JP2009523678A - エレベータ制御に用いるビデオ補助式システム - Google Patents

Abstract

エレベータ制御システム（２４）が、ビデオ監視システムから受信した乗客データに基づいて、エレベータの配車およびドア制御を行う。ビデオ監視システムは、少なくとも１つのビデオカメラ（１２）からのビデオ入力を受信するように接続されたビデオプロセッサ（１６）を含む。ビデオプロセッサ（１６）は、ビデオカメラの視野内にいる対象物を追跡し、追跡対象物の各々に関連した乗客データのパラメータを計算する。エレベータ制御装置（２４）は、ビデオプロセッサ（１６）から送られた乗客データに部分的に基づいて、エレベータ配車装置（２６）、ドア制御装置（２８）、セキュリティシステム（３０）に送る。また、セキュリティシステムは、アクセス制御システム（１４）からのデータに部分的に基づいて作動する。

Description

本発明は、概して、エレベータ制御の分野に関し、詳しくは、エレベータの配車、ドア制御、アクセス制御に関し、さらにはセキュリティシステムとの統合に関する。

エレベータの性能は、多くのファクタに由来する。一般のエレベータの乗客にとって最も重要なファクタは、時間である。時間に基づくパラメータが小さくなるほど、エレベータのサービスに関する乗客の満足度が向上する。乗客にとってエレベータの性能に関わる全体の時間は、３つの時間に細分化することができる。

第１の時間は、乗客がエレベータの乗り場でエレベータが来るのを待つ時間であり、これを、以下、「待ち時間」と呼ぶことにする。一般に、待ち時間は、乗客がエレベータの呼びボタンを押したときから、乗客のいる階にエレベータが到着するときまでの時間である。待ち時間を短縮する方法は、複合アルゴリズムを使って乗客の要求するサービスを予測することや、エレベータを適当な階に配車する所要時間を短縮することである。

第２の時間は、「ドア一時停止時間」すなわちドアが開いている時間であり、乗客がエレベータに乗り降りすることが可能な時間である。待っている乗客の全員がエレベータかごに乗り降りした後のエレベータのドアが開かれたままの時間を短縮することは有益である。

第３の時間は、「乗車時間」すなわち乗客がエレベータ内で過ごす時間である。多くの乗客がエレベータに乗っている場合、乗車時間は、多くの中間の階に停止する時間も含む。

乗客がエレベータの乗り場で費やす待ち時間を短縮するために、多くのアルゴリズムが発達している。例えば、いくつかのエレベータ制御システムにおいては、どの階にエレベータを配車するか、どの階にエレベータを停止させるか、を１日の時刻に応じて決めるために乗客の流出入データを用いる。一般に、呼びボタンを押してエレベータの配車を要求することにより、１つのエレベータが要求階に配車される。エレベータの収容人数よりも多くの人が要求階で待っている状況では、少なくとも幾人かの乗客は、第１のエレベータが去ってから呼びボタンを再び押して第２のエレベータを要求し、要求階に配車されるまで待たなければならない。これにより、少なくとも幾人かの乗客の全体の待ち時間が長引いてしまう。同様の状況において、満員に収容された乗客を運んでいる特定のエレベータかごが、エレベータサービスが要求される階ごとに停止する場合がある。この場合、新しい乗客は一人もエレベータに乗り込むことができないので、エレベータ乗り場で待っている乗客の待ち時間を長引かせてしまうとともに、エレベータに乗っている乗客の乗車時間を不必要に長引かせてしまう。

また、エレベータシステムの多くが、アクセス制御システムおよびセキュリティシステムに統合されている。これらのシステムの目的は、認証されていない人間がセキュリティ領域にアクセスできないように、必要な応じて検知することである。エレベータは、建物内の多くの位置へのアクセスポイントとして動作するので、エレベータドアおよびエレベータかごは、アクセスの制限を実行する位置として適している。従来のアクセス制御システムを打ち破る「カードパスバック方式」や「ピギーバック方式」などの多くの方式が企てられている。カードパスバック方式とは、（一般には、読み取りカードを使って）認証されたユーザが、自分のカードを認証されていないユーザに提供して、認証されたユーザと認証されていないユーザが共にセキュリティ領域へアクセスできるようにしてしまう行為である。ピギーバック方式とは、認証されていないユーザが認証されたユーザから提供してもらった認証を使って、セキュリティ領域へアクセスしようとする行為である（認証されたユーザが知っている場合も知らない場合もある）。

従って、改良されたセキュリティシステムないしアクセス制御システムを提示するとともに、乗客が待たされる時間を短縮することができるエレベータシステムを設計することが有用である。

本発明においては、ビデオ監視システムが、エレベータ制御システムに乗客データを提供する。ビデオ監視システムは、エレベータドアの外側領域を監視するように設置された少なくとも１つのビデオカメラからビデオ入力を受信するように接続されたビデオプロセッサを含む。ビデオプロセッサは、ビデオカメラによって提供された連続的なビデオ映像を使って、エレベータドアの外側に存在する対象物を追跡する。ビデオプロセッサは、受信したビデオ入力に基づいて、追跡対象物の各々に関連した多くのパラメータを計算する。これらのパラメータは、エレベータ制御システムに送信される。エレベータ制御システムは、これらのパラメータを使って、エレベータかごの配車装置とエレベータドアの開閉制御装置とを効率よく作動させる。

図１Ａおよび図１Ｂは、本発明の、ビデオ補助式エレベータ制御システム１０ａおよびアクセス制御システム１０ｂ（「エレベータシステム」）をそれぞれ概略的／機能的に示すブロック図である。図１Ａにおいては、エレベータシステム１０ａは、ビデオカメラ１２、アクセス制御システム１４、ビデオプロセッサ１６、エレベータかご１８、エレベータドア２０、エレベータ乗り場呼びボタン２２、エレベータかご制御パネル２３、および制御システム２４を含む。制御システム２４は、エレベータ配車装置２６、ドア制御装置２８およびセキュリティシステム３０に制御信号を提供する。ビデオカメラ１２の主目的がセキュリティシステム３０の一部である場合があり、その場合は、ビデオプロセッサ１６は、本発明の目的のために既存のカメラ１２を使用する。図１Ｂにおいては、エレベータシステム１０ｂは、エレベータかご１８の内部に関してビデオプロセッサ１６にビデオ入力を提供するために、エレベータかご１８の内部に配置された第２のビデオカメラ３２をさらに備える。ビデオカメラ１２のように、ビデオカメラ３２が本発明における使用以外を主な目的とする場合には、ビデオプロセッサ１６は、本発明の目的のために既存のカメラを使用する。

図１Ａおよび図１Ｂの両方において、制御システム２４は、エレベータかご１８、エレベータ呼びボタン２２およびビデオプロセッサ１６から受信した入力信号に基づいて、エレベータの配車装置２６、ドア制御装置２８およびセキュリティシステム３０に制御信号を送信する。制御システム２４は、図１Ａおよび図１Ｂにおいては単一のブロックで示されているが、他の実施例においては、エレベータの配車、ドア制御装置および／またはセキュリティシステムのそれぞれに対して独立した制御装置を使用してもよい。エレベータ配車装置２６に送信される制御信号は、エレベータかご１８の（１つまたは複数の）目的階を決定する。ドア制御部２８に送信される制御信号は、エレベータドア２０が開いているか閉じているかを判断する。セキュリティシステム３０へ送信される制御信号は、ビデオプロセッサ１６が検知した認証されていない乗客ないし対象物の存在あるいはセキュリティ上の問題を、セキュリティシステムに対して警告する。

エレベータ呼びボタン２２からの入力は、エレベータドア２０付近にエレベータサービスを待っている乗客が存在することを制御システム２４に知らせる。この入力の仕方は、乗客がエレベータドア２０に達して外部の呼びボタン２２を押し、彼／彼女のいる階にエレベータサービスを要求するという、たいていのエレベータシステムに共通のものである。この呼びに応答して、制御システム２４は、適切な階にエレベータかご１８を配車する。乗客は、エレベータかご１８に乗り込むと、所望の階の位置に対応する制御パネル２３上のボタンを押し、制御システム２４は、所望の階にエレベータかご１８を配車する。

ビデオプロセッサ１６は、制御システム２４にエレベータの乗客に関する追加的な情報を与えるように、制御システム２４に乗客データを送信する。本発明の実施例の全体に亘って使われる「対象物」という用語は、概して、ビデオプロセッサが背景として識別しない種々の物体のことを指す。一般に、「対象物」という用語は、ビデオカメラの視野領域において有益な情報を提供するように設計されたビデオ処理アルゴリズムが注目する点である。「乗客」という用語は、エレベータの乗客または潜在的にエレベータの乗客となり得る（人、カート、荷物などを含む）対象物を総称する。実際には、多くの場合、対象物は乗客である。しかし、図３を参照して説明するように、ビデオプロセッサ１６は、ある場合においては、ある対象物が乗客ではない可能性があると判断し、それを人以外のものとして分類する。一実施例においては、ビデオプロセッサ１６は、乗客として分類された対象物のみに対応するデータ（乗客データ）を制御システム２４に送信する。他の実施例においては、対象物が乗客であるか否かの分類に関わりなく、乗客データが計算されて制御システム２４に提供される。

制御システム２４は、ビデオプロセッサ１６から提供された乗客データを、エレベータかご１８およびエレベータ呼びボタン２２から提供されたデータと組み合わせて使用し、エレベータシステム１０の性能（例えば、待ち時間、ドア一時停止時間および乗車時間）を向上させる。例えば、ビデオプロセッサ１６が早期に乗客を検知することにより、乗客が呼びボタン２２を押す前に、制御システム２４がエレベータかご１８を特定の階へ配車させることができる。

図１Ａに示すように、ビデオプロセッサ１６は、ビデオカメラ１２からビデオの映像を受信し、アクセス制御システム１４からアクセス制御データを受信する。ビデオカメラ１２は、エレベータドア２０の外側の通行を監視する方向に向けられている。ビデオカメラ１２の向きは、エレベータドア２０の位置および開閉方向に基づいて決めることができる。図１Ａに示すように、ビデオカメラ１２の視野内に存在する対象物を監視することができるように、ビデオカメラ１２は、エレベータドア２０を横切ることを優先して配置される。あるいは、ビデオカメラ１２が一台のみである場合（図１Ａ参照）、そのカメラをエレベータかご１８の内部に配置することにより、図１Ａに示される視野Ｒ１と実質的に同じ視野を得ることができるが、これはエレベータドア２０が開いるときだけである。ビデオカメラ１２が捕捉したビデオデータは、ビデオプロセッサ１６に提供されてビデオ解析される。多くのビデオ解析法を採用することができる。例えば、ＩｎｔｅｌｌｉＶｉｓｉｏｎ Ｃｏｍｐａｎｙ社製のＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｖｉｄｅｏ（登録商標）というソフトウェアは、ビデオプロセッサ１６がビデオカメラ１２の視野内に存在する対象物を追跡して種類別に分類することができるビデオ内容解析（ＶＣＡ）を提供する。追跡は、第１の位置において検知された対象物と第２の位置において検知された対象物とが同一のものであるか否かを識別して関連付ける能力として定義される。対象物を追跡する能力によって、ビデオプロセッサ１６が特定の対象物の方向や速度などの計算を実行することができる。ビデオプロセッサ１６は、追跡された対象物の各々について、位置、速度、方向および加速度などの多くの変数を計算する。分類は、人、動物または鞄であるか否かなどについて対象物の種類を識別する能力として定義される。ビデオプロセッサ１６は、追跡対象物が乗客である可能性を判断し、乗客として分類された対象物に関して乗客データを計算する。

図１Ｂに示すように、エレベータかご１８内に配置された追加的なビデオカメラ３２は、エレベータかご１８の内部に関するビデオ入力をビデオプロセッサ１６に送信する。ビデオプロセッサ１６は、送信されたビデオ入力に基づいて多くのパラメータを計算し、これらのパラメータは、次に、制御システム２４に送信される。例えば、ビデオプロセッサ１６は、エレベータかご１８内の乗客数や他の使用パラメータの数値を測定するとともに、後から乗ってくる乗客のためのエレベータかごの空きスペースを測定する。制御システム２４は、これらのパラメータを使って、エレベータかご１８の配車ならびにエレベータドア２０のドア制御に関して判断する。例えば、ビデオプロセッサ１６が、後から乗ってくる乗客のための空きスペースがエレベータかご１８にないと判断した場合、制御システム２４は、待っている乗客がいる階をとばしてエレベータかご１８を運行させる。こうして、満員に収容されたエレベータが乗車階に停止することによってエレベータかご内の乗客の乗車時間を長引かせてしまう状況を回避するとともに、他のエレベータが配車されるまで待たなければならない乗客の待ち時間を長引かせてしまう状況を回避することができる。

図１Ａおよび図１Ｂに示すように、ビデオプロセッサ１６は、ビデオカメラ１２の視野を２つの領域Ｒ１，Ｒ２に分割する。領域Ｒ１は、ビデオカメラ１２の視野と同一の広がりをもち、ビデオプロセッサ１６が対象物を追跡する領域を画定する。領域Ｒ２は、エレベータの乗客がエレベータかご１８の到着を待つときの領域とほぼ同一の広がりをもつ、エレベータドア２０の周囲の領域を画定する。Ｒ２の範囲内だけで対象物を追跡し続けるのではなく、ビデオプロセッサ１６は、（エレベータかご１８の内側からではなく）適当な軌跡で領域Ｒ２へ侵入する対象物が恐らくはエレベータを待っている乗客であると判断する。これにより、ビデオプロセッサ１６は、エレベータかご１８を待っている乗客数の正確なカウントを維持することができる。

図１Ａおよび図１Ｂにおいては、アクセス制御システム１４は、対象物ないし乗客についての認証つまりアクセスステータスに関する入力をビデオプロセッサ１６に提供する。アクセス制御を実施するために、乗客ステータスの遠隔認証、エレベータドア認証およびエレベータかご認証を含むいくつかの方法を使うことができる。遠隔認証では、無線認識票カードを使用して、乗客がエレベータドア２０に近づくときに、アクセス制御システム１４が乗客認証を判定することができる。エレベータドア認証では、乗客がエレベータかご１８に乗り込む前に、エレベータドア２０において乗客認証を判定する。認証を実行するためには、認証を受ける人のみが知り得るもの（例えば、パスワード、認証を受ける人の持ち物（例えば、機械で読み取り可能な認識カード）、あるいは認証を受ける人が誰であるかを示すもの（例えば、指紋、声または顔などの生物学的な認証特徴）を使うことなどの１つまたは複数の周知の手段を用いることができる。ビデオプロセッサ１６が、アクセス制御システム１４の認証機能を追加的に実行し得るので、顔を認識することが特に有利となり得る。

図１Ｂに示すようにビデオカメラ３２があることによって、ビデオプロセッサ１６は、（ビデオプロセッサ１６がエレベータドア２０の外側で待っている乗客に認証を関連付ける図１Ａのシステムと対比して）エレベータかご１８の内側にいる乗客に認証を関連付けることができる。ビデオプロセッサ１６は、エレベータ乗客の各々に関連付けられた認証データを制御システム２４に送信する。図４を参照して以下に詳細に説明するように、制御システム２４は、送られてきた認証データに基づいて、セキュリティ侵害を検知することができ、これを防ぐことができる可能性がある。

ビデオプロセッサ１６は、ビデオカメラ１２（および図１Ｂに示すビデオカメラ３２）からのビデオ入力と、アクセス制御システム１４からの認証データと、に基づいて乗客として分類された追跡対象物の各々についての乗客データを制御システム２４に提供する。ビデオプロセッサ１６から制御システム２４へ提供される乗客データパラメータのリストを以下に示すが、これらに限定しない。
（１）推定到着時刻
（２）到着の確率
（３）共分散
（４）対象物の種類（人、鞄、車椅子など）
（５）対象物の寸法（占められる床の寸法）
（６）エレベータを待っている乗客の数
（７）対象物の認証
これらのパラメータの各々の有用性を示すために、図１Ａに示す乗客Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３に関連して以下に説明する。この例においては、乗客Ｐ１は、領域Ｒ２内においてエレベータドア２０の外側で待っており、乗客Ｐ２は、領域Ｒ１内においてエレベータドア２０に向かって歩いており、乗客Ｐ３は、領域Ｒ１内においてエレベータドア２０から離れるように歩いている。ビデオプロセッサ１６は、乗客として分類された対象物の各々について、制御システム２４に一式の乗客データを提供する。上記に説明したように、他の実施例においては、ビデオプロセッサ１６は、対象物が乗客として分類されているか否かに関わらず、（位置、速度、方向、加速度などの）乗客データを制御システム２４に提供する。

[推定到着時刻、到着の確率および共分散]
推定到着時刻は、識別された対象物が、例えばエレベータドア２０などの特定の位置に到着するまでの所要時間の予測である。到着の確率は、識別された対象物がエレベータドア２０などの特定の位置に到着する確率である。共分散は、推定到着時刻および到着の確率についての信頼度を示す統計上の数値である。これら３つのパラメータの各々は、互いに密接に関連するので、これらを一緒に説明する。

図２Ａおよび図２Ｂは、ビデオプロセッサ１６が、共分散、推定到着時刻および到着の確率をどのように計算するかの実施例を示す。図２Ａは、ｘ−ｙ座標系に画定されたエレベータドア３３を示す。ｘ−ｙ座標系にバウンディングボックス３４_t，３４_t-1，３４_t-2，３４_t-3で示される４つの時刻において、１つの対象物が追跡されている。追跡対象物がバウンディングボックス内に含まれるように、各バウンディングボックスが画定されている。一実施例においては、ビデオプロセッサ１６が、特定のフレーム内で関連した協調した動きを示すものと識別したすべての画素を含むように、各バウンディングボックスがつくられている。各バウンディングボックス３４_t，３４_t-1，３４_t-2，３４_t-3の中心に、それぞれ、重心３５_t，３５_t-1，３５_t-2，３５_t-3を確定する。各バウンディングボックスの中心に重心を確定することにより、位置、速度、方向などの対象物パラメータを計算するための点を提供することができる。重心を使って対象物パラメータを計算することにより、視野内に存在する対象物の実際の位置を決めるときの誤差を小さくする。この問題は、特に人々の動きを追跡するときに関連がある。

ビデオプロセッサ１６は、重心３５_t，３５_t-1，３５_t-2，３５_t-3に関して計算された対象物パラメータ（例えば、位置、速度、方向など）に基づいて、ライン３６で示される対象物の予測経路を決定する。ライン３６で示される予測経路は、追跡対象物の最も確率の高い未来の位置を確定する。追跡対象物の現在の位置（すなわち重心３５_t）と、予想経路によって決められる位置までの距離と、を含む対象物パラメータに基づいて、ビデオプロセッサ１６は、追跡対象物がｘ−ｙ座標系の特定の点に到達するときの推定時刻を確定する。到達時刻の推定は、対象物がエレベータ呼びボタン２２またはエレベータドア２０に近づくにつれて遅くなることまで見越すことなどの、対象物の動きをさらに複雑な場合まで予測してもよい。従って、推定到着時刻は、エレベータドア３３の位置を示すｘ−ｙ座標に追跡対象物が到達する最も確率の高い時刻である。到着の確率は、エレベータドア３３の位置を示すｘ−ｙ座標に追跡対象物が移動する確率である。

図２Ｂは、エレベータドア３３（図２Ａを参照）に到着しようとする追跡対象物に関連した共分散を２次元で表示したものである。軸３８は、エレベータドア３３の位置の広がりと同じ広がりとなるように、ｘ−ｙ座標軸系に確定されている。軸３９は、図２Ａのライン３６によって示される乗客の予想経路に沿って、ｘ−ｙ座標軸系に確定されている。共分散は、ビデオプロセッサ１６が到着の確率や推定到着時間を計算するときに用いる信頼度ないし確実性を確定する。

一実施例においては、共分散分布は、ターゲットの動力学、状態の推定、不確定な伝播、およびプロセスにおける統計上の定常性などを含むファクタに基づいて、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）を用いて計算される。ターゲットの動力学とは、周囲環境に関して追跡対象物に与えられる物理的束縛などの、追跡対象物がどのように動き得るかというモデルを含む（すなわち、追跡対象物が視野内に位置する柱を通り抜けることはできない）。状態の推定には、それ以前の時点での対象物に関連した対象物パラメータ（例えば、位置、速度、方向）が含まれる。すなわち、追跡対象物が以前の状態のパラメータによって示される方向を何回も変える場合、追跡対象物が特定の方向へ動くことについての信頼度が低下する。不確定な伝播は、データの測定プロセスやデータのばらつきなどの周知の不確定要素を考慮している。プロセスにおける統計的な定常性とは、基礎となるプロセスに関してつくられた過去の統計的推測が同じままであると想定することである。

共分散分布は、グラフ上において、追跡対象物が移動する場所に関しての計算ならびに追跡対象物が特定の位置に到着する時刻に関しての計算についての信頼度を示す。軸３８に沿って取られた共分散プロファイルは、追跡対象物が未来に存在する位置についての確率を提供する。追跡対象物の最も確率の高い位置は、共分散分布のピークによって確定される。追跡対象物の予想経路が（図２Ａに示すように）変化することに伴って、共分散分布のピークが変化する。軸３９に沿って取られた共分散分布プロファイルは、目的対象物がエレベータドア３３に到達する時刻についての確率ないし信頼度を提供する。共分散分布のピークは、追跡対象物がエレベータドア３３に到達するときの最も確率の高い時刻を示す。

（例えば、到着や時刻などの）特定の推定に関する信頼度は、共分散分布の尖鋭度によって確定される。すなわち、平坦な分布は、特定の推定についての信頼度が低いことを示し、鋭いピークは、特定の推定についての信頼度が高いことを示す。例えば、図１Ａに示すように、乗客Ｐ２がエレベータドア２０へ向かって移動するにつれて共分散分布の尖鋭度が鋭くなり、乗客Ｐ２が特定の時刻にエレベータドアに到着することの信頼度と、乗客Ｐ２がエレベータドア２０へ到着することの信頼度と、が増大する。

乗客Ｐ３などのエレベータドア２０から離れていく乗客に対しては、乗客Ｐ３がエレベータドア２０に到達することに関する共分散分布は、乗客Ｐ３が特定の時刻にエレベータドア２０に到着することの信頼度が低いことを示すだけでなく、乗客Ｐ３がエレベータドア２０に到着することの信頼度が低い（平坦な分布）ことを示す。

（乗客Ｐ１などの）乗客がエレベータドア２０に到達したとき、乗客は、一般には、動きを止める。推定到着時刻の共分散は、位置、速度および方向に基づくので、既に動いていない乗客の場合（すなわち、速度＝０、方向＝未決定）、共分散の計算による推定到着時刻に関する信頼度は失われる（低い尖鋭度）。この問題を解決するために、図１Ａに示すように、エレベータドア２０の周囲に領域Ｒ２が確定されている。ビデオプロセッサ１６は、領域Ｒ２に侵入するすべての追跡対象物が実際にエレベータの乗客になることを想定する。ビデオプロセッサ１６は、それらの追跡対象物を、待っている乗客であると特定し、推定到着時刻をゼロとする。ビデオプロセッサ１６は、待っている乗客の数の追跡を継続しつつ、このパラメータを乗客データパラメータの一部としてエレベータ制御装置２４に提供する。

平均推定到着時刻、到着の確率、および推定到着時刻の共分散を提供することにより、乗客が呼びボタン２２を押す以前に（例えば、乗客Ｐ２についての推定到着時刻、到着の確率および共分散の計算に応じて）、制御システム２４がエレベータ１８かごを乗り場階に配車することができるようにする。さらに、制御システム２４は、追加の乗客がエレベータドア２０に到着すると予想されるか否かに基づいて、いつエレベータドア２０を閉めるべきかを決めることができる。例えば、ビデオプロセッサ１６が、高レベルの信頼度で、乗客（例えば、乗客Ｐ２）が所定の時間内にエレベータドア２０に到達すると判断した場合、制御システム２４は、時間を延長してエレベータドア２０を開け続けることを決める。逆についても言え、ビデオプロセッサ１６が他の乗客（例えば、乗客Ｐ３）についての推定到着時刻を高レベルの信頼度で判断しない場合、制御システム２４は、エレベータドア２０を閉じるように命令し、ドアの一時停止時間と、既にエレベータかご１８内にいる乗客の待ち時間と、を短縮する。

動いている対象物の未来の位置を予測することは、例えば、Ｍａｄｈａｖｅｎ Ｒ．，およびＳｃｈｌｅｎｄｏｆｆ，Ｃ．，による「Ｍｏｖｉｎｇ Ｏｂｊｅｃｔ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｏｆｆ−ｒｏａｄ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ」（Ｐｒｏｃ，ＳＰＩＥ Ａｅｒｏｓｅｎｓｅ Ｃｏｎｆ．２００３年４月２１日〜２５日、フロリダ州オーランド）と、Ｆｅｒｒｙｍａｎ，Ｊ．Ｍ．，Ｍａｙｂａｎｋ，Ｓ．Ｊ．およびＷｏｒｒａｌ，Ａ．Ｄ．，による「Ｖｉｓｕａｌ Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ Ｆｏｒ Ｍｏｖｉｎｇ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ」（Ｉｎｔｌ．Ｊ．ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，ｖ．３７，ｎ．２，ｐ．１６７〜ｐ．１９７，２０００年６月）と、にさらに詳細に説明されている。これらの論文は、伸張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）および隠れマルコフモデル（ＨＭＭｓ）などのアルゴリズムを用いて対象物の未来の状態（時刻および位置）ならびに関連する不確実性（共分散）について予測することに関して記述している。

[対象物の分類]
また、ビデオプロセッサ１６は、ビデオカメラ１２の視野内における追跡対象物に関する分類データを制御システム２４に提供する。例えば、ビデオプロセッサ１６は、人、カート、動物などの様々な対象物を識別する能力がある。これにより、対象物がエレベータの乗客であるか否かに関するデータを制御システム２４に提供し、制御システム２４が特定の対象物に対して特別な処置を行うことができるようにする。例えば、ビデオププロセッサ１６は、乗客Ｐ２はカートを押している人であると判断した場合、人がカートを押してエレベータかごへ乗り込む可能性が最も高いという理由で、この人およびカートは共に潜在的な乗客であると考える。ビデオプロセッサ１６が、乗客Ｐ２は人に付き添われていない犬であると判断した場合、ビデオプロセッサ１６は、乗客Ｐ２は潜在的なエレベータの乗客ではないと判断する。従って、制御システム２４は、乗客Ｐ２の位置および方向に関わらず、エレベータかご１８が配車されないようにする。一実施例においては、ビデオプロセッサ１６は、乗客以外のものとして分類された対象物に関連する乗客データを制御システム２４に提供しない。

対象物を分類することにより、制御システム２４が、エレベータドア２０を開閉させるときに特別な状況を考慮することができる。例えば、ビデオプロセッサ１６は、車椅子に乗っている人がエレベータドア２０に近づいていると判断した場合、エレベータドア２０を長時間開いた状態にさせることができる。

対象物の分類の一例としては、Ｄｉｃｋ，Ａ．Ｒ．，およびＢｒｏｏｋｓ，Ｍ．Ｊ，による「Ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｖｉｓｕａｌ Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎａｃｅ」（Ｐｒｏｃ ^7th Ｉｎｔｌ． Ｃｏｎｆ．ｏｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ：Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（ＤＩＣＴＡ ２００３），ｐ．１９５〜ｐ．２０４，２０３年１２月１０日〜１２日，Ｓｙｄｎｅｙ，Ａｕｓｔｒａｌｉａ、およびＭａｄｈａｖｅｎ，Ｒ．，およびＳｃｈｌｅｎｄｏｆｆ，Ｃ．，による「Ｍｏｖｉｎｇ Ｏｂｊｅｃｔ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｏｆｆ−ｒｏａｄ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ」（Ａｅｒｏｓｅｎｓｅ Ｃｏｎｆ．２００３年４月２１日〜２５日，フロリダ州オーランド）という論文に記述されている。

［推定される対象物の床面積］
ビデオプロセッサ１６は、追跡対象物の各々によって占められると推定される床面積を制御システム２４に提供する。ビデオカメラ１２の向きに応じて、ビデオプロセッサ１６が様々なアルゴリズムを使用することにより、特定の対象物によって占められると推定される床面積を画定することができる。ビデオカメラ１２をエレベータドア２０の外側領域の上方に設置した場合、ビデオプロセッサ１６は、単一のピクセルマッピングアルゴリズムを利用して、特定の対象物によって占められると推定される床面積を画定することができる。ビデオカメラ１２が異なる向きに設置された場合、確率アルゴリズムを使用して、対象物の検知された特徴（例えば、高さ、形状など）に基づいて床面積を推定することができる。他の実施例においては、エレベータドア２０の外側領域において複数の見通しの利く場所を提供するために、複数のカメラが採用される。複数のカメラを使用することは、ビデオプロセッサ１６が各々の追跡対象物に必要とされる床面積を正確に推定するために、各々のカメラの間でのマッピングを必要とする。

追跡対象物によって占められると推定される床面積を提供することによって、制御システム２４は、乗客の要求を満たすために追加のエレベータかご（複数のエレベータかごが使用されていることを想定している）が必要であるか否かを判断することができる。例えば、ビデオプロセッサ１６が、乗客Ｐ１，Ｐ２はエレベータの乗客であると判断し、さらに、乗客Ｐ１はエレベータかご１８内の利用可能な床スペースの全体を占めてしまうほどのカートを押していると判断した場合、制御システム２４は、乗客Ｐ２に対して第２のエレベータかごが配車されるようにする。

他の実施例においては、制御システム２４は、（例えば、図１Ｂに示すように、ビデオカメラ３２がエレベータかご１８内に設置された場合、）エレベータかご１８内における利用可能な床スペースに関する入力をさらに受信する。ビデオプロセッサ１６が、エレベータかご１８内に利用可能なスペースが存在しないと判断した場合、待っている乗客のための空間がエレベータかご１８内に存在するようになるまで、制御システム２４は、エレベータかご１８が待っている乗客のいる階をとばして運行するようにさせる。

空きスペースの推定の一例としては、Ｐ．Ｍｅｒｋｕｓ，Ｘ．Ｄｅｓｕｒｍｏｎｔ，Ｅ．Ｇ．Ｔ Ｊａｓｐｅｒｓ，Ｒ．Ｇ．Ｊ．Ｗｉｊｎｈｏｖｅｎ，Ｏ．Ｃａｉｇｎａｒｔ，Ｊ−Ｆ ＤｅｌａｉｇｌｅおよびＷ．Ｆａｖｏｒｅｅｌ，による「Ｃａｎｄｅｌａ−Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｔｏｒａｇｅ，Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｎｔｅｎｔ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ」 (http://www.hitech-projects.com/euprojects/candela/pr/ewimtfinal2004.pdf.) という論文に記述されている。

[待っている乗客の数]
また、ビデオプロセッサ１６は、エレベータかご１８を待っている乗客数に関する情報を制御システム２４に提供する。上記のように、追跡対象物が領域Ｒ２内に侵入するとき、ビデオプロセッサ１６は、その追跡対象物が実際にエレベータの乗客になることを想定する。適当な軌跡で、エレベータかご１８の内部からではなく領域Ｒ２に侵入する追跡対象物の各々に対して、ビデオプロセッサ１６は、待っている乗客パラメータのカウント数をインクリメントして制御システム２４に提供する。このパラメータを制御システム２４に提供することにより、制御システム２４は、特定の階に追加のエレベータかごを配車するべきか否かを判断することができる。待っている乗客数のパラメータは、制御システム２４が、エレベータドア２４をいつ閉めるべきかを判断するために使用することもできる。例えば、ビデオプロセッサ１６が、乗客Ｐ１，Ｐ２はエレベータかご１８を待っていると判断した場合、制御システム２４は、両方の乗客がエレベータかご１８に乗り込むことが検知されるまでエレベータドア２０を開いたままに保つことをドア制御装置２８に命令する。

[対象物ＩＤ（認証）]
ビデオプロセッサ１６は、アクセス制御システム１４から認証データを受信し、追跡対象物の各々に関連する認証データを制御システム２４に提供する。ビデオプロセッサ１６は、追跡される各対象物に関連する認証データをアクセス制御システム１４にも提供し、アクセス制御システム１４がセキュリティ侵害を検知すること又は検知したセキュリティ侵害を避けることを可能にする。

設定されたアクセス制御システム１４の型式に依存して、乗客がエレベータドア２２に到達する前に、エレベータドア２２、またはエレベータかご１８内などの所定の位置において、乗客認証を行うことができる。乗客がエレベータに乗り込むこと又は特定の乗り場階に入ることの承認が得られると、ビデオプロセッサ１６は、アクセス制御システム１４から受信した認証データを特定の乗客に関連させる。設定されたアクセス制御システムの型式に依存して、制御システム２４は、ビデオプロセッサ１６から提供された対象物ＩＤを使用することによって、「ピギーバッキング」や「カードパスバック」などの検知されたセキュリティ侵害を回避し、またはこれらのセキュリティ侵害をセキュリティシステムに報知する。特定の乗客の各々を認証ステータスに明確に関連付けることにより、制御システム２４は、潜在的なセキュリティ侵害を検知することができ、これらの潜在的なセキュリティ侵害に対処することができる。

図３は、ビデオプロセッサ１６による乗客データ（対象物ＩＤデータを含まず）の計算を示すフローチャートである。ビデオプロセッサ１６は、エレベータドア２０の外側の領域（図１Ａおよび図１Ｂに示す）を監視する（ステップ４０）。ビデオプロセッサ１６は、対象物がビデオカメラ１２の視野（特には領域Ｒ１）に侵入したか否かを判断する（ステップ４２）。一実施例においては、ビデオプロセッサ１６は、動作検知アルゴリズムを使って、対象物がビデオカメラ１２の視野に侵入したか否かを判断する。他の実施例においては、ビデオプロセッサ１６は、無線認識（ＲＦＩＤ）タグを携行する対象物が存在する場合に警報を受ける。ビデオプロセッサ１６は、対象物がビデオカメラ１２の視野に侵入していないと判断した場合には、ステップ４０における監視を継続する。ビデオカメラ１２の視野内に対象物が検知された場合、ビデオプロセッサ１６は、対象物の「追跡」を開始する（ステップ４４）。乗客データを制御システム２４に提供するために必要な計算を実行するために、ビデオプロセッサ１６は、周知の追跡プロセスを使用して、様々な時刻（および様々な位置）の地点における対象物を識別かつ関連付けることができる必要がある。すなわち、対象物が検知されると、ビデオプロセッサ１６は、対象物の速度や方向などに関する有用な計算を実行するために、対象物がビデオカメラ１２の視野内へ移動してくるときに、その対象物を追跡し続けることができなければならない。

ステップ４６で対象物の追跡が確認された場合、ビデオプロセッサ１６は、追跡対象物に関連した対象物パラメータを計算する（ステップ４８）。ビデオプロセッサ１６によって計算される対象物パラメータとしては、追跡対象物の、位置、速度、方向、寸法、分類および加速度などがあるが、これらに限定しない。ステップ４８で判断された対象物の分類を使用して、その対象物が潜在的な乗客であるか否かを判断する（ステップ５０）。例えば、人に付き添われていない犬であると識別された対象物は、潜在的な乗客ではないものとして分類される。ビデオプロセッサ１６は、対象物が潜在的な乗客ではないと判断した場合、その対象物の監視かつ追跡を継続する（ステップ４８）が、その対象物に関連した乗客データのパラメータを制御システム２４に提供することはしない。

ビデオプロセッサ１６は、対象物が潜在的な乗客であると判断した場合、ビデオプロセッサ１６は、推定到着時刻、および共分散などの到着パラメータの確率を含む乗客データを計算する（ステップ５２）。上記のように、推定到着時刻および到着パラメータ（並びに他の乗客データのパラメータ）の確率は、ステップ４８でビデオプロセッサ１６によって計算された対象物パラメータに基づいて、ビデオプロセッサ１６によって確定される。ビデオプロセッサ１６は、制御システム２４に乗客データ（例えば、推定到着時刻、共分散、到着の確率、寸法、分類など）を提供する（ステップ５４）。ビデオプロセッサ１６は、乗客の推定到着時刻がゼロに等しいか否かを調べる（ステップ５６）。乗客の推定到着時刻がゼロに等しい場合（例えば、追跡対象物が領域Ｒ２に侵入した場合）、ビデオプロセッサ１６は、その乗客がエレベータを待っているものと判断し、現在エレベータを待っている乗客数のカウントをインクリメントする（ステップ５８）。ビデオプロセッサ１６は、制御システム２４に、エレベータドア２０の外側で待っている乗客の数を提供する（ステップ６０）。推定到着時刻がゼロではない場合、ビデオプロセッサ１６は、対象物パラメータの追跡および計算を継続する。

図４は、エレベータシステム１０ａ，１０ｂにアクセス制御を提供する本発明のビデオ補助式システムによって採用される方法を示すフローチャートである。エレベータシステムのアクセス制御は、提供するアクセス制御の方式によって異なる。例えば、一実施例においては、エレベータかご１８は、セキュリティ保護された階のみに経路を提供する。この実施例においては、エレベータドア２０が閉まるときにエレベータかご１８内にいる乗客の皆が独自の認証を得ている必要がある。ビデオプロセッサ１６が、認証されていない乗客がいることを制御システム２４に知らせた場合、保安員に通報されて認証されていないユーザが拘束されるまで、エレベータかご１８は、気密空間（すなわち人間トラップ）として働くことができる。代替例においては、認証されていないユーザがエレベータかご１８内で検知された場合、エレベータかごのドア２０は閉まることができない。他の実施例においては、エレベータかご１８は、いくつかのセキュリティ保護された階を移動するだけでなく、保護されていない階つまり公共の他の階を移動する。この実施例においては、認証されたユーザおよび認証されていないユーザは共にエレベータかご１８に乗り込むことが許されているが、認証されたユーザのみがセキュリティ保護された階でエレベータかご１８から降りることを許される。ビデオプロセッサ１６が、認証されていない乗客が認証を必要とする階へ降りようとするのを検知した場合、ビデオプロセッサ１６は、制御システム２４へ信号を送り、この信号を受けた制御システム２４は、セキュリティシステム３０へ信号を送る。

いずれのアクセス制御が実施される場合にも、アクセス制御を提供する第１のステップは、乗客の認証を判定することである。図４は、遠隔認証６６ａ、エレベータドア認証６６ｂ、エレベータかご認証６６ｃを含む乗客認証を判定する３つの方法を示す。これらの方法の各々においては、認証は、（例えば、キーパッド入力、声認識、アクセスカードの読み取りなどを使った）協働的なものであるか、（例えば、ＲＦＩＤタグ、顔認識などを使った）受動的なものである。上記のように、認証されたものとして乗客が特定されると、この認証データはビデオプロセッサ１６へ送信され、ビデオプロセッサ１６は、ビデオカメラ１２またはビデオカメラ３２の視野内にいる特定の乗客に明確に認証を関連付ける。

遠隔認証法６６ａでは、乗客は、エレベータドア２０に近づくときに、遠隔的に認証されるように特定される。遠隔的に認証されるようにユーザを特定するための多くの方法が存在する。例えば、一実施例においては、ＲＦＩＤタグを使用して、対象物または乗客が認証されるように特定する。エレベータドア認証法６６ｂでは、エレベータドア２０の位置において認証が行われる。この方法は、乗客の認証を判定することにおいて、読み取りカード、声認識、またはキーパッド入力を利用することができる。エレベータかご認証法６６ｃでは、エレベータかご１８の内部で認証が行われ、読み取りカード、声認識またはキーパッド入力を利用することができる。

遠隔認証６６ａまたはエレベータドア認証６６ｂを採用した場合、アクセス制御システム１４は、ビデオプロセッサ１６に認証データを提供し（ステップ６８ａ）、ビデオプロセッサ１６がエレベータかご１８の外側にいる特定の乗客に明確に認証を関連付けることを可能にする。エレベータかご認証６６ｃを採用した場合、アクセス制御システム１４は、ビデオプロセッサ１６に認証データを提供し（ステップ６８ｂ）、ビデオプロセッサ１６がエレベータかご１８の内側にいる特定の乗客に明確に認証を関連付けることを可能にする。この実施例においては、ビデオプロセッサ１６がエレベータかご１８の内部から受信したビデオ入力を使って特定のユーザに認証を関連付けることができるように、エレベータかご１８内にビデオカメラを設けること（図１Ｂに示す）が有益である。代替例においては、エレベータかご１８の外側に設けられたビデオカメラ１２から受信したビデオ入力によって、ビデオプロセッサ１６がエレベータかご１８に乗り込む人の数を測定することができ、従って、検知されるべき所定の認証の数を特定することができる。これらの方法の各々においては、ビデオプロセッサ１６は、監視される乗客に認証を明確に特定することができるので、単一の認証で２人以上の乗客を認識させようとする行為（カードパスバックやピッギーバック）を検知することができる。

（第１の方法または第２の方法のいずれかの方法を使って）エレベータかご１８の外側で認証を判定する場合、ビデオプロセッサ１６は、（認証された及び認証されていない）乗客がエレベータかご１８に乗り込むときに、彼らを監視または追跡する（ステップ７０）。

乗客がエレベータかご１８に乗ると、制御システム２４は、（認証データを得るためにいずれの方法が採用された場合にも）ビデオプロセッサ１６から送られた認証データを使用して、相乗りなどのセキュリティ侵害を検知する。エレベータかご１８がセキュリティ保護された階のみに移動する実施例においては、ドアが閉まる際にエレベータかご１８内にいる乗客の各々を、特定の認証に明確に特定付ける必要がある。ドアが閉まる際にエレベータかご１８内に認証されていない乗客がいる場合、制御システム２４は、セキュリティシステムを変更する（ステップ７４）。一実施例においては、制御システム２４は、保安員が到着するまでエレベータドア２０を閉じたままにすることによって、気密空間として作動することができる。他の実施例においては、認証されていないユーザがエレベータかご１８から去るまで、制御システム２４は、エレベータかご１８がセキュリティ保護された階へ配車されないようにする。エレベータかご１８がアクセスする階の幾つかがセキュリティ保護されている（他の階はセキュリティ保護されていない）実施例においては、認証されていないユーザが許可された階で降りたか否かを判断するために、エレベータかご１８内で乗客を監視し続ける必要がある。これは、エレベータかご１８内にビデオ監視によって（図１Ｂ参照）、または、エレベータかご１８が空であるかを検知する手段によって行うことができる（例えば、エレベータかご１８の重量を監視する）。エレベータかご１８内にビデオ監視を採用した場合、ビデオプロセッサ１６は、乗客の各々に認証ステータスを関連付けることができる。ビデオプロセッサ１６が、承認を得ていない乗客がセキュリティ保護された階に降りると判断した場合、制御システム２４は、その安全性侵害を報知する（ステップ７４）
図５は、隣り合って配置された一対のエレベータかごを採用する本発明の実施例を示す。他の実施例においては、２つ以上のエレベータかごを採用することもできるが、簡明にするために、一対のエレベータかご１８ａ，１８ｂのみを図５に示している。図１Ａに関して上記に説明したように、ビデオロセッサ１６は、ビデオカメラ１２からビデオデータを受信し、アクセス制御システム１４からアクセス制御データを受信する。ビデオプロセッサ１６は、多くの計算を実行し、制御システム２４に一式の乗客データを提供する。ビデオプロセッサ１６から受信した乗客データに基づいて、制御システム２４は、エレベータ配車装置２６、エレベータドア制御装置２８およびセキュリティシステム３０に制御信号を送る。エレベータ配車装置２６およびエレベータドア制御装置２８は、エレベータかご１８ａ，１８ｂのうちの少なくとも１つを配車するとともに、ビデオプロセッサ１６から受信した乗客データに基づいてエレベータドアを開閉させることができる。上記のように、ビデオカメラ１２は、領域Ｒ１にいる対象物を監視かつ追跡し、制御システム２４に乗客データのパラメータを提供する。追跡対象物が領域Ｒ２ａまたは領域Ｒ２ｂに到達したとき、ビデオプロセッサ１６は、追跡対象物の到着時刻をゼロと評価し、これらの領域内において、追跡対象物が実際にエレベータを待っていると想定する。例えば、ビデオプロセッサ１６は、２人の乗客（乗客Ｐ１および乗客Ｐ２）がエレベータかご１８ａを待っていて、１人の乗客（乗客Ｐ４）がエレベータかご１８ｂを待っていることを制御システム２４に示す。しかし、領域Ｒ２ａと領域Ｒ２ｂとの交差点でエレベータを待つ乗客Ｐ３が存在するときには問題が生じる。このとき、乗客Ｐ３がエレベータかご１８ａ，１８ｂのいずれかを待っているか否かを判断することは難しい。従って、一実施例においては、ビデオプロセッサ１６は、乗客Ｐ３を計算上２つの部分に分割する。乗客Ｐ３の半分はエレベータかご１８ａを待っていると想定し、乗客Ｐ３の残りの半分はエレベータかご１８ｂを待っていると想定する。従って、ビデオプロセッサ１６は、２人半の乗客がエレベータかご１８ａを待っていて、１人半の乗客がエレベータかご１８ｂを待っていることを制御システム２４に示す。乗客Ｐ３が、エレベータかご１８ａまたはエレベータかご１８ｂの両方に乗り込むことは現実的ではないが、この解決法は、乗客Ｐ３の意図を予想することなく、乗客Ｐ３の存在を考慮に入れる。

好ましい実施例を参照して本発明について記述したが、当業者であれば、本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく、形態および詳細にいくつかの変更がなされ得ることを理解されるであろう。

本発明によるビデオ補助式のエレベータおよびアクセス制御システムの概略的／機能的ブロック図。 本発明のビデオ補助式のエレベータおよびアクセス制御システムの概略的／機能的ブロック図。 平均推定到着時間、到着確率および共分散の計算を示す図。 ２次元の図で共分散を示す図。 ビデオプロセッサによるパラメータの処理を示すフローチャート。 本発明によって実施されるアクセス制御法のフローチャート。 本発明によるビデオ補助のエレベータおよびアクセス制御システムの他の実施例の概略的／機能的なブロック図。

Claims (22)

1. エレベータドアおよび視野に含まれる周囲領域のビデオ映像を捕捉するビデオカメラと、
   前記ビデオカメラから前記ビデオ映像を受信するように接続され、前記ビデオカメラから受信したビデオ映像を使って対象物を追跡し、前記追跡対象物に関連した乗客データを計算するビデオ処理装置と、
   前記ビデオ処理装置から乗客データを受信するように接続され、前記ビデオ処理装置から送信された乗客データに基づいて、エレベータ配車機能およびエレベータドア制御機能のうちの少なくとも一方を制御するエレベータ制御装置と、
   を備えたビデオ補助式エレベータ制御システム。
2. 前記ビデオ処理装置が、前記追跡対象物に関しての、位置、寸法、方向、加速度、速度および対象物分類を含む対象物パラメータのうちの少なくとも１つを計算することを特徴とする請求項１に記載のビデオ補助式エレベータ制御システム。
3. 前記ビデオ処理装置が前記エレベータ制御装置に前記対象物パラメータを提供することを特徴とする請求項２に記載のビデオ補助式エレベータ制御システム。
4. 前記ビデオ処理装置が前記対象物パラメータに基づいた乗客データを計算し、エレベータ制御装置に送信される前記乗客データは、推定到着時刻、到着の確率、共分散、およびエレベータを待っている乗客の数のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２に記載のビデオ補助式エレベータ制御システム。
5. 前記追跡対象物が乗客として分類された場合に前記ビデオ処理装置が前記乗客データを計算することを特徴とする請求項４に記載のビデオ補助式エレベータ制御システム。
6. 前記ビデオプロセッサが、ビデオカメラの視野を第１の領域と第２の領域とに分割し、前記第２の領域が前記エレベータドアに近接した周囲領域として画定されることを特徴とする請求項４に記載のビデオ補助式エレベータ制御システム。
7. 前記ビデオプロセッサが、前記第２の領域に侵入する追跡対象物の数に基づいて、エレベータを待っている乗客数のパラメータをインクリメントすることを特徴とする請求項６に記載のビデオ補助式エレベータ制御システム。
8. 前記ビデオ処理装置に認証データを提供するように接続されたアクセス制御システムを備え、前記ビデオ処理装置が前記認証データを前記追跡対象物に関連させるとともに前記追跡対象物の認証ステータスを前記エレベータ制御装置に提供することを特徴とする請求項１に記載のビデオ補助式エレベータ制御システム。
9. 前記ビデオ処理装置が、前記追跡対象物に関連した認証データを前記アクセス制御システムに提供することを特徴とする請求項８に記載のビデオ補助式エレベータ制御システム。
10. エレベータかごの内部のビデオ映像を捕捉する第２のビデオカメラを備え、前記ビデオ処理装置が、該第２のビデオカメラによって提供されるビデオ映像を使って前記エレベータかご内の乗客を追跡するとともに、前記エレベータかご内の前記乗客に関する利用状況データおよび乗客データのパラメータを計算することを特徴とする請求項１に記載のビデオ補助式エレベータ制御システム。
11. 前記ビデオ処理装置によって計算される前記利用状況データが、前記エレベータかご内の乗客の数と、前記エレベータかご内で利用可能な床スペースと、のうちの少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項１０に記載のビデオ補助式エレベータ制御システム。
12. 前記ビデオ処理装置に認証データを提供するように接続されたアクセス制御装置を備え、前記ビデオ処理装置が、前記エレベータかご内の乗客に認証データを関連づけるとともに、前記エレベータかご内の乗客の認証ステータスを前記エレベータ制御装置に提供することを特徴とする請求項１１に記載のビデオ補助式エレベータ制御システム。
13. エレベータ制御において使用されるビデオ補助データを提供する方法であって、
    エレベータドアの外側のエレベータ乗り場に位置する対象物を検知するステップと、
    少なくとも１つのビデオカメラから受信した連続的なビデオ映像に基づいて前記対象物を追跡するステップと、
    前記追跡対象物に関連した乗客データを計算するステップと、
    前記乗客データをエレベータ制御装置に提供するステップと、
    を含み、
    前記エレベータ制御装置が、前記提供された前記乗客データに基づいて、エレベータかごの配車、エレベータドアの開、エレベータドアの閉、の少なくとも１つを行うことを特徴とする方法。
14. 前記対象物を検知するステップが、前記対象物が前記少なくとも１つのビデオカメラの視野に侵入したときを検知するために動作検知アルゴリズムを採用することを含む請求項１３に記載の方法。
15. 前記対象物を検知するステップが、前記対象物が前記少なくとも１つのビデオカメラの視野に侵入したときを判断するために無線認識（ＲＦＩＤ）デバイスを使用することを含む、請求項１３に記載の方法。
16. 前記乗客データを計算するステップが、前記追跡対象物の、位置、寸法、速度、方向、加速度および対象物分類を含む対象物パラメータのうちの少なくとも１つを計算することを含む、請求項１３に記載の方法。
17. 前記乗客データを計算するステップが、前記追跡対象物に関して計算される前記対象物パラメータに基づいた、前記対象物の推定到着時刻、到着の確率、共分散、およびエレベータを待っている乗客の数を含む乗客データのパラメータのうちの少なくとも１つを計算することを含む、請求項１６に記載の方法。
18. 前記エレベータを待っている乗客の数を計算することが、前記エレベータドアを取り囲む第１の領域に侵入する追跡対象物の数を測定することを含み、前記第１の領域は、エレベータの乗客が一般にエレベータサービスを待つ領域を画定することを特徴とする、請求項１７に記載の方法。
19. 前記エレベータ制御装置が受信した前記乗客データに基づいて特定の階にエレベータかごを配車させることをさらに含み、乗客が呼びボタンを押してエレベータサービスを要求する前に、前記エレベータ制御装置が前記エレベータかごを特定の階へ配車させることを特徴とする、請求項１７に記載の方法。
20. 前記エレベータ制御装置によって受信された前記乗客データに基づいて前記エレベータドアの開閉を制御することをさらに含み、前記乗客データが前記エレベータドアに追加の乗客が近づいていることを示す場合に前記エレベータ制御装置が前記エレベータドアを開いたままにし、前記乗客データが前記エレベータドアに追加の乗客が近づいていないことを示す場合に前記エレベータ制御装置が前記エレベータドアを閉めることを特徴とする、請求項１７に記載の方法。
21. 前記エレベータかご内に設置された第２のビデオカメラから受信したビデオ映像を使ってエレベータかごの内部を監視することと、
    前記第２のビデオカメラから受信した前記ビデオ映像に基づいて前記エレベータかご内において利用可能な推定の床スペースを計算することと、
    前記計算された推定の床スペースを前記エレベータ制御装置に提供することと、
    をさらに含み、
    前記エレベータ制御装置が、前記利用可能な推定の床スペースと、特定の階でエレベータサービスを待っている乗客の数と、に基づいてエレベータを作動させることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
22. アクセス制御装置から受信した認証データを前記追跡対象物に関連させることによって前記追跡対象物の認証ステータスを判断することと、
    前記追跡対象物の認証ステータスを前記エレベータ制御装置に提供することと、
    をさらに含む請求項１３に記載の方法。

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