JP2013014438A - 人数検知装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】計測手段11は所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測し、時間差分データ作成手段12は計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成し、波形観測手段13は、作成された時間差分データの時系列変化と所定の標準モデルの時間差分データの時系列変化を比較して、乗車人数を推定する。
【選択図】図1
Description
図1はこの発明の実施の形態1による人数検知装置1の構成を示すブロック図である。この人数検知装置1は、計測手段11、時間差分データ作成手段12及び波形観測手段13を備えており、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
図3はこの発明の実施の形態1による人数検知装置1の処理を示すフローチャートである。ステップST101において、計測手段11は予め決められた所定の計測開始条件が満たされると計測を開始する。この計測手段11の計測開始条件としては、例えば予め決められた所定の時刻がある。ステップST102において、計測手段11は所定のサンプリング周期でエレベータの積載重量W(i)を計測する。ステップST103において、計測手段11は予め決められた所定の計測終了条件が満たされると計測を終了する。この計測手段11の計測終了条件としては、例えば予め決められた所定の時刻がある。また、計測終了条件として、計測開始時刻からの予め決められた所定の経過時間としても良い。
W_diff(i)=(W(i+Δi)−W(i))/(Δi) (1)
ここで、Δiは差分間隔を表す。
図3のステップST105において、波形観測手段13は、時間差分データ作成手段12により作成された時間差分データW_diff(i)を受信し、受信した時間差分データW_diff(i)の時系列変化が上方向に凸の波形となっている場合は、例えば、予め保持している図6に示す標準モデルの時間差分データW_m(i)の値を時間軸方向に走査して、受信した時間差分データW_diff(i)の時系列変化と標準モデルの時間差分データW_m(i)の時系列変化との類似度を表す次の式(2)に示す正規化相互相関関数z(τ)を演算する。
現在のエレベータ内の在場人数=戸開前の在場人数+乗車人数−降車人数 (3)
なお、上記式(3)において、戸開前の在場人数の初期値は、予め波形観測手段13に保持されているものとする。
ステップST105において、波形観測手段13は、受信した時間差分データW_diff(i)の0以上の値において、所定の位置に閾値を設定し、時間差分データW_diff(i)の時系列変化が設定した閾値以上になった回数を乗車人数とする。
例えば、図5のCの位置に閾値を設定した場合には、時間差分データW_diff(i)の時系列変化が閾値C以上になった回数は2回であり、波形観測手段13は乗車人数を2人と推定する。
ステップST105において、波形観測手段13は、図7に示す時間差分データW_diff(i)の0以上の例えばBの位置に閾値を設定した場合には、時間差分データW_diff(i)の時系列変化が閾値B以上になった回数は2回であり、乗車人数を2人と推定する。
このように、連続乗車又は連続降車でも、この人数推定方法(二)により、乗車人数及び降車人数を推定することができる。
この人数推定方法(三)は、人数推定方法(一)よりも演算リソース量が少なく、人数推定方法(二)よりも精度良く乗車人数と降車人数を推定できる。
このように、連続乗車又は連続降車でも、この人数推定方法(三)により、乗車人数及び降車人数を推定することができる。
上記実施の形態1では、積載重量W(i)とその時間差分データW_diff(i)によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、図3に示すフローチャートでは、波形観測手段13が乗車人数及び降車人数を推定するのは、計測手段11にて所定の計測終了条件が満たされた後である。このため、乗車人数及び降車人数は所定の計測終了条件が満たされた後にならないとわからず、乗客の乗車及び降車直後に乗車人数及び降車人数を推定できない。そこで、この実施の形態2では、乗客の乗車及び降車直後に乗車人数及び降車人数を推定する方法について示す。
図10はこの発明の実施の形態2による人数検知装置1の処理を示すフローチャートである。ステップST201において、計測手段11は所定の計測開始条件が満たされると計測を開始する。この計測手段11の計測開始条件としては、例えば所定の時刻がある。ステップST202において、計測手段11はエレベータの積載重量を計測する。
図11は時間差分データ作成手段12により作成された時間差分データW_diff(i)の時系列変化の一例を示す図である。乗客がエレベータから乗車する場合は、図11に示すように時刻t(i)に時間差分データW_diff(i)が0より大きな値を示してから、時刻t(i+x)に時間差分データW_diff(i)が再び0の値を示す。一方、乗客がエレベータから降車する場合は、時刻t(i)にて時間差分データW_diff(i)は0より小さな値を示してから、時刻t(i+x)に時間差分データW_diff(i)が再び0の値を示す。このことから、処理単位決定手段14は、例えば、時刻t(i+x)にて、波形観測手段13が人数を推定する1回の処理単位分の時間差分データW_diff(i)が作成されたと判断する。このときの波形観測手段13が人数を推定する1回の処理単位分の時間差分データW_diff(i)とは、時刻t(i−1)〜t(i+x)までの時間差分データとなる。
上記実施の形態1では、積載重量W(i)とその時間差分データW_diff(i)によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、乗客2人が横に並んで同時にエレベータに乗車すると、図12(a)に示すような積載重量W(i)の時系列変化と図12(b)に示すような時間差分データW_diff(i)の時系列変化となる場合がある。この場合、上記実施の形態1にて述べた波形観測手段13による人数推定方法(一)、(二)、(三)により2人と判定することが難しくなる。そこで、この実施の形態3では、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させる方法について示す。
図14はこの発明の実施の形態3による人数検知装置1の処理を示すフローチャートである。ステップST301において、計測手段11は所定の計測開始条件が満たされると計測を開始する。計測手段11の計測開始条件としては、例えば所定の時刻がある。
1人ずつしか通過できない幅までしか開かないと、大きな荷物を抱えているなどの理由で、ドアを通過することができなかった人も、ドア制御方法(二)では、時間経過後にドアを通過することができるようになる。
これにより、ドアが全開するまで待つことなく、ドアを通過することができるようになる。
これにより、外気が寒いなどの理由でドアを早く閉めたり、遮蔽物で外気を早く遮断したいときに、早く閉めることができる。また、ドアを早く閉めて、エレベータを早く出発させることができるようになる。
1人ずつしか通過できない幅までしかドアが開かないと、大きな荷物を抱えているなどの理由で、ドアを通過することができなかった人も、ドア制御方法(三)では、時間経過後にドアを通過することができるようになる。
これにより、ドアが全開するまで待つことなく、ドアを通過することができるようになる。
これにより、外気が寒いなどの理由でドアを早く閉めたり、遮蔽物で外気を早く遮断したいときに、早く閉めることができる。また、ドアを早く閉めて、エレベータを早く出発させることができるようになる。
上記実施の形態2では、積載重量W(i)とその時間差分データW_diff(i)によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、乗客2人が横に並んで同時にエレベータに乗車すると、図12(a)に示すような積載重量W(i)の時系列変化と図12(b)に示すような時間差分データW_diff(i)の時系列変化となる場合がある。この場合、上記実施の形態2にて述べた波形観測手段13による人数推定方法(一)、(二)、(三)により2人と判定することが難しくなる。そこで、この実施の形態4では、乗車人数及び降車人数の推定精度をさらに向上させる方法について示す。
図17はこの発明の実施の形態4による人数検知装置1の処理を示すフローチャートである。ステップST401において、計測手段11は所定の計測開始条件が満たされると計測を開始する。計測手段11の計測開始条件としては、例えば所定の時刻がある。
上記実施の形態1では、積載重量W(i)とその時間差分データW_diff(i)によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、積載重量W(i)は図18(a)に示すように信号ノイズを含むことがある。これにより、図18(b)に示すように時間差分データW_diff(i)にも信号ノイズが発生し、乗車人数及び降車人数の推定を誤ることがあるが、この実施の形態5では、この信号ノイズの除去方法について示す。
図20はこの発明の実施の形態5による人数検知装置1の処理を示すフローチャートである。図20において、ステップST501〜ステップST504までの処理は、上記実施の形態1の図3に示すステップST101〜ステップST104までの処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
上記実施の形態2では、積載重量W(i)とその時間差分データW_diff(i)によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、積載重量W(i)は図18(a)に示すように信号ノイズを含むことがある。これにより、図18(b)に示すように時間差分データW_diff(i)にも信号ノイズが発生し、乗車人数及び降車人数の推定を誤ることがあるが、この実施の形態6では、この信号ノイズの除去方法について示す。
図24はこの発明の実施の形態6による人数検知装置1の処理を示すフローチャートである。図24において、ステップST601〜ステップST605までの処理は、上記実施の形態2の図10に示すステップST201〜ステップST205までの処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
上記実施の形態3では、積載重量W(i)とその時間差分データW_diff(i)によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、積載重量W(i)は図18(a)に示すように信号ノイズを含むことがある。これにより、図18(b)に示すように時間差分データW_diff(i)にも信号ノイズが発生し、乗車人数及び降車人数の推定を誤ることがあるが、この実施の形態7では、この信号ノイズの除去方法について示す。
図26はこの発明の実施の形態7による人数検知装置1の処理を示すフローチャートである。図26において、ステップST701〜ステップST706までの処理は、上記実施の形態3の図14に示すステップST301〜ステップST306までの処理と同一のため、ここでの説明は省略する。
上記実施の形態4では、積載重量W(i)とその時間差分データW_diff(i)によって乗車人数及び降車人数を推定しているが、積載重量W(i)は図18(a)に示すように信号ノイズを含むことがある。これにより、図18(b)に示すように時間差分データW_diff(i)にも信号ノイズが発生し、乗車人数及び降車人数の推定を誤ることがあるが、この実施の形態8では、この信号ノイズの除去方法について示す。
図28はこの発明の実施の形態8による人数検知装置1の処理を示すフローチャートである。図28において、ステップST801〜ステップST807までの処理は、上記実施の形態4の図17のステップST401〜ステップST407までの処理と同一のため、ここでの説明は省略する。ステップST808において、ノイズ除去手段16は、時間差分データ作成手段12から時間差分データW_diff(i)を受信して、時間差分データW_diff(i)に含まれる信号ノイズを除去する。時間差分データW_diff(i)の受信後の信号ノイズの除去方法は、上記実施の形態5の図20のステップST505の処理と同一であるので、ここでの説明は省略する。
Claims (12)
- 所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、
該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と所定の標準モデルの時間差分データの時系列変化を比較して、上記閉空間の乗車人数を推定する波形観測手段とを備えた人数検知装置。 - 波形観測手段は、時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と予め保持している標準モデルの時系列変化との正規化相互相関関数を演算して、乗車人数を推定することを特徴とする請求項1記載の人数検知装置。
- 所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、
該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化に対して複数の閾値を設定し、上記時間差分データの時系列変化が設定した各閾値以上になった回数をカウントして最も多くカウントされた回数を乗車人数と推定する波形観測手段とを備えた人数検知装置。 - 所定の値より大きな値の時間差分データを、乗車人数を推定する際の時間差分データの処理単位と決定する処理単位決定手段を備えたことを特徴とする請求項1から請求項3のうちのいずれか1項記載の人数検知装置。
- 時間差分データの値が、所定の値より大きな値となってから、再び所定の値より小さな値を示すまでの期間の合計値の絶対値が、所定の閾値以下である場合、当該期間の時間差分データを信号ノイズとするノイズ除去手段を備え、波形観測手段は、上記ノイズ除去手段により信号ノイズとされなかった時間差分データを使用して、乗車人数を推定することを特徴とする請求項1から請求項4のうちのいずれか1項記載の人数検知装置。
- 計測手段としてエレベータの重量センサを使用することで、エレベータの乗車人数を推定することを特徴とする請求項1から請求項5のうちのいずれか1項記載の人数検知装置。
- 所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、
該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と所定の標準モデルの時間差分データの時系列変化を比較して、上記閉空間の降車人数を推定する波形観測手段とを備えた人数検知装置。 - 波形観測手段は、時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化と予め保持している標準モデルの時系列変化との正規化相互相関関数を演算して、降車人数を推定することを特徴とする請求項7記載の人数検知装置。
- 所定のサンプリング周期で閉空間の積載重量を計測する計測手段と、
該計測手段により計測された積載重量の差分間隔毎の変化を演算して時間差分データを作成する時間差分データ作成手段と、
該時間差分データ作成手段により作成された時間差分データの時系列変化に対して複数の閾値を設定し、上記時間差分データの時系列変化が設定した各閾値以下になった回数をカウントして最も多くカウントされた回数を降車人数と推定する波形観測手段とを備えた人数検知装置。 - 所定の値より小さな値の時間差分データを、降車人数を推定する際の時間差分データの処理単位と決定する処理単位決定手段を備えたことを特徴とする請求項7から請求項9のうちのいずれか1項記載の人数検知装置。
- 時間差分データの値が、所定の値より大きな値となってから、再び所定の値より小さな値を示すまでの期間の合計値の絶対値が、所定の閾値以下である場合、当該期間の時間差分データを信号ノイズとするノイズ除去手段を備え、波形観測手段は、上記ノイズ除去手段により信号ノイズとされなかった時間差分データを使用して、降車人数を推定することを特徴とする請求項7から請求項10のうちのいずれか1項記載の人数検知装置。
- 計測手段としてエレベータの重量センサを使用することで、エレベータの降車人数を推定することを特徴とする請求項7から請求項11のうちのいずれか1項記載の人数検知装置。
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