JPWO2015046462A1 - 監視カメラ、監視システム及び動き判定方法 - Google Patents

Abstract

対象領域を撮影して画像を得る撮影部１０と、撮影部１０により得られた画像を複数のブロックに分割するブロック分割部（動き検知部１５）と、ブロック分割部により分割されたブロック毎の検出感度を示す情報を取得する検出感度取得部（入出力部１３）と、ブロック分割部により分割されたブロック毎に、検出感度取得部により取得された該当検出感度に応じて、動きの有無を判定する動き判定部１５と、動き判定部１５による判定結果を出力する出力部（入出力部１３）とを備えた。

Description

この発明は、対象領域を撮影して得られた画像に基づき動き判定を行う監視カメラ、監視システム及び動き判定方法に関するものである。

一般に、監視システムでは、監視を行う対象領域において侵入者ありと判定した場合に、外部への発報を行う。この侵入者の有無判定は、一般には、対象領域を撮影して得られた画像に対して、動き判定を行うことで実行される（例えば特許文献１参照）。

特許文献１に開示された従来技術では、対象領域を複数の監視端末で監視している。そして、監視カメラは、当該対象領域を撮影して得られた画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎の特徴量を監視端末へ送信している。そして、監視端末は、受信したブロック毎の特徴量に基づいて、監視端末側で持っている検出処理用の感度パラメータにより、動き判定を行っている。

特開２００７−１９７５９号公報

しかしながら、特許文献１に開示された従来技術では、画像に対して１つの感度パラメータを用いている。そのため、監視カメラとの距離、被写体の大きさや模様、あるいは照明の散発的な変化等により、局所的に過剰検知したり、逆に検知しにくい場合があるという課題があった。

一方、従来技術において、ブロック毎に異なる感度パラメータにより動き判定を行う場合には、複数の監視端末が必要である。よって、監視システムが複雑になり、コストも高くなるという課題がある。また、分割するブロック数も監視端末数程度となる課題がある。
また、従来技術では、監視カメラからブロック毎の特徴量を監視端末へ送信する必要がある。よって、監視カメラと監視端末間で大容量のデータの転送が必要となるという課題がある。例えばリアルタイムでの監視が必要なシステム等においては、監視カメラと監視端末間の伝送容量の確保が必要となる。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、簡易かつ安価な構成で、画像を分割した各ブロックにおける動き誤検知や動き検知漏れの抑制を図ることができる監視カメラ、監視システム及び動き判定方法を提供することを目的としている。

この発明に係る監視カメラは、対象領域を撮影して画像を得る撮影部と、撮影部により得られた画像を複数のブロックに分割するブロック分割部と、ブロック分割部により分割されたブロック毎の検出感度を取得する検出感度取得部と、ブロック分割部により分割されたブロック毎に、検出感度取得部により取得された該当検出感度に応じて、動きの有無を判定する動き判定部と、動き判定部による判定結果を出力する出力部とを備えたものである。

この発明によれば、上記のように構成したので、簡易かつ安価な構成で、画像を分割した各ブロックにおける動き誤検知や動き検知漏れの抑制を図ることができる。

本発明の実施の形態１に係る監視カメラを含む全体の監視システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る監視カメラの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る監視カメラによる動き判定のための画像分割を示す図である。 本発明の実施の形態１における監視カメラから対象領域までの距離の違いによる動き判定指標値と、感度パラメータとの関係を示す図であり、（ａ）一つの感度パラメータを用いた場合を示す図であり、（ｂ）複数の感度パラメータを用いた場合を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る監視カメラによる監視画像例を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る監視システムの全体動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１における動き判定部の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係る監視カメラによる監視画像例を示す図である（人が動く場合）。 本発明の実施の形態２に係る監視カメラによる動きの連続性の判定例を示す図であり、（ａ）光の影響による動き判定指標値の時間変化を示す図であり、（ｂ）動体の動きによる動き判定指標値の時間変化を示す図である。 本発明の実施の形態２における動き判定部の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態３に係る監視カメラによる監視画像例を示す図である（人と小動物が存在する場合）。 本発明の実施の形態３における動き判定部の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態４に係る監視カメラによるブロック分割方法の一例を示す図である。 本発明の実施の形態６における動き判定部の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態７に係る監視カメラにおいて、基準点と、基準点から対象領域までの距離との関係を説明する図であり、（ａ）基準点が監視カメラの設置位置の場合を示す図であり、（ｂ）基準点が監視カメラから最も遠い位置の場合を示す図であり、（ｃ）基準点が、監視カメラの設置位置と、当該監視カメラから最も遠い位置との間の位置の場合を示す図である。 本発明の実施の形態８に係る監視カメラによる監視画像例を示す図であり、（ａ）拡大前の画像を示す図であり、（ｂ）（ａ）のゾーンＡの一部（領域Ｃ）を拡大した画像を示す図である。

以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
まず、実施の形態１で解決する課題について説明する。
特許文献１に開示された従来構成のように、動き判定を行うための感度パラメータが一種類である場合、一画像内で、ある領域では「動きあり」と判定（以降、動き検知と称することもある）されやすく、別の領域では「動きあり」と判定されにくいという現象が起こりうる。

例えば、画像内で人が監視カメラの近傍と遠方で同様に動く場合、感度パラメータをある一つの値に設定すると、監視カメラの近傍にいる人の動きは検知しやすく、監視カメラから遠方にいる人の動きは検知しにくいということが起こりうる。これは、動きの大きさや、被写体の模様の変化具合、監視する対象領域の画素レベルの変化具合等により動き判定を行う方式の場合、監視カメラの近傍にいる人の動きは大きく、細かい模様等も見えるが、監視カメラより遠方にいる人の動きは小さく、細かい模様等はつぶれて見えなくなるからである。よって、監視カメラの近傍では、現在の画像とその直前の画像とを比較すると異なる部分が多くなり、監視カメラから遠方では、現在の画像とその直前の画像とを比較すると異なる部分が少なくなる。これにより、監視カメラの近傍では人の動きが検知しやすく、一方、監視カメラから遠方の人の動きは検知しにくいということが起こる。よって、監視カメラから遠方の人の動きが検知されなくなってしまう場合があるという課題が生じてしまう。

上記課題を解決するため、動き検知の感度を上げる（異なる部分が少なくても「動きあり」と判定するようにする）方法が考えられる。しかしながら、この場合、人の動きではない小さな相違も、「動きあり」と判定する誤検知が増加してしまう。
また、照明のちらつきや光の反射やゆらぎ等により画像内の明るさが変化する場合、画像内の一部の領域で対象の動きがない場合でも、信号レベルの変化により「動きあり」と判定する誤検知が増加する恐れがある。
また、上記課題を解決するため、動き検知の感度を下げる（信号レベル変化が少々あっても「動きあり」と判定しないようにする）方法も考えられる。しかしながら、この場合、人や監視対象の動きが検知されない検知漏れが増加してしまう。

次に、上記課題に対する本実施の形態１における解決策を以下記載する。
図１は本発明の実施の形態１に係る監視カメラ１を含む全体の監視システムの構成を示すブロック図である。図１において、１は監視カメラ、２はネットワーク、３は監視用ＰＣ、４はネットワークレコーダ、５はモニタ、６は設定用ＰＣである。なお、ネットワーク２はインターネットやローカルネットワーク、あるいはその他のネットワークでもよく、ネットワーク２の形態で本発明は制限されない、また、実施の形態１では図１の構成で説明しているが、監視カメラ１、監視用ＰＣ３、ネットワークレコーダ４はネットワーク２を経ずＨＵＢを経由して接続されてもよく、あるいは、監視カメラ１とネットワークレコーダ４が直接接続されてもよく、監視カメラ１と監視用ＰＣ３とネットワークレコーダ４が直接接続されてもよく、監視カメラ１とネットワークレコーダ４と監視用ＰＣ３がその他の方法で接続されてもよく、接続の形態で本発明は制限されない。すなわち、以降の説明では、ネットワークレコーダ４はネットワーク２を経由するレコーダとして説明するが、ネットワーク２を経由しないレコーダでもよい。

監視カメラ１、監視用ＰＣ３及びネットワークレコーダ４はそれぞれ、ネットワーク２に接続されている。そして、監視カメラ１により対象領域が撮影されることで得られた画像や当該画像に基づく動き検知情報（動き判定の結果を表す情報。以降、動き判定結果２２とも称する。）は、監視用ＰＣ３により監視され、ネットワークレコーダ４に記録され、モニタ５により表示される。

監視カメラ１のカメラ設定（後述する設定パラメータ２１の設定や、その他監視カメラ１の各種動作を制御するための設定）は、設定用ＰＣ６より行われる。なお、図１では、設定用ＰＣ６は、監視カメラ１に直接繋がれているが、ＨＵＢ経由やネットワーク２経由で接続されてもよい。また以下では、監視カメラ１のカメラ設定は設定用ＰＣ６で行うものとして説明を行うが、カメラ設定を監視用ＰＣ３やネットワークレコーダ４で行ってもよく、本発明を制限するものではない。

図２は本発明の実施の形態１に係る監視カメラ１の構成を示すブロック図である。図２において、１０は撮影部、１１は画像入力部、１２は画像処理部、１３は入出力部（検出感度取得部、出力部）、１４は記憶部、１５は動き判定部である。また、２１は設定パラメータ、２２は動き判定結果、３１は処理画像である。

撮影部１０は、監視を行う対象領域を撮影して画像を得るものである。この撮影部１０により得られた画像は画像入力部１１に入力される。そして、画像入力部１１はこの画像を画像処理部１２に出力し、画像処理部１２はこの画像に対して画像処理を行って処理画像３１を得る。なお、画像処理部１２が行う画像処理としては、ガンマ補正等の信号レベル補正、色補正、ホワイトバランス処理、ノイズリダクション処理、画像拡大・縮小、フリッカ補正、増感処理、画像合成処理、エッジ強調、レンダリング処理等が挙げられ、これらの処理のうち一つの処理もしくは複数の処理を組み合わせて画像処理を行う。また、その他の周知の画像処理もしくはそれと上記処理とを組み合せて画像処理を行うようにしてもよく、本発明を制限するものではない。

また、入出力部１３は、設定用ＰＣ６から設定パラメータ２１を取得する機能（検出感度取得部）を有し、当該取得した設定パラメータ２１を記憶部１４に記憶させる。ここで、実施の形態１における設定パラメータ２１は、動き判定部１５で動き判定を実施するためのブロック毎の感度パラメータ（検出感度）である。このブロック毎の感度パラメータについては後述する。
なお、設定パラメータ２１を監視カメラ１から外部に読み出す場合には、入出力部１３は、記憶部１４に記憶された設定パラメータ２１を読み出し、当該設定パラメータ２１を設定用ＰＣ６あるいは監視用ＰＣ３へ出力する。

また、画像処理部１２により得られた処理画像３１は、動き判定のために入力画像として動き判定部１５に出力されるとともに、記憶部１４へ次回以降の動き判定の参照画像として出力される。記憶部１４では、入力された処理画像３１（参照画像）を入力順（時間順）に記憶して管理する。
動き判定部１５では、まず、記憶部１４に記憶された設定パラメータ２１（ブロック毎の感度パラメータ）を読み出す。また、動き判定部１５は、画像処理部１２から処理画像３１を入力画像として取得し、当該入力画像と時間的に前の処理画像３１（直前のフレームの処理画像３１としてもよい）を参照画像として記憶部１４から取得する。動き判定部１５は、取得した入力画像及び参照画像を複数のブロックに分割する機能（ブロック分割部）を有しており、当該入力画像及び参照画像をそれぞれ複数のブロックに分割する。そして、動き判定部１５は、分割した入力画像及び参照画像を用い、ブロック毎に、読み出した該当感度パラメータに応じて動き判定を行う。この動き判定部１５による動き判定結果２２は入出力部１３に出力され、入出力部（出力部）１３により監視用ＰＣ３へ出力される。

実施の形態１において、画像処理部１２及び記憶部１４から動き判定部１５へ出力される画像は、現在の入力画像と、動き判定をするために用いられる参照画像である。なお、参照画像は、入力画像の直前に入力した処理画像３１であっても、入力画像の直前に入力した処理画像３１とは異なる時間にすでに入力した処理画像３１であってもよい。すなわち、動き判定を行うために用いることができる処理画像３１であればよく、本発明を制限するものではない。
また、図２では、入力画像を画像処理部１２から直接動き判定部１５に出力する場合について示した。これに対し、入力画像を画像処理部１２からは直接動き判定部１５に出力せず、記憶部１４から入力画像及び参照画像を動き判定部１５に出力するようにしてもよい。すなわち、動き判定部１５に入力画像及び参照画像が入力されればよく、本発明を制限するものではない。

また、実施の形態１では、入力画像及び参照画像のブロック分割を動き判定部１５で行うものとしたが、その機能（ブロック分割部）を記憶部１４に設けてもよい。また、入力画像のブロックを分割する機能（ブロック分割部）を画像処理部１２に設けてもよい。すなわち、ブロック毎に動き判定を行うことができるようにブロック分割できればよく、ブロックを分割する機能部やブロック分割方法で本発明を制限するものではない。また、ブロック分割の状況（例えばブロック分割数、各ブロックの範囲等）を、入出力部１３を介して設定用ＰＣ６あるいは監視用ＰＣ３へ通知するようにしてもよい。

図３は動き判定のための画像分割を示す図である。図３は、画像を４８ブロックに分割した場合を示しており、動き判定部１５では、この分割したブロック単位で動き判定を行う。なお、図３では画像を４８ブロックに分割したが、１２ブロックや、１６ブロック、１００ブロック、その他任意の数のブロックに分割してもよく、本発明を制限するものではない。

なお、均一の大きさのブロックに分割する対象は、１画面を構成する１フレームとする。また、インタレース画像のように１フレームが２フィールドで構成されるような場合は、１フレームを均一の大きさのブロックに分割してもよいし、１フィールド毎に均一の大きさのブロックに分割してもよく、本発明を制限するものではない。なお、複数フレームを一塊として均一の大きさのブロックに分割することもできるが、１フレーム又は１フィールド毎に均一の大きさのブロックに分割することで、動き判定をするのに必要なブロックを記憶するメモリが、複数フレーム分のブロックを記憶する場合に比べ少なくて済む。

また、動き判定部１５の動き判定において用いる感度パラメータとは、入力画像及び参照画像から算出した動き判定指標値に対して、動きの有無を判定するために用いるパラメータである。動き判定指標値としては、例えば、入力画像と参照画像とを比較した際に異なる画素の数を用いる。

ここで、入力画像と参照画像との間における画素の変化は、該当画素がどの座標に移動したのかをトレースするのではなく、同じブロックの同じ座標での画素値の変化から算出する。これにより、該当ブロックで動きの有無の判定を行うことができる。すなわち、対象となる被写体の画素がどう動いたのかを判定するのではなく、動く対象が該当ブロックに存在するかを判定する。
被写体のトレース判定ではトレースの対象となる時間のフレームのメモリが必要となる。それに対し、動く対象が該当ブロックに存在するかを判定する方法では、入力画像に対応する参照画像のメモリがあればよく、被写体のトレース判定に比べてメモリが少なくて済む。また、不審者の検出の場合、不審者がどう動いたかも重要であるが、不審者がいる（該当ブロックに動く対象あり）という判定が重要であり、相対的に少ないメモリで不審者の有無判定が行える。

図４は監視カメラ１から対象領域までの距離（監視カメラ１の設置位置を基準点とする対象領域までの距離）の違いによる動き判定指標値と、感度パラメータとの関係を示す図であり、（ａ）一つの感度パラメータを用いた場合を示す図であり、（ｂ）複数の感度パラメータを用いた場合を示す図である。
図４に示すように、例えば人が同様に動いた場合であっても、監視カメラ１に近い場合には動き判定指標値が大きくなる傾向があり、監視カメラ１から遠い場合には動き判定指標値が小さくなる傾向がある。
ここで、動き判定部１５が、動き判定指標値が感度パラメータ以上である場合に「動きあり」と判定し、動き判定指標値が感度パラメータ未満である場合に「動きなし」と判定する場合を考える。

このとき、図４（ａ）に示すように、画像に対して一つの感度パラメータで動き判定を行った場合、監視カメラ１に近い方の動き判定指標値は「動きあり」と判定され、監視カメラ１から遠い動き判定指標値は「動きなし」と判定されてしまう。
そこで、本発明では、図４（ｂ）に示すように、画像に対して監視カメラ１に近い方と監視カメラ１から遠い方とで異なる感度パラメータ（第１，２の感度パラメータ）を設定する。これにより、人が同様に動いた場合において、監視カメラ１に近い場合での動き判定指標値だけでなく、監視カメラ１から遠い場合での動き判定指標値についても、その値に応じて「動きあり」と判定することが可能となる。

上記のように、本発明では、監視カメラ１から対象領域までの距離による検出感度の違いを考慮して動き判定を行うようにするため、動き判定部１５（ブロック分割部）により画像を複数のブロックに分割し、設定用ＰＣ６によりそれぞれのブロック毎に対する感度パラメータを設定する。この際、設定用ＰＣ６は、各ブロックにおける対象領域と監視カメラ１との距離に応じて感度パラメータを設定する。すなわち、監視カメラ１の近傍に存在する対象より、監視カメラ１から遠方に存在する対象の方が動き検知しにくいことから、監視カメラ１から遠方の感度パラメータを近傍の感度パラメータに比べより検知しやすい値に設定する。

図５は監視カメラ１による監視画像例を示す図である。図５に示す例では、画像内において、監視カメラ１の近傍（ゾーンＢ）と監視カメラ１から遠方（ゾーンＡ）に人が映っている。この場合、ゾーンＡに含まれるブロックに対する感度パラメータを、ゾーンＢに含まれるブロックに対する感度パラメータに比べ、動きが検知されやすい値（感度を上げるよう）に設定する。これにより、監視カメラ１から遠方の人に対して動き検知しにくい状況を解消することができる。
なお、図５におけるゾーンＡ，Ｂの設定は、監視カメラ１の画角から人が判断してゾーン分けしてもよいし、監視カメラ１が自動測距方法により距離を測定してゾーン分けをしてもよく、本発明を制限するものではない。

また、設定用ＰＣ６は、各ブロックでの光による影響（光のちらつきやゆらぎ等の有無）に応じて感度パラメータを設定してもよい。この際、設定用ＰＣ６は、例えば蛍光灯が映っているブロックに対する感度パラメータを、蛍光灯が映っていないブロックに対する感度パラメータに比べ、動き検知されにくい値（感度を下げるよう）に設定する。また、例えば照明の反射光が映っているブロックに対する感度パラメータを、照明の反射光が映っていないブロックに対する感度パラメータに比べ、動き検知されにくい値（感度を下げるよう）に設定する。また、蛍光灯でなくとも、光のちらつきやゆらぎにより動き検知に影響（誤検知）があるような光源の場合も上記と同様に、当該光源が映っているブロックに対する感度パラメータを、当該光源が映っていないブロックに対する感度パラメータに比べ、動き検知されにくい値に設定する。
このように、画像内で光による影響により動きを誤検知する領域がある場合であっても、該当領域のブロックに対する感度パラメータを動き検知されにくい値にすることで、誤検知を抑制することができる。なお、この場合には、該当ブロックのみでは検知精度が下がるが、監視対象（例えば人）が複数のブロックに跨る大きさの場合には、他のブロックで動き検知を行うことができる。

なお、実施の形態１では、設定用ＰＣ６で設定する設定パラメータ２１が、動き判定を行うための感度パラメータである場合について示した。これに対し、設定用ＰＣ６で、画像内における動き判定単位のブロック毎に即値の感度パラメータを設定するようにしてもよい。

また、設定用ＰＣ６は、画像全体に対してベースとなるベース感度パラメータと、動き判定単位のブロック毎の感度オフセットとを設定し、監視カメラ１（動き判定部１５）は、このベース感度パラメータ及び感度オフセットに基づいてブロック毎の感度パラメータを算出するようにしてもよい。また、グルーピング設定（ゾーン設定）等により感度パラメータを設定するようにしてもよい。また、設定用ＰＣ６又はネットワークレコーダ４でカメラ設定をして、監視カメラ１で動き判定してもよい。

すなわち、感度パラメータの値は動き判定ができる値であれば任意でよく、設定の仕方で本発明を制限するものではない。また、設定用ＰＣ６又はネットワークレコーダ４でカメラ設定をして、ネットワークレコーダ４で監視カメラ１の画像を入力してネットワークレコーダ４で入力した画像に基づいて動き判定してもよく、カメラ設定をする装置、及び動き判定をする装置により本発明を制限するものではない。監視カメラ１の画像をネットワークレコーダ４へ入力し、入力した画像に基づいてネットワークレコーダ４にて動き判定する場合のネットワークレコーダ４の構成例を、図２を用いて説明する。この場合、例えばネットワークレコーダ４は、図２に示す設定パラメータを取得する機能（検出感度取得部）を有する入出力部１３、設定パラメータを記憶する記憶部１４、動き判定部１５、動き判定結果を出力する入出力部１３を有すればよい。また、監視カメラ１の画像を監視用ＰＣ３へ入力し、入力した画像に基づいて監視用ＰＣ３にて動き判定してもよい。この場合、例えば監視用ＰＣ３は、図２に示す設定パラメータを取得する機能（検出感度取得部）を有する入出力部１３、設定パラメータを記憶する記憶部１４、動き判定部１５、動き判定結果を出力する入出力部１３を有すればよい。

なお、監視カメラ１（動き判定部１５）により、ベース感度パラメータ及び感度オフセットに基づいてブロック毎の感度パラメータを算出する場合、ベース感度パラメータに感度オフセットを加算、減算することで、ブロック毎の感度パラメータを算出するようにしてもよい。また、ベース感度パラメータに感度オフセット（係数）を乗算、除算することで、ブロック毎の感度パラメータを算出するようにしてもよい。また、ベース感度パラメータと感度オフセットとで上記以外の任意の演算を施してブロック毎の感度パラメータを算出するようにしてもよく、本発明を制限するものではない。

例えば、演算を関数ｆ（ｘ，ｙ）で表すと（ここで、ｘ：ベース感度パラメータ、ｙ：感度オフセット）、関数が四則演算の場合は、（１）算出感度＝ベース感度パラメータ＋感度オフセット、（２）算出感度＝ベース感度パラメータ−感度オフセット、（３）算出感度＝ベース感度パラメータ×感度オフセット、（４）算出感度＝ベース感度パラメータ÷感度オフセットとなる。
また、関数が指数関数（ｆ（ｘ，ｙ）＝ｘ＾ｙ）（ベース感度パラメータの感度オフセット乗）の場合は、算出感度＝ベース感度パラメータ＾感度オフセットとなる。
また、関数がｆ（ｘ，ｙ）＝ｘ＋３ｙ＋２やｆ（ｘ，ｙ）＝ｘ×２ｙ−１等や、その他の関数であってもよく、ベース感度パラメータと感度オフセットに基づいた演算（関数演算）により更新された感度パラメータでもよく、また、算出感度がベース感度パラメータと同じ（すなわち、ｆ（ｘ，ｙ）＝ｘ）になる演算でもよい。

また、実施の形態１では、感度パラメータは、入力画像及び参照画像に基づいて算出した動き判定指標値に対して、動き判定を行うためのパラメータとした。しかしながら、感度パラメータは、動き判定を行うためのパラメータであれば値の範囲や大きさは任意でよく、本発明を制限するものではない。なお、範囲を持つ値の具体例としては、第１の値以上又は第２の値以下の場合に、「動きあり」と判定する等である。この場合、第１の値と第２の値とを感度パラメータとしてもよいし、第１の値より小さく第２の値より大きい範囲（帯状）を感度パラメータとしてもよい。
また、感度パラメータは、１画面又は１フレームの処理で用いる値としてもよいし、感度パラメータの変更があるまでは、次画面（時間軸方向の複数画面）又は次フレーム（時間軸方向の複数フレーム）の処理において同じ感度パラメータを用いることとしてもよい。

また、実施の形態１では、動き判定指標値は、入力画像と参照画像とを比較した際に異なる画素の数とした場合について示した。これに対し、入力画像と参照画像との各画素の画素値の差（同一画素位置の画素値の差）の総和（差分絶対値和）を、動き判定指標値としてもよい。また、入力画像及び参照画像をそれぞれブロック分割して、ブロック単位における入力画像と参照画像との各画素の画素値の差（差分絶対値和）を、動き判定指標値としてもよい。また、画素値の差は、輝度信号の差であっても、色信号の差であってもよい。また、エッジ成分算出により得られたエッジ成分の相違を動き判定指標値としてもよい、なお、エッジ成分算出は周知のいずれの方法でもよく、また、それらを組み合わせてもよい。すなわち、動き判定指標値は、入力画像及び参照画像の画像特徴の相違を表す指標値であれば任意でよく、本発明を制限するものではない。このように動き判定指標値を入力画像及び参照画像の画像特徴の相違を表す指標値とする場合、監視カメラ１から遠方の感度パラメータを近傍の感度パラメータより低い値とすればよい。これにより、遠方を近傍と比較して動きが検知されやすくすることができる。

なお、画像をブロック分割する際、画像内で動き判定対象となる領域のみをブロック分割して動き判定対象とするようにしてもよい。また、ブロック分割された各ブロックにおいて、指定ブロックを動き判定対象としない判定除外ブロックとするようにしてもよい。 すなわち、動き判定対象となるブロックが動き判定できればよく、本発明を制限するものではない。例えば、画像中央部及びその周辺部を動き判定対象とし、画像左右端や上下端付近は動き判定対象外としてもよい。また、ブロック分割された動き判定ブロックのうち一部のブロックを動き判定対象外（いわゆるマスク）としてもよい。

次に、上記のように構成された監視システムの動作について説明する。図６は本発明の実施の形態１に係る監視システムの全体動作を示すフローチャートである。以下では、監視カメラ１での動作について説明するが、監視カメラ１で映像を撮影及び画像出力して、後段の処理をネットワークレコーダ４や監視用ＰＣ３で実施してもよく、また、カメラ設定を設定用ＰＣ６やネットワークレコーダ４から設定してもよく、本発明を制限しない。
監視システムの全体動作では、まず、ステップＳＴ６０１において、画像入力部１１は、撮影部１０により対象領域を撮影することで得られた画像（画像信号、画像データ）を入力し、画像処理部１２へ出力する。

次いで、ステップＳＴ６０２において、画像処理部１２は、入力された画像に対して画像処理を行うことで処理画像３１を得る。そして、画像処理部１２は、得られた処理画像３１を記憶部１４及び動き判定部１５へ出力する。
次いで、ステップＳＴ６０３において、動き判定部１５は、画像処理部１２からの処理画像３１を入力画像として取得する。

次いで、ステップＳＴ６０４において、入出力部１３は、設定用ＰＣ６から設定パラメータ２１を取得し、記憶部１４に記憶させる。なお、入出力部１３により取得された設定パラメータ２１を、記憶部１４では記憶せず、直接、動き判定部１５へ出力するようにしてもよい。

次いで、ステップＳＴ６０５において、動き判定部１５は、記憶部１４に記憶された設定パラメータ２１を読み出す。
なお、記憶部１４に予めベース感度パラメータが記憶され、入出力部１３により取得された設定パラメータ２１がブロック毎の感度オフセットである場合には、動き判定部１５は当該ベース感度パラメータ及び感度オフセットを読み出す。また、ブロック毎の感度オフセットの入力が無い場合には、ベース感度パラメータのみを読み出すようにしてもよい。また、ベース感度パラメータは動き判定部１５が予め保持するようにしてもよい。

次いで、ステップＳＴ６０６において、動き判定部１５は、ステップＳＴ６０３にて取得した処理画像３１（入力画像）の時間的に前（前フレーム）に記憶部１４に入力されて記憶された処理画像３１を、参照画像として取得する。

次いで、ステップＳＴ６０７において、動き判定部１５は、ステップＳＴ６０３にて取得した入力画像と、ステップＳＴ６０６にて取得した参照画像と、ステップＳＴ６０５にて読み出した設定パラメータ２１を用いて、動き判定処理を行う。この動き判定部１５による動き判定結果２２は入出力部１３へ出力される。動き判定部１５による動き判定処理の詳細説明は図７を用いて後述する。

次いで、ステップＳＴ６０８において、入出力部１３は、動き判定部１５による動き判定結果２２を監視用ＰＣ３に出力する。なお、入出力部１３は、動き判定結果２２が「動きあり」を示している場合にのみ、その動き判定結果２２を監視用ＰＣ３に出力するようにしてもよい。

次に、動き判定部１５の動き判定処理について図７を用いて説明する。なお以下では、記憶部１４から設定パラメータ２１としてブロック毎の感度パラメータを取得した場合について示す。

動き判定部１５の動き判定処理では、まず、ステップＳＴ７０１において、入力画像及び参照画像を複数のブロックに分割する。なお、入力画像及び参照画像のブロック分割は、画像処理部１２あるいは記憶部１４で行うようにしてもよい。その場合、動き判定部１５は、ブロック分割された入力画像、ブロック分割された参照画像を取得する。また、動き判定部１５から画像処理部１２あるいは記憶部１４に対して、ブロック毎のデータを読み出す（アドレッシング）ようにしてもよい。

次いで、ステップＳＴ７０２において、入力画像及び参照画像に基づいて、ブロック毎に動き判定指標値を算出する。
次いで、ステップＳＴ７０３において、動き判定を行う。具体例としては、ブロック毎に、動き判定指標値が該当感度パラメータ以上であるか否かを判定する。ここで、動き判定指標値が該当感度パラメータ以上であれば、ステップＳＴ７０４へ移行して「動きあり」と判定する。一方、動き判定指標値が該当感度パラメータ未満であれば、ステップＳＴ７０５へ移行して「動きなし」と判定する。
次いで、ステップＳＴ７０６において、ブロック毎に動き判定結果２２を入出力部１３に出力する。なお、動き判定結果２２が「動きあり」を示している場合にのみ当該動き判定結果２２を出力するとしてもよい。

以上のように、この実施の形態１によれば、監視システムの監視カメラ１から対象領域までの距離による動き検知状況や、画像内における光の影響による動き検知状況等に応じて、ブロック毎の感度パラメータを変えて設定し、ブロック毎の動き判定を行うように構成したので、簡易かつ安価な構成で、画像を分割した各ブロックにおける動き誤検知や動き検知漏れの抑制を図ることができる。これにより、監視カメラ１の誤発報、発報漏れを防ぐことができる。
また、監視システムの監視カメラ１において、ブロック毎に異なる感度パラメータで動き判定を行うことで、従来技術のように複数の監視端末（監視用ＰＣ３）を設ける必要がないため、監視システム構築のコスト抑制が可能となる。また、分割するブロック数が監視端末程度に限られることはない。また、ブロック毎に異なる感度パラメータにて動き判定を行うために、監視カメラ１から監視端末への大容量のデータの転送が不要となる。

また、図３では、画像を均一の大きさのブロックに分割している。ここで、均一の大きさのブロックとは、例えば（１）各ブロックに含まれる画素数が同じ、（２）各ブロックの縦画素数が同じ、且つ各ブロックの横画素数が同じ。ただし、縦画素数と横画素数が異なってもよい、（３）各ブロックの形及び大きさが合同の形（矩形でない形状も含む）、という条件を少なくとも１つ満たすブロックである。なお、上記条件以外の条件で均一の大きさを表すブロックとしてもよく、本発明を制限するものではない。

そして、画像を均一の大きさのブロックに分割することで、ブロック毎の動き判定の制御が容易になる。これは、画像を均一の大きさのブロックに分割することで、ブロック毎に算出される動き判定指標値を他のブロックの動き判定指標値と比べることができるからである。（なお、動き判定指標値は、ブロックにおける画素値の総和、積算、累積等、ブロック内の画素値情報によりブロックの画素特徴を表す値であればよい。また、画素値は、画素の輝度信号値や、色信号値、ＲＧＢ信号値、その他画素を表す値であればよい。）

すなわち、監視カメラ１からの距離が近い領域のブロックについては、動きを判定するために同じ感度パラメータで動きを判定する。一方、監視カメラ１からの距離が異なると、被写体の動きが同じでもそれぞれのブロックでの動き判定指標値が異なる場合がある。画像を均一の大きさのブロックに分割することで、監視カメラ１からの距離の違いにより動き判定指標値が異なるが、均一の大きさのブロックとすることで監視カメラ１からの距離の違いに応じた感度パラメータを設定しやすくなる。
よって、均一の大きさに分割されたブロックにおいて、監視カメラ１からの距離の違いにより動き判定指標値が異なるブロックに対しては、それぞれ異なる感度パラメータで動き判定を行う。これにより、監視カメラ１の距離が違う場合でも、被写体の同様の動きに対して動き判定をすることができる。

例えば、画面内で監視カメラ１に近い領域を人が歩く場合と、監視カメラ１から遠い領域を人が歩く場合において、各々歩く速度が同じ場合、画面内では、監視カメラ１に近い領域の人の動きは、監視カメラ１から遠い領域の人の動きに対し、相対的に大きな動きに見える。そこで、監視カメラ１からの距離の違いにより感度パラメータを個々に指定する。これにより、監視カメラ１に近い領域を映しているブロックと、監視カメラ１から遠い領域を映しているブロックのいずれも「動きあり」として判定することができる。
もし、監視カメラ１からの距離によらず、均一の大きさのどのブロックに対しても同じ感度パラメータを指定した場合、例えば監視カメラ１に近い領域を映しているブロックは「動きあり」と判定されるが、監視カメラ１から遠い領域を映しているブロックは動き指標値が相対的に小さくなり、「動きなし」と判定されることもありうる。それに対して、上述のように監視カメラ１からの距離の違いにより感度パラメータを個々に指定することで、ブロック内の被写体の動きの有無を判定することができる。

実施の形態２．
まず、実施の形態２で解決する課題について説明する。なお、実施の形態２に係る監視カメラ１の基本的な構成は、図２に示す実施の形態１の監視カメラ１の構成と同様であり、異なる部分を中心に説明を行う。以降の説明では、監視カメラ１にて動き判定をする場合を中心に説明を行うが、実施の形態１と同様に、実施の形態２においても監視カメラ１の画像をネットワークレコーダ４へ入力し、入力した画像に基づいてネットワークレコーダ４にて動き判定してもよい。また、実施の形態１と同様に、実施の形態２においても監視カメラ１の画像を監視用ＰＣ３へ入力し、入力した画像に基づいて監視用ＰＣ３にて動き判定してもよい。

実施の形態１では、動き判定部１５は、画像処理部１２及び記憶部１４から取得した入力画像及び参照画像に基づいて、動き判定を行う。ここで、図８に示すように、人が動く場合、あるフレーム時間において瞬間的に人の動きが止まることはなく、動いている時間帯と止まっている時間帯が存在する。一方、図８の画像内に「※」で示すように、床面に照明の反射等によるちらつきやゆらぎがあったり、又は機器のＬＥＤ等の光源が点滅発光することがある。この場合、信号の変化により動きを判定する方式においては、一組の入力画像及び参照画像だけで動き判定を行った場合に信号変化に基づいて「動き検知」と誤判定されることがありうる。

そこで、実施の形態２では、動き判定部１５において、設定時間連続して動きがあるブロックがあるかを判定する。具体的には、動き判定部１５は、実施の形態１で示した感度パラメータによる動き判定の判定結果を一次判定結果として記憶し、一次判定結果が連続したフレームで「動きあり」と判定されたブロックがあるかを判定する動き二次判定を行う。これは、照明等の光のちらつきやゆらぎ等により動き検知の誤検知が起こりうる環境において、動き検知の誤検知を抑制することを目的としている。
ここで、一次判定結果が連続したフレームで「動きあり」と判定されたブロックがある場合には、その動き検知は人等の動体の動きであることを示し、光のちらつきやゆらぎ、光源の点滅と区別することができる。

図９は本発明の実施の形態２に係る監視カメラ１による動きの連続性の判定例を示す図であり、（ａ）光の影響による動き判定指標値の時間変化を示し、（ｂ）動体の動きによる動き判定指標値の時間変化を示している。
ここで、人や動物、車、電車等の動体の動きは、その動きに連続性がある。そのため、図９（ｂ）に示すように、動体が動いている場合にはその間動き判定指標値が大きい値を維持し、動きが止まるとその間動き判定指標値は小さくなる。一方、照明等の光のちらつきやゆらぎでは、図９（ａ）に示すように、動き判定指標値は短い時間の間に大きくなったり小さくなったりする。

そこで、例えば図９に示すように、動きの連続性を判定するための基準（設定時間）として連続フレーム数を用いる。ここで、連続フレーム数を３とした場合、図９（ａ）では、判定対象のブロックにおける動き判定指標値が感度パラメータ以上となるのは１フレームおきであり、３フレーム以上連続していないため、動きに連続性がない（動きなし）と判定する。一方、図９（ｂ）では、判定対象のブロックにおける動き判定指標値が感度パラメータ以上となるのは連続して８フレームであり、３フレーム以上連続しているため、動きに連続性がある（動きあり）と判定する。このように、連続フレーム数で動き判定指標値の時間連続性を判定することにより、動体による動きかどうかを判定することができる。

なお、図９では、連続フレーム数を３とした場合を示したが、動体の動き判定ができる値であれば値は任意でよく、本発明を制限するものではない。また、図９では、動き判定指標値の時間連続性を判定する基準（設定時間）として、連続フレーム数を用いた場合について示したが、単位時間としてもよく、本発明を制限するものではない。
また、連続フレーム数を示す情報は、入出力部１３（設定時間取得部）により設定用ＰＣ６から設定パラメータ２１として取得可能である。また、設定用ＰＣ６は、光による影響の有無に応じて、連続フレーム数を設定可能とする。

次に、実施の形態２における動き判定部１５の動き判定処理について図１０を用いて説明する。なお以下では、記憶部１４から設定パラメータ２１（感度パラメータ）を取得した場合について示す。

動き判定部１５の動き判定処理では、まず、ステップＳＴ１００１において、入力画像及び参照画像を複数のブロックに分割する。なお、入力画像及び参照画像のブロック分割は、画像処理部１２あるいは記憶部１４で行うようにしてもよい。その場合、動き判定部１５は、ブロック分割された入力画像、ブロック分割された参照画像を取得する。また、動き判定部１５から画像処理部１２あるいは記憶部１４に対して、ブロック毎のデータを読み出す（アドレッシング）ようにしてもよい。

次いで、ステップＳＴ１００２において、入力画像及び参照画像に基づいて、ブロック毎に動き判定指標値を算出する。
次いで、ステップＳＴ１００３において、動き一次判定を行う。具体例としては、実施の形態１と同様に、ブロック毎に、動き判定指標値が該当感度パラメータ以上であるか否かを判定する。ここで、動き判定指標値が該当感度パラメータ以上であれば、ステップＳＴ１００４へ移行して「動きあり（判定１）」と判定する。一方、動き判定指標値が該当感度パラメータ未満であれば、ステップＳＴ１００５へ移行して「動きなし（判定１）」と判定する。

次いで、ステップＳＴ１００６において、動き二次判定を行う。具体例としては、ブロック毎に、動き一次判定による「動きあり（判定１）」との判定が連続するフレーム数が、設定された連続フレーム数以上であるか否かを判定する。ここで、設定された連続フレーム数以上であれば、ステップＳＴ１００７へ移行して「動きあり（判定２）」と判定する。一方、設定された連続フレーム数未満であれば、ステップＳＴ１００８へ移行して「動きなし（判定２）」と判定する。
次いで、ステップＳＴ１００９において、ブロック毎に動き二次判定による動き判定結果２２を入出力部１３に出力する。なお、動き判定結果２２が「動きあり（判定２）」を示している場合にのみ当該動き判定結果２２を出力するとしてもよい。

以上のように、この実施の形態２によれば、画像を分割したブロックのうち、連続フレーム数（設定時間）以上連続して動きがあるブロックがあるかを判定するように構成したので、実施の形態１における効果に加え、動体の動きと、光のちらつきやゆらぎ、光源の点滅等とを区別することができる。

なお、実施の形態２では、ブロック毎の感度パラメータを用いて動き一次判定を行った後に、動きの連続性を判定する動き二次判定を行う場合について示した。これに対し、動き一次判定を行わず、動き二次判定のみを行うようにしてもよく、これによっても、簡易かつ安価な構成で、画像を分割した各ブロックにおける動き誤検知や動き検知漏れの抑制を図ることができる。

実施の形態３．
実施の形態２では、動き二次判定の判定基準として、連続フレーム数（設定時間）を用いた場合について示した。それに対し、実施の形態３では、動き二次判定の判定基準として、設定ブロック数を用いた場合について示す。すなわち、動き判定部１５は、一次判定結果において「動きあり」と判定されたブロックの数が設定ブロック数以上であるかを判定する動き二次判定を行う。これは、画像内の動体の大きさを識別することを目的としている。

ここで、画像内において、一次判定結果が「動きあり」と判定されたブロックの数が設定ブロック数以上である場合、「動きあり」と判定する。例えば、図１１に示すように、画像内に存在する人の大きさがその位置に関わらず４ブロック以上であり、小動物の大きさが１ブロックである場合、設定ブロック数を３にすることで、小動物等の小さな動体と人とを区別することができる。

なお、実施の形態３に係る監視カメラ１の基本的な構成は、図２に示す実施の形態１の監視カメラ１の構成と同様であり、異なる部分を中心に説明を行う。以降の説明では、監視カメラ１にて動き判定をする場合を中心に説明を行うが、実施の形態１と同様に、実施の形態３においても監視カメラ１の画像をネットワークレコーダ４へ入力し、入力した画像に基づいてネットワークレコーダ４にて動き判定してもよい。また、実施の形態１と同様に、実施の形態３においても監視カメラ１の画像を監視用ＰＣ３へ入力し、入力した画像に基づいて監視用ＰＣ３にて動き判定してもよい。

また、設定ブロック数を示す情報は、入出力部１３（設定ブロック数取得部）により設定用ＰＣ６から設定パラメータ２１として取得可能である。設定用ＰＣ６は、区別する動体の大きさに応じて、設定ブロック数を設定可能とする。図１１では、設定ブロック数を３とした場合を示したが、画像のブロック分割数や、区別する動体の大きさに基づく設定ブロック数の値は任意でよく、本発明を制限するものではない。

次に、実施の形態３における動き判定部１５の動き判定処理について図１２を用いて説明する。なお以下では、記憶部１４から設定パラメータ２１（感度パラメータ）を取得した場合について示す。

動き判定部１５の動き判定処理では、まず、ステップＳＴ１２０１において、入力画像及び参照画像を複数のブロックに分割する。なお、入力画像及び参照画像のブロック分割は、画像処理部１２あるいは記憶部１４で行うようにしてもよい。その場合、動き判定部１５は、ブロック分割された入力画像、ブロック分割された参照画像を取得する。また、動き判定部１５から画像処理部１２あるいは記憶部１４に対して、ブロック毎のデータを読み出す（アドレッシング）ようにしてもよい。

次いで、ステップＳＴ１２０２において、入力画像及び参照画像に基づいて、ブロック毎に動き判定指標値を算出する。
次いで、ステップＳＴ１２０３において、動き一次判定を行う。具体例としては、実施の形態１と同様に、ブロック毎に、動き判定指標値が該当感度パラメータ以上であるか否かを判定する。ここで、動き判定指標値が該当感度パラメータ以上であれば、ステップＳＴ１２０４へ移行して「動きあり（判定１）」と判定する。一方、動き判定指標値が該当感度パラメータ未満であれば、ステップＳＴ１２０５へ移行して「動きなし（判定１）」と判定する。

次いで、ステップＳＴ１２０６において、動き二次判定を行う。具体例としては、動き一次判定による「動きあり（判定１）」と判定されたブロックの数が設定ブロック数以上であるか否かを判定する。ここで、設定ブロック数以上であれば、ステップＳＴ１２０７へ移行して「動きあり（判定２）」と判定する。一方、設定ブロック数未満であれば、ステップＳＴ１２０８へ移行して「動きなし（判定２）」と判定する。
次いで、ステップＳＴ１２０９において、動き二次判定による動き判定結果２２を入出力部１３に出力する。なお、動き判定結果２２が「動きあり（判定２）」を示している場合にのみ当該動き判定結果２２を出力するとしてもよい。

以上のように、この実施の形態３によれば、動きがあるブロックの数が設定ブロック数以上であるかを判定するように構成したので、小動物等の小さな動体と人とを区別することができる。

実施の形態４．
実施の形態１−３では、画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎に動き判定を行う場合について示したが、この際、分割するブロックは均一ではなくてもよい。そこで、実施の形態４では、動き判定部１５（ブロック分割部）が、画像（入力画像及び参照画像）を分割した複数の領域において、別々の大きさのブロックに分割する場合について示す。

なお、実施の形態４に係る監視カメラ１の基本的な構成は、図２に示す実施の形態１の監視カメラ１の構成と同様であり、異なる部分を中心に説明を行う。以降の説明では、監視カメラ１にて動き判定をする場合を中心に説明を行うが、実施の形態１と同様に、実施の形態４においても監視カメラ１の画像をネットワークレコーダ４へ入力し、入力した画像に基づいてネットワークレコーダ４にて動き判定してもよい。また、実施の形態１と同様に、実施の形態４においても監視カメラ１の画像を監視用ＰＣ３へ入力し、入力した画像に基づいて監視用ＰＣ３にて動き判定してもよい。

また、画像を分割した複数の領域におけるブロックの大きさを示す情報は、入出力部１３（ブロック情報取得部）により設定用ＰＣ６から設定パラメータ２１として取得可能である。

図１３に実施の形態４におけるブロック分割方法の一例を示す。図３では画像を均一の大きさのブロックに分割したが、図１３では、監視カメラ１から遠い領域（ゾーンＡ）は、監視カメラ１に近い領域（ゾーンＢ）よりブロックを小さく設定している。これは、監視カメラ１から対象領域までの距離により被写体の大きさが違うためである。このように、画像内で動体の識別を行う際に、監視カメラ１と対象領域との距離を考慮してブロックの大きさを変えて分割することで、監視対象の画像内における位置に対し監視カメラ１から対象領域までの距離に対応した動き判定が行うことができる。

ここで、監視カメラ１から遠く離れて移動する物体と、監視カメラ１の近くを移動する物体とが同じ速度で移動している場合、画面内の見かけの移動距離は異なる。そのため、図１３において、監視カメラ１から遠い領域のゾーンＡに映っている人と、監視カメラ１に近い領域のゾーンＢに映っている人が、各々同じ速度で移動している場合、画面上のゾーンＡの人の動きは小さく、画面上のゾーンＢの人の動きは大きい。

もし、ブロックの大きさが画面内で均一である場合、人の動きが同じであれば、監視カメラ１に近い方の人の動きは大きく、監視カメラ１から遠い方の人の動きは小さくなるので、監視カメラ１からの距離を考慮することで被写体の動きを判定することができる。
それに対し、監視カメラ１からの距離に応じてブロックの大きさを変えることで、１ブロック間を同じ時間で移動させることができる。すなわち、同じ速度で人が移動する場合、監視カメラ１に近い方のブロック間を移動する時間で、監視カメラ１から遠い領域で移動することができる領域を１ブロックとする。これにより、監視カメラ１から近い方のブロックは監視カメラ１から遠い方のブロックに比べブロックの大きさが大きくなるが、両ブロック内を人が同じ速度で移動した場合に、同じ又は近い時間でブロックの区間を移動させることができる。
そして、監視カメラ１から近い方のブロック及び監視カメラ１から遠い方のブロックそれぞれで、個別の感度パラメータで動き判定指標値を判定することで、均一の大きさに分割したブロックと同様の動き判定を行うことができる。

なお、実施の形態４では、ゾーンＡとゾーンＢの２つの領域に分けてそれぞれのブロックの大きさを変えた場合について示したが、画像内におけるブロックの大きさは任意でよく、監視カメラ１から近い方を大きく分割し、遠い方を細かく分割してもよく、本発明を制限するものではない。

以上のように、この実施の形態４によれば、画像（入力画像及び参照画像）を分割した複数の領域におけるブロックの大きさを変えて、ブロック分割を行うように構成したので、監視対象の画像内における位置に対し監視カメラ１から対象領域までの距離に対応した動き判定が行うことができる。

実施の形態５．
実施の形態１−４では、設定用ＰＣ６により、設定パラメータ２１として、各ブロックにおける距離情報（ブロックに映っている対象領域と監視カメラ１との間の距離を示す情報）や、光影響情報（ブロックに映っている対象領域において光源の影響があるか否かや、その影響の度合い、影響の種類を示す情報）に応じて、感度パラメータを設定する場合について示した。それに対して、設定用ＰＣ６により設定パラメータ２１として距離情報を設定し、この距離情報を感度パラメータに変換して用いるようにしてもよい。なお、距離情報から感度パラメータへの変換は、設定用ＰＣ６で行ってもよいし、監視カメラ１で行ってもよい。また、実施の形態１と同様に、実施の形態５においても監視カメラ１の画像をネットワークレコーダ４へ入力し、入力した画像に基づいてネットワークレコーダ４にて動き判定してもよい。また、実施の形態１と同様に、実施の形態５においても監視カメラ１の画像を監視用ＰＣ３へ入力し、入力した画像に基づいて監視用ＰＣ３にて動き判定してもよい。ここで、監視カメラ１で上記変換を行う場合、入出力部１３に距離情報を取得する機能（距離取得部）を設け、入出力部１３、記憶部１４、動き判定部１５のいずれかに変換機能（検出感度取得部）を設ける。このように、ブロック毎に距離情報に応じた感度パラメータを設定することで、動き誤検知や動き検知漏れを抑制することができる。

なお、距離情報は、絶対値としての距離でもよいし、インデックス情報であってもよい。インデックス情報とは、例えば「遠」，「近」や、「遠」，「中」，「近」や、「距離１」，「距離２」，・・・，「距離Ｎ」等を示す情報である。また、「水平距離１」，・・・，「水平距離Ｎ」や、「垂直距離１」，・・・，「垂直距離Ｎ」や、二次元空間あるいは三次元空間を示す情報を用いてもよい。すなわち、監視カメラ１から対象領域までの距離を示す情報であれば任意でよく、本発明を制限するものではない。

また、設定用ＰＣ６により設定パラメータ２１として光影響情報を設定し、この光影響情報を感度パラメータに変換して用いるようにしてもよい。なお、光影響情報から感度パラメータへの変換は、設定用ＰＣ６で行ってもよいし、監視カメラ１で行ってもよい。ここで、監視カメラ１で上記変換を行う場合、入出力部１３に光影響情報を取得する機能（光影響情報取得部）を設け、入出力部１３、記憶部１４、動き判定部１５のいずれかに変換機能（検出感度取得部）を設ける。このように、ブロック毎に光影響情報に応じた感度パラメータを設定することで、光の影響による動き誤検知や動き検知漏れを抑制することができる。

なお、光影響情報の示す光の影響の種類の具体例としては、「ちらつき」，「ゆらぎ」，「点滅」等がある。そして、光影響情報としては、上記「ちらつき」，「ゆらぎ」，「点滅」の全ての情報を用いてもよいし、少なくとも１つ以上の情報を組み合わせて用いてもよい。また、直接光の光情報や、反射による間接光の光情報や人工光源（蛍光灯、電球やＬＥＤ等）の光情報やその他の光情報（上記光情報はいずれも、「ちらつき」，「ゆらぎ」，「点滅」のいずれかあるいは組み合わせ）でもよく、本発明を制限するものではない。

また、実施の形態３では、設定用ＰＣ６により、設定パラメータ２１として、設定ブロック数を設定する場合について示した。それに対して、設定用ＰＣ６により設定パラメータ２１として距離情報を設定し、この距離情報を設定ブロック数に変換して用いるようにしてもよい。なお、距離情報から設定ブロック数への変換は、設定用ＰＣ６で行ってもよいし、監視カメラ１で行ってもよい。ここで、監視カメラ１で上記変換を行う場合、入出力部１３に距離情報を取得する機能（距離取得部）を設け、入出力部１３、記憶部１４、動き判定部１５のいずれかに変換機能（設定ブロック数取得部）を設ける。このように、ブロック毎に距離情報に応じた設定ブロック数を設定することで、動き誤検知や動き検知漏れを抑制することができる。

以上のように、この実施の形態５によれば、ブロック毎に距離情報や光影響情報を設定し、これを感度パラメータや設定ブロック数に変換して動き判定に用いることで、動き誤検知や動き検知漏れを抑制することができる。

実施の形態６．
実施の形態６では、実施の形態１−５を組み合わせた場合について示す。以下に示す例では、動き一次判定として実施の形態１に示すブロック毎の感度パラメータに基づく動き判定を行い、動き二次判定として実施の形態２に示す連続フレーム数に基づく動き判定を行い、動き三次判定として実施の形態３に示す設定ブロック数に基づく動き判定を行う場合について示す。以降の説明では、監視カメラ１にて動き判定をする場合を中心に説明を行うが、実施の形態１と同様に、実施の形態６においても監視カメラ１の画像をネットワークレコーダ４へ入力し、入力した画像に基づいてネットワークレコーダ４にて動き判定してもよい。また、実施の形態１と同様に、実施の形態６においても監視カメラ１の画像を監視用ＰＣ３へ入力し、入力した画像に基づいて監視用ＰＣ３にて動き判定してもよい。

実施の形態６における動き判定部１５の動き判定処理について図１４を用いて説明する。なお以下では、記憶部１４から設定パラメータ２１としてブロック毎の感度パラメータを取得した場合について示す。

動き判定部１５の動き判定処理では、まず、ステップＳＴ１４０１において、入力画像及び参照画像を複数のブロックに分割する。なお、入力画像及び参照画像のブロック分割は、画像処理部１２あるいは記憶部１４で行うようにしてもよい。その場合、動き判定部１５は、ブロック分割された入力画像、ブロック分割された参照画像を取得する。また、動き判定部１５から画像処理部１２あるいは記憶部１４に対して、ブロック毎のデータを読み出す（アドレッシング）ようにしてもよい。

次いで、ステップＳＴ１４０２において、入力画像及び参照画像に基づいて、ブロック毎に動き判定指標値を算出する。
次いで、ステップＳＴ１４０３において、動き一次判定を行う。具体例としては、実施の形態１と同様に、ブロック毎に、動き判定指標値が該当感度パラメータ以上であるか否かを判定する。ここで、動き判定指標値が該当感度パラメータ以上であれば、ステップＳＴ１４０４へ移行して「動きあり（判定１）」と判定する。一方、動き判定指標値が該当感度パラメータ未満であれば、ステップＳＴ１４０５へ移行して「動きなし（判定１）」と判定する。

次いで、ステップＳＴ１４０６において、動き二次判定を行う。具体例としては、実施の形態２と同様に、ブロック毎に、動き一次判定による「動きあり（判定１）」との判定が連続するフレーム数が連続フレーム数以上であるか否かを判定する。ここで、連続フレーム数以上であれば、ステップＳＴ１４０７へ移行して「動きあり（判定２）」と判定する。一方、連続フレーム数未満であれば、ステップＳＴ１４０８へ移行して「動きなし（判定２）」と判定する。

次いで、ステップＳＴ１４０９において、動き三次判定を行う。具体例としては、実施の形態３と同様に、動き一次判定による「動きあり（判定２）」と判定されたブロックの数が設定ブロック数以上であるか否かを判定する。ここで、設定ブロック数以上であれば、ステップＳＴ１４１０へ移行して「動きあり（判定３）」と判定する。一方、設定ブロック数未満であれば、ステップＳＴ１４１１へ移行して「動きなし（判定３）」と判定する。なお、動き三次判定において、画像内で隣接（連続）して「動きあり（判定２）」と判定されたブロックの数が設定ブロック数以上であるか否かを判定するようにしてもよい。
次いで、ステップＳＴ１４１２において、動き二次判定による動き判定結果２２を入出力部１３に出力する。なお、動き判定結果２２が「動きあり（判定３）」を示している場合にのみ当該動き判定結果２２を出力するとしてもよい。

実施の形態７．
実施の形態１では、監視カメラ１から対象領域までの距離に応じた感度パラメータを用いて、動き判定を行う場合を示した。つまり、対象領域までの距離の基準点が、監視カメラ１の設置位置の場合である。
それに対して、実施の形態７では、基準点が監視カメラ１の設置位置ではない場合について示す。なお、基準点から対象領域までの距離に応じた感度パラメータを用いて動き判定を行うことは実施の形態１と同様である。以降の説明では、監視カメラ１にて動き判定をする場合を中心に説明を行うが、実施の形態１と同様に、実施の形態７においても監視カメラ１の画像をネットワークレコーダ４へ入力し、入力した画像に基づいてネットワークレコーダ４にて動き判定してもよい。また、実施の形態１と同様に、実施の形態７においても監視カメラ１の画像を監視用ＰＣ３へ入力し、入力した画像に基づいて監視用ＰＣ３にて動き判定してもよい。

図１５は、基準点と、基準点から対象領域までの距離との関係を説明する図である。以下では便宜上、対象領域は同じ間隔でブロックに分割されているとして説明するが、この限りではない。また、対象領域までの距離は、対象領域の中間点までの距離として説明するが、この限りではない。

図１５（ａ）は、実施の形態１で示した基準点が監視カメラ１の設置位置の場合を示す図である。この場合、基準点から対象領域ａまでの距離は、距離ｃである（５ブロック離れ）。また、基準点から対象領域ｂまでの距離は、距離ｄである（２ブロック離れ）。

図１５（ｂ）は、基準点が監視カメラ１の設置位置から最も遠い位置（監視カメラ１のフォーカスがあう最も遠い位置）の場合を示す図である。この場合、基準点から対象領域ａまでの距離は、距離ｄ’である（２ブロック離れ）。また、基準点から対象領域ｂまでの距離は、距離ｃ’である（５ブロック離れ）。

図１５（ｃ）は、基準点が、監視カメラ１の設置位置と、当該監視カメラ１から最も遠い位置との間の位置の場合を示す図である。この場合、基準点から対象領域ａまでの距離は、距離ｄである（２ブロック離れ）。基準点から対象領域ｂまでの距離は、距離ｄ’である（２ブロック離れ）。

基準点が監視カメラ１の設置位置ではない場合の具体例としては、画像内で監視カメラ１のフォーカスが最もあっている点、対象領域、ブロック、ゾーンが挙げられる（以降、ジャストフォーカス領域と称する）。

従来技術において、基準点をジャストフォーカス領域とする場合、以下の課題が発生する。
例えば、画像内で人がジャストフォーカス領域の近傍と遠方で同様に動く場合、感度パラメータをある一つの値に設定すると、ジャストフォーカス領域の近傍にいる人の動きは検知しやすく、ジャストフォーカス領域から遠方にいる人の動きは検知しにくいということが起こりうる。これは、被写体の模様の変化具合、監視する対象領域の画素レベルの変化具合等により動き判定を行う方式の場合、ジャストフォーカス領域の近傍にいる人では細かい模様等も見えるが、ジャストフォーカス領域より遠方にいる人では細かい模様等はつぶれて見えなくなるからである。これにより、ジャストフォーカス領域の近傍では人の動きが検知しやすく、一方、ジャストフォーカス領域から遠方の人の動きは検知しにくいということが起こる。よって、ジャストフォーカス領域から遠方の人の動きが検知されなくなってしまう場合があるという課題が生じてしまう。

上記課題を解決するため、動き検知の感度を上げる（異なる部分が少なくても「動きあり」と判定するようにする）方法が考えられる。しかしながら、この場合、人の動きではない小さな相違も、「動きあり」と判定する誤検知が増加してしまう。
また、上記課題を解決するため、動き検知の感度を下げる（信号レベル変化が少々あっても「動きあり」と判定しないようにする）方法も考えられる。しかしながら、この場合、人や監視対象の動きが検知されない検知漏れが増加してしまう。

次に、基準点が監視カメラ１の設置位置ではない場合での、当該基準点から対象領域までの距離に応じた感度パラメータを用いて動き判定する方法の具体例を以下に示す。なお以下では、実施の形態１と異なる部分を中心に説明する。

実施の形態７では、画像に対してジャストフォーカス領域に近い方とジャストフォーカス領域から遠い方とで異なる感度パラメータ（第１，２の感度パラメータ）を設定する。これにより、人が同様に動いた場合において、ジャストフォーカス領域に近い場合での動き判定指標値だけでなく、ジャストフォーカス領域から遠い場合での動き判定指標値についても、その値に応じて「動きあり」と判定することが可能である。

上記のように、実施の形態７では、ジャストフォーカス領域から対象領域までの距離による検出感度の違いを考慮して動き判定を行うようにするため、動き判定部１５（ブロック分割部）により画像を複数のブロックに分割し、設定用ＰＣ６によりそれぞれのブロック毎に対する感度パラメータを設定する。この際、設定用ＰＣ６は、各ブロックにおける対象領域とジャストフォーカス領域との距離に応じて感度パラメータを設定する。すなわち、ジャストフォーカス領域の近傍に存在する対象より、ジャストフォーカス領域から遠方に存在する対象の方が動き検知しにくいことから、ジャストフォーカス領域から遠方の感度パラメータを近傍の感度パラメータに比べより検知しやすい値に設定する。

また、ジャストフォーカス領域は、設定するのではなく、監視カメラ１が有するフォーカスレンズの位置又は画像処理部１２で画像処理された後の画像等から推定してもよい。

なお、感度パラメータは、設定用ＰＣ６により、各ブロックにおける距離情報（ブロックに映っている対象領域とジャストフォーカス領域との間の距離を示す情報）に応じて設定される。
また、設定用ＰＣ６により設定パラメータ２１として上記距離情報を設定し、この距離情報を感度パラメータに変換して用いるようにしてもよい。距離情報から感度パラメータへの変換は、設定用ＰＣ６で行ってもよいし、監視カメラ１で行ってもよい。ここで、監視カメラ１で上記変換を行う場合、入出力部１３に距離情報を取得する機能（距離取得部）を設け、入出力部１３、記憶部１４、動き判定部１５のいずれかに変換機能（検出感度取得部）を設ける。

また、実施の形態７の構成は、実施の形態１の構成と組み合わせて用いることができる。その場合、（１）監視カメラ１から対象領域までの距離、（２）ジャストフォーカス領域から対象領域までの距離、の双方に応じた感度パラメータを用いて動き判定を行えばよい。上記（１），（２）で述べた距離を変数として感度パラメータを規定してもよい。

なお、上記（２）のジャストフォーカス領域（基準点）から対象領域までの距離には、図１５（ｂ），（ｃ）に示すように２種類存在する。すなわち、ジャストフォーカス領域から対象領域までが、監視カメラ１から遠ざかる方向に離れる場合（図１５（ｃ）の距離ｄ）、ジャストフォーカス領域から対象領域までが、監視カメラ１へ近づく方向の場合（図１５（ｂ）の距離ｃ’，距離ｄ’、図１５（ｃ）の距離ｄ’）の２種類である。
そのため、上記（１）監視カメラ１から対象領域までの距離、（２−１）ジャストフォーカス領域から対象領域までが、監視カメラ１から遠ざかる方向に離れる場合の距離、（２−２）ジャストフォーカス領域から対象領域までが、監視カメラ１へ近づく方向の場合の距離、に応じた感度パラメータを用いて動き判定を行えばよい。上記（１），（２−１），（２−２）で述べた距離を変数として感度パラメータを規定してもよい。

実施の形態８．
実施の形態１では、監視カメラ１から対象領域までの距離に応じた感度パラメータを用いて動き判定を行う場合を示した。これに対して、実施の形態８では、監視カメラ１にズーム倍率を変化させる機能を設け、そのズーム倍率に応じて感度パラメータの自動設定（更新）を行う場合について示す。以降の説明では、監視カメラ１にて動き判定をする場合を中心に説明を行うが、実施の形態１と同様に、実施の形態８においても監視カメラ１の画像をネットワークレコーダ４へ入力し、入力した画像に基づいてネットワークレコーダ４にて動き判定してもよい。また、実施の形態１と同様に、実施の形態８においても監視カメラ１の画像を監視用ＰＣ３へ入力し、入力した画像に基づいて監視用ＰＣ３にて動き判定してもよい。

監視カメラ１は、ズームレンズによりズーム倍率を変える（ズームイン（望遠）及びズームアウト（広角））機能を有している。そして、検出感度取得部は、監視カメラ１によるズーム倍率に応じて、該当する感度パラメータの自動設定（更新）を行う。

まず、監視カメラ１がズームインを行った場合での感度パラメータの自動設定（更新）について説明する。
図１６（ａ）において、監視カメラ１から遠い領域であるゾーンＡの領域Ｃをズームインして拡大し、図１６（ｂ）に示す画像を得たとする。図１６（ｂ）のように監視カメラ１によりズームインを行うことで、監視カメラ１からの距離が近くなったのと同じような大きさに被写体が見える。すなわち、監視カメラ１のズーム倍率により、監視カメラ１からの距離が見かけ上変わることになる。そこで、検出感度取得部は、画面内の各ブロック又は各ゾーンにおいて、ズーム倍率に応じて感度パラメータを個々に更新させる。

ズーム倍率に応じた感度パラメータに更新する方法の具体例としては、（１）ズーム倍率に応じた閾値変換パラメータを各ブロック又は各ゾーンの個々の感度パラメータに乗じ、得られた感度パラメータを各ブロック又は各ゾーンに設定する方法がある。また、（２）ズーム倍率に応じた感度パラメータテーブルを参照して、各ブロック又は各ゾーンに対応する感度パラメータを設定する方法もある。

また、監視カメラ１がズームアウトを行った場合も上記と同様である。
ズームアウトにより画面が広角になると、監視カメラ１からの距離が遠くなったのと同じような大きさに被写体が見える。すなわち、監視カメラ１のズーム倍率により、監視カメラ１の距離が見かけ上変わることになる。そこで、検出感度取得部は、画面内の各ブロック又は各ゾーンにおいて、ズーム倍率に応じて感度パラメータを個々に更新させる。
ズーム倍率に応じた感度パラメータに更新する方法の具体例は、上記ズームインの場合と同様であり、その説明を省略する。

実施の形態９．
実施の形態１〜８において、被写体と監視カメラ１の距離を、センサを用いて測定するようにしてもよい。以降の説明では、監視カメラ１にて動き判定をする場合を中心に説明を行うが、実施の形態１と同様に、実施の形態９においても監視カメラ１の画像をネットワークレコーダ４へ入力し、入力した画像に基づいてネットワークレコーダ４にて動き判定してもよい。また、実施の形態１と同様に、実施の形態９においても監視カメラ１の画像を監視用ＰＣ３へ入力し、入力した画像に基づいて監視用ＰＣ３にて動き判定してもよい。

センサは、監視カメラ１に取り付けられた超音波センサであり、出力した超音波が被写体に反射して戻ってくるまでの時間差により、ブロック毎に被写体と監視カメラ１との距離を測定する。
なお、検出感度取得部は、センサにより測定されたブロック毎の距離に基づいて、画面内の各ブロック又は各ゾーンで当該距離に応じた感度パラメータを設定する。

各ブロックの測定では、所定の位置（例えばブロックの中央、角、その他代表位置、又は指定エリアに囲まれた領域）の画素又は指定の領域に対する距離（完全自動）を測定する。又は、監視画面の各ブロック内で監視者が指示した部分（画素又は指定の領域）に対する距離（半自動）を測定する。又は、エッジで囲まれた領域を被写体として所定の被写体に対する距離（指定被写体との距離）を測定する。又は、各ブロックに対して距離を測定できる方法であればよく、本発明を制限するものではない。

なお実施の形態９では、センサとして超音波センサを用いたが、赤外線センサやその他のセンサでもよい。すなわち、レーダ、音波や電波、信号波をセンサより発信し、被写体に反射されて戻ってくるまでの時間差により距離を測定できるものであればよく、本発明を制限するものではない。

また、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

この発明に係る監視カメラは、簡易かつ安価な構成で、画像を分割した各ブロックにおける動き誤検知や動き検知漏れの抑制を図ることができ、対象領域を撮影して得られた画像に基づき動き判定を行う監視カメラ等に用いるのに適している。

１ 監視カメラ、２ ネットワーク、３ 監視用ＰＣ、４ ネットワークレコーダ、５ モニタ、６ 設定用ＰＣ、１０ 撮影部、１１ 画像入力部、１２ 画像処理部、１３ 入出力部、１４ 記憶部、１５ 動き判定部、２１ 設定パラメータ、２２ 動き判定結果、３１ 処理画像。

この発明に係る監視カメラは、対象領域を撮影して画像を得る撮影部と、撮影部により得られた画像を複数のブロックに分割するブロック分割部と、ブロック分割部により分割されたブロック毎の検出感度を取得する検出感度取得部と、ブロック分割部により分割されたブロック毎に、検出感度取得部により取得された該当検出感度に応じて、動きの有無を判定する動き判定部と、動き判定部による判定結果を出力する出力部とを備え、検出感度取得部は、ブロックにおける対象領域と基準点との距離に応じて設定された検出感度を取得するものである。

Claims (18)

1. 対象領域を撮影して画像を得る撮影部と、
   前記撮影部により得られた画像を複数のブロックに分割するブロック分割部と、
   前記ブロック分割部により分割されたブロック毎の検出感度を取得する検出感度取得部と、
   前記ブロック分割部により分割されたブロック毎に、前記検出感度取得部により取得された該当検出感度に応じて、動きの有無を判定する動き判定部と、
   前記動き判定部による判定結果を出力する出力部と
   を備えた監視カメラ。
2. 前記動き判定部は、前記ブロック分割部により分割されたブロックのうち、設定時間以上連続して動きがあるブロックがあるかを判定する
   ことを特徴とする請求項１記載の監視カメラ。
3. 前記設定時間を示す情報を取得する設定時間取得部を備え、
   前記動き判定部は、前記設定時間取得部により取得された設定時間を用いる
   ことを特徴とする請求項２記載の監視カメラ。
4. 前記動き判定部は、前記ブロック分割部により分割されたブロックのうち、動きがあるブロックの数が設定ブロック数以上あるかを判定する
   ことを特徴とする請求項１記載の監視カメラ。
5. 前記設定ブロック数を示す情報を取得する設定ブロック数取得部を備え、
   前記動き判定部は、前記設定ブロック数取得部により取得された設定ブロック数を用いる
   ことを特徴とする請求項４記載の監視カメラ。
6. 前記画像を分割した複数の領域における前記ブロックの大きさを示す情報を取得するブロック情報取得部を備え、
   前記ブロック分割部は、前記ブロック情報取得部により取得されたブロックの大きさに従い、前記画像を複数の大きさのブロックに分割する
   ことを特徴とする請求項１記載の監視カメラ。
7. 前記ブロックにおける前記対象領域と自機との距離を示す情報を取得する距離取得部を備え、
   前記ブロック情報取得部は、前記距離取得部により取得された距離から前記ブロックの大きさを得る
   ことを特徴とする請求項６記載の監視カメラ。
8. 前記ブロックにおける前記対象領域と自機との距離を示す情報を取得する距離取得部を備え、
   前記設定ブロック数取得部は、前記距離取得部により取得された距離から前記設定ブロック数を得る
   ことを特徴とする請求項５記載の監視カメラ。
9. 前記検出感度取得部は、前記ブロックにおける前記対象領域と基準点との距離に応じて設定された前記検出感度を取得する
   ことを特徴とする請求項１記載の監視カメラ。
10. 前記基準点は、自機の設置位置である
    ことを特徴とする請求項９記載の監視カメラ。
11. 前記ブロックにおける前記対象領域と基準点との距離を示す情報を取得する距離取得部を備え、
    前記検出感度取得部は、前記距離設定部により取得された距離から前記検出感度を得る ことを特徴とする請求項１記載の監視カメラ。
12. 前記基準点は、自機の設置位置である
    ことを特徴とする請求項１１記載の監視カメラ。
13. 前記検出感度取得部は、前記ブロックにおける前記対象領域での光による影響に応じて設定された前記検出感度を取得する
    ことを特徴とする請求項１記載の監視カメラ。
14. 前記ブロックにおける前記対象領域での光による影響を示す情報を取得する光影響情報取得部を備え、
    前記検出感度取得部は、前記光影響情報取得部により取得された光による影響から前記検出感度を得る
    ことを特徴とする請求項１記載の監視カメラ。
15. 撮影するズーム倍率を可変とし、
    前記検出感度取得部は、前記ズーム倍率に応じて前記検出感度を更新する
    ことを特徴とする請求項１記載の監視カメラ。
16. 前記検出感度取得部は、センサにより測定された前記対象領域と自機との距離から、前記検出感度を得る
    ことを特徴とする請求項１記載の監視カメラ。
17. 対象領域を撮影して画像を得る撮影部と、
    前記撮影部により得られた画像を複数のブロックに分割するブロック分割部と、
    前記ブロック分割部により分割されたブロック毎の検出感度を取得する検出感度取得部と、
    前記ブロック分割部により分割されたブロック毎に、前記検出感度取得部により取得された該当検出感度に応じて、動きの有無を判定する動き判定部と、
    前記動き判定部による判定結果を出力する出力部と
    を備えた監視システム。
18. 撮影部が、対象領域を撮影して画像を得る撮影ステップと、
    ブロック分割部が、前記撮影部により得られた画像を複数のブロックに分割するブロック分割ステップと、
    検出感度取得部が、前記ブロック分割部により分割されたブロック毎の検出感度を取得する検出感度取得ステップと、
    動き判定部が、前記ブロック分割部により分割されたブロック毎に、前記検出感度取得部により取得された該当検出感度に応じて、動きの有無を判定する動き判定ステップと
    を有する動き判定方法。

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