JP3980305B2

JP3980305B2 - Station platform safety monitoring device

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Publication number: JP3980305B2
Application number: JP2001256277A
Authority: JP
Inventors: 小沼　　知恵子; 小林　　芳樹; 永野　　啓介; 川端　　位光; 悟史會田
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2001-08-27
Filing date: 2001-08-27
Publication date: 2007-09-26
Anticipated expiration: 2021-08-27
Also published as: JP2003063402A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、駅のプラットホームに設置されている安全柵と車両の間に支障物や利用客の存在有無を監視して乗務員の負担を軽減し車両の運行を円滑に行うための駅プラットホームの安全監視装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、駅のプラットホームには利用客の安全を確保するため、線路側のプラットホーム端部に安全柵を設けている。安全柵は車両停止時に車両のドアの位置に一致して対向する位置になる扉を備えている。車両が停止してドアが開いているときに安全柵の扉を開いて利用者が乗降できるようにして、車両が走行するためドアを閉じると安全柵の扉も閉じるようにしている。
【０００３】
鉄道用の駅プラットホームは、車両の乗車客が身体を乗り出しても危険がないように安全面から、プラットホーム端部の安全柵の線路側（以下、安全柵裏側と称する）において、安全柵から所定距離（約20cm〜40cm）以内には何も設置できない建築限界上の制約がある。
【０００４】
しかしながら、安全柵裏側において安全柵から約20cm〜40cmの距離があると、安全柵の扉が閉じて車両のドアも閉じた状態において、利用客が安全柵と車両の空間（安全柵裏側のプラットホーム上）に居残る可能性がある。また、鞄などの支障物も落下して残る可能性もある。
【０００５】
このように利用客が居残っていたり鞄などの支障物が残っている状態で車両を発車させると、非常に危険であり重大事故につながる可能性がある。特に、利用客が居残っていた場合には人身事故を到る危険性が高くなる。
【０００６】
従来、プラットホーム端部の安全柵と車両の空間に利用客の居残りや鞄などの支障物の残留を検出するには、検出距離範囲の異なる複数個のPSDセンサ（距離検出器）を同一個所に設けて、プラットホームの安全柵と車両の間に支障物や利用客の存在有無を確認するようにしている。このことは、例えば、特開平7-17393号公報に記載されている。
【０００７】
また、特開平7-17393号公報にはホーム側に設置したカメラにより車両のドア付近を撮影した画像をモニタして車両側部分の乗降客や支障物の存在有無を確認するということも記載されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術は、直線的に距離を検出するPSDセンサによってプラットホーム端部の安全柵と車両の空間に利用客の居残りや鞄などの支障物の残留を検出している。プラットホームが直線である場合には安全柵裏側も直線であり、PSDセンサでもほぼ確実に検出できる。
【０００９】
しかし、プラットホームにはカーブも多く、安全柵もプラットホームのカーブに沿って設置されるので、安全柵裏側もカーブとなる。このような安全柵裏側がカーブしている場合には、PSDセンサの機能上から複数個を設けたとしても検出不可能な領域が発生して利用客の居残りや鞄などの支障物の残留を正確に検出できないという問題点を有する。
【００１０】
特に、安全柵裏側がカーブしていると、安全柵からプラットホーム端部までの距離も約40cm以上と大きくなることが多く、安全柵とプラットホーム端部の間に利用客の居残りが発生し易くなるのでPSDセンサの検出に限界があり実用に適さないという問題がある。
【００１１】
また、ホーム側に設置したカメラにより車両のドア付近を撮影した画像をモニタして乗降客や支障物の存在有無を確認するだけでは、安全柵裏側の下部（足元）やカーブしている安全柵裏側がカメラの死角になり利用客の居残りや鞄などの支障物の残留を正確に検出できないという問題点を有する。
【００１２】
本発明は上記点に対処して成されたもので、その目的とするところは安全柵と車両の間に利用客の居残りや鞄などの支障物の残留を正確に検出できる駅プラットホームの安全監視装置を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明の特徴とするところは、安全柵の線路側領域を撮影するカメラを設置し、利用客の乗降終了後にカメラで撮影された入力画像を取込み、支障物のない状態で撮影した基準画像との変化分画像によって支障物を検出するようにしたことにある。
【００１４】
本発明の支障物は車両の運行に支障のあるものであり、特に車両の利用客であるが他の物体であっても予め定めたものは支障物とする。
【００１５】
本発明は利用客の乗降終了後にカメラで撮影した安全柵の線路側領域画像（入力画像）と支障物のない状態で撮影した基準画像との変化分画像によって支障物を検出するようにしているので、安全柵の線路側を領域監視しているので安全柵と車両の間に利用客の居残りや鞄などの支障物の残留を正確に検出できる。特に、安全柵の線路側がカーブしていても領域監視しているので支障物を正確に検出できる。
【００１６】
また、入力画像と基準画像の変化分画像の特徴量から支障物が利用客であるか他の物体であるかを即座に判別することができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明する。
【００１８】
図１に本発明の一実施例を示す。
【００１９】
図１において、プラットホーム３の端部の線路２Ｒ側（図２に図示）に安全柵１が設置されている。安全柵１は、固定部１と開閉可能な扉（可動部）1Ａから構成され、図２に示すように安全柵１の線路２Ｒ側領域３Ａを撮影するカメラ４が設けられている。
【００２０】
カメラ４は、安全柵１の可動部１Ａ毎の線路２Ｒ側に設置されて、支障物の有無をチェックする監視領域（撮影視野範囲）４Ａを撮影している。撮影視野範囲４Ａはプラットホーム３の安全柵１の線路側領域３Ａになる。カメラ４は、演算処理装置（ＭＰＵ）６、画像処理装置５および送受信制御装置７とが一体構成になっている。
【００２１】
ＭＰＵ６は安全柵制御装置１０から送受信制御装置７を経由して画像処理装置５にカメラ画像を入力するタイミング信号等が入力される。ＭＰＵ６は、タイミング信号を入力すると画像処理装置５に画像処理を行わせ、支障物が存在するときにその結果を送受信制御装置７を経由して乗務員端末９に送信する。
【００２２】
車両２の乗務員室には乗務員８が車両２の運転に支障のある支障物の有無をチェックする乗務員端末９が設けられている。乗務員端末９には支障物データが表示されるので、乗務員８は、安全柵１と線路２Ｒ側に車両２の運転に支障のある支障物の有無を運転席に居ながら確認できる。
【００２３】
乗務員８は支障物の存在を確認すると異常を報告する異常表示灯１２が安全柵１に設置されている。また、プラットホーム３には、車両２の発車可否を表示する出発表示器１１があり、出発表示器１１に車両２を停止させておく表示を行う。
【００２４】
図３に画像処理装置５の一例詳細構成図を示す。
【００２５】
図３において、ＭＰＵ６は安全柵制御装置１０から可動部（扉）1Ａの扉の開信号を入力すると、画像入力手段１５にカメラ４で撮影している監視領域４Ａの画像の取り込みを指示する。この画像は利用客の乗降開始前に撮影された基準画像となる。
【００２６】
機器不良チェック手段１７は基準画像を用いてカメラ４の電源が切れている等の機器不良チェックを行い、また、映像不良チェック手段１８は基準画像を用いてカメラ４が覆われたりずれたりしていないか等の映像不良チェックを行う。両不良チェック手段１７、１８のチェック結果はＭＰＵ６に送信される。
【００２７】
映像不良や機器不良の何れか一方でも発生すると、ＭＰＵ６は、支障物検知手段１６の検知処理を無効にする制御を行うとともに、乗務員端末９に映像不良や機器不良を表示して乗務員８にも報知する。
【００２８】
一方、映像不良や機器不良の何れも発生していない場合には、支障物検知手段１６が検知処理を実行する。支障物検知手段１６が支障物を検知すると、ＭＰＵ６から乗務員端末９に通知する。
【００２９】
この構成において車両２の状態、ドア２Ｄと安全柵１の扉１Ａの開閉状態に対する画像処理装置５の処理タイミングについて図４を参照して説明する。
【００３０】
車両２が図４（ａ）に示すように駅に到着してプラットホーム３に入ると時刻ｔ０で停止操作を開始し時刻ｔ１で停止する。車両２が停止すると図４（ｂ）に示すようにドア２Ｄを時刻ｔ３で開け始めて時刻ｔ４で全開にする。
【００３１】
車両２のドア２Ｄが時刻ｔ３で開け始めると車両２のドア開信号により安全柵１の扉１Ａが図４（ｃ）に示すように時刻ｔ３の直後に開き始めて時刻ｔ５で全開する。安全柵１の可動部（扉）1Ａが時刻ｔ３の直後に開き始めると、安全柵制御装置１０から扉１Ａの扉開信号が送受信制御装置７を経由してＭＰＵ６に送信される。
【００３２】
ＭＰＵ６は可動部１Ａの扉開信号を入力すると画像入力手段１５に画像の取り込みを図４（ｄ）に示すように時刻ｔ２で行わせて基準画像を入力させる。基準画像の取り込み時にはまだ可動部１Ａの扉開の動作は開始していない。これは、画像入力手段１５での画像の取り込みが瞬時であり、可動部１Ａの扉開は機械的動作のため時間遅れがあることによる。
【００３３】
なお、画像の取り込み時に可動部1Ａの扉が開いてしまう場合には、画像の取り込みが終了してから可動部1Ａの扉を開くようにすることもできる。即ち、可動部1Ａの扉が閉まった状態で基準画像を取り込むようにする。
【００３４】
図４（ｃ）に示すように時刻ｔ５で可動部１Ａである扉が全開すると、車両２へ利用客が乗降を開始して乗降が終了すると、時刻ｔ６で可動部１Ａを閉める信号が安全柵制御装置１０に加えられる。時刻ｔ７で可動部１Ａである扉は全閉となる。
【００３５】
時刻ｔ７で安全柵制御装置１０から車両２へのドア閉信号が与えられ、ドア２Ｄは図４（ｂ）に示すように時刻ｔ８で全閉する。車両２のドア２Ｄが全閉した後、時刻ｔ９で安全柵制御装置１０から可動部１Ａの扉閉信号や車両２のドア閉信号が送受信制御装置７を経由してＭＰＵ６に送信される。ＭＰＵ６は画像入力手段１５に画像の取り込みを時刻ｔ９で行わせて入力画像を得る。
【００３６】
映像不良チェック手段１８は基準画像を用いて時刻ｔ９までの間に後述する図８に示す処理によって、また、機器不良チェック手段１７は後述する図９に示す処理によってチェックを実行する。
【００３７】
支障物検知手段１６は映像不良や機器不良の何れも発生していない場合に後述する図５、図６、図７に示す処理を時刻ｔ９からｔ１０の間に実行して車両２の運転に支障のある支障物の有無をチェックする。
【００３８】
万一、支障物が検知された場合には乗務員端末９に表示して何れの可動部1Ａに設置したカメラ４で検知した支障物であるか等を乗務員８に報知したり、出発表示器１１に車両２を停止させておく表示を行ったり、異常表示灯１２を点灯したりする。
【００３９】
支障物が検知されない場合には、車両２を時刻ｔ１２で発車させる信号をＭＰＵ６に送信すると、送受信制御装置７を経由して安全柵制御装置１０へ送信される。これにより、車両２を発車する。支障物検知手段１６は、図５、図６、図７に示す処理を時刻ｔ９から時刻ｔ１１の間に車両２の運転に支障のある支障物の有無を２回続けて行っている。
【００４０】
次に支障物検知手段１６の検知処理について図５を参照して説明する。
【００４１】
まず、ステップＳ１において可動部1Ａの開信号（図４に示す時刻ｔ２）の取り込み有無をチェックする。ステップＳ１で安全柵扉1Ａの開信号を取り込むと、ステップＳ２に移行して入力した画像を基準画像として取り込む処理を実行する。ステップＳ３では可動部1Ａの閉信号（図４に示す時刻ｔ７）の取り込み有無をチェックする。
【００４２】
ステップＳ３で可動部1Ａの閉信号を取り込むと、ステップＳ４に移りカメラ４で撮影した画像を入力画像として取り込む処理を実行する。ステップＳ５では、ステップＳ２で取り込んだ基準画像とステップＳ４で取り込んだ入力画像を用いて後述する図６に示す処理を行い運転に支障のある支障物候補の有無をチェックする。ステップＳ５で支障物候補が存在しない場合、ステップＳ９で支障物なしと判定して処理を終了する。
【００４３】
図６に図５におけるステップＳ５の詳細フロー図を示す。
【００４４】
ステップＳ１１においてステップＳ２で取り込んだ基準画像の輪郭部を抽出する。また、ステップ１２ではステップＳ４で取り込んだ入力画像の輪郭部を抽出する。ステップ１２からステップＳ１３に移行して、ステップＳ１１で作成した基準画像の輪郭部とステップＳ１２で作成した入力画像での輪郭部の画素毎の差分を行い、ステップＳ１４が異なる輪郭部の画素数を算出する。
【００４５】
ステップＳ１５で異なる輪郭部の画素数をチェックして閾値以上であると判定すると、ステップＳ１６では支障物候補ありと判定する。一方、ステップＳ１５におけるチェックで閾値未満の場合には、ステップＳ１７において支障物候補なしと判定する。
【００４６】
ここで、安全柵１の線路２Ｒ側領域を撮影するカメラ４の視野範囲４Ａのシーン（画像）は、輪郭が不鮮明であったり、輪郭が無かったりすることがある。その場合には、輪郭部を利用しないで、例えば、図５における、ステップＳ２の基準画像とステップＳ４の入力画像の画素毎の差分を行い、差分画像を2値化してノイズ除去等を行った後、所定以上の画素数があれば支障物候補ありとし、所定未満の画素数ならば支障物候補なしと判定することもできる。
【００４７】
さて、図５のステップＳ５で支障物候補が存在した場合には、ステップＳ６で図７に示す処理を行い候補物体の判定処理を行う。ステップＳ６の判定処理で支障物候補が支障物でない場合、ステップＳ９で支障物なしと判定して終了する。
【００４８】
図７にステップＳ６における支障物候補の物体判定処理の詳細フロー図を示す。
【００４９】
図７のステップＳ２１において支障物候補か否かのチェックを行い、支障物候補の場合にはステップＳ２２へ進み、また、支障物候補でない場合にはステップＳ２７で支障物体でないと判定する。ステップＳ２２では、支障物候補に対し、面積、縦横比、分散値、平均輝度、輪郭部面積、輪郭部位置等の特徴量を算出する。
【００５０】
ステップＳ２３に移行して、ステップＳ２２で算出した面積をチェックし、面積が小さい場合にはステップＳ２７で支障物でないと判定し、また、面積が大きい場合にはステップＳ２４の処理に移行する。ステップＳ２４では、ステップＳ２２で算出した支障物候補の面積の縦横比をチェックする。
【００５１】
ステップＳ２４において縦横比が閾値以上（極端に細長い等）と判定すると、ステップＳ２７で支障物でないと判定する。ステップＳ２４で縦横比が閾値以下と判定するとステップＳ２５に移行する。
【００５２】
ステップＳ２５では、ステップＳ２２で算出した分散値と輪郭部面積をチェックし、分散値が閾値以上に加えて輪郭部面積が閾値以上の場合にはステップＳ２６において支障物が人物（利用客）であると判定する。また、ステップＳ２５において両者が閾値以上でない場合と判定すると、ステップＳ２８で人物以外の支障物であると判定する。
【００５３】
ステップＳ２５において支障物があると判定した場合には乗務員端末９に送信して乗務員8に報知し、支障物がない場合には車両２を発車させて問題なしとして、乗務員8に報知しないようにする。
【００５４】
図５のステップＳ６で支障物候補が真に支障物である場合には、ステップＳ７において物体の特徴量（面積、縦長、横長、暗い支障物、明るい支障物等）、や対策方法等、及び検出した可動部1Ａに設置してあるカメラ４番号や検出時刻等のデータを格納し、ステップＳ８で支障物ありと判定して終了する。
【００５５】
図８に映像不良チェック手段１８の処理フロー図を示す。
【００５６】
映像不良チェック手段１８は、まず、ステップＳ３１においてカメラ４の起動時に取り込んだ画像をマスター画像とする。ステップＳ３２に移りステップＳ３１で取り込んだマスター画像をブロックに分割（例えば、縦×横＝8×6）し、ブロック毎の分散値やエッジ画像を作成して格納する。
【００５７】
ステップＳ３３では、図５のステップＳ２で取り込んだ基準画像に対して、マスター画像と同様にブロックに分割し、ブロック毎の分散値やエッジ画像を作成して格納する。
【００５８】
ステップＳ３４では、ステップＳ３３で処理した基準画像のブロック毎に分散値をチェックして、大部分のブロックが閾値未満の場合にステップＳ３６に移行してカメラ４をマスクしてある状態等として、映像不良が発生したと判定する。ステップＳ３４において大部分のブロックが閾値以上であると判定するとステップＳ３５に移行する。
【００５９】
ステップＳ３５では、マスター画像と基準画像の同一ブロック間でブロック毎のエッジ画像を比較し、エッジが異なるブロックが所定数未満の場合にステップＳ３７において映像不良の発生なしと判定する。ステップＳ３８では、図５のステップＳ２で取り込んだ基準画像をマスター画像として更新する。
【００６０】
ステップＳ３５において、エッジの異なるブロックが所定数以上であると判定すると、ステップＳ３９でカメラ４の位置ずれあり状態等として映像不良が発生したと判定する。
【００６１】
図９に機器不良チェック手段１７の処理フロー図を示す。
【００６２】
機器不良チェック手段１７はステップＳ４１でステップＳ２の基準画像に対して、ブロックに分割（例えば、縦×横＝8×6）し、ブロック毎の分散値や平均輝度を算出する。
【００６３】
ステップＳ４１からステップＳ４２に移行してステップ４１における基準画像のブロック毎の分散値をチェックして、大部分のブロックが閾値以上の場合にステップＳ４５で機器不良の発生なしと判定して終了する。
【００６４】
ステップＳ４２において大部分のブロックが閾値未満であると判定すると、ステップＳ４３で基準画像のブロック毎の平均輝度をチェックする。また、ステップＳ４２において大部分のブロックが閾値以上であると判定すると、ステップＳ４５で機器不良の発生なしと判定して処理を終了する。
【００６５】
また、ステップＳ４３の平均輝度チェックで大部分のブロックが閾値未満であると判定すると、ステップＳ４４で機器不良の発生ありと判定して処理を終了する。
【００６６】
図１０は、プラットホーム３がカーブの場合の支障物検知可否を示す説明図である。
【００６７】
カメラ４で撮影した画像を用いてプラットホーム３における支障物有無の検知しているが、プラットホーム３がカーブしている場合でも、カメラ４は、カーブしている安全柵１の可動部１Ａの線路２Ｒ側領域を充分撮影範囲としてカバーできるためカーブしていても支障物の検知可否が可能である。
【００６８】
カメラ４の視野範囲４Ａにおける支障物２０や２１を識別可能であるが、支障物２１が車両２の運転に影響しない（例えば、紙片等）場合には、乗務員8は車両２を発車させて問題なく、その都度、支障物２１有りと乗務員8に報知する必要がない。
【００６９】
支障物が人物２０か紙片２１かの区別をすることにより、人物２０であれば人命の安全確保等のため車両を絶対発車させてはならず、乗務員8に迅速に報知しなければならない。この時、乗務員8は、出発表示器１１に表示させる信号を送信したり、異常表示灯１２を点灯させる信号を送信する操作を行う。
【００７０】
一方、支障物２１が車両２の運転に影響しない（例えば、紙片等）場合に、逐一乗務員8に報知すれば、乗務員8の確認作業手間も煩わしく、加えて、分刻みの車両の運行に遅延が発生して問題となる。カメラ４は、人物２０か紙片等２１かの区別が可能であるため、真に、車両２の運転に影響する人物２０等の場合にのみ乗務員8に報知するので、安全が確保できる効率の良い駅プラットホームの安全監視装置になる。
【００７１】
図１１に本発明の他の実施例を示す。
【００７２】
図１１において図１の実施例と異なるところは乗務員支援装置１３を設けたことである。
【００７３】
乗務員支援装置１３は図１２に示すように画像処理装置５からＭＰＵ６を介して加えられる支障物データを支障物データ格納部２５に格納する。表示画面生成手段２６は、支障物データ格納部２５のデータから図１３に示すような乗務員８が目視で一目瞭然に確認できるような表示画面（対策画面）を生成して再構築したデータとして支障物データ格納部２５に格納する。
【００７４】
ＭＰＵ６は支障物データ格納部２５に格納された対策画面を送受信制御装置７を介して乗務員端末９に送信して表示する。
【００７５】
このようにすることにより、支障物が存在した場合、乗務員８は運転席に居ながらにして、安全柵ｎに支障物ありの表示３１とともに、支障物を検知したカメラ４が撮影している現場のリアルタイム映像３２と支障物の存在を示す矩形３３が表示される。
【００７６】
また、支障物を検知したのでその対策内容、例えば、出発表示器１１を消灯するスイッチ３５を表示して、車両２を絶対発車させないように車両を停止させるスイッチ３６を表示して最優先に操作を行わせ、安全柵１の可動部１Ａの扉を開ける。また、異常表示灯１２を点灯させろスイッチ３８を表示させたり、非常解錠ボタンを押して緊急脱出機構を開くスイッチ３９を表示させ、乗務員８が行う対策を支援する。
【００７７】
図１４に本発明の他の実施例を示す。
【００７８】
図１、図１１に示す実施例はカメラ４と画像処理装置５、ＭＰＵ６、送受信制御装置７が一体型になっているが、安全柵１にカメラ４のみを取付け乗務員端末９で画像処理を行い支障物検知を行うようにしたものである。乗務員端末９には、プラットホーム３に設置されている安全柵制御装置１０から安全柵扉１Ａの開閉タイミング信号が与えられている。
【００７９】
図１４の実施例においても安全柵と車両の間に利用客の居残りや鞄などの支障物の残留を正確に検出できる。
【００８０】
図１５にカメラ４の他の構成を示す。図１５は画像処理一体型カメラ４に複数の赤外線ＬＥＤの照明装置３７を装着している。
【００８１】
このような赤外線ＬＥＤ付カメラ４を用いると図１６に示すようにカメラ４の撮影視野範囲４Ａに光再帰性材料からなる複数のマーク３８を付しておき、このマーク３８によって支障物の有無を検知することができる。
【００８２】
マーク３８によって支障物の有無を検知する場合の支障物検知手段１６の処理の一例を図１７を用いて説明する。
【００８３】
ステップＳ５１において車両停止し利用客の乗降開始前に赤外線ＬＥＤ３７をオン（照明オン）してカメラ４で撮影する。カメラ４で撮影された撮影視野範囲４Ａの複数のマーク３８は光再帰性材料から構成されているので高輝度（目視で白色）に撮影される。マーク３８が高輝度（目視で白色）で撮影されることを星印で図示している。
【００８４】
ステップＳ５２ではステップＳ５１と同様に車両停止し利用客の乗降開始前に赤外線ＬＥＤ３７をオフ（照明オフ）してカメラ４で撮影する。カメラ４で撮影された撮影視野範囲４Ａの複数のマーク３８は低輝度画像になり目視で黒色に撮影される。
【００８５】
このようにして撮影した２枚の基準画像の画素毎の差分をステップＳ５３で算出すると、基準差分画像として輝度差として照明オフ時の複数（３個）のマーク画像が得られる。
【００８６】
また、ステップＳ５４では利用客の乗降終了後に赤外線ＬＥＤ３７をオン（照明オン）してカメラ４で撮影し、ステップＳ５５で赤外線ＬＥＤ３７をオフ（照明オフ）してカメラ４で撮影する。このようにして撮影した２枚の入力画像の画素毎の差分をステップＳ５６で算出すると、支障物が存在すると入力差分画像として照明オフ時の１個のマーク画像が得られる。
【００８７】
支障物がないと基準差分画像と入力差分画像のマーク３８の数は等しくなり、支障物があると入力差分画像のマーク３８の数が少なくなる。ステップＳ５７において基準差分画像と入力差分画像のマーク３８数の差分を採り、ステップＳ５８でマーク３８数を算出する。
【００８８】
ステップＳ５８からステップＳ５９に移行してマーク３８が有るか判定し、有る場合にはステップＳ６０で支障物候補ありとして処理を終了し、無いばあいにはステップＳ６１で支障物候補なしとして処理を終了する。
【００８９】
なお、支障物候補有りの場合には前述した図７の処理が行われる。
【００９０】
このように、利用客の乗降開始前に撮影された２枚の基準画像と利用客の乗降終了後に撮影された２枚の入力画像のそれぞれの差分画像である基準差分画像と入力差分画像を求め、基準差分画像と入力差分画像のマーク数によって支障物候補の有無を判定する。
【００９１】
そして、支障物候補の有の際には図７の差分画像の特徴量から利用客を検出することによって安全柵と車両の間に利用客の居残りや鞄などの支障物の残留を正確に検出できる。
【００９２】
上述の実施例はプラットホーム３に設置されている安全柵制御装置１０から安全柵扉１Ａの開閉タイミング信号を与えるようにしている。しかし、一般に、プラットホーム３には図１８に示すように車両２のドア２Ｄの開閉を監視する車側カメラ４１が複数設置されている。
【００９３】
既設の車側カメラ４１で撮影した画像を用いてプラットホーム３に設置されている安全柵制御装置１０の代わりに車両２のドア２Ｄの開閉つまり安全柵扉１Ａの開閉タイミング信号を得ることができる。
【００９４】
以上のようにして安全柵の線路側に支障物があるのかを監視するのであるが、利用客の乗降終了後にカメラで撮影した安全柵の線路側領域画像（入力画像）と支障物のない状態で撮影した基準画像との変化分画像によって支障物を検出するようにしているので、安全柵の線路側を領域監視しているので安全柵と車両の間に利用客の居残りや鞄などの支障物の残留を正確に検出できる。特に、安全柵の線路側がカーブしていても領域監視しているので支障物を正確に検出できる。
【００９５】
また、入力画像と基準画像の変化分画像の特徴量から支障物が利用客であるか他の物体であるかを即座に判別することができる。
【００９６】
なお、上述の実施例は基準画像の良否を判定し不良の場合には支障物検知手段の処理を阻止するようにしているので誤判定によって乗務員に支障物有りと誤報して車両の運行に影響を与えるのを防止することができる。
【００９７】
また、支障物検知手段は車両の運転に支障のある支障物を検出した場合のみ乗務員に報知するようにしているので、乗務員の負担を軽減することができる。
【００９８】
ここで、本発明はカメラを雲台付きにして首振り構成にしてもよく、また、例えば焦電センサあるいは従来技術として挙げたＰＳＤセンサを用いて支障物を検出するものと組み合わせて使用するようにしてもよいことは勿論のことである。
【００９９】
また、カメラは安全柵でない他のところに取付けてもよいことは明らかなことである。
【０１００】
【発明の効果】
本発明は利用客の乗降終了後にカメラで撮影した安全柵の線路側領域画像（入力画像）と支障物のない状態で撮影した基準画像との変化分画像によって支障物を検出するようにしているので、安全柵の線路側を領域監視しているので安全柵と車両の間に利用客の居残りや鞄などの支障物の残留を正確に検出できる。特に、安全柵の線路側がカーブしていても領域監視しているので支障物を正確に検出できる。
【０１０１】
また、入力画像と基準画像の変化分画像の特徴量から支障物が利用客であるか他の物体であるかを即座に判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例を示す構成図である。
【図２】本発明におけるカメラの視野範囲の説明図である。
【図３】図１における画像処理装置の一例を示す詳細構成図である。
【図４】本発明の動作を説明するためのタイムチャートである。
【図５】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【図６】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【図７】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【図８】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【図９】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【図１０】本発明におけるカメラの視野範囲の説明図である。
【図１１】本発明の他の一実施例を示す構成図である。
【図１２】図１１における乗務員支援装置の一例を示す詳細構成図である。
【図１３】本発明における乗務員端末の表示画面の一例図である。
【図１４】本発明の他の一実施例を示す構成図である。
【図１５】本発明におけるカメラの他の例を示す構成図である。
【図１６】本発明における支障物検知の他の例の説明図である。
【図１７】図１６に示す支障物検知の動作を説明するためのフロー図である。
【図１８】本発明における安全柵扉と車両ドアの監視説明図である。
【符号の説明】
１…安全柵、１Ａ…安全柵の扉、２…車両、２Ｄ…車両のドア、２Ｒ…線路、３…駅のプラットホーム、４…カメラ、５…画像処理装置、６…演算処理装置（ＭＰＵ）、７…送受信装置、８…乗務員、９…乗務員端末、１０…安全柵制御装置、１１…出発表示器、１５…画像入力手段、１６…支障物検知手段、１７…機器不良チェック手段、１８…映像不良チェック手段。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to the safety of a station platform for monitoring the presence or absence of obstacles and passengers between a safety fence installed on a station platform and the vehicle to reduce the burden on the crew and to facilitate the operation of the vehicle. It relates to a monitoring device.
[0002]
[Prior art]
In recent years, in order to ensure the safety of passengers on the platform of a station, a safety fence is provided at the end of the platform on the track side. The safety fence is provided with a door that is positioned opposite to the position of the vehicle door when the vehicle is stopped. When the vehicle is stopped and the door is open, the safety fence door is opened so that the user can get on and off. When the vehicle is closed, the safety fence door is also closed when the vehicle is closed.
[0003]
From the safety aspect, the railway station platform for railroads is designated from the safety fence on the track side of the safety fence at the end of the platform (hereinafter referred to as the rear side of the safety fence) so that there is no danger even if the vehicle passenger gets out of the body. There are restrictions on the building limits that nothing can be installed within a distance (about 20cm to 40cm).
[0004]
However, if there is a distance of about 20 cm to 40 cm from the safety fence on the back side of the safety fence, the user can use the safety fence and the vehicle space (the platform on the back side of the safety fence) with the door of the safety fence closed and the vehicle door closed. There is a possibility of remaining in the above). In addition, obstacles such as fences may fall and remain.
[0005]
In this way, if the vehicle is left in a state where there are passengers remaining or obstacles such as a bag remain, it is very dangerous and may lead to a serious accident. In particular, when a user is left behind, the risk of a personal injury increases.
[0006]
Conventionally, multiple PSD sensors (distance detectors) with different detection distance ranges are installed at the same location in order to detect the remaining of obstacles such as the user's stay and fence in the safety fence at the platform end and the vehicle space. It is provided to check the presence or absence of obstacles and users between the platform safety fence and the vehicle. This is described, for example, in JP-A-7-17393.
[0007]
Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-17393 also describes that an image taken near the door of a vehicle is monitored by a camera installed on the home side to check whether there are passengers or obstacles on the vehicle side. ing.
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
In the prior art, a PSD sensor that linearly detects the distance detects the remaining of obstacles such as a user's stay and a fence in the safety fence at the end of the platform and the space of the vehicle. When the platform is a straight line, the back side of the safety fence is also a straight line, and it can be detected almost certainly with a PSD sensor.
[0009]
However, the platform has many curves, and the safety fence is installed along the platform curve, so the back side of the safety fence is also curved. If the back of the safety fence is curved, even if a plurality of PSD sensors are provided, an area that cannot be detected is generated, and the remaining of obstacles such as the remains of customers and traps remain. There is a problem that it cannot be detected accurately.
[0010]
In particular, if the back of the safety fence is curved, the distance from the safety fence to the end of the platform often increases to about 40 cm or more, and it is easy for customers to remain between the safety fence and the end of the platform. Therefore, there is a problem that the detection of the PSD sensor is limited and not suitable for practical use.
[0011]
In addition, simply monitoring the image taken near the door of the vehicle with the camera installed on the platform side to check for the presence or absence of passengers or obstacles, the lower part of the safety fence (foot) or a curved safety fence The back side becomes a blind spot of the camera, and there is a problem that it is impossible to accurately detect the remains of obstacles such as a user's stay and a bag.
[0012]
The present invention has been made in response to the above points, and the purpose of the present invention is to monitor the safety of a station platform that can accurately detect the remains of obstacles such as the remains of passengers and fences between a safety fence and a vehicle. To provide an apparatus.
[0013]
[Means for Solving the Problems]
A feature of the present invention is that a camera that captures the rail-side area of the safety fence is installed, an input image captured by the camera is taken after the passenger gets on and off, and a reference image that is captured without any obstacles and The obstacle is detected from the change image.
[0014]
The obstacle of the present invention is an obstacle to the operation of the vehicle. In particular, even if it is a passenger of the vehicle but is another object, a predetermined object is an obstacle.
[0015]
According to the present invention, obstacles are detected based on a change image between a rail-side area image (input image) of a safety fence photographed by a camera after a passenger gets on and off and a reference image photographed without any obstacles. Therefore, since the area of the track side of the safety fence is monitored, it is possible to accurately detect the remains of obstacles such as a user's residence and fence between the safety fence and the vehicle. In particular, since the area is monitored even if the track side of the safety fence is curved, obstacles can be accurately detected.
[0016]
In addition, it is possible to immediately determine whether the obstacle is a user or another object from the feature amount of the input image and the change image of the reference image.
[0017]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0018]
FIG. 1 shows an embodiment of the present invention.
[0019]
In FIG. 1, a safety fence 1 is installed on the line 2 R side (illustrated in FIG. 2) at the end of a platform 3. The safety fence 1 is composed of a fixed part 1 and an openable / closable door (movable part) 1A. As shown in FIG. 2, a camera 4 for photographing the area 2A on the track 2R side of the safety fence 1 is provided.
[0020]
The camera 4 is installed on the track 2R side of each movable part 1A of the safety fence 1 and shoots a monitoring area (shooting field range) 4A for checking the presence or absence of an obstacle. The imaging visual field range 4 A becomes the track-side region 3 A of the safety fence 1 of the platform 3. In the camera 4, an arithmetic processing unit (MPU) 6, an image processing device 5, and a transmission / reception control device 7 are integrated.
[0021]
The MPU 6 receives a timing signal or the like for inputting a camera image from the safety fence control device 10 via the transmission / reception control device 7 to the image processing device 5. When the timing signal is input, the MPU 6 causes the image processing device 5 to perform image processing, and when there is an obstacle, the MPU 6 transmits the result to the crew terminal 9 via the transmission / reception control device 7.
[0022]
Crew 8 is in the crew room of vehicle 2. Vehicle 2 A crew terminal 9 is provided for checking whether there is an obstacle that hinders driving. Since the obstacle data is displayed on the crew terminal 9, the crew 8 can check whether there is an obstacle that hinders the driving of the vehicle 2 on the safety fence 1 and the track 2R side while in the driver's seat.
[0023]
When the crew member 8 confirms the presence of an obstacle, an abnormality indicator lamp 12 for reporting an abnormality is installed in the safety fence 1. Further, the platform 3 has a departure indicator 11 that displays whether the vehicle 2 departs or not. The departure indicator 11 displays that the vehicle 2 is stopped.
[0024]
FIG. 3 shows an example detailed configuration diagram of the image processing apparatus 5.
[0025]
In FIG. 3, when the MPU 6 inputs a door opening signal of the movable part (door) 1 A from the safety fence control device 10, the MPU 6 instructs the image input means 15 to capture an image of the monitoring area 4 A captured by the camera 4. This image is a reference image taken before the user gets on and off.
[0026]
The device defect check means 17 performs a device defect check such as the camera 4 being turned off using the reference image, and the image defect check means 18 uses the reference image to cover or shift the camera 4. Check for video defects such as whether there is any. The check results of both defect check means 17 and 18 are transmitted to the MPU 6.
[0027]
If any one of the image defect and the device defect occurs, the MPU 6 performs control to invalidate the detection process of the obstacle detection means 16 and displays the image defect or the device defect on the crew terminal 9 to the crew member 8 as well. Inform.
[0028]
On the other hand, when neither a video defect nor a device defect has occurred, the obstacle detection means 16 executes a detection process. When the obstacle detection means 16 detects an obstacle, the MPU 6 notifies the crew member terminal 9.
[0029]
With this configuration, the processing timing of the image processing device 5 with respect to the state of the vehicle 2 and the open / closed state of the door 2 D and the door 1 A of the safety fence 1 will be described with reference to FIG. 4.
[0030]
When the vehicle 2 arrives at the station and enters the platform 3 as shown in FIG. 4A, the stop operation starts at time t0 and stops at time t1. When vehicle 2 stops As shown in FIG. The door 2D is opened at time t3 and fully opened at time t4.
[0031]
When the door 2D of the vehicle 2 starts to open at time t3, the door 1A of the safety fence 1 is opened by the door open signal of the vehicle 2. As shown in FIG. It starts to open immediately after time t3 and fully opens at time t5. When the movable part (door) 1A of the safety fence 1 starts to open immediately after time t3, the door opening signal of the door 1A is transmitted from the safety fence control device 10 to the MPU 6 via the transmission / reception control device 7.
[0032]
When the MPU 6 inputs the door opening signal of the movable part 1A, the image input means 15 captures the image. As shown in FIG. The reference image is input at time t2. At the time of capturing the reference image, the opening operation of the movable part 1A has not yet started. This is because the image input by the image input means 15 is instantaneous, and the opening of the movable part 1A is delayed due to a mechanical operation.
[0033]
If the door of the movable part 1A is opened at the time of capturing an image, the door of the movable part 1A can be opened after the capturing of the image is completed. That is, the reference image is captured with the door of the movable portion 1A closed.
[0034]
As shown in FIG. When the door, which is the movable part 1A, is fully opened at time t5, when the passenger starts getting on and off the vehicle 2 and finishes getting on and off, a signal for closing the movable part 1A is applied to the safety fence control device 10 at time t6. At time t7, the door which is the movable portion 1A is fully closed.
[0035]
At time t7, the door closing signal from the safety fence control device 10 to the vehicle 2 is given, and the door 2D As shown in FIG. Fully closed at time t8. After the door 2D of the vehicle 2 is fully closed, at time t9, the door closing signal of the movable part 1A and the door closing signal of the vehicle 2 are transmitted from the safety fence control device 10 to the MPU 6 via the transmission / reception control device 7. The MPU 6 causes the image input means 15 to capture an image at time t9 to obtain an input image.
[0036]
The video defect check means 18 performs the check using the reference image by the process shown in FIG. 8 described later until time t9, and the equipment defect check means 17 performs the check by the process shown in FIG. 9 described later.
[0037]
The obstacle detection means 16 performs the processing shown in FIGS. 5, 6, and 7, which will be described later, between time t 9 and t 10 when there is no video defect or equipment failure, and hinders driving of the vehicle 2. Check for obstacles that have
[0038]
If an obstacle is detected, it is displayed on the crew terminal 9 to notify the crew 8 of which obstacle is detected by the camera 4 installed in which movable part 1A, or a departure indicator 11 A display for stopping the vehicle 2 is performed or the abnormality indicator lamp 12 is turned on.
[0039]
When no obstacle is detected, when a signal for starting the vehicle 2 at time t12 is transmitted to the MPU 6, the signal is transmitted to the safety fence control device 10 via the transmission / reception control device 7. Thereby, the vehicle 2 departs. The obstacle detection means 16 performs the processing shown in FIGS. Time t9 From time t11, the presence or absence of an obstacle that hinders driving of the vehicle 2 is continuously performed twice.
[0040]
Next, the detection process of the obstacle detection means 16 will be described with reference to FIG.
[0041]
First, in step S1, it is checked whether or not the opening signal (time t2 shown in FIG. 4) of the movable part 1A is taken in. When the opening signal of the safety fence door 1A is captured in step S1, the process proceeds to step S2 to execute processing for capturing the input image as a reference image. In step S3, it is checked whether or not the closing signal (time t7 shown in FIG. 4) of the movable portion 1A is taken.
[0042]
When the closing signal of the movable part 1A is captured in step S3, the process proceeds to step S4 to execute processing for capturing an image captured by the camera 4 as an input image. In step S5, the process shown in FIG. 6 described later is performed using the reference image captured in step S2 and the input image captured in step S4, and the presence or absence of obstacle candidates that hinder driving is checked. If there is no obstacle candidate in step S5, it is determined in step S9 that there is no obstacle and the process is terminated.
[0043]
FIG. 6 shows a detailed flowchart of step S5 in FIG.
[0044]
In step S11, the contour portion of the reference image captured in step S2 is extracted. In step 12, the contour portion of the input image taken in step S4 is extracted. Shifting from step 12 to step S13, the difference between the contour portion of the reference image created in step S11 and the contour portion in the input image created in step S12 is performed for each pixel, and step S14 determines the number of pixels in the different contour portion. calculate.
[0045]
If it is determined in step S15 that the number of pixels at different contour portions is greater than or equal to the threshold value, it is determined in step S16 that there is an obstacle candidate. On the other hand, when the check in step S15 is less than the threshold value, it is determined in step S17 that there is no obstacle candidate.
[0046]
Here, the scene (image) of the field-of-view range 4A of the camera 4 that captures the area on the track 2R side of the safety fence 1 may have an unclear outline or no outline. In that case, without using the contour portion, for example, the difference for each pixel of the reference image in step S2 and the input image in step S4 in FIG. 5 is performed, and the difference image is binarized to perform noise removal or the like. Thereafter, if there is a predetermined number of pixels, it is determined that there is an obstacle candidate, and if it is less than the predetermined number, it can be determined that there is no obstacle candidate.
[0047]
If there is an obstacle candidate in step S5 in FIG. 5, the process shown in FIG. 7 is performed in step S6 to perform candidate object determination processing. If the obstacle candidate is not an obstacle in the determination process in step S6, it is determined in step S9 that there is no obstacle and the process ends.
[0048]
FIG. 7 shows a detailed flowchart of the obstacle determination object determination process in step S6.
[0049]
In step S21 of FIG. 7, it is checked whether or not the candidate is an obstacle, and if it is an obstacle candidate, the process proceeds to step S22. If it is not an obstacle candidate, it is determined in step S27 that the object is not an obstacle. In step S22, for the obstacle candidate, the area, the aspect ratio, the variance value, the average luminance, the contour area, Contour A feature amount such as a position is calculated.
[0050]
The process proceeds to step S23, where the area calculated in step S22 is checked. If the area is small, it is determined in step S27 that it is not an obstacle, and if the area is large, the process proceeds to step S24. In step S24, the aspect ratio of the obstacle candidate area calculated in step S22 is checked.
[0051]
If it is determined in step S24 that the aspect ratio is greater than or equal to the threshold (extremely long and narrow), it is determined in step S27 that the object is not an obstacle. If it is determined in step S24 that the aspect ratio is equal to or less than the threshold value, the process proceeds to step S25.
[0052]
In step S25, the variance value and contour area calculated in step S22 are checked. If the variance value is not less than the threshold value and the contour area is not less than the threshold value, the obstacle is a person (customer) in step S26. It is determined. If it is determined in step S25 that both are not greater than or equal to the threshold, it is determined in step S28 that the obstacle is other than a person.
[0053]
If it is determined in step S25 that there is an obstacle, the information is transmitted to the crew terminal 9 to notify the crew member 8, and if there is no obstacle, the vehicle 2 is started so that there is no problem and the crew member 8 is not notified. To do.
[0054]
If the obstacle candidate is a true obstacle in step S6 in FIG. 5, the feature amount of the object (area, portrait, landscape, dark obstacle, bright obstacle, etc.), countermeasure method, etc. in step S7, and Data such as the camera 4 number and detection time installed in the detected movable part 1A is stored, and it is determined in step S8 that there is an obstacle, and the process ends.
[0055]
FIG. 8 shows a processing flowchart of the video defect check means 18.
[0056]
First, the video defect checking means 18 sets the image captured when the camera 4 is activated in step S31 as a master image. In step S32, the master image captured in step S31 is divided into blocks (for example, vertical × horizontal = 8 × 6), and a variance value and an edge image for each block are created and stored.
[0057]
In step S33, the reference image captured in step S2 of FIG. 5 is divided into blocks in the same manner as the master image, and a dispersion value and an edge image for each block are created and stored.
[0058]
In step S34, the variance value is checked for each block of the reference image processed in step S33. If most of the blocks are less than the threshold value, the process proceeds to step S36 and the camera 4 is masked. It is determined that a defect has occurred. If it is determined in step S34 that most of the blocks are equal to or greater than the threshold, the process proceeds to step S35.
[0059]
In step S35, edge images for each block are compared between the same blocks of the master image and the reference image, and if there are less than a predetermined number of blocks with different edges, it is determined in step S37 that no video defect has occurred. In step S38, the reference image captured in step S2 of FIG. 5 is updated as a master image.
[0060]
If it is determined in step S35 that the number of blocks having different edges is equal to or greater than the predetermined number, it is determined in step S39 that a video defect has occurred due to the camera 4 being misaligned.
[0061]
FIG. 9 shows a processing flow diagram of the equipment defect check means 17.
[0062]
In step S41, the device failure check unit 17 divides the reference image in step S2 into blocks (for example, vertical × horizontal = 8 × 6), and calculates a variance value and average luminance for each block.
[0063]
The process proceeds from step S41 to step S42 to check the variance value for each block of the reference image in step 41. If most of the blocks are equal to or greater than the threshold value, it is determined in step S45 that no device failure has occurred, and the process ends.
[0064]
If it is determined in step S42 that most of the blocks are less than the threshold value, the average luminance for each block of the reference image is checked in step S43. If it is determined in step S42 that most of the blocks are equal to or greater than the threshold value, it is determined in step S45 that no device failure has occurred, and the process ends.
[0065]
If it is determined in the average luminance check in step S43 that most of the blocks are less than the threshold, it is determined in step S44 that a device failure has occurred, and the process is terminated.
[0066]
FIG. 10 is an explanatory diagram showing whether obstacles can be detected when the platform 3 is curved.
[0067]
Although the presence or absence of an obstacle on the platform 3 is detected using an image taken by the camera 4, even when the platform 3 is curved, the camera 4 is connected to the track 2R of the movable portion 1A of the curved safety fence 1. Since the side area can be sufficiently covered as an imaging range, it is possible to detect obstacles even if the vehicle is curved.
[0068]
Although the obstacles 20 and 21 in the visual field range 4A of the camera 4 can be identified, if the obstacle 21 does not affect the driving of the vehicle 2 (for example, a piece of paper), the crew member 8 starts the vehicle 2 and issues a problem. There is no need to notify the crew member 8 that there is an obstacle 21 each time.
[0069]
By distinguishing whether the obstacle is the person 20 or the paper piece 21, if the person 20, the vehicle must not be started for the purpose of ensuring the safety of human life and the crew member 8 must be notified promptly. At this time, the crew member 8 performs an operation of transmitting a signal to be displayed on the departure indicator 11 or transmitting a signal for lighting the abnormality indicator lamp 12.
[0070]
On the other hand, if the obstacle 21 does not affect the operation of the vehicle 2 (for example, a piece of paper, etc.), if the crew member 8 is notified one by one, the crew member 8 will be bothered by the confirmation work and in addition, the operation of the vehicle will be delayed every minute. Occurs and becomes a problem. Since the camera 4 can distinguish between the person 20 and a piece of paper 21 or the like, the camera 4 notifies the crew member 8 only in the case of the person 20 or the like that really affects the driving of the vehicle 2, so that safety can be ensured and efficient. It becomes a safety monitoring device for the station platform.
[0071]
FIG. 11 shows another embodiment of the present invention.
[0072]
11 differs from the embodiment of FIG. 1 in that a crew support device 13 is provided.
[0073]
As shown in FIG. 12, the crew member support apparatus 13 stores obstacle data added from the image processing apparatus 5 via the MPU 6 in the obstacle data storage unit 25. The display screen generating means 26 generates obstacles as data that is reconstructed by generating a display screen (measures screen) that can be visually confirmed by the crew member 8 as shown in FIG. 13 from the data in the obstacle data storage unit 25. Store in the data storage unit 25.
[0074]
The MPU 6 transmits the countermeasure screen stored in the obstacle data storage unit 25 to the crew terminal 9 via the transmission / reception control device 7 and displays it.
[0075]
By doing in this way, when there is an obstacle, the crew 8 stays in the driver's seat, and the safety fence n displays the obstacle 31 with the camera 4 that has detected the obstacle. A real-time video 32 and a rectangle 33 indicating the presence of an obstacle are displayed.
[0076]
Further, since the obstacle is detected, the contents of the countermeasure, for example, the switch 35 for turning off the departure indicator 11 is displayed, and the switch 36 for stopping the vehicle so as not to start the vehicle 2 is displayed and the operation is given the highest priority. And the door of the movable part 1A of the safety fence 1 is opened. In addition, the switch 38 is displayed when the abnormality indicator lamp 12 is turned on, or the switch 39 that opens the emergency escape mechanism by pressing the emergency unlock button is displayed to assist the crew member 8 in taking measures.
[0077]
FIG. 14 shows another embodiment of the present invention.
[0078]
FIG. FIG. In the embodiment shown in FIG. 1, the camera 4, the image processing device 5, the MPU 6, and the transmission / reception control device 7 are integrated, but only the camera 4 is attached to the safety fence 1 and image processing is performed by the crew terminal 9 to detect obstacles. It is what I did. The crew terminal 9 is provided with an opening / closing timing signal for the safety fence door 1 A from the safety fence control device 10 installed on the platform 3.
[0079]
In the embodiment of FIG. 14 as well, it is possible to accurately detect the remains of obstacles such as the staying of the passengers and the fence between the safety fence and the vehicle.
[0080]
FIG. 15 shows another configuration of the camera 4. In FIG. 15, a plurality of infrared LED illumination devices 37 are attached to the image processing integrated camera 4.
[0081]
Using such an infrared LED camera 4 In FIG. As shown, a plurality of marks 38 made of a light retroreflective material are attached to the photographing field range 4A of the camera 4, and the presence or absence of an obstacle can be detected by the marks 38.
[0082]
An example of the processing of the obstacle detection means 16 when detecting the presence or absence of an obstacle by the mark 38 will be described with reference to FIG.
[0083]
In step S 51, the vehicle is stopped and the infrared LED 37 is turned on (illumination is turned on) before the passenger gets on and off, and the camera 4 takes a picture. Since the plurality of marks 38 in the field-of-view range 4A photographed by the camera 4 are made of a light-recursive material, they are photographed with high brightness (visually white). The star 38 shows that the mark 38 is photographed with high brightness (visually white).
[0084]
In step S52, as in step S51, the vehicle is stopped and the infrared LED 37 is turned off (illumination is turned off) before the passenger gets on and off, and the camera 4 takes a picture. The plurality of marks 38 in the field-of-view range 4A photographed by the camera 4 become low-luminance images and are photographed in black visually.
[0085]
When the difference for each pixel of the two reference images taken in this way is calculated in step S53, a plurality (three) of mark images when the illumination is turned off is obtained as a luminance difference as the reference difference image.
[0086]
In step S54, after the passengers get on and off, the infrared LED 37 is turned on (illumination on) and photographed by the camera 4, and in step S55, the infrared LED 37 is turned off (illumination off) and photographed by the camera 4. When the difference for each pixel of the two input images taken in this way is calculated in step S56, if there is an obstacle, one mark image when the illumination is off is obtained as the input difference image.
[0087]
If there are no obstacles, the number of marks 38 in the reference difference image and the input difference image is equal, and if there is an obstacle, the number of marks 38 in the input difference image is reduced. In step S57, the difference between the number of marks 38 between the reference difference image and the input difference image is taken, and the number of marks 38 is calculated in step S58.
[0088]
The process proceeds from step S58 to step S59 to determine whether or not the mark 38 is present. If there is, the process is terminated as an obstacle candidate in step S60, and if not, the process is terminated as no obstacle candidate in step S61. To do.
[0089]
When there is an obstacle candidate, the above-described processing of FIG. 7 is performed.
[0090]
As described above, the reference difference image and the input difference image, which are the difference images between the two reference images taken before the passenger boarding and the two input images taken after the passenger boarding, are obtained. The presence / absence of an obstacle candidate is determined based on the number of marks in the reference difference image and the input difference image.
[0091]
When there are obstacle candidates, the user is detected from the feature amount of the difference image in FIG. it can.
[0092]
In the embodiment described above, an opening / closing timing signal for the safety fence door 1 A is given from the safety fence control device 10 installed on the platform 3. However, generally, a plurality of vehicle-side cameras 41 that monitor the opening and closing of the door 2D of the vehicle 2 are installed on the platform 3 as shown in FIG.
[0093]
Instead of the safety fence control device 10 installed on the platform 3, an opening / closing timing signal of the safety fence door 1 A can be obtained instead of the safety fence control device 10 installed on the platform 3 using an image taken by the existing vehicle-side camera 41.
[0094]
As described above, it is monitored whether there is an obstacle on the rail side of the safety fence, but the rail side area image (input image) of the safety fence taken with the camera after the passenger boarding / exiting and no obstacles Since the obstacles are detected from the change image with the reference image taken in step 1, the area of the safety fence track is monitored, so there are obstacles such as occupants and traps between the safety fence and the vehicle. Residues of objects can be accurately detected. In particular, since the area is monitored even if the track side of the safety fence is curved, obstacles can be accurately detected.
[0095]
In addition, it is possible to immediately determine whether the obstacle is a user or another object from the feature amount of the input image and the change image of the reference image.
[0096]
In the above-described embodiment, the quality of the reference image is judged and, if it is bad, the obstacle detection means is prevented from processing. Can be prevented.
[0097]
Moreover, since the obstacle detection means notifies the crew only when an obstacle that hinders driving of the vehicle is detected, the burden on the crew can be reduced.
[0098]
Here, in the present invention, the camera is attached to the head and the head is swung. Even Of course, for example, a pyroelectric sensor or a PSD sensor cited as the prior art may be used in combination with an obstacle detection device.
[0099]
Obviously, the camera may be mounted elsewhere than the safety fence.
[0100]
【The invention's effect】
According to the present invention, obstacles are detected based on a change image between a rail-side area image (input image) of a safety fence photographed by a camera after a passenger gets on and off and a reference image photographed without any obstacles. Therefore, since the area of the track side of the safety fence is monitored, it is possible to accurately detect the remains of obstacles such as a user's residence and fence between the safety fence and the vehicle. In particular, since the area is monitored even if the track side of the safety fence is curved, obstacles can be accurately detected.
[0101]
In addition, it is possible to immediately determine whether the obstacle is a user or another object from the feature amount of the input image and the change image of the reference image.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram showing an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram of a visual field range of a camera according to the present invention.
FIG. 3 is a detailed configuration diagram illustrating an example of the image processing apparatus in FIG. 1;
FIG. 4 is a time chart for explaining the operation of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart for explaining the operation of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart for explaining the operation of the present invention.
FIG. 7 is a flowchart for explaining the operation of the present invention.
FIG. 8 is a flowchart for explaining the operation of the present invention.
FIG. 9 is a flowchart for explaining the operation of the present invention.
FIG. 10 is an explanatory diagram of a visual field range of a camera according to the present invention.
FIG. 11 is a block diagram showing another embodiment of the present invention.
12 is a detailed configuration diagram illustrating an example of a crew member support apparatus in FIG. 11. FIG.
FIG. 13 is an example of a display screen of a crew terminal according to the present invention.
FIG. 14 is a block diagram showing another embodiment of the present invention.
FIG. 15 is a configuration diagram showing another example of a camera according to the present invention.
FIG. 16 is an explanatory diagram of another example of obstacle detection according to the present invention.
FIG. 17 is a flowchart for explaining the obstacle detection operation shown in FIG. 16;
FIG. 18 is a monitoring explanatory view of a safety fence door and a vehicle door in the present invention.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Safety fence, 1A ... Safety fence door, 2 ... Vehicle, 2D ... Vehicle door, 2R ... Track, 3 ... Station platform, 4 ... Camera, 5 ... Image processing device, 6 ... Processing unit (MPU) , 7: Transmission / reception device, 8: Crew member, 9 ... Crew terminal, 10 ... Safety fence control device, 11 ... Departure indicator, 15 ... Image input means, 16 ... Obstacle detection means, 17 ... Equipment defect check means, 18 ... Video defect check means.

Claims

A safety fence in which a plurality of fixed portions and movable doors are alternately arranged is installed at a predetermined position from the end of the platform on the track side. When the vehicle is stopped, the vehicle door and the movable door are opened and closed so that passengers can get on and off the vehicle. A plurality of cameras that are attached to the track side of the safety fence fixing portion and that capture a monitoring area including a track-side platform for each of the movable doors , and an image captured by the camera is used as a reference image and an input An image input means for capturing as an image, the reference image captured by the image input means and the input image are input to obtain a difference image, the presence / absence of an obstacle candidate is determined based on the difference image, and the obstacle candidate An obstacle detection means for detecting the user from the feature quantity of the difference image when present, the vehicle door and the movable door are opened in conjunction with each other, and the closing operation of both is OK The vehicle door is fully closed the door to be closed operation, the image input means, an image in which the vehicle is photographed by the camera prior to the start opening operation of the vehicle door stop said movable door as a reference image The station platform safety monitoring device, wherein an image taken by the camera after taking in and exiting and getting on and off of the passenger and the vehicle door and the movable door being fully closed is taken as an input image.

A safety fence in which a plurality of fixed portions and movable doors are alternately arranged is installed at a predetermined position from the end of the platform on the track side, and opens and closes the movable door at a position opposite to the vehicle door when the vehicle is stopped. When a passenger gets on and off the vehicle, a plurality of cameras that are attached to the track side of the safety fence fixing part and shoot a monitoring area including a platform on the track side for each of the movable doors, and shot by the camera An image input unit that captures the captured image as a reference image and an input image, a difference image obtained by inputting the reference image and the input image captured by the image input unit, and an obstacle candidate using the difference image The obstacle detection means for detecting the user from the feature amount of the difference image when there is an obstacle candidate, and when the user is detected by the obstacle detection means, And an arithmetic processing unit for notifying both the crew terminal, the vehicle door and the movable door, while being interlocked to the opening operation when it stops the vehicle, the both closing operation to fully closed the movable door The vehicle door is closed, and the image input means captures, as a reference image, an image taken by the camera before the vehicle stops and the vehicle door and the movable door start to open. A station platform safety monitoring device characterized in that an image taken by the camera after capturing and exiting and fully closing the vehicle door and the movable door is taken as an input image.

3. The station platform according to claim 1, wherein the image input means captures the reference image when the vehicle door and the movable door are given an open signal. Safety monitoring device.

3. The obstacle candidate according to claim 1, wherein the image input unit captures a plurality of the input images, and the obstacle detection unit uses a difference image between the reference image and the plurality of input images. A station platform safety monitoring device characterized by determining the presence or absence of a train station.