JP2011195290A - エスカレータ監視装置 - Google Patents

Abstract

【課題】エスカレータの乗客の状況を的確に把握する。
【解決手段】予測処理装置３０は、ステレオカメラユニット２１からの撮影画像を解析して、撮影画像内における、エスカレータ１１を利用する乗客１０を検知する。予測処理装置３０は、乗客の検知結果をもとに、乗客の現在の位置、当該乗客の移動速度、身長、服装や携行品の形状、歩幅などの乗客計測情報を取得する。予測処理装置３０は、乗客計測情報をもとに、当該乗客がエスカレータ１１上で歩行状態にあるかを示す情報、乗客が荷物を持って歩行しているか否かを示す情報などの、乗客の利用状態情報を取得する。予測処理装置３０は、乗客計測情報、利用状態情報、及び予測モデル情報をもとに、監視対象のエスカレータの現在の乗客人数、現在以降における、監視対象のエスカレータの乗客の位置、移動速度などの予測情報を計算する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、エスカレータの乗客の移動について予測または推定するためのエスカレータ監視装置に関する。

従来、ビルや駅構内などに設置されているエスカレータの利用者数を知ることは、エスカレータの運転の安全面、エスカレータの設備の保守面およびエスカレータ設置建物にかかるマーケティングの観点で有効である。

例えば、エスカレータの運転の安全面に関しては、現在何人の乗客がエスカレータを利用しているのか、エスカレータでの不安全行為を行なっている乗客がいるかなどを管理者により把握することができれば、この不安全行為に関する乗客への注意喚起を行なって事故を予防することができる。この不安全行為とは、例えば、エスカレータの踏み段上で急いで歩く、踏み段上で走る、踏み段から外側に乗り出す、降り口からの踏み段への逆進入、踏み段の走行方向に対する後ろ向きの歩行、および手摺りベルトを掴まないといった行為を指す。

エスカレータの設備の保守面に関しては、エスカレータを利用した乗客の累計が何人か、乗客のうち不安全行為を行なっていた乗客がどの位の割合かなどを管理者により把握することができれば、適切なタイミングでのエスカレータの保守作業を実施することができる。

また、エスカレータ設置建物にかかるマーケティングに関しては、エスカレータがデパートなどの小売店に設置されている場合、建物内の何れのエスカレータを乗客がよく利用しているのか、乗客がどこの売場の荷物を携行しているのかなどを管理者により把握できれば、建物内の売場のレイアウトを適正なものにすることができる。

従来、例えば特許文献１及び特許文献２に開示されるように、エレベータに関する利用者数を推定するものがある。
特許文献１に開示される技術では、エレベータの稼動情報から人流量や在室人数・在室率を曜日・時間帯ごとなどでパターン化し、それに合わせた制御スケジュールを計画実行する。また、エレベータ稼動情報を取得できない建物については、類似建物もしくはその１フロアのエレベータ稼勤情報やその解析結果を流用する。
また、特許文献２に開示される技術では、エレベータの各階床の乗場における待客発生人数を予測するエレベータ交通需要予測装置であって、予め定められた周期毎に上記エレベータの上昇下降別に各階床の乗降人数を算出し、上記周期毎に上記各階床の乗降人数より各階床の滞在人数を算出し、階床毎に、予測する時点から所定の期間遡る間の該階床の上記乗降人数と予測する時点の該階床の上記滞在人数とから上昇下降別に該階床の乗場における待客発生数を予測する。

特開２００５−１０４６３５号公報 特開２００５−３３５８９３号公報

しかしながら、従来では、エスカレータの利用状況の的確な把握、つまり、累計何人の乗客がエスカレータ利用したのかを正確に推定したり、不安全行為をしていた乗客がどのくらいの割合であるかなどを正確に推定したりすることはなされておらず、エスカレータの乗降口に監視員を配置して一日の各時間帯の利用者数をカウントすることなどして利用状況を把握していた。

このため、エスカレータの運転中における不安全行為の速やかかつ適切な注意喚起や当該不安全行為の十分な予防を行なうことができず、十分な安全性を保てなかった。また、エスカレータでの保守作業を行なう適切なタイミングを判断することが困難であった。

また、エスカレータが小売店に設置されている場合、従来の技術では、建物内の、どのエスカレータを乗客がよく利用しているのか、乗客がどこの売場の荷物を携行しているのかなどを的確に把握することは困難であって、エスカレータの利用状況をエスカレータ設置建物にかかるマーケティングへ活用されていないのが現状である。

そこで、本発明の目的は、エスカレータの乗客の状況を的確に把握することが可能になるエスカレータ監視装置を提供することにある。

すなわち、本発明に係わるエスカレータ監視装置は、監視対象のエスカレータを利用する乗客を検出する乗客検出部と、前記乗客検出部による検出結果をもとに、前記検出した乗客のエスカレータの利用状況の予測を行なう予測処理部とを備えたことを特徴とする。

本発明によれば、エスカレータの乗客の状況を的確に把握することができる。

本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムの構成例を示す図。 本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムの建物内設置例を示す図。 本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムの予測処理装置の構成例を示すブロック図。 本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムの統合処理装置の構成例を示すブロック図。 本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムの予測処理装置による処理手順の一例を示すフローチャート。 本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムの統合処理装置による処理手順の一例を示すフローチャート。

以下図面により本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムの構成例を示す図である。
図１に示すように、監視対象のエスカレータ１１は、複数の踏み段１２と、これらの踏み段１２の両側に設置された一対の欄干パネル１３とを備える。各踏み段１２は、例えばアルミダイガストから形成された階段状の乗り台であり、図示せぬトラスによって所定の傾斜角度を有して支持された状態で乗降口間を循環走行する。

また、上記一対の欄干パネル１３は、例えば透明のガラスやアクリルなどによって形成され、その欄干パネル１３の周縁部には、ゴムなどで周りが覆われた手摺りベルト１４が巻き付けられている。この手摺りベルト１４は、上記各踏み段１２と同期して移動する。

さらに、エスカレータ１１と交差する天井等の下端部には、三角部ガード板１５が取り付けられている。この三角部ガード板１５は、乗客１０が手摺りベルト１４から乗り出した場合に天井との隙間に挟まれる事故を防止するために設置される。

ここで、監視用のカメラとして、ステレオカメラユニット２１がエスカレータ１１全体を監視できる場所（例えばエスカレータ１１の近傍の天井面）に設置されている。このステレオカメラユニット２１には、２台のカメラ２２ａ，２２ｂが所定の間隔を有して配置されており、これらのカメラ２２ａ，２２ｂで撮影された各画像を伝送ケーブル２３を介して予測処理装置３０に順次転送するように構成されている。以下、ステレオカメラユニット２１では静止画画像を得るものとして説明するが、動画像を得るものであってもよい。

本実施形態では、建物内の監視対象のエスカレータのそれぞれについて、図１に示したエスカレータ監視システムのステレオカメラユニット２１と予測処理装置３０とが組となって設けられる。また、各エスカレータについて設けられた予測処理装置３０には、バスを介して統合処理装置４０が接続される。

予測処理装置３０及び統合処理装置４０は、本システムの主要構成部である。これらの装置は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えた一般的なＰＣ（パーソナルコンピュータ）などで構成される。

予測処理装置３０は、ステレオカメラユニット２１による撮影結果をもとに、監視対象のエスカレータの利用状況の予測を行なったり、このエスカレータから降りた乗客の建物内における移動経路の予測を行なったりする。
また、統合処理装置４０は、各所の予測処理装置３０による予測結果をもとに、建物内の全エスカレータや各フロアの人数や混雑状況などを予測する。

図２は、本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムの建物内設置例を示す図である。
図２に示した例では、複数のエスカレータのそれぞれの乗り口のみをステレオカメラユニット２１によるセンシングポイントとしており、エスカレータ監視システムのステレオカメラユニット２１と予測処理装置３０との組は、建物内の１階から２階への上りエスカレータの乗り口、２階から３階への上りエスカレータの乗り口、３階から２階への下りエスカレータの乗り口、２階から１階への下りエスカレータの乗り口に設けられ、各エスカレータの降り口には設けられない。

また、この例に限らず、同じエスカレータの乗り口及び降り口の双方にステレオカメラユニット２１と予測処理装置３０との組を設けてもよく、エスカレータ設置建物のフロアの出入ロ、階段などにステレオカメラユニット２１と予測処理装置３０との組を設けてもよい。

図３は、本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムの予測処理装置の構成例を示すブロック図である。
図３に示すように、予測処理装置３０は、装置全体の処理動作を司る制御部３１、記憶装置３２、画像入力部３３、乗客検知部３４、乗客計測情報取得部３５、利用状態情報取得部３６、予測モデル情報生成部３７、利用状況予測処理部３８、予測情報出力部３９を備える。

記憶装置３２は、不揮発性メモリなどの記憶媒体であり、予測モデル情報記憶部３２ａ、乗客情報記憶部３２ｂおよび利用状態情報記憶部３２ｃを有する。
画像入力部３３は、ステレオカメラユニット２１に設けられた２台のカメラ２２ａ，２２ｂにて連続撮影された各画像情報を入力する。なお、入力した各画像は記憶装置３２に時間情報と共に記憶される。

乗客検知部３４は、ステレオカメラユニット２１からの撮影画像をステレオ画像処理により解析して、エスカレータ１１を利用する乗客１０の位置を３次元領域の奥行き方向を含めて検知する。

乗客計測情報取得部３５は、エスカレータ１１の運行情報および乗客検知部３４による検知結果をもとに、乗客個人の現在の位置、踏み段や乗降板での乗客の移動速度、身長、年齢、性別、歩幅、服装や携行品の形状、エスカレータ１１での混雑度などの乗客計測情報を取得する。上記運行情報には、エスカレータ１１の運転方向、運転速度などの情報が含まれる。また、乗客計測情報取得部３５は、乗客個人に限らず、観光グループや家族や知り合い同士といった集団をなす乗客の乗客計測情報を取得することもできる。

利用状態情報取得部３６は、乗客計測情報取得部３５により取得した乗客計測情報をもとに、乗客個人の利用状態情報を取得する。この利用状態情報とは、乗客がエスカレータ上で歩行しているか否かを示す情報、当該乗客が荷物等を持ってエスカレータ上を歩行しているか否かを示す情報、エスカレータ上でふらついているか否か、足をひきずっているか否か、手摺りベルトを掴んでいるか否かを示す情報などである。また、利用状態情報取得部３６は、乗客個人に限らず、観光グループや家族や知り合い同士といった集団をなす乗客の利用状態情報を取得することもできる。

予測モデル情報生成部３７は、乗客計測情報取得部３５により取得した乗客計測情報、および利用状態情報取得部３６により取得した利用状態情報をもとに、現在以降の乗客の位置や当該乗客の移動速度などを予測するための予測モデル情報を生成し、この予測モデル情報を記憶装置３２の予測モデル情報記憶部３２ａに記憶する。

この予測モデル情報は、監視対象のエスカレータの乗客人数のモデルの他、エスカレータに乗っている乗客の移動モデル、エスカレータの利用状態の統計モデル、及びエスカレータに乗っていない乗客のエスカレータ設置建物内の移動に関する建物内移動モデルが挙げられる。

エスカレータに乗っている乗客の移動モデルとしては、停止モデルと歩行モデルとに区分される。停止モデルは、エスカレータの速度でフロア間を移動する乗客、つまり踏み段上で歩いたりせず、乗り込んだ際に立った踏み段上で留まっている乗客の移動モデルである。歩行モデルは、エスカレータの速度と歩行速度との和の速度でフロア間を移動する乗客、つまり踏み段上で歩いたりして留まっていない乗客の移動モデルである。この歩行速度は、前述した乗客計測情報で示される乗客の歩幅、身長、及び踏み段や乗降板での移動速度などをもとに計算される。

前述した統計モデルは、エスカレータ乗客の利用状態を判別するためのモデルである。この利用状態とは、乗客が踏み段上で留まっているか当該踏み段上で歩行するかなどを示す内容であり、具体的には、例えば、駅などのエスカレータでは、通勤時間帯は踏み段上を歩いて先を急ぐ乗客が多いが、それ以外の時間帯では踏み段上で歩かずに留まる乗客が多いといった内容である。

前述した建物内移動モデルは、エスカレータから降りた乗客などの建物内での移動パターンを判別するためのモデルである。この移動パターンは、例えば、Ａエスカレータの乗客の７０％は当該Ａエスカレータから降りたフロアのＢエスカレータへ乗り継ぎ、残り３０％はＢエスカレータへ乗り継がずに当該Ａエスカレータから降りたフロアのＣ売場へ移動するといった移動経路のパターンである。

予測モデル情報生成部３７は、前述した乗客計測情報に含まれる、エスカレータの踏み段や乗降板での乗客の移動速度、歩幅、身長などをもとに、エスカレータに乗っている乗客の移動モデルである停止モデルや歩行モデルを生成し、必要に応じて、このモデルを修正する。

また、予測モデル情報生成部３７は、前述した利用状態情報をもとに、統計モデルを生成し、必要に応じて、この統計モデルを修正する。また、予測モデル情報生成部３７は、建物内の乗客の過去の移動経路の情報を得て、この情報をもとに建屋内移動モデルを生成し、必要に応じて、この移動モデルを修正する。

また、予測モデル情報生成部３７は、前述のように生成した予測モデル情報をもとに、エスカレータの乗り口にいる乗客が当該乗り口から踏み段部分に進入するか否かを判定し、乗客が当該乗り口から踏み段部分に進入しないと判定した場合は、進入するように予測モデル情報を修正する。

また、前述した計測情報や利用状態情報は、乗客計測情報取得部３５や利用状態情報取得部３６により取得することに限らず、係員の所定期間内の目視情報、所定期間内の利用客へのアンケートにより得た情報、もしくは係員の携帯情報端末により一時的に得た情報を図示しない入力装置などを用いて予測処理装置３０に入力することで、計測情報や利用状態情報を得るようにしてもよい。

また、計測情報や利用状態情報の信頼性を向上させるために、図２に示したようなセンシングポイントを一時的に増加して、建物内のエスカレータの全エリアを監視対象としてもよい。また、センシングポイント間での撮影画像を用いて乗客の同定を行なうなどして計測情報や利用状態情報を取得してもよい。

利用状況予測処理部３８は、乗客検知部３４による検知結果である現在の乗客計測情報、利用状態情報取得部３６により取得した現在の利用状態情報、及び予測モデル情報生成部３７により生成した予測モデル情報、及び記憶装置３２に記憶される、設置建物にかかる現在の天候や年月日やエスカレータ設置建物がデパートなどの小売店である場合の特売日といった販売形態をもとに、監視対象のエスカレータの現在の乗客人数、現在以降における、監視対象のエスカレータの乗客の位置、移動速度、エスカレータから下りた後のフロアでの移動経路、当該エスカレータでの混雑状況などの予測情報を計算する。この移動経路は、監監視対象のエスカレータを降りた乗客が他のエスカレータに乗り継ぐか、乗り継がずに降りたフロア内を移動するかを指し示す。
予測情報出力部３９は、利用状況予測処理部３８による計算結果である予測情報を建物内の監視室や遠隔監視センタに出力して出力先の表示装置により表示させる。

図４は、本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムの統合処理装置の構成例を示すブロック図である。
図４に示すように、統合処理装置４０は、装置全体の処理動作を司る制御部４１、記憶装置４２、予測情報入力部４３、フロア人数予測部４４、混雑情報予測部４５、予測情報出力部４６を備える。

記憶装置４２は、不揮発性メモリなどの記憶媒体であり、予測情報記憶部４２ａおよび統計情報記憶部４２ｂを有する。
予測情報入力部４３は、建物内の各所の予測処理装置３０の利用状況予測処理部３８による計算結果である予測情報を入力する。

フロア人数予測部４４は、予測情報入力部４３により入力した予測情報、及び記憶装置４２に記憶される現在の天候や年月日やエスカレータ設置建物がデパートなどの小売店である場合の特売日といった販売形態の情報をもとに、エスカレータ設置建物内の各フロアの人数を予測し、この予測結果を、今後の新たな予測のための過去の統計学習情報として、記憶装置４２の統計情報記憶部４２ｂに記憶する。

混雑情報予測部４５は、フロア人数予測部４４による予測結果である各フロアの人数をもとに、建物内の各フロアのうち混雑度が所定の条件を満たす混雑フロア、および当該混雑フロアでの現在およびその後の人数を予測し、前述した混雑フロアにおける混雑継続時間を予測し、この予測結果を、今後の新たな予測のための過去の統計的な情報として、記憶装置４２の統計情報記憶部４２ｂに記憶する。

予測情報出力部４６は、フロア人数予測部４４による予測結果や混雑情報予測部４５による予測結果を建物内の監視室や遠隔監視センタに出力して出力先の表示装置により表示させる。

次に、図１に示した構成のエスカレータ監視システムの動作について説明する。図５は、本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムの予測処理装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。
予測処理装置３０の画像入力部３３は、ステレオカメラユニット２１のカメラ２２ａ，２２ｂからの撮影画像を入力する（ステップＳ１）。
乗客検知部３４は、ステレオカメラユニット２１からの撮影画像をステレオ画像処理により解析して、撮影画像内における、エスカレータ１１を利用する乗客１０を検知する（ステップＳ２）。

乗客計測情報取得部３５は、乗客検知部３４による検知結果をもとに、乗客の現在の位置、当該乗客の移動速度、身長、年齢、性別、服装や携行品の形状、歩幅、混雑度などの乗客計測情報を取得し、この取得結果を記憶装置３２の乗客情報記憶部３２ｂに記憶する（ステップＳ３）。

利用状態情報取得部３６は、乗客計測情報取得部３５により取得した乗客計測情報をもとに、当該乗客がエスカレータ１１上で歩行状態にあるかを示す情報、乗客が荷物を持って歩行しているか否かを示す情報などの、乗客の利用状態情報を取得し、この取得結果を記憶装置３２の利用状態情報記憶部３２ｃに記憶する（ステップＳ４）。

利用状況予測処理部３８は、乗客情報記憶部３２ｂに記憶される現在の乗客計測情報、利用状態情報記憶部３２ｃに記憶される現在の利用状態情報、及び予測モデル情報記憶部３２ａに記憶される予測モデル情報をもとに、監視対象のエスカレータの現在の乗客人数、現在以降における、監視対象のエスカレータの乗客の位置、移動速度、エスカレータから下りた後のフロアでの移動経路、当該エスカレータでの混雑状況などの予測情報を計算する（ステップＳ５）。

予測情報出力部３９は、利用状況予測処理部３８による計算結果である予測情報を建物内の監視室や遠隔監視センタに出力して出力先の表示装置により表示させる（ステップＳ６）。

この予測情報の出力後は、乗客検知部３４、乗客計測情報取得部３５、利用状態情報取得部３６による処理が一定時間ごとになされる。予測モデル情報生成部３７は、これらの処理により、乗客計測情報取得部３５による処理結果である乗客計測情報が大幅に変動した、または利用状態情報取得部３６による処理結果である利用状態情報が大幅に変動した場合には、予測モデル情報の修正を要すると判断し（ステップＳ７のＹＥＳ）、予測モデル情報の修正を行なう（ステップＳ８）。

具体的には、予測モデル情報生成部３７は、前述した計測情報である、乗客の歩行速度、歩幅、平均身長、踏み段や乗降板での移動速度などが大幅に変動した場合に、エスカレータに乗っている乗客の移動モデルを修正する。また、予測モデル情報生成部３７は、前述した利用状態情報である、当該乗客がエスカレータ１１上で歩行状態にあるかを示す情報、乗客が荷物を持って歩行しているか否かを示す情報などが大幅に変動した場合に統計モデルを修正する。また、予測モデル情報生成部３７は、建物内の乗客の移動経路の情報が大幅に変動した場合、建屋内移動モデルを修正する。

図６は、本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムの統合処理装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。
統合処理装置４０の予測情報入力部４３は、建物内の各所の予測処理装置３０の利用状況予測処理部３８による計算結果である予測情報を入力する（ステップＳ１１）。

フロア人数予測部４４は、予測情報入力部４３により入力した予測情報、統計情報記憶部４２ｂに記憶される統計学習情報、及び記憶装置４２に記憶される、建物内の全エスカレータの運転方向、速度、位置関係の情報、各フロアのレイアウト情報、現在の天候や年月日、販売形態などをもとに、エスカレータ設置建物内の各フロアの人数を予測する（ステップＳ１２）。

混雑情報予測部４５は、フロア人数予測部４４による予測結果である各フロアの人数、及び記憶装置４２に記憶される各フロアのレイアウト情報などをもとに、建物内の各フロアのうち混雑度が所定の条件を満たすフロアである混雑フロア、および当該混雑フロアでの人数を予測し、この混雑フロアにおける混雑継続時間を予測する（ステップＳ１３）。

予測情報出力部４６は、フロア人数予測部４４による予測結果や混雑情報予測部４５による予測結果を建物内の監視室や遠隔監視センタに出力して出力先の表示装置により表示させる（ステップＳ１４）。

以上のように、本発明の実施形態におけるエスカレータ監視システムでは、予測処理装置は、撮影画像内における、エスカレータを利用する乗客の検知結果をもとに、乗客の現在の位置、当該乗客の移動速度、身長、年齢、性別、服装や携行品の形状、歩幅、混雑度などの乗客計測情報を取得し、乗客計測情報をもとに、当該乗客がエスカレータ上で歩行状態にあるかを示す情報、乗客が荷物を持って歩行しているか否かを示す情報などの、乗客の利用状態情報を取得し、乗客計測情報、利用状態情報、及び予測モデル情報をもとに、監視対象のエスカレータの現在の乗客人数、現在以降における、監視対象のエスカレータの乗客の位置、移動速度、移動経路などの予測情報を計算する。

これにより、エスカレータの監視者は、監視対象のエスカレータの人数や不安全行為を行なっている乗客について的確に把握することができるので、注意喚起や不安全行為の予防が容易となり、エスカレータの運転の安全性を良好に保つことができる。

また、統合処理装置では、各予測処理装置による予測情報および過去の統計学習情報などをもとに現在の各フロアの人数、混雑フロア、混雑継続時間、エスカレータから降りた先の移動経路を予測するので、エスカレータの設置建物内のレイアウトの適正化に大きく寄与することができる。エスカレータの設置建物がデパートである場合は、天候や時期や販売形態を考慮した、店員の人員計画や商品の陳列・手配に対する計画などを最適化でき、また、エスカレータの乗客が次に向かう可能性の高い売場の宣伝を行うなど、宣伝形態を最適化することができる。

また、エスカレータ設置建物内の売場などの設備のレイアウト変更時に、従来の予測モデルを使用して利用客の動きを予測すれば、当該レイアウト変更による影響を予め把握することもできる。

前述したセンシングポイントには、前述したステレオカメラユニットに限らず、乗客を検知可能なものであれば、赤外線センサ、レーザセンサやその他のセンサを設置して、このセンサによる検出結果、もしくは負荷電流値などをもとに乗客計測情報や利用状況情報を取得するようにしてもよい。

また、建物内のエスカレータの正確な利用者数を知るために全てのエスカレータについてセンサなどを設置するには、そのためのコストや作業負担が著しく増大してしまい、また、建物内にセンサが多く設置されていると、利用客から建屋に関する安全面について疑問視されるおそれがあるが、本実施形態では、乗り口などの限られた位置にのみステレオカメラユニットを設置し、最小限の監視対象から得た情報からエスカレータの利用者数や混雑フロアを予測するので、予測のためのコストや作業負担を最小限にすることができるとともに、安全面に対する利用客の信頼を保つことができる。

また、予測モデル情報生成部３７は、エスカレータの負荷電流の情報やＰＯＳ（point of sale：店舗販売時点情報管理）で示されるエスカレータ設置建物内の各店舗の売上情報に基づいた移動情報や属性情報などを利用して、予測モデル情報の修正を行なうことで、逐次情報を予測モデル情報に反映するようにしてもよい。

なお、この発明は前記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、前記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省略してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

１０…乗客、１１…エスカレータ、１２…踏み段、１３…欄干パネル、１４…手摺りベルト、１５…三角部ガード板、２１…ステレオカメラユニット、２２ａ，２２ｂ…カメラ、２３…伝送ケーブル、３０…予測処理装置、４０…統合処理装置、３１，４１…制御部、３２，４２…記憶装置、３２ａ…予測モデル情報記憶部、３２ｂ…乗客情報記憶部、３２ｃ…利用状態情報記憶部、３３…画像入力部、３４…乗客検知部、３５…乗客計測情報取得部、３６…利用状態情報取得部、３７…予測モデル情報生成部、３８…利用状況予測処理部、３９…予測情報出力部、４２ａ…予測情報記憶部、４２ｂ…統計情報記憶部、４３…予測情報入力部、４４…フロア人数予測部、４５…混雑情報予測部、４６…予測情報出力部。

Claims (14)

1. 監視対象のエスカレータを利用する乗客を検出する乗客検出部と、
   前記乗客検出部による検出結果をもとに、前記検出した乗客のエスカレータの利用状況の予測を行なう予測処理部と
   を備えたことを特徴とするエスカレータ監視装置。
2. 前記予測処理部は、
   前記利用状況として、前記監視対象のエスカレータの利用人数、および前記乗客のエスカレータ設置建物内の移動経路の予測を行なう
   ことを特徴とする請求項１に記載のエスカレータ監視装置。
3. 前記エスカレータは、建物内に複数設けられ、
   前記乗客検出部は、前記エスカレータのそれぞれに設けられる
   ことを特徴とする請求項１に記載のエスカレータ監視装置。
4. 前記乗客検出部は、
   前記監視対象のエスカレータを撮影する複数台の撮影部を有し、この撮影部による撮影画像で示される３次元の情報をもとに前記乗客を検出する
   ことを特徴とする請求項１に記載のエスカレータ監視装置。
5. 前記予測処理部は、
   エスカレータの乗客の過去の利用状況をもとに予測モデル情報を生成し、この予測モデル情報及び前記乗客検出部による検出結果をもとに、前記検出した乗客のエスカレータの利用状況の予測を行なう
   ことを特徴とする請求項１に記載のエスカレータ監視装置。
6. 前記予測処理部は、
   所定期間内の乗客の利用状況をもとに前記予測モデル情報を生成する
   ことを特徴とする請求項５に記載のエスカレータ監視装置。
7. 前記予測処理部は、
   前記乗客検出部による検出結果をもとに前記乗客の歩幅を計測し、この計測した歩幅に応じて前記予測モデル情報を生成する
   ことを特徴とする請求項５に記載のエスカレータ監視装置。
8. 前記予測処理部は、
   前記生成した予測モデル情報をもとに、前記エスカレータの乗り口にいる乗客が当該乗り口から踏み段部分に進入するか否かを判定し、
   乗客が当該乗り口から踏み段部分に進入しないと判定した場合は、進入するように前記予測モデル情報を修正する
   ことを特徴とする請求項５に記載のエスカレータ監視装置。
9. 前記予測処理部は、
   前記乗客検出部による検出結果をもとに前記乗客の属性を検出し、この検出した属性に応じて前記予測モデル情報を生成する
   ことを特徴とする請求項５に記載のエスカレータ監視装置。
10. 前記予測処理部は、
    前記乗客検出部による検出結果をもとに前記乗客の前記エスカレータの利用中の行動を検出し、この検出結果に応じて前記予測モデル情報を生成する
    ことを特徴とする請求項５に記載のエスカレータ監視装置。
11. 前記予測処理部は、
    前記乗客検出部による検出結果をもとに前記乗客の集団の前記エスカレータの利用状態を検出し、この検出した利用状態に応じて前記予測モデル情報を生成する
    ことを特徴とする請求項５に記載のエスカレータ監視装置。
12. 前記予測処理部は、
    前記乗客検出部による検出結果をもとに前記エスカレータの混雑状態を検出し、この検出した混雑状態に応じて前記予測モデル情報を生成する
    ことを特徴とする請求項５に記載のエスカレータ監視装置。
13. 前記予測処理部は、
    エスカレータ設置建物が商業施設である場合の販売形態に応じて前記予測モデルを生成する
    ことを特徴とする請求項５に記載のエスカレータ監視装置。
14. 前記予測処理部は、
    前記エスカレータ設置建物にかかる天候に応じて前記予測モデルを生成する
    ことを特徴とする請求項５に記載のエスカレータ監視装置。

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