JP2599701B2 - エレベータの待機乗客数の検出方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、エレベータの管理
制御システムにおける待機乗客数の検出方法に係り、詳
しくは、映像処理システムを用いてエレベータに乗るた
め待機している乗客数を正確に検出し得るエレベータの
待機乗客数の検出方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】エレベ
ータの群管理制御システムに係るコンピューター関連技
術に関するハードウェア及びソフトウェア産業の急速な
発展により高度な群管理制御が可能になった。前記群管
理制御システムの核心は、使用者がエレベータを利用す
るために乗降口で呼びボタンを押す場合、併設されたエ
レベータのうちで最適の状態にあるエレベータをその呼
びに応ずるように割当することである。このような最適
なエレベータを割当るアルゴリズムを具現するためには
多数の要素が必要であるが、その中でも一番中心的な要
素は交通量を予測することである。言い換えれば、乗降
口から呼びの発生した該当層にエレベータが到着するま
での間に乗り降りする乗客数に対する予測の正確性が割
当アルゴリズムの信頼度を決定するといえる。

【０００３】前記交通量の予測のためには、建物の各層
でエレベータに乗るため乗降口に待機している乗客数を
検出する必要がある。該待機乗客数の検出方法は大別し
て次の二つに分類される。その一つは既存の採集した情
報に基づく通計的方法によるもので、別の一つは映像処
理技術を用いたビジョンシステムを利用したものであ
る。

【０００４】図５は従来の技術に係る通計的方法を利用
した待機乗客数の検出装置を示すブロック図である。図
５において、検出装置は使用者がエレベータを利用する
ときに各層で乗り降りした乗客数を示すデータを発生す
るデータ発生部１００と、データ発生部１００から発生
されたデータの学習要否及び学習程度を決定するための
基準値を発生する学習基準値発生部１０１と、学習基準
値発生部１０１から発生された学習要否及び学習程度に
ついての基準値に従い、データ発生部１００から発生さ
れた乗り降りした乗客の情報に変形を加えるデータ学習
部１０２と、データ学習部１０２で変形された乗り降り
した乗客数についてのデータを貯蔵する交通流データベ
ース部１０３と、任意の乗降口から呼びが発生すると交
通流データベース部１０３に貯蔵された情報を用い、該
当の乗降口の呼びに応答してエレベータが到着するまで
の各層のエレベータに乗り降りする乗客数の予測分布を
示す交通流を演算する交通流予測部１０４から構成され
ている。

【０００５】このように構成した従来の通計的方法を利
用した待機乗客数の検出装置においては、先ず、使用者
がエレベータを利用すると、データ発生部１００では建
物の各層で乗り降りした乗客数を示すデータを発生して
データ学習部１０２に出力する。データ学習部１０２は
学習基準値発生部１０１の学習基準値テーブルから提供
される基準値情報を読み取って学習要否及び学習程度を
決定し、その決定された学習要否及び学習程度に従い、
データ発生部１００から発生された乗り降りした乗客数
についての情報に変形を加え、各層別に乗り降りした乗
客数を交通流データベース部１０３に出力する。このよ
うな交通流データを蓄えた状態で任意の乗降口から呼び
が発生すると、交通流予測部１０４は交通流データベー
ス部１０３に貯蔵された乗り降りした乗客数についての
情報を用い、該当乗降口の呼びに応答してエレベータが
到着するまでの各層でエレベータに乗り降りする乗客数
の分布を演算し交通流を予測する。

【０００６】ところで、使用者がエレベータを利用する
ため乗降口に設置された押しボタンを押す場合、該当乗
降口の呼びに最適のエレベータを割当するためには、そ
の該当層にエレベータが到着するまでの間に各層で実際
に乗り降りする乗客数の分布を示す交通流を予め予測す
るべきである。しかしながら、前述した従来の通計適法
方を利用した待機乗客数の検出方法では、前記交通流の
予測は以前に収集した情報に基づいた通計的情報を用い
て行われるため、現実の即刻的な交通変化を反映するこ
とができない。また、予測されたデータの正確度が劣っ
て信頼性が低下するという問題があった。

【０００７】そこで、実際の交通流の予測と正確度の向
上を図るのため、次に示すように映像処理によるビジョ
ンシステムを用いて待機乗客数を検出する方法が使用さ
れている。図６は従来のビジョンシステムを利用した待
機乗客数の検出方法を利用した検出装置の構成を示した
ブロック図である。図６において、検出装置は、各層の
乗降口に設置され待機中の乗客撮影する複数のカメラか
らなるカメラ群２００と、カメラ群２００が撮影した信
号を映像情報に変換し通信バス２０５に伝送するカメラ
制御部２０１と、カメラ制御部２０１から伝送された映
像情報を用い乗り降りする乗客数を演算するプログラム
が貯蔵されたプログラムＲＯＭ２０２と、プログラムＲ
ＯＭ２０２のプログラムに従い前記映像情報を演算処理
し乗り降りした乗客数を求め、それら求められた乗り降
りした乗客数を示すデータを通信バス２０５に伝送する
中央処理装置２０３と、該中央処理装置２０３で求めた
乗客数を示すデータとカメラ群２００の位置に関する情
報とを貯蔵するデータＲＡＭ２０４と、から構成されて
いる。

【０００８】図７は、図６の中央処理装置２０３で行わ
れる待機乗客数の検出過程を示すフローチャートであ
る。図において、カメラ群２００により撮影された映像
情報が通信バス２０５を介して中央処理装置に入力され
ると、データＲＡＭ２０４に貯蔵されたカメラ群２００
の位置に関する情報、即ち、カメラの高さ及び距離等を
用いて前記映像情報を分析する入力映像の分析過程と、
それら分析された映像情報において明度が所定の臨界値
以上の画素を削除する臨界値の比較過程と、該臨界値の
比較過程で残った映像の各画素の明度差に基づく明るさ
に関する情報を、撮影された被写体間の距離に関する情
報に変換し、この距離情報を用いて映像の領域を分割又
は統合する分配モード試験（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ Ｍｏ
ｄｅ Ｔｅｓｔ：ＰＭＴ）分割過程と、該統合又は分割
された領域に撮影された被写体の形状が人間の頭の形状
にどのくらい近似であるかを計算する頭確信度演算過程
と、それら計算された頭確信度のうちで所定値以上の領
域をカウントする領域数の演算過程と、求められた領域
数を乗客数として決定する乗客数の検出過程と、からな
る。

【０００９】このような過程からなる従来のビジョンシ
ステムを用いた待機乗客数の検出方法では、先ず、使用
者がエレベータを利用するため乗降口に設置された呼び
ボタンを押すと、各層の乗降口に設置されたカメラから
なるカメラ群２００は各層の乗降口に待機している乗客
を撮影した信号をカメラ制御部２０１に出力する。カメ
ラ制御部２０１は各層のカメラにより撮影された信号を
映像信号に変換して通信バス２０５を介して中央処理装
置２０３に出力する。中央処理装置２０３は通信バス２
０５を介して入力されたカメラ制御部２０１の映像信号
を図７のフローチャートに従い分析し、現在各層で待機
中である乗客数を検出する。

【００１０】即ち、通信バス２０５を介して映像信号が
中央処理装置２０３に入力されると、中央処理装置２０
３はデータＲＡＭ２０４に貯蔵された各カメラ位置に関
する情報、即ち、各層の乗降口に設置されたカメラの高
さ及び撮影距離等に関する情報を読み取り、これを基に
して前記映像信号を分析する。そして、該分析された映
像信号の各画素の明度を臨界値と比較し、明度が臨界値
以上の画素、即ち、乗客の頭の部分の以外が撮影された
画素を対象から削除する。このように臨界値以上の画素
が削除されると分配モード試験分割過程によって明度差
に基づく明るさに関する情報を撮影された被写体間の距
離に関する情報に変換し、変換された距離情報を用いて
領域を統合又は分割する。

【００１１】一層詳しく説明すると、先ず、前記距離情
報Ｍ（Ａ，Ｂ）は、 Ｍ（Ａ，Ｂ）＝｜Ｉ（Ａ）−Ｉ（Ｂ）｜ により求める。ただし、Ｉ（Ａ）は映像信号のＡ領域の
明度、Ｉ（Ｂ）は映像信号の前記Ａ領域と隣接したＢ領
域の明度である。上式より求めた距離情報Ｍ（Ａ，Ｂ）
の値が小さい、即ち、明度差が少ない場合は二つの領域
に撮影された被写体の距離が近いと判断して、二つの領
域（Ａ，Ｂ）を統合し、また、距離情報Ｍ（Ａ，Ｂ）の
値が大きい、即ち、明度差が大きい場合は二つの領域に
撮影された被写体の距離が遠いと判断して、二つの領域
（Ａ，Ｂ）を分割する。このような過程を反覆して行う
と映像信号の明るさに関する情報を距離に関する情報に
変換されて映像が複数の領域に区別され、この区別され
た領域は次の頭確信度の演算過程へ移る。

【００１２】頭確信度の演算過程においては、髪の毛の
部分と肌（顔）の部分との明るさの差及び円い頭の形状
を用いて、前記求められた各領域に撮影された被写体が
頭の部分にどのくらい近似しているかの程度を示す頭確
信度を計算する。次いで、領域数の演算過程では、前記
頭確信度の演算過程で求めた各領域の頭確信度のうちで
所定値以上である領域だけカウントする。乗客数の検出
過程では前記領域数の演算過程でカウントした領域数を
乗客数として判定する。即ち、例えば、頭確信度の所定
値以上の領域が二つである場合は乗客数が２名であると
判定する。

【００１３】しかしながら、このような従来のビジョン
システムを用いた待機乗客数の検出装置においては、カ
メラが乗降口の中央上部に設置され乗降口を撮影するこ
とが望ましいのであるが、例えば、乗降口の高さが低い
ために乗降口の中央上部で待機乗客を撮影することが不
可能であり、このため、カメラは乗降口の左側或いは右
側の上部に設置され、乗降口に待機している乗客の側面
だけを撮影するような場合がある。このような場合には
待機乗客の頭の部分が重畳して撮影される可能性があ
り、この重畳が発生した場合には検出した乗客数に誤差
が発生し正確な乗客数を検出し得ないという問題点があ
った。

【００１４】又、映像信号の明るさに関する情報だけに
基づいて乗客数を検出するため、明るさの基準値の変化
によって検出の正確性が左右され、誤差発生の確立が高
くなるという問題点があった。そこで、本発明は、所定
の乗降口でカメラにより撮影された入力映像と、予め前
記乗降口に乗客のいないとき撮影された参照映像との差
異である差異映像を求め、前記入力映像と差異映像とを
演算対象として待機乗客数を検出するエレベータの待機
乗客数の検出方法を提供することを目的とする。

【００１５】又、本発明は、入力映像中の頭確信度の高
い領域が占める画素数を計算し、該計算された画素数
と、カメラの位置及び人間の身体構造に基づく幾何学的
モデリングを用いて演算される前記領域に撮影され得る
被写体の頭の占める画素数とによって、待機乗客数を正
確に検出し得るエレベータの待機乗客数の検出方法を提
供することをその目的とする。

【００１６】

【課題を解決するための手段】このため、請求項１に係
る発明では、映像処理システムを用いたエレベータの待
機乗客数の検出方法であって、所定の乗降口に設置した
カメラにより撮影された入力映像と、予め前記乗降口に
待機乗客のいないとき撮影された参照映像とに基づい
て、前記入力映像と前記参照映像との差異を示す差異映
像を求める映像比較過程と、前記入力映像及び前記差異
映像の明るさの差異に関する情報より、前記入力映像の
隣接する画素に撮影された被写体の距離に関する情報を
求め、該距離情報により入力映像の領域を分割及び統合
する分配モード試験分割過程と、該分配モード試験分配
過程で分割及び統合された領域について所定の身体の部
位に対する確信度を求め、該確信度に基づいて頭確信度
を演算する頭確信度の演算過程と、前記頭確信度が所定
値以上である領域をカウントし、該カウントされた領域
数を待機乗客数として判定する領域数の演算過程と、を
含んでなることを特徴とする。

【００１７】請求項２に係る発明では、請求項１に係る
発明において、前記映像比較過程は、所定の乗降口に待
機乗客のいるときに撮影した入力映像と、前記乗降口に
待機乗客のいないときに撮影した参照映像との同一位置
における明るさの差異を絶対値として求めることを特徴
とする。請求項３に係る発明では、請求項１又は２に係
る発明において、前記分配モード試験分割過程は、前記
入力映像の隣接する二つの画素の明るさの差異を絶対値
として求める第１段階と、前記隣接する二つの画素と同
一位置における前記差異映像の明るさの差異を絶対値と
して求める第２段階と、前記第１段階及び第２段階で求
めた値により前記距離情報を示す値を求める第３段階
と、該距離情報を示す値を所定値と比較する第４段階
と、該比較結果について、前記距離情報の示す値が前記
所定値より小さいとき前記隣接する二つの画素を同一の
領域に統合し、前記距離情報の示すが前記所定値より大
きいとき前記隣接する二つの画素を異なる領域に分割す
る第５段階と、からなることを特徴とする。

【００１８】請求項４に係る発明では、請求項３に係る
発明において、前記第３段階は、前記入力映像の前記隣
接する二つの画素をＰ１，Ｐ２とし、該画素の明るさを
Ｉ（Ｐ１），Ｉ（Ｐ２）で表し、前記入力映像の画素Ｐ
１，Ｐ２と同一位置にある前記差異映像の画素の明るさ
をＤＩ（Ｐ１），ＤＩ（Ｐ２）で表し、前記入力映像の
画素間の明るさの差と前記差異映像の画素間の明るさの
差とを調節するための係数をαとして、前記距離情報を
示す値を次式、 α｜Ｉ（Ｐ１）−Ｉ（Ｐ２）｜＋（１−α）｜ＤＩ（Ｐ
１）−ＤＩ（Ｐ２）｜ により求めることを特徴とする。

【００１９】請求項５に係る発明では、請求項１〜４に
係る発明において、前記頭確信度の演算過程は、前記分
配モード試験分割過程で得られた分割及び統合した領域
について、髪の毛確信度を求める段階と、該髪の毛確信
度を持つ領域に隣接し該領域の下方に位置する領域につ
いて顔確信度を求める段階と、前記髪の毛確信度を持つ
領域と顔確信度を持つ領域とを頭確信度を持つ領域と
し、該頭確信度を持つ領域の頭確信度を前記髪の毛確信
度と前記顔確信度とを合算して求める段階と、前記頭確
信度を持つ領域を除外した領域について体確信度を求め
る段階と、からなることを特徴とする。

【００２０】請求項６に係る発明では、請求項５に係る
発明において、前記頭確信度の演算過程で求めた頭確信
度の高い領域を頭とし、該領域の下方に位置する領域を
体と仮定して、前記頭確信度を増加させるファジー緩和
過程を含んでなることを特徴とする。請求項７に係る発
明では、映像処理システムを用いたエレベータの待機乗
客数の検出方法であって、所定の乗降口に設置したカメ
ラにより撮影された入力映像と、予め前記乗降口に待機
乗客のいないとき撮影された参照映像とに基づいて、前
記入力映像と前記参照映像との差異を示す差異映像を求
める映像比較過程と、前記入力映像及び前記差異映像の
明るさの差異に関する情報より、前記入力映像の隣接す
る画素に撮影された被写体の距離に関する情報を求め、
該距離情報により入力映像の領域を分割及び統合する分
配モード試験分割過程と、該分配モード試験分配過程で
分割及び統合された領域について所定の身体の部位に対
する確信度を求め、該確信度に基づいて頭確信度を演算
する頭確信度の演算過程と、前記カメラの位置及び人間
の身体構造に基づく幾何学的モデリングによって、前記
領域に撮影され得る被写体の頭の占める画素数と体の占
める画素数とを算出する幾何学的特徴の抽出課程と、該
幾何学的特徴の抽出過程で得られた前記体の占める画素
数に基づき、前記頭確信度の演算過程で得られた前記頭
確信度が所定値以下の領域を除去する体除去過程と、該
体除去過程で除去されずに残った前記領域に含まれる画
素数と、前記幾何学的特徴の抽出過程で算出した前記頭
の占める画素数とを比較して乗客数を検出する画素数の
演算過程と、を含んでなることを特徴とする。

【００２１】請求項８に係る発明では、請求項７に係る
発明において、前記画素数の演算過程は、前記体除去過
程で除去されずに残った領域をｉで表し、前記残った領
域数をＮとし、前記残った領域の画素数をP'(i) とし、
前記幾何学的特徴の抽出過程で算出した頭の占める画素
数をP''(i)として、前記待機乗客数Ｎ''を数２に示す次
式、

【００２２】

【数２】

【００２３】により求めることを特徴とする。請求項９
に係る発明では、映像処理システムを用いたエレベータ
の待機乗客数の検出方法であって、所定の乗降口に設置
したカメラにより撮影された入力映像と、予め前記乗降
口に待機乗客のいないとき撮影された参照映像とに基づ
いて、前記入力映像と前記参照映像との差異を示す差異
映像を求める映像比較過程と、前記入力映像及び前記差
異映像の明るさの差異に関する情報より、前記入力映像
の隣接する画素に撮影された被写体の距離に関する情報
を求め、該距離情報により入力映像の領域を分割及び統
合する分配モード試験分割過程と、前記カメラの位置及
び人間の身体構造に基づく幾何学的モデリングによっ
て、前記領域に撮影され得る被写体の頭の占める画素数
と体の占める画素数とを算出する幾何学的特徴の抽出課
程と、前記分配モード試験分配過程で分割及び統合され
た領域について所定の身体の部位に対する確信度を求
め、該確信度に基づいて頭確信度を演算する頭確信度の
演算過程と、該頭確信度が所定値以上である領域を計数
する領域数の演算過程と、前記幾何学的特徴の抽出過程
で得られた前記体の占める画素数に基づき、前記頭確信
度の演算過程で得られた前記頭確信度が所定値以下であ
る領域を除去する体除去過程と、該体除去過程で除去さ
れずに残った領域に含まれる画素数と、前記幾何学的特
徴の抽出過程で算出した頭の占める画素数とを比較する
画素数の演算過程と、該画素数演算過程で得れらた結果
と前記領域数演算過程で得られた結果とから、最終の乗
客数を抽出する乗客数の抽出過程と、を含んでなること
を特徴とする。

【００２４】請求項１０に係る発明では、請求項９に係
る発明において、前記乗客数の検出過程は、前記領域数
の演算過程で求めた結果をＮ’とし、前記画素数の演算
過程で求めた結果をＮ''とし、所定の加重値をβとし
て、前記最終の乗客数を、βＮ’＋（１−β）Ｎ''によ
り求めることを特徴とする。

【００２５】

【発明の実施の形態】以下、添付された図面を参照して
本発明の実施の形態を詳述する。図１は、本発明の実施
形態に係る映像処理システムを用いたエレベータの待機
乗客数の検出方法を説明するための概略フローチャート
であり、図２は、図１のエレベータの待機乗客数の検出
方法を利用した検出装置の構成を示すブロック図であ
る。

【００２６】図２において、検出装置は、各層の乗降口
の所定位置に設置され待機乗客数を撮影する複数のカメ
ラが包含されたカメラ群３００と、カメラ群３００でそ
れぞれ撮影された信号を選択し出力するカメラ選択部３
０１と、カメラ選択部３０１で選択された信号を映像信
号に変換して待機乗客数を検出し、それらの映像信号や
検出結果をケーブルテレビジョンモニター、結果表示
部、及び群管理制御システムに伝送する中央処理装置を
含むビジョンシステム３０２と、から構成される。

【００２７】先ず、請求項１〜６に記載の発明に係る第
１の実施形態について説明する。図１において、第１の
実施形態の待機乗客数の検出方法は、各層の乗降口で待
機している乗客を撮影した入力映像を取り入れる入力映
像取り入れ過程Ｓ１と、該当の乗降口に待機乗客のいな
いときに予め撮影された参照映像を取り入れる参照映像
取り入れ過程Ｓ２と、前記入力映像と参照映像との差異
から差異映像を求める映像比較過程Ｓ３と、映像比較過
程Ｓ３で得られた差異映像及び入力映像を用い、入力映
像の明るさに関する情報から撮影された被写体の距離に
関する情報に変換し、入力映像の領域を前記距離情報に
より分割又は統合する分配モード試験分割過程Ｓ４と、
分配モード試験分割過程Ｓ４で求めた各領域に対して、
各領域の広さ、縦×横の比率、及び明暗差等に基づいて
体、顔、頭、及び髪の毛の身体部位の確信度を求め、頭
確信度を演算する頭確信度の演算過程Ｓ５と、頭確信度
の演算過程Ｓ５により得られた頭確信度を頭及び体の相
関関係を用いて増加させるファジー緩和過程Ｓ６と、フ
ァジー緩和過程Ｓ６で増加された頭確信度のうちで所定
値以上である領域の個数をカウントする領域数の演算過
程Ｓ７と、からなる。

【００２８】このような過程からなる第１の実施形態の
作用及び効果を説明する。先ず、使用者がエレベータを
利用するため乗降口でボタンを押すと、各層の乗降口に
設置された複数のカメラからなるカメラ群３００は各層
の乗降口に待機している乗客を撮影した信号をカメラ選
択部３０１に出力する。カメラ選択部３０１は、カメラ
群３００が待機乗客を実際に撮影した映像信号を選択
し、通信バスを介して中央処理装置を具備したビジョン
システム３０２に伝送する。ビジョンシステム３０２は
実際に撮影した待機乗客の入力映像を通信バスを介して
取り入れ、又、該当の乗降口に乗客のいないときに予め
撮影された参照映像をカメラ選択部３０１を介して取り
入れる。ここで、待機乗客数を撮影した入力映像と参照
映像とは同一場所で撮影された映像信号である。このよ
うに参照映像と入力映像とが得られると、ビジョンシス
テム３０２は図１の概略フローチャート及びその詳細を
示す図４のフローチャートに従う方法により待機乗客数
を検出する。

【００２９】以下、例を挙げて詳細に説明する。先ず、
ビジョンシステム３０２は映像の背景から人を区分する
ため、図３に示すように、入力映像と参照映像の差異映
像を同一位置の画素の明度差の絶対値として求める。こ
のように差異映像を求める際に明度差の絶対値を使用し
てその絶対値の大きさを基に背景から人を区分するた
め、入力映像の背景部分が以前より暗くなったか或いは
明るくなったかに関する情報は無視し得る。このこと
は、人が建物に比べ暗く撮影されることを考慮すると、
暗くなったか或いは明るくなったかの差異のみに基づい
て人を区分する場合には、入力映像の背景が参照映像の
背景と比較して暗くなったときに入力映像の背景部分を
誤って人と検出してしまうことがあるが、明度差の絶対
値の大きさを基に人を検出すれば誤ることがないためで
ある。従って、本発明では明度差の絶対値の大きさを区
別し、特にその絶対値が大きい、即ち、一層暗くなる差
異情報を中心に利用する。

【００３０】次いで、差異映像が求められると、分配モ
ード試験分割過程Ｓ４では入力映像と差異情報とを用
い、入力映像の領域を分割又は統合する。即ち、図３の
一例に示すような入力映像の隣接する二つの画素Ｐ１，
Ｐ２の明るさの差異Ａ’を絶対値として求める。即ち、
入力映像で隣接した二つの画素Ｐ１，Ｐ２の明るさの差
異Ａ’を｜Ｉ（Ｐ１）−Ｉ（Ｐ２）｜により求める。た
だし、Ｉ（Ｐ１）は入力映像での画素Ｐ１の明るさで、
Ｉ（Ｐ２）は画素Ｐ２の明るさである。

【００３１】このように、入力映像の画素の明るさの差
異Ａ’が求められると、上記差異映像における隣接する
二つの画素の明るさの差異Ｂ’を絶対値として求める。
即ち、差異映像として求めた、入力映像の画素Ｐ１及び
参照映像の画素Ｐ１間の明るさの差ＤＩ（Ｐ１）と、入
力映像の画素Ｐ２及び参照映像間の画素Ｐ２間の明るさ
の差異ＤＩ（Ｐ２）との差異Ｂ’を絶対値として求め
る。言い換えれば、同一場所の画素における入力映像と
参照映像の明度差において、隣接する画素の明度差ＤＩ
（Ｐ１），ＤＩ（Ｐ２）の差異Ｂ’を｜ＤＩ（Ｐ１）−
ＤＩ（Ｐ２）｜により求める。

【００３２】このように入力映像における画素間の明る
さの差異Ａ’と、差異映像における画素間の明るさの差
異Ｂ’とが求められると、これらを利用して二つの画素
に撮影された被写体間の距離に関する情報を示す値Ｍ
（Ｐ１，Ｐ２）を求める。ここで、距離情報Ｍ（Ｐ１，
Ｐ２）は、 Ｍ（Ｐ１，Ｐ２）＝α｜Ｉ（Ｐ１）−Ｉ（Ｐ２）｜＋
（１−α）｜ＤＩ（Ｐ１）−ＤＩ（Ｐ２）｜ により求める。ただし、αは入力映像における画素間の
明るさの差異、及び差異映像における画素間の明るさの
差異の重要度を調節するための係数である。

【００３３】このようにして、距離情報Ｍ（Ｐ１，Ｐ
２）が求められると、その距離情報は所定の距離情報と
比較され、二つの画素領域が分割又は統合される。即
ち、Ｍ（Ｐ１，Ｐ２）の値が所定の距離情報より大き
い、つまり、入力映像の二つの画素Ｐ１，Ｐ２間の明度
差が大きいと、二つの画素Ｐ１，Ｐ２に撮影された被写
体の距離は遠いと判断され、それぞれ別の領域と認識さ
れて分割される。反対にＭ（Ｐ１，Ｐ２）の値が所定の
距離情報より小さい、つまり、二つの画素Ｐ１，Ｐ２間
の明度差が少ないと、二つの画素Ｐ１，Ｐ２に撮影され
た被写体の距離は近いと判断され、同一の領域と認識さ
れて統合される。このような過程が入力映像の全ての画
素に適用され、結果的に図３の下段に示す第１〜第６領
域Ａ１〜Ａ６を得て、次の頭確信度演算過程Ｓ５へ移
る。

【００３４】頭確信度の演算過程Ｓ５においては、図３
に示すように、分配モード試験分割過程Ｓ４で得られた
全ての領域Ａ１〜Ａ６に対して髪の毛確信度Ａ、顔確信
度Ｂ、頭確信度Ｃ、及び体確信度Ｄを求める。ここで、
図３及び図４を参照して具体的に説明する。頭確信度の
演算過程Ｓ５においては、分配モード試験分割過程Ｓ４
で得られた第１〜第６領域Ａ１〜Ａ６に対して各領域の
広さ、縦×横の比率、及び明暗の差等を用い、先ず、髪
の毛確信度Ａを求める。例えば、図３の第１、第２領域
Ａ１，Ａ２は髪の毛確信度Ａが高いとする。そして、前
記第１、第２領域Ａ１，Ａ２に隣接しその下方に位置す
る領域の顔確信度Ｂを計算する。図３の第３、第４領域
Ａ３，Ａ４は顔確信度Ｂが高いとする。このように髪の
毛確信度Ａ及び顔確信度Ｂを求めた後、毛確信度Ａ及び
顔確信度Ｂの高い領域を頭確信度が高い領域とし、それ
ら髪の毛確信度Ａと顔確信度Ｂとを合算して頭確信度Ｃ
を求める。即ち、第１、第３領域Ａ１，Ａ３及び第２、
第４領域Ａ２，Ａ４からそれぞれ頭確信度Ｃを求める。
次いで、頭確信度Ｃが求められると、体確信度Ｄを求め
る。例えば、第３，第４領域Ａ３，Ａ４に隣接し、その
下方に位置する第５、第６領域Ａ５，Ａ６は体確信度Ｄ
が高いとする。このように全ての領域に対して頭確信度
の演算過程Ｓ５が完了すると、それらをファジー緩和過
程Ｓ６に提供する。

【００３５】ファジー緩和過程Ｓ６においては、頭確信
度の演算過程Ｓ５で得られた第１〜第６領域Ａ１〜Ａ６
についての頭確信度Ｃを増大させる。即ち、頭確信度の
演算過程Ｓ５で求めた頭確信度Ｃの高い第１、第３領域
Ａ１，Ａ３及び第２、第４領域Ａ２，Ａ４を頭とし、該
領域と隣接しその下方に位置する第５、第６領域Ａ５，
Ａ６を体と仮定した後、頭と体の相関関係を用い前記第
５、第６領域Ａ５，Ａ６が体であるという確信度Ｄ’を
求める。このように求められた体確信度Ｄ’が高いと第
１、第３領域Ａ１，Ａ３及び第２、第４領域Ａ２，Ａ４
の頭確信度を再び演算して増加させる。次いで、全ての
領域に対してファジー緩和過程Ｓ６が完了すると体の除
去過程Ｓ９及び領域数の演算過程Ｓ７へ移る。

【００３６】領域数の演算過程Ｓ７においては、ファジ
ー緩和過程Ｓ６で求められた頭確信度Ｃが所定値以上で
ある領域をカウントし、領域数Ｎ’とする。そして、こ
の求められた領域数Ｎ’を用いて乗客数を検出する。例
えば、領域数Ｎ’が２であると乗客数は２名として検出
される。このように乗客数が検出されると、ビジョンシ
ステム３０２の中央処理装置はその結果を結果表示部、
ケーブルテレビジョン、及び群管理制御システムに伝送
する。

【００３７】次に、請求項７、８に記載の発明に係る第
２の実施形態について説明する。第２の実施形態と第１
の実施形態とが異なる過程は、第１の実施形態のＳ６の
過程の後に、Ｓ７の過程の代わりにＳ８〜Ｓ１０の過程
が加わった点である。従って、第２の実施形態のＳ１〜
Ｓ６の過程は第１の実施形態と同一であるので説明を省
略する。尚、ハードウエア構成は図２と同じである。

【００３８】図１において、ファジー緩和過程Ｓ６の
後、カメラの位置、距離、及び人間の大きさ等に基づく
幾何学的モデリングによって、分配モード試験分割過程
Ｓ４で求めた各領域に撮影され得る被写体の頭の占める
画素数と体の占める画素数とを算出する幾何学的特徴の
抽出過程Ｓ８と、前記ファジー緩和過程Ｓ６で得られた
情報と幾何学的特徴の抽出過程から得られた情報とを用
いて入力映像の体が撮影された部分を除去する体除去過
程Ｓ９と、体除去過程Ｓ９で除去されずに残った領域の
画素数と幾何学的特徴の抽出過程Ｓ８で得られた頭の占
める画素数とを比較する画素数の演算過程Ｓ１０と、か
らなる。

【００３９】第２の実施形態の作用及び効果は、第１の
実施形態の作用及び効果に加えて、待機乗客数の検出を
より正確にするため、幾何学的特徴の抽出過程Ｓ８にお
いて人間の大きさ及びカメラの位置に基づく幾何学的モ
デリングを用いて、第１〜第６領域Ａ１〜Ａ６に撮影さ
れ得る被写体の頭の占める画素数Ｐ”と体の占める画素
数とを演算し体の除去過程Ｓ９に提供する。

【００４０】体の除去過程Ｓ９においては幾何学的特徴
の抽出過程Ｓ８から提供された体の占める画素数に基づ
いて、ファジー緩和過程Ｓ６で求められた頭確信度Ｃが
所定値以上である第１、第３領域Ａ１，Ａ３及び第２、
第４領域Ａ２，Ａ４を除いた全ての領域、即ち体に該当
する第５、第６領域Ａ５，Ａ６を除去する。画素数の演
算過程Ｓ１０においては、体の除去過程Ｓ９で除去され
ずに残っている領域即ち、頭に該当する第１、第３領域
Ａ１，Ａ３及び第２、第４領域Ａ２，Ａ４に属する画素
数Ｐ’を計算する。次いで、該画素数Ｐ’と幾何学的特
徴の抽出過程Ｓ８で求めた頭の画素数Ｐ''とを除算した
値を各領域について合計した数３に示すような結果値
Ｎ''を得る。

【００４１】

【数３】

【００４２】ここで、Ｎは除去されずに残っている領域
の個数である。このようにすると、例えば、頭が重畳し
て、映像に現れる頭の画素数が７０である場合、従来で
はこれが一人として認められたが、結果値Ｎ''を用いる
と幾何学的特徴の抽出過程Ｓ８において演算された幾何
学的モデリングによる頭の部分の画素数、例えば、画素
数５０を用いて、結果値Ｎ''を１．４名として計算する
ことにより、検出された乗客数がより正確になる。

【００４３】次に、請求項９、１０に記載の発明に係る
第３の実施形態について説明する。第３の実施形態と第
１、２の実施形態とが異なる過程は、第１の実施形態の
Ｓ７の過程及び第２の実施形態のＳ１０の過程の後にＳ
１１の過程が加わった点である。従って、第３の実施形
態のＳ１〜Ｓ１０の過程は第１、２の実施形態と同一で
あるので説明を省略する。尚、ハードウエア構成は図２
と同じである。

【００４４】図１において、第３の実施形態は、Ｓ１〜
Ｓ１０の過程の後に、画素数の演算過程Ｓ１０で得られ
た比較結果と領域数の演算過程Ｓ７で得られた領域数と
を用い乗客数を検出する乗客数検出過程Ｓ１１からな
る。第３の実施形態の作用及び効果は、第１、２の実施
形態の作用及び効果に加えて、待機乗客数をより一層正
確に検出するため乗客数の検出過程Ｓ１１では領域数の
演算過程Ｓ７で得られた頭確信度Ｃの高い領域数Ｎ’と
画素数の演算過程Ｓ１０で得られた結果値Ｎ''とを下記
の式に適用して最終の乗客数を検出する。

【００４５】（乗客数）＝βＮ’＋（１−β）Ｎ” ここで、βは人の身長の中間である加重値である。この
ようにより一層正確な乗客数が検出されると、ビジョン
システム３０２の中央処理装置はその結果を結果表示
部、ケーブルテレビジョン、及び群管理制御システムに
伝送する。

【００４６】尚、図１のビジョンシステム３０２では前
記の利用された所定値（α値、β値、カメラ常数等）が
調整可能になるように使用者インターフェースを提供す
る。

【００４７】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１による発
明によれば、入力映像と参照映像との差による差異映像
を用い頭確信度を求め、より正確に待機乗客数を検出し
得る効果がある。請求項２〜６に係る発明によれば、請
求項１に係る発明の作用を効率良く奏することができ
る。

【００４８】請求項７に係る発明によれば、頭確信度が
所定値以上の領域の画素数を幾何学的モデリング過程か
ら抽出した画素数で除算して、待機乗客数が重畳して現
れる場合においても正確に乗客数を検出することができ
る。請求項８に係る発明によれば、請求項７に係る発明
の作用を効率よく奏することができる。

【００４９】請求項９に係る発明によれば、領域数演算
過程から得た値と画素数の演算から得た値とを合算し
て、最終の乗客数を一層正確に検出することができる。
請求項１０に係る発明によれば、請求項９に係る発明の
作用を効率よく奏することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態に係るビジョンシステムを用
いたエレベータの待機乗客数の検出方法の動作を説明す
るための概略フローチャートである。

【図２】同上実施形態に係る待機乗客数の検出方法を利
用した検出装置の構成を示したブロック図である。

【図３】分配モード試験分割過程を簡略に説明した図面
である。

【図４】図１の動作を詳しく示したフローチャートであ
る。

【図５】従来の通計的方法を用いたエレベータの待機乗
客数の検出装置の構成を示したブロック図である。

【図６】従来のビジョンシステムを用いたエレベータの
待機乗客数の検出装置の構成を示したブロック図であ
る。

【図７】図６の中央処理装置における待機乗客数を抽出
する過程を示した順序図である。

【符号の説明】

３００ カメラ群 ３０１ カメラ選択部 ３０２ ビジョンシステム

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平１−242986（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−46388（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−138274（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−238655（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−168932（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−39175（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−33075（ＪＰ，Ａ)

Claims (10)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】映像処理システムを用いたエレベータの待
   機乗客数の検出方法であって、 所定の乗降口に設置したカメラにより撮影された入力映
   像と、予め前記乗降口に待機乗客のいないとき撮影され
   た参照映像とに基づいて、前記入力映像と前記参照映像
   との差異を示す差異映像を求める映像比較過程と、 前記入力映像及び前記差異映像の明るさの差異に関する
   情報より、前記入力映像の隣接する画素に撮影された被
   写体の距離に関する情報を求め、該距離情報により入力
   映像の領域を分割及び統合する分配モード試験分割過程
   と、 該分配モード試験分配過程で分割及び統合された領域に
   ついて所定の身体の部位に対する確信度を求め、該確信
   度に基づいて頭確信度を演算する頭確信度の演算過程
   と、 前記頭確信度が所定値以上である領域をカウントし、該
   カウントされた領域数を待機乗客数として判定する領域
   数の演算過程と、を含んでなることを特徴とするエレベ
   ータの待機乗客数の検出方法。
2. 【請求項２】前記映像比較過程は、所定の乗降口に待機
   乗客のいるときに撮影した入力映像と、前記乗降口に待
   機乗客のいないときに撮影した参照映像との同一位置に
   おける明るさの差異を絶対値として求めることを特徴と
   する請求項１記載のエレベータの待機乗客数の検出方
   法。
3. 【請求項３】前記分配モード試験分割過程は、前記入力
   映像の隣接する二つの画素の明るさの差異を絶対値とし
   て求める第１段階と、 前記隣接する二つの画素と同一位置における前記差異映
   像の明るさの差異を絶対値として求める第２段階と、 前記第１段階及び第２段階で求めた値により前記距離情
   報を示す値を求める第３段階と、 該距離情報を示す値を所定値と比較する第４段階と、 該比較結果について、前記距離情報の示す値が前記所定
   値より小さいとき前記隣接する二つの画素を同一の領域
   に統合し、前記距離情報の示すが前記所定値より大きい
   とき前記隣接する二つの画素を異なる領域に分割する第
   ５段階と、からなることを特徴とする請求項１又は２記
   載のエレベータの待機乗客数の検出方法。
4. 【請求項４】前記第３段階は、前記入力映像の前記隣接
   する二つの画素をＰ１，Ｐ２とし、該画素の明るさをＩ
   （Ｐ１），Ｉ（Ｐ２）で表し、前記入力映像の画素Ｐ
   １，Ｐ２と同一位置にある前記差異映像の画素の明るさ
   をＤＩ（Ｐ１），ＤＩ（Ｐ２）で表し、前記入力映像の
   画素間の明るさの差と前記差異映像の画素間の明るさの
   差とを調節するための係数をαとして、前記距離情報を
   示す値を次式、 α｜Ｉ（Ｐ１）−Ｉ（Ｐ２）｜＋（１−α）｜ＤＩ（Ｐ
   １）−ＤＩ（Ｐ２）｜ により求めることを特徴とする請求項３記載のエレベー
   タの待機乗客数の検出方法。
5. 【請求項５】前記頭確信度の演算過程は、前記分配モー
   ド試験分割過程で得られた分割及び統合した領域につい
   て、髪の毛確信度を求める段階と、 該髪の毛確信度を持つ領域に隣接し該領域の下方に位置
   する領域について顔確信度を求める段階と、 前記髪の毛確信度を持つ領域と顔確信度を持つ領域とを
   頭確信度を持つ領域とし、該頭確信度を持つ領域の頭確
   信度を前記髪の毛確信度と前記顔確信度とを合算して求
   める段階と、 前記頭確信度を持つ領域を除外した領域について体確信
   度を求める段階と、からなることを特徴とする請求項１
   〜４のいずれか１つに記載のエレベータの待機乗客数の
   検出方法。
6. 【請求項６】前記頭確信度の演算過程で求めた頭確信度
   の高い領域を頭とし、該領域の下方に位置する領域を体
   と仮定して、前記頭確信度を増加させるファジー緩和過
   程を含んでなることを特徴とする請求項５記載のエレベ
   ータの待機乗客数の検出方法。
7. 【請求項７】映像処理システムを用いたエレベータの待
   機乗客数の検出方法であって、 所定の乗降口に設置したカメラにより撮影された入力映
   像と、予め前記乗降口に待機乗客のいないとき撮影され
   た参照映像とに基づいて、前記入力映像と前記参照映像
   との差異を示す差異映像を求める映像比較過程と、 前記入力映像及び前記差異映像の明るさの差異に関する
   情報より、前記入力映像の隣接する画素に撮影された被
   写体の距離に関する情報を求め、該距離情報により入力
   映像の領域を分割及び統合する分配モード試験分割過程
   と、 該分配モード試験分配過程で分割及び統合された領域に
   ついて所定の身体の部位に対する確信度を求め、該確信
   度に基づいて頭確信度を演算する頭確信度の演算過程
   と、 前記カメラの位置及び人間の身体構造に基づく幾何学的
   モデリングによって、前記領域に撮影され得る被写体の
   頭の占める画素数と体の占める画素数とを算出する幾何
   学的特徴の抽出課程と、 該幾何学的特徴の抽出過程で得られた前記体の占める画
   素数に基づき、前記頭確信度の演算過程で得られた前記
   頭確信度が所定値以下の領域を除去する体除去過程と、 該体除去過程で除去されずに残った前記領域に含まれる
   画素数と、前記幾何学的特徴の抽出過程で算出した前記
   頭の占める画素数とを比較して乗客数を検出する画素数
   の演算過程と、を含んでなることを特徴とするエレベー
   タの待機乗客数検出方法。
8. 【請求項８】前記画素数の演算過程は、前記体除去過程
   で除去されずに残った領域をｉで表し、前記残った領域
   数をＮとし、前記残った領域の画素数をP'(i) とし、前
   記幾何学的特徴の抽出過程で算出した頭の占める画素数
   をP''(i)として、前記待機乗客数Ｎ''を数１に示す次
   式、 【数１】 により求めることを特徴とする請求項７記載のエレベー
   タの待機乗客数の検出方法。
9. 【請求項９】映像処理システムを用いたエレベータの待
   機乗客数の検出方法であって、 所定の乗降口に設置したカメラにより撮影された入力映
   像と、予め前記乗降口に待機乗客のいないとき撮影され
   た参照映像とに基づいて、前記入力映像と前記参照映像
   との差異を示す差異映像を求める映像比較過程と、 前記入力映像及び前記差異映像の明るさの差異に関する
   情報より、前記入力映像の隣接する画素に撮影された被
   写体の距離に関する情報を求め、該距離情報により入力
   映像の領域を分割及び統合する分配モード試験分割過程
   と、 前記カメラの位置及び人間の身体構造に基づく幾何学的
   モデリングによって、前記領域に撮影され得る被写体の
   頭の占める画素数と体の占める画素数とを算出する幾何
   学的特徴の抽出課程と、 前記分配モード試験分配過程で分割及び統合された領域
   について所定の身体の部位に対する確信度を求め、該確
   信度に基づいて頭確信度を演算する頭確信度の演算過程
   と、 該頭確信度が所定値以上である領域を計数する領域数の
   演算過程と、 前記幾何学的特徴の抽出過程で得られた前記体の占める
   画素数に基づき、前記頭確信度の演算過程で得られた前
   記頭確信度が所定値以下である領域を除去する体除去過
   程と、 該体除去過程で除去されずに残った領域に含まれる画素
   数と、前記幾何学的特徴の抽出過程で算出した頭の占め
   る画素数とを比較する画素数の演算過程と、 該画素数演算過程で得れらた結果と前記領域数演算過程
   で得られた結果とから、最終の乗客数を抽出する乗客数
   の抽出過程と、を含んでなることを特徴とするエレベー
   タの特徴乗客数の検出方法。
10. 【請求項１０】前記乗客数の検出過程は、前記領域数の
    演算過程で求めた結果をＮ’とし、前記画素数の演算過
    程で求めた結果をＮ''とし、所定の加重値をβとして、
    前記最終の乗客数を、βＮ’＋（１−β）Ｎ''により求
    めることを特徴とする請求項９記載のエレベータの待機
    乗客数の検出方法。