JP2018090351A - エレベータシステム - Google Patents

Abstract

【課題】カメラによって撮影された画像に歪みが生じたとしても、利用者検知精度の低下を防ぎ得るエレベータシステムを提供すること。【解決手段】実施形態に係るエレベータ制御システムは、乗りかごのドア近傍を含めて乗場を撮影可能な撮影手段と、撮影手段によって撮影された複数枚の画像の歪みを、メモリに予め記憶された座標変換テーブルに基づいて補正する歪み補正手段と、歪み補正手段によって補正された複数枚の画像の輝度をブロック単位で比較して、利用者の動きを検知する動き検知手段と、動き検知手段によって検知された動きありのブロックを抽出し、当該ブロックにおけるドアの中心からの座標位置を利用者の位置として推定する位置推定手段と、位置推定手段によって推定された利用者の位置を、乗りかごの動作制御に反映させる制御手段とを備える。【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、エレベータシステムに関する。

近年、エレベータの分野において、広角レンズを有したカメラによって撮影された画像を利用した利用者検知技術の開発が進められている。これによれば、センサを使用した利用者検知技術に比べて、利用者を高精度に検知することができるという利点を得ることができる。

特許第５２０１８２６号公報

一方で、画像の撮影には広角レンズを有したカメラが使用されるため、カメラによって撮影された画像には歪みが生じてしまう。この歪みに起因して、上記した利用者検知の精度が低下するという不都合がある。より詳しくは、撮影画像の歪みに起因して、通常であれば検知されるはずのない利用者が誤検知され、この誤った検知結果がエレベータの制御に反映されてしまうという不都合がある。

本発明が解決しようとする課題は、カメラによって撮影された画像に歪みが生じたとしても、利用者検知精度の低下を防ぎ得るエレベータシステムを提供することである。

実施形態に係るエレベータシステムは、乗りかごのドア近傍を含めて乗場を撮影可能な撮影手段と、前記撮影手段によって撮影された複数枚の画像の歪みを、メモリに予め記憶された座標変換テーブルに基づいて補正する歪み補正手段と、前記歪み補正手段によって補正された複数枚の画像の輝度をブロック単位で比較して、利用者の動きを検知する動き検知手段と、前記動き検知手段によって検知された動きありのブロックを抽出し、当該ブロックにおける前記ドアの中心からの座標位置を利用者の位置として推定する位置推定手段と、前記位置推定手段によって推定された利用者の位置を、前記乗りかごの動作制御に反映させる制御手段とを具備することを特徴とする。

図１は、一実施形態に係るエレベータシステムの概略構成例を示す図である。 図２は、同実施形態に係るエレベータシステムで実行される歪み補正処理を説明するための図である。 図３は、同実施形態に係るエレベータシステムで撮影された画像をブロック単位で区切った状態を示す図である。 図４は、同実施形態に係るエレベータシステムで設定される動き検知エリアの一例を示す図である。 図５は、同実施形態に係るエレベータシステムで撮影された画像（原画像）を示す図である。 図６は、図５に示す原画像に動き検知エリアが設定された場合を示す図である。 図７は、戸袋付近に利用者がいる場合であって、歪みのない撮影画像に動き検知エリアが設定された場合を示す図である。 図８は、図７と同じ位置に利用者がいる場合であって、歪みのある撮影画像に動き検知エリアが設定された場合を示す図である。 図９は、同実施形態に係るエレベータシステムで実行される初期化処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１０は、同実施形態に係るエレベータシステムの動作の一例であって、かごドア全閉時の動作の一例を示すフローチャートである。 図１１は、同実施形態に係るエレベータシステムで実行される動き検知処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１２は、同実施形態に係るエレベータシステムで実行される位置推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１３は、同実施形態に係るエレベータシステムの動作の一例であって、かごドア全開時の動作の一例を示すフローチャートである。 図１４は、同実施形態に係るエレベータシステムで実行される乗車意思推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１５は、歪み補正前後で画像のサイズを同一にした場合の歪み補正前後の画像をそれぞれ示す図である。 図１６は、同実施形態に係るエレベータシステムで実行される別の歪み補正処理を説明するための図である。 図１７は、同実施形態に係るエレベータシステムで実行される別の歪み補正処理により生成される画像の一例を示す図である。

以下、図面を参照して実施形態を説明する。
図１は、一実施形態に係るエレベータシステムの概略構成例を示す。なお、ここでは、１台の乗りかごを例にして説明するが、複数台の乗りかごでも同様の構成である。

図１に示すエレベータシステムにおいては、乗りかご１１の出入口上部にカメラ１２が設置されている。具体的には、カメラ１２は、乗りかご１１の出入口上部を覆う幕板１１ａの中にレンズ部分を乗場１５側に向けて設置されている。カメラ１２は、小型の監視用カメラであり、広角レンズ（具体的には、画角が６０°〜１３０°である広角レンズ）を有し、１秒間に数コマ（例えば３０コマ／秒）の画像を連続的に撮影可能である。

カメラ１２は、乗りかご１１の移動速度が所定値未満のときに起動する。具体的には、カメラ１２は、乗りかご１１が所定階（例えば乗場呼び登録階又はかご呼び登録階）に停車するために減速を開始し、移動速度が所定値未満になると起動し、撮影を開始する。つまり、カメラ１２による撮影は、乗りかご１１が所定階に停車するために減速を開始し移動速度が所定値未満になってから、乗りかご１１が所定階に停車している間も含めて、乗りかご１１が所定階から別の階に向かうために加速を開始し移動速度が所定値以上になるまで、継続して行われる。

カメラ１２の撮影範囲はＬ１＋Ｌ２に設定されている（Ｌ１≫Ｌ２）。Ｌ１は乗場１５側の撮影範囲であり、かごドア１３から乗場１５に向けて例えば３ｍである。Ｌ１は乗りかご１１側の撮影範囲であり、かごドア１３からかご背面に向けて例えば５０ｃｍである。なお、Ｌ１，Ｌ２は奥行き方向の範囲であり、幅方向（奥行方向と直交する方向）の範囲については、少なくともかごドア１３の幅（ドア間口）よりも大きいものとする。

各階の乗場１５において、乗りかご１１の到着口には乗場ドア１４が開閉自在に設置されている。乗場ドア１４は、乗りかご１１の到着時にかごドア１３に係合して開閉動作する。なお、動力源（ドアモータ）は乗りかご１１側にあり、乗場ドア１４はかごドア１３に追従して開閉するだけである。以下の説明においては、かごドア１３が戸開しているときには乗場ドア１４も戸開しており、かごドア１３が戸閉しているときには乗場ドア１４も戸閉しているものとする。

乗りかご１１内には、利用者に対して各種メッセージをアナウンス（通知）するためのスピーカ１６が設置されている。さらに、乗りかご１１内には、行先階釦や戸開閉釦などを備える図示せぬかご操作盤が設置されている。

カメラ１２によって連続的に撮影された各画像（映像）は、画像解析装置２０内の画像前処理装置２１によって前処理が施された後に、画像解析装置２０内の画像処理装置２２によってリアルタイムに解析処理される。なお、図１では便宜的に、画像解析装置２０を乗りかご１１から取り出して示しているが、実際には画像解析装置２０はカメラ１２と共に幕板１１ａの中に収納されている。

画像前処理装置２０は、解像度低下処理部２３、記憶部２４及び歪み補正処理部２５を備えている。解像度低下処理部２３は、カメラ１２によって撮影された各画像（撮影画像）の解像度を低下させ、低解像度の画像を生成する。生成された低解像度の画像は、歪み補正処理部２５に送られる。なお、撮影画像の解像度を低下させる方法としては、例えば、撮影画像を構成する画素を間引く方法がある。しかしながら、撮影画像の解像度を低下させる方法はこれに限定されず、撮影画像の解像度は公知の任意の方法で低下させても良い。

このように画像の解像度を低下させることで、画像サイズ（画像の容量）を小さくすることができ、画像処理装置２２での解析処理を高速（リアルタイム）に実行することができる。

記憶部２４は、歪み補正処理部２５によって参照される座標変換テーブルを記憶している。撮影画像における各画素の位置は、Ｘ座標（左右方向、換言すると、かごドア１３と水平の方向の座標）とＹ座標（上下方向、換言すると、かごドア１３と垂直の方向の座標）とにより、Ｐ（ｘ，ｙ）と表すことができる。座標変換テーブルは、各画素毎に、補正前の座標Ｐ（ｘ，ｙ）と、補正後の座標Ｐ（ｘ’，ｙ’）との対応関係を示す。座標変換テーブルは、後述する初期化処理時に作成され、記憶部２４に記憶される。

歪み補正処理部２５は、記憶部２４に記憶された座標変換テーブルを参照して、撮影画像の歪みを補正する処理を実行する。より詳しくは、歪み補正処理部２５は、記憶部２４に記憶された座標変換テーブルを参照して、図２に示すように、各画素毎に、座標Ｐ（ｘ，ｙ）を、座標変換テーブル上で対応づけられた座標Ｐ（ｘ’，ｙ’）に置き換える処理を実行する。なお、補正後の撮影画像（前処理が施された画像）は、画像処理装置２２に送られる。

なお、本実施形態では、撮影画像の歪みを補正する方法として、初期化処理時に作成された座標変換テーブルを参照して各画素の座標を置き換える方法について説明したが、これに限定されず、撮影画像の歪みを補正する方法としては、公知の任意の方法が用いられても良い。

画像処理装置２２は、記憶部２６及び利用者検知部２７を備えている。記憶部２６は、画像前処理装置２１から送られてくる前処理が施された画像（具体的には、低解像度かつ歪みが補正された画像）を逐次記憶すると共に、利用者検知部２７の処理に必要なデータを一時的に記憶しておくためのバッファエリアを有する。

利用者検知部２７は、記憶部２６内のバッファエリアに記憶された前処理が施された画像の中でかごドア１３に最も近い人・物の動きに着目して利用者の有無を検知する。この利用者検知部２７を機能的に分けると、動き検知部２７ａ、位置推定部２７ｂ及び乗車意思推定部２７ｃに分けることができる。

動き検知部２７ａは、図３に示すように、前処理が施された画像を一辺Ｗ_{ｂｌｏｃｋ}のブロックに区切り、当該画像の輝度をブロック単位で比較し、予め設定された値以上の輝度差を有した動きありのブロックを検出して、人・物の動きを検知する。ここで言う「人・物の動き」とは、人物や車椅子などの移動体の動きのことである。

なお、図３の例では、ブロックの縦横の長さは同じであるが、縦と横の長さは異なっていても良い。また、画像上部程、縦（Ｙ方向）の長さを短くするなど、画像全域にわたってブロックを不均一な大きさにしても良い。

また、本実施形態においては、画像の輝度に着目して人・物の動きを検知するが、人・物の動きを検知する方法はこれに限定されず、例えば、画像の明度や彩度を用いて、人・物の動きが検知されても良い。

位置推定部２７ｂは、動き検知部２７ａによって検出された動きありのブロックの中からかごドア１３に最も近いブロックを抽出し、当該ブロックにおけるかごドア１３の中心（ドア間口の中心）からの座標位置を利用者の位置（足元位置）として推定する。乗車意思推定部２７ｃは、位置推定部２７ｂによって推定された位置の時系列変化に基づいて利用者の乗車意思の有無を推定する。

エレベータ制御装置３０は、乗りかご１１の運転状態（かご位置、運転方向、走行速度、戸開閉状態など）や、乗場呼び・かご呼びの発生状況に基づいて、エレベータ全体の制御を行う。

かご制御装置４０は戸開閉制御部４１を備えており、戸開閉制御部４１は、エレベータ制御装置３０からの指示にしたがって、乗りかご１１が乗場１５に到着したときのかごドア１３の戸開閉を制御する。また、かご制御装置４０は、エレベータ制御装置３０からの指示にしたがって、乗りかご１１内に設置された図示せぬかご操作盤の表示制御やスピーカ１６の制御などを行う。

ここで、図４を参照して、利用者検知部２７において利用者の動きを検知するために設定される動き検知エリアについて説明する。
動き検知エリアは、撮影画像から利用者の動きを検知するために、ブロック毎に設定されるエリアである。具体的には、図４に示すように、撮影画像上には、位置推定エリアＥ１、乗車意思推定エリアＥ２及び引き込まれ検知エリアＥ３が、動き検知エリアとして設定される。なお、ここでは、動き検知エリアとして、上記エリアＥ１〜Ｅ３が設定される場合を想定するが、これに限定されず、さらに別のエリアが動き検知エリアとして設定されても良い。

位置推定エリアＥ１は、乗場１５からかごドア１３に向かってくる利用者の身体の一部の位置、例えば、利用者の足元位置を推定するエリアである。この位置推定エリアＥ１は、かごドア１３の中心から乗場方向に向かってＬ３の距離を有し、例えば２ｍに設定されている（Ｌ３≦乗場側の撮影範囲Ｌ１）。また、位置推定エリアＥ１の横幅Ｗ１は、かごドア１３の横幅Ｗ０以上の距離に設定される。

乗車意思推定エリアＥ２は、位置推定エリアＥ１で検知された利用者に乗車意思があるか否かを推定するエリアである。この乗車意思推定エリアＥ２は、かごドア１３の中心から乗場方向に向かってＬ４の距離を有し、例えば１ｍに設定されている（Ｌ４≦Ｌ３）。乗車意思推定エリアＥ２の横幅Ｗ２は、かごドア１３の横幅Ｗ０とほぼ同じ距離に設定される。なお、乗車意思推定エリアＥ２は、上記した位置推定エリアＥ１に含まれ、利用者の足元位置を推定するエリアでもある。すなわち、乗車意思推定エリアＥ２では、利用者の足元位置を推定すると共に当該利用者の乗車意思を推定する。

引き込まれ検知エリアＥ３は、乗りかご１１内においてかごドア１３付近にいる利用者であって、手や腕が戸袋に引き込まれる可能性のある利用者を検知するエリアである。この引き込まれ検知エリアＥ３は、かご側の敷居溝（かご側シル）に沿うように設定され、かごドア１３の中心からかご背面方向に向かってＬ５の距離を有し、例えば１０ｃｍに設定されている。また、引き込まれ検知エリアＥ３の横幅Ｗ３は、かごドア１３の横幅Ｗ０とほぼ同じ距離に設定される。

次に、撮影画像に生じる歪みについて説明する。
本実施形態においては、上記したように少なくともかごドア１３の横幅Ｗ０よりも広い範囲を撮影する必要があるので、カメラ１２は広角レンズを有したカメラである方が好ましい。しかしながら、広角レンズの特性上、カメラ１２によって撮影された画像は、周縁部が大きく歪んでしまう。この様子を図５に示す。

図５は、カメラ１２によって撮影された原画像を示す。なお、ここでは、かごドア１３が図中右側から図中左側への一方向に開くスライド式のドアであり、カメラ１２が図中右側の幕板１１ａ内に設置されている場合を想定する。この場合、図５に示すように、周縁部に位置するかご側シル、特に、カメラ１２の設置位置である図中右側（戸当側）から離れた図中左側（戸袋側）部分が大きく反り返って、歪んでしまっている。

これによれば、次のような不都合が生じ得る。
図６は、図５に示す原画像に上記した動き検知エリア（引き込まれ検知エリアＥ３）が設定された場合を示す。動き検知エリアは、上記したようにブロック毎に設定される。つまり、動き検知エリアは、撮影画像上において常に同じ位置に設定される。このため、図５に示す撮影画像のように画像に歪みが生じている場合、図６に示すように、引き込まれ検知エリアＥ３を好適な位置、すなわち、かご側シルに沿うように設定することができないという不都合が生じてしまう。この不都合によれば、さらに次のような不都合が生じ得る。

図７及び図８は、同じ位置にいる利用者を撮影した画像であって、図７は撮影画像に歪みが生じていない場合、図８は撮影画像に歪みが生じている場合を示す。図７に示すように、歪みが生じていない画像においては、引き込まれ検知エリアＥ３は、かご側シルに沿うように設定されるので、位置Ｐ１にいる利用者は、引き込まれ検知エリアＥ３により戸袋に手や腕が引き込まれる可能性のある利用者として検知されない。一方、図８に示すように、歪みが生じている画像においては、引き込まれ検知エリアＥ３は、かご側シルに沿うように設定することができないので、位置Ｐ１にいる利用者は、図７と同じ位置にいるにも関わらず、引き込まれ検知エリアＥ３により戸袋に手や腕が引き込まれる可能性のある利用者として検知されてしまう。つまり、画像の歪みに起因した誤検知が生じてしまう。

このため、本実施形態においては、画像前処理装置２１内の歪み補正処理部２５によって撮影画像の歪みを補正する構成としている。以下では、まず、図９のフローチャートを参照して、画像解析装置２０がカメラ１２と共に設置された際に実行される初期化処理について説明し、その後、図１０のフローチャートを参照して、本実施形態に係るエレベータシステムの動作の一例について説明する。

図９は、画像解析装置２０がカメラ１２と共に設置された際に実行される初期化処理の手順の一例を示すフローチャートである。
まず、画像解析装置２０は、動き検知エリア、具体的には、位置推定エリアＥ１、乗車意思推定エリアＥ２及び引き込まれ検知エリアＥ３をブロック毎に設定する（ステップＳ１）。

続いて、画像解析装置２０は、歪み補正処理が有効になっているか否かを確認する（ステップＳ２）。なお、歪み補正処理の有効／無効は、ユーザ（管理者）が適宜選択可能であるものとする。

歪み補正処理が有効になっていない、つまり、無効になっている場合（ステップＳ２のＮＯ）、画像解析装置２０において歪み補正処理は実行されないため、初期化処理を終了させる。一方、歪み補正処理が有効になっている場合（ステップＳ２のＹＥＳ）、画像解析装置２０は、歪み補正処理時に参照する座標変換テーブルを作成し（ステップＳ３）、これを記憶部２４に記憶し（ステップＳ４）、初期化処理を終了させる。

なお、ここでは、画像解析装置２０は、動き検知エリアを先に設定してから、歪み補正の要否の判断と座標変換テーブルの作成及び記憶とを実行するとしたが、処理の順序はこれに限定されず、画像解析装置２０は、歪み補正の要否の判断と座標変換テーブルの作成及び記憶とを実行してから、動き検知エリアを設定するとしても良い。

図１０は、本実施形態に係るエレベータシステムの動作の一例を示すフローチャートである。なお、ここでは、かごドア１３が全閉状態のときのエレベータシステムの動作について説明する。

乗りかご１１の移動速度が所定未満になると（ステップＳ１１のＹＥＳ）、カメラ１２は起動し、撮影を開始する。一方、乗りかご１１の移動速度が所定値以上の場合（ステップＳ１１のＮＯ）、カメラ１２は、省エネの観点から起動せずに、スリープ状態を維持したまま、再度ステップＳ１１の処理を実行する。

カメラ１２が起動し、撮影が開始されると、画像解析装置２０は、カメラ１２によって撮影された画像を時系列で取得する（ステップＳ１２）。続いて、画像解析装置２０は、取得された撮影画像の最大輝度値と最小輝度値との差分が所定値以上であるか否かに基づいて、当該撮影画像が正常であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。

取得された撮影画像の最大輝度値と最小輝度値との差分が所定値未満であり、当該撮影画像が正常でないと判定された場合（ステップＳ１３のＮＯ）、当該撮影画像は、後述する利用者検知処理には使用されず、画像解析装置２０は次の撮影画像を取得するために、再度ステップＳ１２の処理を実行する。

一方、取得された撮影画像の最大輝度値と最小輝度値との差分が所定値以上であり、当該撮影画像が正常であると判定された場合（ステップＳ１３のＹＥＳ）、画像解析装置２０を構成する画像前処理装置２１内の解像度低下処理部２３は、当該撮影画像の解像度を低下させ、低解像度の撮影画像を生成する（ステップＳ１４）。なお、生成された低解像度の撮影画像は、画像前処理装置２１内の歪み補正処理部２５に逐次送られる。

次に、歪み補正処理部２５は、解像度低下処理部２３から送られてくる低解像度の撮影画像の入力を受け付けると、歪み補正処理が有効になっているか否かを確認する（ステップＳ１５）。歪み補正処理が有効になっていない、つまり、無効になっている場合（ステップＳ１５のＮＯ）、歪み補正処理部２５は、歪み補正処理を実行せずに、ステップＳ１４において前処理が施された撮影画像をそのまま画像処理装置２２に逐次送り、後述するステップＳ１７の処理に進む。

一方で、歪み補正処理が有効になっている場合（ステップＳ１５のＹＥＳ）、歪み補正処理部２５は、記憶部２４に記憶された座標変換テーブルを参照して、入力を受け付けた低解像度の撮影画像の歪みを補正し、歪みが補正された撮影画像を生成する。具体的には、歪み補正処理部２５は、当該撮影画像の各画素毎に、座標Ｐ（ｘ，ｙ）を座標変換テーブル上で対応づけられた座標Ｐ（ｘ’，ｙ’）に置き換えて、当該撮影画像の歪みを補正する（ステップＳ１６）。なお、ステップＳ１４〜Ｓ１６において、前処理が施された撮影画像は、画像処理装置２２に逐次送られる。

画像処理装置２２は、画像前処理装置２１から送られてくる前処理が施された撮影画像の入力を受け付けると、当該撮影画像を記憶部２６に逐次記憶しながら、利用者検知処理をリアルタイムで実行する（ステップＳ１７）。

利用者検知処理は、画像処理装置２２内の利用者検知部２７によって実行され、かごドア１３が全閉状態時の利用者検知処理は、動き検知処理（ステップＳ１７ａ）と、位置推定処理（ステップＳ１７ｂ）とによって構成される。

以下では、図１１のフローチャートを参照して動き検知処理について説明し、図１２のフローチャートを参照して位置推定処理について説明する。
（ａ）動き検知処理
図１１は、上記したステップＳ１７ａの動き検知処理の手順の一例を示すフローチャートである。この動き検知処理は、利用者検知部２７の構成要素の１つである動き検知部２７ａで実行される。ここでは、人・物の動きを検知するために、画像の輝度が利用される場合を想定して説明する。

動き検知部２７ａは、記憶部２６に記憶された前処理後の撮影画像を１枚ずつ読み出し、各撮影画像を格子状に区切り、これにより得られるブロック毎の平均輝度値を算出する（ステップＡ１）。その際、動き検知部２７ａは、初期値として、時系列的に最初の画像から算出されたブロック毎の平均輝度値を記憶部２６内の図示せぬバッファエリアに記憶しておく（ステップＡ２）。

２枚目以降の画像が読み出されると、動き検知部２７ａは、現在の画像のブロック毎の平均輝度値と、バッファエリアに記憶された１つ前の画像のブロック毎の平均輝度値とを比較する（ステップＡ３）。その結果、現在の画像の中で所定値以上の輝度差を有するブロックが存在した場合には、動き検知部２７ａは、当該ブロックを動きありのブロックとして判定する（ステップＡ４）。

現在の画像に対する動きの有無を判定すると、動き検知部２７ａは、当該画像のブロック毎の平均輝度値を次の画像との比較用として上記バッファエリアに記憶する（ステップＡ５）。

以降同様にして、動き検知部２７ａは、記憶部２６に記憶された前処理後の撮影画像の輝度値を時系列順にブロック単位で比較しながら動きの有無を判定することを繰り返す。

（ｂ）位置推定処理
図１２は、上記したステップＳ１７ｂの位置推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。この位置推定処理は、利用者検知部２７の構成要素の１つである位置推定部２７ｂで実行される。

位置推定部２７ｂは、動き検知部２７ａの検知結果に基づいて現在の画像の中で動きありのブロックをチェックする（ステップＢ１）。その結果、動き検知エリア（引き込まれ検知エリアＥ３）に動きありのブロックが存在した場合、位置推定部２７ｂは、その動きありのブロックのうち、かごドア１３に最も近いブロックを抽出する（ステップＢ２）。

その後、位置推定部２７ｂは、かごドア１３に最も近い動きありのブロックのＹ座標（かごドア１３の中心からかご背面方向のＹ座標）を利用者の位置のデータとして求め、記憶部２６内の図示せぬバッファエリアに記憶する（ステップＢ３）。

以降同様にして、位置推定部２７ｂは、各画像毎にかごドア１３に最も近い動きありのブロックのＹ座標を利用者の位置のデータとして求め、上記バッファエリアに記憶していく。なお、利用者の位置を示すデータは、エレベータ制御装置３０に送られる。

再び、図１０の説明に戻る。エレベータ制御装置３０は、画像解析装置２０から利用者の位置を示すデータが送られてきたか否かを確認する（ステップＳ１８）。なお、利用者の位置を示すデータが画像解析装置２０から送られてきていない、つまり、当該データの入力がない場合（ステップＳ１８のＮＯ）、後述するステップＳ２０の処理に進む。

一方、利用者の位置を示すデータが画像解析装置２０から送られてきた、つまり、当該データの入力がある場合（ステップＳ１８のＹＥＳ）、エレベータ制御装置３０は、乗りかご１１内の利用者に対して注意喚起を行うよう指示する注意喚起指示信号をかご制御装置４０に出力すると共に、かごドア１３を低速戸開するよう指示する低速戸開指示信号を図示せぬメモリに登録する。かご制御装置４０は、エレベータ制御装置３０からの注意喚起指示信号の入力を受け付けると、当該注意喚起指示信号にしたがって、かごドア１３から離れることを促すメッセージや警告音などを、スピーカ１６から出力し、注意喚起を行う（ステップＳ１９）。

続いて、エレベータ制御装置３０は、所定階に着床したことを示す着床信号の有無に基づいて、乗りかご１１が所定階に到着したか否かを判定する（ステップＳ２０）。なお、乗りかご１１が所定階に到着していない、つまり、走行中であると判定された場合（ステップＳ２０のＮＯ）、上記したステップＳ１２の処理に戻り、再度同様な処理を実行する。

一方、乗りかご１１が所定階に到着したと判定された場合（ステップＳ２０のＹＥＳ）、エレベータ制御装置３０は、図示せぬメモリに低速戸開指示信号が登録されているか否かを確認する（ステップＳ２１）。

図示せぬメモリに低速戸開指示信号が登録されている場合（ステップＳ２１のＹＥＳ）、エレベータ制御装置３０は、当該低速戸開指示信号をかご制御装置４０に出力する。かご制御装置４０内の戸開閉制御部４１は、エレベータ制御装置３０からの低速戸開指示信号にしたがって、かごドア１３を通常速度よりも遅い低速で戸開し（ステップＳ２２）、ここでの処理を終了させる。

一方、図示せぬメモリに低速戸開指示信号が登録されていない場合（ステップＳ２１のＮＯ）、エレベータ制御装置３０は、かごドア１３を通常速度で戸開するよう指示する通常戸開指示信号をかご制御装置４０に出力する。かご制御装置４０内の戸開閉制御部４１は、エレベータ制御装置３０からの通常戸開指示信号にしたがって、かごドア１３を通常速度で戸開し（ステップＳ２３）、ここでの処理を終了させる。

次に、図１３のフローチャートを参照して、かごドア１３が全開状態のときのエレベータシステムの動作について説明する。
かごドア１３が全開になると（ステップＳ３１）、画像解析装置２０は、上記したステップＳ１２〜Ｓ１６の処理と同様な処理を実行する（ステップＳ３２〜Ｓ３６）。

その後、画像処理装置２２は、画像前処理装置２１から送られてくる前処理が施された撮影画像の入力を受け付けると、当該撮影画像を記憶部２６に逐次記憶しながら、利用者検知処理をリアルタイムで実行する（ステップＳ３７）。

かごドア１３が全開状態時の利用者検知処理は、動き検知処理（ステップＳ３７ａ）と、位置推定処理（ステップＳ３７ｂ）と、乗車意思推定処理（ステップＳ３７ｃ）とによって構成される。なお、動き検知処理及び位置推定処理については、既に説明したステップＳ１７ａ，Ｓ１７ｂと同様であるため、ここでは詳しい説明は省略する。但し、ステップＳ３７ｂでは、ステップＳ１７ｂにおいて説明した引き込まれ検知エリアＥ３を対象にした位置推定処理ではなく、位置推定エリアＥ１を対象にした位置推定処理が実行される。

ここで、図１４のフローチャートを参照して、乗車意思推定処理について説明する。
（ｃ）乗車意思推定処理
図１４は、上記したステップＳ３７ｃの乗車意思推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。この乗車意思推定は、利用者検知部２７の構成要素の１つである乗車意思推定部２７ｃで実行される。

乗車意思推定部２７ｃは、記憶部２６内のバッファエリアに記憶された各画像の利用者の位置のデータを平滑化する（ステップＣ１）。なお、平滑化の方法としては、例えば平均値フィルタやカルマンフィルタなどの一般的に知られている方法を用いるものとし、ここではその詳しい説明は省略する。

上記した位置データを平滑化したとき、変化量が所定値以上のデータが存在した場合（ステップＣ２のＹＥＳ）、乗車意思推定部２７ｃは、そのデータを外れ値として除外する（ステップＣ３）。なお、上記所定値は、利用者の標準的な歩行速度と撮影画像のフレームレートによって決められている。また、上記した位置データを平滑化する前に外れ値を見つけて除外しておいても良い。

続いて、乗車意思推定部２７ｃは、乗車意思推定エリアＥ２内の利用者の位置の変化を確認する（ステップＣ４）。その結果、乗車意思推定エリアＥ２内でかごドア１３に向かっている利用者の位置の変化を確認できた場合には（ステップＣ５のＹＥＳ）、乗車意思推定部２７ｃは、当該利用者に乗車意思ありと判断する（ステップＣ６）。

一方、乗車意思推定エリアＥ２内でかごドア１３に向かっている利用者の位置の変化を確認できなかった場合には（ステップＣ５のＮＯ）、乗車意思推定部２７ｃは、当該利用者に乗車意思なしと判断する（ステップＣ７）。例えば、乗りかご１１の正面を人物が横切った場合、当該人物はかごドア１３に向かっていないので、当該人物の位置は時間的に変化せず、このような場合には乗車意思なしと判断される。

このようにかごドア１３に最も近い動きありのブロックを利用者の位置とみなし、その位置のかごドア１３方向への時間的な変化を追跡することで利用者の乗車意思の有無を推定することができる。

再び、図１３の説明に戻る。乗車意思ありの利用者が検知されると（ステップＳ３８のＹＥＳ）、画像解析装置２０からエレベータ制御装置３０に対して利用者検知信号が出力される。エレベータ制御装置３０は、この利用者検知信号を受信することによりかごドア１３の戸閉動作を禁止して戸開状態を維持する（ステップＳ３９）。

詳しくは、かごドア１３が全開状態になると、エレベータ制御装置３０は戸開時間のカウント動作を開始し、所定の時間Ｔ（例えば１分）をカウントした時点で戸閉を行う。この間に乗車意思ありの利用者が検知され、利用者検知信号が送られてくると、エレベータ制御装置３０はカウント動作を停止してカウント値をクリアする。これにより、上記時間Ｔの間、かごドア１３の戸開状態が維持されることになる。

なお、この間に新たな乗車意思ありの利用者が検知されると、再度カウント値がクリアされ、上記時間Ｔの間、かごドア１３の戸開状態が維持されることになる。但し、上記時間Ｔの間に何度も利用者が来てしまうと、かごドア１３をいつまでも戸閉できない状況が続いてしまうので、許容時間Ｔｘ（例えば３分）を設けておき、この許容時間Ｔｘを経過した場合にかごドア１３を強制的に戸閉する方が好ましい。

上記時間Ｔのカウント動作が終了すると（ステップＳ４０のＹＥＳ）、エレベータ制御装置３０は、かご制御装置４０内の戸開閉制御部４１を介して、かごドア１３を戸閉し（ステップＳ４１）、ここでの処理を終了させる。

以上説明した一実施形態によれば、エレベータシステムは、撮影画像の歪みを補正可能な歪み補正処理部２５を備えているので、画像の歪みに起因した利用者検知精度の低下を防ぐことができる。具体的には、図７及び図８にて説明したような通常であれば検知されない利用者の動きの誤検知を防ぐことができる。

なお、本実施形態では、歪みを補正する前の撮影画像と、歪みを補正した後の撮影画像とのサイズを同一にして、歪み補正処理を実行するとしたが、この場合、次のような不都合が生じ得る。

図１５は、歪み補正前後で画像のサイズを同一にした場合に生じる不都合を説明するための図であり、図１５（ａ）は歪みを補正する前の撮影画像を示し、図１５（ｂ）は歪みを補正した後の撮影画像を示す。図１５（ｂ）に示すように、歪みを補正した後の撮影画像においては、歪みを補正した影響で、図１５（ａ）に示す歪みを補正する前の撮影画像には映っていた端部（補正前の撮影画像の周縁部）が一部消えてしまっている（欠落してしまっている）。このため、歪みを補正した後の撮影画像において消えてしまった場所に利用者がいたとしても、当該利用者の動きを検知することができないという不都合が生じる。

この不都合を解消するために、歪み補正処理部２５は、図１６に示すように、歪みを補正した後の撮影画像を歪みを補正する前の撮影画像に比べて縮小する処理を実行する。具体的には、歪み補正処理部２５は、歪みを補正する前の撮影画像の０．８５倍のサイズに縮小して、歪みを補正した撮影画像を生成する。このとき、歪み補正処理部２５は、動き検知エリアもあわせて縮小する。これによれば、図１７に示すように、歪みを補正した後の撮影画像においても端部が消える（欠落する）ことがないため、上記した不都合を解消することができる。特に、エレベータは、戸袋側にかご操作盤が設置されることが多く、かご操作盤付近には利用者がいる可能性が高いため、上記した画像の欠落を防ぐことで、戸袋への手や腕の引き込まれをより高精度に防ぐことができるようになる。

なお、歪み補正処理時に撮影画像のサイズ変更を行う場合、画像解析装置２０は、初期化処理時に、歪みを補正した後の撮影画像のサイズが元のサイズの０．８５倍になるよう考慮した上で、座標変換テーブルを作成する。またこのときに、動き検知エリアのサイズ変更も同様にして行う。なお、ここでは、撮影画像の縮小倍率を０．８５倍として説明したが、これに限定されず、縮小倍率は適宜変更可能であるものとする。

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１１…乗りかご、１１ａ…幕板、１２…カメラ、１３…かごドア、１４…乗場ドア、１５…乗場、１６…スピーカ、２０…画像解析装置、２１…画像前処理装置、２２…画像処理装置、２３…解像度低下処理部、２４…記憶部、２５…歪み補正処理部、２６…記憶部、２７…利用者検知部、２７ａ…動き検知部、２７ｂ…位置推定部、２７ｃ…乗車意思推定部、３０…エレベータ制御装置、４０…かご制御装置、４１…戸開閉制御部。

実施形態に係るエレベータシステムは、乗りかごのドア近傍を含めて乗場を撮影可能な撮影手段と、前記撮影手段によって撮影された複数枚の画像の歪みを補正するための座標変換テーブルを記憶する記憶手段と、利用者の動きを検知するための検知エリアをブロック毎に設定する設定手段と、前記撮影手段によって撮影された複数枚の画像の歪みを、前記記憶手段に記憶された座標変換テーブルに基づいて補正する歪み補正手段と、前記歪み補正手段によって補正された複数枚の画像の輝度をブロック単位で比較して、利用者の動きを検知する動き検知手段と、前記動き検知手段によって検知された動きありのブロックを抽出し、当該ブロックにおける前記ドアの中心からの座標位置を利用者の位置として推定する位置推定手段と、前記位置推定手段によって推定された利用者の位置を、前記乗りかごの動作制御に反映させる制御手段とを具備し、前記座標変換テーブルは、歪み補正後の画像の大きさが、所定倍率にしたがって、歪み補正前の画像の大きさより縮小されるように作成され、前記歪み補正手段は、前記座標変換テーブルに基づいて前記複数枚の画像の歪みを補正すると共に、前記設定手段により設定された検知エリアを前記所定倍率にしたがって縮小することを特徴とする。

Claims (4)

1. 乗りかごのドア近傍を含めて乗場を撮影可能な撮影手段と、
   前記撮影手段によって撮影された複数枚の画像の歪みを、メモリに予め記憶された座標変換テーブルに基づいて補正する歪み補正手段と、
   前記歪み補正手段によって補正された複数枚の画像の輝度をブロック単位で比較して、利用者の動きを検知する動き検知手段と、
   前記動き検知手段によって検知された動きありのブロックを抽出し、当該ブロックにおける前記ドアの中心からの座標位置を利用者の位置として推定する位置推定手段と、
   前記位置推定手段によって推定された利用者の位置を、前記乗りかごの動作制御に反映させる制御手段と
   を具備することを特徴とするエレベータシステム。
2. 前記歪み補正手段は、
   補正後の画像のサイズが補正前の画像のサイズより小さくなるようにして、前記撮影手段によって撮影された複数枚の画像の歪みを補正することを特徴とする請求項１に記載のエレベータシステム。
3. 前記制御手段は、
   前記位置推定手段によって推定された利用者の位置が、前記利用者の身体の一部が前記ドアに引き込まれる可能性のあるエリア内に含まれる場合、当該利用者に対して注意喚起を行うと共に、前記ドアを通常よりも低速で戸開することを特徴とする請求項１に記載のエレベータシステム。
4. 前記位置推定手段によって推定された利用者の位置の時系列変化に基づいて、当該利用者の乗車意思の有無を推定する乗車意思推定手段をさらに具備し、
   前記制御手段は、
   前記乗車意思推定手段の推定結果に基づいて前記ドアの開閉動作を制御することを特徴とする請求項１に記載のエレベータシステム。

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