JP2016169072A - エレベータの警報装置およびエレベータの警報報知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】かご内に一度に積載できる重量を超えるおそれのある荷物の搬入を未然に防ぐ。
【解決手段】エレベータのかご戸の戸開閉領域を撮影する映像撮影部（９）から送られてくる映像を基に時系列画像を生成して画像処理を施すことで、乗場側から戸開閉領域に侵入してくる動物体の大きさおよび輪郭を推定する映像解析部（２１）と、映像解析部による推定結果に基づいて、動物体が超過重量物体に当たるか否かを判定し、動物体が超過重量物体に当たると判定した場合には、警報器を介して利用者に警報報知を行う判定部（２２）とを備え、映像解析部は、時系列画像をあらかじめ設定したサイズのブロックに分割し、ブロック毎に求めた動きベクトルの類似度から動物体の大きさおよび輪郭を推定する。
【選択図】図３

Description

本発明は、利用者によって、かご内に一度に積載できる重量を超えるおそれのある重量物がエレベータのかご内に搬入されようとした際に、積載重量オーバーであることを報知するエレベータの警報装置およびエレベータの警報報知方法に関するものである。

一般的に、エレベータには、かご内に積載できる総重量とは別に、一度に積載できる重量について制限が設けられている。しかしながら、利用者が、この制限を知らずに、例えば、フォークリフトなどの重量物をかごに乗せてしまい、エレベータ装置が故障してしまうという問題があった。この問題は、特に、工事現場にて、管理が行き届かず、発生するケースが多い。

動画像内の動物体を検出する従来方法としては、背景差分法、あるいはフレーム間差分法といった手法がよく知られている。

また、小さな荷物の搬入を目的として、一度に積載できる重量を超える荷物をかごに乗せることを未然に防止する従来技術がある（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１は、荷物の積載を行う出し入れ口に設置された出し入れ口荷受台が、荷重に応じた量沈み込むことで、荷物の荷重を測定している。このような構成を備えることで、かご内に荷物を積載する前に、荷物の重量を検出し、重量オーバーであれば、スピーカから警告を発生することを可能としている。

特開平８−１２２１６号公報 特開２０１１−１７３７０７号公報

しかしながら、従来技術には、以下のような問題がある。
特許文献１に開示された技術は、小荷物専用であり、人が乗るエレベータを対象としていない。そして、この特許文献１の技術を、人が乗るような一般のエレベータに適用しようとした場合には、乗場床が沈み込むことになる。この結果、乗場床とかご床との間に段差ができてしまい、利用者が乗り降りする際に支障を来すおそれがある。

本発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、一般のエレベータにおいて、利用者の乗り降りに支障を来すことなく、かご内に一度に積載できる重量を超えるおそれのある荷物の搬入を、未然に防ぐことのできるエレベータの警報装置およびエレベータの警報報知方法を得ることを目的とする。

本発明によるエレベータの警報装置は、エレベータのかご戸の戸開閉領域を撮影する映像撮影部から送られてくる映像を基に時系列画像を生成して画像処理を施すことで、乗場側から戸開閉領域に侵入してくる動物体の大きさおよび輪郭を推定する映像解析部と、映像解析部による推定結果に基づいて、動物体がかご内に一度に積載できる重量を超えた超過重量物体に当たるか否かを判定し、動物体が超過重量物体に当たると判定した場合には、警報器を介して利用者に警報報知を行う判定部とを備え、映像解析部は、時系列画像をあらかじめ設定したサイズのブロックに分割し、ブロック毎に求めた動きベクトルの類似度から動物体の大きさおよび輪郭を推定するものである。

また、本発明によるエレベータの警報報知方法は、本発明のエレベータの警報装置で実行されるエレベータの警報報知方法であって、映像解析部において、かご戸が全開となった以降に映像撮影部から送られてくる映像を基に、戸開閉領域の部分を抽出した時系列第１画像を生成する抽出ステップと、時系列第１画像における戸開閉領域を、あらかじめ設定したサイズのブロックに分割することで、分割処理が施された時系列第２画像を生成する分割ステップと、時系列第２画像から、それぞれのブロックごとに、ブロックそれぞれの輝度の差分の累積値を算出し、算出した累積値があらかじめ設定された閾値以上であるブロックについて動きベクトルを算出し、動きベクトルを有するブロックの分布をベクトル分布情報として生成する第１算出ステップと、ベクトル分布情報を基に、それぞれのブロックにおける動きベクトルの類似度を類似度情報として生成する第２算出ステップと、類似度情報を基に、あらかじめ設定された基準類似度を超える類似度を有するブロックを、類似の動きベクトルを有するブロックとしてグループ化することで、動物体の大きさおよび輪郭を推定するためのグループ情報を生成するグループ化ステップと、グループ情報を基に、同一グループに含まれているブロック数をカウントし、ブロック数情報を生成する計測ステップと、グループ情報を基に、同一グループに含まれているブロックの位置のばらつき値を生成する第３算出ステップとを有し、判定部において、ブロック数情報が第１判定値を超えており、かつ、ばらつき値が第２判定値を超えている場合には、動物体が超過重量物体に当たると判定し、警報報知を行う報知判定ステップを有するものである。

本発明によれば、かご内から戸開閉領域を撮像して得られる一連の時系列画像について、戸開閉領域を所望のサイズのブロックに分割し、ブロック間で類似する動きベクトルを抽出してグループ化し、同一グループに含まれるブロック数およびブロック位置のばらつき値を算出することで、動物体の大きさおよび輪郭を高精度に推定できる構成を備えている。この結果、一般のエレベータにおいて、利用者の乗り降りに支障を来すことなく、かご内に一度に積載できる重量を超えるおそれのある荷物の搬入を、未然に防ぐことのできるエレベータの警報装置、およびエレベータの警報報知方法を得ることができる。

本発明の実施の形態１におけるエレベータの警報装置が適用されるエレベータシステムの全体図である。 本発明の実施の形態１において、エレベータの乗場からかご内に向かって動物体が乗せられようとしている状態を示す模式図である。 本発明の実施の形態１における警報装置の機能ブロック図である。 本発明の実施の形態１において、記憶部に記憶される戸開閉領域の一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態１において、抽出部によって抽出された戸開閉領域部分の画像の一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態１において、時系列第１画像の１枚の画像を、分割部により所望のサイズに分割した状態を示す模式図である。 本発明の実施の形態１における第１算出部によって算出された動きベクトルの一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態１において、グループ化部によりグループ化された動きベクトルを示す模式図である。 本発明の実施の形態１における警報装置による警報処理の一連の流れをまとめたフローチャートである。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１におけるエレベータの警報装置が適用されるエレベータシステムの全体図である。また、図２は、本発明の実施の形態１において、エレベータの乗場からかご内に向かって動物体が乗せられようとしている状態を示す模式図である。

図１に示すように、昇降路１内には、かご２および釣合錘３が設けられている。また、昇降路１の上部に設けられた機械室４には、巻上機５が設けられている。

かご２および釣合錘３は、巻上機５に巻回された主索６により、昇降路１内に吊り下げられている。そして、かご２および釣合錘３は、巻上機５の駆動により、昇降路１内を反対方向に昇降される。

巻上機５は、機械室４に設置されたエレベータ制御装置７により駆動される。エレベータ制御装置７は、巻上機５の駆動を制御することで、かご２および釣合錘３の運転を制御している。

また、昇降路１には、複数の停止階である乗場８が設けられている。それぞれの乗場８には、昇降路１内を昇降しているかご２に出入する乗場出入口を開閉する個別の乗場戸８ａが設けられている。

一方、かご２には、利用者が、乗場８とかご２内との出入りを可能にするかご出入口を開閉するかご戸２ａが設けられている。乗場戸８ａは、かご戸２ａと係合することにより、かご戸２ａと連動して開閉動作される。

また、かご２内には、かご戸２ａを含むかご２内の様子を撮影する映像撮影部９が設けられている。映像撮影部９としては、例えば、かご戸２ａを含むかご２内の様子を動画撮影できるカメラが用いられている。以下、映像撮影部９をカメラ９として説明する。

さらに、かご２内には、かご２内および乗場８の利用者に向けて警報を報知する警報器１０が設けられている。そして、図２に示すように、カメラ９および警報器１０は、かご２上に設けられた警報装置２０に接続されている。

図示していないが、警報装置２０は、エレベータ制御装置７に接続されている。なお、本実施の形態１では、警報装置２０をかご２上に設けているが、警報装置２０は、エレベータ制御装置７の構成の１つとして、エレベータ制御装置７内に設けられていてもよい。

ここで、エレベータ制御装置７および警報装置２０としては、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、および信号変換装置を有するエレベータ制御コンピュータが用いられている。エレベータ制御装置７および警報装置２０の動作は、エレベータ制御コンピュータのプロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することにより実行される。なお、エレベータ制御装置７および警報装置２０は、複数のプロセッサおよび複数のメモリが連携して実行する構成としてもよい。

本実施の形態１におけるエレベータの警報装置は、カメラ９、警報器１０、および警報装置２０を主要な要素として構成されている。そして、警報装置２０は、カメラ９からの一連の時系列画像に基づいて、警報処理を行い、必要に応じて、警報器１０を介して警報を行うこととなる。

より具体的には、警報装置２０は、以下のような警報処理を行うこととなる。
・乗場８からかご内に搬入されようとしている荷物が、設計時にあらかじめ設定された、一度にかご２内に積載できる重量を超えるおそれがあるか否かを、時系列画像から算出した動きベクトルに基づいて判断する。
・警報装置２０は、荷物が重量オーバーであると判断した場合には、警報器１０を介して、乗場８の利用者に対して、重量オーバーのおそれがあることを報知する。

そこで、本実施の形態１における具体的な警報処理について、警報装置２０内の機能ブロック図を用いて説明する。図３は、本発明の実施の形態１における警報装置２０の機能ブロック図である。なお、図３においては、警報装置２０と接続されているエレベータ制御装置７、カメラ９、および警報器１０も合わせて図示されている。

図３に示すように、本実施の形態１における警報装置２０は、カメラ９から取得した映像を解析する映像解析部２１と、映像解析部２１が解析した情報を基に、利用者に警報を行うか否かを判定する判定部２２と、記憶部２３と、を有して構成されている。

さらに、映像解析部２１は、抽出部２１１、分割部２１２、第１算出部２１３、第２算出部２１４、グループ化部２１５、計測部２１６、および第３算出部２１７を有して構成されている。

映像解析部２１内の抽出部２１１は、搬入される荷物がない状態において、カメラ９からあらかじめ取得した画像に対して画像処理を施すことで、かご２のかご戸２ａの開閉領域に相当する戸開閉領域を検出し、記憶部２３に記憶させる。すなわち、記憶部２３には、戸開閉領域の位置を特定するための基準画像があらかじめ記憶されることになる。

図４は、本発明の実施の形態１において、記憶部２３に記憶される戸開閉領域の一例を示す模式図である。本実施の形態１では、図４に示す塗りつぶされた部分の領域が、かご戸２ａの戸開閉領域として記憶部２３に記憶されている。

図４に示す戸開閉領域は、カメラ９が撮影した画像に対して、抽出部２１１による画像処理によって抽出された領域である。そして、このような戸開閉領域の抽出方法としては、特に限定されないが、例えば、特許文献２に記載されている従来の抽出方法を適用することができる。

次に、抽出部２１１は、エレベータ制御装置７から、かご戸２ａの戸開情報を受信すると、映像解析動作を開始する。そして、抽出部２１１は、カメラ９を介して取得した画像の中から、記憶部２３に記憶されている戸開閉領域の画像を抽出することで、戸開閉領域部分の画像を抽出する。抽出部２１１は、例えば、カメラ９から取得される時系列の静止画像のそれぞれについて、順次、戸開閉領域部分の画像を抽出することができる。

図５は、本発明の実施の形態１において、抽出部２１１によって抽出された戸開閉領域部分の画像の一例を示す模式図である。抽出部２１１は、エレベータ制御装置７からの戸開情報を受信することでかご戸２ａが完全に開いた状態になったことを検出すると、戸開閉領域部分の画像を所望の時間間隔で抽出することで時系列第１画像を生成し、順次、分割部２１２に送る。

ここで、所望の時間間隔とは、図２および図５に示すような乗場８にある動物体１１について、かご２内に乗る前に、重量オーバーのおそれがあるか否かを判断するために用いられる動きベクトルを生成するのに適した時系列第１画像が取得できる時間間隔として、あらかじめ設定されている。

分割部２１２は、抽出部２１１から順次送られてくる時系列第１画像を、鉛直方向および水平方向について、それぞれあらかじめ設定された所望のサイズに分割する。図６は、本発明の実施の形態１において、時系列第１画像の１枚の画像を、分割部２１２により所望のサイズに分割した状態を示す模式図である。

ここで、鉛直方向は、図６の矢印Ａ方向に一致しており、水平方向は、図６の矢印Ｂ方向に一致している。そして、戸開閉領域は、鉛直方向と垂直方向のそれぞれについて、設計時にあらかじめ決められた所望のサイズによって分割されることとなる。

従って、図６に示すように、分割部２１２は、抽出部２１１によって抽出された戸開閉領域部分の画像を、所望のサイズのブロックに分割することができる。分割部２１２は、時系列第１画像のそれぞれについて分割処理を施すことで得られた時系列第２画像を、順次、第１算出部２１３に送る。

第１算出部２１３は、時系列第２画像に基づいて、各ブロックの動きベクトルを算出する演算部である。第１算出部２１３は、分割部２１２から少なくとも２枚以上の画像として時系列第２画像を受信すると、それらの画像から、各ブロックの動きベクトルを算出する。

第１算出部２１３は、時系列第２画像のそれぞれのブロックごとに、ブロックそれぞれの輝度の差分の累積値を算出し、算出した累積値があらかじめ設定された閾値以上である場合に、そのブロックの動きベクトルを算出する。

より、具体的な各ブロックにおける動きベクトルの算出方法としては、例えば、ブロックマッチング方式を用い、下式（１）のｆを最小化する（Ｖｘ，Ｖｙ）を算出する方法が挙げられる。

なお、上式（１）において、ｆは評価値、Ｖｘは水平方向ベクトル、Ｖｙは鉛直方向ベクトル、Ｙは輝度値、ｔは時間、ＮＸは水平方向ブロック分割数、ＮＹは鉛直方向ブロック分割数、をそれぞれ示している。

図７は、本発明の実施の形態１における第１算出部２１３によって算出された動きベクトルの一例を示す模式図である。第１算出部２１３は、動きベクトルを有するブロックの分布を、ベクトル分布情報として生成し、第２算出部２１４に送信する。

第２算出部２１４は、ベクトル分布情報を基に、第１算出部で算出されたそれぞれの動きベクトルの類似度を算出する。第２算出部２１４による類似度の算出方法としては、例えば、コサイン類似度を求める方法が挙げられる。コサイン類似度は、ベクトル同士のなす角度の近さを指標値として求めており、指標値が１に近い程、類似度が高いことになる。第２算出部２１４は、算出した類似度を、類似度情報として、グループ化部２１５に送信する。

グループ化部２１５は、受信した類似度情報のうち、あらかじめ設定された基準類似度を超えるブロックを、類似の動きベクトルを有するブロックとして同一グループにグループ化する。

図８は、本発明の実施の形態１において、グループ化部２１５によりグループ化された動きベクトルを示す模式図である。図８に示すように、グループ化部２１５は、破線で囲まれた部分を同一グループとして判定する。従って、グループ化部２１５は、かご２内に乗ってくる動物体１１の輪郭を割り出していることになる。グループ化部２１５は、グループ化した同一グループの情報を、グループ情報として計測部２１６に送る。

換言すると、グループ化部２１５によるグルーピング処理によりグループ情報を生成することで、１つの動物体１１の輪郭を、他の移動物体や静止物体と区別して、抽出することができる。

なお、グループ化部２１５は、生成したグループ情報を、記憶部２３に記憶させる。従って、記憶部２３は、グループ情報も記憶する。このグループ情報は、警報装置２０がエレベータ制御装置７から戸閉情報を受信すると、記憶部２３から消去される。

計測部２１６は、グループ情報を基に、同一グループに含まれるブロック数をカウントする。計測部２１６は、計測した同一グループ毎のブロック数の情報を、ブロック数情報として判定部２２に送る。

判定部２２は、ブロック数情報を基に、同一グループのブロック数が、あらかじめ設定された第１判定値を超えたか否かを判断する。判定部２２は、同一グループのブロック数が、第１判定値を超えていない場合には、巨大な動物体１１は検出されなかったと判断して、一連処理を終了する。

一方、判定部２２は、同一グループのブロック数が、第１判定値と超えていた場合には、巨大な動物体１１であるか否かを判定するために、第３算出部２１７に対して、該当グループのブロック位置のばらつき具合を定量的に評価するためのばらつき値を要求する。

第３算出部２１７は、判定部２２から要求を受信すると、記憶部２３からグループ情報を取得し、該当グループのブロック位置のばらつき値を算出する。第３算出部２１７によるばらつき値の算出方法としては、該当グループのブロック位置の標準偏差を求める方法を用いることができる。あるいは、標準偏差の代わりに分散値を使用することも可能である。

なお、動物体１１が巨大である場合には、ブロック位置が水平方向にばらつく傾向にある。そこで、このような傾向を利用して、第３算出部２１７は、標準偏差の算出時に、水平方向の残差にあらかじめ設定された１以上の所望の重みを掛けて、鉛直方向よりも水平方向のばらつきを重視して、ばらつき値を算出することができる。

第３算出部２１７は、算出したばらつき値を、要求の送信元である判定部２２に対して返送する。判定部２２は、受信したばらつき値が、あらかじめ設定された第２判定値を超えているか否かを判断する。そして、判定部２２は、該当グループのばらつき値が、第２判定値を超えていない場合には、巨大な動物体１１が検出されなかったとして、一連処理を終了する。

一方、判定部２２は、該当グループのばらつき値が、第２判定値を超えたと判断すると、画像処理の結果として巨大な動物体１１が検出されたと判断し、重量オーバーのおそれがあることを、警報器１０を介して報知する。

すなわち、判定部２２は、同一グループのブロック数が第１判定値を超えるとともに、同一グループのブロック位置のばらつき値が第２判定値を超えたときに、動物体１１が巨大であると判定し、利用者に重量オーバーのおそれがあることを報知する。

次に、警報装置２０で実行される、上述した一連の警報処理について、フローチャートを用いて、詳細に説明する。図９は、本発明の実施の形態１における警報装置２０による警報処理の一連の流れをまとめたフローチャートである。

具体的には、警報装置２０が画像処理を実行することで、利用者に重量オーバーのおそれがある動物体１１を検出した際に、警報器１０を介して報知を行うまでの一連動作を示すフローチャートである。なお、図９のフローチャートでは、戸開閉領域の基準画像があらかじめ記憶部２３に記憶されている以降の処理をまとめている。

まず始めに、警報装置２０の抽出部２１１は、ステップＳ１０１において、エレベータ制御装置７から、かご戸２ａの戸開情報を受信することで、かご戸２ａが全開になったことを検出できたか否かを判断する。

そして、かご戸２ａが全開になったことを検出できた場合には、ステップＳ１０２に進み、抽出部２１１は、カメラ９から受信している映像の時系列データのそれぞれから、記憶部２３に記憶された戸開閉領域の部分を抽出することで、時系列第１画像を生成する。そして、抽出部２１１は、生成した時系列第１画像を、順次、分割部２１２に送信する。このステップＳ１０２は、抽出ステップに相当する。

次に、ステップＳ１０３において、分割部２１２は、時系列第１画像のそれぞれを、あらかじめ決められた所望のサイズのブロックに分割して、時系列第２画像を生成する。そして、分割部２１２は、生成した時系列第２画像を、順次、第１算出部２１３に送信する。このステップＳ１０３は、分割ステップに相当する。

次に、ステップＳ１０４において、第１算出部２１３は、時系列第２画像に含まれている、時間的に前後する２枚の画像から、対応する各ブロックの動きベクトルを算出する。そして、第１算出部２１３は、あらかじめ設定された閾値を超える動きベクトルの分布を、ベクトル分布情報として生成し、第２算出部２１４に送信する。このステップＳ１０４は、第１算出ステップに相当する。

次に、ステップＳ１０５において、第２算出部２１４は、ベクトル分布情報に含まれている各ブロックについて、動きベクトルの類似度を算出し、類似度情報を生成する。そして、第２算出部２１４は、生成した類似度情報を、グループ化部２１５に送信する。このステップＳ１０５は、第２算出ステップに相当する。

次に、ステップＳ１０６において、グループ化部２１５は、受信した類似度情報のうち、基準類似度を超える動きベクトルを有するブロックを同一のグループとしてグループ化し、グループ情報を生成する。そして、グループ化部２１５は、生成したグループ情報を、計測部２１６に送信する。このステップＳ１０６は、グループ化ステップに相当する。

次に、ステップＳ１０７において、計測部２１６は、受信したグループ情報に基づいて、同一グループに含まれているブロック数のカウントを行い、ブロック数情報を生成する。そして、計測部２１６は、生成したブロック数情報を、判定部２２に送る。このステップＳ１０７は、計測ステップに相当する。

次に、ステップＳ１０８において、判定部２２は、受信したブロック数情報が第１判定値を超えたか否かを判定する。そして、ブロック数情報が第１判定値を超えていないと判定した場合には、ステップＳ１０９に進み、判定部２２は、巨大な動物体１１は検出されなかったと判断し、一連処理を終了する。

一方、先のステップＳ１０８において、ブロック数情報が第１判定値を超えたと判定した場合には、ステップＳ１１０に進み、判定部２２は、第３算出部２１７に対して、該当グループのばらつき値の算出を要求する。そして、判定部２２から、ばらつき値の算出を要求された第３算出部２１７は、同じステップＳ１１０において、記憶部２３から取得したグループ情報に基づいて、ばらつき値を算出して、判定部２２に返送する。このステップＳ１１０は、第３算出ステップに相当する。

次に、ステップＳ１１１において、判定部２２は、ばらつき値が、あらかじめ設定された第２判定値を超えたか否かを判定する。そして、ばらつき値が第２判定値よりも小さいと判定した場合には、先のステップＳ１０９に進み、判定部２２は、巨大な動物体１１は検出されなかったと判断し、一連処理を終了する。

一方、先のステップＳ１１１において、ばらつき値が第２判定値を超えたと判断した場合には、ステップＳ１１２に進み、判定部２２は、巨大な動物体１１が検出されたと判断し、警報器１０を介して、利用者に向けて、重量オーバーのおそれがあることを報知し、一連処理を終了する。このステップＳ１１１〜Ｓ１１２は、報知判定ステップに相当する。

これにより、利用者は、かご２内に乗せようとしている動物体１１が、一度に積載できる重量以上であるおそれがあることを、動物体１１をかご内に運び込む前段階で、警報により事前に確認することができる。この結果、エレベータ装置の故障を未然に防ぐことができる。

以上のように、実施の形態１によれば、戸全開状態において抽出された戸開閉領域の画像に相当する時系列第１画像をブロックに分割し、時系列第２画像を生成する構成を備えている。そして、時系列第２画像を基に、動きベクトルの類似度を算出し、基準類似度を超えるブロックをグループ化し、動物体の輪郭を割り出す構成を備えている。さらに、グループ化された同一グループに含まれるブロック数と、ブロック位置のばらつき値から、かご内に乗せようとしている動物体が、一度に積載できる重量以上であるおそれがあるか否かを判断できる構成を備えている。

これらの構成を備えることにより、複数の人数または複数の物体が連続して乗場の画像内に入ったような場合と、単一の巨大な動物体が画像内に入った場合とを、確実に識別することができる。

さらに、巨大な動物体のブロック位置は、水平方向にばらつく傾向があることを利用して、鉛直方向よりも水平方向の重みをより重くして、ばらつき値を算出し、単一の巨大な動物体が画像内に入ったか否かを判断する機能も備えている。これにより、乗場の動物体が、単一の巨大な動物体であるか否かを、より高精度に判断することができる。

なお、上述した実施の形態１では、機械室ありのエレベータを例に説明しているが、機械室レスのエレベータに対しても、本発明を適用できる。

また、上述した実施の形態１では、利用者に向けて、重量オーバーのおそれがあることの報知を、かご２内に設けた警報器を介して音声で行っているが、これに限るものではなく、乗場８のインジケータに表示してもよい。また、音声および表示の両方を行って報知してもよい。

２ かご、２ａ かご戸、３ 乗場、９ カメラ（映像撮影部）、１０ 警報器、１１ 動物体、２０ 警報装置、２１ 映像解析部、２２ 判定部、２１１ 抽出部、２１２ 分割部、２１３ 第１算出部、２１４ 第２算出部、２１５ グループ化部、２１６ 計測部、２１７ 第３算出部。

Claims (6)

1. エレベータのかご戸の戸開閉領域を撮影する映像撮影部から送られてくる映像を基に時系列画像を生成して画像処理を施すことで、乗場側から前記戸開閉領域に侵入してくる動物体の大きさおよび輪郭を推定する映像解析部と、
   前記映像解析部による推定結果に基づいて、前記動物体がかご内に一度に積載できる重量を超えた超過重量物体に当たるか否かを判定し、前記動物体が前記超過重量物体に当たると判定した場合には、警報器を介して利用者に警報報知を行う判定部と
   を備え、
   前記映像解析部は、前記時系列画像をあらかじめ設定したサイズのブロックに分割し、ブロック毎に求めた動きベクトルの類似度から前記動物体の大きさおよび輪郭を推定する
   エレベータの警報装置。
2. 前記映像解析部は、
   前記かご戸が全開となった以降に前記映像撮影部から送られてくる映像を基に、前記戸開閉領域の部分を抽出した時系列第１画像を生成する抽出部と、
   前記時系列第１画像における前記戸開閉領域を、あらかじめ設定したサイズの前記ブロックに分割することで、分割処理が施された時系列第２画像を生成する分割部と、
   前記時系列第２画像から、それぞれのブロックごとに、ブロックそれぞれの輝度の差分の累積値を算出し、算出した累積値があらかじめ設定された閾値以上であるブロックについて動きベクトルを算出し、前記動きベクトルを有するブロックの分布をベクトル分布情報として生成する第１算出部と、
   前記ベクトル分布情報を基に、それぞれのブロックにおける動きベクトルの類似度を類似度情報として生成する第２算出部と、
   前記類似度情報を基に、あらかじめ設定された基準類似度を超える類似度を有するブロックを、類似の動きベクトルを有するブロックとしてグループ化することで、前記動物体の大きさおよび輪郭を推定するためのグループ情報を生成するグループ化部と、
   前記グループ情報を基に、同一グループに含まれているブロック数をカウントし、ブロック数情報を生成する計測部と、
   前記グループ情報を基に、同一グループに含まれているブロックの位置のばらつき値を生成する第３算出部と
   を有し、
   前記判定部は、前記ブロック数情報が第１判定値を超えており、かつ、前記ばらつき値が第２判定値を超えている場合には、前記動物体が前記超過重量物体に当たると判定し、前記警報報知を行う
   請求項１に記載のエレベータの警報装置。
3. 前記第１算出部は、前記動きベクトルの算出に当たって、ブロックマッチング方式である下式
   

   

   を用い、
   上式のｆは、評価値であり、Ｖｘは、水平方向ベクトルであり、Ｖｙは、鉛直方向ベクトルであり、Ｙは、輝度値であり、ｔは、時間であり、ＮＸは、水平方向ブロック分割数であり、ＮＹは、鉛直方向ブロック分割数であり、
   上式ｆの値を最小化する（Ｖｘ，Ｖｙ）を前記動きベクトルとして算出する
   請求項２に記載のエレベータの警報装置。
4. 前記第３算出部は、前記グループ情報に含まれているブロックの位置の標準偏差を求めることで、前記ばらつき値を生成する
   請求項２または３に記載のエレベータの警報装置。
5. 前記第３算出部は、前記ばらつき値を生成する際に、水平方向の残差にあらかじめ設定された１以上の重みを掛けて前記標準偏差を求める
   請求項４に記載のエレベータの警報装置。
6. 請求項１に記載のエレベータの警報装置で実行されるエレベータの警報報知方法であって、
   前記映像解析部において、
   前記かご戸が全開となった以降に前記映像撮影部から送られてくる映像を基に、前記戸開閉領域の部分を抽出した時系列第１画像を生成する抽出ステップと、
   前記時系列第１画像における前記戸開閉領域を、あらかじめ設定したサイズのブロックに分割することで、分割処理が施された時系列第２画像を生成する分割ステップと、
   前記時系列第２画像から、それぞれのブロックごとに、ブロックそれぞれの輝度の差分の累積値を算出し、算出した累積値があらかじめ設定された閾値以上であるブロックについて動きベクトルを算出し、前記動きベクトルを有するブロックの分布をベクトル分布情報として生成する第１算出ステップと、
   前記ベクトル分布情報を基に、それぞれのブロックにおける動きベクトルの類似度を類似度情報として生成する第２算出ステップと、
   前記類似度情報を基に、あらかじめ設定された基準類似度を超える類似度を有するブロックを、類似の動きベクトルを有するブロックとしてグループ化することで、前記動物体の大きさおよび輪郭を推定するためのグループ情報を生成するグループ化ステップと、
   前記グループ情報を基に、同一グループに含まれているブロック数をカウントし、ブロック数情報を生成する計測ステップと、
   前記グループ情報を基に、同一グループに含まれているブロックの位置のばらつき値を生成する第３算出ステップと
   を有し、
   前記判定部において、
   前記ブロック数情報が第１判定値を超えており、かつ、前記ばらつき値が第２判定値を超えている場合には、前記動物体が前記超過重量物体に当たると判定し、前記警報報知を行う報知判定ステップ
   を有するエレベータの警報報知方法。

Images