エレベータの乗りかご内に設けられた撮像手段により撮像された撮像データから乗員の異常行動を検知するエレベータ監視装置において、前記撮像データから乗員の動きのばらつき量を統計的に算出する画像処理装置と、前記乗りかご内に設置されて前記乗員の音声を集音して音声データを取得する集音手段と、前記音声データを周波数分析した結果から所定の周波数帯域を抽出する音声処理装置と、前記所定の周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を設定すると共に、前記乗員の動きのばらつき量と前記暴れ判定閾値とを比較した結果、前記乗員の動きのばらつき量が前記暴れ判定閾値以上のときに前記乗員の動きを前記異常行動とみなして暴れを判定する暴れ判定装置と、を備えたことを特徴とするエレベータ監視装置。請求項1記載のエレベータ監視装置において、前記画像処理装置は、前記撮像データから前記乗員の動きのばらつき量を算出する動き算出部と、予め前記乗員の動きのばらつき量に関する統計モデルを蓄積して保持した統計モデルデータベースと、算出された前記乗員の動きのばらつき量を前記統計モデルに基づいて補正する補正部と、を備え、前記音声処理装置は、前記周波数分析の結果に応じて前記所定の周波数帯域を抽出する周波数分析部を備え、前記暴れ判定装置は、前記所定の周波数帯域に応じて前記暴れ判定閾値を可変で設定する暴れ判定閾値変更部と、前記補正部から出力された補正後の前記乗員の動きのばらつき量と前記暴れ判定閾値変更部から出力された可変設定後の前記暴れ判定閾値とを比較して前記暴れを判定する暴れ判定部と、を備えたことを特徴とするエレベータ監視装置。上述した特許文献1の技術では、防犯カメラから取得した画像の変化量が予め設定された暴れ判定閾値を超えたことを判定することによって乗員の異常行動を検知するものであるが、僅かな動きも検知できるように暴れ判定閾値を低くしてしまうと誤検知が多くなってしまうことにより、或る程度暴れ判定閾値を高く設定する必要があるため、例えば乗員が異常行動で僅かにしか動けない場合乗員が他者の異常行動に対して僅かにしか動けない場合には、これを異常行動として適確に検知することが困難になってしまうという問題がある。本発明は、このような問題点を解決すべくなされたもので、その技術的課題は、乗員が僅かにしか動けない場合でも異常行動を適確に検知することが可能なエレベータ監視装置を提供することにある。上記技術的課題を解決するため、本発明の第1の手段は、エレベータの乗りかご内に設けられた撮像手段により撮像された撮像データから乗員の異常行動を検出するエレベータ監視装置において、撮像データから乗員の動きのばらつき量を統計的に算出する画像処理装置と、乗りかご内に設置されて乗員の音声を集音して音声データを取得する集音手段と、音声データを周波数分析した結果から所定の周波数帯域を抽出する音声処理装置と、所定の周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を設定すると共に、乗員の動きのばらつき量と暴れ判定閾値とを比較した結果、乗員の動きのばらつき量が暴れ判定閾値以上のときに乗員の動きを異常行動とみなして暴れを判定する暴れ判定装置と、を備えたことを特徴とする。第2の手段は、第1の手段において、画像処理装置は、撮像データから乗員の動きのばらつき量を算出する動き算出部と、予め乗員の動きのばらつき量に関する統計モデルを蓄積して保持した統計モデルデータベースと、算出された乗員の動きのばらつき量を統計モデルに基づいて補正する補正部と、を備え、音声処理装置は、周波数分析の結果に応じて所定の周波数帯域を抽出する周波数分析部を備え、暴れ判定装置は、所定の周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を可変で設定する暴れ判定閾値変更部と、補正部から出力された補正後の乗員の動きのばらつき量と暴れ判定閾値変更部から出力された可変設定後の暴れ判定閾値とを比較して暴れを判定する暴れ判定部と、を備えたことを特徴とする。本発明のエレベータ監視装置によれば、乗員の異常行動の検知について、乗りかご内の撮像手段による撮像データから得た乗員の動きのばらつき量変化量以外に、集音手段で集音した音声データを用いており、音声データを周波数分析した結果により抽出した所定の周波数帯域に応じて暴れ判定装置で暴れ判定閾値を可変的に設定すると共に、乗員の動きのばらつき量が暴れ判定閾値以上である場合に異常行動とみなして暴れを判定するため、乗員が僅かにしか動けない場合でも異常行動を適確に検知することが可能となる。以下に、本発明のエレベータ診断装置について、実施例を挙げ、図面を参照して詳細に説明する。図1は、本発明の実施例1に係るエレベータ監視装置の基本構成を示した概略ブロック図である。このエレベータ監視装置は、建物に設備された昇降路の多階床間を昇降するエレベータの乗りかご1と、乗りかご1内に設置されて乗りかご1内の乗員を撮像する撮像手段であると共に、乗員を撮影する防犯カメラ2と、乗りかご1内に設置されて乗りかご1内の乗員の音声を集音する集音手段を兼用すると共に、閉じ込め故障時等の非常事態発生時に乗員が外部へ通報を行うためのインターホン5と、防犯カメラ2に接続されて乗りかご1内の乗員の動きを監視するために撮像された撮像データを画像処理する画像処理装置3と、画像処理装置3に接続されて撮像データを画像処理した結果を記録する画像記録装置4と、インターホン5に接続されて乗りかご1内の乗員の音声を取得した音声データをデータ処理する音声処理装置6と、音声処理装置6による音声データのデータ処理結果に応じて暴れ判定閾値を設定すると共に、画像処理装置3で撮像データの画像処理結果で得られる乗員の動きのばらつき量と暴れ判定閾値とを比較した結果、乗員の動きのばらつき量が暴れ判定閾値以上のときに乗員の動きを異常行動とみなして暴れを判定する暴れ判定装置7と、暴れ判定装置7に接続されて暴れを判定した結果が通知される保守監視装置8と、暴れ判定装置7及び保守監視装置8に接続されて暴れを判定した結果に応じて保守監視装置8からの指令を受けて乗りかご1の走行停止を含む運転状態を制御するエレベータ制御盤9と、保守監視装置8に通信回線を介して接続されると共に、保守監視装置8における保守監視状況をモニタする管制センタ10と、を備えて構成される。このうち、画像処理装置3は、防犯カメラで乗りかご1内の乗員の様子を撮影した撮影データから後文で詳述するように乗員の動きのばらつき量を統計的に算出する。また、音声処理装置6は、インターホン5で集音された音声データを周波数分析した結果から所定の周波数帯域を抽出する。所定の周波数帯域は、乗員についての年齢や性別等の属性に応じて変更可能なものである。暴れ判定装置7は、所定の周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を設定すると共に、画像処理装置3で得られた乗員の動きのばらつき量と暴れ判定閾値とを比較した結果、乗員の動きのばらつき量が暴れ判定閾値以上のときに乗員の動きを異常行動とみなして暴れを判定する。保守管理装置8は、暴れ判定装置7やエレベータ制御盤9から異常を示す信号を受信すると、通信回線経由で管制センタ10へ異常情報を送信して通報を行う。図2は、乗りかご1内に設けられる撮像手段である防犯カメラ2と集音手段であるインターホン5との設置位置を説明するために例示した乗りかご1内の概略斜視図である。図2を参照すれば、防犯カメラ2は、乗りかご1の天井50において、かごドア30に対向する側板40に隣接する箇所に設けられることが好ましい。また、インターホン5は、乗りかご1内において、かごドア30の横側に設けられた操作盤20の一部として設けられるか、或いは操作盤20に近接した箇所に設けられるものである。図3は、上述したエレベータ監視装置の要部画像処理装置3、音声処理装置6、暴れ判定装置7における細部構成を示したブロック図である。図3を参照すれば、画像処理装置3は、防犯カメラ2による撮影データから乗員の動きのばらつき量を算出する動き算出部11と、予め乗員の動きのばらつき量に関する統計モデルを蓄積して保持した統計モデルDBデータベース13と、算出された乗員の動きのばらつき量を統計モデルに基づいて補正する補正部12と、を備えて構成されている。動き算出部11は、例えば防犯カメラ2で撮影した撮影データにおける撮影時刻が所定時間異なる2枚の画像から画像内の各点の動きの向き及び大きさを算出する。そして、各点の動きの向き及び大きさから、乗員の動きの向き及び大きさのうちの少なくとも一方について、乗員の動きのばらつき量を算出する。撮影時刻が所定時間異なる2枚の画像は、連続して撮影した前後2枚の画像である。例えばビデオカメラを用いてNTSC方式で撮影した場合、撮影は1/30秒毎に行われ、この場合の所定時間異なる2枚の画像は連続した2枚の画像とすることもできるが、途中の画像を間引いたり、撮影間隔を変えて1/10秒毎にしたり、或いは1秒毎にすることが可能である。また、動き算出部11は、記憶領域を備えており、受け取った画像を記憶領域に適宜保存することができる。何れにせよ、動き算出部11で算出された乗員の動きのばらつき量は、補正部12へ送出される。補正部12では、統計モデルDB13に蓄積されている統計モデルを用いて乗員の動きのばらつき量を補正した上でその結果を暴れ判定装置7の暴れ判定部16へ送出する。音声処理装置6は、周波数分析の結果に応じて所定の周波数帯域を抽出する周波数分析部14を備えている。周波数分析部14は、インターホン5で取得した音声データを周波数分析した結果、例えば女性の音声の周波数成分に含まれている高周波帯域を認識できる場合には乗りかご1内に女性が存在すると判定し、高周波帯域を認識できない場合には乗りかご1内に女性が存在しないと判定する。このように周波数分析部14で高周波帯域の認識の有無により女性の存在の有無を判定した結果は、暴れ判定装置7の暴れ判定閾値変更部15へ送出される。暴れ判定装置7は、所定の周波数帯域高周波帯域の有無に応じて暴れ判定閾値を可変で設定する暴れ判定閾値変更部15と、補正部12から出力された補正後の乗員の動きのばらつき量と暴れ判定閾値変更部15から出力された可変設定後の暴れ判定閾値とを比較して暴れを判定する暴れ判定部16と、を備えて構成される。暴れ判定閾値変更部15は、周波数分析部14で得られた高周波帯域の有無による女性の存在有無を含む周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を設定し、具体的には女性の存在が認識された場合には暴れ判定閾値を標準値よりも低く設定し、女性の存在が認識されない場合には暴れ判定閾値を標準値に設定する。暴れ判定部16では、補正部12から出力された補正後の乗員の動きのばらつき量を暴れ判定閾値変更部15で設定された暴れ判定閾値と比較し、乗員の動きのばらつき量が暴れ判定閾値以上のときに乗員の動きを異常行動とみなして暴れを判定する。図4は、実施例1に係るエレベータ監視装置の監視処理を示したフローチャートである。この監視処理では、まず防犯カメラ2により乗りかご1内の画像が撮影されて画像入力ステップS10が行われると、画像処理装置3における動き算出部11で撮影時刻が所定時間異なる2枚の画像からオプティカルフローの算出ステップS11が行われる。オプティカルフローは、画像の各点における動きの向き及び大きさを表した見かけ上の速度分布である。次に、動き算出部11はオプティカルフローから乗客の動きのばらつき量の算出ステップS12を行う。乗客の動きのばらつき量は、例えば乗員の動きの向きのばらつき、又は乗員の動きの大きさのばらつきであり、画像の各点で求められた動きの向き又は動きの大きさの分散値又は標準偏差偏差値として求められるものである。ここで算出された乗員の動きのばらつき量が入力される補正部12では、更に統計モデルDB13に記憶された統計モデルを用いて乗員の動きのばらつき量の補正ステップS13を行い、防犯カメラ2の設置条件を軽減した値に修正する。統計モデルは、実際にはエレベータ設備が複数の乗りかご1が併設される場合を想定し、乗りかご1毎に予め用意しておくものである。例えば防犯カメラ2の設置後に通常の乗員に対して乗員の動きのばらつき量を試験的に算出し、その時間的な平均値Mと分散値σとを統計モデルとして蓄積する。ばらつき量の算出ステップS12で算出された乗員の動きのばらつき量をVとすると、補正値V ́は、V ́=V-M/σなる関係式で求められる。引き続き、暴れ判定装置7では、暴れ判定閾値変更部15によりインターホン5から集音された乗りかご1内の乗員の音声データを音声処理装置6の周波数分析部14で周波数分析した結果得られる所定の周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を設定ステップS14した後、暴れ判定部16により補正値V ́で示される補正後の乗員の動きのばらつき量を設定された暴れ判定閾値と比較した結果、補正後の乗員の動きのばらつき量補正値V ́が暴れ判定閾値以上のときに乗員の動きを異常行動とみなして暴れ判定ステップS15を行うようにしてから画像入力ステップS10の前にリターンして所定の時間間隔で処理を繰り返し実行する。但し、暴れ判定閾値を設定ステップS14する処理では、暴れ判定閾値を可変的に設定するものであるが、これについては以下に説明する。図5は、暴れ判定装置7の暴れ判定閾値変更部15に係る設定処理であって、図4で説明した監視処理に含まれる暴れ判定閾値を設定ステップS14する処理についての細部を例示したフローチャートである。図5を参照すれば、ここでは暴れ判定閾値を可変的に設定する場合を示しており、具体的にはインターホン5により集音された乗りかご1内の乗員の音声データが音声処理装置6の周波数分析部14に入力されることにより、音声入力ステップS21が行われる。そこで、音声処理装置6の周波数分析部14は、音声データを周波数分析ステップS22し、その取得音声に女性の声が含む高周波成分が存在するか否かの判定ステップS23を行う。この判定の結果、高周波成分が存在していなければその旨の周波数帯域が入力された暴れ判定閾値変更部15では、乗りかご1内に女性がいないと判断し暴れ判定閾値を標準値に設定するステップS24処理を行って処理終了とするが、高周波成分が存在していればその旨の周波数帯域が入力された暴れ判定閾値変更部15では、乗りかご1内に女性がいると判断し暴れ判定閾値を標準値よりも低く設定するステップS25処理を行って処理終了とする。このように、暴れ判定装置7の暴れ判定閾値変更部15で音声処理装置6の周波数分析部14で抽出した周波数帯域に応じて暴れ判定閾値を可変的に設定すれば、乗りかご1内に女性がいた場合に僅かな動きでも暴れ判定で異常検知を行うことができ、また乗りかご1内に女性がいない場合には僅かな動きでは暴れ判定で異常検知されないように検知精度を変更できるため、暴れ判定による異常検知の安全性が向上する。因みに、音声処理装置6の周波数分析部14では、音声データの周波数分析結果で抽出する所定の周波数帯域について、乗りかご1内で僅かにしか動けない可能性のある乗員の年齢子供や高齢者を含むや性別等の属性に応じて変更可能である。こうした場合においても、暴れ判定装置7の暴れ判定部16では抽出された周波数帯域に基づいて設定した暴れ判定閾値を乗員の動きのばらつき量と比較することができるため、乗員が他者の異常行動に対して僅かにしか動けない場合でも異常行動を適確に検知することが可能となる。