JP2020091829A - 不審体・異常体検出装置 - Google Patents

不審体・異常体検出装置 Download PDF

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Abstract

【課題】時系列画像に映った不審体・異常体を検出するための不審体・異常体検出装置を提供する。【解決手段】不審体・異常体検出装置１において、蓄積装置２は、所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像に映った行動体を特定し、特定された行動体の行動を検出する第１の検出部２３と、第１の検出部２３によって検出された多数の行動に基づき、所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定する決定部２４と、を有している。の検出装置３は、所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像に映った行動体を特定し、特定された行動体の行動を検出する第２の検出部３３と、第２の検出部３３によって検出された行動が決定部２４により決定された通常の行動と異なる場合、通常の行動と異なる行動を行った行動体Ｚを複数の第２の時系列画像の中から抽出する抽出部３４と、を有している。【選択図】図２

Description

本発明は、時系列画像に映った不審体・異常体を検出するための不審体・異常体検出装置に関する。
従来より、画像データに映った人物の動作又は行動を分析し、予め登録されたパターンの動作又は行動が行われたか否かによって不審人物を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１７−０６８３９４号公報
しかしながら、上記技術では、動作又は行動のパターンを予め登録する必要があるため、登録を行う労力がかかる上に、登録された動作又は行動のパターンが適切でない場合も考えられる。
そこで、本発明は、容易かつ高精度に不審体・異常体を検出することが可能な不審体・異常体検出装置を提供することを目的としている。
本発明は、所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像を取得する第１の取得部と、前記複数の第１の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体の行動を検出する第１の検出部と、前記第１の検出部によって検出された多数の前記行動に基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定する決定部と、を有する蓄積装置と、前記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像を取得する第２の取得部と、前記複数の第２の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体の行動を検出する第２の検出部と、前記第２の検出部によって検出された行動が前記決定部により決定された通常の行動と異なる場合、前記通常の行動と異なる行動を行った行動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出する抽出部と、を有する検出装置と、を備えたことを特徴とする不審体・異常体検出装置を提供している。
このような構成によれば、不審と思われる行動を予め登録したり、検出した行動の種類を識別することなく、“通常と異なる行動”を検出するだけで、容易かつ高精度に不審体・異常体を検出することが可能となる。
また、本発明は、少なくとも一の前記第２の時系列画像に基づき、前記抽出された行動体に対する個別識別情報を作成する作成部を更に備えたことが好ましい。
このような構成によれば、抽出された行動体が本当に不審体・異常体を行ったのかを確認したり、抽出された行動体の特徴を具体的に把握することが可能となる。
また、本発明は、前記作成部によって作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信する送信部を更に備えたことが好ましい。
このような構成によれば、緊急時や危険時に即座に外部に通知することができるので、防犯等に対して迅速に対応することが可能となる。
また、本発明の別の観点では、コンピュータにインストールされるプログラムであって、所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像を取得するステップと、前記複数の第１の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体の行動を検出するステップと、前記検出された多数の前記行動に基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定するステップと、前記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像を取得するステップと、前記複数の第２の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体の行動を検出するステップと、前記第２の時系列画像に関して検出された行動が前記決定された通常の行動と異なる場合、前記通常の行動と異なる行動を行った行動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出するステップと、を備えたことを特徴とする不審体・異常体検出プログラムを提供している。
また、本発明は、少なくとも一の前記第２の時系列画像に基づき、前記抽出された行動体に対する個別識別情報を作成するステップを更に備えたことが好ましい。
また、本発明は、前記作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信するステップを更に備えたことが好ましい。
また、本発明の別の観点では、所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像を取得する第１の取得部と、前記複数の第１の時系列画像に映った移動体を特定し、前記特定された移動体の外観又は移動を検出する第１の検出部と、前記第１の検出部によって検出された多数の前記外観又は移動に基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の外観又は移動を決定する決定部と、を有する蓄積装置と、前記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像を取得する第２の取得部と、前記複数の第２の時系列画像に映った移動体を特定し、前記特定された移動体の外観又は移動を検出する第２の検出部と、前記第２の検出部によって検出された外観又は移動が前記決定部により決定された通常の外観又は移動と異なる場合、前記通常の外観又は移動と異なる外観又は移動を有する移動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出する抽出部と、を有する検出装置と、を備えたことを特徴とする不審体・異常体検出装置を提供している。
また、本発明は、少なくとも一の前記第２の時系列画像に基づき、前記抽出された移動体に対する個別識別情報を作成する作成部を更に備えたことが好ましい。
また、本発明は、前記作成部によって作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信する送信部を更に備えたことが好ましい。
また、本発明の別の観点では、コンピュータにインストールされるプログラムであって、所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像を取得するステップと、前記複数の第１の時系列画像に映った移動体を特定し、前記特定された移動体の外観又は移動を検出するステップと、前記検出された多数の前記外観又は移動に基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の外観又は移動を決定するステップと、前記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像を取得するステップと、前記複数の第２の時系列画像に映った移動体を特定し、前記特定された移動体の外観又は移動を検出するステップと、前記第２の時系列画像に関して検出された外観又は移動が前記決定された通常の外観又は移動と異なる場合、前記通常の外観又は移動と異なる外観又は移動を有する移動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出するステップと、を備えたことを特徴とする不審体・異常体検出プログラムを提供している。
また、本発明は、少なくとも一の前記第２の時系列画像に基づき、前記抽出された移動体に対する個別識別情報を作成するステップを更に備えたことが好ましい。
また、本発明は、前記作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信するステップを更に備えたことが好ましい。
本発明の不審体・異常体検出装置によれば、容易かつ高精度に不審体・異常体を検出することが可能となる。
本発明の実施の形態による不審体・異常体検出装置の使用状態の説明図 本発明の実施の形態による不審体・異常体検出装置のブロック図 本発明の実施の形態による不審体・異常体検出のフローチャート
以下、本発明の実施の形態による不審体・異常体検出装置１について、図１−図３を参照して説明する。
不審体・異常体検出装置１は、図１に示すように、撮影手段Ｘによって撮影された複数の時系列画像Ｙ（動画を構成する各フレーム等）に映った行動体Ｚの中から不審体・異常体を検出するためのものである。本実施の形態では、行動体Ｚとして人間を採用し、理解容易のため、行動体Ｚを骨格だけで簡易的に表示する。
不審体・異常体検出装置１は、図２に示すように、蓄積装置２と、検出装置３と、を備えており、蓄積装置２によって蓄積されたデータを参照して、検出装置３が不審体・異常体を検出する。
蓄積装置２は、第１の記憶部２１と、第１の取得部２２と、第１の検出部２３と、決定部２４と、を備えている。
第１の記憶部２１には、“関節識別基準”と、“行動体特定基準”と、が記憶されている。
“関節識別基準”は、行動体Ｚの複数の関節Ａ（図１では、首、右肘、左肘、腰、右膝、左膝）を識別するためのものであり、関節Ａごとに、それぞれを識別するための形状、方向、サイズ等を示したものである。
“行動体特定基準”は、行動体Ｚの様々なバリエーション（“歩行”、“直立”等）の “基本姿勢 “、”各関節Ａの可動域“、一の行動体Ｚにおける”各関節Ａ間の距離“等を示したものである。
第１の取得部２２は、所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像Ｙ１を取得する。所定の地点は、主に一又は複数の所定の行動が行われる地点であることが好ましい。
所定の行動としては、例えば、所定の地点が“商店の商品棚の前”の場合、“商品を手に取る”、“商品を買い物かごに入れる”等が考えられる。また、例えば、所定の地点が“商店のサービスカウンターの中”の場合、“商品を受け取る”、“お金を受け取る”、“レジを開ける”、“お釣りを渡す”、“商品を渡す”等が考えらえる。
第１の検出部２３は、複数の第１の時系列画像Ｙ１に映った行動体Ｚを特定し、特定された行動体Ｚの行動を検出する。
行動体Ｚの特定としては、公知の方法を用いることもできるが、本実施の形態では、第１の記憶部２１に記憶された“関節識別基準”に該当する複数の関節Ａを検出した上で、“行動体特定基準”を参照して、一の行動体Ｚに含まれる複数の関節Ａを特定する。図１の例では、関節Ａ１−Ａ６、及び、関節Ａ７−１２がそれぞれ一の行動体Ｚに含まれる関節Ａであると特定され、２つの行動体Ｚが存在するものと特定される。
行動の検出としては、所定の行動を行った場合の各関節の動きを第１の記憶部２１に記憶しておき、各関節の該当する動きを検出した場合に当該所定の行動を行ったと検出してもよいし、関節Ａ全体の動き、腰の関節Ａの動き、重心の動き（ＸＹＺ方向への移動速度）等を単に検出するだけでもよい。
決定部２４は、第１の検出部２３によって検出された多数の行動に基づき、所定の地点における一又は複数の“通常の行動”を決定する。
“通常の行動”は、様々な基準で決定することが可能であるが、例えば、検出された全行動の中で所定以上の割合を有する行動を“通常の行動”として決定することが考えられる。例えば、行動の検出として腰の関節Ａの動きを検出した場合には、腰の関節ＡのＸＹＺ方向への移動速度が所定範囲に含まれている行動が、“通常の行動”と決定されることとなる。
決定部２４により決定された“通常の行動”は、第１の記憶部２１に記憶される。
検出装置３は、第２の記憶部３１と、第２の取得部３２と、第２の検出部３３と、抽出部３４と、作成部３５と、送信部３６と、を備えている。
第２の記憶部３１には、第１の記憶部２１と同様に、“関節識別基準”と、“行動体特定基準”と、が記憶されている。
第２の取得部３２は、上記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像Ｙ２を取得する。複数の第２の時系列画像Ｙ２は、撮影手段Ｘにより、第１の取得部２２と略同一の画角・倍率で撮影されたものであることが好ましい。
第２の検出部３３は、複数の第２の時系列画像Ｙ２に映った行動体Ｚを特定し、特定された行動体Ｚの行動を検出する。この行動体Ｚの特定、及び、行動の検出は、第１の検出部２３と同様の方法で行うことができる。
抽出部３４は、第２の検出部３３によって検出された行動が決定部２４により決定された“通常の行動”と異なる場合、“通常の行動”と異なる行動を行った行動体Ｚを複数の第２の時系列画像Ｙ２の中から抽出する。
“通常の行動”と異なる行動としては、所定の地点にふさわしくない行動（行動の種類、進行方向、移動速度、異常な歩行、異常な行動（転倒／卒倒、座り込み、周回行動等）が抽出されるものと考えられる。
作成部３５は、少なくとも一の第２の時系列画像Ｙ２に基づき、抽出された行動体Ｚに対する個別識別情報を作成する。
個別識別情報としては、様々なものが考えられるが、本実施の形態では、画像上で、抽出された行動体に対してフォーカスマークを付すと共に、服装、所持物、進行方向、時間等を付加情報として付加する。
送信部３６は、作成部３５によって作成された個別識別情報を、登録された情報端末（警備会社の情報端末、個人の携帯情報端末等）に対して自動的に送信する。
続いて、図３のフローチャートを用いて、不審体・異常体検出装置１による不審体・異常体の検出について説明する。
不審体・異常体の検出は、“蓄積段階”と“検出段階”の２段階で行われる。
（１）蓄積段階
蓄積段階では、まず、複数の第１の時系列画像Ｙ１が取得されると（Ｓ１）、複数の第１の時系列画像Ｙ１に映った行動体Ｚが特定され、特定された行動体Ｚの行動が検出される（Ｓ２）。このＳ１及びＳ２は、異なる複数の第１の時系列画像Ｙ１に対して行われ、多数の行動が検出されることが好ましい。
続いて、Ｓ２で検出された多数の行動に基づき、所定の地点における一又は複数の“通常の行動”が決定される（Ｓ３）。
（２）検出段階
続いて、検出段階では、まず、複数の第２の時系列画像Ｙ２が取得されると（Ｓ４）、複数の第２の時系列画像Ｙ２に映った行動体Ｚが特定され、特定された行動体Ｚの行動が検出される（Ｓ５）。
続いて、Ｓ５で検出された行動がＳ３で決定された“通常の行動”と異なる場合（Ｓ６：ＹＥＳ）、“通常の行動”と異なる行動を行った行動体Ｚが複数の第２の時系列画像Ｙ２の中から抽出される（Ｓ７）。
続いて、少なくとも一の第２の時系列画像Ｙ２に基づき、抽出された行動体Ｚに対する個別識別情報が作成される（Ｓ８）。
最後に、登録された携帯情報端末等に対して、Ｓ８で作成された個別識別情報が送信される（Ｓ９）。
このような構成を有する不審体・異常体検出装置１は、防犯、介護等の様々な用途で用いることができる。
例えば、“商店の商品棚の前”を撮影した時系列画像Ｙに対して不審体・異常体検出装置１を用いることで、“カバンに商品を入れる”等の“通常の行動”と異なる行動を行った行動体Ｚを抽出することが可能となる。また、“商店のサービスカウンターの前”や“商店のサービスカウンターの中”を撮影した時系列画像に対して不審体・異常体検出装置１を用いることで、“刃物を取り出した”等の“通常の行動”と異なる行動を行った行動体Ｚを抽出することが可能となる。
また、“家の前の道路”の場合、家へ向かうのは、通常、家族や訪問者だけであり、多くの通行者は、家を素通りすることとなる。従って、“家の前の道路”を撮影した時系列画像Ｙに対して不審体・異常体検出装置１を用いることで、“家へ向かう”という“通常と異なる行動”を行った行動体Ｚの中で、家族や訪問者以外の存在を抽出することが可能となる。
更に、“病院の個室”や“一人暮らしの老人宅”を撮影した時系列画像Ｙに対して不審体・異常体検出装置１を用いることで、“転倒”等の“通常の行動”と異なる行動（異常体）が行われたことを抽出することが可能となる。同様にして、駅のホームの酔っ払いや、商業施設等での迷子やスリや喧嘩等を抽出することも可能である。
なお、上記した“カバンに商品を入れる”等の行動の種類は、“通常と異なる行動”を検出することによって不審体・異常体の可能性のある行動体Ｚを発見・抽出した後、個別識別情報によって認識可能となる。
以上説明したように、本実施の形態による不審体・異常体検出装置１では、第２の検出部３３によって検出された行動が決定部２４により決定された“通常の行動”と異なる場合、“通常の行動”と異なる行動を行った行動体Ｚを複数の第２の時系列画像Ｙ２の中から抽出する。
このような構成によれば、不審と思われる行動を予め登録したり、検出した行動の種類を識別することなく、“通常と異なる行動”を検出するだけで、容易かつ高精度に不審体・異常体を検出することが可能となる。
また、本実施の形態による不審体・異常体検出装置１では、少なくとも一の第２の時系列画像Ｙ２に基づき、抽出された行動体Ｚに対する個別識別情報を作成する。
このような構成によれば、抽出された行動体Ｚが本当に不審体・異常体を行ったのかを確認したり、抽出された行動体Ｚの特徴を具体的に把握することが可能となる。
また、本実施の形態による不審体・異常体検出装置１では、作成部３５によって作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信する。
このような構成によれば、緊急時や危険時に即座に外部に通知することができるので、防犯等に対して迅速に対応することが可能となる。
尚、本発明の不審体・異常体検出装置は、上述した実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載した範囲で種々の変形や改良が可能である。
例えば、上記実施の形態では、第１の記憶部２１と第２の記憶部３１、第１の取得部２２と第２の取得部３２、及び、第１の検出部２３と第２の検出部３３は、蓄積装置２と検出装置３にそれぞれ設けられていたが、共通して使用されてもよく、そのような場合も本発明の範囲に含まれる。また、共通して使用いられる場合には、作成部３５及び送信部３６は蓄積装置２側に設けられてもよい。
また、蓄積装置２においてデータ（多数の行動）がある程度蓄積した後は、検出装置３のみを作動させることも可能である。但し、不審体・異常体検出の精度を高めるためにはデータ量が多い方が好ましいため、データがある程度蓄積した後であっても検出装置３の作動と並行して蓄積装置２でデータの蓄積も継続することが好ましい。
また、本実施の形態による不審体・異常体の検出は、複数の第２の時系列画像Ｙ２に対してリアルタイムで行うのが効果的ではあるが、不審体・異常体検出装置１の使用目的によっては録画した複数の第２の時系列画像Ｙ２に対して後から行ってもよい。
また、上記実施の形態では、行動体Ｚとして人間を例に説明したが、動物やロボットについて使用することも可能である。例えば、作業ロボットの場合、設定された動作と異なる動作を行った場合、異常行動として検出されるので、“可動域に不具合が生じている”等の問題を発見することが可能となる。
また、本発明は、行動に限らず、物品等の外観又は移動について使用することも可能である。
例えば、チップ部品等をライン上で移動させるような場合、決定部２４により“通常の外観”を決定し、シミ、バリ、クラック、向き等の“通常の外観”と異なるチップ部品（本発明の“移動体”）があった場合に、抽出部３４により“通常の外観”と異なる外観を有する移動体を抽出することが可能である。また、動線が異なっていたり（ラインからはみ出ていたり）、速度の異なる部品があった場合には、抽出部３４により“通常の移動”と異なる移動を有する移動体を抽出することが可能である。また、時系列画像に映った複数の移動体の全体を本発明の“移動体”と考えることもできる。この場合には、移動体（例えば、チップ部品等）間の間隔が異なっている場合等を検出することが可能である。上記外観又は移動に関しても、上記実施の形態と同様に、必要に応じて、作成部３５により個別識別情報を作成し、送信部３６により個別識別情報を登録された情報端末に対して自動的に送信することも可能である。
また、物品に限らず、他の移動体の外観又は移動について使用することも可能である。
例えば、人間や動物の臓器内や血管内等を撮影した複数の時系列画像Ｙに対して本発明の不審体・異常体検出装置１を用いることで、通常と異なる行動・外観・移動を有する細胞等を発見することができるので、癌等の病気の早期発見や見落としの防止に貢献することが可能となる。
また、本発明は、不審体・異常体検出装置１が行う処理に相当するプログラムや、当該プログラムを記憶した記録媒体にも応用可能である。記録媒体の場合、コンピュータ等に当該プログラムがインストールされることとなる。ここで、当該プログラムを記憶した記録媒体は、非一過性の記録媒体であっても良い。非一過性の記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ等が考えられるが、それに限定されるものではない。
１ 不審体・異常体検出装置
２ 蓄積装置
３ 検出装置
２１ 第１の記憶部
２２ 第１の取得部
２３ 第１の検出部
２４ 決定部
３１ 第２の記憶部
３２ 第２の取得部
３３ 第２の検出部
３４ 抽出部
３５ 作成部
３６ 送信部
Ｘ 撮影手段
Ｙ 時系列画像
Ｚ 行動体

Claims (12)

  1. 所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像を取得する第１の取得部と、
    前記複数の第１の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体の行動を検出する第１の検出部と、
    前記第１の検出部によって検出された多数の前記行動に基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定する決定部と、
    を有する蓄積装置と、
    前記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像を取得する第２の取得部と、
    前記複数の第２の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体の行動を検出する第２の検出部と、
    前記第２の検出部によって検出された行動が前記決定部により決定された通常の行動と異なる場合、前記通常の行動と異なる行動を行った行動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出する抽出部と、
    を有する検出装置と、
    を備えたことを特徴とする不審体・異常体検出装置。
  2. 少なくとも一の前記第２の時系列画像に基づき、前記抽出された行動体に対する個別識別情報を作成する作成部を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の不審体・異常体検出装置。
  3. 前記作成部によって作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信する送信部を更に備えたことを特徴とする請求項２に記載の不審体・異常体検出装置。
  4. コンピュータにインストールされるプログラムであって、
    所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像を取得するステップと、
    前記複数の第１の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体の行動を検出するステップと、
    前記検出された多数の前記行動に基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定するステップと、
    前記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像を取得するステップと、
    前記複数の第２の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体の行動を検出するステップと、
    前記第２の時系列画像に関して検出された行動が前記決定された通常の行動と異なる場合、前記通常の行動と異なる行動を行った行動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出するステップと、
    を備えたことを特徴とする不審体・異常体検出プログラム。
  5. 少なくとも一の前記第２の時系列画像に基づき、前記抽出された行動体に対する個別識別情報を作成するステップを更に備えたことを特徴とする請求項４に記載の不審体・異常体検出プログラム。
  6. 前記作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信するステップを更に備えたことを特徴とする請求項５に記載の不審体・異常体検出プログラム。
  7. 所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像を取得する第１の取得部と、
    前記複数の第１の時系列画像に映った移動体を特定し、前記特定された移動体の外観又は移動を検出する第１の検出部と、
    前記第１の検出部によって検出された多数の前記外観又は移動に基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の外観又は移動を決定する決定部と、
    を有する蓄積装置と、
    前記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像を取得する第２の取得部と、
    前記複数の第２の時系列画像に映った移動体を特定し、前記特定された移動体の外観又は移動を検出する第２の検出部と、
    前記第２の検出部によって検出された外観又は移動が前記決定部により決定された通常の外観又は移動と異なる場合、前記通常の外観又は移動と異なる外観又は移動を有する移動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出する抽出部と、
    を有する検出装置と、
    を備えたことを特徴とする不審体・異常体検出装置。
  8. 少なくとも一の前記第２の時系列画像に基づき、前記抽出された移動体に対する個別識別情報を作成する作成部を更に備えたことを特徴とする請求項７に記載の不審体・異常体検出装置。
  9. 前記作成部によって作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信する送信部を更に備えたことを特徴とする請求項８に記載の不審体・異常体検出装置。
  10. コンピュータにインストールされるプログラムであって、
    所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像を取得するステップと、
    前記複数の第１の時系列画像に映った移動体を特定し、前記特定された移動体の外観又は移動を検出するステップと、
    前記検出された多数の前記外観又は移動に基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の外観又は移動を決定するステップと、
    前記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像を取得するステップと、
    前記複数の第２の時系列画像に映った移動体を特定し、前記特定された移動体の外観又は移動を検出するステップと、
    前記第２の時系列画像に関して検出された外観又は移動が前記決定された通常の外観又は移動と異なる場合、前記通常の外観又は移動と異なる外観又は移動を有する移動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出するステップと、
    を備えたことを特徴とする不審体・異常体検出プログラム。
  11. 少なくとも一の前記第２の時系列画像に基づき、前記抽出された移動体に対する個別識別情報を作成するステップを更に備えたことを特徴とする請求項１０に記載の不審体・異常体検出プログラム。
  12. 前記作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信するステップを更に備えたことを特徴とする請求項１１に記載の不審体・異常体検出プログラム。
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