"人が集まり移動する特定場所を撮影する撮像装置と、前記撮像装置の撮影で取得された前記特定場所に係る画像データで、当該画像に係る領域を少なくとも2つの区画に分割する分割手段と、前記各区画毎でオプティカルフローを計算する第1演算手段と、前記各区画毎で、前記オプティカルフローについて方向ヒストグラムを計算する第2演算手段と、前記各区画毎、撮影および演算により取得された前記方向ヒストグラムと予め用意された通常状態に係る方向ヒストグラムとを比較する比較手段と、前記比較手段による前記各区画毎の比較結果と比較基準値とに基づき非通常状態であるか否かを判断する判断手段と、前記判断手段で非通常状態であると判断されたときに通報を行う通報手段と、を備えることを特徴とする混雑の非通常状態検知システム。前記の予め用意された通常状態に係る方向ヒストグラムおよび前記比較基準値のいずれか一方または両方に、曜日時間帯に係る情報、イベントに係る情報、事故または故障に係る情報、自然災害に係る情報の少なくとも一つを条件として反映させたことを特徴とする請求項1記載の混雑の非通常状態検知システム。前記の予め用意された通常状態に係る方向ヒストグラムおよび前記比較基準値のいずれか一方または両方に、鉄道を含む交通機関の運行情報を条件として反映させたことを特徴とする請求項1記載の混雑の非通常状態検知システム。前記特定場所は駅改札口または駅構内であることを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の混雑の非通常状態検知システム。監視カメラで得られる時系列の画像に基づいて、当該画像に写る人物の移動軌跡を取得することは不審者の情報を得る観点で望ましいことではあるが、人物の移動軌跡を正確に得ることは、オクルージョン見え隠れ状態、カメラ視野外への退出またはカメラ視野内への進入等が頻繁に起きるため、容易ではない。特に混雑な状態が発生する場所の監視では、オクルージョンが多く起こるため、各人物の移動軌跡の正確な取得は極めて困難である。そこで、特に、ターミナル駅など多くの人が集まって移動する結果、混雑した状態が発生する場所での監視において、より有効にその通常状態または非通常状態を検知できる手法が強く望まれている。本発明の目的は、上記の課題に鑑み、多くの人が集まり移動する混雑が生じる特定の場所での人の流動状態に着目し、混雑時の通常または非通常の状況判断を正確に行うことができる混雑の非通常状態検知システムを提供することにある。本発明に係る混雑の非通常状態検知システムは、上記の目的を達成するため、次のように構成される。第1の混雑の非通常状態検知システム請求項1に対応は、人が集まり移動する特定場所を撮影するカメラ撮像装置と、カメラの撮影で取得された特定場所に係る画像データで、当該画像に係る領域を少なくとも2つの区画に分割する分割手段と、各区画毎でオプティカルフローを計算するオプティカルフロー演算部第1演算手段と、各区画毎で、オプティカルフローについて方向ヒストグラムを計算する方向ヒストグラム演算部第2演算手段と、各区画毎、撮影および演算により取得された方向ヒストグラムと予め用意された通常状態に係る方向ヒストグラムとを比較する比較部と、比較部による各区画毎の比較結果と比較基準値とに基づき非通常状態であるか否かを判断する判断部と、判断部で非通常状態であると判断されたときに通報を行う出力装置通報手段と、を備えるによって構成される。上記の混雑の非通常状態検知システムでは、混雑が生じる場所についての監視画像データにおいて、オプティカルフローを求めて人の流動状態に係る情報を取得し、この流動状態に係る情報からさらに流動状態の特性情報例えば方向ヒストグラムを取得し、この流動状態の特性情報を、予め用意された通常状態の流動状態の特性情報と比較することにより、監視画像データで得た混雑シーンの状態が通常であるかまたは非通常であるかを判断し、非通常であると判断された場合には、通報を発するように構成される。混雑シーンの通常または非通常の判断に対して人の流動状態を監視し解析するという手法を採用したため、混雑状態の通常または非通常異常を含むを的確に判断することができる。第2の混雑の非通常状態検知システム請求項2に対応は、上記の構成において、好ましくは、予め用意された通常状態に係る方向ヒストグラムおよび比較基準値のいずれか一方または両方に、曜日時間帯に係る情報、イベントに係る情報、事故または故障に係る情報、自然災害に係る情報の少なくとも一つを条件として反映させたことを特徴としている。第3の混雑の非通常状態検知システム請求項3に対応は、上記の構成において、好ましくは、予め用意された通常状態に係る方向ヒストグラムおよび比較基準値のいずれか一方または両方に、鉄道を含む交通機関の運行情報を条件として反映させたことを特徴としている。第4の混雑の非通常状態検知システム請求項4に対応は、上記の構成において、好ましくは、特定場所は駅改札口または駅構内であることを特徴としている。本発明によれば、次の効果を奏する。第1に、混雑場所の監視画像データについてフレーム全体でのオプティカルフローを求めて人の流動状態に係る情報を取得し、この流動状態に係る情報からさらに流動状態の特性情報を取得し、この流動状態の特性情報を、予め用意された通常状態の流動状態の特性情報と比較することにより、監視画像データで得た混雑シーンの状態が通常であるかまたは非通常であるかを判断するようにしたため、混雑状態の非通常状態を正確に検知することができる。さらに、非通常状態のときには通報を迅速に行うことにより、運営管理上、安全性を高めることができる。第2に、判断に使用される通常状態に係る方向ヒストグラム、比較基準値に、曜日時間帯に係る情報、イベントに係る情報、事故または故障に係る情報、自然災害に係る情報の少なくとも一つ、または鉄道を含む交通機関の運行情報を、条件として反映させるようにしたため、混雑原因を含めて混雑シーンの非通常状態を正確に検知することができる。第3に、本発明に係る混雑の非通常状態検知システムを、駅改札口等に適用することにより、鉄道の運営管理においてより安全性を高めることができる。以下に、本発明の好適な実施形態実施例を添付図面に基づいて説明する。図1を参照して、本実施形態に係る混雑の非通常状態検知システム100の構成を説明する。11は監視用のカメラ撮像装置である。カメラ11は、混雑が生じる可能性の高い特定の場所を撮影するように設置されている。混雑が生じる可能性の高い場所とは、多くの人が集まり移動する場所であり、例えば、ターミナル駅の改札口やプラットホーム、駅内外の通路、あるいは繁華街の各所、コンビニ店舗の付近、道路や交差点等である。この実施形態では駅に適用された例で説明する。カメラ11は、定点監視用カメラとして、所定の時間間隔で、当該特定場所における監視対象の画像を撮影し、取得する。カメラ11で取得された監視画像に係るデータは、流動認識部12に転送される。混雑の非通常状態検知システム100において、流動認識部12は、カメラ11で定期的に取得された監視画像データに基づいて、当該監視画像データで得られる流動混雑の状態を生じさせる多数の人の移動の流れを認識し、この流動認識に基づいて、生じた混雑状態が通常の混雑であるか、または非通常異常の混雑であるかを判断し、非通常の混雑であると判断したときには通報を行うように動作する。流動認識部12は、ハードウェア的にはCPUとメモリで構成され、メモリに格納された流動認識プログラムを読み出して実行することにより、流動認識の機能を実現する。流動認識部12は、監視画像に係るデータにおいて、監視画像中に含まれる各人物画像の移動軌跡を得るものではなく、混雑を形成する多数の人物の存在を流動として処理して認識する機能を有している。流動認識部12は、流動認識を行うため、監視画像全体の中の多数のオプティカルフローを計算するオプティカルフロー演算部21と、監視画像のフレームを、複数のブロックに分割し、および少なくとも2つの区画に分割するブロック/区画分割部22と、2つの区画の各々ですべてのオプティカルフローについてフロー方向に係る方向ヒストグラムを計算して求める方向ヒストグラム演算部23と、各区画において生成した方向ヒストグラムと通常状態に係る方向ヒストグラムとを比較する比較部24と、比較部24による比較結果と比較基準値とに基づいて生成した方向ヒストグラムに関して通常または非通常を判断する判断部25とを備えている。流動認識部12は入力インターフェース13を介して、カメラ11から与えられた監視画像データを取り込む。最終的な判断部25による判断結果において非通常の状態であると判断された場合には、判断部25の判断結果出力が、通報を行う出力装置26に与えられる。流動認識部12の比較部24での比較処理で使用される通常状態に係る方向ヒストグラムの情報、および判断部25の判断で使用される比較基準値の情報は、データベース27に予め用意されている。データベース27には、さらに、鉄道等の交通機関の運行情報、曜日/時間帯に係る情報、イベントに係る情報、事故または故障に係る情報、自然災害に係る情報等が、予め用意して保存されている。予め用意された通常状態に係る方向ヒストグラムおよび比較基準値のいずれか一方または両方には、好ましくは、鉄道等の交通機関の運行情報、または曜日/時間帯に係る情報、イベントに係る情報、事故または故障に係る情報、自然災害に係る情報の少なくとも一つを条件として反映させるように設定されている。次に、図2に示したフローチャートを参照して、混雑の非通常状態検知システム100において流動認識部12の流動認識に基づいて行われる混雑の非通常状態の検知の方式について説明する。この流動認識の処理の流れでは、カメラ11から監視画像データが提供されることが前提になっている。さらにこの説明では、併せて図3~図6を参照して流動認識の内容をイメージ的に説明する。図2において、最初の処理ステップS11では監視用カメラ11から与えられる監視画像全体のデータにおいて、そのオプティカルフローを計算する。オプティカルフローの計算はオプティカルフロー演算部21によって実行される。図3では、オプティカルフローのイメージを示している。図3の1は通常流動の状態を示し、2は非通常流動の状態を示している。図3の1と2で、矩形の範囲31は1つの監視画像におけるフレームを示し、その内部の多数の矢印32は監視画像内のオプティカルフローを示している。これらのオプティカルフロー32は、カメラ11の監視領域に存在する多数の人物の各々の移動状態を示す動きベクトルであり、流動状態を示す情報である。処理ステップS11では、各監視画像全体のフレーム31毎に関してこれらのオプティカルフロー32を算出する。フレーム31毎に得られる画面全体のオプティカルフロー32は統計的に扱われる。処理ステップS11で算出された多数のオプティカルフロー32に基づいて、監視画像全体のフレーム31における多数の人物の流動状態が認識され、各人物をトラッキングするのではなく、多数の人物によって作られる混雑のシーンの流動状態が認識される。図3に示した1と2を対比すると、通常の流動状態と非通常の流動状態との相違が出ている、図3の2では破線領域33に流動を阻害する物体が存在すると想定されるために、その流動状態が通常の流動状態に比較して異なるものとなっている。このような流動状態2と通常の流動状態1との差が大きいと、何らかの異常非通常な状態が起こっていると判断することができる。そこで次には通常の流動状態1との差の求め方が重要となる。上記の処理ステップS11で算出された、監視画像についてのオプティカルフローに係るデータはメモリに保存されるステップS12。次の処理ステップS13では、監視画像のフレーム31視野を複数のブロック34に分割する。この複数のブロック34への分割は、ブロック/区画分割部22によって実行される。複数のブロック34の各々では、ブロック毎の大まかな傾向として、先に算出したオプティカルフロー32に基づき、それぞれのオプティカルフローの方向がブロック毎個別に定められる。図4に、監視画像のフレーム31内で、分割された複数のブロック34毎のオプティカルフロー32のイメージを示している。図4の1は図31に対応して通常流動の状態を示し、2は図32に対応して非通常流動の状態を示している。各ブロック34は、格子状の破線35で仕切られることにより形成されている。図4に示すように、複数のブロック34の各々では、ブロック毎に個別に大まかなオプティカルフローの方向が決まる。各ブロック34毎に決まるオプティカルフローの方向に基づいて、各ブロック34のオプティカルフロー方向の差異を算出することが可能となる。上記のブロック/区画分割部22は、さらに、図5のAに示すごとく、監視画像のフレーム21を例えば少なくとも2つの区画36,37に分割するステップS14。これは、上記の複数のブロック34の各々の差異を算出するに当たって、図5A中で左側区画36と右側区画37の2つの区画の各々で特徴の傾向を見ることにより、複数のブロック34の各々の差異を算出する。次に、処理ステップS15では、2つの区画36,37の各々において、各区画に含まれる複数のブロック34の各オプティカルフロー32に基づいて当該オプティカルフローの方向ヒストグラム38,39を計算する。この方向ヒストグラム38,39は、図5のBに示すように、等角度45°間隔の8つの方向0,1,2,3,4,5,6,7の予め定め、各方向に関して、各区画36,37に含まれる複数のブロック34の各オプティカルフローを統計的に処理することにより、計算される。このようにして、左側区画36について方向ヒストグラム38が求められ、右側区画37について方向ヒストグラム39が求められる。この方向ヒストグラム38,39の計算は方向ヒストグラム演算部23によって実行される。方向ヒストグラム38,39は、流動状態を表す特性情報である。方向ヒストグラム38,39は、それぞれ、対応する区画36,37に含まれるブロック34の各オプティカルフローを8つの方向0~7のそれぞれに累積したものである。これにより、各区画38,39毎の方向ヒストグラムのパターンを得ることができる。上記のような方向ヒストグラムを、上記の処理ステップS11~S15を繰り返して、例えば過去数日分あるいは数時間分取得することにより、通常状態に係る方向ヒストグラムのパターンを得ることができる。この通常状態の方向ヒストグラムのパターンは、通常の流動状態になる。通常状態に係る方向ヒストグラムのパターンのデータは、前述の通り、データベース27に用意されている。なお上記の方向ヒストグラムでは方向のみに着目したが、さらにオプティカルフローとしての動ベクトルの長さに基づき速度についても考慮することもできる。オプティカルフローの長さが長ければ、方向ヒストグラム算出時の重みを大きくすることにより、速度が反映された方向ヒストグラムにすることもできる。また、図2に示した処理の流れでは、オプティカルフローの概念を説明するため、便宜上、オプティカルフロー32の計算を最初の処理ステップS11で行うようにしたが、オプティカルフローの計算は、複数のブロック34の分割、および2つの区画36,37の分割の後に行うこともできる。処理ステップS11~S14の実行順序は適宜に任意に変更することができる。次に、処理ステップS16では、監視対象になっている場所の現時点での監視画像から得られた各区画36,37の方向ヒストグラム38,39と、データベース27に用意されている通常状態に係る方向ヒストグラムとが比較される。この比較処理は、上記の比較部24によって実行される。この比較処理では、比較結果として、類似度を表す指標が求められる。類似度を表す指標としては、例えば、ユークリッド距離、またはコサイン類似度が利用される。ユークリッド距離を利用する場合には、方向ヒストグラムに含まれるデータ数を正規化したもの同士を用いて比較を行う。この比較によって得られる類似度を表す指標に基づいて、通常状態に係る方向ヒストグラムとの間の類似度度合いを得ることができる。図6は、比較処理をイメージ的に示している。図6において、51は通常状態の監視画像でのオプティカルフロー図2の1で示した内容を示し、これの左右の区画36,37に対応して上記の方向ヒストグラム38,39が示されている。他方、52は他の監視画像でのオプティカルフロー図2の2で示した内容に対応し、非通常状態を示す監視画像を示し、これの左右の区画上記の区画36,37に対応に対応して方向ヒストグラム38’,39’が示されている。この状況で、上記の処理ステップS16での比較処理では、一方の方向ヒストグラム38と38’、他方の方向ヒストグラム39と39’が、それぞれ比較され図6中、比較53,54、類似度を表す指標が計算される。その後の処理ステップS17,S18では、ステップS16の比較処理で求められた類似度を表す指標に基づいて、カメラ11から与えられた監視画像の内容混雑シーンが、通常状態であるかまたは非通常状態異常状態であるかを判断する。この判断処理は、上記の判断部25で実行される。判断処理は、類似度を表す指標を、データベース27に用意されている比較基準値一定の閾値と比較しステップS17、類似度を表す指標が比較基準値以上であると、通常状態であると判断し、比較基準値未満であると、非通常状態であると判断する判断ステップS18。判断ステップS18で非通常状態と判断された場合には、出力装置26を介して通報が行われるステップS19。上記の通常状態の内容方向ヒストグラム、比較基準値は、実情を反映させて実情と連動して定義することが効果的である。すなわち、前述した通り、通常状態に係る方向ヒストグラムおよび比較基準値のいずれか一方または両方には、鉄道等の交通機関の運行情報、または曜日/時間帯に係る情報、イベントに係る情報、事故または故障に係る情報、自然災害に係る情報の少なくとも一つを条件として反映させるように設定することが効果的である。以上の実施形態で説明された構成、形状、大きさおよび配置関係については本発明が理解実施できる程度に概略的に示したものにすぎない。従って本発明は、説明された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に示される技術的思想の範囲を逸脱しない限り様々な形態に変更することができる。"