JP2019011198A - エレベータ制御装置およびエレベータ制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】各階のエレベータ待機者の待ち時間の総和を短縮する。【解決手段】エレベータ制御装置４０は、エレベータの扉付近が撮像された画像を解析し、画像中の人物を認識する解析手段と、解析手段による解析の結果に基づいて、上記人物の行先階に関する情報を取得する取得手段と、取得手段により取得された行先階に関する情報に基づいて、その人の行先と行先階が符合するかどうかを予測し、その行先が上か下かを判断する予測手段と、取得手段によって取得された行先階に関する情報と予測手段による予測に基づいて、その行先方向に向かうと予測された最も多くの人々が待つ階の方向に、エレベータカゴを優先的に向かわせる運行計画を生成する生成手段と、を備える。【選択図】 図４

Description

本発明は、エレベータ制御装置およびエレベータ制御方法に関する。

従来、エレベータの階間交通量を測定し、これを記録してエレベータの運行制御や管理に役立てることが行われている。特許文献１には、エレベータ乗降部においてエレベータを待っている人（以下、「待機者」という。）の待ち時間を短縮するための技術が開示されている。この技術は、曜日別、時間帯別に何階から何階へ何人のエレベータ利用者が移動したかという記録をとり、その規則性を見出し、エレベータの運行制御に用いるものである。

特開２０１２−２３９０８５号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、実際にどの階に何人の待機者がいるのかを考慮してエレベータの運行制御を行うものではない。そのため、過去のパターンとは異なる利用者数が発生した場合に、適切な制御が行えず、待機者の総待ち時間が増大してしまうおそれがある。
そこで、本発明は、各階のエレベータの待機者の待ち時間の総和を短縮することを目的としている。

上記課題を解決するために、本発明に係るエレベータ制御装置の一態様は、エレベータの扉付近が撮像された画像を解析し、前記画像中の人物を認識する解析手段と、前記解析手段による解析の結果に基づいて、前記人物の行先階に関する情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記行先階に関する情報に基づいて、その人の行先と行先階が符合するかどうかを予測し、その行先が上か下かを判断する予測手段と、前記取得手段によって取得された前記行先階に関する情報と前記予測手段による予測に基づいて、その行先方向に向かうと予測された最も多くの人々が待つ階の方向に、エレベータカゴを優先的に向かわせる運行計画を生成する生成手段と、を備える。

本発明によれば、各階のエレベータの待機者の待ち時間の総和を短縮することができる。

第一の実施形態のエレベータ制御システムの一例を示す構成図である。 エレベータ制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 第一の実施形態のエレベータ制御処理の手順を示すフローチャートである。 第一の実施形態における動作を説明する図である。 比較例の動作を説明する図である。 第二の実施形態のエレベータ制御システムの一例を示す構成図である。 第二の実施形態のエレベータ制御処理の手順を示すフローチャートである。 第三の実施形態のエレベータ制御処理の手順を示すフローチャートである。 第一、第二、第三の実施形態の昇降制御装置による運行計画の生成手続きを示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態について詳細に説明する。
なお、以下に説明する実施の形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正又は変更されるべきものであり、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではない。

（第一の実施形態）
図１は、本実施形態におけるエレベータ制御システム１０の一例を示す構成図である。
エレベータ制御システム１０は、複数のエレベータ２０ａ、２０ｂと、複数の撮像装置３０と、エレベータ制御装置４０と、記録装置５０と、を備える。また、エレベータ制御装置４０は、ネットワークビデオレコーダー（ＮＶＲ）４１と、昇降制御装置４２と、を備える。エレベータ２０ａ、２０ｂおよび撮像装置３０は、建物１００内に設置される。なお、本実施形態では、エレベータ制御システム１０が２台のエレベータ２０ａ、２０ｂを備える場合について説明するが、３台以上であってもよい。

エレベータ２０ａは、エレベータカゴ２１ａを備える。エレベータカゴ２１ａは、人を乗せ昇降可能な箱状の構造体であり、昇降装置２２ａによって昇降される。昇降装置２２ａは、エレベータカゴ２１ａを支持するワイヤー、滑車およびモーターを含んで構成される。同様に、エレベータ２０ｂは、エレベータカゴ２１ｂおよび昇降装置２２ｂを備える。昇降装置２２ａ、２２ｂは、それぞれエレベータ制御装置４０によって駆動制御され、エレベータカゴ２１ａ、２１ｂを昇降させる。

さらに、エレベータ２０ａ、２０ｂは、エレベータカゴ２１ａ、２１ｂが停車可能な建物１００の各階１０１〜１０５にそれぞれ設けられたエレベータ乗降部２３と、エレベータ乗降部２３付近に設置された呼びボタン２４と、を備える。呼びボタン２４は、エレベータ乗降部２３においてエレベータカゴ２１ａ、２１ｂを待っている待機者が、自分の行きたい階の方向を指し示すためのボタンである。
呼びボタン２４の押された方向（上または下）を示す情報は、不図示の屋内配線により、昇降制御装置４２へ伝達される。図１に示す呼びボタン２４において、黒塗りのボタンは、その方向のボタンが押された状態、白抜きのボタンは、ボタンが押されていない状態を示す。なお、エレベータカゴ２１ａ、２１ｂ内には、それぞれ乗車人物が行きたい階を指し示すための行き先ボタン（不図示）が設けられており、行き先ボタンが押された階の情報も屋内配線により昇降制御装置４２へ伝達される。

撮像装置３０は、各階のエレベータ扉付近であるエレベータ乗降部２３にいる待機者を撮像可能なカメラである。図１では、乗降階１０２に待機者Ｐ１およびＰ４が待機しており、乗降階１０３に待機者Ｐ４およびＰ５が待機しており、乗降階１０４に待機者Ｐ３およびＰ６が待機している場合を示している。ここで、待機者Ｐ１〜Ｐ６の胸部分に記載している白抜きの矢印は、各待機者Ｐ１〜Ｐ６がそれぞれ行きたい階の方向を示している。
本実施形態では、撮像装置３０が、複数のエレベータ乗降部２３の周辺にそれぞれ設けられ、エレベータ乗降部２３毎に待機者を撮像する場合について説明する。ただし、撮像装置３０の設置台数は図１に示す数に限定されるものではなく、各階に１台ずつ撮像装置３０を設置し、１台の撮像装置３０が同じ階の複数のエレベータ乗降部２３を撮像するように構成されていてもよい。各撮像装置３０は、エレベータ制御装置４０を構成するＮＶＲ４１と接続されており、撮像した画像（映像）をＮＶＲ４１に送信する。

エレベータ制御装置４０は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などにより構成することができる。エレベータ制御装置４０は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）により昇降装置２２ａ、２２ｂや撮像装置３０、記録装置５０と接続されている。なお、装置間の物理的な接続形態は、有線であってもよいし、無線であってもよい。
ＮＶＲ４１は、撮像装置３０によって撮像された画像（映像）を取得し、記録することができる。また、ＮＶＲ４１は、取得された画像を解析し、画像中の人物を待機者として認識する機能を有する。より具体的には、ＮＶＲ４１は、待機者の顔画像を解析して待機者の顔を認識し、個人を特定する機能を有する。昇降制御装置４２は、ＮＶＲ４１から画像の解析結果を取得し、取得した画像解析結果に基づいてエレベータ２０ａ、２０ｂの運行計画を生成する。また、昇降制御装置４２は、生成された運行計画に従って、昇降装置２２ａ、２２ｂを駆動制御する。

記録装置５０は、実際にエレベータを利用した人物（エレベータ利用者）のエレベータの利用履歴や利用階に関する登録情報を含む行先階に関する情報を記録する装置である。ここで、利用履歴は、エレベータ利用者がエレベータを利用した際の、乗車階、降車階および日時の少なくとも１つを含む。また、エレベータ利用者の行先階である利用階に関する登録情報は、勤務する階に関する情報等を指す、例えば、自分の席のある、いわゆる居室の階等である。セキュリティ向上のため、セキュリティカードを発行している企業などでは、入室時にセキュリティカードをセンサにかざすことによって入室が可能になる。この場合にその階に勤務する人の情報に関するデータベースとセンサから読み取ったセキュリティカードの情報を照合して、事前に登録された人であれば入口を開錠する。勤務する人は、居室のある階だけでなく業務上必要な階は他も事前に登録する。例えば、製造業であれば実験や製造のための設備のある階等である。また、製造業でなくとも勤務する会社の占める階が複数にまたがる際に関係する部門の居室のある階に出入りする必要があれば事前登録する。他にも事例は様々な形があるが、このような情報をまとめて利用階に関する登録情報と定義する。記録装置５０は、実際にエレベータを利用した人物（エレベータ利用者）のエレベータの利用履歴や勤務先などの利用階に関する登録情報を、エレベータ利用者の特徴を示す情報と対応付けて記録する。つまり、ＮＶＲ４１は、各階においてエレベータカゴ２１ａ、２１ｂに乗った乗車人物と、各階においてエレベータカゴ２１ａ、２１ｂから降りた降車人物とをそれぞれ特定する。そして、ＮＶＲ４１は、特定された人物の特徴を示す情報と利用履歴や利用階に関する登録情報とを対応付けて記録装置５０へ送信する機能を有する。

本実施形態では、エレベータ制御装置４０は、撮像装置３０により各階のエレベータ乗降部２３が撮像された画像を解析し、待機者の顔認識結果から個人を特定する。また、エレベータ制御装置４０は、記録装置５０に記録されている利用履歴や利用階に関する登録情報を参照して待機者が行きたい階と符合する方向を予測する。さらに、エレベータ制御装置４０は、各階について上の階へ行きたい待機者の人数と、下の階へ行きたい待機者の人数とをそれぞれ予測する。
そして、エレベータ制御装置４０は、予測した結果をもとに、待機者の総待ち時間を、本実施形態が実施されない場合よりも短縮するようエレベータの運行計画を生成し、エレベータの運行を制御する。ここで、総待ち時間とは、各階のすべての待機者の待ち時間の総和である。具体的には、エレベータ制御装置４０は、複数のエレベータカゴのうち、所定のエレベータカゴを待機者が最も多い階へ優先的に向かわせるよう運行計画を生成する。このとき、エレベータ制御装置４０は、複数のエレベータカゴのうち、最速で到着可能なエレベータカゴを、待機者が最も多い階へ優先的に向かわせるよう運行計画を生成する。

図２は、エレベータ制御装置４０のハードウェア構成を示す図である。
エレベータ制御装置４０は、ＣＰＵ４０１と、ＲＯＭ４０２と、ＲＡＭ４３と、外部メモリ４４と、通信Ｉ／Ｆ４５と、システムバス４６とを備える。
ＣＰＵ４０１は、エレベータ制御装置４０における動作を統括的に制御するものであり、システムバス４６を介して、各構成部（４２〜４５）を制御する。ＲＯＭ４０２は、ＣＰＵ４０１が処理を実行するために必要なプログラムを記憶する不揮発性メモリである。なお、上記プログラムは、外部メモリ４４や着脱可能な記憶媒体（不図示）に記憶されていてもよい。ＲＡＭ４３は、ＣＰＵ４０１の主メモリ、ワークエリアとして機能する。すなわち、ＣＰＵ４０１は、処理の実行に際してＲＯＭ４０２から必要なプログラムをＲＡＭ４３にロードし、ロードしたプログラムを実行することで各種の機能動作を実現する。

外部メモリ４４は、ＣＰＵ４０１がプログラムを用いた処理を行う際に必要な各種データや各種情報を記憶している。また、外部メモリ４４には、ＣＰＵ４０１がプログラムを用いた処理を行うことにより得られる各種データや各種情報が記憶される。通信Ｉ／Ｆ４５は、外部装置と通信するためのインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ４５は、例えばＬＡＮインタフェースである。システムバス４６は、ＣＰＵ４０１、ＲＯＭ４０２、ＲＡＭ４３、外部メモリ４４および通信Ｉ／Ｆ４５を通信可能に接続する。

次に、エレベータ制御装置４０の動作について、図３を参照しながら説明する。図３に示す処理は、例えば撮像装置３０の電源が投入された時点で開始される。ただし、図３の処理の開始タイミングは、上記のタイミングに限らない。エレベータ制御装置４０は、ＣＰＵ４０１が必要なプログラムを読み出して実行することにより、図３に示す処理を実現することができる。以降、アルファベットＳはフローチャートにおけるステップを意味するものとする。

まずＳ１において、ＮＶＲ４１は、撮像装置３０により撮像された各階のエレベータ乗降部２３周辺の画像を取得し、取得した画像を記録する。なお、各撮像装置３０は、撮像した画像をＮＶＲ４１へ所定周期で送信し続ける。そのため、Ｓ１以下のフローでは、ＮＶＲ４１は、各階のエレベータ乗降部２３周辺の画像を記録し続ける。
Ｓ２において、ＮＶＲ４１は、Ｓ１において取得された画像を解析し、画像中の人体を検知する。ＮＶＲ４１は、例えば画像内の人体と背景とを判別することで、画像中の人体を検知する。例えば、「人間は映像内では静止していない」という性質を利用し、一定の時間間隔で撮像された画像からそれぞれ物体の輪郭を検出し、画像間における輪郭のずれを抽出することで人体と背景の判別を行うことができる。なお、人体検知方法は、上記の方法に限定されるものではなく、予め記憶された照合パターン辞書等を用いたパターン処理等、画像から人体を検知可能な方法であれば適宜適用可能である。

そして、ＮＶＲ４１は、人体検知処理により画像中の人体が検知されなかった場合にはＳ１に戻って画像取得を継続し、画像中の人体を検知した場合にはＳ３に移行する。Ｓ３では、ＮＶＲ４１は、人体検知処理により検知した人体の数を待機者の数としてカウントし、記録装置５０へ記録するとともに、昇降制御装置４２へ待機者の数を伝達する。
なお、この場合、撮像装置３０の視野外で待機している待機者についてはカウントすることができない。そこで、撮像装置３０の視野外の待機者数を予測するために、視野内でカウントできる最大人数に達するまでの時間から、現在のエレベータ乗降部２３における待機者数を予測する機能を設けてもよい。

Ｓ４では、ＮＶＲ４１は、記録された画像を解析し、待機者の個人を特定する。個人を特定する方法として、例えば、画像中の顔領域から顔画像特徴量を抽出し、予め記録された情報と照合することで顔認識を行う方法を用いることができる。ここで、顔画像特徴量は、人物の特徴を示す情報であり、例えば顔画像中の両眼の距離や口の大きさから計算される、人の顔それぞれに特有の数値を含む。また、画像から顔領域を抽出する方法には、テンプレートマッチングによる方法、輝度の勾配情報を用いる方法等、任意の方法を用いることができる。なお、個人を特定する方法は、顔認識に限定されるものではなく、別の画像解析処理を用いてもよい。

Ｓ５では、ＮＶＲ４１は、Ｓ４において抽出された顔画像特徴量を記録装置５０へ記録し、Ｓ６に移行する。Ｓ６では、ＮＶＲ４１は、Ｓ５において記録した顔画像特徴量を、それ以前に記録装置５０に記録されていた顔画像特徴量と照合し、Ｓ７に移行する。Ｓ７では、ＮＶＲ４１は、Ｓ６における照合の結果、過去に同じ顔画像特徴量を有する待機者が記録装置５０に記録されているか否か、つまり、Ｓ４において特定された待機者が過去にエレベータを利用した履歴（利用履歴）があるか否かを判定する。そして、エレベータの利用履歴がある場合にはＳ８に移行し、エレベータの利用履歴がない場合にはＳ１０に移行する。

Ｓ８では、ＮＶＲ４１は、記録装置５０から、照合された待機者の利用履歴を取得し、昇降制御装置４２へ送信してＳ９に移行する。Ｓ９では、昇降制御装置４２は、Ｓ８において取得された利用履歴に基づいて、検知された待機者の降車可能性を予測する。具体的には、昇降制御装置４２は、検知された待機者の利用履歴から、以前に降車した頻度が高い階を特定し、当該待機者はその階で降車する可能性が高いと予測する。
例えば、様々な会社が各階ごとに雑居するオフィスビルでは、エレベータを利用する人の乗車階と降車階とはほぼ固定されていることが多い。各会社の従業員は、朝の出社時に一階からエレベータに乗車し、自分のオフィスの階で降車する。帰社時には自分のオフィスの階で乗車し、一階で降車する。つまり、自分のオフィスの階と一階とで乗降車する頻度が非常に高い。したがって、上記の性質を利用すれば、利用履歴や利用階に関する登録情報から降車可能性のある階を予測することができる。

Ｓ１０では、昇降制御装置４２は、検知した待機者の降車可能性に基づいて行先階の方向を予測し、上の階に向かう待機者の数（上向き待機者数）と下の階に向かう待機者の数（下向き待機者数）とを予測する。行き先予測に際し、昇降制御装置４２は、呼びボタン２４の押下された方向と、Ｓ９において予測された降車可能性のある階の方向とを比較する。そして、両者が一致する場合は、Ｓ９における予測が正しいと判断し、降車可能性のあると予測された階の方向を、待機者が行きたい階の方向として予測する。一方、上記比較の結果、両者に相違ある場合は、呼びボタン２４の押下された方向を優先させて待機者が行きたい階の方向として予測する。
例えば、ある待機者が三階で乗車した場合、上の四階で降りる履歴が９０％、下の二階で降りる履歴が１０％であったとする。この場合、ＮＶＲ４１が三階で当該待機者を検知した場合、昇降制御装置４２は、当該待機者の降車可能性のある階を上の四階と予測する。しかし、このとき三階において下向きの呼びボタン２４のみが押されている場合、呼びボタン２４の情報を優先し、当該待機者は下の二階に行きたいものと予測し、下の階に行きたい待機者としてカウントする。

なお、Ｓ７において過去の利用履歴が無いと判定された待機者については、呼びボタン２４の情報をもとに行き先予測を行う。このとき、呼びボタン２４の上下ボタンがともに押下されている場合は、当該待機者の上下に行く確率をそれぞれ５０％とする。上下に行く確率が５０％である場合、上向き待機者数と下向き待機者数との両方がカウントされるようにしてもよいし、両方カウントされないようにしてもよい。このＳ１０までの処理により、昇降制御装置４２は、検知したすべての待機者について行先階の方向を予測し、上向き待機者数および下向き待機者数を予測したことになる。

Ｓ１１では、昇降制御装置４２は、Ｓ１０における待機者の行き先予測の結果に基づいて、エレベータの運行計画を生成する。昇降制御装置４２は、各階の待機者の待ち時間の総和が最も短くなるように、エレベータカゴ２１ａ、２１ｂのうちどのエレベータカゴをどの階に向かわせるかといった運行計画を生成する。
本実施形態では、昇降制御装置４２は、Ｓ１０において予測した各階の待機者数に基づいて、上向き待機者のグループおよび下向き待機者のグループのうち、人数が最も多い人数最多グループがいる階（人数最多階）を予測する。そして、昇降制御装置４２は、その人数最多階にエレベータカゴ２１ａおよび２１ｂのいずれか一方を優先的に向かわせるよう運行計画を生成する。このとき、昇降制御装置４２は、エレベータカゴ２１ａ、２１ｂのうち、人数最多階に最速で到着可能なエレベータカゴを、人数最多階に優先的に向かわせると判断する。

Ｓ１１では、昇降制御装置４２は、人数最多階の待機者を乗車させるために、エレベータカゴ２１ａまたは２１ｂを、人数最多グループに属する待機者が行きたい方向に移動するエレベータカゴとして、人数最多階に向かわせるという運行計画を生成する。そして、昇降制御装置４２は、生成された運行計画に従って昇降装置２２ａ、２２ｂを駆動制御し、エレベータカゴ２１ａ、２１ｂを昇降させる。
Ｓ１２では、昇降制御装置４２は、エレベータカゴを人数最多階に停車する。Ｓ１３では、ＮＶＲ４１は、エレベータカゴが人数最多階に停車した後の人数最多階のエレベータ乗降部２３周辺の撮像画像を解析し、当該エレベータ昇降部２３周辺に残っている待機者を特定する。つまり、このＳ１３では、ＮＶＲ４１は、人数最多階における上記の人数最多グループに属する待機者がエレベータカゴに乗車した後に、人数最多階のエレベータ昇降部２３周辺に残っている待機者を特定する。

Ｓ１４では、ＮＶＲ４１は、人数最多階にエレベータカゴが停車する前後におけるエレベータ乗降部２３の撮像画像の解析結果を比較し、エレベータカゴに実際に乗った乗車人物を特定する。つまり、ＮＶＲ４１は、Ｓ４において特定された待機者（Ｓ５において記録した待機者）と、Ｓ１３において特定された待機者とを比較し、エレベータカゴの停車後にエレベータ昇降部２３周辺からいなくなった待機者を乗車人物として特定する。そして、Ｓ１５では、ＮＶＲ４１は、Ｓ１３において特定された乗車人物の乗車日時および乗車階を、当該乗車人物の顔画像特徴量と対応付けて、利用履歴として記録装置５０へ記録する。

Ｓ１６では、昇降制御装置４２は、人数最多階においてエレベータカゴに乗った待機者を、当該待機者の向かう階で降車させるためのエレベータの運行計画を生成する。つまり、昇降制御装置４２は、乗車人物がエレベータカゴ内の行き先ボタンによって指定した階にエレベータカゴ２１ａまたは２１ｂを向かわせるという運行計画を生成する。そして、昇降制御装置４２は、生成された運行計画に従って昇降装置２２ａ、２２ｂを駆動制御し、エレベータカゴ２１ａ、２１ｂを昇降させる。
Ｓ１７では、昇降制御装置４２は、Ｓ１６における制御により昇降開始したエレベータカゴが、次に何階で停車するかをＮＶＲ４１へ通知する。Ｓ１８では、ＮＶＲ４１は、Ｓ１７において昇降制御装置４２から通知された停車予定階のエレベータ乗降部２３周辺の撮像画像を解析し、停車予定階のエレベータ昇降部２３周辺で待機している待機者を特定する。つまり、このＳ１８では、ＮＶＲ４１は、通知された停車予定階にエレベータカゴが到着して乗車人物が降りてくる前に、停車予定階のエレベータ乗降部２３周辺にいる待機者を特定する。

Ｓ１９では、昇降制御装置４２は、エレベータカゴを停車予定階に停車する。Ｓ２０では、ＮＶＲ４１は、エレベータカゴが停車予定階に停車した後の停車予定階（停車階）のエレベータ乗降部２３周辺の撮像画像を解析し、当該エレベータ昇降部２３周辺にいる人物を特定する。つまり、このＳ２０では、ＮＶＲ４１は、停車階において上記の人数最多グループに属する待機者の少なくとも一部がエレベータカゴから降車した後に、停車階のエレベータ昇降部２３周辺にいる人物を特定する。
Ｓ２１では、ＮＶＲ４１は、停車階にエレベータカゴが停車する前後におけるエレベータ乗降部２３の撮像画像の解析結果を比較し、エレベータカゴから実際に降りた降車人物を特定する。つまり、ＮＶＲ４１は、Ｓ１８において特定された人物と、Ｓ２０において特定された人物とを比較し、停車階のエレベータ昇降部２３周辺に新たに出現した人物を降車人物として特定する。そして、Ｓ２２では、ＮＶＲ４１は、Ｓ２１において特定された降車人物の降車日時および降車階を、当該降車人物の顔画像特徴量と対応付けて、利用履歴として記録装置５０へ記録する。

なお、Ｓ１１において人数最多階に向かわせると判断されなかった残りエレベータカゴは、上向き待機者のグループおよび下向き待機者のグループのうち、人数が最も多いグループ以外の残りの待機者を昇降させるエレベータカゴとして割り当てられる。そして、昇降制御装置４２は、その残りのエレベータカゴについて、残りの待機者を昇降させるための運行計画を生成する。このとき、上記残りのエレベータカゴが複数台存在する場合には、残りの待機者のグループの中で最も人数の多いグループがいる階に、残りのエレベータカゴのうちの１台を優先的に向かわせるような運行計画を生成してもよい。

以下、本実施形態における動作について、図４を参照しながら詳細に説明する。
ここで、図４の各階１０１〜１０５は、建物１００の一階から五階にそれぞれ対応しているものとする。待機者Ｐ１〜Ｐ３の数および向かう方向、ならびに呼びボタン２４の状態は、図１と同じであるものとする。また、待機者Ｐ１〜Ｐ６は、過去に建物１００のエレベータを利用したことがあり、待機者Ｐ１〜Ｐ６特有の顔画像特徴量は記録装置５０へ記録されているとする。

この場合、ＮＶＲ４１は、画像解析処理により待機者Ｐ１〜Ｐ６の顔認識を行い、その結果を昇降制御装置４２に送信する。昇降制御装置４２は、待機者Ｐ１〜Ｐ６の顔認識結果をもとに、記録装置５０に記録された待機者Ｐ１〜Ｐ６の利用履歴を取得し、取得した利用履歴に基づいて、待機者Ｐ１〜Ｐ６の行きたい階の方向を予測する。また、昇降制御装置４２は、各階１０１〜１０５について、上の階へ行きたい人物の人数である上向き待機者数と、下の階へ行きたい人物の人数である下向き待機者数とをそれぞれ予測する。
例えば、四階部分１０４の待機者Ｐ３およびＰ６のうち、待機者Ｐ３は、四階部分１０４と五階部分１０５とを利用する回数が多いという履歴があるものとする。すると、昇降制御装置４２は、四階部分１０４で待機している待機者Ｐ３は、上向きのエレベータに乗車する可能性が高いと予測する。つまり、昇降制御装置４２は、四階部分１０４に、上向き待機者が５人いると予測する。

昇降制御装置４２は、各階の上向き待機者数および下向き待機者数を予測すると、次に、待機者Ｐ１〜Ｐ６の総待ち時間を、本実施形態が実施されない場合よりも短縮するようなエレベータの運行計画を生成する。このとき昇降制御装置４２が生成した運行計画を、図４の黒丸２０１〜２０６と矢印２１１〜２１８とで表す。ここで、黒丸２０１は、エレベータカゴ２１ａの停車階、黒丸２０２〜２０６は、エレベータカゴ２１ｂの停車階を示す。また、矢印２１１および２１２は、エレベータカゴ２１ａの移動の軌跡、矢印２１３〜２１８は、エレベータカゴ２１ｂの移動の軌跡を示す。

この図４に示す例では、同一階で行先方向が同じであるグループに属する待機者数は、四階部分１０４の待機者Ｐ３のグループが５人と最も多い。この待機者Ｐ３のグループに属する各人の待ち時間が増加すると、待機者の総待ち時間が大幅に増加してしまう。そこで、昇降制御装置４２は、待機者Ｐ３のグループに重点を置き、最優先でエレベータカゴを向かわせるよう運行計画を生成する。
このとき、エレベータカゴ２１ａ、２１ｂがいずれも一階で待機中であるとすると、昇降制御装置４２は、エレベータカゴ２１ａを、待機者Ｐ３が待機している四階へ、上向き移動のカゴとして優先的に向かわせると判断する。そして、昇降制御装置４２は、エレベータカゴ２１ａを、一階から四階へ上昇させ（軌跡２１１）、四階で停車させ（停車２０１）、待機者Ｐ３を乗せて上の階へ上昇させる（軌跡２１２）という運行計画を生成する。

また、昇降制御装置４２は、待機者Ｐ３以外の残りの待機者を昇降させるために、エレベータカゴ２１ｂを割り当て、エレベータカゴ２１ｂの運行計画を生成する。この場合、まず、昇降制御装置４２は、残りの待機者のうち上向き待機者に着目し、上向き待機者がいるもっとも下の階にエレベータカゴ２１ｂを向かわせ、そこからエレベータカゴ２１ｂを上昇させながら上向き待機者を乗せていくよう運行計画を生成する。次に、昇降制御装置４２は、下向き待機者がいる最も上の階にエレベータカゴ２１ｂを移動し、そこからエレベータカゴ２１ｂを下降させながら下向き待機者を乗せていくよう運行計画を生成する。つまり、昇降制御装置４２は、エレベータカゴ２１ｂを、軌跡２１３→停車２０２→軌跡２１４→停車２０３→軌跡２１５→停車２０４→軌跡２１６→停車２０５→軌跡２１７→停車２０６→軌跡２１８のように運行させるよう運行計画を生成する。

これにより、待機者Ｐ１〜Ｐ６の待ち時間の総和を本実施形態が実施されない場合よりも短縮するようエレベータ２０ａ、２０ｂを制御することができる。
例えば、エレベータカゴ２１ａの階間の移動時間をｔｍ（秒）、各階での停車時間をｔｓ（秒）とすると、運行開始時点でのエレベータカゴ２１ａの位置が一階である場合、待機者Ｐ３の乗車までの総待ち時間Ｔ_P3は次式で表される。
Ｔ_P3＝３×ｔｍ（秒）×５（人） ………（１）
つまり、待機者がエレベータカゴ２１ａに乗るための総待ち時間Ｔａは、次式で表される。
Ｔａ＝Ｔ_P3＝１５×ｔｍ ………（２）

また、エレベータカゴ２１ｂの階間の移動時間および各階での停車時間が、エレベータカゴ２１ａと同じであり、運行開始時点でのエレベータカゴ２１ａの位置が一階である場合、待機者Ｐ１の乗車までの総待ち時間Ｔ_P1は次式で表される。
Ｔ_P1＝１×ｔｍ（秒）×１（人） ………（３）
同様に、待機者Ｐ２の総待ち時間Ｔ_P2、待機者Ｐ６の総待ち時間Ｔ_P6、待機者Ｐ５の総待ち時間Ｔ_P5、待機者Ｐ４の総待ち時間Ｔ_P4は、それぞれ以下の式で表される。
Ｔ_P2＝（２×ｔｍ（秒）＋１×ｔｓ（秒））×１（人） ………（４）
Ｔ_P6＝（３×ｔｍ（秒）＋２×ｔｓ（秒））×１（人） ………（５）
Ｔ_P5＝（４×ｔｍ（秒）＋３×ｔｓ（秒））×１（人） ………（６）
Ｔ_P4＝（５×ｔｍ（秒）＋４×ｔｓ（秒））×１（人） ………（７）

よって、待機者がエレベータカゴ２１ｂに乗るための総待ち時間Ｔｂは、次式で表される。
Ｔｂ＝Ｔ_P1＋Ｔ_P2＋Ｔ_P6＋Ｔ_P5＋Ｔ_P4＝１５×ｔｍ＋１０×ｔｓ ………（８）
つまり、図４に示す待機者Ｐ１〜Ｐ６の総待ち時間Ｔは、次式で表される。
Ｔ＝Ｔａ＋Ｔｂ＝３０×ｔｍ＋１０×ｔｓ ………（９）
ここで、階間の移動時間ｔｍを１０秒、各階での停車時間ｔｓを３０秒とすると、待機者Ｐ１〜Ｐ６の総待ち時間Ｔは、６００秒と計算される。

このように、昇降制御装置４２は、第一のエレベータカゴ２１ａが方向別の待機者が最も多い階に最初に向かうように運行計画を生成する。図４の例では、四階部分１０４に上向き待機者が５人おり、方向別の待機者が最も多い。第二のエレベータカゴ２１ｂは、第一のエレベータ２１ａが向かった階を除く階について、順番に向かう運行計画を生成する。また、第２のエレベータカゴ２１ｂは、方向別の待機者が最も多い階において逆方向（図４の例では下方向）に向かう待機者を載せるために、方向別の待機者が最も多かった階にも停止する。
第一のエレベータ２１ａのカゴ内が空になると、昇降制御装置４２は顔認識情報に基づいて再び待機者の予測を行って、改めて第一のエレベータ２１ａが方向別の待機者が最も多い階に向かうように運行計画を生成する。第二のエレベータカゴ２１ｂは、第一のエレベータ２１ａが向かった階を除く階について、順番に向かう運行計画を生成する。
もし第三のエレベータカゴがある場合には、第一のエレベータカゴ２１ａと同様に、方向別の待機者が最も多い階に向かうように運行計画を生成する。もし第一のエレベータカゴ２１ａの運行計画生成とタイミングが一致した場合には、方向別の待機者の数が二番目に多い階に向かうように運行計画を生成する。
さらに多くのエレベータカゴがある場合にも同様である。

図９のフローチャートを用いて説明する。昇降制御装置４２による運行計画の生成手続きを示すフローチャートである。運行計画はエレベータカゴが空の時に生成される。エレベータカゴに乗客がいる場合、エレベータカゴは一人以上の乗客の指示に従って運行される。
Ｓ８１で各階に待機者がいる場合にはＳ８２へ進む。いない場合には終了する。
Ｓ８２で方向別最多の待機人数がいる階を予測する。
Ｓ８３で第一のエレベータカゴを、方向別最多待機人数階を行先階として向かわせる。
Ｓ８４で第二のエレベータカゴも乗客が乗っていない場合、第二の行先階から方向別最多待機人数階を除く。
Ｓ８５でエレベータカゴを運行する。
Ｓ８６で第一のエレベータカゴが空かどうか判定し、空でなければＳ８５に戻り運行を継続する。空ならばＳ８１に戻り、待機者の有無を確認する。
なお、運行計画は随時更新するようにするとよい。例えば、方向別の待機者が最も多い行先階において、それらの待機者を載せ、その後、それらの待機者が全てエレベータから降りたときに、そのときの各階における待機者の状況に応じて、運行計画を更新するようにしてもよい。また、方向別の待機者が最も多い階において、その最も多い待機者の数が待機者全員の内の所定の割合（例えば３０パーセント）を超えている場合に、図９に示す処理を実行するようにしてもよい。

代替案として、予測手段によって予測された人数が最も多い階へ送られる複数のエレベータカゴについてのみ待ち時間を短縮するという利点を達成することができる。したがって、エレベータカゴのいくつかは、個別に（リクエストされた階に停まりながら、上昇してそして下降する）連続的なループを完了することによって従来の方法で運行することが可能である。要求がなく、検出された人がいなければ、エレベータカゴは静止していることに留意されたい。

例えば、図９のＳ８２に従って第１のエレベータカゴ２１ａが運行され、第２のエレベータカゴ２１ｂは図９のＳ８３ではなく連続的なループに従って運行される。したがって、第２のエレベータカゴ２１ｂは、連続ループを実行するように構成される。最下階から、第２のエレベータカゴ２１ｂが現在置かれている階以上の階の更なる乗客又は上昇する要求がなくなるまで、第２のエレベータカゴ２１ｂは上昇する。次に第２のエレベータカゴ２１ｂは、下降要求とともに最上階に行き、第２のエレベータカゴ２１ｂが現在駐留している場所より下の階に更なる乗客又は降下する要求がなくなるまで下降する。
次に、第２のエレベータカゴ２１ｂが現在置かれている階以上の階の更なる乗客又は上昇する要求がなくなるまで、第２のエレベータカゴ２１ｂは上昇する。以降、第２のエレベータカゴ２１ｂは、前述の下降と上昇とを繰り返す。

この配置の利点は、第２のエレベータカゴ２１ｂが、全ての階が最終的に妥当な時間内に供給されることを保証し、エレベータカゴが最大のグループの人にのみサービスすることに限定されず、そして、不当に長い時間待たなければならない人々のグループが無いことである。

３つ以上のエレベータカゴがある場合には、前述の連続的なループかＳ８３のいずれかに従って運行するように、第３のエレベータカゴを設けることができる。Ｓ８３を実行する第３のエレベータカゴは、検出された最大の人数のグループに向かい、空になるまでそれを続ける。
４つのエレベータカゴを有する構成では、２つのエレベータカゴがそれぞれ従来のエレベータカゴの運行方法として連続ループを実行する間に、図９のＳ８２およびＳ８３を実行するエレベータカゴを２台（２１ａ、２１ｂ）で構成することが可能である。各エレベータカゴには、最大グループまたは連続ループのいずれかを担当する役割が割り当てられているので、ロジックは単純で一貫性している。
さらなる利点として、この配置は階の１つで非常に多数の人々が待っている状況で、非常に長い時間乗客が待機することがないことを確実にする。

図５は、比較例として、単純に一方のエレベータカゴ２１ａを上向き移動のカゴ、他方のエレベータカゴ２１ｂを下向き移動のカゴに割り当てた場合のエレベータカゴ２１ａ、２１ｂの軌跡を示す図である。この図５において、待機者Ｐ１〜Ｐ６および呼びボタンの状態は、図４に示す例と同様であるものとする。
この比較例では、図１に示す各階のエレベータ乗降部２３周辺を撮像する撮像装置３０は設置されておらず、ＮＶＲによる画像解析処理（顔認識処理）や利用履歴の参照は行われない。この比較例では、昇降制御装置は、呼びボタンの情報をもとに、各階に上または下に行きたい待機者がいるか否かのみを判定し、その判定結果に基づいてエレベータの運行計画を生成する。

図５に示す例では、二階〜四階においてそれぞれ上下の呼びボタンが押下されているため、昇降制御装置は、二階〜四階にそれぞれ少なくとも１人以上の待機者がいると判定することができる。ただし、昇降制御装置は、どの階に何人の待機者がいるかについては検知することはできない。
この場合、昇降制御装置は、上向き移動のカゴとして割り当てられたエレベータカゴ２１ａについては、上向き待機者Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の順にエレベータカゴ２１ａに乗せていくよう運行計画を生成する。つまり、昇降制御装置は、エレベータカゴ２１ａを、軌跡２３１→停車２２１→軌跡２３２→停車２２２→軌跡２３３→停車２２３→軌跡２３４のように運行させるよう運行計画を生成する。

一方、昇降制御装置は、下向き移動のカゴとして割り当てられたエレベータカゴ２１ｂについては、下向き待機者Ｐ６、Ｐ５、Ｐ４の順にエレベータカゴ２１ｂに乗せていくよう運行計画を生成する。つまり、昇降制御装置は、エレベータカゴ２１ｂを、軌跡２３５→停車２２４→軌跡２３６→停車２２５→軌跡２３７→停車２２６→軌跡２３８のように運行させるよう運行計画を生成する。

ここで、エレベータカゴ２１ａ、２１ｂの階間の移動時間をｔｍ（秒）、各階での停車時間をｔｓ（秒）とすると、運行開始時点でのエレベータカゴ２１ａの位置が一階である場合、待機者Ｐ１の乗車までの総待ち時間Ｔ_P1は次式で表される。
Ｔ_P1＝１×ｔｍ（秒）×１（人） ………（１０）
同様に、待機者Ｐ２の総待ち時間Ｔ_P2、待機者Ｐ３の総待ち時間Ｔ_P3は、それぞれ以下の式で表される。
Ｔ_P2＝（２×ｔｍ（秒）＋１×ｔｓ（秒））×１（人） ………（１１）
Ｔ_P3＝（３×ｔｍ（秒）＋２×ｔｓ（秒））×５（人） ………（１２）
つまり、上向き待機者がエレベータカゴ２１ａに乗るための総待ち時間Ｔａは、次式で表される。
Ｔａ＝Ｔ_P1＋Ｔ_P2＋Ｔ_P3＝１８×ｔｍ＋１１×ｔｓ ………（１３）

また、運行開始時点でのエレベータカゴ２１ｂの位置が一階である場合、待機者Ｐ６の乗車までの総待ち時間Ｔ_P6は次式で表される。
Ｔ_P6＝３×ｔｍ（秒）×１（人） ………（１４）
同様に、待機者Ｐ５の総待ち時間Ｔ_P5、待機者Ｐ４の総待ち時間Ｔ_P4は、それぞれ以下の式で表される。
Ｔ_P5＝（４×ｔｍ（秒）＋１×ｔｓ（秒））×１（人） ………（１５）
Ｔ_P4＝（５×ｔｍ（秒）＋２×ｔｓ（秒））×１（人） ………（１６）
よって、下向き待機者がエレベータカゴ２１ｂに乗るための総待ち時間Ｔｂは、次式で表される。
Ｔｂ＝Ｔ_P6＋Ｔ_P5＋Ｔ_P4＝１２×ｔｍ＋３×ｔｓ ………（１７）
つまり、図５に示す待機者Ｐ１〜Ｐ６の総待ち時間Ｔは、次式で表される。
Ｔ＝Ｔａ＋Ｔｂ＝３０×ｔｍ＋１４×ｔｓ ………（１８）
ここで、階間の移動時間ｔｍを１０秒、各階での停車時間ｔｓを３０秒とすると、待機者Ｐ１〜Ｐ６の総待ち時間Ｔは、７２０秒と計算される。

上記（９）式の結果である６００秒と、上記（１８）式の結果である７２０秒とを比較すると、上記（９）式の結果の方が１２０秒短い。この結果からもわかるように、画像解析（顔認識）により待機者の個人を特定し、個人の利用履歴を取得して待機者の行き先予測をすることで、エレベータカゴを適切に制御することができ、各階での待機者の待ち時間の総和を短縮させることができる。

なお、各階のエレベータ乗降部２３に撮像装置３０を設置し、画像解析（人体検知）により各階の待機者の人数を数え、これをエレベータ制御に用いることも考えられる。しかしながら、この場合、各階の待機者数がわかるだけで、各階の待機者について、上の階に行きたい待機者と下の階に行きたい待機者とを判別することはできない。そのため、この場合には、単に待機者数が最も多い階へ所定のエレベータカゴを優先的に向かわせるといった制御を行うことしかできない。
例えば、図４において、三階部分１０３の上向き待機者Ｐ２が３人、下向き待機者Ｐ５が４人あり、四階部分１０４については図４のとおり上向き待機者Ｐ３が５人、下向き待機者Ｐ６が１人ある場合について考える。この場合、待機者Ｐ１〜Ｐ６の総待ち時間短縮のためには、人数最多グループである待機者Ｐ３がいる四階部分１０４に、上向き移動のエレベータカゴを向かわせるべきである。しかしながら、三階部分１０３の待機者数は合計で７人、四階部分１０４の待機者数は合計で６人であるため、単に待機者数のみを考慮した場合、エレベータカゴは待機者数が７人である三階部分１０３に向かわせてしまう。したがって、結果として待機者Ｐ１〜Ｐ６の総待ち時間が増加してしまう。

これに対して、本実施形態におけるエレベータ制御装置４０は、各階のエレベータ乗降部２３が撮像された画像を解析し、画像中の人物を待機者として認識する。このとき、エレベータ制御装置４０は、画像解析により待機者の顔を認識し、個人を特定する。そして、エレベータ制御装置４０は、画像解析結果をもとに、待機者のエレベータの利用履歴を取得し、取得された利用履歴に基づいて、エレベータの運行計画を生成し、エレベータを駆動制御する。
具体的には、エレベータ制御装置４０は、取得された利用履歴に基づいて、待機者の行きたい階の方向を予測し、各階について、上の階へ行きたい待機者のグループおよび下の階へ行きたい待機者のグループの人数をそれぞれ予測する。そして、エレベータ制御装置４０は、複数のエレベータカゴのうち、所定のエレベータカゴを予測されたグループ人数が最も多い階へ優先的に向かわせるよう運行計画を生成する。

このように、画像解析（顔認識）と利用履歴の参照とにより、どの階に、どちらの方向へ向かう可能性が高い待機者が何人いるかを検知することができる。つまり、本実施形態におけるエレベータ制御装置４０は、各階の待機者数をカウントするだけでなく、上の階に行きたい待機者と下の階に行きたい待機者とを判別し、上向き待機者数と下向き待機者数とをそれぞれカウントする。そのため、各階のエレベータの待機者の待ち時間の総和を短縮するような適切なエレベータカゴの制御が可能となる。

例えば図４に示すように、四階部分１０４に待機者Ｐ３が５人いる場合には、この待機者Ｐ３を優先的にエレベータカゴに乗せるようなエレベータ制御を行うことができる。また、前述したように、このとき三階部分１０３に上向き待機者Ｐ２が３人、下向き待機者Ｐ５が４人存在する場合であっても、人数最多グループである待機者Ｐ３のグループを適切に判別し、エレベータカゴを優先的に向かわせる制御を行うことができる。その結果、待機者の総待ち時間を適切に短縮することができる。
また、このとき、待機者Ｐ３が待機する階へ優先的に向かわせるエレベータカゴは、複数のエレベータカゴのうち、待機者Ｐ３が待機する階に最速で到着可能なエレベータカゴとすれば、より適切に待機者の総待ち時間を短縮することができる。

また、エレベータ制御装置４０は、各階においてエレベータカゴに乗った乗車人物と、各階においてエレベータカゴから降りた降車人物とをそれぞれ特定することができる。そして、エレベータ制御装置４０は、特定された人物の乗車階および降車階を、当該人物の利用履歴として記録装置５０へ記録することができる。このように、実際にエレベータを利用した人物を特定し、どの階からどの階までエレベータを利用したかを関連付けて記録することで、次にその人物がエレベータを利用する際の行き先予測を高精度で行うことができる。
なお、本実施形態では、エレベータ制御装置４０が画像解析により乗車人物および降車人物を特定し、特定された人物の利用履歴を記録装置５０へ記録する場合について説明した。しかしながら、例えば、エレベータ制御装置４０の管理者が、エレベータ利用者の利用履歴を記録装置５０へ記録可能な構成であってもよい。

本実施形態では、エレベータ制御装置４０は、各階すべてについて、上下の方向ごとの待機者の人数について予測した結果をもとに、総待ち時間を本実施形態が実施されない場合よりも短縮するようエレベータの運行計画を生成し、エレベータの運行を制御していた。エレベータ制御装置４０は、複数のエレベータカゴのうち、所定のエレベータカゴを待機者が最も多い階へ優先的に向かわせるよう運行計画を生成していた。エレベータ制御装置４０は、最速で到着可能なエレベータカゴを、待機者が最も多い階へ優先的に向かわせるよう運行計画を生成していた。

しかしながら、エレベータ制御装置４０が所定のエレベータカゴを向かわせるのは必ずしも、待機者が最も多い階でなくてもよい。例えば高層ビルの最上階が展望階になっており、直行エレベータが別途あり、待機者が最も多いフロアは展望階である場合に、直行エレベータのある展望階に向かう必要は必ずしもない。このような場合には展望階を除いて運行計画を生成するので、最多階ではなく、例えば次に人数の多い階に優先的に所定のエレベータカゴを向かわせるよう、運行計画を生成する。

また、入室制限が格別厳しい階や利用がほとんど無い階などがある建物の場合には、その階について必ずしも待機者の人数と方向の予測をしなくてよい。
例えば、役員階や企業の入っていない無人階等である。例えば、役員はセキュリティチェックのかかる別個の役員用エレベータがある場合には、この階の予測は不要になる。また、現在は無人階であるが次に入る企業のための工事中である場合等、工事作業を行う人は別個の貨物用エレベータを使用する場合に、この階の予測は不要になる。このように予測を行う階は全てである必要はないので、その場合には予測不要な階を除く複数のフロアについて予測を行い、運行計画を生成する。

乗車人物および降車人物の特定に際し、エレベータ制御装置は、エレベータカゴの停車階のエレベータ乗降部が撮像された画像を解析する。つまり、エレベータ制御装置４０は、停車階においてエレベータカゴが停車する前にエレベータ乗降部に存在し、エレベータカゴが停車した後にエレベータ乗降部からいなくなった人物は、エレベータカゴに乗り込んだ乗車人物であると判断する。
また、エレベータ制御装置４０は、停車階においてエレベータカゴが停車する前にはエレベータ乗降部におらず、エレベータカゴが停車した後にエレベータ乗降部に現れた人物は、エレベータカゴから降りてきた降車人物であると判断する。このように、乗車人物および降車人物を適切に特定し、利用履歴を適切に記録することができる。

（第二の実施形態）
次に、本発明の第二の実施形態について説明する。
上述した第一の実施形態では、エレベータ乗降部２３に設置した撮像装置３０による撮像画像に基づいて、エレベータの乗車人物および降車人物を特定する場合について説明した。この第二の実施形態では、エレベータカゴ内にも撮像装置を設置し、エレベータカゴ内に設置した撮像装置による撮像画像も用いて、エレベータの乗車人物および降車人物を特定する場合について説明する。

図６は、本実施形態におけるエレベータ制御システム１０´の一例を示す構成図である。この図６において、上述した第一の実施形態と同様の構成を有する部分には図１と同一符号を付し、以下、構成の異なる部分を中心に説明する。
エレベータ制御システム１０´は、エレベータカゴ２１ａ、２１ｂ内にそれぞれ設置された撮像装置３５をさらに備える。撮像装置３５は、エレベータカゴ内の利用者を撮像可能なカメラである。撮像装置３５は、ＮＶＲ４１と接続されており、撮像した画像（映像）をＮＶＲ４１へ所定周期で送信し続ける。そして、ＮＶＲ４１は、撮像装置３５によって撮像されたエレベータカゴ内の画像を記録し続ける。なお、撮像装置３５とＮＶＲ４１との接続形態は、有線であってもよいし無線であってもよい。

図７は、本実施形態におけるエレベータ制御装置４０の動作を説明するフローチャートである。この図７は、図３のＳ１８が削除され、Ｓ１３およびＳ１４がＳ３１およびＳ３２に変更され、Ｓ２１がＳ３３に変更されていることを除いては、図３と同様である。したがって、図７において、図３と同一処理を行う部分には図３と同一ステップ番号を付し、以下、処理の異なる部分を中心に説明する。
Ｓ３１では、ＮＶＲ４１は、エレベータカゴ内の撮像画像を解析し、エレベータカゴに乗車している人物を特定する。つまり、このＳ３１では、ＮＶＲ４１は、人数最多階における上記の人数最多グループに属する待機者がエレベータカゴに乗車した後に、エレベータカゴに乗っている人物を特定する。

Ｓ３２では、ＮＶＲ４１は、人数最多階においてエレベータカゴに実際に乗車してきた人物を特定する。ここでは、ＮＶＲ４１は、Ｓ４において特定された待機者（Ｓ５において記録した待機者）と、Ｓ３１において特定された人物とを比較し、エレベータ昇降部２３周辺に存在し、且つエレベータカゴ内にも存在している人物を乗車人物として特定する。
Ｓ３３では、ＮＶＲ４１は、停車階においてエレベータカゴから実際に降車した人物を特定する。ここでは、ＮＶＲ４１は、Ｓ３１において特定されたエレベータカゴ内の人物と、Ｓ２０において特定された停車階のエレベータ乗降部２３周辺の人物とを比較する。そして、ＮＶＲ４１は、エレベータカゴ内に存在し、且つエレベータ昇降部２３周辺にも存在している人物を降車人物として特定する。

このように、エレベータカゴ内に撮像装置３５を設置した場合、乗車階におけるエレベータカゴの停車前のエレベータ乗降部２３の撮像画像と、乗車階におけるエレベータカゴの停車後のエレベータカゴ内の撮像画像とに基づいて、乗車人物の特定が可能である。また、降車階におけるエレベータカゴの停車前のエレベータカゴ内の撮像画像と、降車階におけるエレベータカゴの停車後のエレベータ乗降部２３の撮像画像とに基づいて、降車人物の特定が可能である。ここで、乗車階におけるエレベータカゴの停車後のエレベータカゴ内の撮像画像と、降車階におけるエレベータカゴの停車前のエレベータカゴ内の撮像画像とは、共通の画像を用いることができる。

これに対して、撮像装置３５を設置せず、上述した第一の実施形態のようにエレベータ乗降部２３を撮像した画像のみを用いる場合、乗車人物の特定には、乗車階にエレベータカゴが停車する前後のエレベータ乗降部２３の撮像画像を用いることになる。また、降車人物の特定には、降車階にエレベータカゴが停車する前後のエレベータ乗降部２３の撮像画像を用いることになる。
つまり、エレベータカゴ内に撮像装置３５を設置することで、第一の実施形態と比較して少ない画像解析数で乗車人物および降車人物の特定が可能となる。

なお、本実施形態においては、乗車階にエレベータカゴが停車する前後におけるエレベータカゴ内の撮像画像を解析し、乗車人物を特定してもよい。また、降車階にエレベータカゴが停車する前後におけるエレベータカゴ内の撮像画像を解析し、降車人物を特定してもよい。つまり、エレベータカゴの停車階のエレベータ乗降部が撮像された画像、およびエレベータカゴ内が撮像された画像の少なくとも一方を解析することで、乗車人物および降車人物を特定することができる。

（第三の実施形態）
次に、本発明の第三の実施形態について説明する。
上述した第一の実施形態では、エレベータの利用履歴の無い待機者の行き先予測に際し、当該待機者が上下に行く確率をそれぞれ５０％とする場合について説明した。この第三の実施形態では、エレベータの利用履歴の無い待機者については、当該待機者の属性情報に応じて、行き先予測を行う場合について説明する。
本実施形態におけるエレベータ制御システムの構成は、図１に示す第一の実施形態のエレベータ制御システム１０と同様である。

まず、過去にエレベータの利用履歴の無い待機者の行き先予測の方法について説明する。本実施形態では、建物の各階を利用する人物の属性情報に応じて、待機者の行き先予測を行う。ここで、属性情報とは、例えば人物の性別（男、女）、眼鏡の有無、体型（背の高さ、肥満型、やせ形）、年齢、杖をついている、等の情報である。
オフィスビルでは、様々な会社や店舗が各階ごとに雑居している。各会社や各店舗を利用する人物の属性情報は様々であるが、偏った属性情報を示すことがある。例えば製造会社の設計部には眼鏡をかけた肥満型の男性が多い、ネールショップには女性が多い、老人ホームには老人が多い、等である。本実施形態では、上記の偏りの性質を利用して、エレベータの利用履歴が無い待機者の行き先を予測することで、予測精度を高める。

図８は、本実施形態におけるエレベータ制御装置４０の動作を説明するフローチャートである。この図８は、Ｓ４１〜Ｓ４３が追加されていることを除いては、図３と同様である。したがって、図８において、図３と同一処理を行う部分には図３と同一ステップ番号を付し、以下、処理の異なる部分を中心に説明する。
Ｓ４１では、ＮＶＲ４１は、Ｓ７において過去にエレベータの利用履歴の無いと判定された待機者について属性情報の解析を行い、属性情報を示す値である属性値を記録装置５０へ記録する。属性情報の解析方法としては、例えば、学習用顔画像をデータベースとして、検知した人物の属性情報を解析する方法を用いることができる。

次にＳ４２において、ＮＶＲ４１は、Ｓ４１において記録した属性値を、それ以前に記録装置５０に記録されている属性値と照合する。そして、Ｓ４１において得られた属性値と同一の属性値を有する待機者の利用履歴を記録装置５０から読み出す。例えば、Ｓ４１における属性情報の解析の結果、待機者が眼鏡をかけていると判断された場合、眼鏡をかけた待機者の利用履歴を記録装置５０から読み出す。
なお、Ｓ４１において得られた属性値と一致する属性値を有する待機者の利用履歴が記録装置５０に記録されていない場合、Ｓ４１において得られた属性値と略同一の属性値を有する待機者の利用履歴を記録装置５０から読み出す。ここで、略同一の属性値とは、例えば属性値の類似度が所定値以上であることをいう。

Ｓ４３では、Ｓ４２において取得された利用履歴に基づいて、Ｓ４１において得られた属性値と同じ属性値を有する待機者が、どの階を利用する頻度が高いかを判断し、待機者の降車可能性を予測する。例えば、眼鏡をかけた人物が建物の三階を利用する頻度が高い場合、三階行きの可能性が高いと予測する。
なお、Ｓ１５およびＳ２２において、ＮＶＲ４１は、乗車履歴および降車履歴を記録装置５０へ記録する際に、Ｓ４１において得られた属性値の情報も紐づけて記録する。

以上説明したように、本実施形態におけるエレベータ制御装置４０は、待機者の属性情報を取得し、初めてエレベータを利用する待機者については、取得された属性情報と同一または略同一の属性情報を有する人物の利用履歴を用いて行き先予測を行う。したがって、初めてエレベータを利用する待機者についても精度の高い行き先予測を行うことができ、その結果、エレベータの総待ち時間をより適切に短縮することができる。

なお、本実施形態においては、顔認識処理により個人を特定した待機者のうち、初めてエレベータを利用する待機者など、個人の利用履歴が取得できない場合に、同一または略同一の属性情報を有する人物の利用履歴を取得する場合について説明した。しかしながら、個人の利用履歴の有無にかかわらず、解析された属性情報を用いて利用履歴を取得するようにしてもよい。この場合、個人を特定するための顔認識処理は不要となる。
また、本実施形態は、上述した第二の実施形態のようなエレベータカゴ内に撮像装置３５を設置したエレベータ制御システム１０´にも適用可能である。

（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１０…エレベータ制御システム、２０ａ、２０ｂ…エレベータ、２１ａ、２１ｂ…エレベータカゴ、２２ａ、２２ｂ…昇降装置、２３…エレベータ昇降部、２４…呼びボタン、３０…撮像装置、４０…エレベータ制御装置、４１…ネットワークビデオレコーダー（ＮＶＲ）、４２…昇降制御装置、５０…記録装置

Claims (13)

1. エレベータの扉付近が撮像された画像を解析し、前記画像中の人物を認識する解析手段と、
   前記解析手段による解析の結果に基づいて、前記人物の行先階に関する情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記行先階に関する情報に基づいて、その人の行先と行先階が符合するかどうかを予測し、その行先が上か下かを判断する予測手段と、
   前記取得手段によって取得された前記行先階に関する情報と前記予測手段による予測に基づいて、その行先方向に向かうと予測された最も多くの人々が待つ階の方向に、エレベータカゴを優先的に向かわせる運行計画を生成する生成手段と、
   を備えることを特徴とするエレベータ制御装置。
2. 前記解析手段は、前記人物の顔を認識して個人を特定し、
   前記取得手段は、前記解析手段により特定された人物の前記行先階に関する情報を取得することを特徴とする請求項１に記載のエレベータ制御装置。
3. 前記解析手段は、前記人物の属性情報を取得し、
   前記取得手段は、前記解析手段により取得された属性情報と同一または略同一の属性情報を有する人物の行先階に関する情報を取得することを特徴とする請求項１または２に記載のエレベータ制御装置。
4. 前記解析手段は、前記人物の顔を認識して個人を特定するとともに、前記人物の属性情報を取得し、
   前記取得手段は、前記解析手段により特定された人物の前記行先階に関する情報を取得できない場合に、前記解析手段により取得された属性情報と同一または略同一の属性情報を有する人物の行先階に関する情報を取得することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のエレベータ制御装置。
5. 複数の階の各々のエレベータの扉付近に待っている複数の人々の映像を解析する解析手段と、
   前記解析手段による解析の結果に基づいて、エレベータを利用する際に前記複数の人々の行先に符合し得る行先階に関する情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された行先階に関する情報に基づいて、その複数の人々の行先と行先階が符合するかどうかを予測し、その行先が上か下かを判断する予測手段と、
   前記取得手段によって取得された前記行先階に関する情報と前記予測手段による予測に基づいて、前記エレベータの運行計画を生成する生成手段と、
   を備えることを特徴とするエレベータ制御装置。
6. 前記予測手段は、最も多くの人数が行先としている上階または下階の階を特定し、
   前記生成手段は、最も多くの人数が待つ上階または下階に所定のエレベータカゴが優先的に送られる運行計画を生成する、
   ことを特徴とする請求項５に記載のエレベータ制御装置。
7. 前記予測手段は、二番目に多い人数が行先としている上階または下階の階を特定し、
   前記生成手段は、二番目に多い人数が待つ上階または下階に所定のエレベータカゴが優先的に送られる運行計画を生成する、
   ことを特徴とする請求項６に記載のエレベータ制御装置。
8. 複数のエレベータカゴの少なくとも１つがさらに個別に、
   乗客の指示に従って、上がるように要求された階には停まりながら、下階から上階に順番に上昇し、それから、
   乗客の指示に従って、降りるように要求された階には停まりながら、上階から下階に順番に下降するように、
   複数のエレベータカゴを制御する、ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載のエレベータ制御装置。
9. 前記エレベータカゴが空の場合に前記生成手段は運行計画を生成し、
   前記エレベータカゴが空ではない場合に一人以上の乗客の指示に従ってエレベータカゴを制御する、
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載のエレベータ制御装置。
10. 複数のエレベータカゴは複数の階のエレベータ扉の間を動くように構成され、
    前記複数のエレベータカゴは前記エレベータ制御装置によって生成された運行計画に従って運行される、
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載のエレベータ制御装置を含むエレベータ制御システム。
11. エレベータ扉付近を撮像することによって得られた画像を解析し、前記画像における人を認識する、解析工程と、
    前記解析工程における解析の結果に基づいて、認識された人に関連づけられる行先階に関する情報を取得する取得工程と、
    行先階がその人の行先と符合するかどうかを予測し、その行先が上か下かを判断する予測工程と、
    前記取得工程によって取得された前記行先階に関する情報と前記予測工程による予測に基づいて、その行先方向に向かうと予測された最も多くの人々が待つ階の方向に、エレベータカゴを優先的に向かわせる運行計画を生成する生成工程と、
    を有することを特徴とするエレベータ制御方法。
12. エレベータ制御装置にて実行される際、請求項１０に記載の方法に従って、エレベータ制御システムによって実行されることを特徴とする、エレベータ制御システムのプログラム。
13. 請求項１２に記載のプログラムを記憶する記憶媒体。

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