JP2014054898A - 監視システム - Google Patents

Abstract

【課題】列車のドアの位置を高い精度で検出する。
【解決手段】駅に停車中の列車のドアを含むドア周辺画像を撮影する撮影部を有する複数の撮影装置１００と、複数の撮影装置１００との間でデータを送受信する送受信部を有するデータ管理装置２００とを備える監視システム１０において、ドア周辺画像におけるドアの基準位置を記憶する基準位置記憶部２２０と、ドア周辺画像におけるドア画像を検出するドア画像検出部２３０と、ドア画像検出部２３０が検出したドア画像に基づいて、ドアの位置を特定するドア位置特定部２４０と、ドア周辺画像におけるドア画像の位置と基準位置との差に基づいて補正情報を生成する補正情報生成部２５０とを備える。ドア位置特定部２４０は、ドア画像検出部２３０がドア画像を検出できないとき、他のドアに対応するドア周辺画像に基づいて生成された補正情報と基準位置とを用いてドアの位置を特定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、駅に停車する列車のドアの位置を検出することができる監視システムに関する。

従来、駅に設置されたカメラを用いて駅に停車する列車のドア周辺の画像を撮影し、撮影した画像に基づいて、ドアに人や物が挟まれた状態を検出する戸挟み検知システムが知られている（例えば、特許文献１を参照）。従来の戸挟み検知システムにおいては、撮影した画像とドアに異物が存在しない状態で撮影された基準画像とを比較することにより、異物が挟まれているか否かが判定される。

特開２００９−２７９９７０号公報

ところが、従来の戸挟み検知システムにおいては画像の解像度の制約により、ドアに挟まれた異物が小さいと戸挟みを検出できないことがあった。画像の解像度を高くすることによって、より小さな異物の検出をすることはできるが、画像の解像度を高くすると画像処理量が増大する。したがって、従来の戸挟み検知に用いていた画像領域を高い解像度で解析すると、画像の解析に長時間を要したり、高い画像処理能力を有するプロセッサを使用したりしなければならないという問題があった。

解析する画像の領域を小さくすることによって、画像処理量を低減することができる。しかし、列車が停車する位置は列車によってばらつきがあるので、画像処理の対象とする画像領域を予め固定しておくと、列車の停止位置によっては、戸挟みを検出できない場合が生じる。

列車のドアの位置を検出して、検出したドアの位置に基づいて画像解析を行う領域を選択するという方法も考えられる。しかし、撮影装置とドアとの間に多数の乗客がいる場合にはドアの位置を検出することができないため、画像解析を行う領域を適切に選択できない場合も生じていた。

そこで、本発明はこれらの点を鑑みてなされたものであり、混雑している状況であっても列車のドアの位置を高い精度で検出することができる監視システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明によれば、駅に停車中の列車のドアを含むドア周辺画像を撮影する撮影部を有する複数の撮影装置と、複数の撮影装置との間でデータを送受信する送受信部を有するデータ管理装置とを備える監視システムを提供する。上記の監視システムは、ドア周辺画像におけるドアの基準位置を記憶する基準位置記憶部と、ドア周辺画像におけるドア画像を検出するドア画像検出部と、ドア画像検出部が検出したドア画像に基づいてドアの位置を特定するドア位置特定部と、ドア周辺画像におけるドア画像の位置と基準位置との差に基づいて補正情報を生成する補正情報生成部とを有する。

上記のドア位置特定部は、ドア画像検出部がドア画像を検出できないとき、他のドアに対応するドア周辺画像に基づいて生成された補正情報と基準位置とを用いてドアの位置を特定する。ドア位置特定部は、ドア画像検出部がドア画像を検出できないとき、他の車両のドアに対応するドア周辺画像に基づいて生成された補正情報と基準位置とを用いてドアの位置を特定してもよい。

一例として、上記の補正情報生成部は、複数のドア周辺画像に対応する複数のドア画像の位置と複数の基準位置とに基づいて生成した複数の補正情報の平均値を示す平均補正情報を生成してもよい。ドア位置特定部は、ドア画像検出部がドア画像を検出できないとき、平均補正情報と基準位置とを用いてドアの位置を特定する。

上記の監視システムは、ドア周辺画像の所定領域の画像を解析する画像解析部をさらに有してもよい。ドア位置特定部が、他の車両のドアに対応するドア周辺画像に基づいて生成された補正情報を用いてドアの位置を特定したとき、画像解析部は、補正情報を用いることなくドアの位置が特定されたときよりも広い領域の画像を解析してもよい。

本発明の第２の態様においては、駅に停車中の列車のドアを含むドア周辺画像を撮影する撮影部を有する複数の撮影装置と、複数の撮影装置との間でデータを送受信する送受信部を有するデータ管理装置とを備える監視システムであって、ドア周辺画像におけるドアの基準位置を記憶する基準位置記憶部と、ドア周辺画像におけるドア画像を検出するドア画像検出部と、ドア画像に基づいて選択されたドア周辺画像内の所定領域の画像を解析する画像解析部と、ドア周辺画像におけるドア画像の位置と基準位置との差に基づいて補正情報を生成する補正情報生成部とを有する監視システムを提供する。上記の画像解析部は、ドア画像検出部がドア画像を検出できないとき、他の車両のドアに対応するドア周辺画像を用いて生成された補正情報に基づいて上記の所定領域よりも広い領域の画像を選択するとともに、選択した画像領域を解析する。

本発明によれば、列車のドア付近が混雑している状況であっても列車のドアの位置を高い精度で検出することができる監視システムを提供できるという効果を奏する。

第１の実施形態の監視システムの構成の概要を示す。 第１の実施形態の監視システムの使用態様の一例を示す。 第１の実施形態の撮影装置の駅プラットホームにおける設置例を示す。 第１の実施形態の監視システムの構成例を示す。 第１の実施形態の撮影装置で撮影されたドア周辺画像の一例を示す。 第１の実施形態の撮影装置で撮影されたドア周辺画像の一例を示す。 第２の実施形態の監視システムの構成例を示す。

＜第１の実施形態＞
［監視システムの基本構成］
図１は、第１の実施形態の監視システム１０の構成の概要を示す。図２は、第１の実施形態の監視システム１０の使用態様の一例を示す。図３は、監視システム１０を構成する撮影装置１００の駅のプラットホームにおける設置例を示す。

監視システム１０は、例えばデイジーチェーン接続された複数の撮影装置１００（撮影装置１００−１、撮影装置１００−２、・・・、撮影装置１００−ｎ、ただしｎは３以上の自然数）と、複数の撮影装置１００に接続されたデータ管理装置２００とを備える。データ管理装置２００は、例えばサーバである。複数の撮影装置１００とデータ管理装置２００との間は、通信線５０により接続されている。通信線５０は、例えばＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）用の８芯ケーブルである。

監視システム１０は、データ管理装置２００と撮影装置１００−１との間にハブ３００を備えてもよい。それぞれの撮影装置１００は、ハブ３００を介してデータ管理装置２００に接続してもよい。監視システム１０は、ハブ３００に接続された複数の撮影装置１００の群を複数備えてもよい。監視システム１０は、撮影装置１００が撮影した画像を表示するモニタ４００を備えてもよい。

複数の撮影装置１００の各々は、駅に停車中の列車のドアを含むドア周辺画像を撮影する。図２及び図３に示すように、撮影装置１００は、駅のプラットホームの上部に取り付けられている。したがって、それぞれの撮影装置１００は、駅に停車中の列車のドア画像及びその周辺の画像を俯瞰的に撮影することができる。ドア周辺画像には、列車を待つ乗客やプラットホームの様子、及び、ドアの周辺の車両の一部を撮影した画像が含まれてもよい。図２において示したモニタ４００においては、駅に停車中の列車のドア及びドア周辺の乗降客を含むドア周辺画像が表示されている。

［監視システム１０を構成する撮影装置１００及びデータ管理装置２００の構成例］
図４は、第１の実施形態の撮影装置１００及びデータ管理装置２００の構成例を示す。図５Ａ及び図５Ｂは、第１の実施形態の撮影装置１００で撮影されたドア周辺画像の一例を示す。図５Ａは、列車が正規の停車位置に停車した場合のドア周辺画像を示し、図５Ｂは、列車が正規の停車位置よりも前の位置に停車した場合のドア周辺画像を示す。

図４における撮影装置１００は、撮影部１１０及び送受信部１２０を有する。データ管理装置２００は、送受信部２１０、基準位置記憶部２２０、ドア画像検出部２３０、ドア位置特定部２４０、補正情報生成部２５０及び画像解析部２６０を有する。

撮影部１１０は、駅に停車中の列車のドアを含むドア周辺画像を撮影する。例えば、撮影部１１０は、レンズ及びＣＣＤ（電荷結合素子）を有する。撮影部１１０は、ＣＣＤから出力される信号をアナログ／デジタル変換してドア周辺画像を生成し、送受信部１２０に入力してもよい。

撮影装置１００は、複数のレンズにより複数の異なる方向から列車のドアを撮影するステレオカメラであることが好ましい。撮影装置１００の撮影部１１０が複数のレンズを有することにより立体的なドア周辺画像を撮影できるので、画像解析部２６０は高い精度で画像を解析することができる。

送受信部１２０は、撮影部１１０が撮影した画像データをデータ管理装置２００に送信するとともに、データ管理装置２００から各種の情報を受信する。送受信部１２０は、デイジーチェーン接続された他の撮影装置１００との間でデータを送受信してもよい。例えば、撮影装置１００−２の送受信部１２０は、隣接する撮影装置１００−３の送受信部１２０からドア周辺画像を受信するとともに、撮影装置１００−１の送受信部１２０を介してデータ管理装置２００に送信する。

データ管理装置２００の送受信部２１０は複数の撮影装置１００との間でデータを送受信する。例えば、送受信部２１０は複数の撮影装置１００が撮影したドア周辺画像を受信するとともに、データ管理装置２００において生成された情報を複数の撮影装置１００に送信する。データ管理装置２００は、受信したドア周辺画像と当該ドア周辺画像を撮影した撮影装置１００とを対応づけてメモリに記憶してもよい。

基準位置記憶部２２０は、撮影装置１００が撮影したドア周辺画像におけるドアの基準位置を記憶する。ドアの基準位置とは、列車が正規の位置に停車した場合の、撮影部１１０が撮影するドア周辺画像におけるドアの所定部位の位置である。例えば、図５Ａに示すように、基準位置記憶部２２０は、列車が正規の位置に停車した状態において２枚のドアが接する部位の位置を基準位置として記憶する。基準位置記憶部２２０は、列車が正規の位置に停車した場合におけるドアの中心位置を基準位置として記憶してもよい。

例えば、基準位置記憶部２２０は、撮影装置１００を設置した管理者により入力された基準位置を示す情報を記憶する。基準位置記憶部２２０は、列車が正規の位置に停車しているときに撮影されたドア画像における所定の部位を検出し、検出した所定の部位の位置を基準位置として記憶してもよい。基準位置は、撮影装置１００が設置される位置と当該撮影装置１００が撮影するドアの正規の位置との関係によって定まる。そこで、基準位置記憶部２２０は、複数の撮影装置１００のそれぞれに対応づけて、ドアの基準位置を記憶する。

ドア画像検出部２３０は、撮影部１１０が撮影したドア周辺画像におけるドア画像を検出する。一例として、ドア画像検出部２３０は、列車が駅に到着してからドアが閉まるまでの間にドア画像を検出する。図５Ａ及び図５Ｂにおける鎖線で囲った部分は、ドア画像検出部２３０が検出するドア画像の一例である。例えば、ドア画像検出部２３０は、撮影部１１０が撮影したドア周辺画像内の領域のうち、予めメモリに記憶しているドアの基準画像との間の相関値が所定値よりも大きい領域の画像をドア画像として検出する。

ドア位置特定部２４０は、ドア画像検出部２３０が検出したドア画像に基づいて、ドアの位置を特定する。例えば、ドア位置特定部２４０は、ドア周辺画像の水平方向（Ｘ軸方向）におけるドアの所定部位の基準位置に対する位置をドアの位置と特定する。図５Ｂに示す例の場合、ドア位置特定部２４０は、２枚のドアが接する位置をドア位置と特定する。例えば、ドア位置特定部２４０は、ドア画像検出部２３０が検出した２枚のドアが接する位置が基準位置から２５０ｍｍだけ左に位置している場合、ドア位置特定部２４０はドアの位置を「Ｘ＝−２５０」であると特定する。

ドア位置特定部２４０がドアの位置を特定すると、画像解析部２６０が、ドア位置特定部２４０が特定したドア位置に基づいて、ドア周辺画像の所定領域の画像を解析する。例えば、画像解析部２６０は、ドア位置特定部２４０が特定した２枚のドアが接する位置の周辺領域の画像を解析することにより、２枚のドアに挟まれた異物を検知することができる。画像解析部２６０が解析する画像領域の選択方法及び画像解析方法については後述する。

補正情報生成部２５０は、撮影部１１０が撮影したドア周辺画像におけるドア画像の位置と基準位置との差に基づいて補正情報を生成する。具体的には、補正情報生成部２５０は、ドア位置特定部２４０が特定したドア位置と基準位置記憶部２２０が記憶している基準位置との差を算出することにより、補正情報を生成する。補正情報は、ドア画像検出部２３０がドア画像を検出できなかった他の撮影装置１００のドア周辺画像においてドア位置を特定させるために用いられる。他の撮影装置１００は、基準位置と補正情報とに基づいて、ドア位置を特定することができる。

図５に示す例において、補正情報生成部２５０は、Ｘ軸方向における基準位置とドア位置との差を補正情報として生成する。補正情報生成部２５０は、基準位置とドア位置との間の画素数を補正情報としてもよく、基準位置とドア位置との間の距離を補正情報としてもよい。例えば、幅１０ｍの領域が撮影されたドア周辺画像の画素数が１９２０画素×１２００画素である場合に、ドア位置が基準位置から２５０ｍｍだけ左に位置していると、基準位置とドア位置との間の画素数は４８である。そこで、補正情報生成部２５０は、補正情報を「−２５０」としてもよく、「−４８」としてもよい。

駅のプラットホームが乗降客で混雑しているときには、ドア画像検出部２３０がドア画像を検出できない場合がある。そこで、ドア位置特定部２４０は、ドア画像検出部２３０がドア画像を検出できないとき、他のドアに対応するドア周辺画像に基づいて補正情報生成部２５０が生成した補正情報と基準位置とを用いてドアの位置を特定する。

具体的には、ドア画像検出部２３０がドア画像を検出できない場合、ドア位置特定部２４０は、例えば隣のドアに対応するドア周辺画像に基づいて補正情報生成部２５０が生成した補正情報を取得する。ドア位置特定部２４０は、補正情報生成部２５０から取得した隣のドアに対応する補正情報を基準位置に対応する座標情報に加算することによりドア位置を特定する。例えば、基準位置のＸ軸方向の座標が０であり、補正情報が「−２５０」である場合に、ドア位置特定部２４０は、ドア位置を「−２５０」の位置であるとする。

駅のプラットホームにおいては、階段やエスカレータなどの出入口に近い車両に乗降客が集中して混雑する場合がある。このような場合には、ドア画像を検出することができなかった撮影装置１００の隣の撮影装置１００においてもドア画像を検出できないことがある。そこで、ドア位置特定部２４０は、ドア画像検出部２３０がドア画像を検出できないときに、他の車両のドアに対応するドア周辺画像に基づいて生成された補正情報と基準位置とを用いてドアの位置を特定してもよい。ドア位置特定部２４０は、同じ車両の他の撮影装置１００で撮影されたドア周辺画像においてドア画像を検出できない場合に、他の車両の撮影装置１００で撮影されたドア周辺画像に基づいて生成された補正情報を用いてもよい。

ところが、車両間には連結部があるので、車両が停止する正規の位置と実際の車両の停車位置との差は、車両ごとにばらつきが生じる。したがって、補正情報生成部２５０が生成する補正情報は車両ごとに異なる値になることが考えられる。

そこで、補正情報生成部２５０は、複数のドア周辺画像に対応する複数のドア画像の位置と複数の基準位置とに基づいて生成した複数の補正情報の平均値を示す平均補正情報を生成してもよい。ドア位置特定部２４０は、ドア画像検出部２３０がドア画像を検出できないとき、補正情報生成部２５０が生成した平均補正情報と基準位置記憶部２２０が記憶する基準位置とを用いてドアの位置を特定する。ドア画像検出部２３０が平均補正情報に基づいてドア位置を特定することにより、他の車両のドア周辺画像に基づいて生成された補正情報に含まれる誤差の影響を小さくすることができる。

［ドア周辺画像の解析方法］
一例として、画像解析部２６０は、正常状態の基準ドア画像とドアが閉まった後にドア画像検出部２３０が検出したドア画像とを比較し、検出されたドア画像と基準ドア画像との間の相関値が所定値を超える場合に異常と判断する。画像解析部２６０は、列車が到着してドアが開く前のドア画像とドアが閉まった後のドア画像とを比較してもよい。

画像解析部２６０は、ドア位置特定部２４０が特定したドア位置を用いることにより、画像を解析すべき位置の近傍の画像を選択的に解析することができる。例えば、画像解析部２６０は、ドア位置特定部２４０が特定した２枚のドアが接する位置を中心として、戸挟みの発生を検出すべき幅（例えばＸ軸方向における左右５ｃｍ）の画像を解析する。このように、画像解析部２６０が解析すべき位置の近傍の画像を選択的に解析することにより、高い解像度の画像を短時間で解析することができる。

画像解析部２６０は、補正情報生成部２５０が補正情報の生成に用いたドア周辺画像よりも高い解像度の画像を用いて画像を解析してもよい。例えば、撮影部１１０は、画像解析部２６０が解析する領域をズームアップして撮影し、画像解析部２６０はズームアップして撮影された高解像度の画像を解析する。一例として、撮影部１１０が幅１．２ｍ、高さ１．９２ｍの領域を撮影して１９２０画素×１２００画素のドア周辺画像を生成した場合、１画素あたりの長さは１．０ｍｍである。したがって、画像解析部２６０は、約１ｍｍの大きさの物体が戸に挟まれたことを検出することができる。

ドア位置特定部２４０が、他の車両のドアに対応するドア周辺画像に基づいて生成された補正情報を用いてドアの位置を特定した場合には、特定したドア位置の精度が、ドア画像検出部２３０が検出したドア画像に基づいて特定したドア位置の精度よりも低い。そこで、ドア位置特定部２４０が他の車両のドアに対応するドア周辺画像に基づいて生成された補正情報を用いてドアの位置を特定したとき、画像解析部２６０は、補正情報を用いることなくドアの位置を特定したときよりも広い領域の画像を解析してもよい。このようにすることで、補正情報に含まれる誤差の影響により、画像を解析すべき領域を画像解析部２６０が解析しないという状況の発生を防ぐことができる。

画像解析部２６０が所定領域の画像を解析して戸挟みなどの問題を検知すると、データ管理装置２００は、問題が発生しているドアに対応するドア周辺画像を撮影した撮影装置１００に、問題の発生を知らせる情報を送信してもよい。撮影装置１００は、問題の発生を知らせる情報を送受信部１２０で受信すると、警告音を発したり警告ランプを点灯させたりして周囲の乗客や駅員に知らせてもよい。さらに、データ管理装置２００は、予め設定された通信端末に問題の発生を知らせる情報を送信してもよい。

［第１実施形態の効果］
以上の通り、第１の実施形態の監視システム１０においては、ドア画像検出部２３０においてドア画像を検出できない場合でも、他のドアに対応するドア周辺画像に基づいて生成された補正情報を使用することで、ドアの位置を特定することができる。

ドア位置特定部２４０によって正確なドア位置を特定できることにより、例えば、戸挟み等の検出に有効なドア画像の領域を高い精度で選択し、選択した領域に対して高解像度で画像解析をすることができる。その結果、監視システム１０においては、画像解析の演算量を抑制しつつ、短時間で高精度の画像解析が可能になる。

＜第２の実施形態＞
［ドアの位置を特定しないでドア付近の画像を解析する方法］
図６は、第２の実施形態における監視システム１０の構成例を示す。図６は、ドア位置特定部２４０を有しない点で図４に示した監視システム１０と異なり、その他の点では同じである。

第１の実施形態に係る監視システム１０においては、ドア位置特定部２４０がドア周辺画像におけるドアの位置を特定した後に、画像解析部２６０が、ドアの位置に基づいて選択した領域の画像を解析した。しかし、画像解析に求められる解像度によっては、ドアの位置を特定することなく画像を解析してもよい。

具体的には、画像解析部２６０は、ドア画像検出部２３０が検出したドア画像に基づいて選択されたドア周辺画像内の所定領域の画像を解析する。例えば、画像解析部２６０は、ドア画像検出部２３０が検出したドア画像の面積に応じた面積の領域の画像を解析する。

画像解析部２６０は、ドア周辺画像におけるドアの所定部位の位置に対して、ドア画像検出部２３０が検出したドア画像より所定の面積だけ大きな面積の領域の画像を解析してもよい。画像解析部２６０は、ドア画像よりも大きな領域の画像を解析することにより、ドア付近で生じた問題を検知することができる。例えば、画像解析部２６０は、ドア画像よりも下の領域を含む画像領域を解析することにより、駅のプラットホームと列車のドアとの間にある隙間に落下した人を検知することができる。画像解析部２６０は、ドア画像に基づいて選択した所定領域内にいる乗降客の人数を計測してもよい。

画像解析部２６０は、ドア画像検出部２３０がドア画像を検出できないとき、他のドアに対応するドア周辺画像を用いて生成された補正情報に基づいて、解析する対象とする画像領域を補正してもよい。例えば、画像解析部２６０は、補正情報が列車の停止位置にずれがあることを示している場合には、列車の停止位置にずれがない場合に比べて、解析する画像領域を大きくする。

画像解析部２６０は、ドア画像検出部２３０がドア画像を検出できないとき、他の車両のドアに対応するドア周辺画像を用いて生成された補正情報に基づいて、補正情報を用いない場合よりも広い領域の画像を解析してもよい。画像解析部２６０は、他の車両のドアに対応するドア周辺画像を用いて生成された補正情報に基づいて選択する画像領域を、同じ車両の他のドアに対応するドア周辺画像を用いて生成された補正情報に基づいて選択する画像領域より大きくしてもよい。

このように、画像解析部２６０は、画像領域の補正に用いる補正情報が生成された撮影装置１００の位置に応じて、解析する対象とする画像領域を補正することにより、補正情報の精度が十分に高い場合にはできるだけ小さな画像領域を解析するとともに、補正情報の精度が低い場合には、画像解析の目的を達成できる程度に大きな画像領域を解析することができる。

［第２の実施形態の効果］
以上の通り、本実施形態に係る監視システム１０は、ドア位置を特定することなく、ドア画像検出部２３０が検出したドア画像に基づいて選択された所定領域の画像を解析することができる。そして、ドア画像検出部２３０がドア位置を検出できない場合でも、補正情報生成部２５０が生成した他のドアに対応する補正情報を使用することにより、列車の停止位置のずれに基づいて補正された領域の画像を解析することができる。

＜第３の実施形態＞
［補正精度を算出する方法］
監視システム１０は、補正情報生成部２５０が生成する補正情報の精度を算出する補正精度算出部をさらに有してもよい。画像解析部２６０は、補正精度算出部が算出した補正精度に基づいて画像解析範囲を決定してもよい。

一例として、補正精度算出部は、平均補正情報を生成した撮影装置１００の台数に基づいて補正精度を算出する。具体的には、補正精度算出部は、補正情報の生成に用いた撮影装置１００の台数が多ければ多いほど、高い補正精度とする。画像解析部２６０は、補正精度が高い場合に、補正精度が低い場合よりも狭い領域の画像を解析する。

補正精度算出部は、補正情報の生成に用いた撮影装置１００と当該補正情報が用いられる撮影装置１００との間の距離に基づいて、補正精度を算出してもよい。例えば、補正精度算出部は、補正情報を生成した撮影装置１００と当該補正情報が用いられる撮影装置１００との間の距離が大きければ大きいほど、補正の精度が低いと判断する。

以上の通り、画像解析部２６０が、補正情報の精度に基づいて解析する画像の領域を選択することにより、補正情報の精度が十分に高い場合には、画像を解析する領域を小さくすることができる。したがって、画像解析部２６０は、演算量を抑制しつつ高い解像度で画像を解析することができる。

＜第４の実施形態＞
［ドア開閉ランプを基準位置として使用する］
上記の実施形態において、ドア画像検出部２３０はドア自体の画像を検出していた。しかし、ドア画像検出部２３０は、ドア周辺画像に含まれるドア以外の特徴物の画像をドア画像として検出してもよい。例えば、ドア画像検出部２３０が、ドアの近傍に設けられているドア開閉ランプの画像をドア画像として検出することによっても、上記の実施形態と同等の作用効果を得られる。

ドア位置特定部２４０は、ドア画像として検出されたドア開閉ランプの画像、及び、予め記憶したドアの開閉ランプとドアとの位置関係に基づいて、ドアの位置を特定する。ドア画像検出部２３０は、ドア付近の混雑等によってドア自体の画像を検出できない場合に、ドア自体の画像の代わりにドアの開閉ランプの画像を検出し、ドア位置特定部２４０は、開閉ランプの画像に基づいてドアの位置を検出してもよい。補正情報生成部２５０は、ドア開閉ランプの画像の位置と基準位置としてのドア開閉ランプの位置の差を補正情報として生成してもよい。

＜他の実施形態＞
以上の実施形態においては、撮影装置１００とデータ管理装置２００とは異なる構成を有する装置であるとして説明した。しかし、撮影装置１００がデータ管理装置２００の構成を含み、複数の撮影装置１００のうちの１台がデータ管理装置２００として機能しても同様の作用効果を奏する。

また、以上の実施形態においては、データ管理装置２００が、基準位置記憶部２２０、ドア画像検出部２３０、ドア位置特定部２４０、補正情報生成部２５０及び画像解析部２６０を有する構成について説明した。しかし、これらの少なくとも一部を撮影装置１００が有し、撮影装置１００とデータ管理装置２００との間でデータの受け渡しをすることによっても、同様の作用効果を奏する。

具体的には、撮影装置１００が、撮影装置１００が撮影するドア周辺画像におけるドアの基準位置を記憶する基準位置記憶部、ドア画像を検出するドア画像検出部、ドア画像に基づいてドア位置を特定するドア位置特定部を有してもよい。撮影装置１００は、補正情報を生成する補正情報生成部を有し、ドア画像を検出できない場合に、他の撮影装置１００から補正情報を取得してもよい。撮影装置１００は、ドア位置に基づいて選択された領域の画像を解析する画像解析部を有し、戸挟みなどの異常状態を検出してもよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

１０・・・監視システム、５０・・・通信線、１００・・・撮影装置、１１０・・・撮影部、１２０・・・送受信部、２００・・・データ管理装置、２１０・・・送受信部、２２０・・・基準位置記憶部、２３０・・・ドア画像検出部、２４０・・・ドア位置特定部、２５０・・・補正情報生成部、２６０・・・画像解析部、３００・・・ハブ、４００・・・モニタ

Claims (5)

1. 駅に停車中の列車のドアを含むドア周辺画像を撮影する撮影部を有する複数の撮影装置と、
   前記複数の撮影装置との間でデータを送受信する送受信部を有するデータ管理装置と
   を備える監視システムであって、
   前記ドア周辺画像における前記ドアの基準位置を記憶する基準位置記憶部と、
   前記ドア周辺画像におけるドア画像を検出するドア画像検出部と、
   前記ドア画像検出部が検出した前記ドア画像に基づいて前記ドアの位置を特定するドア位置特定部と、
   前記ドア周辺画像における前記ドア画像の位置と前記基準位置との差に基づいて補正情報を生成する補正情報生成部と
   を備え、
   前記ドア位置特定部は、前記ドア画像検出部が前記ドア画像を検出できないとき、他のドアに対応する前記ドア周辺画像に基づいて生成された前記補正情報と前記基準位置とを用いて前記ドアの位置を特定する監視システム。
2. 前記ドア位置特定部は、前記ドア画像検出部が前記ドア画像を検出できないとき、他の車両のドアに対応する前記ドア周辺画像に基づいて生成された前記補正情報と前記基準位置とを用いて前記ドアの位置を特定する請求項１に記載の監視システム。
3. 前記補正情報生成部は、複数の前記ドア周辺画像に対応する複数の前記ドア画像の位置と複数の前記基準位置とに基づいて生成した複数の前記補正情報の平均値を示す平均補正情報を生成し、
   前記ドア位置特定部は、前記ドア画像検出部が前記ドア画像を検出できないとき、前記平均補正情報と前記基準位置とを用いて前記ドアの位置を特定する請求項１又は２に記載の監視システム。
4. 前記ドア周辺画像の所定領域の画像を解析する画像解析部をさらに備え、
   前記ドア位置特定部が、前記他の車両のドアに対応する前記ドア周辺画像に基づいて生成された前記補正情報を用いて前記ドアの位置を特定したとき、前記画像解析部は、前記補正情報を用いることなく前記ドアの位置が特定されたときよりも広い領域の画像を解析する請求項３に記載の監視システム。
5. 駅に停車中の列車のドアを含むドア周辺画像を撮影する撮影部を有する複数の撮影装置と、
   前記複数の撮影装置との間でデータを送受信する送受信部を有するデータ管理装置と
   を備える監視システムであって、
   前記ドア周辺画像における前記ドアの基準位置を記憶する基準位置記憶部と、
   前記ドア周辺画像におけるドア画像を検出するドア画像検出部と、
   前記ドア画像に基づいて選択された前記ドア周辺画像内の所定領域の画像を解析する画像解析部と、
   前記ドア周辺画像における前記ドア画像の位置と前記基準位置との差に基づいて補正情報を生成する補正情報生成部と、
   を備え、
   前記画像解析部は、前記ドア画像検出部が前記ドア画像を検出できないとき、他の車両のドアに対応する前記ドア周辺画像を用いて生成された前記補正情報に基づいて前記所定領域よりも広い領域の画像を選択するとともに、選択した画像領域を解析する監視システム。
   

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