CN104743419B - 图像监视装置以及电梯监视装置 - Google Patents

Abstract

图像监视装置处理由摄像部取得的图像，将某面上的闭合区域设为空间第一区域，将空间第一区域的铅垂上方空间设为空间第二区域，摄像部在空间第二区域内俯瞰空间第一区域，图像监视装置具备：第一特征部检测部，在映在图像上的空间第二区域即图像第二区域内检测对人物的一部分进行表示的第一特征部；第二特征部检测部，在映在图像上的空间第一区域即图像第一区域内检测对因人物而产生的空间第一区域的遮蔽或影子或映入进行表示的第二特征部；判定输出部，基于第一和第二特征部检测部的检测结果判定在空间第二区域内有人还是无人，至少将检测出第一和第二特征部作为必要条件判定为有人。在判定监视区域内有无人物时将漏报和误报抑制得较低。

Description

图像监视装置以及电梯监视装置

技术领域

本发明涉及图像监视装置以及对电梯轿厢内进行监视的电梯监视装置，尤其涉及例如对电梯轿厢内等的监视区域内的人物的有无进行判定的图像监视装置以及电梯监视装置。

背景技术

作为本技术领域的背景技术，在专利文献1中记载了如下内容：在图像内，将浮在空中的禁止区域设定为整体区，并且将禁止区域的正下方的地面或相当于地板的区域设定为脚底区，将检测出的物体像主体当中离脚底区最近的部分提取为人物像脚底部，在物体像主体与整体区重合、且人物像脚底部与脚底区重合的情况下，判定为侵入到作为对象的禁止区域。

另外，在专利文献2中记载了如下内容：基于在通过摄像装置进行摄像而得到的图像信号与乘用轿厢内未承载乘客时的图像信号之间的给定的区域(除了门的部分以外的区域)中存在给定的差异，判定为在轿厢内有乘客。

在先技术文献

专利文献

专利文献1：JP特开平7-21476号公报

专利文献2：JP特开2012-184080号公报

发明要解决的课题

然而，在专利文献1、2记载的技术中，存在如下问题。

此外，在本说明书中，将人(侵入者或进入者(以下，将两者合并称为侵入者))以及人以外的立体物统称为人物来进行说明。另外，将人物在给定的区域却判定为无人的情况称为漏报，且将人物不在给定的区域却判定为有人的情况称为误报。

首先，在像专利文献1那样将离检测出的人物像主体的脚底区最近的 部分设为人物像脚底部的技术中，是以始终能检测出人物像主体的全身作为前提的，因此具有如下课题：例如在不能检测出人物像主体的全身而只能检测出上半身的情况下，会错误判断人物像脚底部所在的场所，其结果是，会产生检测不出已侵入的人物这样的漏报、或者尽管未侵入却产生侵入这样的误报。

另外，在专利文献2中，在轿厢内的地板区域，基于与无人时的图像之间存在差异这一情况而判定为了有人物。而且，相当于出入口的区域，如果门开着则无论有没有人都会与无人时的图像产生大的差异，所以设为了预先进行屏蔽(mask)而不考虑图像间的差异，且主要评价了轿厢内的地板区域中的差异。在此，多数情况下，轿厢内通过天花板照明而从上方进行照明，因此较之于人物头部，地板附近更易于变暗。故而，在像专利文献2那样进行仅着眼于地板区域的处理，会忽视人物上半身的易检测的信息，存在难以进行稳定的人物检测这样的课题。另外，如果谋求人物检测的稳定性而调整参数等，则具有会产生尽管人物不存在却进行有人判定这样的误报的课题。

发明内容

本发明鉴于这样的课题而提出，其目的在于，提供例如在对电梯轿厢内等的监视区域内的人物的有无进行判定时能将漏报和误报抑制得较低的图像监视装置以及电梯监视装置。

用于解决课题的手段

为此，本发明的图像监视装置例如是对由摄像部取得的图像进行处理的图像监视装置，在该图像监视装置中，将某面上的闭合区域设为空间第一区域，将所述空间第一区域的铅垂上方的空间设为空间第二区域，该摄像部被设置为在所述空间第二区域内俯瞰所述空间第一区域，所述图像监视装置的特征在于，具备：第一特征部检测部，其在将映在所述图像上的所述空间第二区域设为图像第二区域的情况下，在所述图像第二区域内检测对人物的一部分进行表示的第一特征部；第二特征部检测部，其在将映在所述图像上的所述空间第一区域设为图像第一区域的情况下，在所述图像第一区域内检测对因所述人物而产生的所述空间第一区域的遮蔽或影 子或映入进行表示的第二特征部；以及判定输出部，其基于所述第一特征部检测部和所述第二特征部检测部的检测结果来判定在所述空间第二区域内是存在所述人物即有人还是不存在所述人物即无人，并且至少将检测出所述第一特征部和所述第二特征部作为必要条件而判定为有人。

另外，本发明的电梯监视装置例如具备所述图像监视装置、所述摄像部、以及接受所述判定输出部的判定结果的输入来对电梯进行控制的电梯控制部，所述空间第二区域是电梯轿厢内的空间，所述空间第一区域是所述电梯轿厢的地板，所述摄像部是设置于所述电梯轿厢内的监视摄像机。

发明效果

根据本发明，在例如对电梯轿厢内等的监视区域内的人物的有无进行判定时，能将漏报和误报抑制得较低。

附图说明

图1是表示实施例1的摄像部的设置形态的例子和由摄像部得到的图像的例子。

图2是人物位于区域1a内外的情况下的立体图、以及由摄像部得到的图像的例子。

图3是基于摄像部的电梯轿厢内的图像的例子。

图4是电梯轿厢内有人的情况和无人的情况的例子。

图5是电梯监视装置的一构成例。

图6是在判定输出部中进行第一特征部和第二特征部的产生场所的匹配性的确认的情况的例子。

图7是人物不存在于电梯轿厢内的判定例。

图8是电梯轿厢内的区域设定的例子。

图9是在天花板角落和稍靠中央设置摄像部而获取到的图像的例子。

图10是电梯监视装置的动作的流程图的例子。

图11是轿厢内构造图的例子。

图12是第一特征部检测的一例。

图13是处理内核为3×3的情况的例子。

图14是模板的获取例。

图15是实施例1至实施例6的构成例。

图16是将区域1a、区域2a、区域1b、区域2b、第一特征部6以及第二特征部7的关系进行了总结的例子。

具体实施方式

参照附图来说明本发明的实施例。此外，在各图以及各实施例中，对相同或类似的构成要素赋予相同的符号，并省略说明。

(实施例1)

[原理说明]

以下，说明本发明的图像监视装置以及利用了该图像监视装置的电梯监视装置的一实施例。图1是表示实施例1的摄像部的设置形态的例子和由摄像部得到的图像的例子。图1(a)是立体图，是表示实施例1的摄像部3的设置形态的图。在图1(a)中，例如以虚线示出了地板等的某面上的闭合的区域1a(空间第一区域)。区域1a(空间第一区域)既可以是平面也可以是曲面。另外，在三维空间上，将相当于区域1a的铅垂上方的空间作为区域2a(空间第二区域)，并以斜线来示出。而且，位于区域2a的空间内的摄像部3被设置为对区域1a进行俯瞰。

图1(b)是由摄像部3得到的图像的例子。以虚线表示的区域1b是映出了区域1a的区域。而且，斜线区域2b是映出了区域2a的区域。在该图像中，区域2b还包含区域1b。区域2b称为图像第二区域，区域1b也称为图像第一区域。

图2是人物位于区域1a内外的情况下的立体图、以及由摄像部得到的图像的例子。图2(a1)是人物5位于区域1a外的情况下的立体图，图2(b1)示出了人物5位于区域1a内的情况下的立体图。另外，图2(a2)是以摄像部3来拍摄出图2(a1)的状况的图像，图2(b2)是以摄像部3来拍摄出图2(b1)的状况的图像。如已经说明的，在本说明书中人物5包含人以及人以外的立体物，在图2中示出了人的情况。以矩形表示的6示出了在区域2b内对表示人的头部等人物5的一部分的特征部进行检测并保存的状态，标记为第一特征部6。即使人物5为人以外的物体，只要是立体物就会产生具有曲线或折线的轮廓，因此在此情况下，这成为第一特征部6。以曲线表示的7是在区域1b内因人物5位于区域1a而产生的、由人物5的脚部导致的区域1a的部分的遮蔽或影子或映入等。将其称为在区域1b内因人物5而产生的第二特征部7。而且，在检测出第一特征部6和第二特征部7(第一特征部6与第二特征部7同时存在)的情况下，能判定为在区域1a(区域2a)内存在人物5。如此，如果对是否产生第一特征部6和第二特征部7进行计测，则即使不对从人物5的头部至脚底的全身进行连结而切取出来，也能准确地判断在区域1a(区域2a)内是否存在人物。

在此，在图16中总结区域1a、区域2a、区域1b、区域2b、第一特征部6以及第二特征部7的关系。区域1a是存在于三维空间的区域，还表示为空间第一区域，地板或地面相当于该区域。由摄像部3对区域1a进行拍摄而二维空间化后的区域是区域1b，也表示为图像第一区域。另外，第二特征部7是人或立体物在区域1b上产生的遮蔽或影子、映入所形成的轮廓。另一方面，区域2a是存在于三维空间的区域，还表示为空间第二区域，位于地板或地面的上方的空间相当于该区域。由摄像部3对区域2a进行拍摄而二维空间化后的区域是区域1b，也表示为图像第二区域。另外，第一特征部6是人物头部或其他立体物所形成的曲线或折线状的轮廓产生于区域2b的部分。

图3是基于摄像部的电梯轿厢内的图像的例子。图3是以电梯轿厢的地板8为区域1a、以电梯轿厢内的空间为区域2a，由在区域2a内对区域1a进行俯瞰而设置的摄像部3得到的图像。例如使用监视摄像机来作为摄像部3。电梯轿厢由地板8、天花板以及4个壁即壁9至壁12构成。而且，在壁10存在作为出入口的门16。在此，将壁9与壁10的交线设为13，将壁10与壁11的交线设为14，且将壁11与壁12的交线设为15。壁9和壁12所形成的交线以及天花板处于图3所示的图像的视野外。在实际空间上，门16是长方形，沿门16的铅垂方向延伸的左右的二边、以及交线13至15是沿电梯的升降路径的长边方向(以下，称为升降路径方向)延伸的平行的线段，但在图3所示的图像中，因透视变换而未表现为平行。但是，上述讲述的线段在实际空间上彼此平行且与升降路径方向一致。故而，在图3的图像上，例如将交线13和交线14进行延长而相交的点17是升 降路径方向的无限远点，成为消失点17。在本说明书中，在由摄像部3得到的图像中，将该消失点17称为电梯的升降路径的长边方向的消失点17。

区域2b可以设为由摄像部3得到的图像整体，但作为其他的例子，也可以在从消失点17起朝着地板8引出任意的射线时，将射线所能经过的范围(即从图3的图像之中将壁9和壁12排除后的区域)设为区域2b。其理由如下。首先，电梯轿厢的上方被天花板限制。在此，天花板是与地板8相同的四边形，如果将摄像部3设置于天花板的四个角落当中的一个角落，则消失点17与摄像部正下方的视野外的地板角落在画面上一致。如此，将成为死角的区域也包含在内，垂直地站立在地板8上的人物不能表现在图3所示的图像上的壁9和壁12的范围内。因此，在此情况下，图像第二区域(区域2b)可以设为从图3的图像之中排除了壁9和壁12后的区域。由此，能防止因在壁9和壁12出现的噪声而发生误判定的可能性。另外，图像第一区域(区域1b)是排除死角部分后的地板8的区域。此外，如已说明的那样，在图像第二区域(区域2b)中也包含地板8的区域。

图4是在电梯轿厢内有人的情况和无人的情况的例子。图4(a)是在电梯轿厢内存在人物5的情况的图像，图4(b)是在电梯轿厢内不存在人物5的情况的图像。在每个图像中均是在图像内存在人物5，第一特征部6也存在于图像内。但是，在图4(a)中，在地板8上，因人物5的脚底遮蔽了地板8的一部分或影子落在地板8上或在地板8上发生映入等，从而产生了第二特征部7。因此，在此情况下，能判定为人物5存在于电梯轿厢内。另一方面，在图4(b)中，在地板8上没有第二特征部7，因此能判定为人物5存在于电梯轿厢外。

[装置构成的说明]

图5示出电梯监视装置的一构成例。电梯监视装置具有：摄像部3、图像处理部18、以及区域设定工具19。而且，图像处理部18作为图像监视装置起作用，且具有：第一特征部检测部20、轿厢内构造图保存部21、第二特征部检测部22、以及判定输出部23。此外，区域设定工具19不是始终需要，只要在摄像部3的设置时与摄像部3连接来创建轿厢内构造图 且使其保存至轿厢内构造图保存部21即可。或者，也可以在图像处理部18内设置暂时存储图像的存储器并在存储了摄像部3所获取的图像后，将区域设定工具19与图像处理部18连接来创建轿厢内构造图。

在此，轿厢内构造图是在由摄像部3获取的图像之中确定了图像第一区域(区域1b)和图像第二区域(区域2b)的范围的图像。

在电梯监视装置的监视动作中，由摄像部3得到的电梯轿厢内的图像由第一特征部检测部20和第二特征部检测部22进行解析。

第一特征部检测部20参照轿厢内构造图保存部21所保存的轿厢内构造图，在区域2b即相当于地板8、包含门16的壁10、以及壁11的区域中，对表示人物5的一部分的第一特征部6进行检测，并在从摄像部3依次送来的连续的图像序列中追踪第一特征部6的位置的变化。作为人物5的第一特征部6，能使用轮廓线的曲线部或折线部。这是由于，射出光、开闭的门边缘的轮廓大多由单纯的直线来形成，与之相对，在作为地板8上的立体物的人物5的轮廓中包含曲线部或折线部。作为第一特征部，例如检测头部或肩部等人物5的一部分即可，不必检测全身，因此较之于必须检测全身的方式，能提高检测精度。

第二特征部检测部22同样地参照轿厢内构造图，对区域1b即与地板8上的人物5相对应的痕迹，例如，表示因人物5存在于地板8上而产生的地板8的部分的遮蔽或影子或映入的第二特征部7进行检测。更具体而言，以在保证了没有人物5时拍摄到的地板8的图像作为基准，将与摄像部3新获取的图像之间的亮度分布的差、或者轮廓的差异设为第二特征部7。此外，作为第二特征部7，如果使用轮廓，则难以受到图像的亮度变化的影响。第二特征部7也可以说是示出区域1b内的人物5的脚底等的痕迹的部分。第二特征部7不必作为与第一特征部6连续的区域而被检测，因此较之于必须检测全身的方式，能提高检测精度。

此外，轿厢内构造图保存部21可以内置于第一特征部检测部20或第二特征部检测部22。

判定输出部23确认有无由第一特征部检测部20检测出的人物5的第一特征部6、以及由第二特征部检测部22检测出的第二特征部7，在它们同时存在的情况下，判定为在电梯轿厢内存在人物，在不同时存在的情况 下，判定为在电梯轿厢内不存在人物。然后，输出有人信号或者无人信号来作为判定结果。

此外，判定输出部23可以设为：除了检测出第一特征部6和第二特征部7(即，两者同时存在)这样的条件之外，还进行这些特征部的产生场所的匹配性的确认。

图6是在判定输出部中进行第一特征部和第二特征部的产生场所的匹配性的确认的情况的例子。在判定输出部23中，进行第一特征部6和第二特征部7的产生场所的匹配性的确认的情况如下。例如，如图6(a)和图6(b)所示，在从第一特征部检测部20检测出的第一特征部6的中心起连结消失点17的线段24的范围内存在第二特征部检测部22检测出的第二特征部7的情况下，可以说第二特征部7与第一特征部6相对应，因此可以说两者的位置能取得匹配，能判定为在电梯轿厢内存在人物。在此，线段24是从第一特征部6起指示升降路径的延伸的方向即在实际空间中铅垂的方向的线段。此外，尽管在此设想了从第一特征部6的中心起连结消失点17的线段24，但不限于第一特征部6的中心，也可以使用从第一特征部6的任意的场所起连结消失点17的线段24来进行判断。

图7是表示人物不存在于电梯轿厢内的判定例。在图7(a)的例子中，在连结第一特征部6与消失点17的线段24的范围外，会发生日照等照明25所致的反射26，将该反射26检测为第二特征部26。该情况下，第一特征部6与第二特征部26不对应，无法取得匹配，因此能判定为人物5不存在于轿厢内。在图7(b)的例子中，因日照等照明27，壁11局部变亮，即使检测到第一特征部28，在线段24的范围内也没有第二特征部7，因此由第一特征部检测部20和第二特征部检测部22检测出的特征不对应，因而无法匹配，因此，能判定为在电梯轿厢内不存在人物5。

此外，在是不存在从外部照向电梯轿厢内的日照的电梯的情况下，能省略判定输出部23所执行的匹配性的确认。在这样的环境下，在检测出第二特征部7的情况下，能确信地决定为是由电梯轿厢内的人物5导致的第二特征部7。在此情况下，省略是否为上述那样的线段24的范围的判定，如果检测出第一特征部6、且在地板8的区域内有第二特征部7，则能判定为在电梯轿厢内存在人物5。即，如果检测出第一特征部6和第二特征 部7，则不管第一特征部6与第二特征部7的位置关系如何，都能判定为在电梯轿厢内存在人物5。

在此情况下，关于有无第二特征部7的指标，在地板8的区域内，计算无人时的基准图像与当前图像的每个像素的亮度差，对给定的阈值以上存在差异的像素的数目进行计数，并基于计数值超过了给定的阈值这一情况，能认为具有第二特征部7。

另外，作为其他的有无第二特征部7的指标，对从当前图像中检测出的轮廓即基准图像中没有的轮廓的量进行计数，并基于超过给定的阈值这一情况，能认为具有第二特征部7。轮廓的量例如能通过在对基准图像以及当前图像以Sobel滤波器等的像素间的差分或者微分来强调边缘(也称为轮廓)后进行二值化而将相当于边缘的区域的超过二值化阈值的像素数设为轮廓的量。

如此，本发明的电梯监视装置将存在第一特征部6、且产生了第二特征部7来作为用于判定为在电梯轿厢内存在人物5的必要条件。故而，较之于仅以在地板上是否检测到脚部来判定人的有无的方式，能简化第二特征部7的检测方法来使检测容易，因此能使漏报减少，从而良好地动作。另外，以认定为脚底候补的条件如上所述以边缘的像素数为指标等进行这样的简化后的结果是，即使针对相对于地板8的若干反射等的噪声存在第二特征部7的误检测(过检测)，也由于会与第一特征部6一起进行最终判断，因此能抑制由人物5的误检测(过检测)导致的误报。

进而，如上所述，如果以消失点17为基准来取第一特征部6与第二特征部7的位置的匹配，则即便针对由日照等导致的强反射也能抑制误报。

另外，在实施例1的电梯监视装置中，如图15所示，可以设为具有接受判定输出部23中的判定结果的输入来控制电梯的未图示的电梯控制部。

接下来，说明具有图5所示的点指示部29和图创建部30的区域设定工具19。区域设定工具19无需始终嵌入在本发明的电梯监视装置中，例如能构筑在便携式电脑等具备监视器(未图示)、键输入设备或指示设备等输入接口(未图示)、运算器(未图示)、以及存储器(未图示)的便携式终端中。

图8是电梯轿厢内的区域设定的例子。在电梯轿厢内设置了摄像部3后，至少一次将区域设定工具19与摄像部3连接。如此，例如得到图8所示那样的电梯轿厢内的影像，并将其显示于区域设定工具19的监视器。然后，使用点指示部29的输入接口，依次指示作为门16的四角落的点31至34，并在图创建部30的存储器中获取图像中的各点的坐标值。在此，门16本来是长方形，但因摄像部3的成像作用而被透视变换，如上所述其宽度朝着升降路径下方而逐渐变窄。接下来，在图创建部30的运算器中计算对点31和点34进行连结的直线与对点32和点33进行连结的直线的交点，该点成为消失点17。

图9是在天花板角落和稍靠中央处设置摄像部而获取的图像的例子。

在图8的例子中，电梯的天花板是正方形或长方形，在由与有门16的壁10相对置的壁12、其相邻的壁9、以及天花板形成的角落设置有摄像部3。在这样的情况下，与天花板形状相同的地板的角落中至少三点在图像的视野内，因此将这三点分别设为点35至37，使用点指示部29的输入接口来依次指示，并获取至存储器。如此在将摄像部3设置于长方体的电梯轿厢的天花板角落而获取到的图像中，图像视野之外的地板的角落与消失点17一致。图9(a)示出该情况。即，所述图像视野之外的第四个角落与消失点17一致。点图案所示的区域即40是摄像部3的死角区域40。基于透视投影变换，死角区域40放大得比实际大。另外，将对消失点17和点35进行连结的直线与图像视野的框相交的点设为41，并将对消失点17和点37进行连结的直线与图像视野的框相交的点设为42。通过以上的设定处理，在由点41、消失点17、点42形成的角的内侧且除了位于图像外的死角区域40以外的区域成为区域2b，地板8的区域成为区域1b。此外，在区域2b中还含有地板8的区域。地板8的区域是由消失点17、点35至37形成的四边形之中的除了位于图像外的死角区域40以外的区域。如前所述，壁9和壁12在区域2b外。

另外，如果将摄像部3设置于比所述天花板的角落更向中央方向移动的位置来得到图像，则成为图9(b)所示。在此情况下，根据点31至34计算出的消失点17与位于死角区域40的一个地板角落不一致。故而，必须能将表示位于死角区域40的一个地板角落的点43设想在图像的视野外 来构成该位置。在此情况下，必须调整点43的位置，使对点35和点43进行连结的线段与地板边缘38一致，并使对点37和点43进行连结的线段与地板边缘39一致。然后，与基于图9(a)进行说明时同样，确定区域2b和区域1b。但该情况下，难以利用消失点17来排除壁9和壁12的区域，因此将区域2b设为画面整体。

在现实的摄像部3中，由于透镜的桶形失真，不会有与图3或图9那样的作图完全一致的情况。但是，如果在对桶形失真进行校正后进行图像处理，则能消除这样的不一致。但在本实施例的电梯监视装置中使用的多数情况下，因桶形失真而产生的与作图之间的偏差对检测精度造成的影响不是很大，因此即使作图因桶形失真而产生一些偏差，也不成问题。

通过以上说明的区域设定工具19的作用来创建轿厢内构造图。在轿厢内构造图的创建后，能使区域设定工具19暂时地连接至轿厢内构造图保存部21来进行保存。对第一特征部检测部20和第二特征部检测部22而言，区域2b和区域1b以外的区域是处理对象外的区域。因此，在不属于这些区域的任一个的壁9和壁12内，即使产生基于射出光的轮廓，也不会对第一特征部检测部20、第二特征部检测部22、和判定输出部23造成任何影响，误检测不会发生。

[处理流程的说明和轿厢内构造图的例子]

图10是电梯监视装置的动作的流程图的例子。使用图10的流程图来说明基于以上说明的构成的本实施例的电梯监视装置的动作。本实施例的电梯监视装置的一例是通过电源接通来开始处理，并进行存储器初始化处理(步骤s40)。接下来进行轿厢内构造图创建(步骤s41)，但这也可以下载由区域设定工具19创建的各点(点31至37、消失点17、点41、点42)的坐标数据并基于此来创建轿厢内构造图，或者，还可以下载由区域设定工具19创建的轿厢内构造图。轿厢内构造图例如能设为图11所示的数字图像。在此，例如对纯白色的区域分配了0，对斜线区域分配了196，对点区域分配了255的数值，255的区域是区域1b，196以上的区域(包含255的区域)是区域2b。

以上的步骤是前处理步骤，在实际运行中，按动态图像的每个循环来重复步骤s42至步骤s48的动作，在步骤s49中，设只有在检测到电源的 断开或结束中断的情况下才会结束，在这以外的情况下返回至图像获取(步骤s42)。第一特征部检测(步骤s43)和第二特征部检测(步骤s44)分别由第一特征部检测部20和第二特征部检测部22进行，但在以电脑等软件来依次进行的情况下能够设计为无论哪个都能先实施。在第一特征部检测和第二特征部检测结束后，由判定输出部23基于第一特征部6和第二特征部7的检测结果来综合判定是否有人，在检测到第一特征部6和第二特征部7两者的情况下，或者，进而根据需要使用消失点17验证至两者的位置的匹配性而判定为有人的情况下，作为‘真’而成为有人判定(步骤s47)。另一方面，在未检测到第一特征部6或第二特征部7情况下，或者，尽管进而根据需要检测到两者但验证至位置的匹配而无法取得匹配的情况下，判定为无人而成为无人判定(步骤s46)。判定输出部23在判定输出(步骤s48)中输出前段的步骤s47或步骤s46的结果。

[第一特征部和第二特征部的检测例]

接下来，说明在第一特征部检测部20中检测人物并保存第一特征部的一例。图12是第一特征部检测的一例，是表示人物检测的一例的示意图。图12(a1)、图12(a2)、图12(a3)是人物44A、44B、44C从电梯入口进行搭乘时的时间序列数字图像的例子，从图12(a1)至图12(a3)，时间逐渐经过。尽管图12(a1)至图12(a3)所表示的人物是同一人物，但亮度图案随时间经过而逐渐变化，因此为了方便说明而命名为44A、44B、44C。

图12(b1)是图12(a1)的图像(也称为帧)和图12(a2)的图像的每个像素的亮度差分绝对值所组成的图像，是所谓的帧间差分图像。示出了虚线所示的人物44A和实线所示的人物44B与帧间差分的区域(格子图案区域)的关系。同样，图12(b2)是图12(a2)的图像与图12(a3)的图像的帧间差分图像，示出了虚线所示的人物44B和实线所示的人物44C与帧间差分的区域(格子图案区域)的关系。图12(b1)和图12(b2)可以是灰度图像，也可以是以适当的阈值进行了二值化后的图像。作为适当的阈值，在图12(b1)和图12(b2)所表示的人物中，不必一定要连结全身来进行检测。但是，头部、肩部、腰部等曲线或折线的轮廓过于分裂，甚至到不能识别为是曲线或折线那种程度，因此最好将阈值确定为固 定至不细分到上述程度而能够进行检测的值。以后，将其表现为在不细分至不适当的程度的情况下进行检测的阈值。在比人物的轮廓线更靠内侧的图案中缺乏亮度的差异的情况下，在二值化后的图12(b1)和图12(b2)的图案中有时会开孔，但在本实施例的检测中无影响。

图12(c1)的提取图案44D和图12(c2)的提取图案44E分别是对图12(b1)和图12(b2)的提取图案(由格子图案区域所示的区域)施加膨胀处理或最大值处理而得到的图案。如果图12(b1)和图12(b2)是二值化后的图像则进行膨胀处理，在是灰度图像的情况下进行最大值处理。

图13是处理内核为3×3的情况的例子。膨胀处理例如在图13所示那样的处理内核中参照相邻像素来进行。图13中，在处理内核为3×3的情况下，对于原始图像，参照与关注像素C相邻的像素(赋予了1～8的像素)，根据这些值来确定变换后的图像中的关注像素C的值。所谓的4连结膨胀处理的情况是以下处理：如果关注像素C为0(非物体)且在与之相邻的赋予了2、4、6、8中的任一编号的像素中只要有一个为255(物体)，则将关注像素C置换为255(物体)。另外，所谓的8连结膨胀处理的情况是以下处理：如果关注像素C为0(非物体)且在与之相邻的赋予了1、2、3、4、5、6、7、8中的任一编号的像素中只要有一个为255(物体)，则将关注像素C置换为255(物体)的处理。

最大值处理也参照图13所示那样的相邻像素来进行。所谓的4连结最大值处理的情况是将关注像素C和与之相邻的赋予了2、4、6、8中的任一编号的像素的最大亮度值设为关注像素C的值的变换处理。另外，所谓的8连结最大值处理的情况是将关注像素C和与之相邻的赋予了1、2、3、4、5、6、7、8中的任一编号的像素当中的最大值设为关注像素C的值的变换处理。通过膨胀处理或最大值处理，物体和其周边的亮度值会较大膨胀。

此外，该255(物体)的像素是指存在某些物体的像素，是人物候补。

接着膨胀处理或最大值处理，进行图像间逻辑乘法处理或图像间最小值处理。

在图12(c1)和图12(c2)为二值化后的图像时进行图像间逻辑乘 法处理，在为灰度图像时进行图像间最小值处理。图像间逻辑乘法是指，仅在图12(c1)和图12(c2)的对应的像素两者均是255(物体)的情况下，将该像素设为255(物体)，在这以外的情况下设为0(非物体)，通过上述处理，所输出的图像是二值图像。图像间最小值处理是指以图12(c1)和图12(c2)的对应的像素的亮度小的一方的值进行变换的处理，通过上述处理，输出图像是灰度。在此情况下，进而需要以适当的阈值进行二值化。在此，适当的阈值既可以是以判别分析法求出的阈值，也可以像其他上述那样选择在不细分至不适当的程度的情况下进行检测的阈值。

图12(d1)的格子图案区域是图12(c1)的提取图案44D与图12(c2)的提取图案44E的图像间逻辑乘法处理或图像间最小值处理后的二值化图像。制作图12(d1)的格子图案区域时的适当的阈值是指，不将图12(d1)所示的物体细分至不适当的程度，另外，优选设为不过于低而掩埋在噪声中的程度的值，例如可以通过判别分析法来进行选择。通过以上的处理，输出成为二值图像，接下来进行标签处理。

标签处理是对二值化后的图像进行的处理，是将满足4连结或8连结的条件的像素组视作一个物体米赋予一个标签的处理。通过标签处理，能描绘与物体(人物)外接的外接矩形。图12(d2)中的矩形45是以上说明的一系列处理的结果所检测出的物体(人物)的外接矩形。如此检测出的物体(人物)如图12(d3)所示，与图12(a1)至图12(a3)的3个时间序列图像的中间的图像即图12(a2)的物体(人物)的位置大概一致。

以上，示出了第一特征部检测部20对具有第一特征部的人物候补进行检测的一例。接下来，从检测出的人物候补之中，检测头部、肩部、腰部等具有曲线或折线状的轮廓的部分。然后，进而，为了遍历不断进展中的时间序列图像来保存第一特征部，使用以第一特征部为模板的模式匹配技术。作为模式匹配技术，有使用周知的相关运算的技术(归一化相关法)、以使对应的像素值的差异绝对值的总和为最小的方式来进行探查的技术。

图14是模板的获取例。图14(a)是在外接矩形45的人物中检测出作为第一特征部来检测并保存的区域即矩形46(模板获取范围)的例子。基于矩形46所具有的坐标，从图14(b)所示的时间序列图像中作为模板来获取的图像在图14(b)中是虚线矩形46所示的部分图像。矩形46的 确定方法例如可以是为了检测头部而预先确定为外接矩形45的上部的给定的面积。或者，可以选择人物的轮廓密集地集中的区域。图14(b)的人物44B为了表现方便而以格子图案来表示，但实际上是因被拍摄对象的凹凸或色彩而导致的浓淡图像。为此，如果实施熟知的轮廓检测处理，则例如提取图14(c)所示那样的曲线部或折线部多的轮廓。也可以以该轮廓密集的部分为中心，获取预先决定的大小的图像来作为模板。电梯轿厢内的图像由于由摄像部3从上方进行拍摄并从上方进行照明，所以一般而言，头部较之于脚底更精细且对比度更高，因此，轮廓也更易于密集地提取。作为检测轮廓的滤波器，例如有图14(d)所示的Sobel滤波器。如果依次施加这些滤波器并求取所得到的轮廓的逻辑加法，则浓淡图像的轮廓将得到以45度为间隔的8种的360度方向的近似轮廓。

矩形46相当于第一特征部，因此第一特征部检测部20输出有无检测出表示人物的一部分的第一特征部46和第一特征部46的坐标等位置信息。以上，以想要搭乘的人物为例，说明了第一特征部检测部20所进行的处理的具体例。

针对第二特征部检测部22的处理，在图像第一区域(区域1b)即地板8的范围内，例如使用Sobel滤波器等来检测由于因人物的存在而产生的遮蔽、影子、映入等而出现的轮廓。其成为第二特征部。第二特征部检测部22输出有无检测出第二特征部和第二特征部的坐标等位置信息。

(实施例2)

接下来，参照图15来说明电梯监视装置的实施例2。实施例2的电梯监视装置具有：摄像部3、图像处理部18、电梯控制部47、以及轿厢内操作盘48。

由于电梯故障或地震等不可预测的事态，存在利用者想与电梯管理者直接取得联络的情况。此时，电梯轿厢内的利用者通过按下轿厢内操作盘48的紧急通话按钮，从而能与电梯管理者直接对话。但是，在多数情况下，紧急通话按钮被利用者误操作的情况多。错误按下紧急通话按钮的利用者大多会直接走出电梯轿厢外。如此，电梯管理者不管电梯轿厢内是否无人，都必须在一定时间内朝着电梯轿厢内发出呼叫。这将明显地降低电梯管理者的业务效率。

为此，在实施例2中设为了：在紧急通话按钮被按下后，电梯控制部47从图像处理部18得到了无人判定的输出时，电梯控制部47将电梯轿厢内无人这一情况通知给电梯管理者。

通过设为这样的构成，能立刻消除紧急通话按钮的误操作，从而能防止电梯管理者的业务效率的下降。

(实施例3)

接下来，参照图15来说明电梯监视装置的实施例3。实施例3的电梯监视装置具有：摄像部3、图像处理部18、电梯控制部47、轿厢内操作盘48、以及诊断运转管理部49。

一般而言，具有远程诊断功能的电梯具备相当于诊断运转管理部49的部分、以及相当于轿厢内操作盘48的部分，例如在30分钟以上都没有来自电梯轿厢内的按钮按下操作的情况下，进行诊断用的自动运转，并进行制动性能的诊断或振动计测等来收集诊断信息。但是，在东京都内的杂居大楼等不管白天黑夜都零散地有利用者的电梯中，存在不能进行诊断用的自动运转这样的课题。

为此，在实施例3中，电梯控制部47是如下构成：从图像处理部18得到轿厢内无人信号时，在根据时间表而进入了应该进行诊断用的自动运转的期间时，按照诊断运转管理部49所保存的自动诊断运转步骤来进行诊断用的自动运转。

通过设为这样的构成，能有效地使用轿厢内无人的期间来进行诊断运转。另外，也能设为如下构成：在即将进入诊断用的自动运转的瞬间或自动运转中对轿厢内操作盘48存在某种操作的情况下，意味着电梯轿厢内有人物，因此将诊断用的自动运转立即中止。

(实施例4)

接下来，参照图15来说明电梯监视装置的实施例4。实施例4的电梯监视装置具有：摄像部3、图像处理部18、以及电梯控制部47。

一般的电梯，如果利用者在目标楼层下电梯，则例如在经过15秒等给定的时间后关闭电梯门，并对其他的楼层的呼叫进行响应。

因此，在实施例4中，电梯控制部47如果从图像处理部18得到电梯轿厢内无人这样的的信号，则不等到经过给定的时间就快速地进行关门动 作，在有来自其他楼层的呼叫的情况下立即响应并向目标楼层移动。

通过设为这样的构成，在利用者下电梯从而电梯轿厢变为无人的情况下，能立即对下一呼叫进行响应，从而能有助于电梯运转高效化。

另外，在电梯控制部47从图像处理部18得到了无人信号的情况下，由于电梯轿厢内无人，无需考虑乘客的乘坐体验，因此电梯控制部47可以进行急加速急制动来朝向目标楼层。由此，起到能迅速地进行呼叫响应这样的效果。

(实施例5)

接下来，参照图15来说明电梯监视装置的实施例5。实施例5的电梯监视装置具有：摄像部3、图像处理部18、以及电梯控制部47。

一般的电梯，如果利用者在目标楼层下电梯，则例如在经过15秒等给定的时间后关闭电梯门，之后，例如如果3分钟以上等都没有来自利用者的呼叫，则在电梯轿厢内熄灯以省电。

对此，在实施例5中，电梯控制部47在从图像处理部18接收到无人信号时，能进行如下控制：不等到经过给定的时间就熄灭电梯轿厢内的照明。通过进行这样的动作，能节约浪费的照明能量。

(实施例6)

接下来，参照图15来说明电梯监视装置的实施例6。实施例6的电梯监视装置具有：摄像部3、图像处理部18、电梯控制部47、轿厢内操作盘48、以及目的地楼层登记保存部50。

在利用者按下轿厢内操作盘48的按钮来设定了多个目的地楼层后，在中途下电梯的情况下，一般的电梯在呼叫响应时也在由轿厢内操作盘48设定的目的地楼层停止来进行门的开闭。

对此，在实施例5中，电梯控制部47如果从图像处理部18接收到无人信号，则在通过轿厢内操作盘48的操作而设定的目的地楼层登记保存部50中进行将登记完毕的目的地楼层全部取消的处理。通过该动作，能削减在不需要的楼层处的停止和门开闭动作的时间，从而能迅速地应对呼叫响应。

尽管以上说明了本发明的实施例，但至此为止的各实施例中说明的构成终归只是一例，本发明能在不脱离技术思想的范围内适当进行变更。另 外，各实施例中说明的构成只要彼此不矛盾，就可以组合来使用。

符号说明：

1a…区域1a(空间第一区域)

2a…区域2a(空间第二区域)

3…摄像部

1b…区域1b(图像第一区域)

2b…区域2b(图像第二区域)

5…人物

6…第一特征部

7…第二特征部

8…地板

9～12…壁

13～15…交线

16…门

17…消失点

18…图像处理部

19…区域设定工具

20…第一特征部检测部

21…轿厢内构造图保存部

22…第二特征部检测部

23…判定输出部

24…线段

25…日照等照明

26…反射、第二特征部

27…日照等照明

28…第一特征部、日照

29…点指示部

30…图创建部

31～34…门四个角落点

35～37…地板点

38、39…地板边缘

40…死角区域

41、42…与图像视野的框相交的点

43…设想在视野外的点

44A、44B、44C…人物

44D、44E…提取图案

45…外接矩形

46…模板获取范围(第一特征部)

47…电梯控制部

48…轿厢内操作盘

49…诊断运转管理部

50…目的地楼层登记保存部

Claims (15)

1.一种图像监视装置，对由摄像部取得的图像进行处理，在该图像监视装置中，将某面上的闭合区域设为空间第一区域，将所述空间第一区域的铅垂上方的空间设为空间第二区域，该摄像部被设置为在所述空间第二区域内俯瞰所述空间第一区域，

所述图像监视装置的特征在于，具备：

第一特征部检测部，其在将映在所述图像上的所述空间第二区域设为图像第二区域的情况下，在所述图像第二区域内检测对人物的一部分进行表示的第一特征部；

第二特征部检测部，其在将映在所述图像上的所述空间第一区域设为图像第一区域的情况下，在所述图像第一区域内检测对因所述人物而产生的所述空间第一区域的遮蔽或影子或映入进行表示的第二特征部；以及

判定输出部，其基于所述第一特征部检测部和所述第二特征部检测部的检测结果来判定在所述空间第二区域内是存在所述人物即有人还是不存在所述人物即无人，并且至少将检测出所述第一特征部和所述第二特征部作为必要条件而判定为有人。

2.一种电梯监视装置，其特征在于，

所述电梯监视装置具备：权利要求1所述的图像监视装置、所述摄像部、以及接受所述判定输出部的判定结果的输入来对电梯进行控制的电梯控制部，

所述空间第二区域是电梯轿厢内的空间，所述空间第一区域是所述电梯轿厢的地板，所述摄像部是设置于所述电梯轿厢内的监视摄像机。

3.根据权利要求2所述的电梯监视装置，其特征在于，

在未检测出所述第一特征部或所述第二特征部的情况下，所述判定输出部判定为所述电梯轿厢内无人。

4.根据权利要求2所述的电梯监视装置，其特征在于，

在检测出所述第一特征部和所述第二特征部的情况下，所述判定输出部不论所述第一特征部与所述第二特征部的位置关系如何，都判定为所述电梯轿厢内有人。

5.根据权利要求3所述的电梯监视装置，其特征在于，

在检测出所述第一特征部和所述第二特征部的情况下，所述判定输出部不论所述第一特征部与所述第二特征部的位置关系如何，都判定为所述电梯轿厢内有人。

6.根据权利要求2所述的电梯监视装置，其特征在于，

在检测出所述第一特征部和所述第二特征部、且在对所述第一特征部的位置和电梯的升降路径的长边方向的消失点进行连结的线段的范围内存在所述第二特征部的情况下，所述判定输出部判定为所述电梯轿厢内有人。

7.根据权利要求3所述的电梯监视装置，其特征在于，

在检测出所述第一特征部和所述第二特征部、且在对所述第一特征部的位置和电梯的升降路径的长边方向的消失点进行连结的线段的范围内存在所述第二特征部的情况下，所述判定输出部判定为所述电梯轿厢内有人。

8.根据权利要求6所述的电梯监视装置，其特征在于，

在虽然检测出所述第一特征部和所述第二特征部、但是在对所述第一特征部的位置和电梯的升降路径的长边方向的消失点进行连结的线段的范围内不存在所述第二特征部的情况下，所述判定输出部判定为所述电梯轿厢内无人。

9.根据权利要求7所述的电梯监视装置，其特征在于，

在虽然检测出所述第一特征部和所述第二特征部、但是在对所述第一特征部的位置和电梯的升降路径的长边方向的消失点进行连结的线段的范围内不存在所述第二特征部的情况下，所述判定输出部判定为所述电梯轿厢内无人。

10.根据权利要求2～9中任一项所述的电梯监视装置，其特征在于，

在由所述摄像部得到的图像中，当从电梯的升降路径的长边方向的消失点起朝着所述图像第一区域而引出任意的射线时，将所述射线所能经过的范围设为所述图像第二区域。

11.根据权利要求2～9中任一项所述的电梯监视装置，其特征在于，

在所述电梯轿厢内具有具备紧急通话按钮的轿厢内操作盘，

当所述电梯的利用者按下所述紧急通话按钮后下了电梯时，在所述判定输出部判定为所述电梯轿厢内无人的情况下，所述电梯控制部将所述电梯轿厢内无人的情况通知给电梯管理者。

12.根据权利要求2～9中任一项所述的电梯监视装置，其特征在于，

所述电梯监视装置具有所述电梯的诊断运转管理部，

在所述判定输出部判定为所述电梯轿厢内无人的情况下，所述电梯控制部按照所述诊断运转管理部所保存的自动诊断运转步骤来进行诊断用的自动运转。

13.根据权利要求2～9中任一项所述的电梯监视装置，其特征在于，

在所述判定输出部判定为所述电梯轿厢内无人的情况下，所述电梯控制部迅速地关闭所述电梯的门，并响应于来自其他楼层的呼叫而向目标楼层移动。

14.根据权利要求2～9中任一项所述的电梯监视装置，其特征在于，

在所述判定输出部判定为所述电梯轿厢内无人的情况下，所述电梯控制部熄灭所述电梯轿厢内的照明。

15.根据权利要求2～9中任一项所述的电梯监视装置，其特征在于，

所述电梯监视装置具有：设置于所述电梯轿厢内的轿厢内操作盘、以及对通过所述轿厢内操作盘的操作而设定的目的地楼层进行登记的目的地楼层登记保存部，

在所述判定输出部判定为所述电梯轿厢内无人的情况下，所述电梯控制部将登记在所述目的地楼层登记保存部中的通过所述轿厢内操作盘的操作而设定的目的地楼层全部取消。