるところの個別条件であるNotに関し判定する。この個別条件が意味するところは、直近の5フレーム数のうち、特徴キーワードStay1が真Stay1=1である回数が、3回ないかどうかを判定する条件である。図11より、直近の5フレーム中、1、2、3、5フレームにおいて、エリア1にいるとなっている。従って判定部40は、Notに対し、偽を出力する。ここでは個別条件1つのみであるため、これが総合条件に相当する。判定部40は、最終的に総合条件であるNotに対し、偽を出力する。またその結果、制御するIOがID1の出力対象先に対し、制御内容である閉OFFを出力しない。以上に基づき、制御するIOがID1の判定条件文と、制御するIOがID1の出力対象先に対する判定結果とを考察する。つまり、ユーザはこの判定条件文によって、サングラスを着用している人物がエリア1例えば立ち入り禁止区域にいる場合、ID1の出力対象先例えば警報器4を鳴らすという使用目的をもって判定ファイル32を定義、作成しているものである。そして実際の特徴データにおいて、この判定条件を満たす特徴、行動の人物が検知されたことにより、警備装置1は警報器4に対し開ONを出力し、また警報器4はアラートを鳴らすものである。その後、この人物がエリア1外に移動するなどして、FrameCountを満たさなくなった場合、逆にFrameCountandFrameCountに対しては偽が出力され、Notに対し真が出力されることになるため、警備装置1は警報器4に対し閉OFFを出力し、また警報器4はアラートを停止する。さて今度は、制御するIOがID2、制御内容が開であるところの個別条件であるFrameCountに関し判定する。ここは上述と同様の要領にて、判定部40は、FrameCountに対し、真を出力する。次に制御するIOがID2、制御内容が開であるところの個別条件であるFrameCountに関し判定する。ここも上述と同様の要領にて、判定部40は、FrameCountに対し、真を出力する。次に制御するIOがID2、制御内容が開であるところの個別条件であるTimeCountに関し判定する。この個別条件が意味するところは、直近の対象時間10000msecの中で、特徴キーワードRoveが真を出力した時間の合計が検知時間5000msec以上であるかどうかを判定する条件である。図11より、直近の10000msec中、1000~3000、4000~9000msecにおいて、エリア1にいるとなっている。従って判定部40は、TimeCountに対し、真を出力する。最後に、ここでの総合条件判定条件文は、個別条件であるFrameCountと、FrameCountと、TimeCountが、andの接続キーで接続されている。それぞれの個別条件の判定結果からすると、真and真and真であるので、判定部40は、最終的に総合条件であるFrameCountandFrameCountandTimeCountに対し、真を出力する。またその結果、制御するIOがID2の出力対象先に対し、制御内容である開ONを出力する。一方、制御するIOがID2、制御内容が閉であるところの個別条件であるFrameCountに関し判定する。この個別条件が意味するところは、直近の5フレーム数のうち、特徴キーワードStay2が真Stay2=1である回数が、3回以上あるかどうかを判定する条件である。図11より、直近の5フレーム中、エリア2にいないとなっている。従って判定部40は、FrameCountに対し、偽を出力する。ここでは個別条件1つのみであるため、これが総合条件に相当する。判定部40は、最終的に総合条件であるFrameCountに対し、偽を出力する。またその結果、制御するIOがID2の出力対象先に対し、制御内容である閉OFFを出力しない。以上に基づき、制御するIOがID2の判定条件文と、制御するIOがID2の出力対象先に対する判定結果とを考察する。つまり、ユーザはこの判定条件文によって、サングラスを着用している人物がエリア1に位置しているうえ、さらにきょろきょろしている場合、ID2の出力対象先例えば監視センタ3へ通報するという使用目的をもって判定ファイル32を定義、作成しているものである。そして実際の特徴データにおいて、この判定条件を満たす特徴、行動の人物が検知されたことにより、警備装置1は監視センタ3に対し開ONを出力し、また監視センタ3は通報を受信するものである。その後、この人物がエリア1外に移動し、エリア2例えば建物玄関等へ移動するなどして、FrameCountを満たさなくなり、またFrameCountを満たした場合、逆にFrameCountandFrameCountandTimeCountに対しては偽が出力され、FrameCountに対し真が出力されることになるため、警備装置1は監視センタ3に対し閉OFFを出力する。監視センタ3はこの人物がエリア2例えば建物玄関等、つまり建物外へ出たことを把握できる。以上纏めると、ユーザはこの判定条件文によって、サングラスを着用している人物がエリア1にいる場合、警報器4を鳴らすようにした。またさらにその人物がきょろきょろと不審な行動をしている場合には、警報器4に加えて監視センタ3へ通報するようにしたことになる。そしてまた、サングラスを着用している人物がエリア1から移動した場合には、警報器4を解除し、さらにエリア2へ移動した場合、つまり建物外へ出た場合には、監視センタ3への通報を解除するようにしたことになる。なお、本判定ファイル32による判定においては、説明の便宜上、例えばFrameCount、FrameCountなどの直近の規定フレーム数は、10などの比較的小さな数値を使用して説明している。しかしながら実際の場合、上述の如くカメラ2aは、静止画像を1秒間に約20~30画像フレームを撮像し、警備装置1に対し入力する。よって、現実的な直近の規定フレーム数としてはもう少し大きな値を用いることができる。より具体的には例えばFrameCount、FrameCountなどとすることができる。システム動作本実施形態に係る警備システム100におけるシステム動作情報処理を説明する。上述にて既に説明済みの点と重複する点もあるが、全体的な動作を示すため、あらためて以下、1特徴データ生成ステップ、2不審人物の判定ステップ、3判定結果の出力ステップの大きく3つに分け説明を行う。1特徴データ生成ステップ警備装置1は警備を開始すると、カメラ2a及びセンサ2bから画像及び検知信号が入力されてくる。警備装置1は、画像や検知信号が入力されるたびに画像解析処理を行い、画像解析処理の結果から、人物ID顔認証結果等を使って人物毎に付与毎に特徴データを生成し、随時、特徴DB31に蓄積、更新する。この動作は、警備装置1が警備をし続ける限り繰り返し行われる。図12は、特徴データ生成処理を説明するフローチャートである。以下図面に沿って説明する。S1:警備装置1の入力部10は、画像及び検知信号が入力されたか否かを判定する。警備を開始すると通常の場合、カメラ2aやセンサ2bから画像及び検知信号が次々と入力されてくることになる。S2:画像解析処理部20は、入力された画像及び検知信号に対し画像解析処理を行う。ここではまず画像の画像解析及び検知信号により、人物が写っているかどうかを検出する。S3:画像解析処理部20は、人物が検出されたか否かを判定する。人物が検出されない場合には、特徴データは生成しなくてよいからである只の風景画像。S4:画像解析処理部20は、人物が検出された場合、その人物の特徴や行動を各特徴項目図3に従い、入力された画像検知信号に対し画像解析によって解析し、特徴データ項目毎の特徴データ値を検出する。そして1画像1フレーム、1人物に対し、1の特徴データを生成する。S5:最後に画像解析処理部20は、人物ID毎に特徴データを時系列に並べるなどして集計し、特徴DB31に蓄積する。具体的には、検出された人物に対し顔認証結果等を使って人物を特定し、過去に検出されている人物である場合は、その人物に対し発行済みの人物IDを特徴データ図3IDxxxxに付せばよい。また過去に検出されていない初めての人物である場合は、その人物に対し新たに人物IDを発行し、その人物IDを特徴データ図3IDxxxxに付せばよい。以上により、人物を含む画像が入力されるたびに、人物ID毎に特徴データ例えば図3参照が生成され、特徴DB31に蓄積される例えば図2参照。2不審人物の判定ステップ警備装置1が警備を開始すると、その判定部40は、判定ファイル32と、人物毎の特徴データを比較、照合し、その人物が不審人物として検知すべき人物であるか否かの判定を行う。判定処理のタイミングとしては、例えば入力された画像及び検知信号に基づき何らかの人物が検出されたタイミングにおいて判定を行うこともできるし、一定の所定間隔で定期的に判定を行うこともできる。図13は、不審人物の判定処理を説明するフローチャートである。以下図面に沿って説明する。S11:警備装置1の判定部40は、判定処理を行うべきタイミングあるか否かを判定する。ここでは画像解析処理部20により入力された画像及び検知信号に基づき人物が検出されたタイミングにおいて判定処理を開始するようにする。S12:判定部40は、記憶部30から判定ファイル32を取得し、この内容の読み込みを行う。上述の如く、判定ファイル32は、人物の特徴データに基づき不審人物として検知すべき特徴が判定条件として定義されたファイルであり、判定処理に先立ってユーザにより予め作成され記憶部30に保持されている。S13:判定部40は、特徴データDBから人物毎に集計されたと特徴データを参照する。対象の人物としては、特徴データDB内の全人物ではなく、上述の画像解析処理部20がそのときに入力された画像及び検知信号に基づき検出した人物を対象とする。そしてその同人物が検出され続ける限り例えば同人物が建物内に居続ける限り、判定処理を継続する。S14:判定部40は、判定ファイル32に基づいて、検出された人物の特徴データを比較、照合し、その人物が不審人物として検知すべき人物であるか否かの判定を行う。具体的な判定方法は上述した通りである。S15:判定部40は、不審人物として検知すべき人物であると判定したときには、出力部50に対し監視センタ3や警報器4へ警報の出力を指示する。つまり制御するIOに対応する出力対象先に対し、制御内容である開ON又は閉OFFの出力を行う。なお、判定部40は画像解析処理部20により入力された画像及び検知信号に基づき人物が検出されたタイミングにおいて判定処理を開始するものの、開始直後においては、その瞬間時点では1画像フレームのみしかまだ撮像されておらず、上述の関数例えばFrameCountとの関係から、所定フレーム数の撮像がなされ十分な特徴データが蓄積されるまでは、判定ファイル32に基づく判定処理を実施できない。よってカメラ2aの撮像能力として1秒間に20~30画像フレームを撮像できる場合、判定部40は、人物検知直後から1秒なり2秒なり、判定処理が実施可能な特徴データが蓄積されるのを待ってから、判定処理を開始するようにすればよい。3判定結果の出力ステップ警備装置1は、判定ファイル32に基づく不審人物を検知すると、不審人物検知時に対する対応を行う。つまり不審人物を検知した場合、監視センタ3への通報や警報器4への出力を行う。図14は、判定結果の出力処理を説明するフローチャートである。S21:警備装置1の出力部50は、判定部40より出力指示の入力があったか否かを判定する。ここでいう出力指示は、制御するIOに対応する出力対象先に対し、制御内容である開ON又は閉OFFの出力を行う旨の指示であるS15。S22:出力部50は、出力指示に応じた制御を実施する。例えば監視センタ3に対し通報を出力したりまたこれを解除する。また例えば警報器4に対しアラートを鳴らせたり停止させる。具体的な設定方法以上、本実施形態に係る警備装置1について説明してきた。ここでは、同警備装置1をある設置先にて設置する場合の設定方法について言及する。具体的には、警備装置1に対しては保守管理用アプリケーション保守アプリというが提供されており、現場技術員は、警備装置1を直接操作又は現場技術員の端末PCを介し、保守アプリを使用して簡便に設定作業を行い、警備装置1の運用を開始することができる。以下説明する。図15は、保守アプリの設定画面例その1を示す。例えば病院の待合室にて、警備装置1を設置するにあたり、現場技術員は、保守アプリの設定画面を使用して基本設定を行うことができる。画面右のマップ部1401においては、設置先の基本図面、椅子や棚等のオブジェクトの設置位置、カメラ位置及びカメラの撮像エリア検知エリアを設定する。画面左下の基本情報部1402には、カメラの諸設定情報、例えばカメラの名称、位置、向き、俯角、回転角度、エリア等のパラメータを入力する。また画面左上の映像表示部1403には、カメラで撮像されている映像が表示される。基本情報部1402のパラメータに合わせてカメラが動くと、マップ部1401のカメラも合わせて移動する。ここでは例えば、2台のカメラのうち、1つ目のカメラを受付カウンター付近に設置する。また2つ目のカメラを入り口玄関付近に設置する。現場技術員は、保守アプリの設定画面において、カメラの位置等を調整のうえ、位置が決まると、その撮像範囲の名称設定を行うとともに、マップ部1401上から、対応するエリアの範囲を指定する。具体的に例えば、エリア名をそれぞれエリア1受付と入力するとともに、マップ部1401上において、ドラッグ操作するなどして、入力したエリア名と対応するエリア1の範囲を指定する図中、エリア1の楕円形状範囲。エリア範囲が決まると、範囲決定ボタンを押下すればその範囲で決定される。図16は、保守アプリの設定画面例その2を示す。使用目的に応じて現場技術員や、病院のシステム管理者又は警備担当者は、保守アプリの設定画面を使用して判定条件の設定判定ファイル32の作成を行うことができる。ここでは本設定画面を使用し、図10の判定ファイル32相当の判定条件を設定作成した。具体的には、サングラスを着用している人物がエリア1受付にいる場合、警報器4を鳴らす。その後、この人物がエリア1外に移動した場合、警報器4を解除する。また、サングラスを着用している人物がエリア1に位置しているうえ、さらにきょろきょろしている場合、監視センタ3へ通報する。その後、エリア2玄関へ移動するなどして病院外へ立ち去った場合、監視センタ3への通報を停止する。図中、出力先1501は、判定条件を満たした場合、制御の対象となる出力対象先を設定する項目である。ここでは、例えば1:警報警報器、2:通報監視センタの中から選択できる。検知時の状態1502は、判定条件を満たした場合、制御の対象となる出力対象に対する制御の内容を示す。開はON、閉はOFFと意味する。通常の場合は、開に設定しておく。例えば不審者を検知した場合には、警報を鳴らす即ち開ためである。検知対象項目1503は、検知したい人物の特徴又は行動を設定する項目である。選択枝には、例えばサングラス着用、場所から立ち去った、行動不審等といったように、予めユーザにとって分かりやすい特徴表現を用意しておく。勿論、実際の判定ファイル32では、各特長表現に対応した特徴キーワード及びその組み合わせ等でもって、判定条件文が生成される。以下、不審人物検知関連の特徴表現とその特徴表現に対応する判定条件を、関数FrameCountの場合を用いて例示する。なお、ユーザに分かりやすいこれら特徴表現は、1つの特徴表現に対して、開と閉のセットが割り当てられるようになっている。従って、検知対象項目1503の選択肢の中から1の特徴表現を選択すれば、判定条件文が1セット自動的に生成されることになる。サングラス着用開FrameCountandFrameCount閉Not不審者:開FrameCountandFrameCountandFramCount閉FrameCount場所1504は、検知したい人物の所在位置を設定する項目である。ここでは、2台のカメラの撮像範囲のうち、例えばエリア1受付、エリア2玄関の中から選択できる。感度1505は、検知の感度精度を設定する項目である。ここでは、例えば1高~5低の中から選択できる。実際の判定ファイル32では、この感度は、関数FrameCountの場合、直近の規定フレーム数、特徴キーワードが真である指定回数に反映される。例えば感度2の場合、感度が上がると検知回数が緩くなるので、FrameCountなどといったように反映できる。また例えば感度1の場合、FrameCountなどといったように反映できる。ポップアップ1506は、例えば警備装置1のモニタ画面において、判定条件を満たした場合、その旨をポップアップでユーザに知らせる機能のON/OFFを設定する項目である。無効1507は、その設定行の有効/無効を設定する項目である。チェックボックスにチェックがされている行判定条件については、ないものとして取り扱われる。以上のように、本実施形態に係る警備装置1の判定ファイル作成部60は、保守アプリの設定画面を介し、簡便に判定ファイル32の作成を行うことができる。特に、専門知識を有しない病院のシステム管理者又は警備担当者が、判定条件を設定変更するのは困難であるが、このような保守アプリの設定画面を使用することにより、容易に判定条件の設定判定ファイル32の作成を行うことができる。なおいうまでもなく、実施形態に係る保守アプリの設定画面を使用せずとも、判定ファイル32の作成を行うことができることは明らかである。例えば、保守アプリの設定画面の検知対象項目1503の特徴表現だけでは設定しきれない人物及びその特徴を設定したい場合、現場技術員は、警備装置1の記憶部30に保存される判定ファイル32を直接、作成又は編集することにより、いかようにもより柔軟で高度な判定条件を作成することが可能である。総括以上、本実施形態に係る警備装置1は、判定ファイルと個々の特徴項目毎に集計された特徴データとに基づき、判定ファイルにおいて定義されている特徴を有する人物を検知する。この判定ファイルでは、特徴データの個々の特徴項目に対応した特徴キーワードを組合せて使用できるため、ユーザの意図に適った検知用の判定条件の定義、作成を柔軟に行うことができる。また併せて設定画面からは、知識のないものであっても選択枝の中から、抽象的な特徴表現を選択するだけで、検知用の判定条件の定義、作成を容易に行うことができる。即ち、不審人物を検知するに際し、設置先や使用目的に応じて柔軟性のある検知用の判定条件の定義、作成を行うことにより、設置先や使用目的を問わず汎用的な使用が可能な警備装置を提供することが可能となる。なお、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形変更が可能である。上述の実施形態においては、本発明をビル建物に適用した一例を示したが、家庭用の住居やマンション等にも同様に本発明を適用することができることはいうまでもない。