JP2013203484A - 乗客コンベア - Google Patents

Abstract

【課題】
画一化された画像を処理することで、監視対象を撮影した得られた画像の異常の有無を高精度に判別し、判別結果に従って乗客コンベアの運転を制御すること。
【解決手段】
画像処理部は、カメラの撮影による画像の中から、抽出対象の色情報を含む１以上の構成要素の画像を抽出し、抽出した構成要素の画像と、判定基準値の範囲とを比較して、抽出した構成要素の画像が、判定基準値の範囲内であるか否かを判別し、この判別結果を制御部に出力し、制御部は、乗客コンベアの運転開始前に、抽出した構成要素の画像が、判定基準値の範囲外であるとの判別結果を得た場合、乗客コンベアの運転停止を維持し、抽出した構成要素の画像が、判定基準値の範囲内であるとの判別結果を得た場合、乗客コンベアの運転を開始する。
【選択図】図１

Description

本発明は、エスカレータや動く歩道などの乗客コンベア内の人の有無を検出し、検出結果に従って乗客コンベアの運転を制御するための制御装置を備えた乗客コンベアに関する。

乗客コンベア内の人の有無を検知する監視装置としては、例えば、エスカレータおよびその周辺を監視するカメラと、カメラによる監視エリア内に人が存在するか否かを検知するセンサと、エスカレータの起動・停止を制御する中央コントローラとを備え、中央コントローラが、センサの検知結果に従ってエスカレータの起動・停止を制御する監視装置が提案されている（特許文献１参照）。

また、エスカレータの踏み段に乗った乗客の異常挙動を検出する異常挙動検出装置（特許文献２参照）、カメラによって撮像された画像に基づいて、マンコンベア上の乗客の有無を精度良く検出するマンコンベア監視制御装置が提案されている（特許文献３参照）。

特開平１０−２３６７５７号公報 特開２００８−１７４３２０号公報 特開２００１−１９３３８号公報

しかしながら、特許文献１に記載されている監視装置では、画像によるパターン認識を活用して人を検知しているが、画像によるパターン認識の精度を高めることについては何ら配慮されていない。

一方、特許文献２に記載されているエスカレータ監視装置では、乗客の異常挙動を検知するに際して、乗客が乗っていないときの踏み段の動きに対比して、乗客の動きが正常か異常かを判別しているが、静止しているエスカレータ内に残っている人の静止画像を用いて乗客の異常挙動を検知することについては何ら開示されていない。しかも、画像認識の精度を高めることについては何ら配慮されていない。

また、特許文献３に記載されているマンコンベア監視制御装置では、マンコンベアの移動速度に同期した間隔で取り込まれた複数の画像から求めた抽出量に基づいて、乗客の有無を判断しているが、カメラによって撮影された画像の精度を高めることについては何ら配慮されていない。

一方、乗客コンベアにおいては、始動および運転終了の自動化あるいは運転のタイマセットへの対応として、乗客コンベアを一度停止した後の再始動時において、踏み段上に残っていた人の踏み段端部における挟み込み防止策を講じる必要がある。

この対策としては、例えば、乗客コンベア内の画像を撮影するカメラを設置し、カメラによって映し出される画像で人の有無を確認し、乗客コンベア内に人がいないことを条件に、遠隔操作によって乗客コンベアの運転を開始する方法が挙げられる。さらに、画像によって人の有無を確認する作業を自動化すれば、人による監視および操作がなくなることになる。この場合、画像のパターン認識を活用する方式もあるが、このパターン認識の精度が悪い場合には、人による監視および操作が必要になるか、あるいは少なくとも人検知センサを併用する必要が出てくる。特に、乗客コンベアの場合には、人の進行の邪魔にならないように、カメラと人との間にある一定の距離を保つ必要がある。また、人がいる位置によっても人とカメラとの間の距離が違ってくる。さらに、人がいる位置によっては、カメラとの角度の関係から、正確な画像が得られないことがある。

本発明は、前記従来技術の課題に鑑みて為されたものであり、その目的は、画一化された画像を処理することで、監視対象を撮影した得られた画像の異常の有無を高精度に判別し、判別結果に従って乗客コンベアの運転を制御することができる制御装置を備えた乗客コンベアを提供することにある。

前記課題を解決するために、本発明は、画一性を有する監視対象の画像をカメラで撮影し、カメラの撮影による画像が画一性を有するか否かを判別することを特徴とする。具体的には、本発明においては、人検知のための画像認識として、人物の特徴を画像処理するのではなく、乗客コンベアにおいて、人検知の対象となる全領域にわたってカメラからその画像を映し出すことが可能となる踏み段に、ある画一化された構成要素を配備し、その構成要素を撮影して得られた画像の画一性が失われた場合に、異常として判断し、人が乗客コンベア上に残っていると判別する方法を採用する。

この際、本発明では、画一化された構成要素として、まず踏み段内のクリートを取り上げる。クリートの上面は、意匠性を保持するためにコーティング加工が施されているので、シルバー色となっている（以下、これを桟と称することがある。）。また、桟の奥方向の寸法も、踏み段の奥方向の寸法とほぼ同等となっているため、画一化された構成要素として取り上げることができる。

また、各踏み段の区分けのために、踏み段には、黄色に配色した線（以下、この線をデマケーションと称することがある。）も画一化された構成要素とすることが可能となる。デマケーションは、エスカレータの進行方向に対して、縦方向に２本、横方向に２本もしくは１本踏み段に配色されることになり、その線の長さ、幅及び踏み段での本数は、各踏み段共通のものとなっている。これらの統一された色の線を画像認識の要素として取り上げるのは次の理由からである。

画像を認識する過程の中で、画像を電気信号に変換する過程では、同一色の線は撮影した時点で同一の一次元画素の集合体となっており、画像を電気信号に変換する過程の前処理をほとんど必要としない点である。また、線の幅が広い場合には、最初に二次元画像としての取り扱いとなるが、この場合でも、二次元画像を同一の一次元画素の列を横に並べた集合体とみなすことができるため、画像の電気信号への変換が極めて簡単な操作となり、画像処理の信頼性を損なう危険性が小さくなる。これが、クリート上の桟及びデマケーションを画一化された構成要素とする理由である。

但し、クリート上の桟及びデマケーション以外にも、踏み段上に、各踏み段共通の線を設け、それを画一化された構成要素として取り上げることは可能である。

また本発明においては、画像認識の領域を、踏み段の全領域内としているため、踏み段に人がいない場合、その領域に映しだされる色の種類が少なく、クリート、デマケーション及び、その他の画一化された構成要素として取り上げた配色(以下、識別線種と称することがある。)が少なくても、対象となる色の波長領域を広く選択することが可能となる。この場合、人の通行の影響及びその他の経時変化によって、識別線種の鮮明度が劣化したとしても、それに対応した識別が可能となる。

本発明によれば、画一化された画像を処理することで、監視対象を撮影した得られた画像の異常の有無を高精度に判別し、判別結果に従って乗客コンベアの運転を制御することができる。

本発明に係るエスカレータ制御装置のブロック図である。 エスカレータが設置された建屋の要部断面図である。 エスカレータの上面図である。 エスカレータに人が残っている場合の建屋の要部断面図である。 エスカレータに人が残っている場合のエスカレータの上面図である。 エスカレータ中央部の踏み段に人がいない場合の踏み段の拡大図である。 エスカレータ中央部の踏み段に人が残っている場合の踏み段の拡大図である。 エスカレータ上部側の踏み段に人がいない場合の踏み段の拡大図である。 エスカレータ上部側の踏み段に人が残っている場合の踏み段の拡大図である。 エスカレータ最上部の踏み段が全て床内に入っていない場合のカメラの撮影画像の構成図である。 エスカレータ最上部の踏み段がほとんど床内に入っている場合のカメラの撮影画像の構成図である。 色と波長との関係が記録されたテーブルの構成図である。 第１実施例における運転開始操作を説明するためのフローチャートである。 画像におけるy軸方向の基準長さを説明するためのテーブルの構成図である。 第２実施例における運転開始操作を説明するためのフローチャートである。 第３実施例における踏み段の拡大図である。

（実施例１）
以下、乗客コンベアの一例としてエスカレータを例にとり、本発明の第１実施例を図面に基づいて説明する。

図１は、本発明に係るエスカレータ制御装置の全体構成を示すブロック図である。図１において、エスカレータ制御装置は、カメラ１０と、信号入力部１２と、CPU（Central Processing Unit）１４と、メモリ１６と、出力回路１８と、モータ２０から構成される。

カメラ１０は、監視対象を撮影し、撮影した画像を電気信号に変換し、変換した電気信号を無線または有線で信号入力部１２に送信する。信号入力部１２は、カメラ１０から送信された電気信号を受信し、受信した電気信号をデジタル信号に変換し、変換したデジタル信号をCPU１４に転送する。CPU１４は、メモリ１６に格納された処理プログラムに基づいて画像処理を実行し、処理結果を出力回路１８に出力する。メモリ１６は、CPU１４の作業エリアを構成する共に、処理プログラムや各種テーブルに関する情報を格納する。出力回路１８は、CPU１４からの処理結果を基に、モータ２０の駆動を制御するとともに、モータ２０の回転数を制御する。例えば、出力回路１８は、モータ２０の始動または停止を制御する。モータ２０は、エスカレータを駆動する駆動装置として構成されている。

この際、信号入力部１２と、CPU１４と、メモリ１６は、カメラ１０の撮影による画像を処理する画像処理部として機能し、出力回路１８と、モータ２０は、画像処理部の処理結果に従ってエスカレータの運転を制御する制御部として機能する。

図２に、建屋に設置されたエスカレータ制御装置の全体構成図を示す。図２において、エスカレータ３０は、下部側の床３２と、上部側の床３４とを結ぶ通路として、床３２と床３４上に設置される。上部側の床３４内には、CPU１４などの画像処理部を構成する要素と、モータ２０などの制御部を構成する構成要素などが配置される。

一方、エスカレータ３０の上方に位置する天井３６には、カメラ１０が設置されている。カメラ１０は、エスカレータ３０の上部から下部に亘って撮影可能であり、カメラ１０の撮影による画像が電気信号として、信号入力部１２に送信される。

図３に、エスカレータの上面図を示す。図３において、点線の枠内が、カメラ１０の監視エリアであって、カメラ１０が撮影可能なエリアである。カメラ１０が、図３のように人が存在していない監視エリア内を撮影した場合、CPU１４は、エスカレータ３０の各踏み段３８には、人が存在していないことを示す画像を処理する。

図４に、エスカレータ３０の踏み段３８に人が存在する場合の建屋の要部断面図を示し、図５に、踏み段３８に人が存在する場合のエスカレータ３０の上面図を示す。

図４および図５において、エスカレータ３０の踏み段に人４０が残っている場合、カメラ１０の撮影による画像がCPU１４に送信されると、CPU１４は、エスカレータ３０の踏み段３８に、人が存在していることを示す画像を処理する。

図６に、エスカレータ中央部に人がいない場合の踏み段の拡大図を示し、図７に、エスカレータ中央部に人が残っている場合の踏み段の拡大図を示す。

図６に示す踏み段３８をカメラ１０が撮影した場合、カメラ１０の撮影による画像は、踏み段３１に人が存在しない画像となるため、正常であって、エスカレータ３０の運転を開始することができる。一方、図７に示す画像が得られた場合、カメラ１０の撮影による画像は、踏み段３８に人４０が存在する画像となるので、異常として、エスカレータ３０の運転を開始することなく、運転停止を維持することになる。

ここで、CPU１４が、カメラ１０の撮影による画像を処理して、正常の有無を診断するに際して、カメラ１０の撮影による画像の中の人物の特徴を分析するのではなく、本実施例では、踏み段３８の画像の中に存在するクリート上の桟あるいはデマケーションを画像認識の対象物として取り上げ、その長さ、あるいは本数が、判定基準値の範囲内にあるか否かを判定することとしている。

これは、以下の理由による。例えば、踏み段３８上の状況をカメラ１０の撮影による画像で見る場合、カメラ１０を、乗客の進行の邪魔にならないように配置するには、踏み段３８の周囲の物体とカメラ１０との間には、ある程度の距離を取る必要がある。しかし、カメラ１０と踏み段との距離が長くなると、カメラ１０に映し出される画像は、鮮明度が落ちる。特に、肌あるいは髪の毛といった人物の特徴を画像のパターン認識で識別する方式を採用した場合、対象物とカメラ１０との距離が長くなると、人物の特徴を画像のパターン認識で識別することが困難となる。

そこで、検知対象となる人物そのものを認識対象物とするのではなく、カメラ１０の撮影による画像が、単純なもので且つ常にその形状に共通となる構成要素を持つ（以下、この共通性を画一性と称することがある。）背景画面を認識対象物とし、カメラ１０の撮影による認識対象物の画像を処理した際に、その画一性を失った場合に、異常とする認識方法を採用する。この方法を採用することで、エスカレータ３０から距離を置いて設置されるカメラ１０の撮影による画像の鮮明度が失われた場合でも、認識対象物が、画一性を有するか否かを容易に認識することができる。

具体的には、本実施例においては、踏み段３８上に、常に画一性を持つ構成要素として、クリート上の桟あるいはデマケーションを取り上げるものとする。ここで、桟またはデマケーションに着目しているのは、双方ともに、各踏み段３８において、その長さ、本数および位置が共通に存在する（以下、この共通性をクリート上の画一性と称することがある。）点にある。

まず、図６において、踏み段３８上面のクリートを構成する複数の桟４２には、シルバー色が塗布され、踏み段３８上面の縁を構成するデマケーション（枠）４４、４６には黄色が塗布される。即ち、各桟４２は、画一性を保つために、同一の色として、シルバー色が施される。また、上下のデマケーション４４と、左右のデマケーション４６には、画一性を保つために、同一の色として、黄色が施されている。

この際、CPU１４が、画像処理する際に用いる仮想基準軸として、x軸と、y軸を用いる場合、踏み段３８には、y軸方向に、寸法ａの桟４２が６０本存在する。また、寸法ａのデマケーション４６が、y軸方向（縦方向）に２本存在し、寸法ｃのデマケーション４４が、x軸方向（横方向）に２本存在する。

図６に示す画像を基準（基準画像）とした場合、寸法ａの桟４２が、６０本、寸法ａのデマケーション４６が、２本、寸法ｃのデマケーション４４が、２本が、それぞれ判定基準値の範囲として、黄色の色情報に関連づけてメモリ１６に格納される。この場合、CPU１４は、順次処理する画像が、この基準と一致している（判定基準値の範囲内である）場合には正常と判断する。尚、判定基準値の範囲として、ピンポイントの数値ではなく、画像処理の際のノイズや認識誤差（誤検出）を考慮して、例えば長さや、数が多いものについては、所定の下限寸法から所定の上限寸法の桟４２の数が５９本〜６１本というような範囲を設定しても良い。但し、デマケーションのように数が少ないものは判定基準値の範囲としてピンポイントの数値を設定しておくことが望ましい。また、踏み段３８の位置に応じて、判定基準値の範囲を異ならせてもよい。

これに対して、図７に示すように、踏み段３８上に人４０が残っている場合には、桟４２の数は、例えば、４０本程度となり、人４０に近い側の桟４２は寸法ａより小さいものが存在するものとなる。また、デマケーションに関しては、縦方向のデマケーション４６は１本しかなく、横方向のデマケーション４４は、寸法ｅと寸法ｄであって、基準となる寸法ｃとは異なる。このため、CPU１４は、桟４２の本数またはデマケーション４４、４６の数が、判定基準値の範囲とは異なる（判定基準値の範囲外である）場合には、異常と判断する。

この場合、CPU１４は、各踏み段３８における桟４２およびデマケーション４４、４６の寸法および本数が、それぞれ各踏み段３８における判定基準値の範囲と違っている場合、異常と判断する。但し、CPU１４は、桟４２あるいはデマケーション４４、４６のうちいずれか一方を用いて、正常・異常を判断することもできる。また、CPU１４は、寸法あるいは本数のうちいずれか１つを判定基準値の範囲として用いることもできる。

但し、カメラ１０と各踏み段３８との間の距離は、各踏み段３８の位置によって違ってくる。また、踏み段３８のクリートが、カメラ１０に画像として入ってくる角度も、各踏み段３８の位置によって違ってくる。この場合、カメラ１０に、画像として映し出される桟４２またはデマケーション４４、４６の長さは、各踏み段３８によって違ってくる。しかし、異物が、踏み段３８に入っていない正常な状態であれば、各踏み段３８の位置における線（桟４２またはデマケーション４４、４６）の本数は、画一性を失っておらず、また「各踏み段内にある線の長さは全て同一となっている」という画一性は維持される。

この例を図８及び図９を用いて説明する。図８及び図９は、エスカレータ３０上部側の踏み段３８をカメラ１０で撮った画像である。図８に示す画像は、図６に画像とは、桟４２の長さ及びデマケーション４４、４６の太さ違っており、さらには一つ一つの線の方向も違っている。

そこで、エスカレータ３０上部側の踏み段３８における判定基準値の範囲として、以下の値を採用する。例えば、図８において、桟４２のy軸方向の長さは、60本全てが、寸法ｆとなっているので、この寸法を判定基準値の範囲として、色情報に関連づけてメモリ１４に格納する。また、縦方向の２本のデマケーション４４のy軸方向の長さも、寸法ｆとなっているので、この寸法を判定基準値の範囲として、メモリ１４に格納する。また、前側のデマケーション４４の長さは、寸法ｊ及び奥側のデマケーション４４の長さは寸法ｋであるので、これらの寸法を判定基準値の範囲として、色情報に関連づけてメモリ１４に格納する。

一方、図９に示すように、人４０が踏み段３８上に残っている画像が得られた場合、桟４２の数は、約40本となり、人体に近い側の桟４２は寸法ｆより小さいものが存在するものとなっている。また、縦方向のデマケーション４６は１本しかなく、横方向の２本のデマケーション４４も、寸法m及び寸法nである。このため、この画像が得られた場合には、桟４２、デマケーション４４、４６の寸法が判定基準値の範囲から外れているので、CPU１４は、異常と判断する。

但し、この場合、注意を要するのは、エスカレータ３０が運転を停止する時に止まる踏み段３８は、一定の位置に止まるわけではないので、その停止状態において停止している各踏み段３８の基準長さ（判定基準値）は微妙に違ってくる。

これを図１０及び図１１に示す。図１０及び図１１は、エスカレータ最上部及び最上部から２番目の踏み段３８の画像であって、図１０は、最上部の踏み段３８が、全く上部側の床３４の下に入っていない状態を表した画像の図であり、図１１は、最上部の踏み段３８が、ほとんど上部側の床３４の下に入っている状態を表した画像の図である。

図１０及び図１１において、エスカレータ最上部から２番目の踏み段３８では画像に映る踏み段３８のｙ軸方向の長さは、sからvまで変化する。従って、エスカレータ最上部から２番目の踏み段３８における桟４２のｙ軸方向の基準長さは、s〜vの範囲を判定基準値の範囲とし、逐次画像に映し出される桟４２の長さがs〜vの範囲に入っている場合には、桟４２の長さとしては正常と判断するものとする。

但し、ここで桟４２の長さに関して、正常と判断するための条件をもう一つ追加する。それは、エスカレータ最上部から２番目の踏み段３８における桟４２の長さが全て等しくなっているとするものである。踏み段３８の位置が少しずつ変化したとしても、もし踏み段３８上に異物が無ければ、各々の瞬間に映し出される同一の踏み段３８内における桟４２の長さは等しくなっているという条件は、成立する。この診断方法を、エスカレータ最上部から最下部までの全ての踏み段３８に対して走査し、全ての踏み段３８が正常と見なされた場合に、エスカレータ３０の運転を開始するものとする。

ここで、エスカレータ最上部と最下部においては、桟４２及びデマケーション４４、４６が、上部側の床３４の中に入る部分がある。このため、踏み段３８が、図１０の状態から、図１１の状態に変化する過程では、エスカレータ最上部の踏み段３８における桟４２の長さは、pから０まで変化する。

従って、図１１に示すように、エスカレータ最上部の踏み段３８における全ての桟４２の長さが、０となった場合には、踏み段３８上に人４０が存在し、その人４０によって全ての桟４２が隠れてしまい、結果的に桟４２の長さが、０となる場合との識別ができなくなる。但し、エスカレータ最上部及び最下部において、桟４２の長さが、ほとんど０となる場合は、エスカレータ最上部から２番目あるいはエスカレータ最下部から２番目の踏み段３８が、それぞれエスカレータ最上部及び最下部の踏み段３８と見なしても良い状態となっている。このため、エスカレータ最上部あるいは最下部の踏み段３８近傍に、人４０が存在する場合には、エスカレータ最上部から２番目あるいは最下部から２番目の踏み段３８が、異常と判断されるようになる。従って、この状態において、誤診が出ることはない。

このように本発明においては、画一性を保っていれば「正常」とし、
画一性を失った場合には「異常」として判定する。この判定方法を採用できるのは、桟４２またはデマケーション４４、４６の形状が極めて単純な一つの線形になっていることによる。

また、桟４２またはデマケーション４４、４６が、全て同一色となっていることも、踏み段３８上の画一性を持つ構成要素として取り上げる理由の一つである。その理由は、もし全てが同一色となっていない場合には前述した「線の長さ」に着眼した画一性に対する判定が不可能となるためである。さらに踏み段３８上の画像として映し出される色は、桟４２のシルバー、デマケーション４４、４６の黄色及び、クリート谷間の黒しかなく、桟４２のシルバー及びデマケーション４４、４６の黄色が経時変化等により、画像に映しだされる色に曖昧さが出た場合でも、それに類似する色をシルバーあるいは黄色として、それを正常の範囲として設定することが可能となる。

この理由を、図１２に示すように、波長と色との関係が記録されたテーブル１００を用いて説明する。図１２に示すように、桟４２のシルバーは、特に波長には、限定されず、光沢を持っていることを特徴とするため、多少なりとも光沢を持っているものに対してクリート上では、シルバーとして設定することが可能になる。また、デマケーション４４、４６の黄色を判別する場合、黄色の580(nm)〜595(nm)だけでなく、黄緑の560(nm)〜580(nm)及び橙の595(nm)〜610(nm)の波長であっても、これらの波長を検出することで、黄色として判別することが可能になる。

これはクリート上の色がシルバー、黄色及び黒の３色と限定されるため、正常状態においては、黒以外の白系の光沢を持っているものを桟４２、黄色系のものをデマケーション４４、４６とみなすことができることによる。これが各対象色の検知範囲を広げられる理由となる。

次に、タイマセットで、エスカレータの運転を開始する操作を行う場合の処理を図１３のフローチャートに従って説明する。まず、タイマの起動によってエスカレータ内の人検知診断が開始されると（S１）、カメラ１０によって各踏み段３８の画像が撮影される（S２）。カメラ１０の撮影による画像が、カメラ１０から信号入力部１２に送信された場合、CPU１４は、踏み段３８のうちエスカレータ最上部の踏み段３８の画像を信号入力部１２から入力する（S３）。

次に、CPU１４は、メモリ１６に記憶されている判定基準値の範囲の中から、エスカレータ最上部における踏み段３８の桟４２の基準長さの範囲および桟４２の本数（基準数）の範囲を取り出す（S４）。この後、CPU１４は、映写した桟４２の本数が、判定基準値の基準数の範囲と一致しているか否かを判定する（S５）。

ステップS５で肯定の判定結果を得た場合、CPU１４は、映写した桟４２の長さが、全て基準長さの範囲に入っているか否かを判定する（S６）。ステップS６で肯定の判定結果を得た場合、CPU１４は、エスカレータ最上部の踏み段３８におけるデマケーション４４、４６の基準長さの範囲と本数（基準数）の範囲をメモリ１６の判定基準値の範囲の中から取り出し（S７）、映写したデマケーション４４、４６の本数が、基準数の範囲と一致しているか否かを判定する（S８）。

ステップS８で肯定の判定結果を得た場合、CPU１４は、映写したデマケーション４４、４６の長さが、全て基準長さの範囲に入っているか否かを判定する（S９）。

ステップS９で肯定の判定結果を得た場合、CPU１４は、ステップS２からステップS９までの操作を、エスカレータ最下部の踏み段３８まで、全ての踏み段３８にて実施する（S１０）。

CPU１４は、全ての踏み段３８において、映写した桟４２とデマケーション４４、４６の長さおよび本数が、全て基準値（判定基準値）の範囲に入っているか否かを判定する（S１１）。

ステップS１１で肯定の判定結果を得た場合には、全ての踏み段３８に対する診断結果が正常であるので、CPU１４は、エスカレータ３０の運転を開始するための処理を実施し（S１３）、このルーチンでの処理を終了する。

一方、ステップS５、S６、S８、S９、S１１でそれぞれ否定の判定結果を得た場合、CPU１４は、運転を開始するためのリカバリー処理を実施（S１２）し、リカバリー処理が実施されたことを条件に、エスカレータ３０の運転を開始するための処理を実施する（S１３）。

このように、全ての踏み段３８に対する診断結果が正常であった場合には、エスカレータ３０の運転を開始するが、１つの踏み段３８における診断結果が異常である場合には、エスカレータ３０の運転を開始することなく、エスカレータ３０の運転停止を維持することになる。

なお、リカバリー処理では、管理人が現場に出向いて、エスカレータ３０に残っている人への注意伝達、アナウンスなどの活用があるが、本実施例においては、その詳細な説明は省略する。

本実施例において、CPU１４は、カメラ１０の撮影による画像の中から、抽出対象の色情報を含む１以上の構成要素の画像、例えば、桟４２、デマケーション４４、４６の画像を抽出し、抽出した構成要素の画像と、判定基準値の範囲とを比較して、抽出した構成要素の画像が、判定基準値の範囲内であるか否かを判別し、この判別結果を制御部（出力回路１８、モータ２０）に出力することになる。この際、制御部は、エスカレータ３０の運転開始前に、抽出した構成要素の画像が、判定基準値の範囲外であるとの判別結果をCPU１４から得た場合、エスカレータ３０の運転停止を維持し、抽出した構成要素の画像が、判定基準値の範囲内であるとの判別結果をCPU１４から得た場合、エスカレータ３０の運転を開始することになり、また、例えば停電が回復した後、エスカレータ３０の運転を再開することになる。

本実施例によれば、画一化された画像を処理することで、カメラ１０が、監視対象を撮影して得られた画像の異常の有無を高精度に判別し、判別結果に従ってエスカレータ３０の運転を制御することができる。

（第２実施例）
第１実施例においては、各踏み段３８の停止位置が一定に定まらないことに対するｙ軸方向の基準長さの範囲と、実測した長さとを照合する際に、それぞれの踏み段３８における桟４２及びデマケーション４４、４６のy軸方向の長さについては、人４０がいない場合には、各踏み段３８で撮影され得る全てのy軸方向の長さを基準長さの範囲（判定基準値の範囲）とし、逐次カメラ１０に映し出される桟４２及びデマケーション４４、４６のy軸方向の長さが、基準長さの範囲に入っている場合を正常とする判別方法を採用した。

これに対して、本実施例では、踏み段３８、桟４２及びデマケーション４６のy軸方向の長さが停止位置によって変化することの対応として、踏み段３８、桟４２及びデマケーション４６のy軸方向の長さと、各踏み段３８の位置との関係を予め求め、この関係を基準（判定基準値）の範囲として設定し、設定した判定基準値の範囲をメモリ１６に格納し、得られる画像が、判定基準値の範囲を満足するか否かを判別することで、正常と異常の判断をする。

本実施例における踏み段３８、桟４２及びデマケーション４６のy軸方向の長さが記録されたテーブル２００の例を図１４に示す。図１４において、カメラ１０の撮影による画像における踏み段３８のｙ軸方向の長さは、縦方向のデマケーション４６のｙ軸方向の基準長さ（図６における寸法ａ＋寸法ｂ＋寸法ｂの合計の長さ）の範囲と同じ値となる。

また、各踏み段３８には、横方向のデマケーション４４があるので、桟４２のｙ軸方向の基準長さの範囲は、エスカレータ最上部では、踏み段３８のｙ軸方向の長さが、２．０ｍｍ（上側横方向のデマケーション４４のｙ軸方向の長さ）になるまでは０．０ｍｍであり、踏み段３８のｙ軸方向の長さが、１９．８よりも小さい１７．５ｍｍから２０．０ｍｍ（下側横方向のデマケーション４４のｙ軸方向の長さは２．５ｍｍ）の間は、１５．５ｍｍとなる。また、エスカレータ最上部から２番目の踏み段３８では、カメラ１０と踏み段３８との距離、及びカメラ１０と踏み段３８との角度により、踏み段３８のｙ軸方向の長さは、２０．１ｍｍから２５．０ｍｍまで変化するのに対し、デマケーション４６のｙ軸方向の基準長さの範囲は、踏み段３８と同様の値となり、桟４２のｙ軸方向の基準長さの範囲は、１５．６ｍｍから１８．５ｍｍまで変化する。

テーブル２００に記録された判定基準値の範囲を用いることで、各踏み段３８の停止位置が一定でない場合でも、CPU１４は、全ての踏み段３８において、映写した桟４２とデマケーション４６の長さおよび本数が、全て基準値（判定基準値）の範囲に入っているか否かを判定することがでる。また、踏み段３８の位置に応じて、判定基準値の範囲を異ならせることができる。尚、図１４のテーブル２００では、踏み段３８のｙ軸方向の長さに対応する桟４２のｙ軸方向の基準長さの範囲と縦方向のデマケーション４６のｙ軸方向の基準長さの範囲にはピンポイントの数値が設定されているが、例えば踏み段３８のｙ軸方向の長さが２０．０ｍｍである場合に対応する桟４２のｙ軸方向の基準長さの範囲を１５．３ｍｍ〜１５．７ｍｍとし、縦方向のデマケーション４６のｙ軸方向の基準長さの範囲を１９．７ｍｍ〜２０．３ｍｍとするなど、所定の上限値、下限値を持つ範囲としても良い。

次に、テーブル２００に記録された判定基準値の範囲を用いて、エスカレータの運転を開始する操作を行う場合の処理を図１５のフローチャートに従って説明する。まず、タイマの起動によってエスカレータ内の人検知診断が開始されると（S１４）、カメラ１０によって各踏み段３８（最初は最上部の踏み段）の画像が撮影される（S１５）。カメラ１０の撮影による画像が、カメラ１０から信号入力部１２に送信された場合、CPU１４は、踏み段３８のうちエスカレータ最上部の踏み段３８の画像を信号入力部１２から入力する（S１６）。

次に、CPU１４は、エスカレータ最上部の踏み段３８のｙ軸方向の長さを画像から抽出し、メモリ１６に記憶されている判定基準値（テーブル２００に記録された判定基準値）の範囲の中から、エスカレータ最上部における踏み段３８の桟４２の本数（基準数）の範囲およびｙ軸方向の踏み段の長さに対応する桟４２のｙ軸方向の基準長さの範囲を取り出す（S１７）。尚、ここで、抽出された踏み段３８のｙ軸方向の長さがテーブル２００の範囲外である場合には、異常であるとしてS２５のリカバリー処理を実施しても良い。この後、CPU１４は、映写した桟４２の本数が、判定基準値の基準数の範囲と一致しているか否かを判定する（S１８）。

ステップS１８で肯定の判定結果を得た場合、CPU１４は、映写したｙ軸方向の踏み段の桟４２の長さが、全て踏み段３８のｙ軸方向の長さに対応する基準長さの範囲に入っているか否かを判定する（S１９）。ステップS１９で肯定の判定結果を得た場合、CPU１４は、エスカレータ最上部の踏み段３８における縦方向のデマケーション４６の基準数の範囲と、ｙ軸方向の踏み段の長さに対応する縦方向のデマケーション４６のｙ軸方向の基準長さの範囲をメモリ１６の判定基準値（テーブル２００に記録された判定基準値）の範囲の中から取り出し（S２０）、映写したデマケーション４６の本数が、基準数の範囲と一致しているか否かを判定する（S２１）。

ステップS２１で肯定の判定結果を得た場合、CPU１４は、映写した縦方向のデマケーション４６の長さが、全て踏み段３８のｙ軸方向の長さに対応する基準長さの範囲に入っているか否かを判定する（S２２）。

ステップS２２で肯定の判定結果を得た場合、CPU１４は、ステップS１５からステップS２２までの操作を、エスカレータ最下部の踏み段３８まで、全ての踏み段３８にて実施する（S２３）。

CPU１４は、全ての踏み段３８において、映写した桟４２とデマケーション４６の長さおよび本数が、全て基準値（テーブル２００に記録された判定基準値）の範囲に入っているか否かを判定する（S２４）。

ステップS２４で肯定の判定結果を得た場合には、全ての踏み段３８に対する診断結果が正常であるので、CPU１４は、エスカレータ３０の運転を開始するための処理を実施し（S２６）、このルーチンでの処理を終了する。

一方、ステップS１８、S１９、S２１、S２２、S２４でそれぞれ否定の判定結果を得た場合、CPU１４は、運転を開始するためのリカバリー処理を実施し、リカバリー処理が実施されたことを条件に、エスカレータ３０の運転を開始するための処理を実施する（S２５）。

このように、全ての踏み段３８に対する診断結果が正常であった場合には、エスカレータ３０の運転を開始するが、１つの踏み段３８における診断結果が異常である場合には、エスカレータ３０の運転を開始することなく、エスカレータ３０の運転停止を維持することになる。

なお、リカバリー処理では、管理人が現場に出向いて、エスカレータ３０に残っている人への注意伝達、アナウンスなどの活用があるが、本実施例においては、その詳細な説明は省略する。

本実施例によれば、各踏み段３８の停止位置が一定でない場合でも、テーブル２００に記録された判定基準値の範囲を用いることで、カメラ１０が、監視対象を撮影した得られた画像の異常の有無を高精度に判別し、判別結果に従ってエスカレータ３０の運転を制御することができる。

（第３実施例）
本実施例は、エスカレータ３０の進行方向を示す方向線を踏み段３８上に配色したものであり、他の構成は、前記各実施例と同様である。

即ち、本実施例では、桟４２、デマケーション４４、４６とは異なる色情報を有する方向線の画像を、画一性を有する基準画像として設定したものである。

具体的には、図１６（ａ）に示すように、踏み段３８上面には、桟４２と平行であって、エスカレータ３０の進行方向を示す複数の方向線５０が緑色で塗布されている。踏み段３８上面に用いる方向線としては、図１６（ｂ）に示すように、桟４２と交差する斜めの方向線５２を複数本用いることができる。この際、踏み段３８上面に、各方向線５２を緑色で塗布することができる。各方向線５０、５２は、それぞれ緑色で、且つ一定間隔で踏み段３８上面に配色される。

この場合、各踏み段３８に配色される方向線５０、５２は、その形状が各踏み段３８において同一であって、y軸方向の長さは、各踏み段３８内で統一された長さに設定されており、本数も一定の本数に設定されている。

従って、カメラ１０の画像による人検知の方法としては、第１実施例と第２実施例と同様に、クリート上の桟４２およびデマケーション４４、４６を識別するための処理を用いることができる。この場合、方向線５０、５２の画像を識別線種として設定できる。同様に、踏み段３８上に、単純な形状の配色を施し、その形状の画像を識別線種とした場合でも、この識別線種をクリート上の桟４２およびデマケーション４４、４６と同様に識別することができる。

本実施例によれば、桟４２およびデマケーション４４、４６とは異なる色情報を有する方向線５０、５２の画像を識別線種として識別することで、カメラ１０が、監視対象を撮影した得られた画像の異常の有無を、より高精度に判別し、判別結果に従ってエスカレータ３０の運転を制御することができる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、乗客コンベアの一例として動く歩道に適用しても良い。尚、本明細書における「踏み段」は、動く歩道のステップも含むものとする。

また、上記の各構成、機能等は、それらの一部又は全部を、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、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤ（Secure Digital）メモリカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に記録して置くことができる。

１０ カメラ、１２ 信号入力部、１４ CPU、１６ メモリ、１８ 出力回路、２０ モータ、３０ エスカレータ、３８ 踏み段、４２ 桟、４４、４６ デマケーション、方向線５０、５２。

Claims (11)

1. 上面に画一化された１以上の構成要素を識別するための色が付された複数の踏み段と、
   前記複数の踏み段を撮影するカメラと、
   前記カメラの撮影による画像を処理する画像処理部と、前記画像処理部の処理結果に従って乗客コンベアの運転を制御する制御部と、を有する乗客コンベアであって、
   前記画像処理部は、
   前記カメラの撮影による画像の中から、抽出対象の色情報を含む１以上の構成要素の画像を抽出し、前記抽出した構成要素の画像と、判定基準値の範囲とを比較して、前記抽出した構成要素の画像が、前記判定基準値の範囲内であるか否かを判別し、前記判別による判別結果を前記制御部に出力し、
   前記制御部は、
   前記乗客コンベアの運転開始前に、前記画像処理部から、前記抽出した構成要素の画像が、前記判定基準値の範囲外であるとの判別結果を得た場合、前記乗客コンベアの運転停止を維持してなることを特徴とする乗客コンベア。
2. 請求項１に記載の乗客コンベアであって、
   前記制御部は、
   前記画像処理部から、前記抽出した構成要素の画像が、前記判定基準値の範囲内であるとの判別結果を得た場合、前記乗客コンベアの運転を開始してなることを特徴とする乗客コンベア。
3. 請求項１又は２に記載の乗客コンベアであって、
   前記画像処理部は、
   前記抽出した構成要素の画像を基に、前記抽出した構成要素の画像のうち線形の画像の長さであって、前記カメラの撮影による画像に設定された仮想基準軸に対する長さを算出し、前記判定基準値として前記踏み段に人が存在しない場合を想定して設定された基準長さの範囲であって、前記仮想基準軸に対する基準長さの範囲と、前記算出した線形の画像の長さとを比較し、前記算出した線形の画像の長さが、前記基準長さの範囲内である場合、前記算出した線形の画像の長さが、前記基準長さの範囲内であると判別し、前記算出した線形の画像の長さが、前記基準長さの範囲外である場合、前記算出した線形の画像の長さが、前記基準長さの範囲外であると判別することを特徴とする乗客コンベア。
4. 請求項１又は２に記載の乗客コンベアであって、
   前記画像処理部は、
   前記抽出した構成要素の画像を基に、前記抽出した構成要素の画像のうち線形の画像の数を算出し、前記判定基準値として前記踏み段に人が存在しない場合を想定して設定された基準数の範囲と、前記算出した線形の画像の数とを比較し、前記算出した線形の画像の数が、前記基準数の範囲内である場合、前記算出した線形の画像の数が、前記基準数の範囲内であると判別し、前記算出した線形の画像の数が、前記基準数の範囲外である場合、前記算出した線形の画像の数が、前記基準数の範囲外であると判別することを特徴とする乗客コンベア。
5. 請求項３に記載の乗客コンベアであって、
   前記画像処理部は、
   前記抽出した構成要素の画像のうち線形の画像の長さとして、前記抽出した構成要素の画像のうち、前記踏み段上面のクリートを構成する複数の桟の画像の長さであって、前記カメラの撮影による画像に設定された仮想基準軸に対する長さを算出することを特徴とする乗客コンベア。
6. 請求項３に記載の乗客コンベアであって、
   前記画像処理部は、
   前記抽出した構成要素の画像のうち線形の画像の長さとして、前記抽出した構成要素の画像のうち、前記踏み段上面の縁を構成する複数の枠の画像の長さであって、前記カメラの撮影による画像に設定された仮想基準軸に対する長さを算出することを特徴とする乗客コンベア。
7. 請求項４に記載の乗客コンベアであって、
   前記画像処理部は、
   前記抽出した構成要素の画像のうち線形の画像の数として、前記抽出した構成要素の画像のうち、前記踏み段上面のクリートを構成する複数の桟の数を算出することを特徴とする乗客コンベア。
8. 請求項４に記載の乗客コンベアであって、
   前記画像処理部は、
   前記抽出した構成要素の画像のうち線形の画像の数として、前記抽出した構成要素の画像のうち、前記踏み段上面の縁を構成する複数の枠の数を算出することを特徴とする乗客コンベア。
9. 請求項３に記載の乗客コンベアであって、
   前記画像処理部は、
   前記抽出した構成要素の画像のうち線形の画像の長さとして、前記抽出した構成要素の画像のうち、前記踏み段上面の画像であって、前記踏み段上面のクリートを構成する複数の桟とは異なる色情報を有する方向線の画像の長さを算出することを特徴とする乗客コンベア。
10. 請求項４に記載の乗客コンベアであって、
    前記画像処理部は、
    前記抽出した構成要素の画像のうち線形の画像の数として、前記抽出した構成要素の画像のうち、前記踏み段上面の画像であって、前記踏み段上面のクリートを構成する複数の桟とは異なる色情報を有する方向線の画像の数を算出することを特徴とする乗客コンベア。
11. 請求項１から１０の何れかに記載の乗客コンベアであって、
    前記画像処理部は、
    前記踏み段の位置に応じて、前記判定基準値の範囲を異ならせることを特徴とする乗客コンベア。

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