JP4595010B2 - escalator - Google Patents
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Description
本発明は、エスカレーターに乗車する乗客の安全を確保して安心感を与えるエスカレーターに関するものである。 The present invention relates to an escalator over to give a sense of security to ensure the safety of passengers riding in the escalator.
従来、2台の交差するエスカレーター同士の侠角部、またはエスカレーターと天井との狭角部にエスカレーター乗客が挟まれてけがをする事故が発生している。これは乗客が何らかの理由によりハンドレール上に乗り出し、そのままハンドレールと一緒に移動して侠客部に頭部や身体を挟んでしまうことによって生じる。 Conventionally, there has been an accident in which an escalator passenger is caught and injured by a corner portion between two intersecting escalators or a narrow angle portion between the escalator and the ceiling. This occurs when a passenger gets on the handrail for some reason, moves with the handrail as it is, and puts his head and body in the customer part.
このような事故を未然に防ぐために、上記侠角部に三角形のアクリル保護板を設置して、乗客がこの保護板にぶつかることで乗客に狭角部への挟まれを気づかせて、避けさせることが一般に行われている(例えば、特許文献1参照。)。 In order to prevent such an accident, a triangular acrylic protective plate is installed in the above-mentioned depression part, and the passenger hits this protective plate to make the passenger notice and avoid being caught in the narrow angle part. Is generally performed (for example, refer to Patent Document 1).
また、ハンドレールに沿って赤外線センサ、あるいはミリ波センサを取り付け、乗客がハンドレール上に乗った場合にそれを検知し、注意喚起放送をするものが提案されている(例えば、特許文献2参照。)。
上記特許文献1の場合は、エスカレーターの速度が速い場合には乗客がアクリル保護板に衝突したとしても、そのまま狭角部へ挟まれてしまう危険性がある。また、衝突するまで注意喚起やエスカレーター制御を行うことができず、乗客に痛い思いをさせるという問題があった。
In the case of the said
上記特許文献2の場合は、保護板に衝突する前に注意喚起やエスカレーター制御を行うことができるが、例えば乗客がハンドレール上から上半身を持たれかけた状態になったとき初めて検出するため、検出遅れが生じるという問題があった。また、センサをハンドレールに沿って設置する必要があるので、導入コストやメンテナンスコストがかかるという問題があった。
In the case of the above-mentioned
本発明の目的は、乗客の異常状態をできるだけ早く検出し必要な注意喚起を行うようにしたエスカレーターを提供するにある。 An object of the present invention is to provide a escalator over which to perform the necessary caution as soon as possible detect passengers abnormal state.
上記目的を達成するため、本発明の請求項1では、エスカレーターと天井との間、または交差する2台のエスカレーターとの間の侠角部に保護板の設置されているエスカレーターにおいて、前記保護板にカメラを設け、かつ、このカメラの映像から乗客の異常乗車を予備的に検知する画像処理手段を備え、前記画像処理手段により乗客の異常乗車が判定された時、注意喚起放送或いはエスカレーターの運行を停止または緩停止すると共に、前記画像処理手段により前記保護板の揺れを前記カメラの映像の揺れにより検知して、エスカレーターを停止または緩停止させる保護装置を備えることを特徴とする。
To achieve the above object, in
この構成によれば、衝突検知に先立って、カメラ遠方から近づいてくる乗客の乗車状態を監視し、乗客がハンドレールに乗り出そうとしている状態を検知した時点で注意喚起放送を流し、乗客にエスカレーター交差部が近づいていることを認知させ、事故を未然に防ぐことができる。また、エスカレーターの速度を遅くしたり場合によっては停止して保護板への接触までに乗客が退避できるようにすることができる。また、乗客が保護板直前に身を乗り出したり荷物を移動して前記カメラに衝突した時、即座にエスカレーターを停止するため、乗客や荷物の受けるダメージを小さくすることができる。 According to this configuration, prior to collision detection, the boarding state of passengers approaching from far away from the camera is monitored, and when a state in which the passenger is about to go on the handrail is detected, a warning broadcast is sent to the passengers. Recognize that the escalator intersection is approaching and prevent accidents. Moreover, the speed of an escalator can be made slow, or it can stop depending on the case, and a passenger can be evacuated by the time it contacts a protection board. In addition, when the passenger leans out immediately before the protective plate or moves the load and collides with the camera, the escalator is immediately stopped, so that damage to the passenger and the load can be reduced.
また、請求項2では、請求項1において、前記画像処理手段は、前記乗客の異常乗車の予備的検知が有る場合は、前記カメラの映像の揺れの感度が前記乗客の異常乗車の予備的検知が無い場合に比べて大きいことを特徴とする。
Further, in
この構成によれば、予備検知がされていない場合は乗客の衝突の可能性が低いとみなして、衝突検知の検出感度を下げて風や地震、いたずらや不用意な接触による誤検出を低減させる。 According to this configuration, if preliminary detection is not performed, it is considered that the possibility of a passenger collision is low, and the detection sensitivity of collision detection is lowered to reduce false detection due to wind, earthquake, mischief or inadvertent contact .
更に、請求項3では、請求項1において、画像処理で人物検出や動作検出を行うときに用いられる乗客が乗車していない無人の背景動画像を、エスカレーターの起動、停止時の信号をトリガとして撮影し、用いるようにしたことを特徴とする。
Further, in
この構成よれば、乗客が乗車していない無人の背景動画像を簡単に設定することができる。 According to this configuration, it is possible to easily set an unattended background moving image in which no passenger is on board.
本発明によれば、衝突検知に先立って、カメラ遠方から近づいてくる乗客の乗車状態を監視し、乗客がハンドレールに乗り出そうとしている状態を検知した時点で注意喚起放送を流し、乗客にエスカレーター交差部が近づいていることを認知させ、事故を未然に防ぐことができる。また、エスカレーターの速度を遅くしたり場合によっては停止して保護板への接触までに乗客が退避できるようにすることができる。 According to the present invention, prior to the collision detection, the boarding state of passengers approaching from a distance from the camera is monitored, and when a state in which the passengers are about to go on the handrail is detected, a warning broadcast is sent to the passengers. Recognize that the escalator intersection is approaching and prevent accidents. Moreover, the speed of an escalator can be made slow or stopped depending on the case, and a passenger can be evacuated by the time it contacts a protection board.
以下、本発明になるエスカレーターの実施形態を図に基づき説明する。 Hereinafter will be described with reference to FIG embodiments of the escalator over according to the present invention.
図1は本発明の一実施形態になるエスカレーターを示す全体構成図、図2は画像処理の機能ブロック図、図3は画像処理のフローチャート、図4は乗客がハンドレールから身を乗り出さない定常時と身を乗り出した異常時とを説明する説明図、図5は異常乗車検知用の背景状態を学習するためのフローチャート、図6は危険予備検知のフローチャート、図7は乗客が保護板に接触した時のフローチャートである。 Figure 1 is an overall configuration diagram showing an escalator over, according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a functional block diagram of the image processing, FIG. 3 is a flowchart of the image processing, FIG. 4 is a passenger does not venture out them from the handrail FIG. 5 is a flow chart for learning the background state for detecting abnormal boarding, FIG. 6 is a flow chart for dangerous preliminary detection, and FIG. It is a flowchart when contacting.
図1において、1はエスカレーターのステップ、2はエスカレーターのハンドレール、3は上階の床面または天井である。4は前記上階の床面または天井3とハンドレール2との侠角部に可動式保護板の治具5を介して設けられた乗客の衝突防止用の可動式保護板であり、乗客が衝突すると揺れる構造になっている。6は映像監視用のカメラであり、ステップ上の乗客10の乗車状態を監視する。7は注意喚起放送用のスピーカーであり、乗客が異常乗車または危険乗車をしている場合に注意喚起を行い、乗客に危険を認知させる。8は床面または天井3に設けられた画像処理装置であり、カメラ6で撮影された画像を処理して、異常乗車や危険乗車を検知する。9は映像録画装置であり、常時録画したり、前記画像処理装置8で検知した異常事象をトリガ信号として、異常事象前後のみに映像を録画したりする。
In FIG. 1, 1 is an escalator step, 2 is an escalator handrail, and 3 is an upper floor or ceiling. 4 is a movable protective plate for preventing collision of passengers, which is provided via a movable
前記画像処理装置8から出力されるトリガ信号は、エスカレーター制御装置(図示せず)につながっており、異常事象発生時にエスカレーターを停止、または緩停止させることができる。また、前記画像処理装置8から出たトリガ信号は有線、または無線のネットワークを経由して監視室へアラーム信号として送られ、監視員の監視効率を高めることに用いられる。また、このようなトリガ信号、アラーム信号は映像データ中に埋め込まれたり、映像データにメタデータとして別ファイルで付加されたりして、事故検証のためにオフラインで事後的に映像検索する場合に用いられる。 The trigger signal output from the image processing device 8 is connected to an escalator control device (not shown), and can stop or slowly stop the escalator when an abnormal event occurs. The trigger signal output from the image processing apparatus 8 is sent as an alarm signal to the monitoring room via a wired or wireless network, and is used to increase the monitoring efficiency of the monitor. Also, such trigger signals and alarm signals are embedded in video data, or added to video data as separate files as metadata, and used when searching for video later offline for accident verification. It is done.
次に、図2の機能ブロック図を用いて前記画像処理装置8の内部機能について説明する。図2おいて、まず図1の可動式保護板4に取り付けられたカメラ6から画像が画像入力部101に入力される。入力された画像は一定フレーム数分だけ画像メモリ102に保存され、異常事象が検知されたときに送出される。次に入力された画像は無人状態判定部103においてカメラ視野内における乗客の存在有無が認識される。次に予備検知部104では、可動式保護板4に乗客が衝突する前に乗客の異常乗車を予備的に検知する。ここではハンドレール2に乗客10が乗り出しているかいないかを識別する。また、前記予備検知部104ではハンドレール2の乗り出し以外にも、ステップ上における逆走、走りぬけ、転倒などの異常乗車事象を検知して、スピーカー7で注意喚起をする。前記予備検知部104で行う画像処理のための処理領域設定とパラメータ設定はパラメータ入力デバイス105から入力する。または、ネットワーク経由で外部から画像処理装置8へ送られる。衝突検知部107では、前記衝突防止保護板4に乗客が衝突してカメラ映像が揺れたことを画像認識で検知する。そして、前記予備検知部104と前記衝突検知部107で異常乗車、または乗客の保護板への衝突が検知された場合、検知信号が画像送出部106へ送られ、前記画像メモリ102に保存されていた異常事象前後の映像が画像送出部109において適当な符号化をされて映像録画装置9へ送られる。さらに、前記予備検知部104と前記衝突検知部107で異常乗車、または乗客の保護板への衝突が検知された際、適当な形式のアラーム信号がアラーム信号送出部108において生成され、例えばスピーカー7へ送られて注意喚起放送をし、エスカレーター制御部へ送られてエスカレーターの停止や緩停止などの運行制御が行われる。
Next, the internal functions of the image processing apparatus 8 will be described using the functional block diagram of FIG. In FIG. 2, first, an image is input to the
次に図3のフローチャートを用いて、画像処理装置8の処理の流れを説明する。 Next, the flow of processing of the image processing apparatus 8 will be described using the flowchart of FIG.
入力された画像(S1)は、カメラ視野内の乗客の存在有無が判定され(S2)、無人状態と判定された場合は、背景画像と背景特徴量を更新し(S8)入力フレームの処理を終了する。無人状態検知と背景更新については図5を用いて後述する。一方、乗客有りと判定された場合は、その時点の画像を記録し(S3)、危険状態かそうでないかを識別する(S4)。S4では衝突保護板4に乗客が接触する前に危険状態を予備検知するものであるが、この予備検知の検知結果に基づいて予備検知状態画像の送出(S6)とアラーム信号の送出(S7)を行う。S5の接触検知有無判定ではS4の予備検知結果に関わらず判定処理が行われる。もしS4で異常乗車が予備検知された場合は、S5で接触検知の検出感度を上げて、検出漏れを減らす。逆に、S4で予備検知がされなかった場合は、S5の検出感度を下げて風や地震、いたずらなどの故意に衝突防止保護板を揺らす行為による誤検出を減らす。危険予備検知(S4)の詳細は図6を用いて後述する。
The input image (S1) is determined whether or not there is a passenger in the camera field of view (S2). If it is determined that the passenger is unattended, the background image and the background feature amount are updated (S8). finish. Unattended state detection and background update will be described later with reference to FIG. On the other hand, when it is determined that there is a passenger, the image at that time is recorded (S3), and it is identified whether it is in a dangerous state or not (S4). In S4, the dangerous state is preliminarily detected before the passenger comes into contact with the
図4は乗客がハンドレールから身を乗り出さない定常時と身を乗り出した異常時とを説明する説明図で、衝突防止保護板4からエスカレータ下方を見た時の図である。
FIG. 4 is an explanatory view for explaining a normal time when the passenger does not get out of the handrail and an abnormal time when the passenger gets out of the handrail, and is a view when the escalator is viewed from the
図4において、ステップ1、ハンドレール2、アウターデッキ11を含む画像処理領域12が図2のパラメータ入力デバイス105またはネットワーク経由で別のPC上から設定される。この画像処理領域12内に乗客10が存在するときに危険乗車判定モジュール(図3のS4)が異常乗車の予備検知信号を出力する。
In FIG. 4, the
次に図5のフローチャートを用いて、無人状態検知(S2)と無人状態学習(S8)の処理の流れについて説明する。 Next, the flow of processing of unattended state detection (S2) and unattended state learning (S8) will be described using the flowchart of FIG.
まず入力画像(S10)から監視領域内に人物が存在するか否かを判定する(S11)。従来、監視領域における人物の存在有無を判定する手法としては基本的には背景差分処理やフレーム間差分処理が用いられる。これらの手法は背景が静止しているという前提で処理を行っているため、エスカレータのステップのように常に動いている背景では適用することができない。背景や動きを使わずに、一枚の画像から人物検出器を用いて人物を検出する手法も存在するが、現状では人物シルエットの見かけの変化や人物の部分的な隠蔽に弱く、処理コストも高いため、現状では実用的ではない。そこで、例えば、先に同一出願人が発明した時空間特徴量(特願2007−296206号参照)を用いて、人物が存在しない動的背景をテクスチャと動きの両方の情報を用いて学習する。 First, it is determined from the input image (S10) whether or not a person exists in the monitoring area (S11). Conventionally, a background difference process or an inter-frame difference process is basically used as a method for determining the presence or absence of a person in a monitoring area. Since these methods are processed on the premise that the background is stationary, they cannot be applied to a background that is constantly moving like an escalator step. There is a method that uses a human detector to detect a person from a single image without using background or motion, but currently it is vulnerable to changes in the appearance of the person silhouette and partial concealment of the person, and the processing cost is also high. Because it is expensive, it is not practical at present. Therefore, for example, using a spatio-temporal feature amount previously invented by the same applicant (see Japanese Patent Application No. 2007-296206), a dynamic background without a person is learned using both texture and motion information.
学習には、例えば混合正規分布モデルを用いて、この時空間特徴量の背景状態における分布を複数の正規分布パラメータで表現する。入力データ中の時空間特徴が学習した分布から離れていれば、動的背景中に人物が乗車していると判定できる。人物が検出されれば画像入力(S11)を繰り返し、同時に危険予備検知処理(図3のS4)へ処理が移行する。もし人物が検出されなければ、背景状態の学習用にN枚の画像をメモリに保存する(S12)。保存された複数画像において、画像全体、または図2のS104で設定した監視領域内の前記時空間特徴を計算し(S13)、動的背景の持つ特徴量分布をパラメータ近似する(S14)。これらの処理は画像全体や監視領域内で行うだけでなく、画像や監視領域を複数の局所ブロックに分割してブロック毎に計算することもできる。 For learning, for example, a mixed normal distribution model is used, and the distribution of the spatio-temporal feature amount in the background state is expressed by a plurality of normal distribution parameters. If the spatiotemporal feature in the input data is far from the learned distribution, it can be determined that a person is in the dynamic background. If a person is detected, the image input (S11) is repeated, and at the same time, the process proceeds to the risk preliminary detection process (S4 in FIG. 3). If no person is detected, N images are stored in the memory for learning the background state (S12). In the plurality of stored images, the spatiotemporal features in the entire image or in the monitoring region set in S104 of FIG. 2 are calculated (S13), and the feature amount distribution of the dynamic background is approximated by parameters (S14). These processes are not only performed in the entire image and in the monitoring area, but can also be calculated for each block by dividing the image and the monitoring area into a plurality of local blocks.
この場合は、分割されたブロック毎に人物の存在判定を行うことになる。または、複数ブロックの検知結果の多数決により人物の存在有無判定を行うことになる。ところで、人物が存在しないシーンをエスカレータの起動、停止信号から得ることもできる。すなわち、流通店舗などにおいて、開店前にエスカレータの起動した直後と、閉店後にエスカレータを停止する直前は乗車している買い物客がいないはずなので、これを前提条件として画像処理による人物検出を行わずに強制的に背景特徴量の計算と更新を行うこともできる。 In this case, the presence determination of the person is performed for each divided block. Alternatively, the presence / absence determination of a person is performed by majority decision of detection results of a plurality of blocks. By the way, a scene in which no person exists can be obtained from an escalator start / stop signal. In other words, there is no shopper in the distribution store immediately after starting the escalator before opening the store and immediately before stopping the escalator after closing the store. It is also possible to forcibly calculate and update the background feature.
次に図6のフローチャートを用いて、危険予備検知(図3のS4)の処理の流れを説明する。 Next, the process flow of the preliminary risk detection (S4 in FIG. 3) will be described using the flowchart in FIG.
まず、パラメータ入力デバイス(図2のS105)、またはネットワーク経由で外部から画像処理をする領域(図4の12)を指定する(S20)。次に入力画像(S21)において、ブロック毎、または画像処理領域全体において時空間特徴量を計算する(S22)。次に事前に無人状態学習(図3のS2)で得られている背景の時空間特徴を参照し(S24)、画像処理領域(図4の12)内の時空間特徴量(S22)と比較することで、画像処理領域(図4の12)内に人物が存在するか否かを画像全体で、または局所ブロック毎に判定する(S23)。局所ブロックを判定に用いる場合は、局所ブロック毎に人物存在有りブロックがしきい値個数以上あれば人物存在有り、すなわちここでは図4のようにハンドレール領域に人物がはみ出していると判定する(S26)。 First, a parameter input device (S105 in FIG. 2) or an area (12 in FIG. 4) for image processing is designated from the outside via a network (S20). Next, in the input image (S21), the spatiotemporal feature is calculated for each block or in the entire image processing area (S22). Next, the background spatio-temporal features obtained by unattended state learning (S2 in FIG. 3) are referred to in advance (S24), and compared with the spatio-temporal features (S22) in the image processing area (12 in FIG. 4). Thus, it is determined whether or not a person exists in the image processing area (12 in FIG. 4) for the entire image or for each local block (S23). When a local block is used for determination, it is determined that there is a person if there are more than a threshold number of blocks for each local block, that is, it is determined that a person protrudes from the handrail area as shown in FIG. S26).
この時、はみ出しているのが乗客の持っている荷物である可能性や乗客の影が写りこんだ可能性もあるので、次のステップで異常動作検出判定を行う(S26)。異常動作検知には、前記時空間特徴量の時間変化を解析して、異常乗車と通常乗車とを識別する。荷物や影のように動き方やテクスチャに人物と異なる特徴を持っている場合には、時空間特徴の時系列変化により荷物や影を人物ではないと識別できる。異常動作が検知されたら、注意喚起放送を行い(S27)、後述する衝突検知の感度設定のための予備検知信号を送出する(S28)。予備検知できる動作種類として、ハンドレール乗り出し以外にも、逆走、走りぬけなどの危険行為や、転倒などの異常事象を検知できる。 At this time, since there is a possibility that the protruding item is a baggage carried by the passenger or a shadow of the passenger is reflected, an abnormal operation detection determination is performed in the next step (S26). For abnormal operation detection, temporal changes in the spatio-temporal feature amount are analyzed, and abnormal boarding and normal boarding are identified. When the movement and texture have characteristics different from those of a person such as luggage and shadow, it is possible to identify the luggage and shadow as not being a person by the time-series change of the spatio-temporal characteristics. If an abnormal operation is detected, a warning broadcast is performed (S27), and a preliminary detection signal for setting the sensitivity of collision detection described later is transmitted (S28). As a type of operation that can be preliminarily detected, in addition to entering the handrail, it is possible to detect dangerous actions such as reverse running and running through, and abnormal events such as falls.
次に、図7のフローチャートを用いて、衝突防止保護板4に乗客が衝突したことを検知する画像処理の流れについて説明する。
Next, the flow of image processing for detecting that a passenger has collided with the collision
入力画像(S30)のフレーム間差分処理、またはオプティカルフロー計算処理により、フレーム間の差分、または動き量があるしきい値以上であれば、カメラが何らかの原因で振動していると判定する(S31)。次に、図6のフローチャート処理で得られる予備検知信号(S28)の有無により乗客が衝突防止保護板への衝突検知の感度設定を行う(S33)。すなわち、もし予備検知が有りと判定された場合には(S32)、振動検知の感度を上げて、人身事故につながらないように検出漏れを減らす。逆に予備検知がされていない場合は、検出感度をデフォルト値のままにするか、検出感度を下げて、風や地震などによる自然現象によるカメラ振動、あるいはいたずらなどによる故意のカメラ振動を検出しないようにする。以上の設定の下で衝突防止保護板に人物が衝突したと判定した場合は(S34)、次のステップでエスカレーターを停止、または緩停止させる(S35)。この後、続けて衝突判定したアラーム信号を送出し(S36)、例えば監視センターにアラーム信号を送って、監視員に直接モニタ上で目視させ、エスカレータをマニュアル操作で強制停止させることもできる。このとき、アラーム信号送出に伴い、接触前後の複数フレームも送出して(S37)、録画装置9に録画させることで、オフライン処理で事後的に事故映像を検索して事故原因を究明することもできる。 If the difference between frames or the amount of motion is equal to or greater than a certain threshold by inter-frame difference processing or optical flow calculation processing of the input image (S30), it is determined that the camera is vibrating for some reason (S31). ). Next, depending on the presence or absence of the preliminary detection signal (S28) obtained by the flowchart processing of FIG. 6, the passenger sets the sensitivity of collision detection to the collision prevention protection plate (S33). That is, if it is determined that there is preliminary detection (S32), the sensitivity of vibration detection is increased to reduce detection omissions so as not to cause personal injury. Conversely, if preliminary detection is not performed, leave the detection sensitivity at the default value or lower the detection sensitivity so that camera vibration due to natural phenomena such as wind and earthquakes or intentional camera vibration due to mischief is not detected. Like that. If it is determined that a person has collided with the collision prevention protection plate under the above settings (S34), the escalator is stopped or slowly stopped in the next step (S35). Thereafter, an alarm signal for which a collision has been determined is subsequently sent (S36). For example, an alarm signal is sent to the monitoring center so that the monitor can directly observe the monitor, and the escalator can be forcibly stopped manually. At this time, a plurality of frames before and after the contact are transmitted along with the alarm signal transmission (S37), and the recording device 9 records it, so that it is possible to search the accident video later by offline processing and investigate the cause of the accident. it can.
1 ステップ
2 ハンドレール
3 天井
4 可動式保護板
5 取り付け治具
6 カメラ
7 スピーカー
8 画像処理装置
9 映像録画装置
10 乗客
101 画像入力部
102 画像メモリ
103 無人状態判定部
104 予備検知部
105 パラメータ入力デバイス
106 画像送出制御部
107 衝突検知部
108 アラーム信号送出部
109 画像送出部
1
Claims (3)
前記保護板にカメラを設け、かつ、このカメラの映像から乗客の異常乗車を予備的に検知する画像処理手段を備え、前記画像処理手段により乗客の異常乗車が判定された時、注意喚起放送或いはエスカレーターの運行を停止または緩停止すると共に、前記画像処理手段により前記保護板の揺れを前記カメラの映像の揺れにより検知して、エスカレーターを停止または緩停止させる保護装置を備えることを特徴とするエスカレーター。 Oite escalator and between the ceiling or installed by being escalator over protection plate侠角portion between the two escalators crossing,
A camera is provided on the protective plate, and image processing means for preliminarily detecting a passenger's abnormal boarding from the video of the camera, and when the abnormal boarding of the passenger is determined by the image processing means , An escalator comprising a protection device that stops or slowly stops operation of the escalator, and detects the shaking of the protection plate by the image processing means by the image processing means to stop or slowly stop the escalator. - .
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