JP2010195537A - Monitoring device in car of elevator - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、監視カメラを用いて乗りかご内を監視するエレベータの乗りかご内監視装置に関する。 The present invention relates to an elevator car monitoring apparatus for monitoring the inside of a car using a monitoring camera.
近年、テロなどの不特定多数を対象とした犯罪行為に対する社会的意識が高まってきており、不審者や持ち主が特定できない不審物を検出するために監視カメラが利用されている。 In recent years, social awareness of criminal acts targeting unspecified majority such as terrorism has increased, and surveillance cameras are used to detect suspicious objects that cannot be identified by suspicious persons or owners.
特に、エレベータでは、乗りかごのドアが閉じると、他人の目が届きにくい閉鎖空間となるため、危険物の放置や暴力行為などが発生するリスクが高い。そのため、乗りかご内に監視カメラを設置しておき、その監視カメラによって撮影された画像から不審物などを自動検出するシステムが開発されている。 In particular, in an elevator, when the door of a car is closed, it becomes a closed space that is difficult for others to reach, so there is a high risk of leaving dangerous goods or violent acts. Therefore, a system has been developed in which a surveillance camera is installed in the car and a suspicious object is automatically detected from an image taken by the surveillance camera.
このようなシステムは、「暴れ・滞留検知システム」などと呼ばれている。その一機能である滞留検知機能(滞留検知と称する)は、乗りかご内に同一物体が一定時間以上滞留していることを検知して発報する。また、例えば利用者が乗りかご内で倒れたり、何らかの原因で乗りかご内に留まっている場合にいち早く発見して対応することができる。 Such a system is called a “rage / stagnation detection system”. The stay detection function (referred to as stay detection), which is one of the functions, detects that the same object has stayed in the car for a certain period of time and issues a report. Further, for example, when a user falls in the car or stays in the car for some reason, the user can quickly find and deal with it.
ここで、滞留検知の技術としては、特許文献1や特許文献2などに開示されているように、予め設定された領域内に同一物体が一定時間を超えて滞留している状態を検出する方式が一般的である。 Here, as a technique of stay detection, as disclosed in Patent Document 1, Patent Document 2, and the like, a method of detecting a state in which the same object stays in a preset region for a certain period of time. Is common.
また、予め無人の状態で乗りかご内を撮影した画像を基本画像として記録しておき、運転中に撮影された画像との差異を数値化する方式(差異検出方式と称する)も一般的である。この場合、上記差異の値が一定以上あり、一定時間以上継続した場合に滞留物が存在するものと判断する。 In addition, a method (recorded as a difference detection method) that records in advance an image taken inside the car in an unattended state as a basic image and digitizes the difference from the image taken during driving is also common. . In this case, the value of the difference is greater than or equal to a certain value, and it is determined that a stay is present when the difference continues for a certain time.
上述した特許文献1,2では、乗りかごの側板に貼り紙やポスターなどが貼られていると、それが許可されているものであっても、不審物として誤検出してしまう可能性がある。この場合、予め貼り紙類が貼られている場所を検出領域外として設定しておけばよいが、各物件毎にそのような領域設定を行うことは非常に手間がかかる問題がある。 In Patent Documents 1 and 2 described above, if a paper or a poster is pasted on the side plate of the car, even if it is permitted, it may be erroneously detected as a suspicious object. In this case, it is sufficient to set the place where the stickers are pasted as outside the detection area, but it is very troublesome to perform such area setting for each property.
また、上記差異検出方式でも、乗りかご内に貼り紙類が貼られていると、基本画像との差異値が大きくなるため、不審物ありと誤検出してしまう可能性がある。これを避けるためには、貼り紙やポスターを貼り付けた後に乗りかごの基本画像を再度記録すればよいが、その都度、基本画像を書き替えることは非常に手間がかかる問題がある。 In addition, even with the above difference detection method, if a sticker is pasted in the car, the difference value from the basic image becomes large, so that there is a possibility of erroneous detection that there is a suspicious object. In order to avoid this, it is only necessary to record the basic image of the car again after pasting a sticker or a poster, but there is a problem that rewriting the basic image each time is very troublesome.
そこで、本発明の目的は、監視カメラによって撮影された画像を用いて不審物を検出する際に、その検出領域を自動的に設定することができ、乗りかご内に意図的に持ち込まれた貼り紙類を誤検出することなく、不審物の有無を正確に検出することのできるエレベータの乗りかご内監視装置を提供することにある。 Therefore, an object of the present invention is to automatically set a detection area when detecting a suspicious object using an image taken by a surveillance camera, and a sticker sheet intentionally brought into a car. An object of the present invention is to provide an elevator car monitoring device that can accurately detect the presence or absence of a suspicious object without erroneously detecting the kind.
本発明に係るエレベータの乗りかご内監視装置は、乗りかご内に設置され、上記乗りかごの乗降口に設けられたかごドアの高さに合わせてかご室内を撮影する監視用のカメラと、このカメラによって撮影された上記乗りかごの基本画像を記憶する基本画像記憶手段と、上記カメラの撮影画像を解析し、当該撮影画像の上端部または下端部を基準にして不審物の検出領域を決定する検出領域決定手段と、この検出領域決定手段によって決定された検出領域に基づいて、エレベータの運転中に上記撮影手段によって一定の時間間隔で撮影された画像と上記基本画像記憶手段に記憶された基本画像とを比較し、両者の差異から不審物の有無を検出する画像差異検出手段とを具備したことを特徴とする。 An elevator car monitoring device according to the present invention is installed in a car, and a monitoring camera for photographing a car interior in accordance with the height of a car door provided at the entrance of the car. Basic image storage means for storing a basic image of the car photographed by the camera and analysis of the photographed image of the camera, and a detection area for the suspicious object is determined with reference to the upper end or the lower end of the photographed image. Based on the detection area determination means and the detection area determined by the detection area determination means, images taken at regular intervals by the imaging means during operation of the elevator and the basic information stored in the basic image storage means An image difference detecting means for comparing the images and detecting the presence / absence of a suspicious object from the difference between the images is provided.
本発明によれば、監視カメラによって撮影された画像を用いて不審物を検出する際に、その検出領域を自動的に設定することができる。これにより、乗りかご内に意図的に持ち込まれた貼り紙類を誤検出することなく、不審物の有無を正確に検出することができる。 According to the present invention, when a suspicious object is detected using an image taken by a surveillance camera, the detection area can be automatically set. This makes it possible to accurately detect the presence or absence of a suspicious object without erroneously detecting stickers that are intentionally brought into the car.
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
(第1の実施形態)
図1は本発明の第1の実施形態に係るエレベータの乗りかご内監視装置の構成を示すブロック図である。図中の11はエレベータの乗りかごである。この乗りかご11は、図示せぬ巻上機の駆動によりロープを介して昇降路内を昇降動作する。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the elevator car monitoring apparatus according to the first embodiment of the present invention. In the figure, 11 is an elevator car. The car 11 moves up and down in the hoistway through a rope by driving a hoisting machine (not shown).
乗りかご11の乗降口11aに、かごドア12が開閉自在に取り付けられている。このかごドア12の開閉動作は、乗りかご11の上部に設置されたドア制御部13によって制御されている。
A
ドア制御部13は、図示せぬドアモータとその制御回路、かごドア12の開閉状態を検出するためのリミットスイッチ等で構成されている。このドア制御部13は、エレベータ運行制御部14からの開閉制御信号を受けてかごドア12を開閉し、また、エレベータ運行制御部14に対してかごドア12の開閉状態を知らせる。
The
エレベータ運行制御部14は、エレベータの運行制御を行うものであり、CPU、ROM、RAM等を備えたコンピュータからなる。このエレベータ運行制御部14は、ビルの機械室などに設置されている。
The elevator
ここで、乗りかご11内に監視用のカメラ21が設置されている。このカメラ21は、かごドア12との対向面11bに、撮影レンズ21aをかごドア12側に向けて設置されている。このような位置にカメラ21を設置する理由は、カメラ21にて撮影されたかご室の画像からかごドア12の特徴的な形状を検出して、これを滞留検知領域の決定に用いるためである。
Here, a
したがって、図1では、かごドア12との対向面11bにカメラ21を設置した例を示したが、かごドア12を含めて撮影できる位置であれば、かご室内の天井面11cや、側面11dまたは11e(図3参照)などにカメラ21を設置しても構わない。
Therefore, FIG. 1 shows an example in which the
エレベータの運転中、カメラ21は一定時間間隔で乗りかご11内を撮影した画像を画像処理装置22に順次転送している。画像処理装置22は、基本画像記憶部23、検出領域決定部24、画像差異検出部25からなる。なお、図1の例では、エレベータ運行制御部14と画像処理装置22とが独立して設けられているが、1つの制御装置内に組み込まれた構成であっても構わない。
During the operation of the elevator, the
基本画像記憶部23は、カメラ21にて撮影された乗りかご11の基本画像を記憶する。この基本画像は、滞留検知の判定基準として用いられるため、乗りかご11内に利用者も不審物もない状態であることが望ましい。よって、通常は、乗りかご11内に利用者や不審物がないことを確認した上で撮影を行い、その撮影にて得られた複数枚の画像の中から基本画像として最も適したものを基本画像として基本画像記憶部23に記憶することが望ましい。
The basic
検出領域決定部24は、カメラ21で撮影された画像を解析して、その撮影画像の中で不審物を検出するための領域を決定する。なお、この検出領域決定部24による検出領域の決定方法については後に詳しく説明する。
The detection
画像差異検出部25は、検出領域決定部24で決定された検出領域に基づいて、エレベータの運転中にカメラ21によって一定の時間間隔で撮影された画像(以下、リアルタイム画像と称す)と基本画像記憶部23に記憶された基本画像との差異を検出する。
Based on the detection area determined by the detection
画像差異検出部25による差異検出方法について、図2を用いて説明する。
A difference detection method by the image
図2は基本画像とリアルタイム画像との差異検出方法を示す模式図であり、図2(a)は基本画像、同図(b)はリアルタイム画像を示している。 2A and 2B are schematic diagrams showing a method for detecting a difference between a basic image and a real-time image. FIG. 2A shows a basic image, and FIG. 2B shows a real-time image.
基本画像30は、無人状態で乗りかご11内をカメラ21にて撮影した画像であり、基本画像記憶部23に予め記憶されている。これに対して、リアルタイム画像31は、エレベータ運転中に乗りかご11内をカメラ21にて撮影された画像である。画像差異検出部25は、この基本画像30とリアルタイム画像31から検出領域決定部24によって決定された検出領域32内の画像をそれぞれ抽出し、これらの画像の差異を数値化する。この場合、画像上における検出領域32の面積をE1、基本画像30とリアルタイム画像31の差異部分の面積をE2とすると、E2/E1が差異値として求められる。
The
ここで、差異値が一定値以上である状態が一定時間以上継続した場合、画像差異検出部25は、不審物(または不審者)が乗りかご11内に存在するものと判断し、その旨を示す不審物検出信号をエレベータ運行制御部14に送信する。エレベータ運行制御部14では、この不審物検出信号を受信すると、乗りかご11を最寄階で停止させた後、ドア制御部13に対してドア戸開信号を出力してかごドア12を開く。
Here, when the state where the difference value is equal to or greater than a certain value continues for a certain time or longer, the image
なお、不審物を検出した場合に警報を発するだけでも良い。この警報には、例えば乗場や管理人室などに設置されたブザーを鳴動させたり、回転灯を点灯させたり、あるいは、インターネットなどの通信回線を利用して、外部のエレベータ保守会社や警備会社へ通報するなどを含む。 Note that an alarm may be issued only when a suspicious object is detected. For this alarm, for example, a buzzer installed in a hall or a manager's room is sounded, a rotating light is turned on, or a communication line such as the Internet is used to send to an external elevator maintenance company or security company. Including reporting.
次に、検出領域決定部24による検出領域決定方法について説明する。
Next, a detection area determination method by the detection
図3は第1の実施形態における検出領域決定方法を説明するための模式図である。 FIG. 3 is a schematic diagram for explaining a detection region determination method according to the first embodiment.
なお、ここでは基本画像30に対して検出領域32を設定する場合を例にして説明するが、リアルタイム画像31についても同様にして検出領域32を設定する必要がある。ただし、リアルタイム画像31では、例えば箒の柄などの長尺物が横向きに置かれている場合に後述する水平方向の直線を誤検出する可能性があるため、基本画像30を用いて検出領域32を設定し、その検出領域32に対応する座標をリアルタイム画像31に適用することが好ましい。
Here, the case where the
図3において、かごドア12は2枚扉中央開き式と呼ばれるドアであって、2枚のドアパネル12a,12bが連動して左右に動くことにより乗降口11aを開閉する構造を有するものとする。また、一般的に、かごドア12の上端部には幕板12cが設けられている。この幕板12cは、かごドア12を駆動するドアモータやそのモータの制御装置、かごドア12の開閉状態を検出するリミットスイッチ等の機構部を隠すためのものである。
In FIG. 3, the
今、基本画像30がかごドア12の高さに合わせて、かごドア12の上端部に設けられる幕板12cと、かご室内の両側面11d,11eの一部と床面11fの一部を含むようにして撮影されているものとする。
Now, the
検出領域決定部24は、この基本画像30の上端部30Uをかごドア12の上端部付近つまり幕板12cとの境界部分として認識し、そこから垂直方向へ予め定められた距離LAだけ下がった位置に水平方向に仮想的な直線30LAを引く。
The detection
なお、図4に示すように、基本画像30にかご室内の天井面11cの一部が含まれている場合には、その基本画像30の上から2番目に検出される所定の長さを有する直線を上端部30Uとする。ただし、基本画像30に天井面11cの一部が含まれていると、かごドア12との境界線が分かりづらいので、図3の例のように、天井面11cを含まないように、かごドア12の高さに合わせてカメラ21の設置位置を予め調整しておくことが好ましい。
As shown in FIG. 4, when the
次に、検出領域決定部24は、基本画像30の下端部30Dをかご室内の床面11fの付近として認識し、その下端部30Dと右端部30Rと左端部30L、上記仮想直線30LAとで囲まれた領域(斜線部分)を不審物の検出領域32として決定する。
Next, the detection
ここで、上記距離LAは、実際の乗りかご11において、かご室内の天井面11cから1〜1.5m程度に相当する距離を、カメラ21の撮影画像に投影した場合での見え方に応じて決定される。これは、一般的な標準形エレベータのかご室高さは2m強であり、貼り紙やポスターなどは、通常、床面11fから1〜1.5m程度の平均的な高さに貼ることが多いためである。よって、距離LAは予め設定されているが、実際にはかご室高さやカメラ21の設置位置などに応じて異なる。
Here, the distance LA depends on how the actual car 11 is seen when a distance corresponding to about 1 to 1.5 m from the
上述したように、画像差異検出部25では、この検出領域決定部24で決定された検出領域32内の画像を基本画像30とリアルタイム画像31から抽出して比較することで、不審物の有無を検出する。この場合、乗りかご11内にエレベータの管理者などが持ち込んだ貼り紙やポスターが貼られていても、これらを除く検出領域32内で画像比較を行うことができるので、誤検出の可能性を低減することができる。
As described above, the image
このように、作業員が領域設定をしなくとも、乗りかご11内に貼られた貼り紙類を除くように不審物の検出領域32を適切に設定して、撮影画像から乗りかご11内に放置された不審物や乗りかご11内に滞留している不審者を正確に検出することができる。
In this way, even if the operator does not set the area, the
(第2の実施形態)
次に、本発明の第2の実施形態として、検出領域決定部24による他の検出領域決定方法について説明する。
(Second Embodiment)
Next, another detection region determination method by the detection
上記第1の実施形態では、撮影画像の上端部を基準にして不審物の検出領域を決定したが、第2の実施形態では、撮影画像の下端部を基準にして不審物の検出領域を決定するものである。 In the first embodiment, the detection area of the suspicious object is determined based on the upper end portion of the captured image. In the second embodiment, the detection area of the suspicious object is determined based on the lower end portion of the captured image. To do.
図5は本発明の第2の実施形態における検出領域決定方法を説明するための模式図である。ここでは基本画像30に対して検出領域32を設定する場合を例にして説明する。上述したように、リアルタイム画像31については、基本画像30に設定された検出領域32の座標を適用するものとする。
FIG. 5 is a schematic diagram for explaining a detection region determination method according to the second embodiment of the present invention. Here, a case where the
今、基本画像30がかごドア12の高さに合わせて、かごドア12の上端部に設けられる幕板12cと、かご室内の両側面11d,11eの一部と床面11fの一部を含むようにして撮影されているものとする。
Now, the
検出領域決定部24は、この基本画像30の下端部30Dをかご室内の床面11fの付近として認識し、そこから垂直方向へ予め定められた距離LBだけ上がった位置に水平方向に仮想的な直線30LBを引く。
The detection
次に、検出領域決定部24は、基本画像30の右端部30R、左端部30Lを検出し、これらの端部30R,30Lと上記下端部30Dと上記仮想直線30LBとで囲まれた領域(斜線部分)を不審物の検出領域32として決定する。
Next, the detection
ここで、上記距離LBは、実際の乗りかご11において、かご室の奥行き寸法に60cm程度加算した値に相当する距離を、カメラ21の撮影画像に投影した場合での見え方に応じて決定される。これは、画像上におけるかご室の奥行きは遠近差によって実際の奥行きよりも短く見えるという影響を考慮して、床面11fから50〜100cm程度の平均的な高さまでを検出領域と決定するためである。よって、距離LBは予め設定されているが、実際にはかご室奥行きやカメラ21の設置位置などに応じて異なる数値を取る。
Here, the distance LB is determined in accordance with how the actual car 11 looks when a distance corresponding to a value obtained by adding about 60 cm to the depth dimension of the car room is projected on the captured image of the
上述したように、画像差異検出部25では、この検出領域決定部24で決定された検出領域32内の画像を基本画像30とリアルタイム画像31から抽出して比較することで、不審物の有無を検出する。この場合、乗りかご11内にエレベータの管理者などが持ち込んだ貼り紙やポスターが貼られていても、これらを除く検出領域32内で画像比較を行うことができるので、誤検出の可能性を低減することができる。
As described above, the image
このように、撮影画像の下端部を基準にして検出領域32を決定することでも、上記第1の実施形態と同様に、乗りかご11内に貼られた貼り紙類を除くように不審物の検出領域32を適切に設定して、撮影画像から乗りかご11内に放置された不審物や乗りかご11内に滞留している不審者を正確に検出することができる。
As described above, even when the
(第3の実施形態)
次に、本発明の第3の実施形態として、検出領域決定部24による他の検出領域決定方法について説明する。
(Third embodiment)
Next, another detection region determination method by the detection
上記第1の実施形態では、撮影画像の上端部を基準にして不審物の検出領域を決定したが、第3の実施形態では、その撮影画像上におけるかごドアの上端部を基準にして不審物の検出領域を決定するものである。 In the first embodiment, the detection area of the suspicious object is determined based on the upper end portion of the photographed image. In the third embodiment, the suspicious object is determined based on the upper end portion of the car door on the photographed image. The detection area is determined.
図6は本発明の第3の実施形態における検出領域決定方法を説明するための模式図である。ここでは基本画像30に対して検出領域32を設定する場合を例にして説明する。上述したように、リアルタイム画像31については、基本画像30に設定された検出領域32の座標を適用するものとする。
FIG. 6 is a schematic diagram for explaining a detection region determination method according to the third embodiment of the present invention. Here, a case where the
今、基本画像30がかごドア12の高さに合わせて、かごドア12の上端部に設けられる幕板12cと、かご室内の両側面11d,11eの一部と床面11fの一部を含むようにして撮影されているものとする。
Now, the
検出領域決定部24は、この基本画像30の上端部30Uをかごドア12の上端部付近つまり幕板12cとの境界部分として認識し、その上端部30Uの中心点、すなわち基本画像30の左右端30L,30Rから等距離にある点P1を検出する。
The detection
次に、検出領域決定部24は、点P1から垂直方向に探査して、最初に検出された直線30MAとの交点P2を検出する。
Next, the detection
次に、検出領域決定部24は、交点P2から直線30MA上を水平方向に探査して、その直線30MAから下方向に伸びる直線のうち、上記交点P2に最も近い位置にある直線30MBを検出し、この直線30MBと直線30MAとの交点P3を検出する。
Next, the detection
次に、検出領域決定部24は、上記交点P3から予め定められた距離LCだけ下がった位置に水平方向に仮想的な直線30LCを引く。なお、図4で説明したように、基本画像30にかご室内の天井面11cの一部が含まれている場合には、その基本画像30の上端部を含めて上から2番目に検出される所定の長さを有する直線を上端部30Uとする。
Next, the detection
次に、検出領域決定部24は、基本画像30の下端部30Dをかご室内の床面11fの付近として認識し、その下端部30Dと右端部30Rと左端部30L、上記仮想直線30LCとで囲まれた領域(斜線部分)を不審物の検出領域32として決定する。
Next, the detection
上記距離LCは、実際の乗りかご11において、かごドア12の高さから100cm程度減算した値に相当する距離を、カメラ21の撮影画像に投影した場合での見え方に応じて決定される。これは、既に述べた通り、一般的な乗りかごドアの高さは2m強であり、貼り紙やポスターなどは、通常、床面11fから1〜1.5m程度の高さに貼ることが多いためである。すなわち、距離LCは予め設定されているが、実際にはかごドア12の寸法やカメラの設置位置などに応じて異なる数値を取る。
The distance LC is determined according to how the actual car 11 is viewed when a distance corresponding to a value obtained by subtracting about 100 cm from the height of the
ここで、上述した直線30MA,30MBが、実際の乗りかご室内におけるどの部位に相当するかについて説明する。 Here, a description will be given of which part in the actual passenger car cabin the straight lines 30MA and 30MB described above correspond to.
図6において、かごドア12は2枚扉中央開き式であり、2枚のドアパネル12a,12bが連動して左右に動くことにより乗降口11aを開閉する構造を有する。また、かごドア12の上端部には幕板12cが設けられている。したがって、基本画像30の上端部30Uの中心点P1から垂直方向に探査して最初に検出された直線30MAは、実際の乗りかご室内では幕板12cとかごドア12との境界線であり、交点P2はその境界線上の1点であることがわかる。
In FIG. 6, the
さらに、交点P2から直線30MA上を水平方向に探索して、その直線30MAから下方向に伸びる直線のうち、上記交点P2に最も近い位置にある直線30MBとは、かごドア12を構成する2枚のドアパネル12a,12bの境界線である。
Further, the straight line 30MB from the intersection point P2 is searched in the horizontal direction, and the straight line 30MB closest to the intersection point P2 among the straight lines extending downward from the straight line 30MA is two sheets constituting the
ここで、直線30MA上を水平方向に探索する理由は、カメラ21の取り付け位置や取り付け角度によって、撮影画像である基本画像30の上端部中心点P1が左右のどちらかに偏っている場合があるからである。このようにして、幕板12cとかごドア12とで構成されるT字形の図形を検出することにより、検出領域32を決定することができる。
Here, the reason for searching on the straight line 30MA in the horizontal direction may be that the upper end center point P1 of the
上述したように、画像差異検出部25では、この検出領域決定部24で決定された検出領域32内の画像を基本画像30とリアルタイム画像31から抽出して比較することで、不審物の有無を検出する。この場合、乗りかご11内にエレベータの管理者などが持ち込んだ貼り紙やポスターが貼られていても、これらを除く検出領域32内で画像比較を行うことができるので、誤検出の可能性を低減することができる。
As described above, the image
なお、図6では、2枚扉中央開き式のかごドア12を例にして説明したが、2枚のドアパネル12a,12bが同一方向に動く2枚扉片開き式であっても、上記同様の方法で2枚のドアパネル12a,12bの境界線を検出することができる。
In FIG. 6, the description has been given by taking the two-door central opening
このように、撮影画像の中のかごドア12の上端部を検出し、そのかごドア12の上端部を基準にして検出領域32を決定することでも、上記第1の実施形態と同様に、乗りかご11内に貼られた貼り紙類を除くように不審物の検出領域32を適切に設定して、撮影画像から乗りかご11内に放置された不審物や乗りかご11内に滞留している不審者を正確に検出することができる。
In this manner, the detection of the upper end portion of the
(第4の実施形態)
次に、本発明の第4の実施形態として、検出領域決定部24による他の検出領域決定方法について説明する。
(Fourth embodiment)
Next, another detection region determination method by the detection
上記第3の実施形態では、撮影画像上におけるかごドアの上端部を基準にして不審物の検出領域を決定したが、第4の実施形態では、その撮影画像上におけるかごドアの下端部を基準にして不審物の検出領域を決定するものである。 In the third embodiment, the detection area of the suspicious object is determined based on the upper end portion of the car door on the photographed image. However, in the fourth embodiment, the lower end portion of the car door on the photographed image is used as a reference. Thus, the detection area of the suspicious object is determined.
図7は本発明の第4の実施形態における検出領域決定方法を説明するための模式図である。ここでは基本画像30に対して検出領域32を設定する場合を例にして説明する。上述したように、リアルタイム画像31については、基本画像30に設定された検出領域32の座標を適用するものとする。
FIG. 7 is a schematic diagram for explaining a detection region determination method according to the fourth embodiment of the present invention. Here, a case where the
今、基本画像30がかごドア12の高さに合わせて、かごドア12の上端部に設けられる幕板12cと、かご室内の両側面11d,11eの一部と床面11fの一部を含むようにして撮影されているものとする。
Now, the
検出領域決定部24は、この基本画像30の下端部30Dをかご室内の床面11fの付近として認識し、その下端部30Dを構成する直線の中心点、すなわち基本画像30の左右端30L,30Rから等距離にある点P4を検出する。
The detection
次に、検出領域決定部24は、交点P4から垂直方向に探査して、最初に検出された直線30MCとの交点P5を検出する。
Next, the detection
次に、検出領域決定部24は、交点P5から直線30MC上を水平方向に探査して、その直線30MCから上方向に伸びる直線のうち、上記交点P5に最も近い位置にある直線30MDを検出する。検出領域決定部24は、この直線30MDと直線30MCとの交点P6を検出する。
Next, the detection
次に、検出領域決定部24は、上記P6から予め定められた距離LDだけ上がった位置に水平方向に仮想的な直線30LDを引く。
Next, the detection
次に、検出領域決定部24は、基本画像30の右端部30R、左端部30Lを検出し、これらの端部30R,30Dと上記下端部30Dと上記仮想直線30LDとで囲まれた領域(斜線部分)を不審物の検出領域32として決定する。
Next, the detection
上記距離LDは、実際の床面11fから20cm〜50cm程度に相当する距離であり、カメラ21の撮影画像に投影した場合での見え方に応じて決定される。すなわち、距離LDは予め設定されているが、実際にはカメラ21の設置位置などに応じて異なる。
The distance LD is a distance corresponding to about 20 cm to 50 cm from the
ここで、上述した直線30MC、30MDが、実際の乗りかご室内におけるどの部位に相当するかについて説明する。 Here, a description will be given of which part in the actual passenger car cabin the straight lines 30MC and 30MD described above correspond to.
図7において、かごドア12は2枚扉中央開き式であり、2枚のドアパネル12a,12bが連動して左右に動くことにより乗降口11aを開閉する構造を有する。したがって、基本画像30の下端部30Dの中心点P4から垂直方向に探査して最初に検出された直線30MCは、かごドア12と床面11fとの境界線であり、交点P5はその境界線上の1点であることがわかる。
In FIG. 7, the
さらに、交点P5から直線30MC上を水平方向に探索して、その直線30MCから上方向に伸びる直線のうち、上記交点P5に最も近い位置にある直線30MDとは、かごドア12を構成する2枚のドアパネル12a,12bの境界線である。
Further, the straight line 30MC that searches the horizontal line 30MC from the intersection point P5 in the horizontal direction and extends upward from the straight line 30MC is the straight line 30MD that is closest to the intersection point P5. This is a boundary line between the
ここで、直線30MC上を水平方向に探索する理由は、カメラ21の取り付け位置や取り付け角度によって、撮影画像である基本画像30の下端部中心点P4が左右のどちらかに偏っている場合があるからである。このようにして、床面11fとかごドア12とで構成される逆T字形の図形を検出することにより、検出領域32を決定することができる。
Here, the reason for searching on the straight line 30MC in the horizontal direction is that the lower end center point P4 of the
上述したように、画像差異検出部25では、この検出領域決定部24で決定された検出領域32内の画像を基本画像30とリアルタイム画像31から抽出して比較することで、不審物の有無を検出する。この場合、乗りかご11内にエレベータの管理者などが持ち込んだ貼り紙やポスターが貼られていても、これらを除く検出領域32内で画像比較を行うことができるので、誤検出の可能性を低減することができる。
As described above, the image
なお、図7では、2枚扉中央開き式のかごドア12を例にして説明したが、2枚のドアパネル12a,12bが同一方向に動く2枚扉片開きの構成であっても、上記同様の方法で2枚のドアパネル12a,12bの境界線を検出することができる。
In FIG. 7, the description has been given by taking the two-door central opening
このように、撮影画像の中のかごドア12の下端部を検出し、そのかごドア12の下端部を基準にして検出領域32を決定することでも、上記第1の実施形態と同様に、乗りかご11内に貼られた貼り紙類を除くように不審物の検出領域32を適切に設定して、撮影画像から乗りかご11内に放置された不審物や乗りかご11内に滞留している不審者を正確に検出することができる。
In this way, the lower end of the
以上のように、各実施形態によれば、エレベータの乗りかご内に放置された不審物や乗りかご内に留まったままの不審者を検出する滞留検知システムにおいて、貼り紙やポスターなどが貼られやすい場所を自動的に検出領域外とすることができる。これにより、滞留誤検出の可能性を低減することができ、かつ、領域設定のための手間を低減することができる。 As described above, according to each embodiment, in a stay detection system that detects a suspicious object left in an elevator car or a suspicious person staying in the car, a sticker or a poster is easily pasted. The location can be automatically outside the detection area. As a result, the possibility of erroneous detection of stay can be reduced, and the effort for setting the area can be reduced.
なお、上記第3および第4の実施形態では、2枚扉方式のかごドアを有する乗りかごを想定して説明したが、1枚扉方式、あるいは3枚扉方式、4枚扉方式のかごドアであっても上記同様の方式を用いることができる。なぜならば、上記第3の実施形態ではかごドアの上端部、上記第4の実施形態ではかごドアの下端部をそれぞれ検出するため、かごドアとそれ以外のものを判別できれば良いからである。 In the third and fourth embodiments, the description is given on the assumption that the car has a two-door car door. However, the car door has a one-door system, a three-door system, or a four-door system. However, the same method as described above can be used. This is because the upper end portion of the car door is detected in the third embodiment and the lower end portion of the car door is detected in the fourth embodiment, so that it is only necessary to distinguish between the car door and the others.
すなわち、例えば1枚扉方式のかごドアであれば、かごドアとかご側面との境界線を検出すれば良い。また、2枚以上のドアパネルを有するものであれば、隣接するドアパネル間の境界線を検出すれば良い。 That is, for example, in the case of a single door type car door, the boundary line between the car door and the car side surface may be detected. Moreover, what is necessary is just to detect the boundary line between adjacent door panels, if it has two or more door panels.
また、上記第3の実施形態では、幕板とかごドアとの境界を検出するものとして説明したが、幕板がない場合であれば、かご室内の天井面とかごドアとの境界を検出することとしても何ら問題はない。 In the third embodiment, the boundary between the curtain plate and the car door is detected. However, if there is no curtain plate, the boundary between the ceiling surface of the car room and the car door is detected. There is no problem.
また、図3〜図7を用いて説明した検出領域の決定方法において、撮影画像上に引いた仮想的な直線(30LA,30LB,30LC,30LD)は、水平方向に引くものとして説明したが、幕板とかごドアとの境界線やかご床面とかごドアの境界線に対して平行となるように引くことでもよい。このようにすると、カメラの設置位置や画角の違いによって起きる画像の歪み等の影響を少なくすることができる。 In the detection region determination method described with reference to FIGS. 3 to 7, the virtual straight lines (30LA, 30LB, 30LC, and 30LD) drawn on the captured image are described as being drawn in the horizontal direction. It may be drawn so as to be parallel to the boundary line between the curtain and the car door or the boundary line between the car floor and the car door. In this way, it is possible to reduce the influence of image distortion and the like caused by differences in camera installation position and angle of view.
要するに、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。 In short, the present invention is not limited to the above-described embodiments as they are, and can be embodied by modifying the components without departing from the scope of the invention in the implementation stage. Moreover, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the above embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.
11…乗りかご、11a…乗降口、11b…かごドア対向面、11c…天井面、11d,11e…側面、11f…床面、12…かごドア、12a,12b…ドアパネル、12c…幕板、13…ドア制御部、14…エレベータ運行制御部、21…カメラ、22…画像処理装置、23…基本画像記憶部、24…検出領域決定部、25…画像差異検出部、30…基本画像、31…リアルタイム画像、32…検出領域。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Car, 11a ... Entrance / exit, 11b ... Car door facing surface, 11c ... Ceiling surface, 11d, 11e ... Side surface, 11f ... Floor surface, 12 ... Car door, 12a, 12b ... Door panel, 12c ... Curtain board, 13 DESCRIPTION OF SYMBOLS ... Door control part, 14 ... Elevator operation control part, 21 ... Camera, 22 ... Image processing apparatus, 23 ... Basic image storage part, 24 ... Detection area determination part, 25 ... Image difference detection part, 30 ... Basic image, 31 ... Real-time image, 32 ... detection area.
Claims (9)
このカメラによって撮影された上記乗りかごの基本画像を記憶する基本画像記憶手段と、
上記カメラの撮影画像を解析し、当該撮影画像の上端部または下端部を基準にして不審物の検出領域を決定する検出領域決定手段と、
この検出領域決定手段によって決定された検出領域に基づいて、エレベータの運転中に上記撮影手段によって一定の時間間隔で撮影された画像と上記基本画像記憶手段に記憶された基本画像とを比較し、両者の差異から不審物の有無を検出する画像差異検出手段と
を具備したことを特徴とするエレベータの乗りかご内監視装置。 A surveillance camera that is installed in the car and photographs the interior of the car according to the height of the car door provided at the entrance of the car.
Basic image storage means for storing a basic image of the car taken by the camera;
A detection area determining means for analyzing a captured image of the camera and determining a detection area of a suspicious object based on the upper end or the lower end of the captured image;
Based on the detection area determined by the detection area determination means, the image captured at regular intervals by the imaging means during operation of the elevator and the basic image stored in the basic image storage means, An elevator car monitoring device comprising: an image difference detecting means for detecting the presence or absence of a suspicious object from the difference between the two.
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