JP2018162117A - エレベータの乗車検知システム - Google Patents

Abstract

【課題】カメラを用いて利用者を検知する場合における検知エリアの設定を簡便化し、作業員の負担を軽減して、利用者を正しく検知することのできるエレベータの乗車検知システムを提供する。【解決手段】本実施形態に係るエレベータシステムは、乗りかごが乗場に到着したときに、乗りかごのドア付近から乗場の方向に向けて所定の範囲を撮影可能な撮像手段と、撮像手段により撮影された画像に含まれる乗りかごと乗場との間のシルを検出し、検出したシルに基づいて画像上に検知エリアを設定する検知エリア設定手段と、撮像手段によって撮影された時系列的に連続した複数枚の画像を用いて、検知エリア内で人・物の動きに着目して利用者の有無を検知する利用者検知手段と、利用者検知手段の検知結果に基づいてドアの開閉動作を制御する制御手段とを具備する。【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、乗りかごに乗車する利用者を検知するエレベータの乗車検知システムに関する。

通常、エレベータの乗りかごが乗場に到着して戸開すると、所定時間経過後に戸閉して出発する。その際、エレベータの利用者は乗りかごがいつ戸閉するか分からないため、乗場から乗りかごに乗車するときに戸閉途中のドアにぶつかることがある。

このような乗車時における利用者とドアとの衝突を回避するため、乗りかごの上方に取り付けられたカメラなどにより利用者を検知し、ドアの開閉制御に反映させる。

特許第５２０１８２６号公報 特許第５７７２１５６号公報

乗りかごに取り付けられたカメラによる利用者の検知エリアは、エレベータごとに異なり、さらには階床ごとに異なる場合もある。したがって、最適な検知エリアを得るためには、事前に作業員がエレベータの仕様値及び階床ごとの乗場の仕様値を入力し、検知エリアを設定しておく必要がある。しかしながら、これらの仕様値を入手することが困難である場合、代わりに標準的な仕様値を設定するか、作業員が手動で決めた仕様値を設定する必要がある。このため、検知エリアの設定工数が増大し、検知性能が十分に得られないことがあった。

本発明が解決しようとする課題は、カメラを用いて利用者を検知する場合における検知エリアの設定を簡便化し、作業員の負担を軽減して、利用者を正しく検知することのできるエレベータの乗車検知システムを提供することである。

本実施形態に係るエレベータの乗車検知システムは、乗りかごが乗場に到着したときに、前記乗りかごのドア付近から前記乗場の方向に向けて所定の範囲を撮影可能な撮像手段と、前記撮像手段により撮影された画像に含まれる前記乗りかごと前記乗場との間のシルを検出し、検出した前記シルに基づいて前記画像上に検知エリアを設定する検知エリア設定手段と、前記撮像手段によって撮影された時系列的に連続した複数枚の画像を用いて、前記検知エリア内で人・物の動きに着目して利用者の有無を検知する利用者検知手段と、前記利用者検知手段の検知結果に基づいて前記ドアの開閉動作を制御する制御手段とを具備する。

図１は第１の実施形態に係るエレベータの乗車検知システムの構成を示す図である。 図２は第１の実施形態におけるカメラによって撮影された画像の一例を示す図である。 図３は第１の実施形態に係るエレベータの乗車検知システムの検知エリアの一例を示す図である。 図４は第１の実施形態における実空間での座標系を説明するための図である。 図５は第１の実施形態における検知エリア設定処理の流れを例示するフローチャートである。 図６は第１の実施形態における検知エリア設定部によるエッジ検出例を示す図である。 図７は第１の実施形態における検知エリア設定部によるシル領域の検出例を示す図である。 図８は第１の実施形態における検知エリア設定部による原点の検出例を示す図である。 図９は第１の実施形態における検知エリア設定部による三方枠の検出例を示す図である。 図１０は第１の実施形態における検知エリア設定部による三方枠の検出処理の例を示すフローチャートである。 図１１は第１の実施形態における検知エリア設定部による戸袋の前柱の検出例を示す図である。 図１２は第１の実施形態における検知エリア設定部による戸袋の前柱の検出処理の例を示すフローチャートである。 図１３は第１の実施形態に係るエレベータの乗車検知システムの全体の処理の流れを示すフローチャートである。 図１４は第２の実施形態における検知エリア設定処理の流れを例示するフローチャートである。 図１５は第２の実施形態における検知エリア設定部によるシル領域の検出例を示す図である。

以下、図面を参照しながら各実施形態について説明する。以下の説明において、略又は実質的に同一の機能及び構成要素については、同一符号を付し、必要に応じて説明を行う。

［第１の実施形態］
図１は、本実施形態に係るエレベータの乗車検知システム１の構成を示す図である。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。

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、乗りかご１１の出入口上部を覆う幕板１１ａの中にカメラ１２のレンズ部分を乗場１５側に向けて設置されている。カメラ１２は、例えば車載カメラなどの小型の監視用カメラであり、広角レンズを有し、１秒間に数コマ（例えば３０コマ／秒）の画像を連続撮影可能である。乗りかご１１が各階に到着して戸開したときに、乗場１５の状態を乗りかご１１内のかごドア１３付近の状態を含めて撮影する。

このときの撮影範囲は縦幅Ｌ１＋縦幅Ｌ２である（縦幅Ｌ１≫縦幅Ｌ２）。縦幅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程度であることが好ましい。縦幅Ｌ２はかご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程度であることが好ましい。なお、縦幅Ｌ１、縦幅Ｌ２は奥行き方向の範囲である。幅方向（奥行き方向と直交する方向）の撮影範囲は、少なくとも乗りかご１１の横幅より大きいものとする。

なお、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。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、かごドア１３を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を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。

カメラ１２によって撮影された各画像（映像）は、画像処理装置２０によってリアルタイムに解析処理される。なお、図１では、便宜的に画像処理装置２０を乗りかご１１から取り出して示しているが、実際には画像処理装置２０はカメラ１２と共に幕板１１ａの中に収納されている。

ここで、画像処理装置２０には、記憶部２１と利用者検知部２２が備えられている。記憶部２１は、カメラ１２によって撮影された画像を逐次保存すると共に、利用者検知部２２の処理に必要なデータを一時的に保持しておくためのバッファエリアを有する。利用者検知部２２は、カメラ１２によって撮影された時系列的に連続した複数枚の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乗車意思のある利用者の有無を検知する。

この利用者検知部２２を機能的に分けると、検知エリア設定部２２ａ、動き検知部２２ｂ、位置推定部２２ｃ、乗車意思推定部２２ｄで構成される。

検知エリア設定部２２ａは、カメラ１２によって撮影された画像に検知エリアを設定する。検知エリアの説明、及び、検知エリアの詳細な設定方法については、後述する。

動き検知部２２ｂは、例えば検知エリア内を一定の大きさのブロック単位に分割し、このブロック単位で各画像の輝度を比較して人・物の動きを検知する。ここで言う「人・物の動き」とは、乗場１５の人物や車椅子等の移動体の動きのことである。

位置推定部２２ｃは、動き検知部２２ｂによって画像毎に検知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、当該ブロックを利用者の足元位置として推定する。乗車意思推定部２２ｄは、位置推定部２２ｃによって推定された利用者の足元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判定する。

なお、これらの機能（検知エリア設定部２２ａ、動き検知部２２ｂ、位置推定部２２ｃ、乗車意思推定部２２ｄ）はカメラ１２に設けられていてもよいし、かご制御装置３０に設けられていてもよい。

かご制御装置３０は、図示せぬエレベータ制御装置に接続され、このエレベータ制御装置との間で乗場呼びやかご呼びなどの各種信号を送受信する。なお、「乗場呼び」とは、各階の乗場１５に設置された図示せぬ乗場呼び釦の操作により登録される呼びの信号のことであり、登録階と行先方向の情報を含む。「かご呼び」とは、乗りかご１１のかご室内に設けられた図示せぬ行先呼び釦の操作により登録される呼びの信号のことであり、行き先階の情報を含む。

また、かご制御装置３０は、戸開閉制御部３１を備える。戸開閉制御部３１は、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。詳しくは、戸開閉制御部３１は、乗りかご１１が乗場１５に到着したときにかごドア１３を戸開し、所定時間経過後に戸閉する。ただし、かごドア１３の戸開中に画像処理装置２０の利用者検知部２２によって乗車意思のある人物が検知された場合には、戸開閉制御部３１は、かごドア１３の戸閉動作を禁止して戸開状態を維持する。

図２は、カメラ１２によって撮影された画像の一例を示す図である。この例は、かごドア１３が両開きであり、カメラ１２がかごドア１３の中央に取り付けられる場合に撮影される画像を表している。なお、カメラ１２の取り付け位置は、かごドア１３の中央に限られない。例えば、かごドア１３は片開きであってもよい。この場合、カメラ１２の設置位置は、戸当たり部側に寄せて取り付けられることが好ましい。

カメラ１２は乗りかご１１の出入口上部に設置されている。したがって、乗りかご１１が乗場１５で戸開したときに、乗場１５側の所定範囲（縦幅Ｌ１）と乗りかご１１内の所定範囲（縦幅Ｌ２）が撮影される。

カメラ１２によって撮影された画像には、三方枠の左枠Ａ１、三方枠の右枠Ａ２、シルＡ３、左前柱（左出入口柱）Ａ４、右前柱（右出入口柱）Ａ５を含む。シルＡ３は、乗場１５側のシルと、乗りかご１１側のシルとの双方を含む領域である。シルＡ３の横幅は、エレベータの間口の幅と同等である。これらの領域は、画像上でそれぞれ独立した領域である。

図３は、エレベータの乗車検知システムの検知エリアＥの一例を示す図である。検知エリアＥは、位置推定エリアＥ１、乗車意思推定エリアＥ２、シルエリアＥ３、前柱エリアＥ４を含む。

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、具体的には利用者の足元位置を推定するエリアである。

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。なお、乗車意思推定エリアＥ２は、上記位置推定エリア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。

実空間において、位置推定エリアＥ１は、かごドア１３の中心から乗場１５に向かって縦幅Ｌ３の距離を有する。縦幅Ｌ３は、例えば２ｍに設定される（縦幅Ｌ３≦縦幅Ｌ１）。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はかごドア１３の中心から乗場１５に向かって縦幅Ｌ４の距離を有する。縦幅Ｌ４は、例えば１ｍに設定される（縦幅Ｌ４≦縦幅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と略同じ距離に設定されている。なお、乗車意思推定エリアＥ２の横幅Ｗ２は横幅Ｗ０より大きくてもよい。乗車意思推定エリアＥ２は、上述のように実空間で略長方形状でもよく、又は、例えば縦幅Ｌ４までの位置推定エリアＥ１と同じ形状でもよい。

シルエリアＥ３は、図２のシルＡ３と同じ領域であることが好ましい。
前柱エリアＥ４は、図２の左前柱Ａ４及び右前柱Ａ５を含む一連の領域である。
シルエリアＥ３、前柱エリアＥ４は、例えば、近接検知が実行される領域（以下、近接検知エリアと称す）である。近接検知とは、カメラ１２により撮影された画像に対する画像処理又は近接スイッチなどのセンサにより、かごドア１３又は乗場ドア１４に近接する障害物を検知することである。近接検知は、例えば利用者検知部２２の動き検知部２２ｂが実行する。

なお、位置推定エリアＥ１及び乗車意思推定エリアＥ２のうち、例えばシルエリアＥ３に近い所定範囲の領域においても近接検知が行われるとしてもよい。また、位置推定エリアＥ１及び乗車意思推定エリアＥ２は、近接検知エリアを含んでいてもよく、又は、近接検知エリアを除くエリアとして設定されてもよい。

本実施形態においては、検知エリア設定部２２ａがカメラ１２により撮影された画像の中に検知エリアＥを設定する。その後、動き検知部２２ｂ、位置推定部２２ｃ、乗車意思推定部２２ｄは、この検知エリアＥを用いて乗車検知を行う。具体的な乗車検知処理については、図１１を用いて後述する。

図４は、実空間での座標系を説明するための図である。
座標系の原点Ｏは、かごドア１３の中心とする。すなわち、原点Ｏは、カメラ１２により撮影された画像（図２参照）において、シルＡ３を表す長方形の領域の乗場１５側の端辺の中央に対応する。

Ｘ座標軸は、原点Ｏより乗りかご１１の出入口に設けられたかごドア１３と水平の方向へ延びる座表軸である。Ｙ座標軸は、原点Ｏよりかごドア１３に垂直に、乗場１５の方向へ延びる座標軸である。Ｚ座標軸は、原点Ｏより乗りかご１１の高さ方向へ延びる座標軸である。

カメラ１２は、原点Ｏの真上の高さｈの位置取り付けられるとする。すなわち、実空間におけるカメラ１２の設置位置の座標は、（０，０，ｈ）である。

また、カメラ１２により撮影された画像において用いられる座標系は、図３に示すように、例えば画像の左上端を原点とし、画像の横方向をＸ軸、画像の縦方向をＹ軸とする座標系である。実空間での座標系の原点Ｏは、画像上ではシルＡ３を表す長方形の領域の乗場１５側の端辺の中央となる。この画像上での座標系と実空間での座標系との座標軸のずれは、例えば原点Ｏを回転中心とする回転パラメータにより表される。すなわち、画像上での座標系のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸それぞれに対して回転パラメータが乗算されることにより、画像上での座標系を実空間での座標系に変換することができる。なお、実空間での座標系から画像上での座標系への逆変換についても、回転パラメータを用いて同様に可能である。

また、カメラ１２は、画像の撮影の際に、内部パラメータを保持する。内部パラメータは、例えば、焦点距離、レンズ中心、解像度、歪み係数などである。

本実施形態において、検知エリア設定部２２ａは、図２に示す三方枠の左枠Ａ１、三方枠の右枠Ａ２、シルＡ３、左前柱Ａ４、右前柱Ａ５をカメラ１２により撮影された画像ｎ対する画像処理により検出し、これらの検出結果に基づいて図３に示す検知エリアＥ（位置推定エリアＥ１、乗車意思推定エリアＥ２、シルエリアＥ３、前柱エリアＥ４）を設定する。以下、検知エリア設定部２２ａによる検知エリアＥの設定処理について、図５〜図１２を用いて具体的に説明する。

図５は、検知エリア設定処理の流れを例示するフローチャートである。
本実施形態においては、上述のカメラ１２の内部パラメータは、利用者検知部２２にあらかじめ入力済であるとする。また、カメラ１２の設置位置、回転パラメータは未知であるとする。

ステップＳ１０１において、検知エリア設定部２２ａは、カメラ１２により撮影された画像に対し、エッジ検出を行う。エッジ検出には、例えば、ソーベルフィルタ、ラプラシアンフィルタなどの各種フィルタが用いられる。エッジ検出後の画像には、エレベータのシル、三方枠、前柱を示す領域を含む多数のエッジが検出される。なお、エッジ検出後の画像にノイズが多く含まれる場合は、当該画像に対してノイズ除去が施されることが好ましい。

図６に、検知エリア設定部によるエッジ検出例を示す。図６に示すように、エッジ検出後の画像には、例えば人物Ｕなどのノイズが含まれていてもよい。

図５のステップＳ１０２において、検知エリア設定部２２ａは、シルＡ３を検出する。床面にはシルのような形状の四角形の模様が存在しにくいため、エッジ検出後の画像より四角形の領域を探索することにより、シルの候補を抽出する。より具体的には、検知エリア設定部２２ａは、エッジ検出後の画像に対し、例えばハフ変換により直線検出を行う。検知エリア設定部２２ａは、この直線検出後の画像に対し、四角形の領域を探索する。

四角形の領域の探索は、例えば、テンプレートマッチングにより行われてもよい。例えば、検知エリア設定部２２ａは、四角形のテンプレート画像を記憶部２１に記憶しておく。検知エリア設定部２２ａは、記憶部２１より読み出したテンプレート画像を用い、エッジ検出後の画像に対しテンプレートマッチング処理を行うことにより、シルＡ３を検出する。シルＡ３の候補が複数検出された場合は、例えば、シルＡ３の位置、大きさ、縦横比などに基づくマッチ率が最も高い領域をシルＡ３としてもよい。なお、テンプレート画像は、シルの平均的な形状の四角形を表す画像であることが好ましい。また、検知エリア設定部２２ａは、あらかじめ与えられたカメラ１２の内部パラメータに基づいて、テンプレートマッチング処理の際にテンプレート画像の形、大きさなどを調整してもよい。

四角形の領域の探索は、例えば、ハフ変換により検出された２直線の交点の抽出、２直線のなす角の抽出、閉領域及び閉領域をなす直線の数の認識などの処理を組み合わせることにより、テンプレートマッチング処理を用いることなく行われてもよい。

図７は、検知エリア設定部によるシル領域の検出例を示す図である。図７は、図６の領域Ｍを拡大表示した図である。図７の例では、テンプレート画像ＴＩを用い、図６のエッジ検出後の画像に対してテンプレートマッチング処理が実行された結果、２つの候補領域Ｃ１，Ｃ２が検出され、最終的に候補領域Ｃ２がシルＡ３であると認識されている。

図５のステップＳ１０３において、検知エリア設定部２２ａは、カメラの設置位置及び回転パラメータを算出する。

まず、検知エリア設定部２２ａは、図８に示すように、画像上のシルＡ３の領域の乗場１５側の端辺の中央を、実空間での座標系における原点Ｏに対応する位置として算出する。そして、検知エリア設定部２２ａは、この画像上の原点Ｏの位置及びカメラ１２の内部パラメータを用い、実空間上のカメラ１２の高さｈを算出する。すなわち、実空間での座標系におけるカメラ１２の設置位置の３次元座標（０，０，ｈ）が算出される。

また、画像上の原点Ｏを含むシルＡ３の端辺は、実空間での座標系におけるＸ軸に対応し、実空間におけるＹ軸は、この端辺に直交する方向である。検知エリア設定部２２ａは、画像上での座標系におけるＸ軸及びＹ軸と実空間での座標系におけるＸ軸及びＹ軸とのずれ、及び、画像上での座標系における原点Ｏの座標と実空間での座標系におけるカメラの設置位置の座標（０，０，ｈ）とを比較することにより、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸それぞれの回転パラメータを算出する。これにより、実空間での座標系と画像上での座標系との対応が明確となる。より具体的には、例えば、算出されたカメラ１２の設置位置及び回転パラメータに基づいて透視投影変換処理が行われることで、位置推定エリアＥ１及び乗車意思推定エリアＥ２の設定に用いられる縦幅Ｌ３，Ｌ４及び横幅Ｗ１，Ｗ２の画像上での位置及び長さが算出される。

図５のステップＳ１０４において、検知エリア設定部２２ａは、三方枠を検出する。
ここで、図９は、検知エリア設定部２２ａによる三方枠の検出例を示す図である。また、図１０は、検知エリア設定部２２ａによる三方枠の検出処理の例を示すフローチャートである。三方枠はシルに隣接しかつ床面に垂直に存在するため、三方枠の左枠Ａ１及び三方枠の右枠Ａ２は、シルＡ３の位置に基づいて検出可能である。

図１０のステップＳ１０４Ａにおいて、検知エリア設定部２２ａは、まず、シルＡ３の乗場１５側のコーナーＣｎ１，Ｃｎ２を検出する。すなわち、コーナーＣｎ１，Ｃｎ２は、シルＡ３のうち乗場１５に含まれるシルの乗場１５に近いコーナーである。コーナーＣｎ１，Ｃｎ２は、例えばシルＡ３に対するコーナー検出などの画像処理により検出される。

ステップＳ１０４Ｂにおいて、検知エリア設定部２２ａは、コーナーＣｎ１（コーナーＣｎ２）から乗場１５方向に延びる線分Ｇ１（線分Ｇ２）を検出する。この線分Ｇ１（線分Ｇ２）は、床面における三方枠のエッジを表す線分である。より具体的には、検知エリア設定部２２ａは、ステップＳ１０２の処理により得られたエッジ検出後の画像において、コーナーＣｎ１（コーナーＣｎ２）の近傍より当該画像の上方かつＹ軸に略平行に延びる線分Ｇ１（線分Ｇ２）を検出する。

ステップＳ１０４Ｃにおいて、検知エリア設定部２２ａは、線分Ｇ１（線分Ｇ２）の両端から垂直に延びる線分Ｇ３，Ｇ４（線分Ｇ５，Ｇ６）を検出する。この線分Ｇ３，Ｇ４（線分Ｇ５，Ｇ６）は、三方枠の左枠（右枠）のエッジを表す線分である。

例えば、検知エリア設定部２２ａは、エッジ検出後の画像を用い、線分Ｇ１（線分Ｇ２）の両端付近から画像の端に向かって延びる線分Ｇ３，Ｇ４（線分Ｇ５，Ｇ６）を三方枠の左枠（右枠）のエッジとして検出する。なお、他の方法として、検知エリア設定部２２ａは、カメラの内部パラメータ及び回転パラメータを用い、線分Ｇ１（線分Ｇ２）の両端の位置から実空間における垂直方向を表す画像上での直線の傾きを算出し、この傾きとマッチする線分Ｇ３，Ｇ４（線分Ｇ５，Ｇ６）を、三方枠の左枠（右枠）のエッジとして検出してもよい。

ステップＳ１０４Ｄにおいて、検知エリア設定部２２ａは、ステップＳ１０４Ｃの処理により得られた線分を用いて領域分割を行い、三方枠の左枠Ａ１（三方枠の右枠Ａ２）を検出する。三方枠の左枠Ａ１（三方枠の右枠Ａ２）は、ステップＳ１０４Ｂ及びステップＳ１０４Ｃにおいて検出した線分Ｇ１，Ｇ３，Ｇ４（線分Ｇ２，Ｇ５，Ｇ６）に囲まれる領域である。

図５のステップＳ１０５において、検知エリア設定部２２ａは、戸袋の前柱を検出する。
ここで、図１１は、検知エリア設定部２２ａによる戸袋の前柱の検出例を示す図である。また、図１２は、検知エリア設定部２２ａによる戸袋の前柱の検出処理の例を示すフローチャートである。戸袋の前柱も三方枠と同様、シルに隣接しかつ床面に垂直に存在するため、戸袋の左前柱Ａ４及び右前柱Ａ５は、シルＡ３の位置に基づいて検出可能である。

図１２のステップＳ１０５Ａにおいて、検知エリア設定部２２ａは、まず、シルＡ３の乗りかご１１側のコーナーＣｎ３，Ｃｎ４を検出する。すなわち、コーナーＣｎ３，Ｃｎ４は、シルＡ３のうち乗りかご１１に含まれるシルの乗りかご１１に近いコーナーである。コーナーＣｎ３，Ｃｎ４は、図９のコーナーＣｎ１，Ｃｎ２と同様に検出される。

ステップＳ１０５Ｂにおいて、検知エリア設定部２２ａは、コーナーＣｎ３（コーナーＣｎ４）から乗りかご１１方向に延びる線分Ｇ７（線分Ｇ８）を検出する。この線分Ｇ７（線分Ｇ８）は、床面における戸袋の前柱のエッジを表す線分である。より具体的には、検知エリア設定部２２ａは、ステップＳ１０２の処理により得られたエッジ検出後の画像において、コーナーＣｎ３（コーナーＣｎ４）の近傍より当該画像の下方かつＹ軸に略平行に延びる線分Ｇ７（線分Ｇ８）を検出する。

ステップＳ１０５Ｃにおいて、検知エリア設定部２２ａは、線分Ｇ７（線分Ｇ８）の両端から垂直に延びる線分Ｇ９，Ｇ１０（線分Ｇ１１，Ｇ１２）を検出する。この線分Ｇ９，Ｇ１０（線分Ｇ１１，Ｇ１２）は、戸袋の左前柱（右前柱）のエッジを表す線分である。線分Ｇ９，Ｇ１０（線分Ｇ１１，Ｇ１２）の検出方法は、図９の線分Ｇ３，Ｇ４（線分Ｇ５，Ｇ６）の検出方法と同様である。

ステップＳ１０５Ｄにおいて、検知エリア設定部２２ａは、ステップＳ１０５Ｃの処理により得られた線分を用いて領域分割を行い、戸袋の左前柱Ａ４（戸袋の右前柱Ａ５）を検出する。戸袋の左前柱Ａ４（戸袋の右前柱Ａ５）は、ステップＳ１０５Ｂ及びステップＳ１０５Ｃにおいて検出した線分Ｇ７，Ｇ９，Ｇ１０（線分Ｇ８，Ｇ１１，Ｇ１２）に囲まれる領域である。

図５のステップＳ１０６において、検知エリア設定部２２ａは、ステップＳ１０２〜Ｓ１０５の処理で得られた三方枠の左枠Ａ１、三方枠の右枠Ａ２、シルＡ３、左前柱Ａ４、右前柱Ａ５に基づいて、図３に示す検知エリアＥを設定する。

位置推定エリアＥ１は、例えば、三方枠の左枠Ａ１、三方枠の右枠Ａ２、シルＡ３に囲まれる領域のうち、横幅Ｗ１及び縦幅Ｌ３で制限される領域である。

前柱エリアＥ４は、例えば、検出された左前柱Ａ４及び右前柱Ａ５に、左前柱Ａ４の線分Ｇ７及び右前柱Ａ５の線分Ｇ８を向かい合う辺とする略長方形を加えた一連の領域である。

乗車意思推定エリアＥ２は、上述のように、縦幅Ｌ４の位置推定エリアＥ１に含まれる領域として設定される。また、シルエリアＥ３は、上述のように、シルＡ３と同じ領域である。

上述のように、検知エリア設定部２２ａは、カメラ１２により撮影された画像に対し画像処理を行うことにより、自動的に当該画像に最適な検知エリアＥを設定する。

なお、検知エリア設定部２２ａは、カメラ１２が全ての検知エリアＥの範囲を映すことができるよう、かごドア１３及び乗場ドア１４が全開の状態で検知エリア設定処理を行うことが好ましい。しかしながら、検知エリア設定部２２ａは、検知エリアＥのうち前柱エリアＥ４の設定処理をかごドア１３及び乗場ドア１４が全閉の状態で行ってもよい。この全閉の状態でカメラ１２により撮影された画像は、乗場１５側からの人・物又は光などによるノイズが少なく、検知エリア設定処理に適している。この場合、検知エリア設定部２２ａは、まず全閉の状態でカメラ１２により撮影された画像に対してエッジ検出を行う。検知エリア設定部２２ａは、得られたエッジ検出後の画像よりシルＡ３の乗りかご１１側の端辺（エレベータの間口）を検出し、この端辺の両端であるコーナーＣｎ３，Ｃｎ４を検出する。この端辺は、例えば画像上での座標系のＸ軸に略平行な直線を探索することにより行われてもよく、又はテンプレートマッチング処理などにより検出されてもよい。検知エリア設定部２２ａは、コーナーＣｎ３，Ｃｎ４に基づき、図１２のステップＳ１０５Ｂ〜Ｓ１０５Ｄの処理を実行することで、前柱エリアＥ４を設定する。

図１３は、エレベータの乗車検知システム１の全体の処理の流れを示すフローチャートである。

なお、本実施形態においては、階床ごとに三方枠の仕様が異なる場合を考慮し、階床ごとに検知エリアＥが設定されるものとする。

乗りかご１１が任意の階の乗場１５に到着すると（ステップＳ１１のＹｅｓ）、かご制御装置３０は、かごドア１３を戸開して乗りかご１１に乗車する利用者を待つ（ステップＳ１２）。

このとき、乗りかご１１の出入口上部に設置されたカメラ１２によって乗場側の所定範囲（縦幅Ｌ１）とかご内の所定範囲（縦幅Ｌ２）が所定のフレームレート（例えば３０コマ／秒）で撮影される。画像処理装置２０は、カメラ１２で撮影された画像を時系列で取得し、これらの画像を記憶部２１に逐次保存する（ステップＳ１３）。

そして、利用者検知部２２の検知エリア設定部２２ａは、乗りかご１１が到着した階床の検知エリアＥが設定済でない場合に（ステップＳ１４のＮｏ）、検知エリア設定処理を実行する（ステップＳ１５）。検知エリア設定処理は、図５〜図１２を用いて説明済であるため、省略する。

また、検知エリア設定部２２ａは、ステップＳ１５により設定した階床ごとの検知エリアＥを記憶部２１に格納してもよい。これにより、検知エリア設定部２２ａは、以降同じ階床に到着した場合の検知エリアＥの算出を省略することができる。より具体的には、検知エリア設定部２２ａは、異なる階床に到着する毎にまず記憶部２１を探索し、この階床の検知エリアＥが格納済であるか否かを探索する。この階床の検知エリアＥが格納済である場合は、検知エリア設定部２２ａは、ステップＳ１５において、検知エリアＥを記憶部２１より読み出して設定することにより、検知エリアＥの算出が不要となる。

次に、画像処理装置２０の利用者検知部２２は、以下のような利用者検知処理をリアルタイムで実行する（ステップＳ１６）。この利用者検知処理は、動き検知部２２ｂが実行する動き検知処理（ステップＳ１６−１）、位置推定部２２ｃが実行する位置推定処理（ステップＳ１６−２）、乗車意思推定部２２ｄが行う乗車意思推定処理（ステップＳ１６−３）に分けられる。

まず、動き検知部２２ｂは、撮影画像から乗車意思のある利用者の動きを検知するため、まずこの検知エリアＥに対し、人・物の動きがあるか否かを検知する。より具体的には、動き検知部２２ｂは、記憶部２１に格納された現在のフレームの画像と一つ前のフレームの画像について、それぞれ所定の大きさのブロックに分割し、ブロックごとに平均輝度値を算出して比較する。その結果、予め設定された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２２ｂは、当該ブロックを動きありのブロックとして判定する。以後同様にして、動き検知部２２ｂは、カメラ１２によって撮影された各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。

また、動き検知部２２ｂは、シルエリアＥ３、前柱エリアＥ４などの近接検知エリアにおいて動きありのブロックを検出した場合は、利用者検知信号をかご制御装置３０に送信する。この場合、処理はステップＳ１７へ進む。なお、シルエリアＥ３、前柱エリアＥ４に対する近接検知は、乗りかご１１より乗場１５へ出ていく人・物の検知に有効である。

次に、位置推定部２２ｃは、動き検知部２２ｂ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のうち、かごドア１３に最も近いブロックを抽出する。そして、動き検知部２２ｂは、このブロックのＹ座標を利用者の足元位置のデータとして求め、記憶部２１に格納する。

以後同様にして、位置推定部２２ｃは、利用者の足元位置のデータを求め、記憶部２１に格納する。なお、この足元位置の推定処理は、位置推定エリアＥ１内だけでなく、乗車意思推定エリアＥ２内でも同様に行われる。

さらに、乗車意思推定部２２ｄは、上記の位置推定処理により得られた利用者の足元位置のデータを平滑化する。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を省略する。

平滑化された足元位置のデータ系列において、変化量が所定値以上のデータが存在した場合、乗車意思推定部２２ｄは、そのデータを外れ値として除外する。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る。また、乗車意思推定部２２ｄは、足元位置のデータを平滑化する前に外れ値を見つけて除外してもよい。乗車意思推定処理の結果、乗車意思ありの利用者が検知されると、画像処理装置２０からかご制御装置３０に対して利用者検知信号が出力される。

上述の利用者検知処理（ステップＳ１６）の結果、かご制御装置３０が利用者検知信号を受信した場合（ステップＳ１７のＹｅｓ）、戸開閉制御部３１は、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Ｓ１８）。

より具体的には、かごドア１３が全戸開状態になると、かご制御装置３０は戸開時間のカウント動作を開始し、所定の時間Ｔ（単位は分、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、利用者検知信号を受信すると、かご制御装置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、上記所定の時間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、この間に新たな利用者検知信号を受信すると、再度カウント値がクリアされ、上記所定の時間Ｔの間、かごドア１３の戸開状態が維持されることになる。このカウント値のクリアは、利用者検知信号を受信する毎に行われてもよく、又は、Ｔ分経過毎に行われてもよい。

ただし、上記所定の時間Ｔの間に何度も利用者検知信号が受信されると、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（単位は分、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ことが好ましい。

上記所定の時間Ｔのカウント動作が終了すると（ステップＳ１９）、かご制御装置３０はかごドア１３を戸閉し、乗りかご１１を目的階に向けて出発させる（ステップＳ２０）。

このように本実施形態によれば、乗りかご１１の出入口上部に設置したカメラ１２によって乗場１５を撮影した画像を解析することにより、例えば乗りかご１１から少し離れた場所からかごドア１３に向かって来る利用者、又は、乗りかご１１から乗場へ出ていく利用者を検知して戸開閉動作に反映させることができる。

以上述べた本実施形態によれば、エレベータの乗車検知システム１は、エレベータ使用状態において、三方枠の左枠Ａ１、三方枠の右枠Ａ２、シルＡ３、左前柱Ａ４、右前柱Ａ５を画像処理により自動で検出する。さらに、エレベータの乗車検知システム１は、これらの検出結果に基づいて、検知エリアＥ（位置推定エリアＥ１、乗車意思推定エリアＥ２、シルエリアＥ３、前柱エリアＥ４）を自動的に設定する。これにより、例えば間口の広さ、戸袋の大きさなどのエレベータの仕様によらず、又はエレベータが停止する階床ごとの三方枠の仕様によらず、最適な検知エリアＥが設定されるため、安定性の高いエレベータの乗車検知システムが提供可能である。

また、自動的に検知エリアＥが設定されるため、工場出荷時の仕様の確認及びエレベータ設置時の設定作業が不要となる。

本実施形態に係るエレベータの乗車検知システム１においては、カメラ１２の内部パラメータが事前知識としてあらかじめエレベータの乗車検知システム１に与えられ、カメラ１２の設置位置及び回転パラメータは、画像処理により自動的に計算される。これにより、例えばカメラ１２の取り付けを行う保守員は、カメラ１２の設置位置の微調整を行う必要がなくなるため、保守員の負担を軽減することがきる。

なお、検知エリア設定部２２ａは、算出されたカメラ１２の設置位置の座標及び回転パラメータに基づく透視投影変換処理により画像上の原点Ｏの位置を算出し、この原点Ｏの位置に基づいて、既にシルＡ３の領域に基づいて算出した原点Ｏの位置を補正してもよい。

本実施形態において、位置推定エリアＥ１及び乗車意思推定エリアＥ２の設定に用いられる縦幅Ｌ３，Ｌ４及び横幅Ｗ１，Ｗ２は、各階床の乗場１５付近の環境に応じて自動的に設定されてもよい。例えば、検知エリア設定部２２ａは、カメラ１２よって撮影された画像より、階床ごとに乗場１５の奥行き及び幅を自動的に検出し、これらに応じて縦幅Ｌ３，Ｌ４及び横幅Ｗ１，Ｗ２を伸縮するとしてもよい。これにより、階床ごとにさらに適切に位置推定エリアＥ１及び乗車意思推定エリアＥ２を設定可能となる。

本実施形態において、検知エリア設定部２２ａは、三方枠の左枠Ａ１、三方枠の右枠Ａ２、シルＡ３、左前柱Ａ４、右前柱Ａ５それぞれの領域を構成する画像上の頂点の座標、辺の長さを記憶部２１に記憶してもよい。また、これらの頂点の座標、辺の長さに基づき、実空間上でのエレベータの各部の寸法などの仕様を算出し、記憶部２１に格納してもよい。例えば、シルＡ３の横幅を算出し、エレベータの間口の長さとして記憶部２１に格納してもよい。

また、本実施形態において、検知エリア設定部２２ａは、三方枠の左枠Ａ１、三方枠の右枠Ａ２、シルＡ３、左前柱Ａ４、右前柱Ａ５のうちの少なくとも１つを検出し、検知エリアＥ（位置推定エリアＥ１、乗車意思推定エリアＥ２、シルエリアＥ３、前柱エリアＥ４）のうち少なくとも１つを設定してもよい。

［第２の実施形態］
本実施形態においては、上記第１の実施形態の変形例について説明する。
第１の実施形態に係る検知エリア設定処理（図５参照）においては、エレベータの乗車検知システム１に対しカメラ１２の内部パラメータがあらかじめ入力され、検知エリア設定部２２ａはカメラ１２の設置位置及び回転パラメータを算出する。

一方、本実施形態においては、エレベータの乗車検知システム１に対し、カメラ１２の内部パラメータ、設置位置及び回転パラメータがあらかじめ入力される。すなわち、カメラ１２により撮影される画像上での座標系と実空間での座標系との対応関係を既知とすることで、検知エリア設定部２２ａの処理負荷が低減される。

本実施形態では、検知エリア設定部２２ａによる検知エリア設定処理の変形例について、図１４及び図１５を参照しつつ説明する。
図１４は本実施形態における検知エリア設定処理の流れを例示するフローチャートである。

ステップＳ２０１において、検知エリア設定部２２ａは、カメラ１２により撮影された画像に対し、エッジ検出を行う。エッジ検出処理は、図５のステップＳ１０１と同様であるため、説明を省略する。

ステップＳ２０２において、検知エリア設定部２２ａは、シルＡ３を検出する。
ここで、本実施形態において検知エリア設定部２２ａは、カメラ１２の内部パラメータ、設置位置及び回転パラメータに基づき、カメラ１２により撮影された画像上での原点Ｏの位置を算出可能である。そして、検知エリア設定部２２ａは、ステップＳ２０１の処理により得られたエッジ検出後の画像上において、原点Ｏの下方にある四角形の領域をシルＡ３と検出する。なお、四角形の領域の探索及び検出は、図５のステップＳ１０２と同様、テンプレートマッチング処理などにより行われる。

図１５は、検知エリア設定部２２ａによるシル領域の検出例を示す図である。図１５においては、原点Ｏを含む線分を上辺とする四角形がシルＡ３として認識されている。

この後、検知エリア設定部２２ａは、シルＡ３に基づいて三方枠の左枠Ａ１、三方枠の右枠Ａ２を検出する（ステップＳ２０３）。同様に、検知エリア設定部２２ａは、シルＡ３に基づいて戸袋の左前柱Ａ４及び右前柱Ａ５を検出する（ステップＳ２０４）。さらに、検知エリア設定部２２ａは、検出した三方枠の左枠Ａ１、三方枠の右枠Ａ２、シルＡ３、戸袋の左前柱Ａ４及び右前柱Ａ５に基づき、検知エリアＥ（位置推定エリアＥ１、乗車意思推定エリアＥ２、シルエリアＥ３、前柱エリアＥ４）を設定する。このステップＳ２０３〜Ｓ２０５の処理は、図５のステップＳ１０４〜Ｓ１０６と同様であるため、説明を省略する。

以上述べた本実施形態によれば、カメラ１２の内部パラメータ、設置位置、回転パラメータがエレベータの乗車検知システム１に事前知識としてあらかじめ与えられる。これにより、エレベータの乗車検知システム１は、実空間の原点Ｏの画像上における位置を算出することができ、画像上の原点Ｏの位置に基づいてシルＡ３を正確に検出可能となる。すなわち、シルＡ３に基づいて検出される三方枠の左枠Ａ１、三方枠の右枠Ａ２、戸袋の左前柱Ａ４及び右前柱Ａ５の検出精度を向上させることができる。また、回転パラメータの算出をしないことにより、エレベータの乗車検知システム１の処理負荷を低減することができる。

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。

１…エレベータの乗車検知システム、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、２０…画像処理装置、２１…記憶部、２２…利用者検知部、２２ａ…検知エリア設定部、２２ｂ…動き検知部、２２ｃ…位置推定部、２２ｄ…乗車意思推定部、３０…かご制御装置、３１…戸開閉制御部。

本実施形態に係るエレベータの乗車検知システムは、乗りかごが乗場に到着したときに、前記乗りかごのドア付近から前記乗場の方向に向けて所定の範囲を撮影可能な撮像手段と、前記撮像手段により撮影された画像上に検知エリアを設定する検知エリア設定手段と、前記撮像手段によって撮影された時系列的に連続した複数枚の画像を用いて、前記検知エリア内で人・物の動きに着目して利用者の有無を検知する利用者検知手段と、前記利用者検知手段の検知結果に基づいて前記ドアの開閉動作を制御する制御手段とを具備する。検知エリア設定手段は、画像に含まれる乗りかごと乗場との間のシルを検出し、画像上において、シルのコーナーのうち乗場側のコーナーに基づいて三方枠の領域を検出し、画像上に三方枠の領域を含まない検知エリアを設定する。

Claims (6)

1. 乗りかごが乗場に到着したときに、前記乗りかごのドア付近から前記乗場の方向に向けて所定の範囲を撮影可能な撮像手段と、
   前記撮像手段により撮影された画像に含まれる前記乗りかごと前記乗場との間のシルを検出し、検出した前記シルに基づいて前記画像上に検知エリアを設定する検知エリア設定手段と、
   前記撮像手段によって撮影された時系列的に連続した複数枚の画像を用いて、前記検知エリア内で人・物の動きに着目して利用者の有無を検知する利用者検知手段と、
   前記利用者検知手段の検知結果に基づいて前記ドアの開閉動作を制御する制御手段と
   を具備したことを特徴とするエレベータの乗車検知システム。
2. 前記検知エリア設定手段は、前記ドアが全開又は全閉の状態で撮影された画像を用いて前記シルの少なくとも一部分を検出する
   ことを特徴とする請求項１記載のエレベータの乗車検知システム。
3. 前記検知エリア設定手段は、前記シルの前記乗場に近いコーナーの近傍から前記乗場側へ延びる線分に基づいて三方枠を検出し、前記シル及び前記三方枠に囲まれる領域を前記検知エリアに含める
   ことを特徴とする請求項１記載のエレベータの乗車検知システム。
4. 前記検知エリア設定手段は、前記シルの前記乗りかごに近いコーナーの近傍から前記乗りかご側へ延びる線分に基づいて戸袋の柱を検出し、前記シル及び前記戸袋の柱のうち少なくとも一方を前記検知エリアに含める
   ことを特徴とする請求項１記載のエレベータの乗車検知システム。
5. 前記検知エリア設定手段は、前記シルの位置に基づいて、前記撮像手段の設置位置及び実空間の座標系と前記画像の座標系とを対応づける回転パラメータを算出する
   ことを特徴とする請求項１記載のエレベータの乗車検知システム。
6. 前記検知エリア設定手段は、前記撮像手段の設置位置及び実空間の座標系と前記画像の座標系とを対応づける回転パラメータに基づいて、前記シルの位置を検出する
   ことを特徴とする請求項１記載のエレベータの乗車検知システム。

Images