JP2017178559A - エレベータ装置及びエレベータ制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】保護すべき乗客を確実に認識して、かごの安全運用を可能とするエレベータ装置及びその制御方法を提供することを目的とする。
【解決手段】所定領域内の対象を認識して、エレベータを制御するエレベータ装置は、所定領域を撮像する画像センサと、画像センサから取得した画像に基づいて、対象の３次元データを取得する画像処理装置と、画像処理装置の画像処理結果に基づいて、エレベータを制御する制御装置と、を備え、画像処理装置は、画像センサの撮像領域から前記対象を複数抽出し、複数の対象のうち所定の対象の特徴にしたがって、所定の対象に基づく第１の領域を決定し、撮像領域から、第１の領域を除いた第２の領域を決定し、そして、第２の領域に基づいて、複数の対象のうちの目的対象を判別し、制御装置は、判別の結果に基づいてエレベータを制御するようにした。
【選択図】図１

Description

本発明はエレベータ装置及びエレベータ制御方法に関し、詳しくは、かご内のセンサによって取得した情報に基づいて、かごの運行を制御するエレベータ装置及びエレベータ制御方法に適用して好適なものである。

かご内の乗客を認識し、認識結果を利用してかごの運行を制御するエレベータ装置が実用化されつつある。例えば、車椅子を使用している人や子供といった、保護対象としての乗客がエレベータのかごに乗車しようとしたり、かごから降車しようとする際、このような乗客の移動は移動が遅くなりがちであるため、エレベータ装置は、安全上の観点から、ドアの開閉速度を遅くしたり、ドアの開放時間を長くするようにしている。かご内の乗客を認識するために、例えば、特許文献１に記載されたステレオカメラに基づいた三次元情報の計測技術が利用可能である。

特開２００１−３４８８３号公報

しかしながら、エレベータ装置が、ステレオカメラによるかご内の画像を単純に利用するだけでは、保護すべき乗客を十分に認識することが困難であるため、かごの安全運行を図る上で改善の余地があった。

本発明は、保護すべき乗客を確実に認識して、かごの安全運用を可能とするエレベータ装置及びその制御方法を提供することを目的とする。

かかる課題を解決するために本発明においては、所定領域内の対象を認識して、エレベータを制御するエレベータ装置は、所定領域を撮像する画像センサと、画像センサから取得した画像に基づいて、対象の３次元データを取得する画像処理装置と、画像処理装置の画像処理結果に基づいて、エレベータを制御する制御装置と、を備え、画像処理装置は、画像センサの撮像領域から前記対象を複数抽出し、複数の対象のうち所定対象の特徴にしたがって、所定対象に基づく第１の領域を決定し、撮像領域から、第１の領域を除いた第２の領域を決定し、そして、第２の領域に基づいて、複数の対象のうちの目的対象を判別し、制御装置は、判別の結果に基づいてエレベータを制御するようにした。

本発明によれば、保護すべき乗客を確実に認識して、かごの安全運用を可能とするエレベータ装置及びその制御方法を実現できる。

第１の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。 第１の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。 第１の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。 第１の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。 第１の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。 第１の実施の形態による画像認識処理の処理手順を示すフローチャートである。 第１の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。 第１の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。 第２の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。 第２の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。 第２の実施の形態による画像認識処理の処理手順を示すフローチャートである。 第２の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。 第２の実施の形態による画像認識機能の処理手順を示すフローチャートである。 第３の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。 第３の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。 他の実施の形態による画像認識機能の説明に供する概念図である。

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。

（１）第１の実施の形態
（１−１）本実施の形態によるエレベータ装置の構成
次に、本発明の実施の形態を、図面に基づいて説明する。先ず、エレベータ装置のかご内の乗客の画像に基づいてかご内での乗客の位置を把握するための画像処理システムを、かごの斜視図（図１）を利用して説明する。符号５１は、エレベータのかごを示す。符号５８はかごを開閉するドアである。システムは、距離画像センサ５２と、距離画像センサ５２の制御端末５４とを備えている。

距離画像センサ５２は、かご５１の奥側の天井のコーナに存在し、所定領域内であるかご５１内をドア５８側に俯瞰している。制御端末５４は、距離画像センサ５２によって得られた画像情報を取り込み、そして、距離画像センサ５２の角度を変更することもできる。

距離画像センサ５２は、画像センサの一種で、撮影時に照射する近赤外光による反射光の時間差を利用することで被写体までの距離値を計測し、３次元データに変換可能な図５に示すような画像（以下距離画像とする）１５１を取得するＴＯＦ（Time Of Flight）方式の距離画像センサ等である。また、図５に示すとおり距離画像センサ５２は、監視カメラと同様の撮像面を有している。

なお、距離画像センサ５２は、上述のような距離画像センサでなくてもよく、画素単位で距離を計測できればよく、ステレオカメラやＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）等でもよい。

画像認識装置の機能構成図（図２）に示したとおり、制御端末５４は、距離画像センサ５２により、かご５１内の図５に示す対象である乗客等が映る距離画像１５１を所定の周期で取得する距離画像取得装置１と、距離画像取得装置１が取得した距離画像１５１を基に、かご５１内の所定の対象（以下一般乗客とする）１３１、１３２及び１３３を検出する（図５参照）一般乗客検出装置２と、一般乗客検出装置２で検出した一般乗客の占める領域を距離画像１５１から除き（以下マスクアウトとする）、領域（以下有効領域とする）を決定し出する有効領域抽出装置３と、有効領域抽出装置３が抽出した有効領域から目的の対象（以下特定乗客とする）を一般乗客から区別、識別、認識及び判別する特定乗客認識装置４と、特定乗客認識装置４の認識結果に基づいてエレベータ装置を制御する制御装置５とから構成される。なお、画像処理を行う画像処理装置は、距離画像取得装置１と、一般乗客検出装置２と、有効領域抽出装置３と、特定乗客認識装置４とから構成される。

制御端末５４は、図２に示すようにそれぞれが別個の計算機等の装置でもよいし、図２に示すそれぞれの装置と同様の機能を１台に備えた計算機でもよい。また、距離画像センサ５２に内蔵される処理装置でもよいし、かご５１とネットワークで接続された遠方の計算機でもよい。

（１−２）直上変換
距離画像１５１内の座標ｉ（ｕ、ｖ）の画素１５０は図３に示すように、対応点５０の座標Ｉ_Ｓ（Ｘ_Ｓ、Ｙ_Ｓ、Ｚ_Ｓ）に変換される。Ｉ_Ｓは図３に示されている座標系６９で定義された座標であり、座標系６９は、距離画像センサ５２の投影の中心を原点Ｏ_Ｓとして、距離画像センサ５２の左方向をＸ_Ｓ、上方向をＹ_Ｓ、奥方向をＺ_Ｓとしている。ここで、Ｚ_Ｓは距離画像センサ５２の距離値であり、距離画像センサ５２の焦点距離をλとし、距離画像センサ５２の投影モデルをピンホールカメラモデルで近似すると、残りのＸ_Ｓ及びＹ_Ｓは、次式
により求められる。距離画像１５１の全画素又は距離画像１５１の所定領域内の画素について、（１）式及び（２）式の変換を行うことで、距離画像１５１は、３次元データに変換できる。

距離画像１５１は図４に示すとおり、対応点５０を介して任意の視点に視点変換ができ、視方向の変更ができる。例えば、座標系６９の座標Ｉ_Ｓ（Ｘ_Ｓ、Ｙ_Ｓ、Ｚ_Ｓ）は、図１に示したかご内の座標系５９の座標Ｉ（Ｘ、Ｙ、Ｚ）に変換できる。まず次式
に示すとおり、回転移動のアフィン変換を行うことで、座標系６９の座標を座標系５９の座標に変換できる。この変換により、エレベータ装置がかご内やかごやドアの制御をしやすくする。（３）式における位置（Ｘ_Ｃ、Ｙ_Ｃ、Ｚ_Ｃ）は、座標系５９における距離画像センサ５２の事前に計測した設置位置を示しており、角度（θ、φ、ρ）は、図１に示すとおり、座標系５９における距離画像センサ５２の事前に計測した設置角度を示しており、θは座標系５９のＹＺ平面での回転角度、φは座標系５９のＸＺ平面での回転角度、ρは座標系５９のＸＹ平面での回転角度を示している。

次に対応点５０の座標系５９における座標Ｉ（Ｘ、Ｙ、Ｚ）から、対応点５０をかご５１の無限遠の真上に設置したとする距離画像センサ８２から見下ろした画像（かご５１を重力方向に沿って見下ろす視方向の画像、以下直上画像とする）２５１中の画素２５０の座標ｊ（ｍ、ｎ）を求める。直上画像２５１中の座標系２５９のｍ、ｎのスケールは、実空間の座標系５９のＸ、Ｚの実寸に比例させる。画素２５０の階調は、色の濃淡等で表現し、対応点５０の座標系５９のＹの値に比例（Ｙの値が大きければ画素２５０を濃くし、Ｙの値が小さければ画素２５０を薄くする等）させる。

上述の画素１５０の距離画像１５１上の座標ｉ（ｕ、ｖ）を直上画像２５１中の対応する画素２５０の座標ｊ（ｍ、ｎ）に変換する処理を、距離画像１５１の全画素又は距離画像１５１の所定領域内の画素について行うことで、直上画像２５１を求めることができる（以下、直上変換とする）。

座標系２５９と座標系５９の比例関係を利用して、直上画像２５１中における縦軸値ｍ及び横軸値ｎからかご５１内の実寸の座標系５９における縦軸値Ｘ及び横軸値Ｚを求めることができる。また、直上画像２５１中の階調からは、座標系５９における高さＹを求めることができる。

直上画像２５１と距離画像１５１との間では領域間の対応関係に関しても同様に、対応している。例えば、直上画像２５１中の所定領域に含まれる画素２５０の各々から距離画像１５１中における画素１５０を、対応点５０を介して見つけることで、直上画像２５１中の所定領域に対応する距離画像１５１中の対応領域を見つけることができる。逆に、同様の手順で、距離画像１５１中の所定領域に対応する直上画像２５１中の対応領域を見つけることもできる。

距離画像取得装置１（図２）、一般乗客検出装置２（図２）、有効領域抽出装置３（図２）、特定乗客認識装置４（図２）及び制御装置５（図２）のいずれにおいても随時上述の直上変換ができる。

（１−３）一般乗客検出機能、有効領域抽出機能、特定乗客認識機能及び制御機能
一般乗客検出装置２は、図５に示すとおり、距離画像１５１において乗客の頭部が丸く写ることを利用し、ハフ変換等で円を検出することで、一般乗客の頭部１４１、１４２及び１４３の位置をその中心を重心の画素として、代表点として特定することで検出する。特定乗客１６１の頭部の位置を検出しないために、検出した円毎に上述の直上変換を行い、検出する円の条件に上述の高さＹが一定以上であることを条件としてもよい。

一般乗客の検出方法としては、上述の一般乗客検出機能による方法に限らず、頭部のパターンを事前に多数収集して、エッジ等の画像特徴量を機械学習することで、一般乗客の頭部を検出し、一般乗客を検出してもよい。

有効領域抽出装置３は、図６に示すとおり、直上変換を行い、直上画像２５１中の一般乗客が占める領域（以下占有領域とする）２７１、２７２及び２７３を除いた領域（以下有効領域とする）２８１を求める（図８参照）。

まず、乗客領域抽出として、有効領域抽出装置３は、事前にかご５１内が無人の状態の距離画像１５１を取得しておき、無人の状態の距離画像１５１と処理対象とする距離画像１５１とを比較し、背景差分で画素を抽出する。このことで、有効領域抽出装置３は、乗客が存在する画素を全て抽出する（ＳＰ１１）。図５を例に挙げると、有効領域抽出装置３は、一般乗客１３１、１３２及び１３３と一般乗客の頭部１４１、１４２及び１４３と特定乗客１６１との領域を抽出する。

なお、有効領域抽出装置３は、背景差分での抽出を行わずに、ＸＺ座標が床面５５の範囲内かつ高さＹが床面５５より大きい値である画素を抽出してもよい。

次に、有効領域抽出装置３は、ステップＳＰ１１で抽出した画素の中で、ＸＺ座標が床面５５の範囲に収まる、乗客領域の画素を図７に示すような直上画像２５１に直上変換する（ＳＰ１２）。

有効領域抽出装置３によって、図５に示す距離画像１５１中の一般乗客１３１、１３２及び１３３と一般乗客の頭部１４１、１４２及び１４３と特定乗客１６１とは、直上変換によって図７に示す直上画像２５１中の一般乗客２３１、２３２及び２３３と特定乗客２６１とに変換されている。ドア１５８は、ステップＳＰ１１とは別に予めドア２５８に直上変換されていてもよい。

図５の距離画像１５１中において、一般乗客１３１及び１３３と特定乗客１６１とは位置が近い。このため、特定乗客１６１を一般乗客１３３と一般乗客の頭部１４３とが一部遮蔽していたり、一般乗客１３２を特定乗客１６１が一部遮蔽していたりするため、図７の直上画像２５１中において、一般乗客２３１及び２３３と特定乗客２６１との領域が連結してしまっている。連結してしまっている領域から特定乗客２６１のみ抽出することは困難である。このため、有効領域抽出装置３は一般乗客１３１、１３２及び１３３をマスクアウトする。

有効領域抽出装置３は一般乗客１３１、１３２及び１３３をマスクアウトするために、ステップＳＰ１３〜ＳＰ１５を一般乗客１３１、１３２及び１３３の数分である３回繰り返す。有効領域抽出装置３は、ステップＳＰ１５で占有領域の目印があるかを判定している。ここでは、説明を簡単にするために一般乗客１３１に関する処理についてのみ説明するが、一般乗客１３２及び１３３に関する処理についても同様とする。なお、占有領域の目印は、一般乗客の頭部１４１、１４２及び１４３とし、占有領域がマスクアウトされると、対応する目印もなくなる。

有効領域抽出装置３は、一般乗客検出装置２で検出した距離画像１５１中の一般乗客の頭部１４１の重心の画素を、直上変換し、図８に示す直上画像２５１中の重心位置２４１を求め、直上画像２５１中の重心位置２４１の階調から、座標系５９における高さＹを求める。

有効領域抽出装置３は、直上画像２５１中の、重心位置２４１から所定範囲内のＸＺ平面上（座標系５９における平面）の範囲かつ重心位置２４１から所定の高さ（座標系５９のＹ軸方向の値）の範囲の領域を、図８に示す一般乗客２３１の占有領域２７１として推定する（ＳＰ１３）。

なお、直上画像２５１は図４に示したとおり、かご５１の座標系５９を真上から見下ろした画像であることから、上述の所定範囲内のＸＺ平面上（座標系５９における平面）の範囲は例えば平均的な大人の肩幅程度とし、上述の所定の高さ（座標系５９のＹ軸方向の値）は例えば平均的な大人の頭頂部から胸までの長さとする。

図８に示すとおり、有効領域抽出装置３は、推定した占有領域２７１を直上画像２５１からマスクアウトする。このことで、直上画像２５１中の一般乗客２３１が占めていた領域のほとんどがマスクアウトされる。同様に、一般乗客２３２及び２３３からも重心位置２４１及び２４２を求め、占有領域２７２及び２７３を推定し、直上画像２５１から占有領域２７２及び２７３をマスクアウトする。このことで直上画像２５１中の一般乗客２３２及び２３３が占めていた領域のほとんどがマスクアウトされる（ＳＰ１４）。

一般乗客２３１、２３２及び２３３が占めていた領域がほとんどマスクアウトされた直上画像２５１には、有効領域２８１が残る。この有効領域２８１は、上述のとおり、一般乗客２３１、２３２及び２３３が占めていた領域はマスクアウトされており、かつ背景差分による画素の抽出を行っているため、特定乗客２６１が占める領域とほぼ一致する。

有効領域抽出装置３は、上述の処理により残った、直上画像中の、有効領域２８１を抽出する（ＳＰ１６）。なお、図８の例では、有効領域２８１は１つの連結領域となっているが、２つ以上の連結領域が有効領域２８１として残ることもある。

特定乗客認識装置４は、上述の有効領域抽出装置３による有効領域抽出機能によって抽出された有効領域２８１の実寸法等の情報から、事前に定められた所定の検出条件に応じて、特定乗客２６１が存在するかを認識する。

有効領域２８１の実寸法は、直上画像２５１中における有効領域２８１に外接する矩形の幅と高さからＸＺ平面上（座標系５９における平面）における幅と奥行きを求め、直上画像２５１中における有効領域２８１内の階調値を平均した平均階調値から高さ（座標系５９のＹ軸方向の値）を求める。事前に定められた所定の検出条件とは、例えば、有効領域の幅及び奥行きが、最小寸法の車椅子の幅及び奥行き以上であることとする。

制御装置５は、上述の特定乗客認識装置４による特定乗客認識機能によって認識された結果に応じて、かご５１の運行やドア５８等のかご５１内の装置の１つ以上の制御を制御機能によって行う。

制御装置５は、例えば、有効領域２８１が所定の検出条件を満たし、特定乗客１６１がいると認識された場合、特定乗客１６１の移動が一般乗客１３１、１３２及び１３３の移動に比べ遅いことを配慮して、ドア５８の開閉速度を遅くしたり、ドア５８の開放時間を長くしたり、ドア５８の開閉時に特定乗客１６１に配慮を促すようなアナウンスをかご５１内のスピーカから出力したり、かご５１内の液晶画面に特定乗客１６１に配慮を促すような画像表示を提供するようにしたりしてよい。

また、制御装置５は、特定乗客１６１が一般乗客１３１、１３２及び１３３に比べ体力面で劣ることが多いことを考慮して、かご５１の加減速時に気分が悪くならないように加減速度を低く抑えたり、運行時の振動が低減するように運行速度を低減したりする制御を行ってもよい。

（１−４）本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態のエレベータ装置では、かご５１内が混雑した状況においても、車椅子を使用している人等の特定乗客１６１がいることを認識することができる。また、認識結果に基づいて、かご５１やドア５８やかご５１内の装置等を制御でき、特定乗客１６１の移動が間に合わずドアに挟まれたり、移動を急ぐあまりつまずいたりすることがないようにし、乗客に対する安全性を向上させることができる。

また、本エレベータ装置では、混雑時に複数の一般乗客１３１、１３２及び１３３が近接し、直上画像２５１上において連結し、特定乗客１６１の占める領域と同程度の領域を占めた場合でも、有効領域抽出装置３において、一般乗客１３１、１３２及び１３３をマスクアウトするため、誤認識することはない。

（２）第２の実施の形態
（２−１）本実施の形態による有効領域抽出機能、特定乗客認識機能及び制御機能
図９は本実施の形態による本発明のエレベータ装置の機能構成を示している。なお、本実施の形態によるエレベータ装置の装置構成は第１の実施の形態と同様であるため説明を省略する。また、図９において、距離画像取得装置１と一般乗客検出装置２とは第１の実施の形態と同様であるため説明を省略する。

以下、距離画像取得装置１において、図１０に示す距離画像１５１Ａが取得された場合を例に挙げて、図１１のフローチャートと図１２に示す直上画像２５１Ａとを用いて、有効領域抽出機能を説明する。有効領域抽出装置３Ａは、一般乗客検出装置２で検出された一般乗客の頭部１４４の位置を基に、距離画像１５１Ａ中の一般乗客１３４及び一般乗客の頭部１４４の領域を抽出し（ＳＰ１１Ａ）、直上変換する（ＳＰ１２）。

次に、一般乗客検出装置２で検出された一般乗客の頭部１４４の位置を基に、直上画像２５１Ａ中の一般乗客２３４の占有領域を推定し（ＳＰ１３）、直上画像２５１Ａの一般乗客２３４の占有領域の画素に対応する距離画像１５１Ａ中の占有領域を推定し（ＳＰ１３Ａ）、推定した距離画像１５１Ａ中の占有領域を距離画像１５１Ａからマスクアウトする（ＳＰ１４Ａ）。なお図１１のフローチャートでは、ＳＰ１１ＡからＳＰ１４Ａは繰り返していないが、第１の実施の形態に示したように、一般乗客の数だけ繰り返し実施してもよい。

推定した距離画像中１５１Ａ中の占有領域を距離画像１５１Ａからマスクアウトしたことで残った領域を特定乗客候補領域１６２として抽出し（ＳＰ１６Ａ）、特定乗客候補領域１６２の各画素を直上変換することで直上画像２５１Ａ中の特定乗客候補領域２６２に変換する（ＳＰ１６Ｂ）。

距離画像１５１Ａを床面５５の範囲内で直上変換した直上画像２５１Ａから、一般乗客２３４の占有領域と特定乗客候補領域２６２とをマスクアウトし（ＳＰ１６Ｃ）、目的の対象である特定乗客等が存在するか特定乗客認識装置４Ａが認識できない、一般乗客１３４の陰になり影領域となっている不定領域である特定乗客不定領域２６３を抽出する（ＳＰ１６Ｄ）。

なお、図１０、図１２及び上述のとおり、特定乗客候補領域１６２は、距離画像１５１Ａ中で、一般乗客１３４及び一般乗客の頭部１４４が大きく映る程狭くなり、一般乗客１３４及び一般乗客の頭部１４４が小さく映る程広くなる。反対に特定乗客不定領域２６３は、前者では広くなり、後者では狭くなる。

特定乗客認識装置４Ａでの特定乗客認識機能を図１３のフローチャートを用いて説明する。特定乗客認識装置４Ａは、有効領域抽出装置３Ａが抽出した特定乗客不定領域２６３が所定値未満かを判定し（ＳＰ２１）、特定乗客不定領域２６３が所定値未満なら特定乗客認識装置４Ａは特定乗客認識可能と判定し（ＳＰ２２）、特定乗客不定領域２６３が所定値より大きければ特定乗客認識装置４Ａは特定乗客認識困難と判定する（ＳＰ２３）。なお所定値とは、例えば、最小寸法の車椅子の幅と奥行きを乗じた面積としてもよい。

制御装置５Ａは、特定乗客認識装置４Ａが特定乗客認識困難と判定した場合（ＳＰ２３）、特定乗客がかご５１内にいる可能性を考慮して、例えばドア５８の開閉速度を遅くする等の制御を、かご５１内に特定乗客がいると判定した場合と同様に行う。

特定乗客認識装置４Ａが特定乗客認識可能と判定した場合（ＳＰ２２）は、通常通りの制御を行う。

（２−２）本実施の形態の効果
上述の制御装置５Ａによる制御機能によって、かご５１内が混雑して距離画像１５１内に一般乗客に遮蔽されて映っていない特定乗客がいる可能性がある場合においても、特定乗客がいる可能性を考慮して、特定乗客に配慮した制御ができる。

（３）第３の実施の形態
（３−１）本実施の形態による有効領域抽出機能
第２の実施の形態における特定乗客候補領域１６２の高さＹは床面５５の高さとしたが、図１４、図１５に示すとおり、例えば高さＹを最小寸法の車椅子の高さとした特定乗客候補領域１６２Ａを、有効領域抽出機能において求めてもよい。これは、認識対象とする特定乗客が車椅子を使用している人のみの場合は直上画像２５１Ａ中の特定乗客候補領域２６２Ａ中で最も高さが低いのは車椅子であるためである。

特定乗客候補領域１６２Ａは、第２の実施の形態の特定乗客候補領域１６２よりも広くなり、特定乗客候補領域１６２Ａの各画素を直上変換して求める特定乗客候補領域２６２Ａも、特定乗客候補領域２６２より広くなる。

特定乗客不定領域２６３は、直上画像２５１Ａから一般乗客２３４の占有領域と特定乗客候補領域２６２をマスクアウトした領域であり、特定乗客不定領域２６３Ａは、直上画像２５１Ａから一般乗客２３４の占有領域と特定乗客候補領域２６２Ａをマスクアウトした領域であるため、特定乗客不定領域２６３Ａは、特定乗客不定領域２６３より狭くなる。

（３−２）本実施の形態の効果
認識対象とする特定乗客の高さＹをある程度高く見積もれる場合は、その高さＹに応じて特定乗客不定領域２６３Ａを求めることで、特定乗客不定領域２６３Ａを過剰に大きく見積もることを防げる。

（４）その他の実施の形態
第２の実施の形態において、特に遮蔽されやすい場所であるドアの付近かどうかといった局所性を加味してＳＰ２１の処理を行ってもよい。特定乗客不定領域２６３がドア２５８の付近に存在する場合のみ、特定乗客へ配慮をすることで、かご５１の運行効率をできるだけ維持する制御が可能となる。

また、第３の実施の形態において、特定乗客と一般乗客の区分に局所性等の詳細な属性を加味してもよい。例えば、ドア付近の、平均的な大人の身長より低い人を特定乗客としてもよく、特定乗客不定領域２６３Ａを求める時の特定乗客候補領域１６２Ａの床面５５上の位置（Ｘ、Ｚ）をドア付近の局所とし、高さＹを平均的な大人の身長としてもよい。

また、第１、第２及び第３の実施の形態においては、距離画像センサ５２がかご５１内に備え付けられた場合を説明しているが、本発明はこれに限らず、所定領域内を撮像領域としていればよく、例えばエレベータホールのかご前面のドア付近に距離画像センサ５２を設置し、エレベータホール内の画像を取得して、かご５１の運行やかご５１内の装置等を制御してもよい。

また、第１及び第２の実施の形態は同時に実施することができる。特定乗客認識装置４が特定乗客を認識した場合又は特定乗客認識装置４Ａが特定乗客認識困難と判定した場合、特定乗客がかご５１内にいる場合の制御を制御装置５又は制御装置５Ａが行う。または、特定乗客への配慮の仕方に段階を設けてもよい。例えば、確実に特定乗客がいる場合である前者においては、ドア５８の開閉速度を遅くすると共に、特定乗客への配慮を促すアナウンスをスピーカ等で出力し、後者の場合はドア５８の開閉速度を遅くするのみとする。上述のように同様に特定乗客認識装置４Ａが特定乗客認識困難と判定した場合、特定乗客がかご５１内にいる場合の制御に準じて、制御装置５又は制御装置５Ａがドア５８やかご５１を制御する。第１及び第３の実施の形態も同時に実施することができる。

また、第１の実施の形態においては、距離画像１５１から直上画像２５１を直上変換により求めず、距離画像１５１の各画素において、対応点５０のＸＹＺ座標を随時参照してもよい。有効領域抽出装置３において一般乗客の頭部１４１等の位置から、距離画像１５１中における一般乗客の頭部１４１等の領域を求めれば、有効領域２８１を抽出することができ、有効領域２８１に含まれる各画素の対応点５０のＸＹＺ座標から、有効領域２８１の面積や高さ等の特徴を抽出することができる。第２及び第３の実施の形態に関しても同様である。

また、第１、第２及び第３の実施の形態においては、特定乗客として車椅子を使用している人を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限らず、例えば、車椅子自体、ショッピングカート等の大きいカートを押している人やカート自体、乳母車に乗っている子供や乳母車を押している人や乳母車自体、及び子供を特定乗客としてもよい。特定乗客認識装置４及び４Ａは特定乗客の種類に応じて有効領域２８１の面積や高さ等の閾値を設定することができ、制御装置５及び５Ａは特定乗客の種類に応じた制御ができる。なお、特定乗客の判定の条件として、面積や高さ等以外の条件を用いてもよく、例えば子供を検出する場合は、有効領域２８１又は距離画像１５１中の有効領域２８１に対応する領域に、頭部が検出されることを条件としてもよい。

図１６に示すとおり、占有領域２７１、２７２及び２７３の求め方として、一般乗客１３１、１３２及び１３３と特定乗客１６１の高さに差があることを利用する方法もある。平均的な車椅子の座面の高さと平均的な体格の大人の座高を加算し、特定乗客１６１の地上高とし、図１５に示すように、距離画像１５１中において、対応点５０の位置（Ｘ、Ｙ、Ｚ）の内、Ｘの値とＺの値が床面５５の範囲内であり、特定乗客１６１の地上高よりＹの値が高い画素からなる領域を一般乗客領域１９１、１９２及び１９３として抽出する。特定乗客１６１の地上高は、一般乗客１３１、１３２及び１３３のへそ近辺であり、一般乗客領域１９１、１９２、及び１９３には、頭や肩や胸といった上半身の主要な部分が含まれる。このため、一般乗客領域１９１、１９２、及び１９３を直上変換すると、占有領域２７１、２７２及び２７３とほぼ等しい領域を求めることができる。

認識対象とする特定乗客の色や形状やテクスチャ等に特性があり、その特性が距離画像中において一般乗客の主要部と重複しない場合には、その特性に応じて一般乗客領域を求めてもよい。例えば、赤いショッピングカートを使用している人が特定乗客である場合、色は赤で形状は四角でテクスチャは網目模様であり、上述の条件を満たす。なお、色に関しては、距離画像以外にカラー画像が取得できる場合の処理とする。

本発明は、エレベータのかご内以外にも、狭小なエリア内において、大人と車椅子を使用している人等が混在した場合に車椅子を使用している人等を検出する用途に用いることができる。

１……距離画像取得装置
２……一般乗客検出装置
３……有効領域抽出装置
４……特定乗客認識装置
５……制御装置

Claims (11)

1. 所定領域内の対象を認識して、エレベータを制御するエレベータ装置であって、
   前記所定領域を撮像する画像センサと、
   前記画像センサから取得した画像に基づいて、前記対象の３次元データを取得する画像処理装置と、
   前記画像処理装置の画像処理の結果に基づいて、前記エレベータを制御する制御装置と、
   を備え、
   前記画像処理装置は、
   前記画像センサの撮像領域から前記対象を複数抽出し、
   複数の前記対象のうち所定対象の特徴にしたがって、前記所定対象に基づく第１の領域を決定し、
   前記撮像領域から、前記第１の領域を除いた第２の領域を決定し、そして、
   前記第２の領域に基づいて、複数の前記対象のうちの目的対象を判別し、
   前記制御装置は、
   前記判別の結果に基づいて前記エレベータを制御する
   エレベータ装置。
2. 前記目的対象が、前記エレベータのかごの安全運行を強化すべき第１の乗員であり、
   前記所定対象が、前記第１の乗員ではない第２の乗員である、
   前記画像センサが、前記かご内を俯瞰するように設置されている、
   請求項１記載のエレベータ装置。
3. 前記画像処理装置は、
   前記画像センサが撮像した画像に基づく３次元データを、前記かごを重力方向に沿って見下ろす視方向の画像に変換し、
   当該変換後の画像に基づいて、前記第２の乗員の境界を前記第１の領域として決定し、
   前記変換後の画像から前記第１の領域を除いて前記第２の領域を決定し、そして、
   前記第１の乗員の特徴に基づいて、前記第２の領域内の当該第１の乗員を認識する、
   請求項２記載のエレベータ装置。
4. 前記画像処理装置は、
   前記第２の乗員の境界を代表点に基づいて設定することによって、
   前記変換後の画像において、前記第１の乗員の画像に前記第２の乗員の画像が重なっていても、当該第１の乗員を前記第２の乗員から区別できる、
   請求項３記載のエレベータ装置。
5. 前記画像処理装置は、
   前記画像センサの前記撮像領域から前記第２の乗員によって遮蔽される影領域を抽出し、
   当該影領域に前記第１の乗員が存在し得るか否かという点に基づいて、前記影領域を評価し、
   前記影領域に前記第１の乗員が存在し得ると判定すると、前記制御装置に、前記かごを前記第１の乗員が認識された場合に準じて制御させる、
   請求項２記載のエレベータ装置。
6. 前記画像処理装置は、
   前記撮像領域のうち前記影領域を除いた残領域を決定し、
   前記残領域に前記第１の乗員の画像が認識されず、そして、当該残領域のサイズが所定の閾値以上である場合には、前記影領域に前記第１の乗員が存在し得ると判定し、
   前記残領域に前記第１の乗員の画像が認識されず、そして、当該残領域のサイズが前記所定の閾値未満である場合には、前記影領域に前記第１の乗員が存在し得ないと判定する
   請求項５記載のエレベータ装置。
7. 前記第２の乗員は大人であり、前記代表点は頭の重心である
   請求項４に記載のエレベータ装置。
8. 前記目的対象は、車椅子を使用している人、車椅子、ショッピングカートを押している人、ショッピングカート、乳母車に乗っている子供、乳母車を押している人、乳母車、及び子供の少なくとも１つ以上である
   請求項１から６の何れか１項に記載のエレベータ装置。
9. 前記制御装置はドアの開閉速度、ドアの開放時間、スピーカによるアナウンス、画像表示、前記エレベータのかごの運行速度、及び前記かごの加減速度の少なくとも１つ以上を制御する
   請求項１から６の何れか１項に記載のエレベータ装置。
10. 前記画像処理装置は前記所定領域として前記エレベータのかご内あるいは前記かごの乗員が乗車直前に集まる領域のいずれかの１箇所以上から前記３次元データを取得する
    請求項１から６の何れか１項に記載のエレベータ装置。
11. 所定領域内の対象を認識して、エレベータを制御するエレベータ制御方法であって、
    エレベータ装置は、
    前記所定領域を撮像する画像センサと、
    前記画像センサから取得した画像に基づいて、前記対象の３次元データを取得する画像処理装置と、
    前記画像処理装置の画像処理の結果に基づいて、前記エレベータを制御する制御装置と、
    を備え、
    前記画像処理装置は、
    前記画像センサの撮像領域から前記対象を複数抽出し、
    複数の前記対象のうち所定対象の特徴にしたがって、前記所定対象に基づく第１の領域を決定し、
    前記撮像領域から、前記第１の領域を除いた第２の領域を決定し、そして、
    前記第２の領域に基づいて、複数の前記対象のうちの目的対象を判別し、
    前記制御装置は、
    前記判別の結果に基づいて前記エレベータを制御する
    エレベータ制御方法。