JP2004277176A - エスカレータ及び動く歩道のビデオカメラ監視 - Google Patents

Abstract

【課題】エスカレータおよび／または動く歩道上における障害物および人の監視であって、エスカレータおよび／または動く歩道の監視領域に存在する人または障害物を確実且つ一義的に検知することができる監視を着想する。
【解決手段】本発明は、少なくとも１つのビデオカメラを備え且つエスカレータおよび／または動く歩道上の障害物および人を検知するための監視システムを開示しており、これにより、監視システムは、立体画像を取得する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、独立請求項に規定されるエスカレータおよび／または動く歩道のビデオカメラ監視に関する。

そのような監視システムは、エスカレータ始動ロック装置として、あるいは、エスカレータ再始動制御装置として、様々な実施形態で良く知られている。そのような監視システムにより、エスカレータは、緊急停止の自発的な或いは誤った作動の後に再始動し、あるいは、他の安全装置は、安全装置の監視領域内に人または物が存在しなくなるまでブロックされたまま保持されなければならない。

特に、エスカレータ再始動制御条件は、基準Ｅ１１５によって定められている。すなわち、この基準Ｅ１１５において、鉄道の駅やショッピングセンター等の環境下で人を運ぶために使用されるエスカレータは、安全のために監視されなければならない。監視は、エスカレータが停止される場合および安全な再始動が必要な場合に限定される。安全な再始動は、空の状態、すなわち、エスカレータの入口領域および移動部分の上に人や障害物が無い状態かどうかについてエスカレータが繰り返し検査される状況でのみ行なわれても良い。空の状態である時間として必要な時間は、一般に、１０秒に調整される。この時間にわたって繰り返される空の状態に関するチェックは、０．１秒毎に行なわれても良い。

この種の監視システムは、例えば、欧州特許出願公開第１０１３５９９号明細書、特開平１０−２３６７５７号公報、特開平１０−２６５１６３号公報に記載されている。

欧州特許出願公開第１０１３５９９号明細書は、エスカレータ再始動制御のための監視システムを開示している。この監視システムは、エスカレータの上側に配置された一組のカメラにより、エスカレータ上の人または物の存在を検知する。実際の実験では、太陽放射が強い場合、拡散光が弱い場合、雨、小雨、霧の場合に、このシステムが作動しないことが明らかとなり、また、これらの環境下で、エスカレータの空の状態を明確に認識することができないことが明らかとなった。

特開平１０−２３６７５７号公報は、エスカレータの設置場所に係員を派遣することなく、移動案内装置が遠隔的に監視され、始動および停止制御を行なうことができる遠隔監視システムを開示している。この遠隔監視システムは、エスカレータおよびその周囲を監視するＩＴＶカメラと、エスカレータの始動／停止を制御するために遠隔領域に設けられた中央コントローラとを備えている。

特開平１０−２３６５１６３号公報は、エスカレータ及びその周辺の取得画像に基づいて、現象を判断するとともに、落下事故等に対して迅速に対応するエスカレータコントローラを開示している。

特開平１０−２３６７５７号公報および特開平１０−２３６５１６３号公報の両方は、特定の照明状態下で適切に作動せず、また、エスカレータの空の状態を明確に認識することができない監視システムを開示している。特に、エスカレータ上の影や汚れた場所と、エスカレータ自体の上に存在する人や物とを最終的に混同する可能性がある。

欧州特許出願第１０１３５９９号明細書 特開平１０−２３６７５７号公報 特開平１０−２６５１６３号公報 Ｐｅｔｅｒ Ｊ．Ｂｕｒｔ， Ｔｓａｉ−Ｈｏｎｇ Ｈｏｎｇ， Ａｚｒｉｅｌ Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄによる「共同階層的計算による画像領域特性の細分化および評価」 Ｍ．ＳｐａｎｎおよびＲ．Ｗｉｌｓｏｎによる「統計学的な情報と空間的な情報とを組み合わせる画像細分化への４倍ツリーアプローチ」 Ｍ．Ａ．ＦｉｓｃｈｌｅｒおよびＲ．Ｃ．Ｂｏｌｌｅｓによる「ランダムサンプルコンセンサス：アプリケーションを用いた画像分析および自動カルトグラフィに対するモデルフィッティングのための実例」 Ｄａｖｉｄ Ｇ．Ｌｏｗｅによる「パラメータ化された３Ｄモデルの画像に対する適合」

本発明の目的は、エスカレータおよび／または動く歩道上の障害物および人の監視であって、エスカレータおよび／または動く歩道の監視領域に存在する人または障害物を確実且つ一義的に検知することができる監視を着想することである。

本発明によれば、この目的は、エスカレータおよび／または動く歩道上の障害物および人を検知するための監視システムであって、立体画像を取得するための少なくとも１つのビデオカメラを備えた監視システムによって達成される。

立体画像という語は、僅かに異なる位置に配置された２つのカメラによって撮影され、あるいは、２つの僅かに異なる位置に配置された同じカメラによって撮影された同じ領域の一対の写真を意図しており、これにより、僅かに異なる２つの角度で同じ視野が画像化される。検知されるべきエスカレータ上の対象物は、それらが置かれているエスカレータに比べてカメラに近いという特性を有している。立体画像の利点は、これらの対象物が一対の立体画像内で異なる位置に現われるという点である。エスカレータ上の汚れや銘刻等の乱れは、一対の立体画像内の同じ位置に現われ、このため、エスカレータ上の物および人の存在を一義的に検知することができる。

エスカレータおよび／または動く歩道の安全な動作を妨げるほどの寸法を有する物体や塊は、障害物または人と理解される。

本発明の好ましい実施形態において、ビデオカメラ対は、エスカレータの上側またはエスカレータの手摺に設けられている。この実施形態によれば、エスカレータの最適な視野が得られるという利点がある。すなわち、４５°の視野角で、障害物および人は、カメラに接近しすぎる（画像内で大き過ぎる）こともなく、また、カメラから離れ過ぎる（画像内で小さ過ぎる）こともない。

エスカレータが非常に長い場合、エスカレータのストローク全体を都合良く監視するためには、複数対のカメラが必要である。

他の好ましい実施形態において、監視システムは、立体画像を処理するための処理ユニットを有している。この実施形態によれば、監視システムが取得画像を自動的に処理することができ、また、障害物がエスカレータ上に存在するか否かの決定を自発的に行なうことができるという利点がある。

このような立体画像の処理に関しては、本発明の詳細な説明で後述するようなローディング、記憶、比較、差別化、修正、ワーピング、再構成、細分化、グループ分け、エッジ検出、ハフ変換、抽出等のデジタル画像上で好ましく行なわれる任意の操作が意図される。

処理ユニットは、パーソナルコンピュータ、または、カメラあるいは装着される特定の装置を必要としないエスカレータ装置の任意の他の部品に内蔵された規格化された低廉なプロセッサであっても良い。

他の好ましい実施形態において、処理ユニットおよびカメラは、連結手段によって互いに接続されても良く、また、エスカレータ制御装置とも接続されても良い。この実施形態によれば、監視システムが取得画像を自動的に処理することができ、エスカレータ上に障害物が存在するか否かの決定を監視システムが自発的に行なえるとともに、最終的に、得られた情報に基づいて、監視システムによりエスカレータを自動的に再始動させることができるという利点がある。連結手段は、２つ以上の取得・処理・制御ユニット間でのデータの送信や交換を可能とする任意の物理的手段、例えば、ケーブルや信号バスまたはデータ交換バス等であることは言うまでもない。

本発明において、目的は、エスカレータおよび／または動く歩道上の障害物および／または人を検知するための方法であって、少なくとも１つのビデオカメラが立体画像を取得し、これらの画像を処理ユニットが処理する方法によっても達成される。この方法の利点は、実行が簡単で確実であるという点である。

本発明の他の好ましい実施形態は、エスカレータおよび／または動く歩道上の障害物および／または人を検知するためのコンピュータプログラム・プロダクトであって、プロセッサ内でロードされるとともに、前記エスカレータおよび／または動く歩道の立体画像を処理するコンピュータプログラム・プロダクトに関する。このコンピュータプログラム・プロダクトの利点は、あらゆる場所に、局所的にでも遠隔的にでも中央サーバにロードでき、また、更新を簡単に行なえるという点にある。

以下、概略的な図面を参照しながら、本発明の好ましい実施形態について詳細に説明する。

図１は、本発明に係る監視システムが設けられたエスカレータの全体図を示している。エスカレータ１上には、人２が立っている。この人２は、エスカレターの上側の僅かに異なる位置に配置された一対のビデオカメラ３．１、３．２の視野内にいる。したがって、これらのカメラは、エスカレータの一対の立体画像を取得することができる。

像の取得は、一対のカメラを使用して行なわれる。この場合、必要とされるカメラの数ｎｃは、階段の高さＨによって決まる。概算値は、ｎｃ＝４＋Ｈによって与えられる。ここで、Ｈは、エスカレータの高さである。例えば、階段の高さが４ｍである場合、４対のステレオカメラ、すなわち、全体で８個のカメラが必要である。

エレベータの内側部分においては、ターンモードすなわち垂直方向の画像範囲が水平方向の画像範囲よりも大きいモードで焦点距離が６ｍｍ（公称値）の２つのカメラが推奨される。また、エレベータの上端および下端の入口領域でも、６ｍｍの焦点距離を有する（この場合もターンモード）カメラが必要である。

カメラの配置および数に影響を与える環境・エスカレータパラメータは、例えば最大で１００ｍにまで及ぶ可能性があるエスカレータの長さである。エスカレータは、カバーを付けて或はカバーを付けることなく、屋内または屋外に配置されても良い。エスカレータの階段は、着色されても良く、あるいは、銘刻が施されていても良い。必要条件として、円筒形状を成し且つ直径が０．１５ｍで高さが０．１５ｍの最小寸法を有する不透明な対象物を検知しなければならない。照度は、エスカレータ領域にわたって異なっていても良い。最小照度は、屋内に設置した場合には５０ルクス、屋外に設置した場合には１５ルクスに設定される。

図２は、一対のカメラがエスカレータの手摺に配置された監視システムの好ましい実施形態を示している。

図３は、エスカレータに沿って配置された２つの支柱の上端に一対のカメラが装着された監視システムの好ましい実施形態を示している。

プログレッシブ走査ＣＣＤイメージセンサを有するイメージング・ソース（Ｔｈｅ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｓｏｕｒｃｅ）社によって製造されたＤＦＧ／ＢＷ１フレーム取込み器およびＢ／Ｗカメラを使用することができる。

重要な更なる要件は、電圧によって制御可能なレンズである。この要件は、照明状態が大きく変化するために生じる。

使用されるレンズは、焦点距離ｆが６ｍｍであるＨ６１２ＥＲ型式のコスミカーレンズ（Ｃｏｓｍｉｃａｒ ｌｅｎｓ）である。開口径は、１．５から５ボルトの範囲で制御電圧を変化させることにより、ｆ／１．２からｆ／３６０の範囲で制御可能である。口径は、ＮｕＤＡＱ ６２０８マルチチャンネルアナログ出力カードを使用して制御される。

カメラは、連結手段４（例えば、ヒロセケーブル）を介して、処理ユニット５に接続される。処理ユニット５は、ビデオカメラ対によって撮影されたデジタル立体画像を処理する。後述するアルゴリズムにより、処理ユニットは、エスカレータ上に人が居るか否かを検知する。このような検知は、差異修正された一対の立体画像に基づいている。この場合、ワーピング変換は、左側の画像を右側の画像に重ね合わせること及びその逆を行なうことである。３Ｄカメラの位置は、モデルベースポーズ評価によって得られ、ワーピング変換を得るために差異が使用される。

特に、課題は、現実世界の照明状態下で移動する背景と見なし得るエスカレータ上の物体を検知することである。提案する解決策は、モデルベース背景再構成と、ステレオセットアップでの１つの画像の他の画像に対する透視ワーピング（ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ｗａｒｐｉｎｇ）と、画像ピラミッドにおける差の最終的な検知とから成る。具体的には、幾何学的不変量の使用によりラインの特徴のグループ分けに基づいてモデルベース階段ポーズ推定器が使用される。検知は、歪められていない（ワーピングしていない）画像と歪められた（ワーピングされた）画像との間の絶対ピクセル差を測定することに基づく。この画像差は、システム、人間、人工頭脳学に関するＩＥＥＥ報告書、１１（１２）：８０２−８０９、１９８１年１２月のＰｅｔｅｒ Ｊ．Ｂｕｒｔ， Ｔｓａｉ−Ｈｏｎｇ Ｈｏｎｇ， Ａｚｒｉｅｌ Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄによる「共同階層的計算による画像領域特性の細分化および評価」（Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｇｉｏｎ Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ Ｔｈｒｏｕｇｈ Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ）の画像ピラミッドで説明されており、パターン認識、１８（３／４）：２５７−２６９、１９８５年のＭ．ＳｐａｎｎおよびＲ．Ｗｉｌｓｏｎによる「統計学的な情報と空間的な情報とを組み合わせる画像細分化への４倍ツリーアプローチ」（Ａ Ｑｕａｄ−Ｔｒｅｅ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｗｈｉｃｈ Ｃｏｍｂｉｎｅｓ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎｄ Ｓｐａｔｉａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）で提案されたアルゴリズムを使用して、背景（階段）と前景（障害物）とに分割される。

画像処理は、ＰＣ−クラスマシン（インテル・ペンティアム）上で行なわれる。ＰＣボックスの数は、複数であっても良い。好ましい実施形態において、各ＰＣボックスは、２対のステレオを受け持っている。すなわち、各ＰＣボックスは、４つのカメラに接続されている。各ＰＣには、１つのＮｕＤＡＱ ６２０８および２つのＤＦＧ／ＢＷ１カードが設けられている。

ソフトウェアは、Ｃ＋＋で書かれており、Ｌｉｎｕｘオペレーティングシステム下で実行される。有効な画像、コンピュータ・ビジョン、マトリクス代数アルゴリズムは、使用されるインテル・パフォーマンス・プリミティブズ・ライブラリによって与えられる。

主なソフトウェア・コンポーネントは、以下の通りである。
・口径制御を含む取得。
・カメラおよびシステムの較正（オフライン）。
・監視、状態評価、検知（オンライン）。

検知の部分は、エスカレータの点検時間に行なわれる時間が重視される部分であり（オンライン）、一方、較正の部分は、事前に、すなわち、エスカレータ組立時に行なわれる（オフライン）。

取得は、以下の２つの作業を行なう。
・取り込まれた画像を幾つかの取り決められた共有メモリに供給する。
・例えば階段の対象領域（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：ＲＯＩ）での情報内容の最大化等の画像特性に基づいて口径を制御する。

図４は、取得コンポーネントと画像を処理要求画像との間の通信、すなわち、オフラインとオンラインとの間の通信を説明する連携線図を示している。同期化および通信における基本的な原理は、次の通りである。
・コンポーネントがＵｎｉｘ（登録商標）・プロセスである。
・共有メモリを使用して画像データがやりとりされる。
・共有メモリアクセスのための同期化がセマフォーを使用する。
・プロセス間での信号送信がメッセージ待ちキューを使用する。

較正および監視の部分に関しては、以下の７つの主な作業が確認される。
・径方向／接線方向の無ひずみ。
・動作細分化およびＲＯＩ識別。
・エッジおよびライン抽出。
・幾何学的マッチング、モデル／データライン対応、ポーズ評価。
・差異計算、ワーピングテーブルセットアップ。
・階段状態評価。
・画像ワーピング、細分化、接続されたコンポーネントのラベリング、意志決定支援。

無ひずみの作業は、オフライン部分およびオンライン部分で必要とされる。次の最初の４つのコンポーネントは、オフラインコンポーネントとして要約することができる。一方、最後の２つはオンラインコンポーネントである。

図５は、前述したコンポーネントを用いたシステムにおけるデータフローを示している。外部データストアは、内部較正からの無ひずみパラメータと、階段のＣＡＤモデル、すなわち、点および線のリストとを供給する。検知の結果である出力は、他の外部データストアへと送られる。主なコンポーネント、すなわち、取得、オフライン、オンラインは、共有領域においてグループ化される。無ひずみは、オンラインコンポーネントおよびオフラインコンポーネントの両方によって集められた画像に適用される。

前述したように、本システムの主なコンポーネントは、取得部分、オフライン（すなわち較正）部分、オンライン（すなわち検知）部分である。以下、最も興味深いサブ部分、すなわち、オフライン部分における幾何学的マッチング（２Ｄデータと３Ｄモデルとの間で対応をとる）およびオンライン部分におけるステレオ画像（立体画像）からの検知について、詳細に説明する。

相対的な方向および位置を表わすモデルベースポーズ評価パラメータ、すなわち、外部カメラパラメータは、データとモデルとの間の対応を使用して見出される。この場合、データは１つの画像から抽出された２Ｄラインであり、モデルは３Ｄワイヤーフレーム対象物である。略水平なラインは、方向性画像勾配（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｉｍａｇｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ）技術およびハフ変換技術に基づく標準的なエッジ検出を使用して画像データから得られる。ステレオ対の画像毎にデータラインとモデルラインとの間で対応をとり、さらには、２つのステレオ対間で対応をとるため、以下のマッチング処理が適用される（複比（ｃｒｏｓｓ ｒａｔｉｏ）に基づくグルーブ分け）。

マッチングにおける第１のステップは、データラインとモデルラインとの間での考えられる対応を識別することである。透視投影下で、ラインの比の比、角度の比の比、すなわち、複比は不変量である。４本のラインから成るグループを、考えられるラインの大きなセットから識別するために、複比が使用される。４本のラインから成るそのようなグループは、この場合には、略直交するラインとの交点に関して得られる複比によって特徴付けられ、階段パターンに対するマッチング候補として役立つ。１つのライン上における４つの点ｐ１，．．．，ｐ４に関する複比のための定義は、以下のように与えられる。

ここで、Ｘ１，．．．，Ｘ４は、ライン上の各点の対応する位置である。

モデルラインに対する対応における良好な候補であるデータラインを選択するために、以下の方法を使用した。
・例えば１つのライン上で等間隔に離れた４つの点に関して、論理的な複比を計算する。この複比Ｃｒｔ＝４／３である。
・データから略水平ラインの適当なセットＬ（サイズＮの）を検知する。
・これらのラインと略垂直ラインとの交点を計算する。
・ライン

の

４要素サブセットの全てを計算する。

セットｌｉに対応する全ての複比ｃｉを計算する。

に対してｌｉを（小さい順に）ソートする。

Ｃｒｔに対して短い距離のラインに対応するソートされたグループの部分だけが後述するポーズ評価ステップ（位置および方向の評価）へ入力される。

ラインの対応するグループは、
ＡＣＭの通信、２４（６）：３８１−３９５、１９８１年のＭ．Ａ．ＦｉｓｃｈｌｅｒおよびＲ．Ｃ．Ｂｏｌｌｅｓによる「ランダムサンプルコンセンサス：アプリケーションを用いた画像分析および自動カルトグラフィに対するモデルフィッティングのための実例」（Ｒａｎｄｏｍ Ｓａｍｐｌｅ Ｃｏｎ−ｃｅｎｓｕｓ：Ａ Ｐａｒａｄｉｇｍ ｆｏｒ Ｍｏｄｅｌ Ｆｉｔｔｉｎｇ ｗｉｔｈ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｔｏ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｃａｒｔｏｇｒａｐｈｙ）に記載されたＲＡＮＳＡＣに類似する処理に対して入力される。複比に基づくグループ分けは、ＲＡＮＳＡＣにおけるサンプリングを向上させるとともに、必要な繰り返しの数を減らす。ＲＡＮＳＡＣにおける基本的な考えは、できる限り小さい初期データデットをＲＡＮＳＡＣが使用し且つ可能である場合には一貫性のあるデータを用いてＲＡＮＳＡＣがこの初期データセットを拡張するという考えである。サイズがｓの特徴を用いたサンプルの無作為抽出の必要な数ｎｓは、ＦｉｓｃｈｌｅｒおよびＢｏｌｌｅｓによって以下のように与えらる。

ここで、ｐｃは、ｓ＝４ラインの少なくとも１つのサンプルに外れ値（ｏｕｔｌｉｅｒ）が無い確率である。選択された任意のサンプルが許容値（ｉｎｌｉｅｒ）である確率は、ｐｉで示されている。この場合、複比に基づいて改良されたサンプリングにより、高いｐｉ、例えばｐｉ＝０．８で、ｐｃ＝０．９９を選択して、ｎｓ＝９と同じ位低い必要なＲＡＮＳＡＣ繰り返し数が得られると安全に考えることができる。

ポーズの確認は、パターン分析および人工知能に関するＩＥＥＥ報告書、１３（５）：４４１−４５０、１９９１年５月のＤａｖｉｄ Ｇ．Ｌｏｗｅによる「パラメータ化された３Ｄモデルの画像に対する適合」（Ｆｉｔｔｉｎｇ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚｅｄ ３−Ｄ Ｍｏｄｅｌｓ ｔｏ Ｉｍａｇｅｓ）によって考え出された処理に基づいている。Ｌｏｗｅは、投影パラメータの線形化およびニュートンの方法の適用によって、３Ｄモデルラインと２Ｄ画像ラインとの間での周知の対応の所定のセットから対象物のポーズを導き出すことに関する問題に取り組んでいる。このポーズ評価ステップの結果は、ワールド座標系からカメラ座標系への２つの変換、すなわち、各カメラにおける３つの並進パラメータおよび３つの回転パラメータである。

ステレオ画像からの検知は、検出器較正、すなわち、差異の導出、２次元ワーピング変換の導出、および、検知それ自体、すなわち、一方の画像から他方の画像へのワーピング、ワーピングされた且つワーピングされていない画像の差別化、最終的に、差画像を細分化して決定を得ることを含んでいる。

ワーピング変換は、階段モデルと、２つのワールド座標系−カメラ座標系および前述したポーズ評価処理によって得られた投影変換とから見出される。投影ワーピング変換は、像平面内での両方の座標方向における座標マッピングを含む２つのワーピングテーブルを与える。ワーピングテーブルは、簡単な方法でモデルを介した対応により正確に与えられる差異から計算される。

障害物の検知における主な考えは、１つの画像をワーピングして、例えば、右の画像に対して左の画像をワーピングして、幾つかの比較を行なうことである。検知されるべき階段上の対象物は、それらが配置される階段に比べ、カメラに近いという特性を有している。したがって、ワーピングされた画像内の対象物は、それらがワーピングされていない画像内に現われる場合の位置とは異なる位置に現われる。一方、階段上の汚れや銘刻等の乱れは、ワーピングされた画像とワーピングされていない画像とで同じ位置に現われる。

要約するため、規則的に構造化された非平坦な背景に対してステレオベース障害物検知処理を拡張した。複比の制約に基づくグループ分けは、ＲＡＮＳＡＣサンプリングを向上させた。ポーズ評価は、ステレオ処理を簡略化して促進する外的に較正されたカメラと、ピラミットベース細分化処理を使用して行なわれる対象物検知作業とを与える。この方法の高い信頼性が実験的に見出された。すなわち、障害物を見逃してしまう割合は１％程度、障害物を誤検知する割合は５％程度であった。高さが１５ｃｍよりも小さい円筒状の対象物でさえも確実に検知された。

処理ユニットは、制御ライン６を介してエスカレータコントローラ７に接続され、したがって、エスカレータ上の人または障害物の検知に基づいて、停止後にエスカレータの再始動を制御することができる。

ＰＣとエスカレータ制御装置との間の信号接続は、簡単なワイヤを使用する。このワイヤを通じて、階段制御装置からの信号が各ＰＣに送受信される。ＰＣから制御装置への信号は、離接的な形態で組み合わされる。例えば、任意のＰＣが対象物等が検知された旨の信号を送ると、対象物が検知される。

以下の３つの出力信号が制御装置に送られる。
・検知された対象物。
・警告、例えば、カメラの不具合。
・故障、すなわち、システムが作動しない。

また、システムは、所謂試験モードをサポートしなければならない。このモードでは、画像がカメラからではなく記憶された場所からシステム内へと供給される。したがって、以下の２つの入力信号が必要である。
・停止状態の階段。
・必要とされる試験モード。

監視装置と階段制御装置との間での信号のやりとりは、ＮｕＤＡＯ ６２０８マルチチャンネルアナログ出力カードのデジタル入力／出力チャンネルを使用して行なわれる。アナログ出力チャンネルの他に、ＮｕＤＡＯ ６２０８カードは、４つの入力チャンネルおよび４つの出力チャンネルを供給する。

コントローラは、モータ供給ライン８を介してエスカレータモータ９に接続され、したがって、モータを再始動させることができ、あるいは、モータを静止位置に保持することができる。

監視システムの更なる技術的な要件は、システムが２つの独立したチャンネルまたは制御ユニットから成っていても良いということである。ウォッチドッグ機能が必要とされる。すなわち、システムが利用可能かどうかが連続的にチェックされても良い。

当業者であれば分かるように、立体画像対を使用する開示されたシステムおよび方法は、エレベータカー内の人または物、あるいは、エレベータドアの前側のロビー内における人または物を検知するために使用されても良い。

本発明に係る監視システムを備えたエスカレータの全体図。 一対のカメラがエスカレータの手摺に配置された監視システム。 エスカレータに沿って配置された２つの支柱の上端に一対のカメラが装着された監視システム。 共有メモリを使用して画像データをやりとりすることができる協調図。 システム全体におけるデータフロー図。

符号の説明

１ エスカレータ
２ 人
３．１、３．２ ビデオカメラ
４ カメラ処理ユニットの連結手段
５ 処理ユニット
６ 制御ライン
７ エスカレータコントローラ
８ モータ供給ライン
９ エスカレータモータ

Claims (13)

1. 障害物および人を検知するための監視システムであって、
   少なくとも１つのビデオカメラと、
   エスカレータおよび／または動く歩道と
   を備え、
   立体画像を取得することを特徴とする、監視システム。
2. 前記ビデオカメラは、前記エスカレータおよび／または前記動く歩道の上側に設けられていることを特徴とする、請求項１に記載の監視システム。
3. 前記ビデオカメラは、前記エスカレータおよび／または前記動く歩道の手摺に設けられていることを特徴とする、請求項１に記載の監視システム。
4. 前記エスカレータおよび／または前記動く歩道の全ストロークを都合良く監視するために、前記エスカレータおよび／または前記動く歩道に沿って複数対のビデオカメラが配置されていることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の監視システム。
5. 立体画像を処理する処理ユニットを備えていることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の監視システム。
6. 前記ビデオカメラを前記処理ユニットに連結するための手段、特にデータ交換バス、および／または、立体画像を記憶するための手段を備えていることを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の監視システム。
7. 前記処理ユニットは、モデル画像のデジタルデータと実際の取得画像のデジタルデータとを比較するための原理に基づく画像処理ソフトウェアプログラムがロードされた少なくとも１つのパーソナルコンピュータであることを特徴とする、請求項５または６に記載の監視システム。
8. 前記処理ユニットがカメラに内蔵されていることを特徴とする、請求項５または６に記載の監視システム。
9. 停止後に障害物および／または人が前記エスカレータおよび／または前記動く歩道上で検知されない場合にだけ前記エスカレータおよび／または前記動く歩道を再始動する制御装置が前記エスカレータおよび／または前記動く歩道に対して電気的に接続されていることを特徴とする、請求項５から８のいずれか一項に記載の監視システム。
10. エスカレータおよび／または動く歩道上の障害物および／または人を検知するためのコンピュータプログラム・プロダクトであって、
    プロセッサ内にロードされるとともに、前記エスカレータおよび／または前記動く歩道の立体画像を処理することを特徴とする、コンピュータプログラム・プロダクト。
11. 停止後に障害物および／または人が前記エスカレータおよび／または前記動く歩道上で検知されない場合にだけ前記エスカレータおよび／または前記動く歩道を再始動することを特徴とする、請求項１０に記載のコンピュータプログラム・プロダクト。
12. エスカレータおよび／または動く歩道上の障害物および人を検知するための方法であって、
    少なくとも１つのビデオカメラが立体画像を取得し、これらの画像を処理ユニットが処理することを特徴とする、方法。
13. 障害物および／または人が前記エスカレータおよび／または前記動く歩道上で検知されない場合にだけ停止後に前記エスカレータおよび／または前記動く歩道が自動的に再始動されることを特徴とする、請求項１２に記載の方法。

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