屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出装置であって、前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、第1の期間、及び前記第1の期間と異なる第2の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出部と、前記第1の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第2の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出部と、を有することを特徴とする異物検出装置。屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出装置であって、前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、第1の期間、及び前記第1の期間と異なる第2の期間に、前記画像データにおける前記構造物以外の領域の輝度よりも低く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出部と、前記第1の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第2の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出部と、を有することを特徴とする異物検出装置。前記面積算出部は、前記画像データの輝度分布を示すヒストグラム上で、あらかじめ定められた輝度範囲において、1つのみの輝度分布の山が形成されたことで前記特定の領域を検出することを特徴とする請求項1又は2記載の異物検出装置。時刻を計時する計時部と、前記異物検出装置が設置された場所における日出時刻及び日没時刻のうち少なくともいずれか一方の時刻を示す時刻情報が予め記憶されている時刻情報記憶部と、前記第1の期間、及び前記第2の期間において、前記時刻情報にもとづいて、1日のなかの所定の時間帯を求めるとともに、前記計時部が計時する時刻が、前記所定の時間帯に含まれたか否かを判定し、含まれたと判定した場合に、前記面積算出部に前記特定の領域の検出を開始するよう指示する測定時間帯判定部と、を更に有することを特徴とする請求項1~3のうちいずれか1項記載の異物検出装置。屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出方法であって、前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得ステップと、第1の期間、及び前記第1の期間と異なる第2の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出ステップと、前記第1の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第2の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出ステップと、を含むことを特徴とする異物検出方法。屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出プログラムであって、前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得機能と、第1の期間、及び前記第1の期間と異なる第2の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出機能と、前記第1の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第2の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出機能と、をコンピュータに実現させるための異物検出プログラム。屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出方法であって、前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得ステップと、第1の期間、及び前記第1の期間と異なる第2の期間に、前記画像データにおける前記構造物以外の領域の輝度よりも低く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出ステップと、前記第1の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第2の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出ステップと、を含むことを特徴とする異物検出方法。屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出プログラムであって、前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得機能と、第1の期間、及び前記第1の期間と異なる第2の期間に、前記画像データにおける前記構造物以外の領域の輝度よりも低く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出機能と、前記第1の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第2の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出機能と、をコンピュータに実現させるための異物検出プログラム。従来技術では、変電所等に代表される屋外の構造物において、鳥類の営巣などによる異物の混入を精度良く検出することが出来ないという課題があった。上記課題を解決するために、本発明は、下記の装置、方法、プログラムを提供するものである。1屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出装置であって、前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、第1の期間、及び前記第1の期間と異なる第2の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出部と、前記第1の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第2の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出部と、を有することを特徴とする異物検出装置。2屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出装置であって、前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得部と、第1の期間、及び前記第1の期間と異なる第2の期間に、前記画像データにおける前記構造物以外の領域の輝度よりも低く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出部と、前記第1の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第2の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出部と、を有することを特徴とする異物検出装置。3前記面積算出部は、前記画像データの輝度分布を示すヒストグラム上で、あらかじめ定められた輝度範囲において、1つのみの輝度分布の山が形成されたことで前記特定の領域を検出することを特徴とする上記1又は1記載の異物検出装置。4時刻を計時する計時部と、前記異物検出装置が設置された場所における日出時刻及び日没時刻のうち少なくともいずれか一方の時刻を示す時刻情報が予め記憶されている時刻情報記憶部と、前記第1の期間、及び前記第2の期間において、前記時刻情報にもとづいて、1日のなかの所定の時間帯を求めるとともに、前記計時部が計時する時刻が、前記所定の時間帯に含まれたか否かを判定し、含まれたと判定した場合に、前記面積算出部に前記特定の領域の検出を開始するよう指示する測定時間帯判定部と、を更に有することを特徴とする上記1~3のうちいずれか1項記載の異物検出装置。5屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出方法であって、前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得ステップと、第1の期間、及び前記第1の期間と異なる第2の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出ステップと、前記第1の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第2の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出ステップと、を含むことを特徴とする異物検出方法。6屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出プログラムであって、前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得機能と、第1の期間、及び前記第1の期間と異なる第2の期間に、前記画像データにおける前記構造物の領域の輝度よりも高く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出機能と、前記第1の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第2の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出機能と、をコンピュータに実現させるための異物検出プログラム。7屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出方法であって、前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得ステップと、第1の期間、及び前記第1の期間と異なる第2の期間に、前記画像データにおける前記構造物以外の領域の輝度よりも低く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出ステップと、前記第1の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第2の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出ステップと、を含むことを特徴とする異物検出方法。8屋外の構造物に異物が混入したことを検出する異物検出プログラムであって、前記構造物を撮影した画像データを取得する画像データ取得機能と、第1の期間、及び前記第1の期間と異なる第2の期間に、前記画像データにおける前記構造物以外の領域の輝度よりも低く、かつ輝度分布が一様な特定の領域を検出した場合、前記特定の領域の面積を算出する面積算出機能と、前記第1の期間で算出した特定の領域の面積と、前記第2の期間で算出した特定の領域の面積との差分の絶対値が、予め決定される所定の閾値よりも大きい場合に異物が混入したと判断する異物検出機能と、をコンピュータに実現させるための異物検出プログラム。本発明によれば、屋外の構造物において、異物の混入を精度良く検出することが可能となる。以下、添付図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。[第1実施例]システム構成>図1は、本発明の第1実施例を説明するためのシステム構成図である。本実施例の異物検出装置は、カメラ100の一機能として内蔵される。カメラ100は、無線又は有線のネットワーク200を通じて監視センター300内のPCPersonalcomputer301やレコーダ302と接続される。カメラ100は、異物検出の対象となる屋外の構造物400の周辺を撮影する。そして、カメラ100は、撮影した構造物周辺の画像データを圧縮してネットワーク200経由で監視センター300のレコーダ302へ送信する。監視センター300のレコーダ302は、カメラ100から送られてきた圧縮画像データを記録する。また、カメラ100は、内蔵する異物検出装置が異物の混入を検出した場合に、警告メッセージをネットワーク200経由で監視センターのPC301へ送信する。監視センター300のPC301は、カメラ100から送信された警告メッセージを受信し、監視センターの監視員が読み取れる警告メッセージとしてPC301のディスプレイに表示する。これにより、PC301のディスプレイを監視する監視員は、この警告メッセーが表示された場合に、カメラ100の映像をPC301のディスプレイに表示させることによって、実際に構造物400に異物が混入したかどうかを目視によって確認することができる。<第1実施例の内部構成>図2は、本発明の第1実施例の機能を内蔵するカメラ100の内部構成図である。レンズ101は、被写体構造物400周辺の像を撮像部102に結像させる。撮像部102は、結像された被写体の像をアナログ電気信号に変換する。A/D変換部103は、入力されたアナログ電気信号をデジタルの画像データに変換する。変換された画像データは、CPU105によってデータバス109を介してバッファメモリ104に送られる。バッファメモリ104は、供給される画像データを一時記憶する。一時記憶された画像データは、CPU105によってデータバス109を介して画像圧縮部106へ送られる。画像圧縮部106は、供給される画像データを、例えばJPEGJointPhotographicExpertsGroup等の圧縮方式で圧縮し、圧縮画像データを生成する。生成された圧縮画像データは、CPU105によってデータバス109を介してネットワークI/F部108へ送られる。ネットワークI/F部108は、供給される圧縮画像データをネットワーク200へ出力する。RTCRealTimeClock107は、時刻を計時する。CPU105は、このRTC107からデータバス109を介して時刻情報を得る。CPU105は、データバス109を介して、カメラ100内の各ブロックを制御するとともに各ブロック間のデータの受け渡しを実行する。また、CPU105は、異物検出装置の第1実施例における、面積算出部1051と、異物検出部1052との機能ブロックも含む。これらの機能ブロックについては後述する。そして、CPU105は、上記機能ブロックによって、異物を検出した場合、ネットワークI/F部108を介して、警告メッセージをネットワーク200へ出力する。<基本原理>次に、図3を用いて、異物検出方法の基本原理を説明する。なお、これ以降は、検出対象の異物として、鳥類等の営巣によって作られる巣を例にして説明する。カメラ100の撮影対象である構造物400は、屋外に存在する。従って、撮影画面においての構造物400の領域の背景は主に空の領域となる。図31は、構造物400に巣が混入していない場合の撮影画面である。構造物400の領域は暗い領域低輝度領域、背景の空の領域は明るい領域高輝度領域となっている。図32は、図31と同じ条件の撮影画面において、構造物400に巣が混入した場合の撮影画面である。図31において空であった高輝度領域の一部に鳥類の巣の領域が新たに発生している。この巣の領域は、構造物400の領域と同様、輝度が低い低輝度領域となるので、結果、高輝度領域が減少し、低輝度領域が増加することになる。従って、図312における高輝度領域、または低輝度領域のいずれか一方をそれぞれ検出し、その面積の差分の絶対値減少または増加した値が別途実験などによって得られている所定の閾値を超えたことを検出することで、鳥類の巣の混入を検出することができる。以上が本発明の異物検出方法の基本原理である。しかしながら、空の状態は天候や時刻によって様々に変化するので、図3に示したように、低輝度領域と高輝度領域とをはっきり区別できる場合の条件は限られる。従って、上記した基本原理のみでは異物の混入の検出は困難である。<第1実施例の詳細>以下、上記基本原理を応用した本発明の異物検出装置の第1実施例の詳細を説明する。まず、図4を用いて、天候や時刻によって変化する撮影画面の例を説明する。図41は、晴天時で、かつ、雲等が無い状況における日出直後や日没直前の条件のときに得られる撮影画面である。このような条件の場合は、背景の空の領域、すなわち高輝度領域の輝度が一様に高い状態になることが多い。この撮影画面の輝度分布をヒストグラムで表すと、図42のようになる。このヒストグラムは、輝度値を横軸とし、各輝度値を有する画素の数を縦軸で表したものである。例えば、画素の輝度値を8ビットで表す場合、その輝度値は0~255の範囲となる。図41のような撮影画面では、高輝度領域は明るく、かつ、その明るさ輝度は、ほぼ一様なので、高輝度領域にある画素の輝度値は高輝度値の狭い範囲に集中する。従って、輝度分布は、図42のヒストグラムにおいて、高輝度側に狭く鋭いピークをもつ山を形成することになる。一方、構造物の領域、すなわち低輝度領域は暗く、かつ、その明るさ輝度は、構造物表面の形状や光りの当り具合によって様々な輝度となる。従って、輝度分布は、図42のヒストグラムにおいて、低輝度値~中輝度値の比較的広い範囲においてなだらかなピークをもつ山を形成するようになる。このとき、両者の山の間には明確なギャップが生じる。このギャップがあることによって、高輝度領域特定の領域とそれ以外の領域との識別が可能になる。一方、図43は、晴天時の日中等の条件のときに得られる撮影画面である。このような条件のときは、空の領域、すなわち高輝度領域に青空と雲とが混在したり、構造物を照らす直射日光が強いのでその反射光も強かったりする。従って、撮影画面の輝度分布は、高輝度領域も低輝度領域も共に明るさ輝度が広く分布する。よって、図44のヒストグラムに示すように、高輝度領域と低輝度領域とで輝度分布の山が重なり、明瞭なギャップが生じない。また、夜間の場合にも、空の領域と構造物の領域とが共に暗くなり、ヒストグラム上では空の領域と構造物の領域とで輝度分布の山が重なり、明瞭なギャップが生じない。本発明の異物検出装置の第1実施例では、以上の性質を利用し、撮影画面の輝度分布をヒストグラムで表して、このヒストグラムの明るい側高輝度側に狭く鋭いピークの山が生じている場合には巣の検出処理を実行し、ヒストグラムの明るい側高輝度側に狭く鋭いピークの山が生じていない場合は巣の検出処理を実行しない。以上のよう、ある条件においてのみ、巣の検出処理を実行することにより、巣の検出精度を高めることができる。なお、巣の検出処理を実行しない時間帯が生じるが、鳥類が営巣を開始してから巣を完成させるまでにはかなり時間がかかるので、1日の間に検出しない時間帯があってもなんら問題はない。次に、図5を用いて高輝度領域特定の領域の面積の計算方法を説明する。図51は、図42と同じ状態のヒストグラムである。このヒストグラムの高輝度側の狭く鋭いピークの山が空の領域、すなわち高輝度領域を構成する画素群である。この狭く鋭いピークの山に含まれる画素の数を合計することで高輝度領域の面積を求めることができる。図52は、図51の狭く鋭いピークの山の部分を拡大したものである。この場合、ピークの山は輝度値が249~253の範囲に存在している。そこで、例えば、輝度値が249~253までの画素の数を合計することで高輝度領域の面積を求めることができる。<第1実施例の検出手順>次に、第1実施例における巣の検出手順を説明する。巣の検出は、第1段階と第2段階の2つの検出処理で実現する。第1段階の検出処理は、構造物に営巣されていない状況での撮影画面上の空の領域、すなわち高輝度領域特定の領域の面積を検出する処理である。第2段階の検出処理は、第1段階の検出処理で得られた高輝度領域の面積を利用して、実際に巣を検出する処理である。<第1実施例の第1段階の手順>まず、第1段階の検出処理の手順を説明する。図6は、第1段階の検出処理の手順を説明するフローチャートである。まず、ステップS1001において、CPU105の面積算出部1051は、RTC107から日時情報を取得する。次にステップS1002において、CPU105の面積算出部1051は、取得した日時情報に基づいて、高輝度領域特定の領域の面積の測定対象時期か否かを判断する。鳥類が営巣する時期第2の期間は限定されるので、例えば営巣しない時期第1の期間に測定することで、巣が無い状況での空の領域の面積を求めることができる。例えば、1~7月が営巣時期の鳥類の巣の混入を検出する場合は、この時期以外の時期、例えば12月を測定対象時期とすれば良い。CPU105の面積算出部1051が、測定対象時期であると判断した場合Yes、ステップS1003に処理を移行する。一方、測定対象時期ではないと判断した場合No、ステップS1008へ処理を移行する。なお、第1の期間は、その期間が比較的長いので、必ずしも、RTC107から日時情報を取得して検出対象時期を判断する必要はなく、監視員が手動でその測定対象時期を設定しても構わない。ステップS1003において、CPU105の面積算出部1051は、このステップS1003の処理の直前に撮影され既にバッファメモリ104に記憶されている撮影画像を読み出し、輝度分布を表すヒストグラムを作成する。次にステップS1004において、CPU105の面積算出部1051は、作成したヒストグラムにおける高輝度領域において、狭く鋭いピークの山を検出する。狭く鋭いピークの山の検出は、例えば、高輝度値側から低輝度値側に向かって順次画素数を読み出していき、例えば高輝度側から最大輝度値の3分の2程度の輝度値までの輝度値範囲において、画素数が急激に増加して急激に減少する山が1つのみあり、かつ、その山のピークの画素数が所定値以上であった場合を狭く鋭いピークの山と判断することで検出可能である。このときのピークの画素数は最大画素数は、撮影画面の解像度全体画素数と撮影画面を占める空の比率の最低値とに応じて決定することができる。例えば全画素数が30万画素のカメラ100を、少なくとも空の占める割合が20を超えるような条件で設置する場合は、ピークの画素数を6万画素以上とすれば良い。ステップS1005において、CPU105の面積算出部1051は、ステップS1004にて狭く鋭いピークの山を検出した場合Yes、ステップS1006へ処理を移行する。一方、狭く鋭いピークの山を検出しなかった場合No、ステップS1008へ処理を移行する。ステップS1006において、CPU105の面積算出部1051は、図5を用いて説明した方法によって狭く鋭い山に存在する画素の数をカウントすることで高輝度領域の面積を計算する。次にステップS1007において、CPU105の面積算出部1051は、ステップS1006で計算した高輝度領域の面積を配列に格納する。そして、ステップS1008において、CPU105の面積算出部1051は、格納したデータの数が充分集まったか否かを判断する。充分集まったか否かは、例えば格納したデータ数が100個以上か否かで判断する。充分集まったと判断した場合Yes、ステップS1009へ処理を移行する。一方、充分集まっていないと判断した場合No、ステップS1001へ処理を戻して、再度ステップS1001からS1008までの処理を繰り返す。ステップS1009おいて、CPU105の面積算出部1051は、配列から高輝度領域の面積を順次読み出し、極端な値特異値を除いてから平均値を算出する。次にステップS1010において、CPU105の面積算出部1051は、算出した平均値を高輝度領域の面積Aとして記憶し、この第1段階の検出処理を終了する。ここで記憶した高輝度領域の面積Aは、次に説明する第2段階の検出処理で、巣の面積を求める際に用いる。<第1実施例の第2段階の手順>次に、第2段階の検出処理の手順を説明する。図7は、第2段階の検出処理の手順を説明するフローチャートである。まず、ステップS2001において、CPU105の面積算出部1051は、RTC107から日時情報を取得する。次にステップS2002において、CPU105の面積算出部1051は、取得した日時情報に基づいて、巣の検出対象時期か否かを判断する。鳥類が営巣する時期は限定されるので、例えば営巣する時期に限定して検出することで、巣の誤検出を防ぐことができる。CPU105の面積算出部1051が、検出対象時期であると判断した場合Yes、ステップS2003に処理を移行する。一方、検出対象時期ではないと判断した場合No、ステップS2010へ処理を移行する。なお、第2の期間は、その期間が比較的長いので、必ずしも、RTC107から日時情報を取得して測定対象時期を判断する必要はなく、監視員が手動でその測定対象時期を設定しても構わない。ステップS2003において、CPU105の面積算出部1051は、撮影されバッファメモリ104に記憶されている撮影画像を読み出し、輝度分布を表すヒストグラムを作成する。次にステップS1004においてCPU105は、作成したヒストグラムにおける高輝度領域において、狭く鋭いピークの山を検出する。狭く鋭いピークの山の検出方法は、第1段階の検出処理の場合と同様であるので説明は省略する。ステップS2005において、CPU105の面積算出部1051は、ステップS2004にて狭く鋭いピークの山を検出した場合Yes、ステップS2006へ処理を移行する。一方、狭く鋭いピークの山を検出しなかった場合No、ステップS2010へ処理を移行する。ステップS2006において、CPU105の面積算出部1051は、図5を用いて説明した方法によって狭く鋭い山に存在する画素の数をカウントすることで高輝度領域の面積Bを計算する。次に、ステップS2007において、CPU105の異物検出部1052は、ステップS2006で計算した高輝度領域の面積Bと、第1段階の検出処理で求めて記憶してある高輝度領域の面積Aとの差分の絶対値を算出する。そして、ステップS2008において、CPU105の異物検出部1052は、ステップS2007で算出した差分の絶対値が、所定の閾値を越えたか否かを判断する。この閾値は撮影画面の解像度画素数と混入が予想される巣の撮影画面上の大きさとに応じて決定される。例えば全画素数が30万画素の場合、1万画素程度とすれば良い。閾値を超えたと判断した場合Yes、ステップS2009へ処理を移行する。一方、閾値を越えていないと判断した場合No、ステップS2010へ処理を移行する。ステップS2009おいてCPU105の異物検出部1052は、このステップに処理が進んだということは営巣により巣が作られた可能性が高いと判断し、警告メッセージをネットワーク200を介して監視センター300のPC301へ送信する。ステップS2010においてCPU105の異物検出部1052は、監視センター300からネットワーク200を介して第2の検出処理の終了指示を受信したか否かを判断する。終了指示を受信したと判断した場合Yes、この第2の検出処理を終了する。一方、終了指示を受信しない判断した場合No、ステップS2001へ処理を戻して、再度ステップS2001からS2010までの処理を繰り返す。以上の説明では、第1段階の検出処理で高輝度領域の面積の平均値を求め、第2段階の検出処理で高輝度領域の面積が平均値から閾値以上減少したか否かで巣を検出したが、平均値を用いる代わりに最頻値を用いてもよい。また平均値で比較する代わりに、測定値の分布を比較し、分布全体が小さい方向へ遷移したかどうかを検出してもよい。[第2実施例]第1実施例では、晴天時で、かつ、雲等が無い状況における日出直後や日没直前という条件のもとでは、高輝度領域の輝度分布がほぼ一様になることに着目し、高輝度領域の面積の差分が所定の閾値よりも大きいか否かで異物の混入を判断した。一方、第2実施例では、低輝度領域の面積の差分が所定の閾値よりも大きいか否かで異物の混入を判断する。以下詳細に説明する。第2実施例を説明するためのシステム構成図は、第1実施例で説明した図1と同じであるので説明は省略する。また、第2実施例の機能を内蔵するカメラの内部構成図も、第1実施例で説明した図2と同じであるので説明は省略する。<第2実施例の詳細>以下、前述した基本原理を応用した本発明の異物検出装置の第2実施例の詳細を説明する。まず、図8を用いて、天候や時刻によって変化する撮影画面の例を説明する。図81は、日出直前や日没直後の所謂薄明の条件のときに得られる撮影画面である。このような薄明の条件の場合は、直射日光が構造物を照らすことがなく、空以外の領域は暗いシルエットとなる。従って、撮影画面は、第1実施例における日出直後や日没直前という条件の場合よりも全体的な輝度が低くなる。そして、空以外の領域、すなわち低輝度領域の輝度が一様に低い状態になることが多い。この撮影画面の輝度分布をヒストグラムで表すと、図82のようになる。図81のような撮影画面では、低輝度領域は暗く、かつ、その明るさ輝度は、ほぼ一様なので、低輝度領域にある画素の輝度値は低輝度値の狭い範囲に集中する。従って、輝度分布は、図82のヒストグラムにおいて、低輝度側に狭く鋭いピークをもつ山を形成することになる。一方、空の領域、すなわち高輝度領域は明るく、かつ、その明るさ輝度は、晴天時でも雲があったり、曇り空だったりする場合には、その輝度は一様にはならず、様々な値となる。従って、輝度分布は、図82のヒストグラムにおいて、中輝度値~高輝度値の比較的広い範囲においてなだらかなピークをもつ山を形成するようになる。このとき、両者の山の間には明確なギャップが生じる。このギャップがあることによって、低輝度領域特定の領域とそれ以外の領域との識別が可能になる。第2実施例では、以上の性質を利用し、撮影画面の輝度分布をヒストグラムで表して、このヒストグラムの暗い側低輝度側に狭く鋭いピークの山が生じている場合には巣の検出処理を実行し、ヒストグラムの暗い側低輝度側に狭く鋭いピークの山が生じていない場合は巣の検出処理を実行しない。この第2実施例によれば、晴天時に雲があったり、曇り空であったりして空の明るさが一様でない条件においても、精度の良い巣の検出が可能となる。次に、図9を用いて低輝度領域特定の領域の面積の計算方法を説明する。図91は、図82と同じ状態のヒストグラムである。このヒストグラムの低輝度側の狭く鋭いピークの山が空以外の領域、すなわち低輝度領域を構成する画素群である。この狭く鋭いピークの山に含まれる画素の数を合計することで低輝度領域の面積を求めることができる。図92は、図91の狭く鋭いピークの山の部分を拡大したものである。この場合、ピークの山は輝度値が10~14の範囲に存在している。そこで、例えば、輝度値が10~14までの画素の数を合計することで低輝度領域の面積を求めることができる。<第2実施例の検出手順>次に、第2実施例における巣の検出手順を説明する。巣に検出は、第1実施例と同様に、第1段階と第2段階の2つの検出処理で実現する。第1段階の検出処理は、構造物に営巣されていない状況での撮影画面上の空以外の領域、すなわち低輝度領域特定の領域の面積を検出する処理である。第2段階の検出処理は、第1段階の検出処理で得られた低輝度領域の面積を利用して、実際に巣を検出する処理である。<第2実施例の第1段階の手順>まず、第1段階の検出処理の手順を説明する。図10は、第1段階の検出処理の手順を説明するフローチャートである。まず、ステップS3001において、CPU105の面積算出部1051は、RTC107から日時情報を取得する。次にステップS3002において、CPU105の面積算出部1051は、取得した日時情報に基づいて、低輝度領域特定の領域の面積の測定対象時期か否かを判断する。鳥類が営巣する時期第2の期間は限定されるので、例えば営巣しない時期第1の期間に測定することで、巣が無い状況での空の領域の面積を求めることができる。例えば、1~7月が営巣時期の鳥類の巣の混入を検出する場合は、この時期以外の時期、例えば12月を測定対象時期とすれば良い。CPU105の面積算出部1051が、測定対象時期であると判断した場合Yes、ステップS3003に処理を移行する。一方、測定対象時期ではないと判断した場合No、ステップS3008へ処理を移行する。なお、第1の期間は、その期間が比較的長いので、必ずしも、RTC107から日時情報を取得して検出対象時期を判断する必要はなく、監視員が手動でその測定対象時期を設定しても構わない。ステップS3003において、CPU105の面積算出部1051は、このステップS3003の処理の直前に撮影され既にバッファメモリ104に記憶されている撮影画像を読み出し、輝度分布を表すヒストグラムを作成する。次にステップS3004において、CPU105の面積算出部1051は、作成したヒストグラムにおける低輝度領域において、狭く鋭いピークの山を検出する。狭く鋭いピークの山の検出は、例えば、低輝度値側から高輝度値側に向かって順次画素数を読み出していき、例えば低輝度側から最大輝度値の3分の1程度の輝度値までの輝度値範囲において、画素数が急激に増加して急激に減少する山が1つのみあり、かつ、その山のピークの画素数が所定値以上であった場合を狭く鋭いピークの山と判断することで検出可能である。このときのピークの画素数は最大画素数は、撮影画面の解像度全体画素数と撮影画面を占める空の比率の最低値とに応じて決定することができる。例えば全画素数が30万画素のカメラ100を、少なくとも構造物の占める割合が20を超えるような条件で設置する場合は、ピークの画素数を6万画素以上とすれば良い。ステップS3005において、CPU105の面積算出部1051は、ステップS3004にて狭く鋭いピークの山を検出した場合Yes、ステップS3006へ処理を移行する。一方、狭く鋭いピークの山を検出しなかった場合No、ステップS3008へ処理を移行する。ステップS3006において、CPU105の面積算出部1051は、図9を用いて説明した方法によって狭く鋭い山に存在する画素の数をカウントすることで低輝度領域の面積を計算する。次にステップS3007において、CPU105の面積算出部1051は、ステップS3006で計算した低輝度領域の面積を配列に格納する。そして、ステップS3008において、CPU105の面積算出部1051は、格納したデータの数が充分集まったか否かを判断する。充分集まったか否かは、例えば格納したデータ数が100個以上か否かで判断する。充分集まったと判断した場合Yes、ステップS3009へ処理を移行する。一方、充分集まっていないと判断した場合No、ステップS3001へ処理を戻して、再度ステップS3001からS3008までの処理を繰り返す。ステップS3009おいて、CPU105の面積算出部1051は、配列から低輝度領域の面積を順次読み出し、極端な値特異値を除いてから平均値を算出する。次にステップS3010において、CPU105の面積算出部1051は、算出した平均値を低輝度領域の面積Aとして記憶し、この第1段階の検出処理を終了する。ここで記憶した低輝度領域の面積Aは、次に説明する第2段階の検出処理で、巣の面積を求める際に用いる。<第2実施例の第2段階の手順>次に、第2段階の検出処理の手順を説明する。図7は、第2段階の検出処理の手順を説明するフローチャートである。まず、ステップS4001において、CPU105の面積算出部1051は、RTC107から日時情報を取得する。次にステップS4002において、CPU105の面積算出部1051は、取得した日時情報に基づいて、巣の検出対象時期か否かを判断する。鳥類が営巣する時期は限定されるので、例えば営巣する時期に限定して検出することで、巣の誤検出を防ぐことができる。CPU105の面積算出部1051が、検出対象時期であると判断した場合Yes、ステップS4003に処理を移行する。一方、検出対象時期ではないと判断した場合No、ステップS4010へ処理を移行する。なお、第2の期間は、その期間が比較的長いので、必ずしも、RTC107から日時情報を取得して測定対象時期を判断する必要はなく、監視員が手動でその測定対象時期を設定しても構わない。ステップS4003において、CPU105の面積算出部1051は、撮影されバッファメモリ104に記憶されている撮影画像を読み出し、輝度分布を表すヒストグラムを作成する。次にステップS4004においてCPU105は、作成したヒストグラムにおける低輝度領域において、狭く鋭いピークの山を検出する。狭く鋭いピークの山の検出方法は、第1段階の検出処理の場合と同様であるので説明は省略する。ステップS4005において、CPU105の面積算出部1051は、ステップS4004にて狭く鋭いピークの山を検出した場合Yes、ステップS4006へ処理を移行する。一方、狭く鋭いピークの山を検出しなかった場合No、ステップS4010へ処理を移行する。ステップS4006において、CPU105の面積算出部1051は、図9を用いて説明した方法によって狭く鋭い山に存在する画素の数をカウントすることで低輝度領域の面積Bを計算する。次に、ステップS4007において、CPU105の異物検出部1052は、ステップS4006で計算した低輝度領域の面積Bと、第1段階の検出処理で求めて記憶してある低輝度領域の面積Aとの差分の絶対値を算出する。そして、ステップS4008において、CPU105の異物検出部1052は、ステップS4007で算出した差分の絶対値が、所定の閾値を越えたか否かを判断する。この閾値は撮影画面の解像度画素数と混入が予想される巣の撮影画面上の大きさとに応じて決定される。例えば全画素数が30万画素の場合、1万画素程度とすれば良い。閾値を超えたと判断した場合Yes、ステップS4009へ処理を移行する。一方、閾値を越えていないと判断した場合No、ステップS4010へ処理を移行する。ステップS4009おいてCPU105の異物検出部1052は、このステップに処理が進んだということは営巣により巣が作られた可能性が高いと判断し、警告メッセージをネットワーク200を介して監視センター300のPC301へ送信する。ステップS4010においてCPU105の異物検出部1052は、監視センター300からネットワーク200を介して第2の検出処理の終了指示を受信したか否かを判断する。終了指示を受信したと判断した場合Yes、この第2の検出処理を終了する。一方、終了指示を受信しない判断した場合No、ステップS4001へ処理を戻して、再度ステップS4001からS4010までの処理を繰り返す。以上の説明では、第1段階の検出処理で低輝度領域の面積の平均値を求め、第2段階の検出処理で低輝度領域の面積が平均値から閾値以上増加したか否かで巣を検出したが、平均値を用いる代わりに最頻値を用いてもよい。また平均値で比較する代わりに、測定値の分布を比較し、分布全体が小さい方向へ遷移したかどうかを検出してもよい。[第3実施例]次に、本発明の第3実施例を、図12~図14を用いて説明する。第2実施例では、営巣しない時期第1の期間、及び、鳥類が営巣する時期第2の期間において検出処理を行なう例を説明した。第3実施例では、上記した第1の期間、及び、第2の期間において、更に、1日のなかの、例えば薄明の時間帯所定の時間帯にのみ検出処理を行なう。このような構成とすることにより、検出処理に要する処理量を軽減することができる。第3実施例を説明するためのシステム構成図は、第1実施例で説明した図1のカメラ100を後述するカメラ500で置き換えたのみであるので説明は省略する。図12は、本発明の第3実施例の機能を内蔵するカメラ500の内部構成図である。図1の構成と同じブロックには同じ符号を付し、その説明は省略する。測定時刻記憶部510は、カメラ500を設置した地域の日出および日没の時刻を示す時刻情報をあらかじめ記憶しておく記憶部である。日出および日没の時刻は季節によって変動するので、1年間のすべての日出および日没の時刻情報を記憶しておく。この時刻情報を記憶するテーブルの例を図13に示す。ただし記憶容量を節約するために週単位もしくは月単位で記憶する構成でもよい。また、カメラ500が設置される場所の緯度と経度とを記憶しておき、演算によって日出および日没の時刻を求める構成でもよい。なお、記憶する時刻情報は、日出時刻または日没時刻のどちらか一方のみでも構わない。CPU105の測定時間帯判定部5053は、測定時刻記憶部510からデータバス109を介して日出および日没の時刻を示す時刻情報を得て、この時刻情報に基づいて検出を開始するか否かを判定する。ただし、日出と日没の時刻は、カメラが設置される地域や季節によって異なる。これを、図14を用いて説明する。図141は東京の1月1日の日出および日没の時刻を示している。日出は6時50分、日没は16時38分であり、例えば第2実施例における薄明の時間帯は矢印で示される。一方、図142は、東京の7月1日の日出および日没の時刻を示している。日出は4時28分、日没は19時1分であり、薄明の時間帯は1月1日とは別の時間帯に変わっている。また、図143は那覇の1月1日の日出および日没の時刻を示している。日出は7時16分、日没は17時49分であり、那覇の薄明の時間帯は東京とは異なっている。一方、図144は那覇の7月1日の時刻を示している。日出は5時40分、日没は19時26分であり、薄明の時間帯は東京とは別の時間帯に変わっている。<検出手順>以上の性質を利用し、この第3実施例を、例えば第2実施例に適用した場合の検出手順を説明する。第2実施例では、第1の期間および第2の期間の判断ステップS3001、S3002、S4001、S4002を行った。このとき、第3実施例では、更に、CPU105の測定時間帯判定部5053が、測定時刻記憶部510に記憶されている時刻情報を読み出す。そして、この時刻情報が示す日出および日没の時刻に基づいて、1日のなかの薄明の時間帯を求める。具体的には、日出時刻から数十分ほど遡った時刻までの時間帯、および、日没時刻から数十分ほど経過した時刻までの時間帯を薄明の時間帯として求める。次に、RTC107から現在時刻を取得して、現在時刻が、上記で求めた薄明の時間帯に含まれているか否かを判定する。現在時刻が、薄明の時間帯に含まれていると判定された場合は、面積算出部1051に、ステップS3003、または、ステップS4003以降の処理を開始するように指示する。以降の手順は第2実施例と同様であるので説明は省略する。このような構成とすることにより、1日のなかの薄明の時間帯のみ検出処理を行なうことが可能となるので、検出処理に要する処理量を軽減することができる。[第4実施例]図15は本発明の第4実施例のシステム全体を説明する構成図である。第4実施例は、第1実施例のカメラ100に替えて、パンチルトズーム動作が可能なカメラ600を用いた例である。本実施例の異物検出装置は、カメラ600の機能ブロックとして内蔵される。カメラ600は、パンチルトズームの位置をプリセットポジションとして記憶することができる。これにより、鳥類が営巣する可能性のある箇所をプリセットポジションとして複数記憶し、これら記憶した複数のプリセットポジションされた箇所を巡回監視することが可能である。各ポジションについて第1~3実施例と同様の検出処理を行なうことにより、1台のカメラであっても複数箇所の巣を検出することができる。なお、以上の説明では、異物検出装置がカメラ100、500、600の一機能として内蔵される例を示した。しかし、異物検出装置は、カメラ100、500、600には内蔵されず、このカメラ100、500、600から映像を取得する、例えば監視センター300のPC301等の外部装置に内蔵されてももちろん良い。また、本発明は上記した装置の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むものである。これらのプログラムは、記録媒体から読み取られてコンピュータに取り込まれてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。