JP2022178688A - Mechanical parking lot - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、機械式駐車場に関する。 The present invention relates to mechanical parking lots.
少ないスペースで多数の車両を効率的に駐車できる駐車場として、機械式駐車場が知られている。機械式駐車場は一般に、ドライバが車両に乗車または車両から降車するための乗降室と、地上または地下に設けられた駐車室と、乗降室と駐車室との間で車両を移動させる昇降装置と、を備える。 A mechanical parking lot is known as a parking lot that can efficiently park a large number of vehicles in a small space. A mechanical parking lot generally consists of a loading/unloading compartment for drivers to get into and out of vehicles, a parking compartment provided on the ground or underground, and a lifting device for moving the vehicle between the loading/unloading compartment and the parking compartment. , provided.
機械式駐車場では、入出庫のために開かれた乗降室の入出庫扉を閉める際、乗降室内の安全、すなわち乗降室内に人がいないことを確認する。 In the mechanical parking lot, when closing the entrance/exit door of the entrance/exit room opened for entrance/exit, it is confirmed that there is no one in the entrance/exit room.
例えば、乗降室内の安全を確認するために、乗降室内にスキャナ式レーザセンサを設置する方法が考えられる。しかしながら、この方法では、誤検知を防止するために壁や移動体であるパレットや車両の近傍を検出範囲から外さなければならず、そうした検出範囲外にいる人を検出できない。 For example, in order to confirm the safety in the passenger compartment, a method of installing a scanner-type laser sensor in the passenger compartment is conceivable. However, in this method, in order to prevent erroneous detection, walls, pallets, and vehicles, which are moving bodies, must be excluded from the detection range, and a person outside such a detection range cannot be detected.
また例えば、乗降室内に複数のワイドセンサを設置する方法が考えられる。しかしながら、この方法では、死角を減らすには乗降室内の全周近くにわたってワイドセンサを設置する必要があるが、他の機器との取り合い上、現実的ではない。 Further, for example, a method of installing a plurality of wide sensors in the passenger compartment is conceivable. However, with this method, it is necessary to install a wide sensor around the entire circumference of the passenger compartment in order to reduce blind spots, which is not practical in terms of dealing with other equipment.
また例えば、乗降室内に、温度移動体を検出するパッシブセンサを設置する方法が考えられる。しかしながら、この方法では、乗降室内でじっとしている人を検出できない。 Further, for example, a method of installing a passive sensor for detecting temperature-moving objects in the passenger compartment is conceivable. However, this method cannot detect a person sitting still in the passenger compartment.
また例えば、乗降室内にLiDAR(Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging)を設置する方法が考えられる。しかしながら、LiDARは高価であり、コスト的に不利である。 Further, for example, a method of installing LiDAR (Light Detection and Ranging, Laser Imaging Detection and Ranging) in the passenger compartment is conceivable. However, LiDAR is expensive and disadvantageous in terms of cost.
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、そのある態様の例示的な目的のひとつは、より確実に入出庫時の乗降室内の安全を確認できる比較的安価な機械式駐車場を提供することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of such circumstances, and one of the exemplary objects of certain embodiments thereof is to provide a relatively inexpensive mechanical parking lot in which the safety of the passenger compartment can be confirmed more reliably when entering and exiting the parking lot. to do.
上記課題を解決するために、本発明のある態様の機械式駐車場は、乗降室に進入した車両を駐車室に格納可能な機械式駐車場であって、乗降室内を撮像する撮像装置と、撮像装置が撮像した複数の画像間で、当該複数の画像中の人の位置を対応付けるトラッキング情報を生成するトラッキング部と、入出庫のために開かれた入出庫扉を閉める閉動作の開始の可否を、トラッキング情報に基づいて判定する判定部と、を備える。 In order to solve the above problems, a mechanical parking lot according to one aspect of the present invention is a mechanical parking lot that can store a vehicle that has entered the boarding/alighting room in the parking room, comprising: an imaging device that images the inside of the boarding/alighting room; A tracking unit that generates tracking information that associates the positions of people in the plurality of images among multiple images captured by the imaging device, and whether or not to start the closing operation of closing the entrance/exit door opened for entering/exiting. based on the tracking information.
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を方法、装置、システムなどの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。 Arbitrary combinations of the above constituent elements, and mutual substitution of the constituent elements and expressions of the present invention in methods, devices, systems, etc. are also effective as aspects of the present invention.
本発明によれば、より確実に入出庫時の乗降室内の安全を確認できる比較的安価な機械式駐車場を提供できる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the relatively cheap mechanical parking lot which can confirm the safety in the boarding/alighting room|chamber more reliably at the time of entering/exiting can be provided.
以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図面を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、実施の形態は、発明を限定するものではなく例示であって、実施の形態に記述されるすべての特徴やその組み合わせは、必ずしも発明の本質的なものであるとは限らない。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION The present invention will be described below based on preferred embodiments with reference to the drawings. The same or equivalent constituent elements, members, and processes shown in each drawing are denoted by the same reference numerals, and duplication of description will be omitted as appropriate. Moreover, the embodiments are illustrative rather than limiting the invention, and not all features and combinations thereof described in the embodiments are necessarily essential to the invention.
(第1の実施の形態)
図1は、第1の実施の形態に係る機械式駐車場10の正面図である。機械式駐車場10は、地上に設けられた建物104の地下に駐車室が設けられた地下式の機械式駐車場である。なお、機械式駐車場10は、駐車室が建物104の中に設けられた地上式の機械式駐車場であってもよい。
(First embodiment)
FIG. 1 is a front view of a
機械式駐車場10は、地下1階の駐車室であるB1F駐車室14と、地下2階の駐車室であるB2F駐車室16と、地下3階の駐車室であるB3F駐車室18と、複数のパレット32と、第1移載装置56と、複数の第2移載装置58と、リフトフレーム88と、断面が略矩形の昇降路96に沿って支柱として設けられた2本または4本のマスト90と、昇降装置94と、乗降室12の外側に設けられる操作盤28と、操作盤28と接続される制御装置100と、を備える。
The
機械式駐車場10は、パレット32を用いたパレット式の駐車場である。このパレット式の機械式駐車場10は、昇降装置94を用いて自動車20、バイク74、自転車等の車両が搭載された状態のパレット32を昇降させたり、あるいは第1移載装置56や第2移載装置58を使用して面方向に移動させたりすることにより、駐車室に車両を駐車させる構成とされている。
The
機械式駐車場10へ車両を入れたり機械式駐車場10から車両を取り出したりするための乗降室12は建物104内に設けられている。乗降室12は昇降路96の上端に設けられる。乗降室12には乗降室12と昇降路96とを連通する連通孔98が設けられている。
A loading/
昇降路96は、鉛直方向(z方向)に沿って設けられている。昇降路96は、B1F駐車室14、B2F駐車室16、B3F駐車室18のそれぞれと連通する。昇降路96の下端には、リフトフレーム88を昇降させる昇降装置94が設置される。例えば、昇降路96の四隅に、4本のマスト90が設けられる。
The
リフトフレーム88は、4本のマスト90に昇降自在に支持され、昇降装置94により昇降路96に沿って昇降する。リフトフレーム88の上部には第1移載装置56が設けられる。なお、リフトフレーム88、4本のマスト90、および昇降装置94には、本出願人が先に出願した特開2009-197417号公報に記載のリフトフレーム、4本のマスト、昇降装置、をそれぞれ適用することができる。
The
パレット32は、平板状の部材である。パレット32の上面である車両積載面32aは略矩形である。パレット32は、画一的な大きさを有する。
The
B1F駐車室14、B2F駐車室16、B3F駐車室18はそれぞれ複数の駐車スペースを含む。各駐車スペースは、パレット32を収容可能に構成される。駐車スペースは、パレットと共に車両が駐車されうる駐車室内の1駐車領域(駐車の1単位)である。
B1F
第1移載装置56は、リフトフレーム88の上部に設けられ、パレット32をx方向に移動させる。マスト90が2本の場合、第1移載装置56は、さらにパレット32をy方向へ移動させる。第1移載装置56により、パレットは、昇降路96と各駐車室との間を移動する。第2移載装置58は各駐車スペースに設けられており、パレット32をx方向またはy方向に移動させる。第2移載装置58により、パレットは駐車スペースの間を移動する。第1移載装置56および第2移載装置58には、本出願人が先に出願した特公平7-29681号公報に記載の搬送装置を適用することができる。
The
操作盤28は、機械式駐車場10の利用者または係員に対するユーザインタフェースとしての機能を有する。操作盤28はタッチパネルを有する。操作盤28は、制御装置100と接続されており、タッチパネルに入力された操作に応じて制御装置100に制御信号を送信する。
The
図2は、機械式駐車場10の乗降室12の平面図である。乗降室12は、入出庫口12aを除く周囲(側面、天井面)が壁で囲われており、入出庫口12aには入出庫扉26が設けられている。乗降室12内には撮像装置11が設置される。撮像装置11は、ビデオカメラであり、乗降室12内を所定の周期で撮像して、周期ごとのフレーム画像を生成する。この例では、撮像装置11が1つのみ設置されているが、撮像装置11の数は特に限定されず、例えば死角を減らすために複数の撮像装置11が設置されてもよい。
FIG. 2 is a plan view of the
図3は、制御装置100の機能および構成を示すブロック図である。制御装置100は、指示受信部110と、入庫処理部112と、出庫処理部114と、画像取得部116と、検出部118と、トラッキング部120と、判定部122と、モデル記憶部124と、トラッキング情報記憶部126を備える。
FIG. 3 is a block diagram showing the functions and configuration of the
画像取得部116は、撮像装置11から所定の撮像速度(例えば60フレーム/秒)でフレーム画像を取得する。
The
検出部118は、画像取得部116が取得したフレーム画像から、人(の領域)を検出する。検出部118は、本実施の形態では、モデル記憶部124に記憶される人検出モデルMを用いて、人の検出を実現する。
The
人検出モデルMは、人(頭、腕、脚などの一部や全身)が写った学習用画像と、その画像に何が含まれているかを示すラベルとを含む多数の教師データを用いた機械学習により生成された学習済みモデルである。人検出モデルMの学習は、周知の機械学習の各種手法を用いて行うことができる。機械学習の例として、ディープラーニングなどがある。ディープラーニングの具体例としては、ニューラルネットワークを利用した誤差逆伝播法がある。 The human detection model M uses a large amount of training data including learning images showing people (head, arms, legs, etc., or the whole body) and labels indicating what is contained in the images. A trained model generated by machine learning. Learning of the human detection model M can be performed using various well-known machine learning techniques. Examples of machine learning include deep learning. A specific example of deep learning is error backpropagation using a neural network.
検出部118が、撮像装置11が撮像したフレーム画像を人検出モデルMに入力すると、人検出モデルMは、フレーム画像に関する人検出情報を出力する。ここで人検出情報は、人(頭、腕、脚などの一部だけの場合も含む)が検出されたか否かを示す情報を少なくとも含み、人が検出された場合は、その位置を含んでよい。
When the
なお、検出部118は、人検出モデルM(学習済みモデル)を用いた検出に限らず、既知の任意のアルゴリズムを用いて検出してもよい。
Note that the
トラッキング部120は、検出部118がフレーム画像から検出した人をトラッキング(追跡)する。具体的にはトラッキング部120は、複数のフレーム画像のそれぞれにおいて検出された人について、同一人の特定をする。トラッキング部120は、各フレーム画像において同一人として特定された人の各フレーム画像での乗降室12内における位置情報を、互いに対応付け、トラッキング情報を生成し、トラッキング情報記憶部126に格納する。検出部118が複数の人を検出する場合、複数の人をそれぞれトラッキングする。この場合、複数のトラッキング情報がトラッキング情報記憶部126に格納される。
The
検出部118およびトラッキング部120は、例えば入庫または出庫が開始されると、画像取得部116がフレーム画像を取得するたびに、それぞれの処理を実行する。つまり実質的にリアルタイムに乗降室12内の人を検出してトラッキングする。検出部118およびトラッキング部120は、実質的にリアルタイムな人検出およびトラッキングを実現するために、フレーム画像を間引いてそれぞれの処理を実行してもよい。なお、実質的にリアルタイムな人検出およびトラッキングに限定されず、例えば判定部122が後述のように判定するときにまとめてそれらを実行してもよい。
The
指示受信部110は、操作盤28から送信された指示(信号)を受信する。
The
車両入庫の際、ドライバまたは係員は乗降室12の外に入庫対象の車両を停車させて降車し、操作盤28に入庫開始の指示を入力する。操作盤28は、入庫開始の指示を受け付けると、入庫開始信号を生成して制御装置100に送信する。入庫処理部112は、指示受信部110が入庫開始信号を受信すると、昇降装置94、第1移載装置56、第2移載装置58を制御して空きパレットを乗降室12に移動させ、さらに不図示の扉開閉機構を制御して入出庫扉26を開く。入庫処理部112は、音声や車両誘導案内灯によって入庫対象の車両を乗降室12に配置されたパレット32上の停車位置に誘導する。
When the vehicle is to be parked, the driver or a staff member stops the vehicle to be parked outside the
車両が乗降室12に進入しパレット上で停車した後、ドライバまたは係員は降車し、操作盤28に格納開始の指示を入力する。操作盤28は格納開始の指示を受け付けると、格納要求信号を生成して制御装置100に送信する。
After the vehicle enters the boarding/
判定部122は、指示受信部110が格納要求信号を受信すると、トラッキング情報記憶部126に記憶されるトラッキング情報に基づいて、入出庫扉26の閉動作の開始の可否を判定する。
When the
判定部122は、すべてのトラッキング情報が、人が乗降室12内から退室したことを示す場合、乗降室12内に人がいないため、入出庫扉26の閉動作の開始が「可能」であると判定する。「トラッキング情報が、人が乗降室12内から退室したことを示す」とは、例えば、トラッキング情報に含まれる時系列の位置情報のうちの時間的に最後の位置情報が入出庫口12aの外側を示す場合であってもよいし、また例えば、トラッキング情報に含まれる時系列の位置情報が乗降室12内の入出庫口12aの近傍を示す位置情報を最後に途絶えている場合であってもよい。
If all the tracking information indicates that a person has left the boarding/
判定部122は、いずれかのトラッキング情報が人が乗降室12内にいることを示す場合、乗降室12内に人がいるため、入出庫扉26の閉動作の開始が「不可」であると判定する。
If any of the tracking information indicates that a person is in the boarding/
判定部122による判定結果が「可能」である場合、入庫処理部112は、扉開閉機構を制御して入出庫扉26を閉め、さらに昇降装置94、第1移載装置56、第2移載装置58を制御して車両が搭載されたパレットを乗降室12から所定の駐車スペースに移動させる。判定部122による判定結果が「不可」である場合、入庫処理部112は入出庫扉26を閉めたりパレット32を移動させたりせずに操作盤28のタッチパネルにエラーを表示させる。
When the determination result by the
車両出庫の際、ドライバまたは係員は、操作盤28に、出庫対象の車両を特定する車両IDを入力する。操作盤28は入力された車両IDを含む出庫開始信号を生成して制御装置100に送信する。出庫処理部114は、指示受信部110が出庫開始信号を受信すると、昇降装置94、第1移載装置56、第2移載装置58を制御して、出庫開始信号に含まれる車両IDによって特定される車両が搭載されたパレットを、駐車スペースから乗降室12に移動させ、扉開閉機構を制御して入出庫扉26を開く。
When leaving the vehicle, the driver or a staff member inputs the vehicle ID identifying the vehicle to be delivered to the
ドライバまたは係員は、車両を乗降室12から出して乗降室12の外に停車させ、操作盤28に出庫終了指示を入力する。操作盤28は、出庫終了指示を受け付けると、閉扉要求信号を生成し、制御装置100に送信する。
A driver or an attendant takes the vehicle out of the
判定部122は、指示受信部110が閉扉要求信号を受信すると、トラッキング情報記憶部126に記憶されるトラッキング情報に基づいて、入出庫扉26の閉動作の開始の可否を判定する。判定部122は、すべてのトラッキング情報が、人が乗降室12内から退室した若しくは人が出庫対象の車両に乗り込んだことを示す場合、入出庫扉26の閉動作の開始が「可能」であると判定する。判定部122は、いずれかのトラッキング情報が人が乗降室12内にいることを示す場合、入出庫扉26の閉動作の開始が「不可」であると判定する。
When the
判定部122による判定結果が「可能」である場合、出庫処理部114は、扉開閉機構を制御して入出庫扉26を閉める。判定部122による判定結果が「不可」である場合、出庫処理部114は入出庫扉26を閉めずに操作盤28のタッチパネルにエラー表示させる。
When the determination result by the
続いて、トラッキング部120によるトラッキングについてより詳細に説明する。なお、トラッキング部120によるトラッキングには、以下に説明する手法に限らず、既知の様々な手法を用いることができる。
Subsequently, tracking by the
図4は、トラッキングの手法の一例について説明する図である。フレーム画像Ft,Ft+1,Ft+2は、この順に時間的に連続する3枚のフレーム画像である。フレーム画像Ft,Ft+1,Ft+2における人Ht,Ht+1,Ht+2は、検出部118により検出された人である。なお、人Ht,Ht+1,Ht+2は同一人である。画像Sは、3枚のフレーム画像Ft、Ft+1,Ft+2を重ねた画像である。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a tracking method. Frame images F t , F t+1 , and F t+2 are three frame images temporally continuous in this order. People H t , H t+1 , and H t+2 in frame images F t , F t+1 , and F t+2 are people detected by the
この例では、理解を容易にするために、人Ht,Ht+1,Ht+2が重ならないように位置を離しているが、時間的に連続するフレーム画像の時間差は例えば0.1秒以下であり、この時間での人の移動量は非常に小さく、実際には、人Ht,Ht+1,Ht+2は少なくとも部分的に重なって見える。 In this example, for ease of understanding, the positions of the persons H t , H t+1 , and H t+2 are separated so that they do not overlap, but the time difference between temporally consecutive frame images is, for example, 0.1 seconds or less. Yes, the amount of movement of the person at this time is very small, and in fact the persons Ht , Ht +1 , Ht+2 appear to overlap at least partially.
以下では、フレーム画像Ftの人Htとフレーム画像Ft+1の人Ht+1が同一人と特定されており、フレーム画像Ft+2からそれらと同一人を特定する場合について説明する。なお、同一人と特定された人Htと人Ht+1の位置情報は、互いに対応づけられ、トラッキング情報としてトラッキング情報記憶部126に格納されている。
A case will be described below where the person Ht in the frame image Ft and the person Ht +1 in the frame image Ft +1 are identified as the same person, and the same person is identified from the frame image Ft +2 . The position information of the person H t and the person H t+1 identified as the same person are associated with each other and stored in the tracking
トラッキング部120は、フレーム画像Ft+2において検出された人の乗降室12内での位置情報を特定する。位置情報は、例えば、乗降室12内のいずれかの角を原点とするXY座標系における座標であってもよい。トラッキング部120は、フレーム画像Ft+2において検出された人の位置情報を、例えば公知の画像解析技術に基づいて、フレーム画像Ft+2での足下の位置から特定してもよい。
The
続いて、トラッキング部120は例えば、移動方向に基づいてフレーム画像間での同一人特定をする。詳しくは、トラッキング部120は、同一人と特定されている人Htおよび人Ht+1について、人Htの位置から人Ht+1の位置への移動方向Dt+1を特定する。次に、トラッキング部120は、同一人候補である人Ht+2について、人Ht+1の位置から人Ht+2の位置への移動方向Dt+2を特定する。トラッキング部120は、移動方向Dt+1と移動方向Dt+2とがなす鋭角が所定の閾値角度α以下であれば、人Ht+1と人Ht+2を同一人と特定する。
Subsequently, the
また例えばトラッキング部120は、移動量に基づいてフレーム画像間での同一人特定をする。詳しくは、トラッキング部120は、人Ht+1と、人Ht+1と同一人候補である人Ht+2との距離、つまり人Ht+1と人Ht+2を同一人とした場合の移動量Lを特定する。トラッキング部120は、移動量Lが閾値移動量以下であれば、人Ht+1と人Ht+2を同一人と特定する。閾値移動量は、例えば撮像装置11のフレームレートに基づいて決定されてもよい。
Also, for example, the
また例えばトラッキング部120は、移動方向および移動量の両方(すなわちベクトル)に基づいてフレーム画像間での同一人特定をしてもよい。
Further, for example, the
トラッキング部120は、人Ht+2の位置情報を、同一人と特定された人Htおよび人Ht+1の位置情報と対応付けてトラッキング情報記憶部126に格納する。
The
図5は、撮像領域の少なくとも一部が互いに異なる2つの撮像装置11の撮像領域を跨ぐように一方の撮像装置11の撮像領域から他方の撮像装置11の撮像領域に向かって移動する場合のトラッキングについて説明する図である。ここでは、2つの撮像装置11の撮像領域の全部が互いに異なっている(すなわち重なっていない)ものとする。
FIG. 5 shows tracking when moving from the imaging area of one
フレーム画像F1i(i=t,t+1,t+2)は2つの撮像装置11のうちの一方の撮像装置11で撮像されたフレーム画像であり、F2iは2つの撮像装置11のうちの他方の撮像装置11で撮像されたフレーム画像である。フレーム画像F1t,F1t+1,F1t+2は、この順に時間的に連続する3枚のフレーム画像である。フレーム画像F2t,F2t+1,F2t+2は、この順に時間的に連続する3枚のフレーム画像である。フレーム画像F1iとフレーム画像F2iは実質的に同じ時刻に撮像されたフレーム画像である。
A frame image F1 i (i=t, t+1, t+2) is a frame image captured by one of the two
画像S1は、3枚のフレーム画像F1t,F1t+1,F1t+2を重ねた画像である。画像S2は、3枚のフレーム画像F2t,F2t+1,F2t+2を重ねた画像である。なお、フレーム画像F1tに基づく人H1tとフレーム画像F1t+1に基づく人H1t+1とが同一人と特定されているものとする。 The image S1 is an image obtained by overlapping three frame images F1 t , F1 t+1 and F1 t+2 . The image S2 is an image obtained by overlapping the three frame images F2 t , F2 t+1 and F2 t+2 . It is assumed that the person H1 t based on the frame image F1 t and the person H1 t+1 based on the frame image F1 t+1 are identified as the same person.
撮像領域を跨ぐ場合の同一人特定は、撮像領域を跨がない場合の同一人特定と基本的に同じであり、移動方向および移動量の少なくとも一方から特定できる。 Identification of the same person when straddling imaging regions is basically the same as identification of the same person when not straddling imaging regions, and can be identified from at least one of the direction of movement and the amount of movement.
例えば移動方向に基づいて同一人特定する場合、トラッキング部120は、フレーム画像F1t+1における人H1t+1と、同一人候補であるフレーム画像F2における人H2t+2について、人H1t+1の位置から人H1t+2の位置への移動方向Dt+2を特定する。トラッキング部120は、移動方向Dt+1と移動方向Dt+2とがなす鋭角が所定の閾値角度以下であれば、人Ht+1と人Ht+2を同一人と特定する。
For example, when the same person is identified based on the direction of movement, the
また例えば移動量に基づいて同一人特定する場合、トラッキング部120は、フレーム画像F1t+1における人H1t+1と、同一人候補であるフレーム画像F2における人H2t+2との距離、つまり人H1t+1と人H2t+2を同一人とした場合の移動量を特定する。トラッキング部120は、移動量が閾値移動量以下であれば、人H1t+1と人H2t+2を同一人と特定する。
Further, for example, when identifying the same person based on the amount of movement, the
このようにして、互いに重なっていない2つの撮像領域を跨ぐように移動する場合について同一人特定することで、比較的高い精度で同一人特定できる。 In this way, the same person can be identified with relatively high accuracy by identifying the same person when moving so as to straddle two imaging areas that do not overlap each other.
図6は、死角がある場合のトラッキングについて説明する図である。ここでは、2つの撮像装置11_1,11_2が乗降室12内に設置される場合について説明するが、撮像装置が1つまたは3つ以上設置される場合も同様の説明が当てはまる。
FIG. 6 is a diagram for explaining tracking when there is a blind spot. Here, a case where two imaging devices 11_1 and 11_2 are installed in the
図6は、乗降室12の平面図である。図6における破線は、撮像装置11_1,11_2の撮像領域を示す。トラッキング部120は、乗降室12内を複数エリアに区分して管理する。この例では、乗降室12内をA11~A55に区分して管理している。撮像装置11_1および撮像装置11_2のいずれかのフレーム画像によって検出されていた人を見失った場合、すなわち撮像装置11_1および撮像装置11_2のいずれの撮像領域からも外れ、いずれのフレーム画像からも検出されなくなった場合を考える。この場合、トラッキング部120は、見失う前(例えば見失う直前)のフレーム画像におけるその人の位置情報と移動方向から、見失った人がいるエリアを推定する。図示の例では、エリアA24にいたときの位置情報と移動方向から、エリアA33(死角)にいると推定する。そして、トラッキング部120は、推定されたエリアの近傍(例えば隣接する)エリアで人が検出された場合、その人を見失っていた人と同一人と特定する。
6 is a plan view of the
続いて、以上のように構成された機械式駐車場10の動作を説明する。
Next, the operation of the
図7は、入庫時の機械式駐車場10の動作の一例を示すフローチャートである。ドライバまたは係員、入庫対象の車両を入出庫扉26の前で停車させる。ドライバまたは係員は、操作盤28に入庫開始指示を入力する。操作盤28は、入庫開始指示を受け付ける(S10)。検出部118およびトラッキング部120は、フレーム画像に基づく人検出およびトラッキングを開始する(S12)。入庫処理部112は、空きパレットを乗降室12に配置させ(S14)、入出庫扉26を開き(S16)、車両を乗降室12内のパレット32に誘導する(S18)。
FIG. 7 is a flow chart showing an example of the operation of the
ドライバまたは係員は車両をパレット32に停車させる。ドライバまたは係員は、乗降室12内に人がいないことを確認した上で、操作盤28に格納開始指示を入力する。操作盤28は、格納開始指示を受け付ける(S20)。判定部122は、トラッキング情報記憶部126に記憶されるトラッキング情報に基づいて、入出庫扉26の閉動作の開始の可否を判定する(S22)。判定結果が「不可」である場合(S22のN)、例えば操作盤28のタッチパネルにエラーを表示してS20に戻る。判定結果が「可能」である場合(S22のY)、入庫処理部112は、入出庫扉26を閉め(S24)、車両が搭載されたパレット32を駐車室に移動する(S26)。検出部118およびトラッキング部120は、人検出およびトラッキングを終了する(S28)。
A driver or attendant parks the vehicle on the
図8は、出庫時の機械式駐車場10の動作の一例を示すフローチャートである。ドライバまたは係員は、操作盤28に出庫開始指示を入力する。操作盤28は、出庫開始指示を受け付ける(S40)。検出部118およびトラッキング部120は、フレーム画像に基づく人検出およびトラッキングを開始する(S42)。出庫処理部114は、出庫開始指示に含まれる管理番号によって特定される車両が積載されたパレット32を駐車室から乗降室12に移動し(S44)、入出庫扉26を開き(S46)、車両を乗降室12外に誘導する(S48)。
FIG. 8 is a flow chart showing an example of the operation of the
ドライバまたは係員は、車両を乗降室12から出して乗降室12の外に停車させる。ドライバまたは係員は、乗降室12内に人がいないことを確認した上で、操作盤28に閉扉指示を入力する。操作盤28は、閉扉指示を受け付ける(S50)。判定部122は、トラッキング情報記憶部126に記憶されるトラッキング情報に基づいて、入出庫扉26の閉動作の開始の可否を判定する(S52)。判定結果が「不可」である場合(S52のN)、例えば操作盤28のタッチパネルにエラーを表示してS50に戻る。判定結果が「可能」である場合(S52のY)、出庫処理部114は入出庫扉26を閉める(S54)、検出部118およびトラッキング部120は、人検出およびトラッキングを終了する(S56)。
A driver or attendant pulls the vehicle out of the
なお、図7、図8はあくまでも一例であり、他の処理を追加したり、一部の処理を削除したり、処理の順序を変更したりすることも可能である。 7 and 8 are merely examples, and it is possible to add other processes, delete some processes, or change the order of the processes.
続いて、本実施の形態が奏する効果について説明する。本実施の形態によれば、乗降室12内の人の有無、ひいては入出庫のために開かれた入出庫扉26の閉動作の開始の可否が、検出された人のトラッキング情報に基づいて判定される。例えば、乗降室12内に死角があり、一度は検出された人がその死角に移動し、乗降室12から退室していないにもかかわらず検出されなくなった場合でも、トラッキング情報によれば、乗降室12内に人がいるために閉動作の開始が不可であることを判定できる。つまり、本実施の形態によれば、より確実に乗降室12内の人の有無ひいては閉動作の開始の可否を判定できる。言い換えれば、より確実に入出庫時の乗降室12内の安全を確認できる。また、高価なセンサを必要としないため、比較的安価に実現できる。
Next, the effects of this embodiment will be described. According to this embodiment, the presence or absence of a person in the boarding/
また、本実施の形態によれば、撮像装置11により撮像された画像に基づいて乗降室12内にいる人が検出される。これにより、スキャナ式レーザセンサやワイドセンサのように2次元ではなく、3次元的空間で検出できるため、立体的な検出エリアが形成され、検出の死角を最小限にすることが可能になる。また、パッシブセンサの検出ができない静止状態の人等も検出でき、乳幼児や寝そべっている人など年齢や人間の姿勢や動作を問わず検出できる。
Further, according to the present embodiment, a person in the
(第2の実施の形態)
第2の実施の形態では、乗降室内において車両から降車または車両に乗車した人数や、乗降室に入退室した人数をカウントすることにより、乗降室内の人の有無ひいては閉動作の開始の可否を判定する。以下、第1の実施の形態との相違点を中心に説明する。
(Second embodiment)
In the second embodiment, by counting the number of people who exited or boarded the vehicle in the passenger compartment and the number of people who entered and exited the passenger compartment, it is determined whether there is a person in the passenger compartment and whether the closing operation can be started. do. The following description will focus on differences from the first embodiment.
図9は、第2の実施の形態の制御装置200の機能および構成を示すブロック図である。制御装置200は、指示受信部110と、入庫処理部112と、出庫処理部114と、画像取得部116と、検出部118と、判定部222と、人数カウント部228と、モデル記憶部124と、人数記憶部229と、を備える。
FIG. 9 is a block diagram showing the functions and configuration of the
人数カウント部228は、降車人数カウント部230と、乗車人数カウント部232と、入室人数カウント部234と、退室人数カウント部236と、を備える。
The
降車人数カウント部230は、入庫時において、乗降室12内に停車された車両から降車した人数(以下、「降車人数」という)をカウントする。詳しくは、降車人数カウント部230は、フレーム画像に対する公知の画像解析技術に基づいて、検出部118が検出した人が車両から降りてきた(出てきた)と特定される場合、降車人数をカウントアップする。なお、例えば、車両から降りた人が車両に乗り込み、再度、車両から降りる場合も考えられる。このような場合を考慮して、降車人数カウント部230は、車両に人が乗り込んだと特定される場合、降車人数をカウントダウンする。
The alighting number counting unit 230 counts the number of people who alighted from the vehicle stopped in the passenger compartment 12 (hereinafter referred to as "alighting number"). More specifically, the exiting number counting unit 230 counts the number of exiting persons when it is specified that the person detected by the detecting
乗車人数カウント部232は、出庫時において、乗降室12の中に停車された車両に乗車した人数(以下、「乗車人数」という)をカウントする。詳しくは、乗車人数カウント部232は、フレーム画像に対する公知の画像解析技術に基づいて、検出部118が検出した人が車両に人が乗り込んだ(入った)と特定される場合、乗車人数をカウントアップする。なお、例えば、車両に乗り込んだ人が車両から降り、再度、車両に乗り込む場合も考えられる。このような場合を考慮して、乗車人数カウント部232は、車両から人が降りたと特定される場合、乗車人数をカウントダウンする。
The number-of-
例えば、降車人数カウント部230および乗車人数カウント部232は、例えば乗降室12に停車している車両のドアが開いている状態において、車両の近傍に突如人が現れた(すなわち検出部118に検出された)場合、その人は車両から降りてきたと特定してもよい。また例えば、降車人数カウント部230および乗車人数カウント部232は、例えば乗降室12に停車している車両のドアが開いている状態において、車両の近傍で突如人が消えた(すなわち検出部118に検出されなくなった)場合に、その人は車両に乗り込んだと特定してもよい。
For example, the alighting number counting unit 230 and the boarding
入室人数カウント部234は、入庫時および出庫時において、乗降室12に歩いて入室した人数(以下、「入室人数」という)をカウントする。詳しくは、入室人数カウント部234は、フレーム画像に対する公知の画像解析技術に基づいて、検出部118が検出した人が歩いて乗降室12に入室したと特定される場合、入室人数をカウントアップする。
The entering
退室人数カウント部236は、入庫時および出庫時において、乗降室12から歩いて退室した人数(以下、「退室人数」という)をカウントする。詳しくは、退室人数カウント部236は、フレーム画像に対する公知の画像解析技術に基づいて、検出部118が検出した人が歩いて乗降室12に入室したと特定される場合、退室人数をカウントアップする。
The exiting
なお、入出庫口が複数ある場合や入出庫口の他に非常口がある場合など、入退室が可能な出入口が複数ある場合、入室人数カウント部234はそれらすべての出入口からの入室をカウントし、退室人数カウント部236はそれらすべての出入口からの退室をカウントすればよい。
If there are multiple entry/exit entrances, such as when there are multiple entry/exit entrances or when there is an emergency exit in addition to the entry/exit exit, the room
降車人数カウント部230、乗車人数カウント部232、入室人数カウント部234、退室人数カウント部236のそれぞれがカウントした人数は、人数記憶部237に格納される。
The number of people counted by each of the alighting number counting unit 230 , the boarding
人数カウント部228よる人数カウントについてまとめると、以下の通りである。
(1)入庫時は、降車人数カウント部230、入室人数カウント部234、退室人数カウント部236がそれぞれ、降車人数、入室人数、退室人数をカウントする。
(2)出庫時は、乗車人数カウント部232、入室人数カウント部234、退室人数カウント部236がそれぞれ、乗車人数、入室人数、退室人数をカウントする。
The number of persons counted by the number of
(1) When entering the parking lot, the exiting number counting section 230, the entering
(2) When exiting the parking lot, the number of
検出部118および人数カウント部228は、例えば入庫または出庫が開始されると、画像取得部116がフレーム画像を取得するたびに、それぞれの処理を実行する。つまり実質的にリアルタイムに乗降室12内の人を検出して人数カウントする。検出部118および人数カウント部228は、実質的にリアルタイムな人検出および人数カウントを実現するために、フレーム画像を間引いてそれぞれの処理を実行してもよい。なお、実質的にリアルタイムな人検出および人数カウントに限定されず、例えば判定部122が判定するときにまとめてそれらを実行してもよい。
The
判定部222は、入庫時において、以下の式(1)が成立する場合、乗降室12内に人はいないため入出庫扉26の閉動作の開始が可能であると判定し、以下の式が成立しない場合、乗降室12内に人がいるため入出庫扉26の閉動作の開始が不可であると判定する。
(降車人数)+(入室人数)=(退室人数)・・・(1)
When the following formula (1) is established at the time of entering the vehicle, the
(Number of people getting off) + (Number of people entering) = (Number of people leaving) (1)
図10(a)~(c)は、入庫時の様子を時系列で示す図である。図10(a)では、乗車したまま乗降室12に入った4人が車両から降り、また1人が歩いて乗降室12に入室している。図10(b)では、3人が乗降室12から退室し、2人が乗降室12にまだ残っている。図10(c)では、5人全員が乗降室12から退室し、乗降室12には1人も残っていない。
FIGS. 10(a) to 10(c) are diagrams showing the situation at the time of warehousing in chronological order. In FIG. 10(a), four people who entered the boarding/
図10(b)のタイミングでは、降車人数:4、入室人数:1、退室人数:3であり、式(1)は成立しない。したがって、図10(b)のタイミングでは、判定部222は入出庫扉26の閉動作の開始は不可と判定する。図10(c)のタイミングでは、降車人数:4、入室人数:1、退室人数:5であり、式(1)が成立する。したがって、図10(c)のタイミングでは、判定部222は入出庫扉26の閉動作の開始が可能と判定する。
At the timing of FIG. 10(b), the number of people getting off the train: 4, the number of people entering the room: 1, and the number of people leaving the room: 3, so the equation (1) does not hold. Therefore, at the timing of FIG. 10B, the
図9に戻り、判定部222は、出庫時において、以下の式(2)が成立する場合、乗降室12内に人はいないため入出庫扉26の閉動作の開始が可能であると判定し、以下の式が成立しない場合、乗降室12内に人がいるため入出庫扉26の閉動作の開始が不可であると判定する。
(入室人数)=(乗車人数)+(退室人数)・・・(2)
Returning to FIG. 9, the determining
(Number of people entering) = (Number of passengers) + (Number of people leaving) (2)
図11(a)~(d)は、出庫時の様子を時系列で示す図である。図11(a)では、5人が乗降室12に入室し、そのうちの4人が車両に乗り込んでいる。図11(b)では、4人を乗せた車両が乗降室12から出て行き、1人が乗降室12にまだ残っている。図11(d)では、最後の1人が乗降室から退室し、乗降室12には1人も残っていない。
FIGS. 11(a) to 11(d) are diagrams showing the situation at the time of leaving the garage in chronological order. In FIG. 11(a), five people have entered the
図11(c)のタイミングでは、入室人数:5、乗車人数:4、退室人数:0であり、式(2)は成立しない。したがって、図11(c)のタイミングでは、判定部222は閉動作の開始は不可と判定する。図11(d)の例では、入室人数:5、乗車人数:4、退室人数:1であり、式(2)が成立する。したがって、図11(d)のタイミングでは、判定部222は閉動作の開始が可能と判定する。
At the timing of FIG. 11(c), the number of people entering the room is 5, the number of passengers is 4, and the number of people leaving is 0, so the equation (2) does not hold. Therefore, at the timing of FIG. 11(c), the
本実施の形態の機械式駐車場の入庫時の動作は、第1の実施の形態の入庫時の動作と基本的に同じであり、図7のフローチャートのS12の「人検出およびトラッキングの開始」を「人検出および人数カウントの開始」に読み替え、S28の「人検出およびトラッキングの終了」を「人検出および人数カウントの終了」に読み替えればよい。 The operation at the time of entering the mechanical parking lot of the present embodiment is basically the same as the operation at the time of entering the parking lot in the first embodiment. should be read as "start of human detection and counting of people", and "end of human detection and tracking" in S28 should be read as "end of human detection and counting of people".
本実施の形態の機械式駐車場の出庫時の動作は、第1の実施の形態の出庫時の動作と基本的に同じであり、図8のフローチャートのS42の「人検出およびトラッキングの開始」を「人検出および人数カウントの開始」に読み替え、S56の「人検出およびトラッキングの終了」を「人検出および人数カウントの終了」に読み替えればよい。 The operation when leaving the mechanical parking lot in this embodiment is basically the same as the operation when leaving the parking lot in the first embodiment. should be read as "start of human detection and counting people", and "end of human detection and tracking" in S56 should be read as "end of human detection and counting people".
続いて、本実施の形態が奏する効果について説明する。本実施の形態によれば、乗降室12内の人の有無、ひいては入出庫のために開かれた入出庫扉26の閉動作の開始の可否が、降車人数または乗車人数と、入室人数および退室人数とに基づいて判定される。例えば、乗降室12内に死角があり、一度は検出された人がその死角に移動し、乗降室12から退室していないにもかかわらず検出されなくなった場合でも、それぞれの人数のカウント結果によれば、乗降室12内に人がいるために閉動作の開始が不可であることを判定できる。つまり、本実施の形態によれば、より確実に乗降室12内の人の有無ひいては閉動作の開始の可否を判定できる。言い換えれば、より確実に入出庫時の乗降室12内の安全を確認できる。また、高価なセンサを必要としないため、比較的安価に実現できる。
Next, the effects of this embodiment will be described. According to the present embodiment, the presence or absence of people in the
ここで、降車人数や乗車人数の代わりに車両を撮像した画像から車内にいる人数をカウントし、車内にいる人数と入室人数および退室人数とに基づいて乗降室12内の人の有無を判定する場合について考える。この場合、例えば、車内にいる人が車両の筐体などの窓以外の部分の死角に入ったり、また例えば、内側からの視認性は高いが外側からの視認性が低い加工が窓に施されていたりする場合に、カウント漏れが生じるおそれがあり、その結果、乗降室12内の人の有無を正しく判定できないおそれがある。これに対し、本実施の形態によれば、カウント漏れが生じるおそれがない降車人数または乗車人数に基づいて乗降室12の人の有無を判定するため、より確実に入出庫時の乗降室12内の安全を確認できる。
Here, the number of people in the vehicle is counted from the captured image of the vehicle instead of the number of people getting off and the number of people getting on, and the presence or absence of people in the boarding/
(第3の実施の形態)
第3の実施の形態では、乗降室内において検出された人にIDを付与する。入庫時は、IDが付与された人が退室したか否かに基づいて、乗降室内の人の有無ひいては閉動作の開始の可否を判定する。出庫時は、IDが付与された人が退室もしくは車両に乗り込んだか否かに基づいて、乗降室内の人の有無ひいては閉動作の開始の可否を判定する。以下、第1の実施の形態との相違点を中心に説明する。
(Third Embodiment)
In the third embodiment, an ID is assigned to a person detected in the passenger compartment. At the time of entry, it is determined whether there is a person in the passenger compartment and whether the closing operation can be started or not, based on whether or not the person with the ID has left the room. At the time of exiting, it is determined whether or not a person with an ID has left the room or has entered the vehicle, and whether or not there is a person in the passenger compartment, and thus whether or not the closing operation can be started. The following description will focus on differences from the first embodiment.
図12は、第3の実施の形態の制御装置300の機能および構成を示すブロック図である。制御装置300は指示受信部110と、入庫処理部112と、出庫処理部114と、画像取得部116と、検出部118と、判定部322と、特徴抽出部338と、ID付与部340と、更新部342と、特徴記憶部344と、を備える。
FIG. 12 is a block diagram showing the functions and configuration of the
特徴抽出部338は、検出部118が検出した人についての特徴を、フレーム画像から抽出する。抽出する特徴は、例えば、骨格、顔の形、服装などである。特徴抽出部338は、人を一意に特定できる特徴を抽出できればよく、1種類の特徴を抽出してもよいし、複数種類の特徴を抽出してもよい。例えば、特徴抽出部338は、骨格情報だけを抽出してもよいし、骨格情報と服装情報を抽出してもよい。
The
ID付与部340は、検出部118が検出した人にIDを付与する。具体的にはID付与部340は、特徴抽出部338が抽出した特徴を特徴記憶部344に格納する。特徴情報自体が一意のデータであるため、特徴情報自体がIDであるとして、特徴情報だけを特徴記憶部に格納してもよいし、特徴情報を一意のID(例えばID001,ID002、・・・)と対応づけて特徴記憶部344に格納してもよい。検出部118が検出した人についての特徴であって特徴抽出部338が抽出した特徴が、特徴記憶部344に記憶されている特徴と同じである場合、その人には既にIDが付与されていることになる。この場合、新たにIDは付与しない。つまり、抽出された特徴を特徴記憶部344に格納しない。
The
更新部342は、入庫時においては、フレーム画像に対する公知の画像解析技術に基づいて、検出部118が検出した人が退室したことを特定すると、その人の特徴情報を特徴記憶部344から削除する。
When the updating
更新部342は、出庫時においては、フレーム画像に対する公知の画像解析技術に基づいて、検出部118が検出した人が車両に乗り込んだ又は退室したことを特定すると、その人の特徴情報を特徴記憶部344から削除する。
When the updating
検出部118、特徴抽出部338、ID付与部340および更新部342は、例えば入庫または出庫が開始されると、画像取得部116がフレーム画像を取得するたびに、それぞれの処理を実行する。つまり実質的にリアルタイムに乗降室12内の人を検出して特徴を抽出してIDを付与し、あるいはIDを削除する。検出部118、特徴抽出部338、ID付与部340および更新部342は、実質的にリアルタイムな人検出および人数カウントを実現するために、フレーム画像を間引いてそれぞれの処理を実行してもよい。なお、検出部118、特徴抽出部338、ID付与部340および更新部342は、実質的にリアルタイムにそれらの処理を実行することに限定されず、例えば判定部122が判定するときにまとめてそれらを実行してもよい。
The detecting
判定部322は、入庫時においては、IDが付与されたすべての人が退室している場合、この例では記憶部にレコードが残っていない場合、乗降室12内に人はいないことになるため、入出庫扉26の閉動作の開始が可能であると判定する。判定部322は、IDが付与された人の中に退室していない人がいる場合、この例では特徴記憶部344にいずれかの人の特徴情報が残っている場合、乗降室12内に人がいることになるため、入出庫扉26の閉動作の開始が不可であると判定する。
The
判定部322は、出庫時においては、IDが付与されたすべての人が車両に乗り込んだか退室している場合、この例では特徴記憶部344に特徴情報が残っていない場合、乗降室12内に人はいないことになるため、入出庫扉26の閉動作の開始が可能であると判定する。判定部322は、IDが付与された人の中に車両に乗り込んでおらず、かつ、退室もしていない人がいる場合、この例では特徴記憶部344にいずれかの人の特徴情報が残っている場合、乗降室12内に人がいることになるため、入出庫扉26の閉動作の開始が不可であると判定する。
At the time of exiting the vehicle, if all the persons with IDs have entered or left the vehicle, in this example, if no feature information remains in the
本実施の形態の機械式駐車場の入庫時の動作は、第1の実施の形態の入庫時の動作と基本的に同じであり、図7のフローチャートのS12の「人検出およびトラッキングの開始」を「人検出、特徴抽出、ID付与およびID削除の開始」に読み替え、S28の「人検出およびトラッキングの終了」を「人検出、特徴抽出、ID付与およびID削除の終了」に読み替えればよい。 The operation at the time of entering the mechanical parking lot of the present embodiment is basically the same as the operation at the time of entering the parking lot in the first embodiment. should be read as "start of human detection, feature extraction, ID assignment and ID deletion", and "end of human detection and tracking" in S28 should be read as "end of human detection, feature extraction, ID assignment and ID deletion". .
本実施の形態の機械式駐車場の出庫時の動作は、第1の実施の形態の出庫時の動作と基本的に同じであり、図8のフローチャートのS42の「人検出およびトラッキングの開始」を「人検出、特徴抽出、ID付与およびID削除の開始」に読み替え、S56の「人検出およびトラッキングの終了」を「人検出、特徴抽出、ID付与およびID削除の終了」に読み替えればよい。 The operation when leaving the mechanical parking lot in this embodiment is basically the same as the operation when leaving the parking lot in the first embodiment. should be read as "start of human detection, feature extraction, ID assignment and ID deletion", and "end of human detection and tracking" in S56 should be read as "end of human detection, feature extraction, ID assignment and ID deletion". .
本実施の形態によれば、第1の実施の形態と同様の効果を奏することができる。 According to this embodiment, the same effects as those of the first embodiment can be obtained.
(第4の実施の形態)
第4の実施の形態では、乗降室内の所定の基準画像と、判定したい時点における乗降室内の画像とを比較することにより、乗降室内の人の有無ひいては入出庫扉の閉動作の開始の可否を判定する。以下、第1の実施の形態との相違点を中心に説明する。
(Fourth embodiment)
In the fourth embodiment, by comparing a predetermined reference image of the inside of the passenger compartment with an image of the passenger compartment at the desired point of time, it is possible to determine whether or not there is a person in the passenger compartment and thus whether or not the closing operation of the entrance/exit door can be started. judge. The following description will focus on differences from the first embodiment.
図13は、第4の実施の形態の制御装置400の機能および構成を示すブロック図である。制御装置100は、指示受信部110と、入庫処理部112と、出庫処理部114と、画像取得部116と、判定部422と、を備える。
FIG. 13 is a block diagram showing the functions and configuration of the
判定部422は、乗降室12内の基準画像(後述)と、判定したい時点における乗降室12内の画像(以下、「判定画像」という)とを比較し、差異の有無を特定する。判定部422は、両者に差異がなければ、乗降室12内に人はいないため入出庫扉26の閉動作の開始が可能であると判定する。判定部422は、両者に差異があれば、乗降室12内に人がいる可能性があるため入出庫扉26の閉動作の開始が不可であると判定する。
The
入庫時における基準画像は、乗降室12内に配置されたパレット32に入庫対象の車両が停車され、入庫対象の車両の中にいる人は除いて乗降室12内に人がいない状態において乗降室12内を撮像した画像である。入庫時における基準画像は、例えば、車両が乗降室12内に誘導され、パレット32上の停車位置に停車されたときに乗降室12内を撮像した画像である。
The reference image at the time of entering is a state in which the vehicle to be entered is parked on the
出庫時における基準画像は、乗降室12内に空のパレット32が配置され、車両も人も乗降室12内いない状態において乗降室12内を撮像した画像である。出庫時における基準画像は、例えば、予め用意されたものであってもよい。
The reference image at the time of exit is an image of the interior of the
判定部422は、判定画像と初期画像の差分をとった差分画像から、差異の有無を特定してもよい。図14(a)~(c)は、入庫時の場合を例として、差異の有無を差分画像から特定する方法を説明する図である。図14(a)は基準画像を示す。図14(b)は判定画像を示す。図14(b)の判定画像では、乗降室12内に人がいる。図14(c)は判定画像と基準画像の差分をとった差分画像を示す。基準画像と判定画像に差異がある場合、図14(c)に示すように、差分画像には差異部分が残る。判定部422は、この差異部分の有無から、差異の有無を特定すればよい。
The
本実施の形態によれば、第1の実施の形態と同様の効果を奏することができる。 According to this embodiment, the same effects as those of the first embodiment can be obtained.
(第5の実施の形態)
第5の実施の形態では、乗降室内を撮像した画像を入力すると、入出庫扉の閉動作の開始の可否に関する情報を出力するように学習された学習済みモデルを用いる。以下、第1の実施の形態との相違点を中心に説明する。
(Fifth embodiment)
In the fifth embodiment, a learned model that has been learned to output information regarding whether or not to start closing operation of the entrance/exit door when an image of the inside of the passenger compartment is input is used. The following description will focus on differences from the first embodiment.
図15は、第5の実施の形態の制御装置500の機能および構成を示すブロック図である。制御装置500は、指示受信部110と、入庫処理部112と、出庫処理部114と、画像取得部116と、判定部522と、モデル記憶部546と、を備える。
FIG. 15 is a block diagram showing the functions and configuration of a
モデル記憶部546は、入庫時モデルM1と、出庫時モデルM2と、を記憶する。
The
入庫時モデルM1は、乗降室12に配置されたパレット32上の所定の停車位置に車両が停車した状態の乗降室12内の撮像画像と、その撮像画像における人の有無(言い換えるとその撮像画像に人が写っているか否か)を示すラベルと、を含む複数の教師データを用いた機械学習により生成された学習済みモデルである。入庫時モデルM1には、所定の停車位置に車両が停車した状態の乗降室12内の撮像画像が入力される。入庫時モデルM1は、乗降室12内の人の有無の判定結果を出力する。
The model M1 at the time of entry is a photographed image in the
出庫時モデルM2は、空のパレット32が配置された状態の乗降室12内の撮像画像と、その撮像画像における人の有無を示すラベルと、を含む複数の教師データを用いた機械学習により生成された学習済みモデルである。出庫時モデルM2には、空のパレット32が配置された(車両が停車していない)状態の乗降室12内の撮像画像が入力される。出庫時モデルM2は、乗降室12内の人の有無の判定結果を出力する。
The exit model M2 is generated by machine learning using a plurality of teacher data including captured images of the
判定部522は、入庫時においては、モデル記憶部546に記憶された入庫時モデルM1を用いて、入出庫扉26の閉動作の開始の可否を判定する。具体的には、入出庫扉26の閉動作の開始の可否を判定したいタイミング(例えば指示受信部110が格納要求信号を受信したタイミング)に乗降室12内を撮像した撮像画像を入庫時モデルM1へ入力する。判定部522は、入庫時モデルM1から出力される判定結果を取得する。判定部522は、判定結果が乗降室12内に人がいないことを示す場合、入出庫扉26の閉動作の開始が可能であると判定する。判定部522は、判定結果が乗降室12内に人がいることを示す場合、入出庫扉26の閉動作の開始が不可であると判定する。
At the time of warehousing, the
判定部522は、出庫時においては、モデル記憶部546に記憶された出庫時モデルM2を用いて、入出庫扉26の閉動作の開始の可否を判定する。具体的には、入出庫扉26閉動作の開始の可否を判定したいタイミング(例えば指示受信部110が閉扉要求信号を受信したタイミング)の乗降室12内を撮像した撮像画像を出庫時モデルM2へ入力する。判定部522は、出庫時モデルM2から出力された、乗降室12内の人の有無の判定結果を取得する。判定部522は、出庫時モデルM2から出力された人の有無の判定結果が乗降室12内に人がいないことを示す場合、入出庫扉26の閉動作の開始が可能であると判定し、判定結果が乗降室12に人がいることを示す場合、入出庫扉26閉動作の開始が不可であると判定する。
At the time of leaving, the
なお、入庫時モデルM1、出庫時モデルM2は、入出庫扉26の閉動作の開始の可否を判定するように学習されていてもよい。この場合、判定部522は、入庫時モデルM1、出庫時モデルM2による判定結果を、入出庫扉26閉動作の開始の可否の判定結果として用いればよい。
The model M1 at the time of entering the warehouse and the model M2 at the time of leaving the warehouse may be learned so as to determine whether or not the closing operation of the entering/exiting
本実施の形態によれば、学習モデルを用いて乗降室12内の人の有無、ひいては入出庫扉26閉動作の開始の可否を判定するため、判定精度が高い。
According to the present embodiment, the learning model is used to determine whether or not there is a person in the
以上、実施の形態に係る機械式駐車場の構成と動作について説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素の組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。 The configuration and operation of the mechanical parking lot according to the embodiment have been described above. It should be understood by those skilled in the art that this embodiment is an example, and that various modifications can be made to the combination of each component, and that such modifications are within the scope of the present invention.
(変形例1)
第1の実施の形態と第2の実施の形態とを組み合わせてもよい。この場合、トラッキング情報に基づいて、降車人数、乗車人数、入室人数、退室人数をカウントすればよい。本変形例によれば、より正確に、これらの人数をカウントできる。
(Modification 1)
You may combine 1st Embodiment and 2nd Embodiment. In this case, the number of people getting off, the number of people getting on, the number of people entering the room, and the number of people leaving the room may be counted based on the tracking information. According to this modified example, these numbers can be counted more accurately.
(変形例2)
第1の実施の形態と第3の実施の形態とを組み合わせてもよい。この場合、フレーム画像間のそれぞれにおいて検出された人について、より正確に、同一人であるか否かを特定できる。例えば、撮像領域の少なくとも一部が互いに異なる2つの撮像装置11の撮像領域を跨ぐように移動する場合にも、より正確に、同一人であるか否かを特定できる。つまり、本変形例によれば、より正確にトラッキングできる。
(Modification 2)
You may combine 1st Embodiment and 3rd Embodiment. In this case, it is possible to more accurately identify whether or not the person detected in each frame image is the same person. For example, even when at least part of the imaging area moves across the imaging areas of two
(変形例3)
第2の実施の形態と第3の実施の形態とを組み合わせてもよい。この場合、カウントされる人にはIDが付与されているため、同じ人を二重でカウントすることが防止できる。本変形例によれば、より正確に人数カウントできる。
(Modification 3)
You may combine 2nd Embodiment and 3rd Embodiment. In this case, since an ID is assigned to each person to be counted, it is possible to prevent the same person from being counted twice. According to this modified example, the number of people can be counted more accurately.
(変形例4)
入出庫のために開いた入出庫扉26の閉動作の開始の可否を、第1~第5の実施の形態の任意の2つ以上の方法のそれぞれにより判定してもよい。この場合、例えば、すべての方法での判定結果が「可能」である場合に、入出庫扉26の閉動作の開始を「可能」としてもよい。
(Modification 4)
Whether or not the closing operation of the entrance/
(変形例5)
入出庫のために開いた入出庫扉26の閉動作の開始が「可能」と判定された場合、入庫処理部112および出庫処理部114は、ドライバまたは係員からの指示を待たずに、自動で入出庫扉26を閉めてもよい。この場合、ドライバまたは係員の負担が軽減する。また、入出庫扉26の閉め忘れがなくなる。
(Modification 5)
When it is determined that the closing operation of the entrance/
(変形例6)
実施の形態とは異なり、入出庫扉26が閉まった後も、乗降室12内にいる人の検出をしてもよい。例えば、常時、人検出してもよい。この場合、制御装置は、人が検出されたことを、駐車場の管理室や駐車場のサービスセンタなどに通知してもよい。
(Modification 6)
Unlike the embodiment, detection of a person in the
(変形例7)
実施の形態および上述の変形例では、乗降室12内に人がいる場合に入出庫のために開かれた入出庫扉26の閉動作の開始を不可とする場合について説明したが、犬や猫などの動物や外部の物体を人と同様に取り扱ってもよい。すなわち、乗降室12内に動物や外部の物体が存在する場合も入出庫扉26の閉動作の開始を不可としてもよい。
(Modification 7)
In the embodiment and the modified example described above, the case where it is impossible to start the closing operation of the loading/unloading
(変形例8)
上述の実施の形態および変形例では、機械式駐車場がパレットを用いたパレット式の駐車場である例について説明したがこれに限られない。機械式駐車場は例えば、スラットコンベア式などパレットを用いない駐車場であってもよく、櫛歯のすれ違いによって車両をエレベータや格納棚に受け渡す方式であってもよい。本変形例は、上述の実施の形態および変形例と同様の作用・効果を奏する。
(Modification 8)
In the above-described embodiment and modifications, an example in which the mechanical parking lot is a pallet-type parking lot using pallets has been described, but the present invention is not limited to this. The mechanical parking lot may be, for example, a parking lot that does not use a pallet, such as a slat conveyor type, or a system that transfers vehicles to elevators or storage racks by passing comb teeth. This modified example has the same actions and effects as the above-described embodiment and modified example.
上述した実施の形態および変形例の任意の組み合わせもまた本発明の実施の形態として有用である。組み合わせによって生じる新たな実施の形態は、組み合わされる実施の形態および変形例それぞれの効果をあわせもつ。 Any combination of the embodiments and modifications described above is also useful as an embodiment of the present invention. A new embodiment resulting from the combination has the effects of the combined embodiment and modifications.
10 機械式駐車場、 11 撮像装置、 12 乗降室、 26 入出庫扉、 30 制御装置、 120 トラッキング部、 122,222,322,422,522 判定部。 10 mechanical parking lot, 11 imaging device, 12 boarding/alighting room, 26 entrance/exit door, 30 control device, 120 tracking section, 122,222,322,422,522 determination section.
Claims (10)
前記乗降室内を撮像する撮像装置と、
前記撮像装置が撮像した複数の画像間で、当該複数の画像中の人の位置を対応付けるトラッキング情報を生成するトラッキング部と、
入出庫のために開かれた入出庫扉を閉める閉動作の開始の可否を、前記トラッキング情報に基づいて判定する判定部と、
を備える機械式駐車場。 A mechanical parking lot that can store a vehicle that has entered the boarding and alighting room in the parking room,
an imaging device that captures an image of the inside of the passenger compartment;
A tracking unit that generates tracking information that associates the positions of people in the plurality of images among the plurality of images captured by the imaging device;
a determination unit that determines whether or not to start a closing operation for closing the entrance/exit door opened for entering/exiting based on the tracking information;
A mechanical parking lot with
前記トラッキング部は、前記撮像装置が撮像した第1画像から検出された人と、前記別の撮像装置が撮像した第2画像であって前記第1画像よりも時間的に後の第2画像から検出された人とが同一人であるか否かを、前記第1画像から検出された人の移動方向および移動量の少なくとも一方に基づいて特定する請求項1から3のいずれかに記載の機械式駐車場。 Another imaging device that captures an image of the inside of the boarding/alighting room and has at least a part of an imaging region different from that of the imaging device,
The tracking unit performs tracking from a person detected from a first image captured by the imaging device and a second image captured by the another imaging device that is temporally later than the first image. 4. The machine according to any one of claims 1 to 3, wherein whether or not the detected person is the same person is specified based on at least one of the movement direction and movement amount of the person detected from the first image. formal parking lot.
前記トラッキング部は、前記撮像装置が撮像した第1画像から検出された人の移動方向と、前記別の撮像装置が撮像した第2画像であって、前記第1画像よりも時間的に後の第2画像から検出された人の移動方向とがなす鋭角が、所定の閾値角度以下である場合、前記第1画像から検出された人と前記第2画像から検出された人とを同一人と特定する請求項1から3のいずれかに記載の機械式駐車場。 Another imaging device that captures an image of the inside of the boarding/alighting room and has at least a part of an imaging region different from that of the imaging device,
The tracking unit detects a moving direction of a person detected from a first image captured by the imaging device and a second image captured by the another imaging device, which is temporally later than the first image. If an acute angle formed by the direction of movement of the person detected from the second image is equal to or less than a predetermined threshold angle, the person detected from the first image and the person detected from the second image are the same person. A mechanical parking lot according to any one of claims 1 to 3 to be specified.
前記判定部は、入庫時において、IDが付与された人の中に退室していない人がいる場合、前記閉動作の開始を不可と判定する請求項1から7のいずれかに記載の機械式駐車場。 further comprising an ID assigning unit that assigns an ID to the person detected from the image captured by the imaging device;
8. The mechanical type according to any one of claims 1 to 7, wherein the determination unit determines that the closing operation cannot be started when an ID-given person who has not left the room exists at the time of entry. parking.
前記判定部は、出庫時において、IDが付与された人の中に、車両に乗り込んでおらず、かつ、退室もしていない人がいる場合、前記閉動作の開始を不可と判定する請求項1から7のいずれかに記載の機械式駐車場。 further comprising an ID assigning unit that assigns an ID to the person detected from the image captured by the imaging device;
2. The determining unit determines that the closing operation cannot be started if, at the time of exiting the parking lot, there is a person who has not gotten into the vehicle and has not left the room among the persons to whom the ID has been assigned. 7. The mechanical parking lot according to any one of 7.
前記判定部は、前記学習済みモデルによる出力に基づいて、前記閉動作の開始の可否を判定する請求項1から9のいずれかに記載の機械式駐車場。 A learned model generated by machine learning using teacher data including a learning image that is an image of the inside of the passenger compartment, wherein when an image of the passenger compartment captured by the imaging device is input, the closing operation is performed. further comprising a storage unit that stores a trained model that outputs information about whether or not to start,
The mechanical parking lot according to any one of claims 1 to 9, wherein the determination unit determines whether or not to start the closing operation based on an output from the learned model.
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