JP2008225801A - 不審者検知システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】異なる特性を有する画像処理方法の結果を統合的に利用し、特にセキュリティレベルに応じた有効な不審者検知処理を行なうことができる不審者検知システムを提供することにある。
【解決手段】複数のカメラ１０Ａ〜１０Ｃを使用する不審者検知システムにおいて、異なる検出特性を有する複数の画像処理部２０Ａ〜２０Ｄを含む画像処理部１２と、コントローラ１３とを有する。コントローラ１３は、高いセキュリティレベルの監視領域に対しては、単眼画像処理結果とステレオ画像処理結果の統合画像処理結果を利用して、監視対象が不審者であるか否かを判定する構成である。
【選択図】 図１

Description

本発明は、カメラの映像を使用する不審者検知システムに関する。

近年、ビデオカメラにより撮影された映像（動画像）を利用して、不審者などを監視するための監視システムが開発されている。監視システムには、各種の方式が提案されているが、複数のカメラから得られる映像を画像処理して、物体を追跡する侵入者監視システムが提案されている（例えば、特許文献１を参照）。この侵入者監視システムは、ステレオ画像処理で物体の追跡を行なう３次元認識処理と、単眼画像処理で物体の追跡を行なう２次元認識処理のいずれかを選択する手段を備えている。
特開２００３−６１０７５号公報

一般的に、カメラからの映像を画像処理した結果を利用して、不審者や侵入者などを検知する場合に、画像処理方法として単眼画像処理を行なう方法では、監視対象である人の正確な位置情報や歩行軌跡を検出（算出）することは困難である。一方、ステレオ画像処理を行なう方法では、正確な位置情報や歩行軌跡の検出は可能であるが、監視範囲が単眼画像処理方法と比較して狭域になる傾向がある。

従って、単眼画像処理方法とステレオ画像処理方法のそれぞれの検出特性の長所を生かして、各画像処理結果を統合的に利用し、特に、セキュリティレベルに応じた有効な不審者検知性能を実現するシステムの構築が望まれる。

そこで、本発明の目的は、異なる特性を有する画像処理方法の結果を統合的に利用し、特にセキュリティレベルに応じた有効な不審者検知処理を行なうことができる不審者検知システムを提供することにある。

本発明の観点に従った不審者検知システムは、監視範囲内の監視対象を撮影する複数のカメラと、前記各カメラから出力される映像を画像処理する手段であって、異なる検出特性を有する複数の画像処理手段と、前記各画像処理手段からの画像処理結果のいずれか、あるいは当該各画像処理結果を統合した統合処理結果を使用して、前記監視対象の挙動を検知する検知手段と、前記検知手段から出力される挙動情報に基づいて、前記監視対象が不審者であるか否かを判定する判定手段とを備えた構成である。

本発明によれば、異なる特性を有する画像処理方法の結果を統合的に利用した不審者検知システムを提供することができる。特に、例えばセキュリティレベルの高い監視領域では、画像処理の統合結果を利用して、有効な不審者検知処理を行なうことができる。

以下図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。

［第１の実施形態］
図１は、本実施形態に関する不審者検知システムの要部を示すブロック図である。

本システムは、図１に示すように、複数のビデオカメラ（ここでは、３台とする）１０Ａ〜１０Ｃと、不審者検知装置１１と、監視処理装置１５とを有する。各カメラ１０Ａ〜１０Ｃはそれぞれ、監視範囲内の各場所に設置されて、撮影により得られる映像を不審者検知装置１１に伝送する。

不審者検知装置１１は、画像処理部１２と、コントローラ１３と、出力部１４とを有する。画像処理部１２は、異なる検出特性を有する画像処理手法を使用する複数の画像処理部（ここでは、４種類の画像処理部とする）２０Ａ〜２０Ｄからなる。各画像処理部２０Ａ〜２０Ｄは、カメラ１０Ａ〜１０Ｃから伝送される各映像を、それぞれの画像処理手法を使用して画像処理を実行する。

コントローラ１３は、画像処理部１２から出力される各画像処理結果を利用して、監視範囲内に存在する人（監視対象）の挙動を検知する検知機能、及び当該検知機能により得られる挙動情報に基づいて挙動不審を示す不審者であるか否かを最終的に判定する判定機能を有する。後述するように、コントローラ１３は、各画像処理結果のそれぞれ、または統合した統合結果を、監視形態（セキュリティレベルなど）に応じて選択的に使用する。

出力部１４は、コントローラ１３により判定された判定結果、即ち不審者として特定した監視対象である人を示す情報を監視処理装置１５に出力する。監視処理装置１５は、出力部１４からの情報を画面上に表示したり、不審者の存在を発報するアラーム処理を実行する装置である。

（画像処理部の構成）
以下、図２を参照して、画像処理部１２の具体的構成を説明する。

画像処理部１２は、図２に示すように、単眼画像処理部２０Ａ及びステレオ画像処理部２０Ｂを有する。単眼画像処理部２０Ａは、カメラ１０Ａ〜１０Ｃからの映像を画像処理して、実空間上の２次元位置情報（座標情報と時間情報を含む）を算出する演算処理部１２０Ａ、及び当該２次元位置情報を使用して監視対象である人の動きを追跡する追跡処理部１２１Ａを有する。即ち、単眼画像処理部２０Ａは、２次元空間での人の存在、動き、背景差分、フレーム間差分、オプティカルフロー等の情報を生成する。

一方、ステレオ画像処理部２０Ｂは、例えば２台のカメラ１０Ａ，１０Ｂからの映像をステレオ画像処理して、実空間上の３次元位置情報を算出する演算処理部１２０Ｂ、及び当該３次元位置情報を使用して監視対象である人の動きを追跡する追跡跡処理部１２１Ｂを有する。即ち、ステレオ画像処理部２０Ｂは、３次元空間での人の存在、動き、両眼視差法等の情報を生成する。

なお、画像処理部１２は、他の検出特性を有する画像処理部として、例えばＲＧＢカラー画像処理を実行して、監視対象の色相や彩度などの情報を生成する画像処理部２０Ｃ、及び例えば３次元空間での形状に基づいた３Ｄモデルマッチングなどのカテゴリ化などの処理を実行する画像処理部２０Ｄを有する。

（不審者検知動作）
以下、図３から図５を参照して、本実施形態のシステムの動作を説明する。

図３は、本実施形態のシステムを適用する監視範囲の一例を示す図である。ここでは、２台のカメラ１０Ａ，１０Ｂにより、複数の監視領域３００，３１０，３２０を監視している場合を想定する。監視領域３００は、例えばサーバルームなどの入口で、部外者以外の立ち入りが厳重に制限されており、セキュリティレベルが高い領域とする。また、この監視領域３００から外れた領域３１０，３２０は、相対的にセキュリティレベルがそれ程高くない領域とする。

図４に示すように、不審者検知装置１１は、各カメラ１０Ａ，１０Ｂから撮影された映像を入力する（ステップＳ１）。画像処理部１２では、単眼画像処理部２０Ａは、カメラ１０Ａ，１０Ｂからの各映像を単眼画像処理し、その画像処理結果をコントローラ１３に出力する。また、ステレオ画像処理部２０Ｂは、２台のカメラ１０Ａ，１０Ｂからの映像をステレオ画像処理して、画像処理結果をコントローラ１３に出力する。

コントローラ１３は、相対的にセキュリティレベルが低い監視領域３１０，３２０に対しては、単眼画像処理部２０Ａからの単眼画像処理結果を利用して、不審者検知処理を実行する（ステップＳ２，Ｓ５，Ｓ４）。即ち、コントローラ１３は、単眼画像処理部２０Ａからの２次元位置情報を使用した追跡処理結果から、人の挙動を示す挙動情報を生成し、当該挙動情報に基づいて不審者が存在するか否かを判定する。

ここで、一般的に、単眼画像処理は、ステレオ画像処理と比較して人物の検知精度が劣るが、有効な監視範囲を広く取れる。従って、相対的にセキュリティレベルが低い監視領域３１０，３２０に対しては、検知精度よりも、監視範囲の広さを優先させた単眼画像処理結果を利用する検知処理が有効である。

一方、ステレオ画像処理は、相対的に人物の検知精度が高いが、その反面、有効な監視範囲が狭くなる。そこで、コントローラ１３は、カメラ１０Ａ，１０Ｂの各撮影範囲が重なり、相対的に狭い監視範囲として、セキュリティレベルが高い監視領域３００に対しては、ステレオ画像処理結果を利用した不審者検知処理を実行する（ステップＳ２，Ｓ３，Ｓ４）。

即ち、コントローラ１３は、単眼画像処理部２０Ａ及びステレオ画像処理部２０Ｂの各画像処理結果を統合した統合画像処理結果を利用して、人の挙動を示す挙動情報を生成し、当該挙動情報に基づいて不審者が存在するか否かを判定する。具体的な方法として、コントローラ１３は、図２に示すように、ステレオ画像処理部２０Ｂで算出した３次元位置情報を、単眼画像処理部２０Ａでの追跡処理部１２１Ａに供給して、人の動きを追跡する追跡処理に伴う演算を再計算させる。これにより、人の動きを高精度に追跡することが可能となる。

ここで、単眼画像処理部２０Ａは、一般的な背景差分により人物の抽出を実行し、２次元上の抽出領域をクラスタリングして追跡処理を実行する。一方、ステレオ画像処理部２０Ｂは、両眼視差法により３次元上の抽出領域をクラスタリングして追跡処理を実行する。コントローラ１３は、単眼画像処理部２０Ａでの追跡処理において、ステレオ画像処理部２０Ｂにより算出された３次元位置情報を２次元情報にコンバートさせる。

出力部１４は、コントローラ１３により判定された判定結果、即ち不審者として特定した監視対象である人を示す情報を監視処理装置１５に出力する。これにより、監視処理装置１５は、出力部１４からの情報を画面上に表示したり、不審者の存在を発報するアラーム処理を実行する。

以上のようにして、例えばサーバルームなどの入口の近傍であるセキュリティレベルが高い監視領域３００に対しては、単眼画像処理結果とステレオ画像処理結果とを統合した統合処理結果を利用して、人の挙動を検知する挙動情報を生成し、当該挙動情報に基づいて不審者であるか否かを判定する。従って、有効な監視範囲が狭くなるが、人物の検知精度を高くできるステレオ画像処理結果を利用して、人数の計測や人の挙動を高精度で検知することができる。これにより、高いセキュリティレベルに応じた高い精度で、不審者の検知処理を行なうことができる。

また、セキュリティレベルが相対的に低い監視領域３１０，３２０に対しては、検知精度よりも、監視範囲の広さを優先させた単眼画像処理結果を利用して、不審者の検知処理を行なうことができる。

（変形例）
図５は、本実施形態のシステムを適用する監視範囲の一例を示す図であり、図３に示す例と比較して広域の監視範囲に適用した場合である。ここでは、４台のカメラ１０Ａ〜１０Ｄにより、複数の監視領域４００，４１０，４２０，４３０，４４０，４５０を監視している場合を想定する。監視領域４３０は、例えばサーバルームなどの入口で、部外者以外の立ち入りが厳重に制限されており、セキュリティレベルが高い領域とする。また、監視領域４００，４１０，４２０，４４０，４５０は、相対的にセキュリティレベルがそれ程高くない領域とする。なお、監視領域４００は、カメラ１０Ａの撮影範囲に対応する領域である。監視領域４１０は、カメラ１０Ｂの撮影範囲に対応する領域である。監視領域４２０は、２台のカメラ１０Ａ，１０Ｂの撮影範囲が重なった領域である。

次に、画像処理部１２は、本実施形態での単眼画像処理部２０Ａ及びステレオ画像処理部２０Ｂ以外に、前述したように、他の検出特性を有する画像処理部２０Ｃ，２０Ｄを有する。コントローラ１３は、これらの画像処理部２０Ｃ，２０Ｄからの各画像処理結果を統合した結果を利用して、例えば検知した人物の例えば身長、体格(痩せ型、ぽっちゃり型)、年齢、服の色、服装、帽子、サングラス等の着用備品などの属性や特徴を抽出して、不審氏や検知の判定での補完情報として使用してもよい。

また、コントローラ１３は、監視状況、又はオペレータからの指示情報に基づいて、画像処理部１２の各画像処理結果に対して不審者の判定基準に重みを設定し、この重み情報を最終判定処理に活用する方式でもよい。例えば、不審者の判定基準として、人の挙動における位置が重要である場合には、コントローラ１３は、単眼画像処理部２０Ａ及びステレオ画像処理部２０Ｂの各画像処理結果に重みを付ける。一方、不審者の判定基準として、人の特徴が重要である場合には、コントローラ１３は、画像処理部２０Ｃ，２０Ｄからの各画像処理結果に重みを付ける。具体的には、コントローラ１３は、画像処理部１２の各画像処理結果に対して重み係数を掛ける演算処理を実行する。

さらに、コントローラ１３は、不審者の監視領域内で認証者と設定された人間の追跡をキャンセルできる仕組みを具備する。認証の仕組みは、例えば顔認証や無線による認証方式を採用し、人間が認証された時間情報と認証可否の情報を認証装置から入手する。コントローラ１３は、その認証装置の場所に存在した人間の特定結果から、以降はその人間の追跡をキャンセルし、システム的な誤発報の抑制並びに計算コストの削減を実現する。なお、認証処理時に、認証装置の周辺に複数の人間が存在して、認証者の特定が難しい場合には、この追跡のキャンセル処理を実行しない。

また、セキュリティレベルは、監視する場所に応じて異なるものとなるが、例えば、一般的に人間が通る通路などではセキュリティレベルは低く、侵入禁止通路だとセキュリティレベルは高く設定される。これに対して、人間が通る通路でも守らなければならない領域に関しては、例えばその近傍か否かにより、同じ振舞いをしていても注意または警告のグレードを変化させるようにしてもよい。具体的には、例えば、ある人間が、ある時間停滞しているような状況を想定した場合、その把握した事象と論理的に設定したセキュリティレベルの領域とで整合をとり、設定したセキュリティレベルが低い領域で発見した場合には管理者に注意を促す。一方、セキュリティレベルが高い領域で発見した場合には、管理者に警告を促すことができる。この場合、注意や警告は管理者だけでなく、当事者に対しても発報することができる。

［第２の実施形態］
図６は、第２の実施形態に関する不審者検知システムの要部を示すブロック図である。図７は、その不審者検知動作を説明するためのフローチャートである。

本実施形態のシステムは、行動分析装置１６を有する構成であり、これ以外の構成は図１に示すシステムと同様のため、同一符号を付して説明を省略する。

行動分析装置１６は、コントローラ１３により検知された人の挙動情報に基づいて行動分析処理を実行して、当該行動分析結果と、実際に不審者であるか否かを示す情報とを使用して不審者の判定処理をルール化した学習情報を生成してコントローラ１３にフィードバックする構成である。具体的には、行動分析装置１６は、パターン認識や機械学習などの手法（例えばＳＶＭ：Support Vector Machine等）による行動分析処理を実行して、明確になっていないルールを明確化する。

以下、図７のフローチャートを参照して、本実施形態の不審者検知システムの処理手順を説明する。

まず、不審者検知装置１１は、各カメラ１０Ａ〜１０Ｃから撮影された映像を入力する（ステップＳ１１）。画像処理部１２は、例えば、単眼画像処理部２０Ａ及びステレオ画像処理部２０Ｂの各画像処理を統合した統合画像処理を実行し、画像処理結果をコントローラ１３に出力する（ステップＳ１２）。コントローラ１３は、画像処理部１２からの画像処理結果を利用して、不審者検知処理を実行する（ステップＳ１３）。即ち、コントローラ１３は、画像処理結果を利用して人の挙動を示す挙動情報を生成し、当該挙動情報に基づいて不審者が存在するか否かを判定する。監視処理装置１５は、コントローラ１３の判定結果に基づいて、不審者として特定した監視対象である人を示す情報を画面上に表示したり、不審者の存在を発報するアラーム処理を実行する。

一方、本実施形態の行動分析装置１６は、コントローラ１３からの人の挙動情報に基づいて行動分析処理を実行する（ステップＳ１４）。行動分析装置１６は、行動分析結果と、実際に不審者であるか否かを示す情報とを使用して不審者の判定処理を、ルールとして記述できる場合には、そのルール化した判定ロジックを学習情報としてコントローラ１３に設定する（ステップＳ１５，Ｓ１６）。また、ルールとして記述できない場合には、行動分析装置１６は、行動識別機能をコントローラ１３に設定する（ステップＳ１５，Ｓ１６）。

具体的には、コントローラ１３から人の挙動情報として、例えば、不審者のうろうろ行動を示す情報を取得する。この情報に基づいて、１０回往復したときに不審者として記述できた場合には、行動分析装置１６は、コントローラ１３に対して不審者の判定ロジックとして「１０回往復したとき」のルールを学習情報として設定する。一方、ルールとして記述ができない場合は、行動分析装置１６は、コントローラ１３に対して不審者のうろうろ行動識別機能をコントローラ１３に設定する。

なお、オペレータが画面上での人物をＧＵＩ入力操作により指定すると、行動分析装置１６は、ルール化した新たな判定ロジックを学習情報としてコントローラ１３に設定してもよい。これにより、ある特定の挙動を示す人物を見付けたい場合に、画面上において、判別ロジックを示す学習情報を自動で作成し、コントローラ１３に追加することができる。

例えば、通路を右に曲がる人を見付けたい場合に、撮影されて蓄積された映像から、右に曲がる人を指定すると、「通路を右に曲がる」という判別ロジックを示す学習情報を自動で作成して、コントローラ１３に追加することができる。これにより、コントローラ１３は、後、挙動情報に基づいて、通路を右に曲がる人を見付けることが可能となる
なお、前述の第１及び第２の実施形態において、セキュリティレベルの設定は監視する場所に応じて異なるものとなるが、このセキュリティレベルに応じて、不審行動のセンシング感度をコントロールしてもよい。例えば、一定時間、そこの留まっている場合に不審者と判別するような場合には、その把握した事象と論理的に設定したセキュリティレベルの領域とで整合をとる。そして、セキュリティレベルが低い領域では、例えば１０秒間留まっていたら注意を促す。また、セキュリティレベルが高い領域で発見した場合には、例えば５秒で管理者に警告を促すことができる。この場合、注意や警告は管理者だけでなく、当事者に対しても発報することができる。感度に関しては、移動距離や挙動の激しさを判定するためのパラメータそれぞれについて設定できるようにしてもよい。

さらに、前述の第１及び第２の実施形態において、音圧センサまたは音声認識センサを装備し、奇声を発生するような人間が居た場合には、セキュリティレベルに依存した感度コントロールの他、その人間に対する不審行動のセンシング感度をコントロールしてもよい。声と人間が対応できない場合には、領域としてセンシング感度をコントロールする、或いは、全ての領域の感度を上げてもよい。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の第１の実施形態に関する不審者検知システムの要部を示すブロック図。 本実施形態に関する画像処理部の構成を説明するためのブロック図。 本実施形態に関する不審者検知システムの具体的適用例を説明するための図。 本実施形態に関する不審者検知システムの処理手順を説明するためのフローチャート。 本実施形態に関する不審者検知システムの具体的適用例で、広域の監視範囲に適用した場合を説明するための図。 第２の実施形態に関する不審者検知システムの要部を示すブロック図。 第２の実施形態に関する不審者検知システムの処理手順を説明するためのフローチャート。

符号の説明

１０Ａ〜１０Ｄ…ビデオカメラ、１１…不審者検知装置、１２…画像処理部、
１３…コントローラ、１４…出力部、１５…監視処理装置、
１６…行動分析装置、２０Ａ…単眼画像処理部、２０Ｂ…ステレオ画像処理部、
３００，３１０，３２０…監視領域、
４００，４１０，４２０，４３０，４４０，４５０…監視領域。

Claims (12)

1. 監視範囲内の監視対象を撮影する複数のカメラと、
   前記各カメラから出力される映像を画像処理する手段であって、異なる検出特性を有する複数の画像処理手段と、
   前記各画像処理手段からの画像処理結果のいずれか、あるいは当該各画像処理結果を統合した統合処理結果を使用して、前記監視対象の挙動を検知する検知手段と、
   前記検知手段から出力される挙動情報に基づいて、前記監視対象が不審者であるか否かを判定する判定手段と
   を具備したことを特徴とする不審者検知システム。
2. 前記監視範囲内が、異なるセキュリティレベルを設定された複数の監視領域に分割されている場合に、
   前記検知手段は、相対的に高いセキュリティレベルを設定された監視領域において、前記統合処理結果を使用して、前記監視対象の挙動を検知することを特徴とする請求項１に記載の不審者検知システム。
3. 前記複数の画像処理手段は、
   前記各カメラから出力される映像を単眼画像処理する単眼画像処理手段と、
   前記各カメラから出力される映像をステレオ画像処理するステレオ画像処理手段と
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の不審者検知システム。
4. 前記監視範囲内が、異なるセキュリティレベルを設定された複数の監視領域に分割されている場合に、
   前記検知手段は、相対的に高いセキュリティレベルを設定された監視領域において、前記単眼画像処理と前記ステレオ画像処理の統合処理結果を使用して、前記監視対象の挙動を検知することを特徴とする請求項３に記載の不審者検知システム。
5. 前記検知手段は、前記監視範囲内で、前記各カメラの撮影範囲が重なる監視領域において、前記単眼画像処理と前記ステレオ画像処理の統合処理結果を使用して、前記監視対象の挙動を検知することを特徴とする請求項３に記載の不審者検知システム。
6. 前記判定手段は、
   予め人の挙動情報に基づいて不審者の特徴をルール化した不審者識別機能を有し、
   前記不審者識別機能により、前記検知手段からの前記挙動情報を使用して前記監視対象が不審者であるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の不審者検知システム。
7. 前記各画像処理手段からの画像処理結果を、前記各画像処理手段に対して相互に補完またはフィードバックして、前記各画像処理手段において算出した画像処理結果を異なるパラメータとして使用する画像処理演算を再実行させる制御手段を、更に備えていることを特徴とする請求項１に記載の不審者検知システム。
8. 前記単眼画像処理手段は、前記監視対象の２次元位置情報を算出する手段、及び当該２次元位置情報を使用した前記監視対象の追跡処理を実行する手段を含み、
   前記ステレオ画像処理手段は、前記監視対象の３次元位置情報を算出する手段、及び当該３次元位置情報を使用した前記監視対象の追跡処理を実行する手段を含み、
   前記ステレオ画像処理手段により算出された前記３次元位置情報を前記単眼画像処理手段に供給して、前記単眼画像処理手段において、前記３次元位置情報を使用した前記監視対象の追跡処理を再実行させる制御手段を、更に備えていることを特徴とする請求項３に記載の不審者検知システム。
9. 前記検知手段から出力される前記挙動情報に基づいて前記監視対象の行動分析処理を実行して、当該行動分析結果と、実際に不審者であるか否かを示す情報とを使用して不審者の判定処理をルール化した学習情報を生成して、前記判定手段に反映させるための行動分析手段を、更に備えていることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の不審者検知システム。
10. 前記判定手段の判定結果が不審者である場合に、発報処理を実行する手段を更に備えていることを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の不審者検知システム。
11. 監視範囲内の監視対象を撮影する複数のカメラを使用する不審者検知システムに適用する不審者検知方法であって、
    前記各カメラから出力される映像を、異なる検出特性を有する複数の画像処理方法により画像処理するステップと、
    前記各画像処理の画像処理結果のいずれか、あるいは当該各画像処理結果を統合した統合処理結果を使用して、前記監視対象の挙動を検知するステップと、
    前記監視対象の挙動を示す挙動情報に基づいて、前記監視対象が不審者であるか否かを判定するステップと
    を有する手順を実行することを特徴とする不審者検知方法。
12. 前記画像処理ステップは、前記各カメラから出力される映像を単眼画像処理する単眼画像処理と、前記各カメラから出力される映像をステレオ画像処理するステレオ画像処理とを含み、
    前記監視範囲内が、異なるセキュリティレベルを設定された複数の監視領域に分割されている場合に、
    前記検知ステップは、
    相対的に高いセキュリティレベルを設定された監視領域において、前記単眼画像処理と前記ステレオ画像処理の統合処理結果を使用して、前記監視対象の挙動を検知することを特徴とする請求項１１に記載の不審者検知方法。

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