JP2013173595A - Elevator arrival time estimating device and elevator system - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technique for accurately estimating a waiting time before an elevator car arrives at a floor.SOLUTION: An elevator arrival time estimating device includes: estimating the number of passengers by using an image of a camera provided in an elevator car; estimating the number of waiting passengers in a floor by using the image of the camera installed in a passenger platform of the floor; and estimating a time before the car arrives at the floor based on the estimated number of the passengers and of the waiting passengers and on operation control information of the elevator.

Description

本発明は、エレベータを制御する技術に関する。   The present invention relates to a technique for controlling an elevator.

従来のエレベータ制御システムにおいては、利用者はエレベータホールの扉の上に表示される現在のかごの位置に基づき、かごの到着時間を自分で予測していた。しかし、途中階における乗降などにより、到着までに予測以上の時間が掛かってストレスを感じる場合があった。そこで、エレベータかごの待ち時間を予測する技術が開発されている。   In the conventional elevator control system, the user predicts the arrival time of the car by himself based on the current position of the car displayed on the door of the elevator hall. However, due to boarding / exiting on the middle floor, it may take more time than expected to feel stress. Therefore, a technique for predicting the waiting time of an elevator car has been developed.

下記特許文献1では、かご下の秤装置やかご内のカメラを用いて、各階で乗降車する平均人数を統計的に算出しておくことにより、呼出し階における平均乗降人数を推定し、これに基づき平均待ち時間を予測している。   In the following Patent Document 1, the average number of people getting on and off on each floor is statistically calculated by using a scale device under the car and a camera in the car, thereby estimating the average number of people on and off the calling floor. The average waiting time is predicted based on this.

下記特許文献2では、エレベータの停止階に配置された監視カメラの映像に基づき、各階においてかごを停止/通過させるか否かを判定する技術が記載されている。   Patent Document 2 below describes a technique for determining whether to stop / pass a car on each floor based on the video of a monitoring camera arranged on the stop floor of the elevator.

特開平8−91717号公報JP-A-8-91717 特開2008−195468号公報JP 2008-195468 A

上記特許文献1に記載されている技術では、呼出しがあった際の待機人数を過去の統計に基づき推測しているため、必ずしも過去の平均待機人数と現在の待機人数が等しくない可能性がある。特にデパートなどの商業施設では、その時々で待機人数は1〜10数人まで大きく変動するため、過去に呼出しボタンが押された際の平均待機人数と現在の待機人数が乖離する場合がある。この乖離が到着予測時間に対して大きな誤差となるので、正しく待ち時間を予測できない。   In the technique described in Patent Document 1, since the waiting number when a call is made is estimated based on past statistics, there is a possibility that the past average waiting number and the current waiting number are not necessarily equal. . Especially in a commercial facility such as a department store, the number of waiting persons greatly varies from 1 to 10 persons from time to time, so the average number of waiting persons when the call button is pressed in the past may be different from the current waiting number. Since this deviation becomes a large error with respect to the estimated arrival time, the waiting time cannot be predicted correctly.

上記特許文献2に記載されている技術では、待ち時間を少なくするために各かごが各階に停止するか通過するかを最適化することを試みているが、一方で待ち時間を予測して利用者に提示する点については不十分である。   In the technique described in Patent Document 2 described above, an attempt is made to optimize whether each car stops or passes on each floor in order to reduce the waiting time. The point presented to the person is insufficient.

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、エレベータかごがフロアに到着するまでの待機時間を正確に推定する技術を提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a technique for accurately estimating the waiting time until an elevator car reaches the floor.

本発明に係るエレベータ到着時間推定装置は、エレベータかご内に設けられたカメラの映像を用いて乗車人数を推定し、フロアの乗降場所に設置されたカメラの映像を用いてフロアにおける待機人数を推定し、推定した乗車人数および待機人数とエレベータの運行制御情報に基づき、かごがフロアへ到着するまでの時間を推定する。   The elevator arrival time estimation device according to the present invention estimates the number of passengers using the images of the cameras provided in the elevator car, and estimates the number of people waiting on the floor using the images of the cameras installed at the boarding / alighting locations on the floor. Then, based on the estimated number of passengers and waiting persons and the elevator operation control information, the time until the car arrives on the floor is estimated.

本発明に係るエレベータ到着時間推定装置によれば、エレベータの各階への到着時間を正確に推定することができる。また、推定結果を残り待ち時間として各フロアにおいて表示することにより、顧客の負担を和らげたり、別の昇降手段を選択するよう促したりすることができるので、ユーザの利便性を高めることができる。   According to the elevator arrival time estimation device according to the present invention, it is possible to accurately estimate the arrival time of each level of the elevator. Further, by displaying the estimation result as the remaining waiting time on each floor, it is possible to ease the burden on the customer or to prompt the user to select another lifting / lowering means, thereby improving user convenience.

実施形態1に係るエレベータシステム1000の構成図である。1 is a configuration diagram of an elevator system 1000 according to Embodiment 1. FIG. 到着時間推定部100の構成を示す機能ブロック図である。3 is a functional block diagram illustrating a configuration of an arrival time estimation unit 100. FIG. 乗車人数推定部120がかご400内の乗車人数を推定する手法を説明する図である。It is a figure explaining the method for the passenger number estimation part 120 to estimate the number of passengers in the car. 乗車人数推定部120がかご400内の乗車人数を推定するその他の手法を説明する図である。It is a figure explaining the other method in which the passenger number estimation part 120 estimates the passenger number in the cage | basket | car 400. FIG. 図4で説明した手順のフローチャートである。以下、図5の各ステップについて説明する。It is a flowchart of the procedure demonstrated in FIG. Hereinafter, each step of FIG. 5 will be described. 待機人数推定部130が各フロアのエレベータホールでかご400を待っている人数を推定した結果例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the result example which the waiting number estimation part 130 estimated the number of people waiting for the car 400 in the elevator hall of each floor. エレベータ情報取得部110がエレベータ制御部200から取得するエレベータの現在の運行制御情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the present operation control information of the elevator which the elevator information acquisition part 110 acquires from the elevator control part 200. FIG. 過去事例DB150の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of past example DB150. かご制御DB152の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of car control DB152. 乗客DB153の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of passenger DB153. フロア情報DB154の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of floor information DB154. 待機客DB155の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of waiting customer DB155. 到着時間算出部140が過去事例DB150を用いてかご400の到着時間を算出する手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the procedure in which the arrival time calculation part 140 calculates the arrival time of the car 400 using the past case DB150. 到着時間推定部100をコンピュータによって実装した到着時間推定装置1400の構成例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the structural example of the arrival time estimation apparatus 1400 which mounted the arrival time estimation part 100 with the computer. エレベータ制御部200の機能ブロック図である。3 is a functional block diagram of an elevator control unit 200. FIG. かご呼出し端末601(または602)が、かご400到着までの待ち時間を表示する例を示す図である。It is a figure which shows the example in which the car call terminal 601 (or 602) displays the waiting time until the car 400 arrives. エレベータ制御部200が上記手法にしたがってかご側ドア430およびホール側ドア(611、612)を開閉制御する処理フローである。It is a processing flow in which the elevator control unit 200 controls opening and closing of the car side door 430 and the hall side doors (611, 612) according to the above method. エレベータ制御装置200の全体統括部240がかご400の移動速度を制御する処理フローである。This is a processing flow in which the overall control unit 240 of the elevator control device 200 controls the moving speed of the car 400. かごAとかごBが存在し、各かご操作端末410上で指定されている目的階が異なり、複数フロアにおいてかごが呼び出されている状態を示す模式図である。FIG. 5 is a schematic diagram showing a state where a car A and a car B exist, the destination floors specified on each car operation terminal 410 are different, and the car is called on a plurality of floors. 実施形態5において、乗車人数推定部120および待機人数推定部130が人を検出する手法を説明する図である。In Embodiment 5, it is a figure explaining the method in which the boarding number estimation part 120 and the waiting number estimation part 130 detect a person.

<実施の形態1>
図1は、本発明の実施形態1に係るエレベータシステム1000の構成図である。エレベータシステム1000は、到着時間推定部100、エレベータ制御部200、かご外カメラ301および302、かご内カメラ410、かご呼出し端末601および602を有する。
<Embodiment 1>
FIG. 1 is a configuration diagram of an elevator system 1000 according to Embodiment 1 of the present invention. The elevator system 1000 includes an arrival time estimation unit 100, an elevator control unit 200, cameras outside the car 301 and 302, an in-car camera 410, and car calling terminals 601 and 602.

かご外カメラ301と302は、エレベータが停止するフロアのエレベータホール(エレベータの乗降場所)に設置されている。かご内カメラ410は、エレベータのかご400内に設置されている。かご外カメラ301および302とかご内カメラ410は、通信基盤500を介して到着時間推定部100に接続されている。各カメラが撮影した映像は、通信基盤500を介して到着時間推定部100に送信される。通信基盤500は例えばLAN(Local Area Network)や映像伝送ケーブルなどの通信ネットワークである。   The outside-car cameras 301 and 302 are installed in an elevator hall (elevator boarding place) on the floor where the elevator stops. The in-car camera 410 is installed in the elevator car 400. The outside-car cameras 301 and 302 and the in-car camera 410 are connected to the arrival time estimation unit 100 via the communication infrastructure 500. Video captured by each camera is transmitted to the arrival time estimation unit 100 via the communication infrastructure 500. The communication infrastructure 500 is a communication network such as a LAN (Local Area Network) or a video transmission cable.

かご呼出し端末601と602は、かご400を呼び出すための操作端末であり、かご400が停止するフロア毎に設置されている。かご呼出し端末601と602は、それぞれホール側ドア611と612を開閉操作することもできる。またかご呼出し端末601と602は、後述する到着予定時刻を表示する。   The car call terminals 601 and 602 are operation terminals for calling the car 400, and are installed on each floor where the car 400 stops. The car calling terminals 601 and 602 can also open and close the hall side doors 611 and 612, respectively. In addition, the car calling terminals 601 and 602 display estimated arrival times described later.

かご400内には、かご操作端末420が設置されている。かご操作端末420は、かご400を移動させるフロアを指定する操作、およびかご側ドア430を開閉操作するための操作端末である。   A car operation terminal 420 is installed in the car 400. The car operation terminal 420 is an operation terminal for specifying a floor on which the car 400 is moved and for opening and closing the car side door 430.

到着時間推定部100は、各カメラが撮影した映像に基づき、かご400内の乗客人数と、各フロアでエレベータを待っている待機客の人数を、画像認識によって推定する。到着時間推定部100は、これらの人数と、エレベータ制御部200から得られるエレベータの運行制御情報により、かご400が各フロアへ到着する予定時間を推定し、エレベータ制御部200に出力する。   The arrival time estimation unit 100 estimates the number of passengers in the car 400 and the number of waiting passengers waiting for an elevator on each floor based on images taken by each camera by image recognition. The arrival time estimation unit 100 estimates the estimated time for the car 400 to arrive at each floor based on the number of persons and the elevator operation control information obtained from the elevator control unit 200, and outputs the estimated time to the elevator control unit 200.

エレベータ制御部200は、エレベータの運行を制御する装置である。エレベータ制御部200は、かご400の到着予定時間を、かご呼出し端末601および602とかご操作端末420へ送信する。かご呼出し端末601と602は、受信した到着予定時間を例えば図1の右下に示すような表示形式で表示する。これにより、各フロアでかご400を待機している待機客は、呼び出しているかご400が到着するまでの待ち時間を知ることができるため、待機中のストレスを軽減できるほか、階段やエスカレータなどの代替手段を選択するか否かを決定するための情報として到着予定時間を活用することができる。   The elevator control unit 200 is a device that controls the operation of the elevator. The elevator control unit 200 transmits the estimated arrival time of the car 400 to the car call terminals 601 and 602 and the car operation terminal 420. The car calling terminals 601 and 602 display the received estimated arrival time in a display format as shown in the lower right of FIG. As a result, a waiting customer waiting for the car 400 on each floor can know the waiting time until the calling car 400 arrives, so that the waiting stress can be reduced, and stairs, escalators, etc. The estimated arrival time can be used as information for determining whether to select an alternative means.

かご外カメラ301と302は、かご400が停車する全ての階に設置されることが望ましいが、例えば1階と3階など特定フロアのみに設置されていてもよい。また、かご外カメラが各フロアに複数台設置されていてもよい。ホールが広い階や、1階などの非常に混雑する階に複数台のかご外カメラを設置することにより、待機客全てをカメラで撮影することができるので、到着予定時間の推定精度をあげることができる。   Cameras 301 and 302 outside the car are preferably installed on all floors where the car 400 stops, but may be installed only on specific floors such as the first floor and the third floor. A plurality of cameras outside the car may be installed on each floor. By installing multiple cameras outside the car on a very busy floor such as the hall with a large hall or the first floor, all waiting customers can be photographed with the camera, so the estimated arrival time can be estimated accurately. Can do.

図2は、到着時間推定部100の構成を示す機能ブロック図である。到着時間推定部100は、エレベータ情報取得部110、乗車人数推定部120、待機人数推定部130、到着時間算出部140、過去事例データベース(DB)150を備える。   FIG. 2 is a functional block diagram showing the configuration of the arrival time estimation unit 100. As shown in FIG. The arrival time estimation unit 100 includes an elevator information acquisition unit 110, a passenger number estimation unit 120, a waiting number estimation unit 130, an arrival time calculation unit 140, and a past case database (DB) 150.

エレベータ情報取得部110は、エレベータ制御部200からエレベータの運行制御情報を取得する。運行制御情報は、エレベータが現在運航中/停止中いずれか、何階に停止する予定か、何階から呼出し指示が発生しているか、かご内総重量が何kgかといった運行状況を示す情報である。詳細は後述する。   The elevator information acquisition unit 110 acquires elevator operation control information from the elevator control unit 200. The operation control information is information indicating the operation status such as whether the elevator is currently operating or stopped, on which floor it is scheduled to stop, from which floor the calling instruction is generated, and how much kg the total weight in the car is. is there. Details will be described later.

乗車人数推定部120は、かご内カメラ410が撮影した映像を取得し、これに基づきかご400内に乗車している乗客の人数を推定する。待機人数推定部130は、かご外カメラ301および302が撮影した映像を取得し、これに基づき各フロアのエレベータホールでかご400を持っている人の人数を推定する。これらの推定結果は到着時間算出部140に出力されるとともに、過去事例DB150に記録される。   The number-of-passengers estimation unit 120 acquires the images captured by the car camera 410 and estimates the number of passengers in the car 400 based on the images. The waiting number estimating unit 130 acquires images taken by the cameras 301 and 302 outside the car, and estimates the number of people who have the car 400 in the elevator hall on each floor based on this. These estimation results are output to the arrival time calculation unit 140 and recorded in the past case DB 150.

到着時間算出部140は、上記各機能部が取得した運行制御情報、乗車人数、待機人数に基づき、各フロアにおけるかご400の到着予測時間を算出してエレベータ制御部200に送信する。   The arrival time calculation unit 140 calculates the estimated arrival time of the car 400 on each floor based on the operation control information acquired by each of the function units, the number of passengers, and the number of waiting persons, and transmits it to the elevator control unit 200.

図3は、乗車人数推定部120がかご400内の乗車人数を推定する手法を説明する図である。かご内カメラ410が図3(a)のようにかご400内の乗客の様子を撮影したと仮定する。乗車人数推定部120は、図3(a)に例示する画像に対して例えば下記参考文献1に記載されているような人検出技術を用いることにより、かご400内の人を検出することができる。   FIG. 3 is a diagram for explaining a method in which the passenger number estimation unit 120 estimates the number of passengers in the car 400. It is assumed that the car camera 410 has photographed the passengers in the car 400 as shown in FIG. The passenger number estimation unit 120 can detect a person in the car 400 by using, for example, a person detection technique described in Reference Document 1 below on the image illustrated in FIG. .

図3(b)は、人検出に用いるHOG(Histogram of Oriented Gradient)特徴量の例を示す。同特徴量を算出する際には、人の頭部を複数の小領域に分け、小領域内のエッジの勾配方向と強度を示すHOG特徴量を抽出し、SVM(Support Vector Machine)やAdaBoostなどの機械学習技術を用いて構築した識別器によって、画像中の領域が人の頭部であるかそれ以外かを識別する。これにより、映像中から人を検出し、図3(c)のような検出結果を得ることができる。
[参考文献1]Chengbin Zeng, Huadong Ma, ”Robust Head-shoulder Detection by PCA-Based Multilevel HOG-LBP Detector for People Counting”, 2010 20th International Conference on Pattern Recognition (2010), pp.2069-2072。
FIG. 3B shows an example of a HOG (Histogram of Oriented Gradient) feature quantity used for human detection. When calculating the feature amount, a person's head is divided into a plurality of small regions, HOG feature amounts indicating the gradient direction and strength of the edges in the small region are extracted, SVM (Support Vector Machine), AdaBoost, etc. By using the classifier constructed using the machine learning technique, it is discriminated whether the region in the image is a human head or the other. Thus, a person can be detected from the video, and a detection result as shown in FIG. 3C can be obtained.
[Reference 1] Chengbin Zeng, Huadong Ma, “Robust Head-shoulder Detection by PCA-Based Multilevel HOG-LBP Detector for People Counting”, 2010 20th International Conference on Pattern Recognition (2010), pp. 2069-2072.

HOG特徴量以外に、例えばHaarやLBP(Local Binary Pattern)などの別の特徴量を用いてもよい。本手法を用いることにより、人の頭部の領域だけを検出できるため、人同士が密集して奥の人物の体が見えない状況でも各人物を検出して、正しい人数を推定することができる。   In addition to the HOG feature value, another feature value such as Haar or LBP (Local Binary Pattern) may be used. By using this method, it is possible to detect only the area of the person's head, so that each person can be detected and the correct number of people can be estimated even in situations where people are dense and the body of the person behind is not visible. .

図4は、乗車人数推定部120がかご400内の乗車人数を推定するその他の手法を説明する図である。図3で説明した手法は、人体の重なりに強いが、頭部が隠れてしまうとその人を検出することができず、正しく人数を推定できないという課題がある。そこで本発明では、背景差分による前景抽出を補助的に用いることにより、頭部が一部隠れた人物を検出する手法を提案する。以下、図4を用いて本手法を説明する。   FIG. 4 is a diagram illustrating another method in which the passenger number estimation unit 120 estimates the number of passengers in the car 400. The method described in FIG. 3 is resistant to overlapping human bodies, but there is a problem that if the head is hidden, the person cannot be detected and the number of persons cannot be estimated correctly. Therefore, the present invention proposes a method for detecting a person whose head is partially hidden by supplementarily using foreground extraction based on background difference. Hereinafter, this method will be described with reference to FIG.

かご内カメラ410が図4(a)のようにかご400内の乗客の様子を撮影したと仮定する。乗車人数推定部120は、あらかじめ用意しておいた人が乗っていない状態の背景画像と現画像の差分をとることにより、前景領域を抽出する。図4(b)は前景領域を塗りつぶした図である。乗車人数推定部120は、検出した前景領域に対して図3で説明した頭部検出を実施することにより、前景部分に存在する人物を検出する(図4(c))。乗車人数推定部120は、前景領域のうち頭部が検出されなかった部分について、その面積に基づき当該部分に存在する人の人数を推定する(図4(d))。本手法の詳細は図5で説明する。   It is assumed that the car camera 410 has photographed the passengers in the car 400 as shown in FIG. The number-of-passengers estimation unit 120 extracts a foreground region by taking a difference between a background image and a current image in a state in which a prepared person is not on the vehicle. FIG. 4B is a diagram in which the foreground area is filled. The number-of-passengers estimation unit 120 detects a person existing in the foreground portion by performing the head detection described with reference to FIG. 3 on the detected foreground region (FIG. 4C). The number-of-passengers estimation unit 120 estimates the number of persons present in the portion of the foreground area where the head is not detected based on the area (FIG. 4D). Details of this method will be described with reference to FIG.

図5は、図4で説明した手順のフローチャートである。以下、図5の各ステップについて説明する。   FIG. 5 is a flowchart of the procedure described in FIG. Hereinafter, each step of FIG. 5 will be described.

(図5:ステップS501〜S503)
乗車人数推定部120は、図4(a)〜図4(c)で説明した各手順を実施する。
(FIG. 5: Steps S501 to S503)
The number-of-passengers estimation unit 120 performs each procedure described with reference to FIGS. 4 (a) to 4 (c).

(図5:ステップS504)
乗車人数推定部120は、ステップS503で検出した人物の属性を推定する。例えば(a)ベビーカー、手押し車、杖、トランクなど荷物の種別、(b)老人や乳幼児など年齢の種別、(c)客や従業員などの人の種別などを、人物の属性として推定することが考えられる。例えば、想定される人物属性の典型的な画像との間でパターンマッチングを実施し、両画像の類似度が所定閾値以上であれば、その人物は当該属性を有すると推定することができる。
(FIG. 5: Step S504)
The number-of-passengers estimation unit 120 estimates the attributes of the person detected in step S503. For example, (a) a type of luggage such as a stroller, a wheelbarrow, a cane, a trunk, (b) an age type such as an elderly person or an infant, and (c) a person type such as a customer or an employee are estimated as person attributes. Can be considered. For example, if pattern matching is performed with a typical image of an assumed person attribute and the similarity between both images is equal to or greater than a predetermined threshold, it can be estimated that the person has the attribute.

(図5:ステップS504:補足)
本ステップで算出する属性情報は、検出した人物がかご400へ乗り降りするために必要な時間を補正するために用いることができる。例えば荷物の多い人物や年齢が高い人物は乗り降りに時間がかかると思われるので、その他の人物の標準的な乗降時間に係数を乗じて乗降時間を補正することができる。本ステップは推定精度を向上させるための予備的なステップであるため、必ずしも実施する必要はない。
(FIG. 5: Step S504: Supplement)
The attribute information calculated in this step can be used to correct the time required for the detected person to get on and off the car 400. For example, since it seems that it takes time to get on and off a person with a lot of luggage or an older person, it is possible to correct the boarding time by multiplying the standard boarding time of other persons by a coefficient. Since this step is a preliminary step for improving the estimation accuracy, it is not necessarily performed.

(図5:ステップS505)
乗車人数推定部120は、ステップS502で検出した前景領域から、ステップS503で検出した頭部領域に基づき人物領域だと考えられる領域を除去し、残った前景領域の位置と面積を算出する。本ステップは、図4(d)に示す塗りつぶした領域を算出する処理に相当する。
(FIG. 5: Step S505)
The number-of-passengers estimation unit 120 removes a region considered to be a person region based on the head region detected in step S503 from the foreground region detected in step S502, and calculates the position and area of the remaining foreground region. This step corresponds to the process of calculating the filled area shown in FIG.

(図5:ステップS506)
乗車人数推定部120は、ステップS505で算出した前景領域残部の面積と場所に基づき、頭部は検出されなかったが前景領域内に存在しているであろうと推定される人の人数を推定する。例えば、各前景領域iについて、前景領域iの面積をAi、前景領域iの位置で人が存在すると仮定した場合に想定される当該人物の面積をSiとし、Ai÷Siが所定閾値以上であればその部分に人が1名いると推定する。この処理を全ての前景領域I(i∈I)に対して実施することにより、前景領域残部に存在する人数を推定することができる。
(FIG. 5: Step S506)
The number-of-passengers estimation unit 120 estimates the number of persons estimated that the head was not detected but would exist in the foreground area based on the area and location of the remaining foreground area calculated in step S505. . For example, for each foreground area i, the area of the foreground area i is Ai, the area of the person assumed when a person is present at the position of the foreground area i is Si, and Ai ÷ Si is greater than or equal to a predetermined threshold value If there is one person in that part, it is estimated. By performing this process for all foreground areas I (iεI), the number of persons existing in the remaining foreground area can be estimated.

(図5:ステップS506:補足)
本ステップにおいて使用する、人物の面積Siは、前景領域iの位置に応じて変化させる必要がある。例えば、かご内カメラ410に近い位置についてはSiを大きくし、遠い位置についてはSiを小さくする。本ステップで得られる乗車人数は、正確な乗車人数としてもよいし、より曖昧な混雑度を示す値として用いてもよい。
(FIG. 5: Step S506: Supplement)
The area Si of the person used in this step needs to be changed according to the position of the foreground region i. For example, Si is increased at a position close to the in-car camera 410, and Si is decreased at a far position. The number of passengers obtained in this step may be an accurate number of passengers or may be used as a value indicating a more ambiguous congestion degree.

図6は、待機人数推定部130が各フロアのエレベータホールでかご400を待っている人数を推定した結果例を模式的に示す図である。待機人数推定部130は、乗車人数推定部130と同様の方法によって人の頭部を検出し、エレベータホール内の人数を推定する。ただし、かご外カメラの設置位置や俯角などはかご内カメラ410のものとは異なるため、映像中に存在する人の解像度もかご内カメラ410のものとは異なる。そのため、検出する頭部領域の最小最大サイズなどのパラメータをかご外カメラ用に調整する必要がある。   FIG. 6 is a diagram schematically illustrating an example of a result of estimation of the number of people waiting for the car 400 in the elevator hall on each floor by the waiting number estimating unit 130. The waiting number estimating unit 130 detects a person's head by the same method as the number of passengers estimating unit 130 and estimates the number of people in the elevator hall. However, since the installation position and the depression angle of the camera outside the car are different from those of the in-car camera 410, the resolution of the person existing in the video is also different from that of the car camera 410. Therefore, parameters such as the minimum and maximum size of the head area to be detected need to be adjusted for the camera outside the car.

複数のエレベータが稼働しており、エレベータホール内に複数のホール側ドア(図6に示す例では、ドアA611aとドアB611b)が存在する場合は、各待機客がいずれのエレベータを待機しているかを特定する必要がある。この場合、待機人数推定部130は検出した頭部の位置とドアの位置に基づき、各頭部領域がどのエレベータを待っているかを推定する。例えば、頭部の重心とドアの重心との間の距離が最も近いドアに係るエレベータを待機していると推定する。これにより、図6に示すように、エレベータかご毎の待機人数を推定することができる。   When a plurality of elevators are operating and there are a plurality of hall-side doors (door A611a and door B611b in the example shown in FIG. 6) in the elevator hall, which elevator each standby customer is waiting for Need to be identified. In this case, the waiting number estimating unit 130 estimates which elevator is waiting for each head region based on the detected head position and door position. For example, it is estimated that the elevator is waiting for the door having the closest distance between the center of gravity of the head and the center of gravity of the door. Thereby, as shown in FIG. 6, the waiting number of persons for every elevator car can be estimated.

図7は、エレベータ情報取得部110がエレベータ制御部200から取得するエレベータの現在の運行制御情報の例を示す図である。運行制御情報は、全体制御情報テーブル111、かご情報テーブル112からなる。各テーブルとも、エレベータ制御部200が制御情報を発行または取得する毎にレコードが追加される。ここではレコードが追加される毎に列が右方向に追加されるデータ形式を例示した。以下に説明するデータベースについても同様である。   FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the current operation control information of the elevator that the elevator information acquisition unit 110 acquires from the elevator control unit 200. The operation control information includes an overall control information table 111 and a car information table 112. In each table, a record is added every time the elevator control unit 200 issues or acquires control information. Here, a data format in which a column is added in the right direction every time a record is added is illustrated. The same applies to the database described below.

全体制御情報テーブル111は、エレベータシステム1000全体の運行状況に関する情報を保持する。具体的には、現時点における各かごの稼動状況、昇り呼出しがされているフロア、降り呼出しがされているフロア、などについての情報を保持する。エレベータ制御部200は、各フロアのかご呼出し端末上で呼び出し操作がされる毎に、これらの情報を取得することができる。各フロアの呼出ボタンが押された際の時刻も併せて保持しておくことにより、各フロアでどれくらい待ち時間が経過しているかが分かる。   The overall control information table 111 holds information related to the operation status of the entire elevator system 1000. Specifically, information about the current operation status of each car, the floor on which the up call is made, the floor on which the down call is made, and the like are held. The elevator control unit 200 can acquire such information every time a call operation is performed on the car call terminal on each floor. By keeping the time when the call button on each floor is pressed, it is possible to know how long the waiting time has elapsed on each floor.

かご情報制御テーブル112は、特定のかごについての運行状況に関する情報を保持する。かご情報制御テーブル112は、かご毎に設けられる。図7では、かごAについてのかご情報制御テーブル112を例示した。エレベータ制御部200は、かご400がかご側ドア430を閉める度に、その際の時刻、昇り/降りの区分、現在停止しているフロア、かご操作端末420が指定している目的フロア、呼び出されているフロア、かご下に設置された秤から得られるかご400内の重さ、かご側ドア430を閉める前後における乗降の有無、などを取得し、これら情報をかご情報制御テーブル112上のレコードとして追加する。   The car information control table 112 holds information regarding the operation status of a specific car. The car information control table 112 is provided for each car. FIG. 7 illustrates the car information control table 112 for the car A. Each time the car 400 closes the car-side door 430, the elevator control unit 200 is called the time at that time, the ascending / descending classification, the currently stopped floor, and the target floor specified by the car operating terminal 420. And the weight in the car 400 obtained from the scale installed under the car, the presence / absence of boarding / exiting before and after closing the car-side door 430, and the like as records on the car information control table 112 to add.

図8は、過去事例DB150の構成を示す図である。過去事例DB150は、全体制御DB151、かご制御DB152、乗客DB153、フロア情報DB154、待機客DB155をサブDBとして保持している。   FIG. 8 is a diagram showing the configuration of the past case DB 150. As shown in FIG. The past case DB 150 holds an overall control DB 151, a car control DB 152, a passenger DB 153, a floor information DB 154, and a standby customer DB 155 as sub-DBs.

全体制御DB151は、エレベータシステム1000全体の運行制御情報についての過去事例を格納するDBであり、エレベータ情報取得部110が得た全体制御情報テーブル111をそのまま時系列に蓄積していくものである。これにより、稼働の変化や呼出しボタンが押された状況などが把握できる。   The overall control DB 151 is a DB that stores past cases regarding the operation control information of the entire elevator system 1000, and accumulates the overall control information table 111 obtained by the elevator information acquisition unit 110 in a time series as it is. Thereby, it is possible to grasp a change in operation, a situation where the call button is pressed, and the like.

図9は、かご制御DB152の構成例を示す図である。かご制御DB152は、かごに関する運行制御情報をまとめたDBであり、複数台のかごがある際は、かご毎に異なるDBが作られる。かご制御DB152が保持する情報は、エレベータ情報取得部110が獲得したかご情報テーブル112の内容に、乗車人数推定部120が推定した各かごの乗車人数を追加したものである。これにより、各かごが、いつどこで何人の乗客を乗せていたかを把握できる。各レコードは例えばエレベータ情報取得部110がかご情報テーブル112を取得する毎に格納すればよい。   FIG. 9 is a diagram illustrating a configuration example of the car control DB 152. The car control DB 152 is a DB in which operation control information related to a car is compiled. When there are a plurality of cars, a different DB is created for each car. The information stored in the car control DB 152 is obtained by adding the number of passengers of each car estimated by the passenger number estimating unit 120 to the contents of the car information table 112 acquired by the elevator information acquiring unit 110. Thereby, each car can grasp when and where how many passengers were carried. Each record may be stored each time the elevator information acquisition unit 110 acquires the car information table 112, for example.

図10は、乗客DB153の構成例を示す図である。乗客DB153は、各かご制御DB152に対応してかご毎に設けられる。例えばかごAのかご制御DB152に対応してかごAの乗客DB153が設けられる。乗客DB153は、乗車人数推定部120が認識した乗客についての情報を保持する。具体的には、乗客ID、乗車階、乗車時刻、降車階、降車時刻、属性を保持する。エレベータのような混雑した環境では、乗客を正しく追跡し続けて降車階を特定することは困難なので、乗客を特定できない場合はその乗客IDについては「**」などを記録する。各レコードは例えば乗車人数推定部120が乗車人数を推定する毎に格納すればよい。   FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration example of the passenger DB 153. The passenger DB 153 is provided for each car corresponding to each car control DB 152. For example, the passenger DB 153 of the car A is provided corresponding to the car control DB 152 of the car A. Passenger DB153 hold | maintains the information about the passenger which the passenger number estimation part 120 recognized. Specifically, the passenger ID, the boarding floor, the boarding time, the boarding floor, the boarding time, and attributes are stored. In a congested environment such as an elevator, it is difficult to specify the getting-off floor by continuously tracking passengers. If the passenger cannot be specified, “**” or the like is recorded for the passenger ID. Each record may be stored, for example, every time the number of passengers estimation unit 120 estimates the number of passengers.

図11は、フロア情報DB154の構成例を示す図である。フロア情報DB154は、各フロアに関する運行制御情報を蓄積するDBであり、フロア毎に個別のDBが作成される。エレベータ情報取得部120は、各フロアのかご呼出状況が変化する毎にフロア情報DB154へレコードを追加する。また待機人数推定部130は、各フロアにおける待機人数の推定結果が変化する毎にフロア情報DB154へレコードを追加する。本DBにより、各フロアで、かごの呼出しがいつ発生し、その際の待機人数が何人だったか、待機者がかごに乗ったか否かを把握することができる。   FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of the floor information DB 154. The floor information DB 154 is a DB that accumulates operation control information related to each floor, and an individual DB is created for each floor. The elevator information acquisition unit 120 adds a record to the floor information DB 154 every time the car call status of each floor changes. The waiting number estimating unit 130 adds a record to the floor information DB 154 every time the estimation result of the waiting number on each floor changes. With this DB, it is possible to grasp when a car call occurs on each floor, how many people are waiting on the floor, and whether the waiting person is on the car.

図12は、待機客DB155の構成例を示す図である。待機客DB155は、各フロアにおける待機客についてのログを蓄積するDBであり、フロア毎に個別のDBが作成される。待機人数推定部130は、各フロアの待機人数を推定する毎に、待機客DB155へレコードを追加する。待機客DB155は、待機人数推定部130による推定結果に基づき、待機開始時刻、待機位置、乗車時刻、乗車したかご、属性などを格納する。これにより、各フロアでいつからいつまでどんな客が待機していたのかを管理することができる。   FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration example of the standby customer DB 155. The waiting customer DB 155 is a DB that accumulates logs about waiting customers on each floor, and an individual DB is created for each floor. The waiting number estimating unit 130 adds a record to the waiting customer DB 155 every time the number of waiting persons on each floor is estimated. The standby customer DB 155 stores a standby start time, a standby position, a boarding time, a boarded car, attributes, and the like based on the estimation result by the waiting person estimation unit 130. Thereby, it is possible to manage what kind of customers have been waiting on each floor.

図13は、到着時間算出部140が過去事例DB150を用いてかご400の到着時間を算出する手順を説明するフローチャートである。本フローチャートは、到着時間算出部140が各フロアにおける到着予定時間を算出する毎に実施される。以下、図13に示す各ステップについて説明する。   FIG. 13 is a flowchart for explaining the procedure by which the arrival time calculation unit 140 calculates the arrival time of the car 400 using the past case DB 150. This flowchart is executed every time the arrival time calculation unit 140 calculates the estimated arrival time on each floor. Hereinafter, each step shown in FIG. 13 will be described.

(図13:ステップS1301)
到着時間算出部140は、現在のエレベータの運行制御情報として、各フロアにおけるかご400の呼出状況、各フロアにおける待機人数、各かご400内の乗車人数、を取得する。かご400の呼出状況と待機人数については、フロア情報DB154から取得することができる。各かご400内の乗車人数については、かご制御DB152から取得することができる。
(FIG. 13: Step S1301)
The arrival time calculation unit 140 acquires, as current elevator operation control information, the calling status of the car 400 on each floor, the number of people waiting on each floor, and the number of passengers in each car 400. The calling status of the car 400 and the number of waiting persons can be acquired from the floor information DB 154. The number of passengers in each car 400 can be acquired from the car control DB 152.

(図13:ステップS1302)
到着時間算出部140は、ステップS1301で取得した各値を複数次元の特徴量として、過去事例DB150が格納しているさらに以前のレコードと比較することにより、各フロアにおける待ち人数、乗客数、時間帯が近いレコードを検索する。このときの現在状態xと過去事例yとの間の事例間距離D(x,y)は、例えば下記式1で表すことができる。
(FIG. 13: Step S1302)
The arrival time calculation unit 140 compares each value acquired in step S1301 as a multi-dimensional feature quantity with a further previous record stored in the past case DB 150, thereby waiting on each floor, the number of passengers, and the time. Search for records with similar bands. The inter-case distance D (x, y) between the current state x and the past case y at this time can be expressed by the following equation 1, for example.

(図13:ステップS1302:計算式)

Figure 2013173595
(FIG. 13: Step S1302: Formula)
Figure 2013173595

式1において、Mは乗車人数を表し、Wfはフロアfにおける待機人数を表す。つまり、Mxは現在状態xのかご内乗車人数を表し、Wfxはフロアfにおける現在の待機人数を表す。Fgはかご400の目的フロアを表し、Fnは現在かご400がいるフロアを示している。式1は、現在の乗車人数/待機人数が過去の乗車人数/待機人数と近いほど小さい値を返す関数である。式1により、現在の状況と過去事例との間の事象間距離Dを得ることができる。   In Equation 1, M represents the number of passengers, and Wf represents the number of people on the floor f. That is, Mx represents the number of passengers in the car in the current state x, and Wfx represents the current number of people waiting on the floor f. Fg represents the destination floor of the car 400, and Fn represents the floor where the car 400 is currently located. Formula 1 is a function that returns a smaller value as the current number of passengers / standby number of persons approaches the past number of passengers / number of standby persons. According to Equation 1, the inter-event distance D between the current situation and the past case can be obtained.

(図13:ステップS1302:補足その1)
エレベータシステム1000の利用環境等によっては、同じ乗車人数と待機人数でも時間帯によって到着時間が全く異なる場合もあるので、その場合は現在の運行制御状況と過去事例を比較する範囲を、現在状況に近い範囲のみに限定してもよい。例えば、現在日時と同じ曜日かつ同じ時間帯の過去履歴に限定して、過去事例DB150を検索するようにしてもよい。
(FIG. 13: Step S1302: Supplement 1)
Depending on the usage environment of the elevator system 1000, the arrival time may be completely different depending on the time zone even if the number of passengers and the waiting number are the same. In this case, the range in which the current operation control status is compared with the past case is changed to the current status. You may limit only to the near range. For example, the past case DB 150 may be searched only for the past history of the same day of the week and the same time zone as the current date and time.

(図13:ステップS1302:補足その2)
本ステップにおいて、各フロアの待機客やかご400内の乗客の属性が分かっている場合は、式1において属性毎の乗車人数と待機人数をそれぞれ変数として設定し、属性毎に事例間距離を求めて合算するようにしてもよい。さらには、属性によって乗降時間が異なる場合には、属性毎の乗車人数と待機人数を表す変数に、その属性の乗降時間を表す係数を乗算してもよい。例えば、荷物が大きい人は乗り降りに時間がかかるので、係数1.5を乗算し、1.5人分として計算することが考えられる。
(FIG. 13: Step S1302: Supplement 2)
In this step, if the attributes of waiting passengers on each floor and passengers in the car 400 are known, the number of passengers and the number of waiting persons for each attribute are set as variables in Equation 1, and the distance between cases is obtained for each attribute. May be added together. Furthermore, when the boarding / alighting time varies depending on the attribute, a variable representing the number of passengers and the number of waiting persons for each attribute may be multiplied by a coefficient representing the boarding / alighting time of the attribute. For example, since a person with a large load takes time to get on and off, it is conceivable to calculate by multiplying by a factor of 1.5 and for 1.5 persons.

(図13:ステップS1303)
到着時間算出部140は、現在の状況との間の事例間距離Dが小さい上位K個の過去事例を過去事例DB150から抽出し、それらの平均距離を算出する。平均距離がある閾値Tより小さければ確からしい過去事例があると判断してステップS1304へ進み、閾値T以上であれば確かな過去事例がないと判断してステップS1305へ進む。
(FIG. 13: Step S1303)
The arrival time calculation unit 140 extracts the top K past cases having a small inter-case distance D from the current situation from the past case DB 150, and calculates the average distance between them. If the average distance is smaller than a threshold value T, it is determined that there is a certain past case, and the process proceeds to step S1304. If the average distance is equal to or greater than the threshold value T, it is determined that there is no certain past case, and the process proceeds to step S1305.

(図13:ステップS1304)
到着時間算出部140は、ステップS1303で抽出したK個の過去事例について、各フロアへ到着するまでに要した時間を抽出し、K個の事例の平均または中央値を、到着時間の推定結果とする。ただし、K個の過去事例において到着までに要した時間のばらつきが大きい場合は、事例の信頼度が低いと考えられるため、そのK個の事例は採用せずにステップS1305へ進む。
(FIG. 13: Step S1304)
The arrival time calculation unit 140 extracts the time required to arrive at each floor for the K past cases extracted in step S1303, and the average or median value of the K cases is obtained as the arrival time estimation result. To do. However, if there is a large variation in the time required for arrival in the K past cases, it is considered that the reliability of the case is low, and the process proceeds to step S1305 without adopting the K cases.

(図13:ステップS1305)
本ステップに到達した場合、過去事例DB150内には適当な類似事例がなかったことになるので、過去事例を用いずに到着予定時間を推定する必要がある。そこで到着時間算出部140は、例えば下記式2に基づいて、現在のかご位置Fnから特定階Fgまでの所要時間Tngを算出する。Tngは、各階f(Fn<f<Fg)におけるかご停止予定Sf∈{0,1}、各階fの待機人数Wf、現在の乗車人数Mを用いて算出することができる。
(FIG. 13: Step S1305)
When this step is reached, there is no appropriate similar case in the past case DB 150, so it is necessary to estimate the estimated arrival time without using the past case. Therefore, the arrival time calculation unit 140 calculates the required time Tng from the current car position Fn to the specific floor Fg based on the following equation 2, for example. Tng can be calculated using the car stop schedule Sfε {0, 1} at each floor f (Fn <f <Fg), the waiting number Wf of each floor f, and the current number of passengers M.

(図13:ステップS1305:計算式)

Figure 2013173595
(FIG. 13: Step S1305: Formula)
Figure 2013173595

式2において、Vは平均移動時間であり、α、β、γは固定パラメータである。式2の第1項は、現在のかご位置から特定階Fgまで一度も停止しなかった場合の所要時間である。第2項のSfは、停止予定階fでは1、それ以外は0を返す関数となるため、停止階が生じる毎に所要時間Tng時間が増大する。αは待機客1人あたりの乗降にかかる時間、βは停止階ごとに生じるエレベータの固定停止時間、γは現在の乗客一人あたりについて生じるエレベータの停止時間を示す。   In Equation 2, V is the average travel time, and α, β, and γ are fixed parameters. The first term of Equation 2 is the time required when the current car position to the specific floor Fg has never stopped. Since Sf in the second term is a function that returns 1 for the planned stop floor f and 0 otherwise, the required time Tng increases every time a stop floor occurs. α indicates the time required for getting on and off per waiting passenger, β indicates the fixed stop time of the elevator generated for each stop floor, and γ indicates the elevator stop time generated for each current passenger.

(図13:ステップS1305:補足その1)
各フロアにおける実際の到着時間は、エレベータを運用している間にエレベータ情報取得部110から得ることができる。この実際の到着時間と、式2を用いて算出した到着予定時間とを用いて、パラメータα、β、γを修正することにより、式2の精度を高めることができる。このパラメータの値は、かご400の大きさ、フロア数、導入環境(オフィス、店舗などの種別)によって大きく異なるが、上記修正によって、環境に応じた手動パラメータ最適化が不要になる。
(FIG. 13: Step S1305: Supplement 1)
The actual arrival time on each floor can be obtained from the elevator information acquisition unit 110 while operating the elevator. By correcting the parameters α, β, and γ using the actual arrival time and the estimated arrival time calculated using Equation 2, the accuracy of Equation 2 can be improved. Although the value of this parameter varies greatly depending on the size of the car 400, the number of floors, and the introduction environment (type of office, store, etc.), the above correction eliminates the need for manual parameter optimization according to the environment.

(図13:ステップS1305:補足その2)
式2におけるWf、Mの値について、ステップS1302で説明した事項と同様に、待機客や乗客の属性に応じて係数を乗じてもよい。これにより、式2の精度を高めることができる。パラメータα、β、γに関する修正と併用することもできる。
(FIG. 13: Step S1305: Supplement 2)
About the value of Wf and M in Formula 2, you may multiply a coefficient according to the attribute of a waiting customer or a passenger like the matter explained at Step S1302. Thereby, the precision of Formula 2 can be raised. It can also be used in combination with correction relating to the parameters α, β, and γ.

(図13:ステップS1306)
到着時間算出部140は、ステップS1304またはS1305で得た到着までの所要時間に基づき、各フロアに対するかご400の到着時間を決定する。
(FIG. 13: Step S1306)
The arrival time calculation unit 140 determines the arrival time of the car 400 for each floor based on the required time to arrival obtained in step S1304 or S1305.

図14は、到着時間推定部100をコンピュータによって実装した到着時間推定装置1400の構成例を示す機能ブロック図である。到着時間推定装置1400は、I/F1401、画像メモリ1402、CPU(Central Processing Unit)1403、RAM(Random Access Memory)1404、ROM(Read Only Memory)1405、記憶部1406を備える。   FIG. 14 is a functional block diagram illustrating a configuration example of an arrival time estimation apparatus 1400 in which the arrival time estimation unit 100 is implemented by a computer. The arrival time estimation apparatus 1400 includes an I / F 1401, an image memory 1402, a CPU (Central Processing Unit) 1403, a RAM (Random Access Memory) 1404, a ROM (Read Only Memory) 1405, and a storage unit 1406.

I/F1401は、外部装置との間でデータを送受信する。エレベータ情報取得部110、乗車人数推定部120、待機人数推定部130、到着時間算出部140は、I/F1401を介して各データを送受信する。画像メモリ1402は、各カメラから受信した映像を保存する記憶装置である。   The I / F 1401 transmits / receives data to / from an external device. The elevator information acquisition unit 110, the passenger number estimation unit 120, the waiting number estimation unit 130, and the arrival time calculation unit 140 transmit and receive each data via the I / F 1401. The image memory 1402 is a storage device that stores video received from each camera.

CPU1403は、ROM1405に格納されているプログラムを実行することにより、エレベータ情報取得部110、乗車人数推定部120、待機人数推定部130、到着時間算出部140の機能を実施する。RAM1404は、CPU1403が動作する際に一時的に使用するデータを格納する。ROM1405は、到着時間推定部100が備える各機能部の機能を実現したプログラムを格納する。記憶部1406は、HDD(Hard Disk Drive)などの記憶装置を用いて構成され、過去事例DB150が保持するデータを記憶する。   The CPU 1403 executes the functions stored in the elevator information acquisition unit 110, the passenger number estimation unit 120, the waiting number estimation unit 130, and the arrival time calculation unit 140 by executing a program stored in the ROM 1405. The RAM 1404 stores data that is temporarily used when the CPU 1403 operates. The ROM 1405 stores a program that realizes the functions of the functional units included in the arrival time estimation unit 100. The storage unit 1406 is configured using a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) and stores data held by the past case DB 150.

図15は、エレベータ制御部200の機能ブロック図である。エレベータ制御部200は、配車制御部210、入力部220、表示制御部230、全体統括部240を備える。   FIG. 15 is a functional block diagram of the elevator control unit 200. The elevator control unit 200 includes a vehicle allocation control unit 210, an input unit 220, a display control unit 230, and an overall control unit 240.

配車制御部210は、エレベータの昇降、速度調整、扉開閉などの制御を実施する。入力部220は、各フロアのかご呼出し端末上の操作情報、およびかご400内のかご操作端末420上の操作情報を取得する。表示制御部230は、到着時間推定部100から得られた各フロアに対するかご400の到着予定時間を受け取り、各フロアのかご呼出し端末に出力する。全体統括部240は、各機能部の動作を制御し、到着時間推定部100との間のインターフェースとなる。   The vehicle allocation control unit 210 performs control such as elevator elevation, speed adjustment, door opening and closing. The input unit 220 acquires operation information on the car call terminal on each floor and operation information on the car operation terminal 420 in the car 400. The display control unit 230 receives the estimated arrival time of the car 400 for each floor obtained from the arrival time estimation unit 100 and outputs it to the car calling terminal of each floor. The overall control unit 240 controls the operation of each function unit and serves as an interface with the arrival time estimation unit 100.

図16は、かご呼出し端末601(または602)が、かご400到着までの待ち時間を表示する例を示す図である。かご呼出し端末601は、到着時間推定部100が推定した到着時間に基づき到着までの残り時間を算出して、かご呼出し端末601上のディスプレイ上に表示する。   FIG. 16 is a diagram illustrating an example in which the car calling terminal 601 (or 602) displays a waiting time until the car 400 arrives. The car call terminal 601 calculates the remaining time until arrival based on the arrival time estimated by the arrival time estimation unit 100 and displays it on the display on the car call terminal 601.

図16(a)は、目盛りによって残り待ち時間を表示した例である。ボタンを押された側の表示部に目盛りが表示され、目盛りの点灯数で到着までの時間を把握することができる。図16(b)は、待ち時間を数値で表示した例である。詳細な時間を把握できる。また、各フロアの待機人数を表示することにより、利用客自身が到着時間を推定するための補助情報を提示することができる。なお、図16に示す表示装置は、かご呼出し端末601上ではなく、表示装置単体で他の場所に設置してもよい。また、かご400内のかご操作端末420上に同様の表示装置を配置してもよい。   FIG. 16A shows an example in which the remaining waiting time is displayed on a scale. A scale is displayed on the display section on the side where the button is pressed, and the time until arrival can be grasped by the number of lighting of the scale. FIG. 16B is an example in which the waiting time is displayed as a numerical value. Detailed time can be grasped. Further, by displaying the number of waiting persons on each floor, auxiliary information for the user himself / herself to estimate the arrival time can be presented. Note that the display device shown in FIG. 16 may be installed in another place as a single display device instead of on the car call terminal 601. A similar display device may be arranged on the car operation terminal 420 in the car 400.

<実施の形態1:まとめ>
以上のように、本実施形態1に係るエレベータシステム1000は、かご内カメラ410とかご外カメラ301および302を用いて、かご400内の乗車人数および各フロアにおける待機人数を推定し、これに基づき各フロアにかご400が到着するまでの時間を推定することができる。また、推定された到着時間を各フロアで表示することにより、エレベータ利用者の待ち時間負担を和らげることができる。
<Embodiment 1: Summary>
As described above, the elevator system 1000 according to the first embodiment uses the in-car camera 410 and the out-of-car cameras 301 and 302 to estimate the number of passengers in the car 400 and the number of waiting persons on each floor, and based on this. The time until the car 400 arrives on each floor can be estimated. Further, by displaying the estimated arrival time on each floor, it is possible to reduce the waiting time burden of the elevator user.

また、本実施形態1に係るエレベータシステム1000は、かご400内の乗車人数および各フロアにおける待機人数と類似する過去事例を過去事例DB150から検索し、その過去事例における待ち時間に基づき、各フロアにかご400が到着するまでの時間を推定する。これにより、実際の事例に基づく精度よい推定結果を得ることができる。   In addition, the elevator system 1000 according to the first embodiment searches the past case DB 150 for past cases similar to the number of passengers in the car 400 and the number of waiting persons on each floor, and stores each case based on the waiting time in the past case. The time until the car 400 arrives is estimated. Thereby, an accurate estimation result based on an actual case can be obtained.

<実施の形態2>
本発明の実施形態2では、実施形態1で説明した各フロアにおける待機人数の推定結果とかご400内における乗車人数の推定結果を利用し、かご側ドア430およびホール側ドア(611、612)を効率的に開閉制御する動作例を説明する。エレベータシステム1000の構成は実施形態1と同様であるため、以下ではドア開閉制御に関する動作を中心に説明する。
<Embodiment 2>
In the second embodiment of the present invention, the estimation result of the waiting number on each floor and the estimation result of the number of passengers in the car 400 described in the first embodiment are used, and the car side door 430 and the hall side doors (611, 612) are changed. An operation example for efficiently performing opening / closing control will be described. Since the configuration of the elevator system 1000 is the same as that of the first embodiment, the following description will focus on the operation relating to door opening / closing control.

かご400がフロアに到着してドアが開いたが、待機客が既に他のかご400に乗ってしまっていた場合や、待機客が全員かご400に乗ったが、かご操作端末420のドア閉ボタンを押し忘れている場合は、かご400は無駄に数秒間停車することになる。本実施形態2では、かかる無駄な停車時間を削減してエレベータ到着時間を短縮するため、待機人数推定部130が得た待機人数と、乗車人数推定部120が図4で説明した手法を用いて乗車人数を推定する際に背景画像の差分を取得することによって得られるかご400内の動き情報とに基づき、ドアを自動的に開閉制御する。   When the car 400 arrives at the floor and the door is opened, if the waiting customer has already got on the other car 400 or if all the waiting customers got on the car 400, the door closing button of the car operation terminal 420 If the user has forgotten to press, the car 400 stops uselessly for several seconds. In the second embodiment, in order to reduce the useless stop time and the elevator arrival time, the waiting number obtained by the waiting number estimating unit 130 and the method used by the riding number estimating unit 120 described with reference to FIG. 4 are used. The door is automatically opened and closed based on the movement information in the car 400 obtained by obtaining the difference between the background images when estimating the number of passengers.

図17は、エレベータ制御部200が上記手法にしたがってかご側ドア430およびホール側ドア(611、612)を開閉制御する処理フローである。本処理フローは、エレベータ制御部200がこれらドアを開いた後、ドア開ボタンが押下されずに所定時間(例えば数秒)経過した時点で開始される。以下、図17の各ステップについて説明する。   FIG. 17 is a processing flow in which the elevator control unit 200 controls the opening and closing of the car side door 430 and the hall side doors (611, 612) according to the above method. This processing flow is started when a predetermined time (for example, several seconds) elapses without the door opening button being pressed after the elevator control unit 200 opens these doors. Hereinafter, each step of FIG. 17 will be described.

(図17:ステップS1701)
エレベータ制御部200は、かご400が現在停止しているフロアの待機人数がゼロであるか否かを、待機人数推定部130に問い合わせて確認する。待機人数がゼロであればかご400に乗降する乗客はいないと判断してステップS1703へ進み、ゼロでなければステップS1702へ進む。
(FIG. 17: Step S1701)
The elevator control unit 200 makes an inquiry to the waiting number estimating unit 130 to check whether or not the waiting number on the floor where the car 400 is currently stopped is zero. If the number of waiting persons is zero, it is determined that there is no passenger getting on and off the car 400, and the process proceeds to step S1703. If not, the process proceeds to step S1702.

(図17:ステップS1702)
エレベータ制御部200は、かご400が現在停止しているフロアのエレベータホール内で乗客の動きがあるか否かを、例えば数秒間にわたって確認する。動きがなければかご400に乗降する乗客はいないと判断してステップS1703へ進み、動きがあればステップS1704へ進む。
(FIG. 17: Step S1702)
The elevator control unit 200 checks, for example, for several seconds, whether there is a passenger movement in the elevator hall on the floor where the car 400 is currently stopped. If there is no movement, it is determined that there is no passenger getting on and off the car 400, and the process proceeds to step S1703. If there is a movement, the process proceeds to step S1704.

(図17:ステップS1702:補足)
フロアのエレベータホール内における動き情報は、待機人数推定部130が図4で説明した手法を用いてフロア内の待機人数を推定する際に背景画像の差分を取得することによって得ることができる。
(FIG. 17: Step S1702: Supplement)
The movement information in the elevator hall on the floor can be obtained by obtaining the difference between the background images when the waiting number estimating unit 130 estimates the waiting number in the floor using the method described in FIG.

(図17:ステップS1701〜S1702:補足)
これらのステップにおいて、ステップS1703へ移行する前に、乗車人数推定部120が図4で説明した手法を用いて乗車人数を推定する際に背景画像の差分を取得することによって得られるかご400内の動き情報に基づき、かご400を降りようとしている乗客が存在するか否かを判定してもよい。かご400を降りようとしている乗客が存在する場合は、ステップS1703には移行せず、それぞれステップS1702/S1704へ移行することとする。
(FIG. 17: Steps S1701 to S1702: Supplement)
In these steps, before moving to step S1703, the number of passengers estimation unit 120 obtains the difference between the background images when estimating the number of passengers using the method described in FIG. Based on the movement information, it may be determined whether there is a passenger who is going to get off the car 400. When there is a passenger who is going to get off the car 400, the process does not proceed to step S1703 but proceeds to step S1702 / S1704, respectively.

(図17:ステップS1703)
エレベータ制御部200は、かご400に乗降する乗客はいないと判断し、ホール側ドア(611、612)を閉じた後にかご側ドア430を閉じる。
(FIG. 17: Step S1703)
The elevator control unit 200 determines that there is no passenger getting on and off the car 400 and closes the car door 430 after closing the hall doors (611, 612).

(図17:ステップS1704)
エレベータ制御部200は、今回のループではドアを開けたまま保持することとなったので、ステップS1701に戻ってドアを自動的に閉じるべきか否かを改めて判定する。
(FIG. 17: Step S1704)
Since the elevator controller 200 holds the door open in the current loop, the elevator controller 200 returns to step S1701 and determines again whether or not the door should be automatically closed.

<実施の形態2:まとめ>
以上のように、本実施形態2に係るエレベータシステム1000は、待機人数推定部130と乗車人数推定部120それぞれの推定結果を利用して、各フロアにおける乗降が終了した時点で自動的にエレベータドアを閉めてかご400を出発させることができる。これにより、無駄な待機時間を省いた効率の良い運転を実施することができる。また、乗客が荷物などを持っていて操作端末を操作することが難しい場合でも、自動的に乗降完了を判断してかご400を出発させることができる。
<Embodiment 2: Summary>
As described above, the elevator system 1000 according to the second embodiment automatically uses the estimation results of the waiting number estimating unit 130 and the passenger number estimating unit 120 to automatically lift the elevator door when the boarding / exiting on each floor is completed. And the car 400 can be started. As a result, it is possible to perform an efficient operation that saves useless waiting time. In addition, even when it is difficult for the passenger to carry the luggage or the like and operate the operation terminal, the car 400 can be started by automatically determining completion of boarding / exiting.

<実施の形態3>
本発明の実施形態3では、実施形態1〜2で説明した構成の下、かご400の移動速度を上げて待ち時間を短縮する動作例を説明する。かご400は、乗車人数などに応じて移動速度を上げることができるように構成されている場合がある。本実施形態3ではその前提の下で動作例を説明する。
<Embodiment 3>
In the third embodiment of the present invention, an operation example in which the waiting time is shortened by increasing the moving speed of the car 400 under the configuration described in the first and second embodiments will be described. The car 400 may be configured to increase the moving speed according to the number of passengers. In the third embodiment, an operation example will be described under the assumption.

図18は、エレベータ制御装置200の全体統括部240がかご400の移動速度を制御する処理フローである。以下、図18の各ステップについて説明する。   FIG. 18 is a processing flow in which the overall control unit 240 of the elevator control device 200 controls the moving speed of the car 400. Hereinafter, each step of FIG. 18 will be described.

全体統括部240は、到着時間推定部100から得た各かごの現在の乗客数に基づき、かご400の移動速度を上げることができるか否かを確認する(S1801)。例えば、かご400に付設されている重量測定部の測定結果に基づき、積載重量が所定値未満であれば速度を上げることができると判断することが考えられる。速度を上げることができる場合はステップS1802へ進み、できない場合はステップS1804へ進む。   The overall control unit 240 checks whether or not the moving speed of the car 400 can be increased based on the current number of passengers of each car obtained from the arrival time estimation unit 100 (S1801). For example, based on the measurement result of the weight measuring unit attached to the car 400, it may be determined that the speed can be increased if the loaded weight is less than a predetermined value. If the speed can be increased, the process proceeds to step S1802, and if not, the process proceeds to step S1804.

全体統括部240は、待機人数推定部130が推定した各フロアの待機人数が所定閾値以上であるか否かを判定する。閾値以上であればステップS1803へ進み、それ以外であればステップS1804へ進む(S1802)。   The overall control unit 240 determines whether or not the waiting number of persons on each floor estimated by the waiting number estimating unit 130 is equal to or greater than a predetermined threshold. If it is equal to or greater than the threshold, the process proceeds to step S1803, and otherwise, the process proceeds to step S1804 (S1802).

全体統括部240は、かご400の移動速度を上げることができると判定した場合は、配車制御部210に対して、かご400の昇降速度を上げるよう制御命令を出す(S1803)。それ以外の場合は、速度変更なしのため、特に何もしない(S1804)。   If it is determined that the moving speed of the car 400 can be increased, the overall supervision unit 240 issues a control command to the dispatch control unit 210 to increase the lifting speed of the car 400 (S1803). Otherwise, nothing is done because there is no speed change (S1804).

<実施の形態3:まとめ>
以上のように、本実施形態3に係るエレベータシステム1000は、各フロアの待機人数が多いときは、かご400の昇降速度を上げて運行させることができる。また閑散時には、昇降速度を上げることができる場合でも通常速度のままでかご400を運行させ、不要なエネルギー消費を抑えることができる。
<Embodiment 3: Summary>
As described above, the elevator system 1000 according to the third embodiment can be operated by increasing the ascending / descending speed of the car 400 when there are many waiting persons on each floor. Further, when it is quiet, even when the lifting speed can be increased, the car 400 can be operated at the normal speed, and unnecessary energy consumption can be suppressed.

<実施の形態4>
本発明の実施形態4では、複数のかご400を制御するエレベータシステム1000において、配車計画を最適化する動作例を説明する。エレベータシステム1000の構成は実施形態1〜3と同様であるため、以下では複数のかご400の配車計画に関する差異点を中心に説明する。
<Embodiment 4>
In the fourth embodiment of the present invention, an operation example of optimizing a vehicle allocation plan in an elevator system 1000 that controls a plurality of cars 400 will be described. Since the configuration of the elevator system 1000 is the same as that of the first to third embodiments, the following description will focus on the differences regarding the vehicle allocation plan for the plurality of cars 400.

図19は、かごAとかごBが存在し、各かご操作端末410上で指定されている目的階が異なり、複数フロアにおいてかごが呼び出されている状態を示す模式図である。全体統括部240は、到着時間推定部100が推定した各フロアに対するかご400の到着予定時間、現在の各フロアにおける待機人数、およびかご400の乗車人数に基づき、各かごの配車計画を策定して、配車制御部210に実行させる。配車計画は以下の3つのルールに基づいて策定する。   FIG. 19 is a schematic diagram showing a state in which the car A and the car B exist, the destination floors specified on the car operation terminals 410 are different, and the car is called on a plurality of floors. Based on the estimated arrival time of the car 400 for each floor estimated by the arrival time estimating unit 100, the current number of people waiting on each floor, and the number of passengers in the car 400, the overall supervision unit 240 formulates a car allocation plan for each car. Then, the vehicle allocation control unit 210 is executed. The allocation plan is based on the following three rules.

(配車計画ルール1)
到着時間推定部100が推定した各フロアにおける待ち時間のうち、最大の待ち時間ができる限り小さくなるように、配車計画を立てる。すなわち、いわゆるミニマックス法にしたがって配車計画を作成する。
(Vehicle allocation plan rule 1)
A vehicle allocation plan is made so that the maximum waiting time among the waiting times on each floor estimated by the arrival time estimation unit 100 is as small as possible. That is, a vehicle allocation plan is created according to the so-called minimax method.

(配車計画ルール2)
かごが移動する途中のフロアでかごが呼び出されていても、そのかごの目的階ではなく他のかごの目的階であり、その呼び出しがされているフロアにおける待機人数が他かごにとって確実に収容可能な人数であれば、停止しない、
(Vehicle allocation plan rule 2)
Even if the car is called on the floor where the car is moving, it is not the destination floor of the car but the destination floor of the other car, and the waiting number on the floor where the car is called can be reliably accommodated for other cars If you have a small number of people, do not stop,

(配車計画ルール3)
かごが移動する途中のフロアでかごが呼び出されており、その呼び出しがされているフロアがいずれのかごの目的階でもない場合は、いずれのかごがその呼び出しがされているフロアに停止すればルール1を満たすことができるかにしたがって、その呼び出しがされているフロアに停止すべきかごを決定する。
(Vehicle allocation plan rule 3)
If a car is called on the floor where the car is moving and the floor on which the car is called is not the target floor of any car, the rule is that if any car stops on the floor on which the car is called According to whether 1 can be satisfied, the car to be stopped on the floor where the call is made is determined.

図19において、かごAが19階におり、かごBが18階におり、かごAのかご操作端末420上で指定されている目的階は17、16,1階であり、かごBのかご操作端末420上で指定されている目的階は1階であり、17階、15階、1階でかごが呼び出されている。この状態において、上記ルール1〜3を適用することを考える。   In FIG. 19, the car A is on the 19th floor, the car B is on the 18th floor, the destination floors designated on the car operation terminal 420 of the car A are the 17, 16, and 1st floors, and the car operation of the car B The destination floor designated on the terminal 420 is the first floor, and the car is called on the 17th floor, the 15th floor, and the first floor. In this state, it is considered that the rules 1 to 3 are applied.

ルール1について、各フロアにおける待ち時間のうち最大のものは、いずれのかごからも遠く離れている1Fにおける待ち時間であると想定される。ルール1にしたがえば、かごBを1Fに向かわせることになる。   Regarding Rule 1, it is assumed that the largest of the waiting times on each floor is the waiting time on 1F which is far from any car. According to rule 1, car B will be directed to 1F.

かごBが1Fに向かう途中で、かごが呼び出されている17Fと15FをかごAよりも先に経由するが、ルール2にしたがって、17FにはかごAのみが停止するように制御する。また、かごBの方がかごAより下にいても、15Fの待ち時間より1階の待ち時間の方が長いため、ルール3にしたがい、かごBは15階には停止しない。   On the way of the car B toward 1F, the car is called 17F and 15F before the car A, but according to the rule 2, only the car A is controlled to stop at 17F. Even if the car B is lower than the car A, the waiting time on the first floor is longer than the waiting time on the 15th floor, so the car B does not stop on the 15th floor according to the rule 3.

<実施の形態4:まとめ>
以上のように、本実施形態4にかかるエレベータシステム1000は、上述のルール1〜ルール3にしたがって、複数のかごを最適に運行管理し、かごの待ち時間のうち最大のものをできる限り短く抑えることができる。
<Embodiment 4: Summary>
As described above, the elevator system 1000 according to the fourth embodiment optimally manages a plurality of cars according to the rules 1 to 3 described above, and keeps the maximum waiting time as short as possible. be able to.

<実施の形態5>
本発明の実施形態5では、各カメラが撮影した映像内において高速に人を検出する手法を説明する。エレベータシステム1000の構成は実施形態1〜4と同様であるため、以下では人を検出する手法に係る差異点を中心に説明する。
<Embodiment 5>
In the fifth embodiment of the present invention, a method for detecting a person at high speed in an image captured by each camera will be described. Since the configuration of the elevator system 1000 is the same as that of the first to fourth embodiments, the following description will focus on the differences related to the method for detecting a person.

図20は、本実施形態5において、乗車人数推定部120および待機人数推定部130が人を検出する手法を説明する図である。画像内の人物を検出するためには、画像内に人の形状と近い部分が存在するか否かを検索する必要がある。具体的には、あらかじめ用意しておいた人の形状との間でパターンマッチングを実施する。これを画像全体に対して実施して人の形状を探索するため、人を検出する処理は長い処理時間を要する。   FIG. 20 is a diagram illustrating a method in which the number of passengers estimation unit 120 and the standby number estimation unit 130 detect people in the fifth embodiment. In order to detect a person in the image, it is necessary to search whether or not there is a part close to the shape of the person in the image. Specifically, pattern matching is performed with a human shape prepared in advance. Since this is performed on the entire image to search for the shape of a person, the process of detecting a person requires a long processing time.

パターンマッチングにおいては、対象画像を複数の窓領域に区分して窓毎に特徴量を算出し、比較対象である画像(人検出であれば人の画像)の特徴量と比較することにより、合致判定を実施する。ある画像窓(x1,y1,w,h)内のある位置(x1+x,y1+y)で算出した特徴量f(x1+x,y1+y)は、その画像窓の合致判定にのみ利用されるのが一般的である。例えば、x方向にstep_x画素離れた隣の画像窓(x1+step_x,y1,w,h)に対しては異なる特徴量f(x1+step_x+x,y1+y)が計算される。   In pattern matching, the target image is divided into a plurality of window areas, the feature amount is calculated for each window, and compared with the feature amount of the comparison target image (human image if human detection). Make a decision. The feature value f (x1 + x, y1 + y) calculated at a certain position (x1 + x, y1 + y) in a certain image window (x1, y1, w, h) is generally used only for the matching determination of the image window. is there. For example, different feature quantities f (x1 + step_x + x, y1 + y) are calculated for the adjacent image window (x1 + step_x, y1, w, h) that is separated by step_x pixels in the x direction.

本実施形態5では、上記課題を解決するため、画像窓の間隔であるstep_x、step_y毎に特徴量fを算出してRAM等のメモリ上に保存しておき、隣接する画像窓間で特徴量を共有することにより、演算量を削減することを図る。   In the fifth embodiment, in order to solve the above-described problem, a feature value f is calculated for each step_x and step_y that is an interval between image windows, and is stored in a memory such as a RAM. To reduce the amount of calculation.

図20(a)の小四角は、ある方向のHoG特徴量の例を示している。ある画像窓が検出対象のオブジェクトであるかどうかを判定する識別器も、図20(b)に示すように、step_x、step_y毎に規則正しく配置したものを用意する。これにより、図20(b)に示す隣接する画像窓1と画像窓2の間では、9つの特徴量のうち6つの特徴量を共有することができる。これらの特徴量はメモリ上に格納されているため、改めて特徴量を算出すること必要がない。   The small square in FIG. 20A shows an example of the HoG feature amount in a certain direction. As shown in FIG. 20B, an identifier that determines whether a certain image window is an object to be detected is also prepared such that it is regularly arranged for each step_x and step_y. Thereby, between the adjacent image window 1 and image window 2 shown in FIG. 20B, six feature amounts among the nine feature amounts can be shared. Since these feature amounts are stored in the memory, it is not necessary to calculate the feature amounts again.

<実施の形態5:まとめ>
以上のように、本実施形態5に係るエレベータシステム1000は、カメラが撮影した映像を画像窓に区分して画像窓毎に特徴量を算出し、隣接する画像窓間で特徴量を共有する。例えば識別器内の特徴量数をF個、x方向の画像窓数をW、y方向の画像窓数をHとした場合、従来は特徴量を演算する回数がF×W×H回必要だったが、本実施形態5ではW×H回に大きく削減することができる。これにより、高速に検出対象オブジェクトの候補位置を絞りこみ、詳細な識別を実施することができるので、高速かつ正確なオブジェクト検出が可能となる。
<Embodiment 5: Summary>
As described above, the elevator system 1000 according to the fifth embodiment divides video captured by the camera into image windows, calculates feature amounts for each image window, and shares feature amounts between adjacent image windows. For example, if the number of feature quantities in the discriminator is F, the number of image windows in the x direction is W, and the number of image windows in the y direction is H, conventionally, the number of times that the feature quantity is calculated is F × W × H times. However, in the fifth embodiment, it can be greatly reduced to W × H times. Accordingly, the candidate positions of the detection target object can be narrowed down at high speed and detailed identification can be performed, so that high-speed and accurate object detection can be performed.

本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。   The present invention is not limited to the embodiments described above, and includes various modifications. The above embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to the one having all the configurations described. A part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment. The configuration of another embodiment can be added to the configuration of a certain embodiment. Further, with respect to a part of the configuration of each embodiment, another configuration can be added, deleted, or replaced.

上記各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部や全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納することができる。   Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized in hardware by designing a part or all of them, for example, with an integrated circuit. Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor. Information such as programs, tables, and files for realizing each function can be stored in a recording device such as a memory, a hard disk, an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.

100:到着時間推定部、110:エレベータ情報取得部、111:全体制御情報テーブル、112:かご情報テーブル、120:乗車人数推定部、130:待機人数推定部、140:到着時間算出部、150:過去事例データベース、151:全体制御DB、152:かご制御DB、153:乗客DB、154:フロア情報DB、155:待機客DB、200:エレベータ制御部、210:配車制御部、220:入力部、230:表示制御部、240:全体統括部、301〜302:かご外カメラ、400:かご、410:かご内カメラ、420:かご操作端末、430:かご側ドア、500:通信基盤、601〜602:かご呼出し端末、611〜612:ホール側ドア、1000:エレベータシステム、1400:到着時間推定装置、1401:I/F、1402:画像メモリ、1403:CPU、1404:RAM、1405:ROM、1406:記憶部。   100: Arrival time estimation unit, 110: Elevator information acquisition unit, 111: Overall control information table, 112: Car information table, 120: Passenger number estimation unit, 130: Waiting number estimation unit, 140: Arrival time calculation unit, 150: Past case database, 151: Overall control DB, 152: Car control DB, 153: Passenger DB, 154: Floor information DB, 155: Standby customer DB, 200: Elevator control unit, 210: Vehicle allocation control unit, 220: Input unit, 230: Display control unit, 240: Overall control unit, 301-302: Camera outside the car, 400: Car, 410: Camera inside the car, 420: Car operation terminal, 430: Door on the car side, 500: Communication base, 601-602 : Car calling terminal, 611 to 612: Hall side door, 1000: Elevator system, 1400: Arrival time estimation device, 401: I / F, 1402: an image memory, 1403: CPU, 1404: RAM, 1405: ROM, 1406: storage unit.

Claims (15)

エレベータのかご内に設置されたかご内カメラが撮影した前記かご内の映像に基づき前記かご内の乗車人数を推定する乗車人数推定部と、
前記エレベータが停止するフロアのうち前記エレベータに乗降するための乗降場所に設置されたかご外カメラが撮影した前記乗降場所の映像に基づき前記かごを待っている人数を推定する待機人数推定部と、
前記エレベータに対する運行制御情報を取得するエレベータ情報取得部と、
前記乗車人数推定部が推定した前記乗車人数、前記待機人数推定部が推定した前記待機人数、および前記エレベータ情報取得部が取得した前記運行制御情報に基づき、前記かごが各前記フロアに到着するまでの時間を推定する到着時間推定部と、
を備えることを特徴とするエレベータ到着時間推定装置。
A passenger number estimating unit that estimates the number of passengers in the car based on images in the car taken by a car camera installed in the elevator car;
A waiting number estimating unit that estimates the number of people waiting for the car based on a video of the getting-on / off location imaged by a camera outside the car installed at the getting-on / off location for getting on / off the elevator out of the floor where the elevator stops;
An elevator information acquisition unit for acquiring operation control information for the elevator;
Based on the number of passengers estimated by the number of passengers estimation unit, the number of standby people estimated by the waiting number estimation unit, and the operation control information acquired by the elevator information acquisition unit, until the car arrives at each floor An arrival time estimation unit for estimating the time of
An elevator arrival time estimation device comprising:
前記エレベータ到着時間推定装置は、
前記乗車人数推定部が推定した前記乗車人数の推定結果、前記待機人数推定部が推定した前記待機人数の推定結果、前記運行制御情報、および前記かごが各前記フロアに到着した到着時刻を記述する過去履歴データを保存する過去事例記録部を備え、
前記到着時間推定部は、
前記乗車人数推定部が推定した前記乗車人数および前記待機人数推定部が推定した前記待機人数と、前記過去事例記録部が保存している前記過去履歴データ内の前記乗車人数および前記待機人数との間の差分が所定人数以内である場合には、その過去履歴データが記述している到着時刻を、前記かごが各前記フロアに到着するまでの時間についての推定結果とする
ことを特徴とする請求項1記載のエレベータ到着時間推定装置。
The elevator arrival time estimation device is:
The estimated number of passengers estimated by the passenger number estimating unit, the estimated result of the waiting number estimated by the waiting number estimating unit, the operation control information, and the arrival time when the car arrived at each floor are described. It has a past case recording unit that stores past history data,
The arrival time estimation unit
The number of passengers estimated by the number-of-passengers estimation unit and the number of standbys estimated by the waiting number estimation unit, and the number of passengers and the number of standbys in the past history data stored in the past case recording unit When the difference between them is within a predetermined number of people, the arrival time described in the past history data is used as an estimation result for the time until the car arrives at each floor. The elevator arrival time estimation device according to Item 1.
前記到着時間推定部は、
現在と同一曜日の同一時間帯に関する前記過去履歴データのみを、前記差分を算出するための比較対象とすることにより、前記エレベータおよび各前記フロアの現在の状況に近接した前記過去履歴データのみに限定して前記推定を実施する
ことを特徴とする請求項2記載のエレベータ到着時間推定装置。
The arrival time estimation unit
By limiting only the past history data related to the same time zone on the same day of the week as the comparison target for calculating the difference, only the past history data close to the current status of the elevator and each floor is limited. The elevator arrival time estimation apparatus according to claim 2, wherein the estimation is performed.
前記乗車人数推定部は、
前記かご内カメラが撮影した前記かご内の映像に基づき、前記かご内の人間の属性を推定し、
前記待機人数推定部は、
前記かご外カメラが撮影した前記乗降場所の映像に基づき、前記乗降場所に存在する人間の属性を推定し、
前記過去履歴データは、
前記乗車人数推定部が推定した前記属性の推定結果と前記待機人数推定部が推定した前記属性の推定結果を記述しており、
前記到着時間推定部は、
前記過去履歴データが記述している前記属性毎に前記差分を算出し、その算出結果に基づき前記エレベータおよび各前記フロアの現在の状況に近接した前記過去履歴データを特定し、その過去履歴データが記述している到着時刻を前記推定結果とする
ことを特徴とする請求項2記載のエレベータ到着時間推定装置。
The passenger number estimating unit
Based on the images in the car taken by the in-car camera, the human attributes in the car are estimated,
The waiting number estimating unit is
Based on the image of the boarding location taken by the camera outside the car, estimating human attributes existing at the boarding location,
The past history data is
Describes the attribute estimation result estimated by the number of passengers estimation unit and the attribute estimation result estimated by the waiting number estimation unit;
The arrival time estimation unit
The difference is calculated for each attribute described by the past history data, and the past history data close to the current situation of the elevator and each floor is specified based on the calculation result. The elevator arrival time estimation device according to claim 2, wherein the arrival time described is the estimation result.
前記乗車人数推定部は、
前記かご内カメラが撮影した前記かご内の映像に基づき、前記かご内の人間と前記かご内の映像の前景を検出し
前記検出した人間についてはその人数を算出し、
前記検出した人間に隠れている部分については、前記検出した前景の大きさに基づきその部分に存在する人間の人数を推定し、
前記検出した人間の人数と前記検出した前景の大きさに基づき推定した人数の合計を前記乗車人数とし、
前記待機人数推定部は、
前記かご外カメラが撮影した前記乗降場所の映像に基づき、前記乗降場所に存在する人間と前記乗降場所の映像の前景を検出し
前記検出した人間についてはその人数を算出し、
前記検出した人間に隠れている部分については、前記検出した前景の大きさに基づきその部分に存在する人間の人数を推定し、
前記検出した人間の人数と前記検出した前景の大きさに基づき推定した人数の合計を前記待機人数とする
ことを特徴とする請求項1記載のエレベータ到着時間推定装置。
The passenger number estimating unit
Based on the image in the car taken by the in-car camera, the foreground of the person in the car and the image in the car is detected, and the number of persons detected is calculated.
For the part hidden by the detected human, the number of humans present in that part is estimated based on the size of the detected foreground,
The total number of persons estimated based on the detected number of people and the size of the detected foreground is the number of passengers,
The waiting number estimating unit is
Based on the image of the boarding location taken by the camera outside the car, detects the foreground of the person existing at the boarding location and the video of the boarding location, and calculates the number of people for the detected human,
For the part hidden by the detected human, the number of humans present in that part is estimated based on the size of the detected foreground,
The elevator arrival time estimation device according to claim 1, wherein a total number of persons estimated based on the detected number of persons and the detected size of the foreground is set as the waiting number.
前記待機人数推定部は、
前記かご外カメラが撮影した前記乗降場所の映像に基づき、前記乗降場所に存在する人間を検出し、
前記エレベータが前記乗降場所の映像内に複数存在する場合は、前記検出した人間と前記乗降場所の映像内の各前記エレベータとの間の位置関係に基づき、前記乗降場所の映像内の前記エレベータ毎に前記待機人数を推定する
ことを特徴とする請求項1記載のエレベータ到着時間推定装置。
The waiting number estimating unit is
Based on the image of the getting-on / off location photographed by the camera outside the car, a person existing at the getting-on / off location is detected,
When there are a plurality of the elevators in the image of the getting-on / off location, each elevator in the image of the getting-on / off location is based on the positional relationship between the detected person and each elevator in the image of the getting-on / off location. The elevator arrival time estimation apparatus according to claim 1, wherein the waiting number is estimated.
前記乗車人数推定部は、
前記かご内カメラが撮影した前記かご内の映像を所定サイズ毎に区画してその区画毎に特徴量を算出し、前記区画の特徴量を隣接する前記区画間で共有した上で、前記特徴量を用いて前記かご内の人間を検出し、
前記待機人数推定部は、
前記かご外カメラが撮影した前記乗降場所の映像を所定サイズ毎に区画してその区画毎に特徴量を算出し、前記区画の特徴量を隣接する前記区画間で共有した上で、前記特徴量を用いて前記乗降場所に存在する人間を検出する
ことを特徴とする請求項1記載のエレベータ到着時間推定装置。
The passenger number estimating unit
The image in the car photographed by the in-car camera is divided for each predetermined size, the feature amount is calculated for each section, and the feature amount of the section is shared between the adjacent sections, and then the feature amount To detect a person in the basket using
The waiting number estimating unit is
The image of the boarding / exiting location imaged by the camera outside the car is sectioned for each predetermined size, the feature amount is calculated for each section, the feature amount of the section is shared between the adjacent sections, and the feature amount The elevator arrival time estimation device according to claim 1, wherein a human being present at the boarding / alighting location is detected using.
請求項1記載のエレベータ到着時間推定装置と、
1または複数の前記エレベータのかごと、前記かご内に設置されたかご内カメラと、
前記エレベータが停止するフロアのうち前記エレベータに乗降するための乗降場所に設置されたかご外カメラと、
を有することを特徴とするエレベータシステム。
The elevator arrival time estimation device according to claim 1,
One or more elevator cars, a car camera installed in the car,
A camera outside the car installed at a boarding place for getting on and off the elevator on the floor where the elevator stops;
An elevator system comprising:
各前記フロアの前記乗降場所に設置され、各前記フロアにおいて現在呼び出されている前記かごについての前記到着時間推定部による推定結果を表示する表示部を備えた
ことを特徴とする請求項8記載のエレベータシステム。
The display unit for displaying an estimation result by the arrival time estimation unit for the car currently installed on each floor and being called at each floor. Elevator system.
前記表示部は、
各前記フロアにおいて現在呼び出されている前記かごが到着するまでの途中フロアにおける前記待機人数推定部の推定結果を表示する
ことを特徴とする請求項9記載のエレベータシステム。
The display unit
10. The elevator system according to claim 9, wherein an estimation result of the waiting number estimating unit in the intermediate floor until the currently called car arrives in each floor is displayed.
前記エレベータシステムは、
前記エレベータの動作を制御するエレベータ制御部を備え、
前記エレベータ制御部は、
前記到着時間推定部が推定した各前記フロアに対する前記かごの到着時間に基づき各前記フロアに前記かごが到着するまでの待ち時間を算出し、
算出した各前記フロアにおける前記待ち時間のうち最大となるものを最小化するように、各前記かごが停止すべき前記フロアを決定する
ことを特徴とする請求項8記載のエレベータシステム。
The elevator system includes:
An elevator control unit for controlling the operation of the elevator;
The elevator controller is
Calculate the waiting time until the car arrives at each floor based on the arrival time of the car for each floor estimated by the arrival time estimation unit,
The elevator system according to claim 8, wherein the floor on which each car is to be stopped is determined so as to minimize the maximum waiting time among the calculated waiting times on each floor.
前記エレベータ制御部は、
前記かご内で行き先として指定されたフロアまで前記かごが移動する途中のフロアにおいてそのフロア上でかご呼び出しがされている場合であっても、前記かご内で行き先として指定されておらず、かつ前記待機人数推定部が推定した前記途中のフロアにおける待機人数が、他の前記かごによって確実に収容できる人数以内である場合は、前記かごを前記途中のフロアに停止させず、
前記かご内で行き先として指定されたフロアまで前記かごが移動する途中のフロアにおいてそのフロア上でかご呼び出しがされており、かついずれの前記かご内でも行き先としてそのフロアが指定されていない場合は、前記待ち時間のうち最大のものを最小化するように、前記途中のフロアに停止すべき前記かごを決定する
ことを特徴とする請求項11記載のエレベータシステム。
The elevator controller is
Even if a car is called on the floor on the way the car moves to the floor designated as the destination in the car, the car is not designated as the destination in the car, and If the waiting number on the intermediate floor estimated by the waiting number estimating unit is within the number of persons that can be reliably accommodated by the other car, do not stop the car on the intermediate floor,
When a car is called on the floor on the way the car moves to the floor designated as the destination in the car, and the floor is not designated as the destination in any of the cars, The elevator system according to claim 11, wherein the car to be stopped on the intermediate floor is determined so as to minimize the maximum waiting time.
前記エレベータ制御部は、
前記待機人数推定部が推定した前記待機人数が所定数以上であり、かつ前記かごの積載状態が移動速度を上げることができる状態である場合は、前記かごの移動速度を上げる
ことを特徴とする請求項8記載のエレベータシステム。
The elevator controller is
When the waiting number estimated by the waiting number estimating unit is a predetermined number or more and the loaded state of the car is a state where the moving speed can be increased, the moving speed of the car is increased. The elevator system according to claim 8.
前記エレベータ制御部は、
前記かごが前記フロア上で停止して扉が開いており、かつ前記待機人数推定部が推定したそのフロア上における前記待機人数が0人である場合には、前記扉を閉じる
ことを特徴とする請求項8記載のエレベータシステム。
The elevator controller is
The door is closed when the car is stopped on the floor and the door is open, and the waiting number on the floor estimated by the waiting number estimating unit is zero. The elevator system according to claim 8.
前記エレベータ制御部は、
前記かごが前記フロア上で停止して扉が開いており、かつ前記待機人数推定部が推定したそのフロア上における前記待機人数が0人でない場合は、前記乗車人数推定部が前記かご内の人間を検出する際に併せて検出する前記かご内の動きを前記乗車人数推定部に問い合わせ、前記かご内における動きがない場合には前記扉を閉じる
ことを特徴とする請求項14記載のエレベータシステム。
The elevator controller is
When the car is stopped on the floor and the door is open, and the waiting number on the floor estimated by the waiting number estimating unit is not zero, the passenger number estimating unit is a person in the car. The elevator system according to claim 14, wherein an inquiry is made to the passenger number estimation unit for movement in the car to be detected at the same time, and the door is closed when there is no movement in the car.
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