JP6722408B2 - エレベータの利用者サポートシステム - Google Patents

Description

本発明は、エレベータの利用者をサポートするエレベータの利用者サポートシステムに関する。

従来から、エレベータのかご内に監視カメラを設置し、監視カメラによりかご内の状況を撮像して記録し、この記録内容を事後的に確認できるエレベータ用防犯カメラシステムが提供されている。かかる防犯カメラシステムでは、記録したカメラの画像を表示させてかご内の状況を確認することができる。

しかし、従来の防犯カメラシステムでは、監視カメラの撮像画像を事後的に表示部に表示させるため、かご内の現状を確認することができず、かご内に居る利用者がトラブル（例えば、急病、操作の戸惑い）に見舞われていても、そのトラブルに対して迅速な対応を取ることもできない。

特開２００６−１５１５８１号公報

そこで、本発明は、エレベータの利用者の状況に応じて利用者をサポートすることができるエレベータの利用者サポートシステムを提供する。

本発明のエレベータの利用者サポートシステムは、エレベータに配置された制御マイコンと、前記エレベータのかご内を経時的に撮像する撮像装置と、前記制御マイコンと接続され且つ前記撮像装置が撮像した画像を処理する処理部と、前記処理部の指示に基づき前記エレベータの利用者の状況に応じた所定の動作を実行する実行部と、前記撮像装置が撮像した画像との比較の対象となるモデルデータを記憶する記憶部と、を備え、前記モデルデータは、少なくとも一つの人のモデルパターンを含み、前記処理部は、前記撮像装置が撮像した複数の画像のうちの少なくとも二つの画像から、それぞれエッジを抽出する第一処理と、前記少なくとも二つの画像から抽出されたエッジのうちの人に対する像のエッジに、それぞれ前記人のモデルパターンを当てはめる第二処理と、前記第二処理における前記少なくとも二つの画像に対する前記人のモデルパターンの当てはめに基づいて、人の状況を把握する第三処理と、前記第三処理で把握した人の状況に応じて所定の動作を前記実行部に実行させる第四処理と、を行うことを特徴とする。

上記エレベータの利用者サポートシステムでは、人のモデルパターンを用いた画像認識によって、かご内の人の状況が適正に認識され、この認識に基づいて、実行部が所定の動作（利用者の状況に応じたサポート）を行う。これにより、エレベータの利用者の状況に応じたサポートが行われる。

前記エレベータの利用者サポートシステムでは、前記モデルデータは、少なくとも一つのかごの内部構造のモデルパターンも含み、前記第二処理は、前記少なくとも二つの画像のうちの一つの画像から抽出されたエッジにおけるかごの内部構造に対する像のエッジに前記かごの内部構造のモデルパターンを当てはめる第一ステップと、前記一つの画像から抽出されたエッジのうちの前記かごの内部構造のモデルパターンに重なるエッジ以外のエッジに、前記人のモデルパターンを当てはめる第二ステップと、前記少なくとも二つの画像のうち前記一つの画像以外の画像から抽出されたエッジにおける前記かごの内部構造のモデルパターンに重なるエッジ以外のエッジに、前記第二ステップにおいて当てはめた人のモデルパターンを当てはめる第三ステップとを有してもよい。

かかる構成によれば、撮像画像から抽出されたエッジのうちかごの内部構造のモデルパターンに重なるエッジ以外のエッジに対して人のモデルパターンを当てはめることで、より適正に人のモデルパターンの当てはめることができるため、かご内の人の状況がさらに適正に認識できる。これにより、エレベータの利用者の状況に応じたサポートがより適正に行われる。

前記エレベータの利用者サポートシステムでは、前記実行部は、前記エレベータの前記かご内に配置される報知装置を有し、前記処理部は、前記第四処理において、前記報知装置に前記所定の動作として、前記把握した人の状況に応じた情報を報知させてもよい。

かかる構成によれば、報知装置が、かご内の利用者の状況に応じた情報を報知するため、利用者の状況に応じた情報（利用者にとって必要な情報）を提供できる。

前記エレベータの利用者サポートシステムでは、前記実行部は、公衆回線に接続される通信部を有し、前記処理部は、前記第四処理において、前記通信部に前記所定の動作として、前記把握した人の状況についての情報を送信させてもよい。

かかる構成によれば、かご内の利用者の状況についての情報を通信部によって外部（公衆回線）に送信させるため、例えば、公衆回線に接続された外部のセンター等のシステム外の端末等を利用して、利用者の状況に応じた対応を行わせることができる。

前記エレベータの利用者サポートシステムでは、前記画像は、前記かごの出入り口から見える乗り場も含み、前記実行部は、前記かごのドアを開閉する開閉装置であり、前記処理部は、前記第三処理において、前記乗り場を含む画像に基づいて前記かごに対する人の乗り降りを把握し、前記第四処理において、前記開閉装置に前記所定の動作として、前記把握した人の乗り降りに応じてドアを開閉させてもよい。

かかる構成によれば、開閉装置が、人の乗り降りに応じてドアの開閉を制御するため、例えば、人のかごへの乗り降りしている最中にドアが人の乗り降りを妨げることを防止し、人のかごへの乗り降りのタイミングに応じてドアを開閉することができる。

前記エレベータの利用者サポートシステムでは、前記実行部は、前記かごを昇降駆動する駆動装置を有し、前記処理部は、前記第三処理において、前記かご内の画像に基づいて前記かごの揺れにつながる人の挙動を把握し、前記第四処理において、前記駆動装置に前記所定の動作として、前記把握した人の挙動に応じた前記かごの運転を行わせてもよい。

かかる構成によれば、かごの揺れにつながる人の挙動が把握されると、この挙動に応じたかごの運転が行われる、例えば、かごが揺れている場合にかごの速度を抑えることで、かごの揺れによるかご内への利用者の閉じ込め等が抑制され、その結果、利用者をより適正にサポートすることができる。

以上より、本発明によれば、エレベータの利用者の状況に応じて利用者をサポートすることができる。

図１は、本発明の一実施形態に係るエレベータの利用者サポートシステムのブロック図である。 図２は、同実施形態に係るエレベータの利用者サポートシステムで用いられる人のモデルパターンを示す図である。 図３は、同実施形態に係るエレベータの利用者サポートシステムで用いられるかごの内部構造のモデルパターンを示す図である。 図４は、同実施形態に係るエレベータの利用者サポートシステムの処理を示すフローチャート図である。 図５は、同実施形態に係るエレベータの利用者サポートシステムの処理を示すフローチャート図である。 図６は、本発明の変形例に係るエレベータの利用者サポートシステムのブロック図である。

以下、本発明に係るエレベータの利用者サポートシステム（以下、単に利用者サポートシステムという）について説明する。利用者サポートシステムは、かご内の撮像画像に基づき利用者の状況を把握し、この状況に応じて利用者をサポートするシステムである。

利用者サポートシステムは、図１に示すように、エレベータ２に配置される制御マイコン２０と、エレベータ２のかご２１内を経時的に撮像するカメラ（撮像装置）２１０と、カメラ２１０による撮像画像を処理する処理部２３と、撮像画像との比較の対象となるモデルデータを記憶する記憶部２２１と、エレベータ２の利用者の状況に応じた所定の動作を実行する実行部１０と、を備える。

本実施形態の利用者サポートシステム１では、カメラ２１０に画像認識装置２２が接続されている。記憶部２２１は、画像認識装置２２に備えられている。また、処理部２３は、画像認識装置２２に備えられた画像認識処理部２２０と、制御マイコン２０に備えられたマイコン処理部２００とを含む。

例えば、エレベータ２は、昇降路を昇降するかご２１、エレベータ２の動作状況に関する情報を出力する制御マイコン２０、及び、制御マイコン２０とカメラ２１０との間に接続された画像認識装置２２に加えて、制御マイコン２０にそれぞれ接続された音声認識装置２４と音声案内装置２５と表示案内装置２６と駆動装置２７とを有する。

かご２１は、カメラ２１０に加えて、例えば、それぞれかご２１内に配置され、且つ、音声認識装置２４に接続され且つかご２１内の音声を集音するマイク（集音器）２１１、音声案内装置２５に接続され且つかご２１内に音声を出力するスピーカー２１２、及び、表示案内装置２６に接続され且つかご２１内に文字情報等を表示するディスプレイ（表示部）２１３と、開閉するドア２１４と、ドア２１４を開閉する開閉装置２１５と、天井と壁と床とを含むかご枠と、階床釦等を含む操作盤と、を含む。

本実施形態の利用者サポートシステム１は、制御マイコン２０に接続された監視端末３と、監視端末３に接続された第一サーバー（通信部）４と、第一サーバー４に接続された第二サーバー５とを備える。また、本実施形態の利用者サポートシステム１は、第一サーバー４にそれぞれ接続可能な管理者端末６と技術員端末７とを備える。

例えば、実行部１０は、スピーカー（報知装置）２１２と、ディスプレイ（報知装置）２１３と、制御マイコン２０に接続された第一サーバー（通信部）４と、開閉装置２１５と、かご２１を昇降駆動する駆動装置２７とを含む。

尚、図１では一台のエレベータ２が示されているが、本実施形態の利用者サポートシステム１は、複数のエレベータを備える。また、図１では一台の管理者端末６及び技術員端末７が示されているが、本実施形態の利用者サポートシステム１は、複数の管理者端末６及び複数の技術員端末７を備える。

カメラ２１０は、例えば、かご２１内の天井に配置され、かご２１内を経時的に撮像する。また、カメラ２１０は、かご２１内の撮像画像（複数の撮像画像）を画像認識装置２２に出力可能である。かご２１内には、例えば、かご２１内を監視するために一台の監視カメラが設けられており、本実施形態の利用者サポートシステム１では、カメラ２１０として、この監視カメラが用いられる。

具体的に、カメラ２１０は、断続的に（所定時間毎（例えば、１秒毎）に）かご２１内の撮影を繰り返し行う。尚、カメラ２１０は、連続的にかご２１内の撮影を行ってもよい。また、本実施形態の利用者サポートシステム１では、カメラ２１０が、かご出入口から見える乗り場を撮影可能な位置に設置されている。このため、カメラ２１０で撮影される撮像画像は、この乗り場も含む場合（ドアの戸開時等）がある。

画像認識装置２２、音声認識装置２４、音声案内装置２５、及び、表示案内装置２６は、例えば、かご２１の外側に設けられたマイコンである。具体的に、音声認識装置２４は、マイク２１１で集音された音声を解析して、制御マイコン２０を介して監視端末３に出力可能である。音声案内装置２５は、制御マイコン２０を介して監視端末３から入力された情報に基づき、スピーカー２１２から音声を出力可能である。表示案内装置２６は、制御マイコン２０を介して監視端末３から入力された情報に基づき、ディスプレイ２１３から、例えば、文字情報を出力可能である。

制御マイコン２０は、監視端末３に通信系統Ｒ１を介して接続されている。通信系統Ｒ１は、例えば、制御マイコン２０から公衆回線（電話回線）を介して監視端末３に通信可能であり、且つ、監視端末３から公衆回線（電話回線）を介して制御マイコン２０に通信可能な通信系統である。

本実施形態の利用者サポートシステム１では、画像認識装置２２は、撮像画像から人を検知する処理を行うと共に人の状況を把握し且つこの状況に応じた所定の動作を実行部１０に実行させる画像認識処理部２２０と、撮像画像との比較の対象となるモデルデータとして、少なくとも一つの人のモデルパターンを記憶している記憶部２２１とを含む。

本実施形態の利用者サポートシステム１では、記憶部２２１は、かご２１の内部構造のモデルパターン、及び、複数の人のモデルパターンを記憶している。また、記憶部２２１は、かご２１の内部構造及び人のモデルパターンとして、それぞれ、かご２１及び人の輪郭（エッジ）を記憶している。人のモデルパターンは、例えば、各エレベータに共通したモデルパターンとして設定されている。かごの内部構造のモデルパターンは、例えば、各エレベータに個別に設定されている。

例えば、記憶部２２１は、人のモデルパターンとして、シルエットが異なる人のモデルパターンを記憶している。具体的には、記憶部２２１は、一般的なシルエット（一般的な服装）の人のモデルパターン、帽子を着用した人のモデルパターン、着物を着用した人のモデルパターン等を記憶している。より具体的に、記憶部２２１に記憶されている一般的な人のモデルパターンは、図２に示すように、人における頭部、両耳、胴部、両腕、及び両脚を簡略化したものの輪郭を結ぶ線（ワイヤーフレーム）で構成される。

本実施形態の利用者サポートシステム１では、記憶部２２１は、第一サーバー４より出力されたかご２１の内部構造のモデルパターンを記憶している。より具体的に、記憶部２２１に記憶されているかご２１の内部構造のモデルパターンは、図３に示すように、開閉するドア２１４の輪郭を結ぶ線、天井と壁と床とを含むかご枠２１６の輪郭を結ぶ線、及び、階床釦等を含む操作盤２１７の輪郭を結ぶ線で構成される。

また、本実施形態の利用者サポートシステム１では、記憶部２２１は、かご２１内の人の状況（かご２１内での人為的トラブル）に関連付けて、この状況に応じた所定の動作を記憶している。尚、人為的なトラブルとは、かご２１の揺れにつながる人の挙動（飛び跳ね、屈伸、足踏み、喧嘩、及び、暴れ等）、人倒れ、昇降釦の操作が無い状況、人がゆっくりとかご２１への乗り降りを行っている状況、及び、人によるドア２１４の押さえ等である。

より具体的に、記憶部２２１は、人の飛び跳ね等によりかご２１が揺れている状況と、スピーカー２１２によるアナウンス、ディスプレイ２１３による情報の表示、及びかごの走行速度の制限といった動作とを関連付けて記憶すると共に、かご２１内で人が倒れている状況と、スピーカー２１２によるアナウンス及び第一サーバー４による通報とを関連付けて記憶している。また、記憶部２２１は、かご２１内が有人であり且つ一定時間昇降釦が操作されていない状況と、スピーカー２１２によるアナウンス及びディスプレイ２１３による情報の表示とを関連付けて記憶する。さらに、記憶部２２１は、人がゆっくりとかご２１への乗り降りを行っている状況と、ドア２１４の戸開状態での維持とを関連付けて記憶すると共に、人がかご２１のドアを押さえている状況と、スピーカー２１２によるアナウンス及びドア２１４の戸開状態での維持とを関連付けて記憶している。尚、記憶部２２１は、かご２１内の人の状況を判定するための条件も記憶している。この具体的な条件については、処理部２３による処理と共に後述する。

さらに、本実施形態の利用者サポートシステム１では、記憶部２２１は、かごが運転休止対象となるかご内の人為的なトラブルも記憶している。かごの運転休止とは、かごが複数あるエレベータについて、運転休止対象となったかごを呼び当て対象のかご（エレベータの乗り場における呼び出し釦が押されたとき、呼び出し階に向かう対象のかご）から除外することである。運転休止対象となるかご内の人為的なトラブルは、例えば、かご内での人の暴れである。

処理部２３は、かご２１内に人を検出すると、かご２１内での人為的トラブルの有無を判定し、このトラブルの内容に応じた所定の動作を実行部１０に実行させるという一連の処理を繰り返す。例えば、処理部２３は、一定期間カメラ２１０が経時的に撮像したかご２１内の撮像画像（複数の撮像画像）を取得し、この撮像画像から人が検出された場合に、かご２１内の人の状況を把握し（かご２１内での人為的トラブルの有無を判定し）、この状況（トラブル）に応じて所定の動作を実行部１０に実行させるという一連の処理を繰り返す。この処理（第一、第二、第三処理）について、以下、詳細に説明する。

まず、画像認識処理部２２０は、取得した複数の撮像画像のうち少なくとも二つの画像から、それぞれエッジを抽出する第一処理を行う。具体的に、画像認識処理部２２０は、取得した複数の画像の各々に対して、濃度の補正、歪みの補正、及び、ノイズの除去等の前処理を行った後、各画像において輝度が急激に変わる境界をエッジとして抽出する。

画像認識処理部２２０は、先ほどの少なくとも二つの画像（本実施形態の利用者サポートシステム１では、取得した複数の画像）から抽出されたエッジのうちの人に対する像のエッジに、それぞれ人のモデルパターンを当てはめる第二処理を行う。尚、画像認識処理部２２０は、抽出されたエッジに、各モデルパターン（かごの内部構造のモデルパターン、及び、人のモデルパターン）のサイズとカメラ２１０の視野（カメラ２１０の座標）とを整合させて当てはめることで、撮像画像から抽出されたエッジに対して各モデルパターンを当てはめる。

具体的に、画像認識処理部２２０は、第二処理において、取得した複数の画像のうちの一つの画像（以下、第一の画像と言う）から抽出されたエッジにおけるかご２１の内部構造に対する像のエッジに、かご２１の内部構造のモデルパターンを当てはめる第一ステップを行う。次に、画像認識処理部２２０は、第二処理において、この一つの画像から抽出されたエッジのうちのかご２１の内部構造のモデルパターンに重なるエッジ以外のエッジのうち人に対する像のエッジに、人のモデルパターンを当てはめる第二ステップを行う。

その後、画像認識処理部２２０は、第二処理において、先ほどの少なくとも二つの画像（本実施形態の利用者サポートシステム１では、取得した複数の画像）のうちの第二ステップで人のモデルパターンを当てはめた画像以外の画像（先ほどの少なくとも二つの画像（本実施形態の利用者サポートシステム１では、取得した複数の画像）のうちの第一の画像以外の画像）から抽出されたエッジにおけるかご２１の内部構造のモデルパターンに重なるエッジ以外のエッジに、第二ステップにおいて当てはめた人のモデルパターンを当てはめる第三ステップを行う。

以下、上述した第二処理における第一ステップから第三ステップについて、より詳細に説明する。画像認識処理部２２０は、第一ステップにおいて、第一の画像から抽出されたエッジに、かごの内部構造のモデルパターンを重ねて、この重なった部分（かごの内部構造のモデルパターンに重なるエッジ）を取り除き、人体特徴があるか否か（例えば、人の頭部に重なる円形状のエッジがあるか否か、胴体に重なる筒状のエッジがあるか否か、及び、四肢に重なる形状のエッジがあるか否か）を判定する。
画像認識処理部２２０は、円形状のエッジ等があると判定した場合、かご２１内が有人である（かご２１内に人を検出した）として、第二ステップにおいて、この円形状のエッジと、人のモデルパターンの頭部に対応する箇所が重なるよう、人のモデルパターンのサイズとカメラ２１０の視野とを整合させて、第一の画像から抽出されたエッジに人のモデルパターンを当てはめる。また、画像認識処理部２２０は、第二ステップにおいて、第一の画像における当てはめた人のモデルパターンの接地位置（具体的には、人のモデルパターンとかご２１の床面との接地位置）に基づいて、空間における人の存在位置と、人の占有する空間とを認識する。尚、画像認識処理部２２０は、第一の画像における当てはめた人のモデルパターンの接地位置が確認できない場合には、推定した接地位置に基づいて、人の存在位置と人の占有する空間とを認識する。次に、画像認識処理部２２０は、第一の画像から抽出されたエッジに当てはめた人のモデルパターンから、各ポイントの座標を算出する。人のモデルパターンの座標は、例えば、図２のＰ１で示すように、頭部頂点、両耳、両肩、両肘、両手の先、両腰、両膝、両踵、両脚の爪先等の座標である。

画像認識処理部２２０は、第三ステップにおいて、先ほどの少なくとも二つの画像のうち第一の画像以外の画像に対して、第二ステップで当てはめた人のモデルパターンを当てはめる。より具体的に、画像認識処理部２２０が、第三ステップにおいて、取得した複数の画像のうちの第一の画像以外の画像から抽出されたエッジから、第一の画像のかご２１の内部構造のモデルパターンに重なったエッジを除き、このエッジに第二ステップにおいて当てはめた人のモデルパターンを当てはめる。その後、画像認識処理部２２０は、この第一の画像以外の画像に当てはめた人のモデルパターンから各ポイントの座標を算出する。

尚、画像認識処理部２２０は、各画像から抽出したエッジに円形状のエッジ等が無いと判定した場合、かご２１内が無人であるとして、各画像から抽出したエッジに対する人のモデルパターンの当てはめの処理を終了する。

以下、第一処理及び第二処理の後に行う第三処理及び第四処理について説明する。

画像認識処理部２２０は、先ほどの少なくとも二つの画像（本実施形態の利用者サポートシステム１では、取得した複数の画像）に対して第二処理で当てはめた人のモデルパターンに基づき、かご２１内の人の状況を把握する第三処理を行う。具体的に、画像認識処理部２２０は、第二処理において人のモデルパターンを当てはめた撮像画像における前後の撮像画像での人のモデルパターンの座標が一定の期間において特定の位置にあるか否か、及び、第二処理において人のモデルパターンを当てはめた撮像画像における前後の撮像画像での人のモデルパターンの座標の変化が特定の挙動を示しているか否かにより、かご２１内の人の状況を把握する。

尚、第二処理において人のモデルパターンを当てはめた撮像画像における前後の撮像画像は、第二処理で人のモデルパターンを当てはめた撮像画像のうち、その撮像時刻が前後する撮像画像である。また、第二処理において人のモデルパターンを当てはめた撮像画像における前後の撮像画像が三枚以上ある場合、「第二処理で当てはめた人のモデルパターンの座標が特定の座標にあるとき」は、人のモデルパターンの座標が特定の座標と重なるときに加えて、人のモデルパターンの座標が移動により到達すると予測される座標（動線予測による座標）が特定の座標と重なるときも含む。第二処理において人のモデルパターンを当てはめた撮像画像における前後の撮像画像が三枚以上ある場合、「人のモデルパターンの座標の変化が特定の挙動を示しているとき」は、同様に、人のモデルパターンの座標の変化が特定の挙動を示すときに加えて、人のモデルパターンの座標が移動により到達すると予測される座標（動線予測による座標）の変化が特定の挙動を示しているときも含む。

より具体的に、画像認識処理部２２０は、第二処理において人のモデルパターンを当てはめた撮像画像における前後の撮像画像での人のモデルパターンの座標が、上下方向又は水平方向の往復動するように変化している場合、人の飛び跳ね等によりかご２１が揺れている状況であると判定し、この人のモデルパターンの両肩や両肘等の座標が、ある一定の期間、かご２１の床と接触している場合、かご２１内で人が倒れている状況であると判定する。また、画像認識処理部２２０は、かご２１内に人を検知し且つ一定期間において昇降釦の操作が制御マイコン２０に入力されていない場合、かご２１内が有人であり且つ昇降釦の操作が無い状況であると判定する。

画像認識処理部２２０は、第二処理において人のモデルパターンを当てはめた撮像画像における前後の撮像画像（乗り場を含む画像）での人のモデルパターンの座標が、ドア２１４が開いた状態でかご出入口を通るようにゆっくりと変化する場合、人のかご２１に対する乗り降りがゆっくりと行われていると判断する。さらに、画像認識処理部２２０は、第二処理において人のモデルパターンを当てはめた撮像画像における前後の撮像画像での人のモデルパターンの両手の先の座標のうち少なくとも一方がある一定の期間ドア２１４と重なっており、且つ、ドア２１４が一定時間において戸開状態で維持されている場合、人がかご２１のドア２１４を押さえている状況であると判定する。これらの判定条件は、上述のように、記憶部２２１に記憶されている。

このように、かご２１内での人の検知の直後に、カメラ２１０による撮像画像から抽出したエッジに、人のモデルパターンを当てはめることで、かご２１内の人の状況を判定することができる。そのため、本実施形態の利用者サポートシステム１では、人の状況をリアルタイムで把握することができる。

画像認識処理部２２０は、第三処理による判定結果（人為的なトラブル）をマイコン処理部２００に出力する。尚、本実施形態の利用者サポートシステム１では、画像認識処理部２２０は、この判定結果（人為的なトラブル）を第一サーバー４にも出力する。これにより、制御マイコン２０は、後述のように、人為的なトラブルの内容に対応した所定の動作を実行部１０に実行させることができる。

マイコン処理部２００は、画像認識処理部２２０から人為的なトラブルがある旨入力されると、この入力されたかご２１内の人の状況（かご２１内の人為的なトラブル）に応じて、記憶部２２１に記憶されている所定の動作のうち少なくとも一つを実行部１０に実行させる第四処理を行う。具体的に、マイコン処理部２００は、スピーカー２１２及びディスプレイ２１３に、所定の動作として把握した人の状況に応じた情報を報知させることができる。マイコン処理部２００は、第一サーバー４に所定の動作として把握した人の状況についての情報を送信させることができる。また、マイコン処理部２００は、開閉装置２１５に所定の動作として、把握した人の乗り降りに応じてドア２１４を開閉させることができる。さらに、マイコン処理部２００は、駆動装置２７に所定の動作として、把握した人の挙動に応じたかご２１の運転を行わせることができる。

より具体的に、マイコン処理部２００は、人の飛び跳ね等によりかご２１が揺れている場合に、スピーカー２１２に「かごが揺れて危険ですので、飛び跳ねを止めてください」とのアナウンスを流すよう音声案内装置２５に指示信号を出力し、且つ、ディスプレイ２１３が「かごが揺れて危険ですので、飛び跳ねを止めてください」と表示するよう表示案内装置２６に指示信号を出力すると共に、駆動装置２７がかご２１の速度を制限するよう駆動装置２７に指示信号を出力する。

また、マイコン処理部２００は、かご２１内で人が倒れている場合に、スピーカー２１２に「かご内で人が倒れていると検知しましたが大丈夫ですか。大丈夫であれば返事をしてください。」とのアナウンスを流すよう音声案内装置２５に指示信号を出力し、さらに、このアナウンスから一定時間が経過してもマイク２１１及び音声認識装置２４を介して音声情報が入力されない場合には、第一サーバー４が管理者端末６及び技術員端末７に通報するよう第一サーバー４に指示信号を出力する。

さらに、マイコン処理部２００は、かご２１内が有人であり且つ一定時間において昇降釦が操作されていない場合に、スピーカー２１２に「階床釦を押してください」とのアナウンスを流すよう音声案内装置２５に指示信号を出力すると共に、ディスプレイ２１３が「階床釦を押してください」と表示するよう表示案内装置２６に指示信号を出力する。マイコン処理部２００は、人がかご２１のドアを押さえている場合に、スピーカー２１２に「ドアから離れてください」とのアナウンスを流すよう音声案内装置２５に指示信号を出力すると共に、ドア２１４を戸開状態で維持するよう開閉装置２１５に指示信号を出力する。

本実施形態の利用者サポートシステム１では、マイコン処理部２００は、記憶部２２１に記憶されている情報に基づき、画像認識処理部２２０から入力されたかご２１内の人の状況（かご２１内の人為的なトラブル）が運転休止対象か否かを判断し、このトラブルが運転休止対象である場合にかご２１を運転休止とし、このトラブルが運転休止対象でない場合にかご２１を正常運転のままとする。

例えば、マイコン処理部２００は、かご２１内の人為的なトラブルが運転休止対象である場合、最寄りの階にかご２１を停止させて、ドア２１４を戸開状態で維持するよう開閉装置２１５に指示信号を出力する。

監視端末３は、例えば、複数の地域に設置された多数のエレベータの監視を行う。また、監視端末３は、対象となるエレベータと離れた建物である監視センター等に設置されている。本実施形態の監視センターには、監視員（オペレータ）が常駐している。

第二サーバー５は、例えば、有線回線により第一サーバー４に接続され、例えば、Ｐ２Ｐ（Ｐｅｅｒ ｔｏ Ｐｅｅｒ）により接続されている。また、第二サーバー５は、データベース５０を有する。データベース５０は、各エレベータにおけるかごの設計値等の情報を記憶している。具体的に、データベース５０は、かごの設計値として、かごにおけるかご枠のサイズ（かご内の寸法）、かごにおけるドアの位置、及びかごにおける制御盤の位置等を、エレベータの識別番号（例えば、エレベータの機番）に関連付けて記憶している。データベース５０は、書き換え可能である。データベース５０には、例えば、新たなエレベータの設置時に該エレベータにおけるかごの設計値等の情報を追加することができる。

本実施形態の利用者サポートシステム１では、データベース５０は、各エレベータにそれぞれ対応する管理者端末６及び技術員端末７に関する情報（管理者の連絡先及び技術員の連絡先）を記憶している。例えば、データベース５０は、第一サーバー４からインターネットを介して管理者端末６及び技術員端末７に出力するため、管理者端末６及び技術員端末７に関する情報として、管理者端末６のＩＰアドレス及び技術員端末７のＩＰアドレスを記憶している。尚、データベース５０は、これらの情報を、人や物の挙動と関連付けて記憶していてもよい。

第一サーバー４は、例えば、インターネットを介して監視端末３に接続されている。また、第一サーバー４は、インターネットと監視端末３と通信系統Ｒ１とを介して、制御マイコン２０に接続されている。

第一サーバー４は、通信系統Ｒ２を介して、管理者端末６に接続可能である。通信系統Ｒ２は、例えば、第一サーバー４からインターネットを介して管理者端末６に通信可能であり、且つ、管理者端末６からインターネットを介して第一サーバー４に通信可能な通信系統である。また、第一サーバー４は、通信系統Ｒ３を介して、技術員端末７に接続可能である。通信系統Ｒ３は、例えば、第一サーバー４からインターネットを介して技術員端末７に通信可能であり、且つ、技術員端末７からインターネットを介して第一サーバー４に通信可能な通信系統である。通信系統Ｒ２、Ｒ３は、一部（インターネット）で共通している。

第一サーバー４は、かごの内部構造のモデルパターンを作成するサーバー処理部４０を含む。例えば、サーバー処理部４０は、処理部２３による最初の処理前（上述の第一処理から第四処理の一連の処理を最初に行う前）、又は、かごの仕様の変更時に、データベース５０に記憶されたかごの設計値等の情報に基づいて、かごの内部構造のモデルパターンを作成し、作成したモデルパターンを画像認識装置２２に出力する。

具体的に、サーバー処理部４０は、データベース５０からかご２１の設計値等の情報を取得すると共に、カメラ２１０から画像認識装置２２等を介して無人の状態（空かご状態）のかご２１内の撮像画像を取得する。サーバー処理部４０は、例えば、無人の状態のかご２１内の撮像画像を一枚取得する。

サーバー処理部４０は、取得した無人の状態のかご２１内の撮像画像に対してノイズの除去等の前処理を行い、前処理後の撮像画像からエッジを抽出する。サーバー処理部４０は、かご２１の設計値等から得られるかご２１の壁、ドア、床、及び天井の形状特徴に基づいて、撮像画像から抽出したエッジから、かご２１の壁、ドア、床、及び天井の位置関係の認識を行う。また、サーバー処理部４０は、撮像画像から認識したかご２１の壁等の位置関係等に基づいて、かご２１内におけるカメラの位置を特定する。さらに、サーバー処理部４０は、特定したカメラの位置に基づき、かごの壁等の位置関係等を再認識し、かご枠の輪郭とドアの輪郭に重なる箇所を判断し、カメラ視点の座標（図３におけるＰ_Ｃ）を算出すると共に、かごの内部構造のモデルパターンを作成する（例えば、床の四隅、天井の四隅、ドア、及び操作盤それぞれの座標（図３におけるＰ２）を算出してこれらの座標を結ぶ線で構成されるモデルパターンを作成する）。

サーバー処理部４０は、かご内におけるカメラの視野として、例えば、カメラ視点の座標を画像認識装置２２に送信すると共に、かごの内部構造のモデルパターンとして、例えば、かご内における、床の四隅、天井の四隅、ドア、及び操作盤それぞれの座標を画像認識装置２２に出力する。

サーバー処理部４０は、第三処理における画像認識処理部２２０による判定結果（人がかご２１のドアに接触しているか否か、又は、人がかご２１を揺らすような動作を行っているか否かの判定結果）を、マイコン処理部２００から通信系統Ｒ１と監視端末３とインターネットとを介して入力されると、データベース５０から、通知元（エレベータ２）に応じた管理者端末６及び技術員端末７に関する情報（管理者の連絡先及び技術員の連絡先）を取得し、例えば、この判定結果をそれぞれ文字情報として、管理者端末６に出力すると共に技術員端末７に出力する。出力される判定結果は、例えば、「人がかご内で飛び跳ねています。エレベータ２自体に問題はありません。」といったメッセージである。

管理者端末６及び技術員端末７は、それぞれ、例えば、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ノートパソコン等の持ち運び可能な端末や、据え置き型のパソコン等の端末である。管理者端末６及び技術員端末７は、それぞれ、例えば、入力された情報を出力する出力部を有する。出力部は、出力する情報が画像情報や文字情報である場合にはディスプレイであり、出力する情報が音声情報である場合にはスピーカーである。本実施形態の利用者サポートシステム１では、管理者端末６及び技術員端末７の出力部はディスプレイであり、このディスプレイはサーバー処理部４０から入力された報知内容を出力する。

管理者端末６及び技術員端末７は、それぞれ、上述のように、第一サーバー４を介して通信系統Ｒ１に接続されているため、第一サーバー４を介して公衆回線（電話回線）に接続されていることになる。

管理者端末６は、例えば、エレベータ２を管理する管理者により所持される。技術員端末７は、例えば、出向の要請を受けると、エレベータ２のトラブルに対応するためにエレベータ２に出向する技術員により所持される。

以下、図４のフローチャート図を用いて、サーバー処理部４０によるかごの内部構造のモデルパターンの作成に関する処理の流れを説明する。

サーバー処理部４０は、処理部２３による最初の処理前（上述の第一処理から第四処理の一連の処理を最初に行う前）、又は、かご２１の仕様の変更時に、データベース５０からかごの設計値を取得する（Ｓ０１）。また、サーバー処理部４０は、カメラ２１０から画像認識装置２２等を介してかご２１内の撮像画像（無人の状態（空かご状態）のかご内の撮像画像）を取得する（Ｓ０２）。サーバー処理部４０は、取得した撮像画像からかごの内部構造のエッジを抽出する（Ｓ０３）。

サーバー処理部４０は、撮像画像から抽出したエッジと、データベース５０から取得したかごの設計値に基づいて、かご内におけるカメラ２１０の位置を特定すると共に、かごの内部構造のモデルパターンを作成する（Ｓ０４）。

その後、サーバー処理部４０は、かご２１内におけるカメラ２１０の位置に関する情報、及び、かごの内部構造のモデルパターンに関する情報を、画像認識装置２２（画像認識処理部２２０）に出力する（Ｓ０５）。具体的に、サーバー処理部４０は、カメラ視点の座標を画像認識装置２２に送信すると共に、かごの内部構造のモデルパターンとして、例えば、かご内における、床の四隅、天井の四隅、ドア、及び操作盤それぞれの輪郭を結ぶ線（ワイヤーフレーム）で構成されたモデルパターンを画像認識装置２２に出力する。記憶部２２１は、出力されたカメラ２１０の位置に関する情報、及び、かごの内部構造のモデルパターンに関する情報を記憶する。

次に、図５のフローチャート図を用いて、処理部２３による一連の処理を説明する。尚、処理部２３は、このフローチャート図で示される一連の処理を常時繰り返している。

画像認識処理部２２０は、かご２１内に人を検出すると（Ｓ１０においてＹｅｓ）、かご２１内での人為的トラブルの有無を判定する（Ｓ１１）。

例えば、画像認識処理部２２０は、カメラ２１０により経時的に撮像されたかご２１内の撮像画像（複数の撮像画像）を取得し、取得した複数の撮像画像のうち少なくとも二つの画像（本実施形態の利用者サポートシステム１では、取得した複数の画像）から、それぞれエッジを抽出する第一処理を行う。さらに、画像認識処理部２２０は、第一処理でエッジを抽出した複数の画像から抽出されたエッジに、人のモデルパターンを当てはめる。

具体的に、画像認識処理部２２０は、取得した複数の画像のうちの第一の画像から抽出されたエッジにおけるかご２１の内部構造に対する像のエッジに、かご２１の内部構造のモデルパターンを当てはめ（第一ステップ）、この一つの画像から抽出されたエッジのうちのかご２１の内部構造のモデルパターンに重なるエッジ以外のエッジに、人のモデルパターンを当てはめた（第二ステップ）後、取得した複数の画像のうちの第一の画像以外の画像から抽出されたエッジにおけるかご２１の内部構造のモデルパターンに重なるエッジ以外のエッジに、第二ステップにおいて当てはめた人のモデルパターンを当てはめる（第三ステップ）。

このように、画像認識処理部２２０は、取得した複数の画像に人のモデルパターンを当てはめることができた場合に、かご２１内に人を検出したものとする。具体的に、処理部２３は、取得した複数の画像から抽出したエッジのうち、かごの内部構造のモデルパターンに重なるエッジ以外のエッジに人体特徴がある場合に、かご２１内に人を検出したものとする。

さらに、画像認識処理部２２０は、取得した複数の画像から抽出されたエッジに当てはめた人のモデルパターンから、人のモデルパターンにおける各ポイントの座標を算出し、この座標に基づき、かご２１内での人為的トラブルの有無を判定する。例えば、画像認識処理部２２０は、第二処理において人のモデルパターンを当てはめた撮像画像における前後の撮像画像での人のモデルパターンの座標が一定の期間において特定の位置にあるか否か、及び、第二処理において人のモデルパターンを当てはめた撮像画像における前後の撮像画像での人のモデルパターンの座標の変化が特定の挙動を示しているか否かにより、かご２１内の人為的トラブルの有無を判定する（かご２１内の人の状況を把握する）。

画像認識処理部２２０は、かご２１内に人為的トラブルがあると判定した場合（Ｓ１２においてＹｅｓ）、第一サーバー４及び制御マイコン２０にトラブル（Ｓ１１における判定結果）に関する情報を出力する（Ｓ１３）。

マイコン処理部２００は、トラブルに関する情報が入力されると、このトラブルに応じた所定の動作を記憶部２２１から抽出し（Ｓ１４）、実行部１０（本実施形態の利用者サポートシステム１では、制御マイコン２０、駆動装置２７、スピーカー２１２、ディスプレイ２１３、開閉装置２１５、及び、サーバー処理部４０のうち少なくとも一つ）に、所定の動作を実行させるような指示信号を出力する。これにより実行部１０は、指示信号に基づき所定の動作を実行する（Ｓ１５）。

さらに、本実施形態の利用者サポートシステム１では、マイコン処理部２００は、記憶部２２１に記憶されている情報に基づき、トラブルが運転休止対象か否かを判断する（Ｓ１６）。マイコン処理部２００は、トラブルが運転休止対象であると判断した場合（Ｓ１７においてＹｅｓ）、このかご２１を運転休止対象とし（Ｓ１８）、かご内の人の検出処理を行う（Ｓ１０に戻る）。

マイコン処理部２００は、トラブルが運転休止対象でないと判断した場合（Ｓ１７においてＮｏ）、及び、かご２１内に人為的トラブルが無いと判定した場合（Ｓ１２においてＮｏ）、運転休止対象とするような指示信号を出力せず、かご２１を正常運転とし（Ｓ１９）、かご内の人の検出処理を行う（Ｓ１０に戻る）。

尚、画像認識処理部２２０は、かご２１内に人を検出しなかった場合（Ｓ１０においてＮｏ）、処理を終了する。

以上の利用者サポートシステム１では、処理部２３が、人のモデルパターンを用いた画像認識によって、かご２１内の人の状況がリアルタイムで適正に認識できる。処理部２３は、記憶部２２１からこの認識（利用者の状況）に基づいて所定の動作を抽出し、この所定の動作に関する指示信号を実行部１０に出力する。その結果、実行部１０が、所定の動作（利用者の状況に応じたサポート）を行う。これにより、利用者サポートシステム１では、利用者を状況に応じたサポートが行われる。

また、利用者サポートシステム１では、処理部２３は、撮像画像から抽出されたエッジのうちかご２１の内部構造のモデルパターンに重なるエッジ以外のエッジに対して、人のモデルパターンを当てはめることで、より適正に人のモデルパターンを当てはめることができる。これにより、かご２１内の利用者の状況がさらに適正に認識できるため、エレベータ２の利用者の状況に応じたサポートがより適正に行われる。

さらに、利用者サポートシステム１では、報知装置（本実施形態の利用者サポートシステム１では、スピーカー２１２及びディスプレイ２１３の少なくとも一方）が、かご内の利用者の状況に応じた情報を報知するため、利用者の状況に応じた情報（利用者にとって必要な情報）を提供できる。

利用者サポートシステム１では、処理部２３が、かご２１内の利用者の状況についての情報を通信部（本実施形態の利用者サポートシステム１では、サーバー処理部４０）によって外部（公衆回線）に送信させるため、例えば、公衆回線に接続された外部のセンター等の利用者サポートシステム１外の端末等を利用して、利用者の状況に応じた対応を行わせることができる。

また、利用者サポートシステム１では、開閉装置２１５が、人の乗り降りに応じてドア２１４を開閉するため、例えば、人がかご２１へ乗り降りしている最中にドア２１４が人の乗り降りを妨げることを防止し、人のかご２１への乗り降りのタイミングに応じてドア２１４を開閉することができる。

さらに、利用者サポートシステム１では、かご２１の揺れにつながる人の挙動が把握されると、この挙動に応じたかご２１の運転が行われる、例えば、かご２１が揺れている場合に、駆動装置２７がかご２１の速度を抑えることで、かご２１の揺れによるかご２１内への利用者の閉じ込めが抑制され、その結果、利用者をより適正にサポートすることができる。

本実施形態の利用者サポートシステム１では、処理部２３が人のモデルパターンとして簡略化したモデルパターンを用いているため、処理部２３が扱うモデルパターンのデータ容量が、詳細なモデルパターンを用いる場合と比べて小さい。そのため、エレベータ２の制御に用いられる処理速度のあまり大きくないマイコン（制御マイコン２０）によっても処理が可能である、即ち、別途処理速度の大きなマイコンを設置しなくても、既存の制御マイコン２０を用いて処理を行うことができる。

また、本実施形態の利用者サポートシステム１では、画像認識処理部２２０は、ある一定の期間、人のモデルパターンの座標が、かご２１の床やドア２１４にあるかを判断するため、例えば、人が一時的に床やドア２１４と接触した場合等に、かご２１内に人為的なトラブルが生じていると判断されることを防ぐことができる。このように、処理部２３が、人の状況をさらに適正に判断することができる。

さらに、本実施形態の利用者サポートシステム１では、画像認識処理部２２０は、第二処理において人のモデルパターンを当てはめた撮像画像における前後の画像として、三枚以上の複数の画像についての人のモデルパターンの座標や、この座標の変化を判定するため、より正確な人の状況を把握することができる。

本実施形態の利用者サポートシステム１では、サーバー処理部４０が必要に応じて画像認識処理部２２０による判定結果（かご２１内の人為的トラブルの内容）を管理者端末６等に出力することにより、例えば、技術員が現場（エレベータ２）から遠い場所に滞在している場合であっても、管理者がトラブルに迅速に対応することができる。また、この場合に、このトラブルに起因するさらなる事故やトラブル等が起きることを未然に防ぐことができ、
また、本実施形態の利用者サポートシステム１では、マイコン処理部２００が必要に応じてかご２１を運転休止させたりすることにより、このトラブルに起因するさらなる事故やトラブル等が起きることを未然に防ぐことができる。

尚、本発明の利用者サポートシステム１は、上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。例えば、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を追加することができ、また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることができる。さらに、ある実施形態の構成の一部を削除することができる。

例えば、画像認識処理部２２０は、第二処理において、撮像画像のうち少なくとも二つの画像のうちの一つの画像から抽出されたエッジにかごの内部構造のモデルパターンを当てはめてから人のモデルパターンを当てはめ（第一ステップ及び第二ステップ）、撮像画像のうち少なくとも二つの画像のうちの一つの画像以外の画像から抽出されたエッジにはかごの内部構造のモデルパターンを当てはめずに人のモデルパターンを当てはめていたが（第三ステップ）、撮像画像のうち少なくとも二つの画像のうちの一つの画像以外の画像から抽出されたエッジにも、かごの内部構造のモデルパターンを当てはめてから人のモデルパターンを当てはめてもよい。即ち、撮像画像のうち少なくとも二つの画像から抽出されたエッジに人のモデルパターンを当てはめる際、毎回、かごの内部構造のモデルパターンを当てはめてから人のモデルパターンを当てはめてもよい。

上記実施形態の利用者サポートシステム１では、画像認識処理部２２０は、第二処理において、撮像画像のうち少なくとも二つの画像から抽出されたエッジのうちのかごの内部構造のモデルパターンに重なるエッジ以外のエッジに、人のモデルパターンを当てはめていたが、かごの内部構造のモデルパターンを用いずに、この少なくとも二つの画像から抽出されたエッジに、人のモデルパターンを当てはめてもよい。

例えば、画像認識処理部２２０は、カメラ２１０から取得した複数の画像のうち少なくとも二つの画像と無人のかご２１内の撮像画像との差分、及び、これらの画像の変化から、何らかの物体がかご２１内にある、又は、何らかの物体がかご２１内に乗り降りすると予測されることを検出し、この物体が人体特徴を有している場合に、かご２１内に人がいたり人がかご２１内に乗り降りしたりしていると把握してもよい。

この場合、画像認識処理部２２０は、かごの内部構造のモデルパターンを作成する代わりに、カメラ２１０から取得した無人のかご２１内の撮像画像からエッジを抽出し、記憶部２２１は、モデルデータに加えて、無人のかご２１内の撮像画像から抽出したエッジを記憶していてもよい。尚、この場合、記憶部２２１は、かご２１の内部構造のモデルパターンを記憶していなくてもよい。

また、この場合、画像認識処理部２２０は、第一の画像から抽出されたエッジと無人のかご内の撮像画像から抽出されるエッジとの差分に人のモデルパターンを当てはめれば、人のモデルパターンによって人の状況を適正に把握できるため、人の状況に応じた所定の動作を実行部１０に実行させることができる。

処理部２３は、人の飛び跳ね等によりかご２１が揺れていると判断した場合、駆動装置２７がかご２１の走行速度を制限するよう指示信号を出力していたが、走行速度の制限の代わりに、例えば、異なるかご２１の運転（かご２１を最寄り階で停止させる等）を行ってもよい。

処理部２３は、人のモデルパターンとして、各エレベータに共通して設定されたモデルパターンを用いていたが、各エレベータに個別に設定されたモデルパターンを用いてもよい。例えば、各エレベータが設置されている建物内での利用者のシルエットに応じて、個別の人のモデルパターンを追加してもよい。

人のモデルパターンは、人のパーツ（頭部及び胴部等）を簡略化したものの輪郭を結ぶ線（ワイヤーフレーム）で構成されるモデルパターンであったが、人のパーツをある程度詳細に描いたものの輪郭を結ぶ線（ワイヤーフレーム）で構成されるモデルパターンであってもよい。詳細な人のモデルパターンを用いることで、人の位置や挙動をより詳細に把握することができる。例えば、詳細な人のモデルパターンが、人の瞳、鼻、及び口などの輪郭を結ぶ線を含む場合、撮像画像から抽出されたエッジに対して、人のモデルパターンのうち人の瞳、鼻、及び口に対応する部分をそれぞれ当てはめることで、かご２１内が有人であるか否かをより確実に判断することができる。

上記実施形態の利用者サポートシステム１では、記憶部２２１は、モデルデータとして、かごの内部構造のモデルパターン及び人のモデルパターンを記憶していたが、さらに、物（人の運んでいる荷物や所持品、及び、動物等）のモデルパターンを記憶していてもよい。例えば、記憶部２２１が刃物等のモデルパターンを記憶していれば、処理部２３は、かご２１内に滞在している人が刃物等を所持していると判断した場合、サーバー処理部４０が管理者端末６にこの旨を通報するようサーバー処理部４０に指示信号を出力する、及び、開閉装置２１５にドア２１４を開けた状態で維持させる等の動作を実行させることができる。また、この場合、かご２１内に報知装置として非常ベルが設けられていれば、サーバー処理部４０は、かご２１内の非常ベルを鳴らす等の動作を実行させることができる。

モデルデータ（かごの内部構造のモデルパターン及び人のモデルパターン等）は、画像認識装置２２の記憶部２２１以外、例えば、エレベータ２とは異なる場所（エレベータ２とは離れた場所）に設置されたサーバー等に記憶されていてもよい。

サーバー処理部４０は、マイコン処理部２００からの指示信号を受けて、画像認識処理部２２０による判定結果を文字情報として管理者端末６及び技術員端末７に出力していたが、サーバー処理部４０は、画像認識装置２２０からの判定結果の入力を受けた時点で、画像認識処理部２２０による判定結果を、文字情報として管理者端末６及び技術員端末７に出力してもよい。

また、サーバー処理部４０は、画像認識処理部２２０による判定結果を、文字情報として管理者端末６及び技術員端末７に出力していたが、音声情報として出力してもよい。また、サーバー処理部４０は、画像認識処理部２２０による判定結果を、管理者端末６及び技術員端末７の一方に出力してもよい。例えば、かご２１内での人の飛び跳ね等の悪戯の可能性について管理者端末６のみに送信することで、管理者への注意喚起を行うと共に、他のエレベータに対応している技術員の作業の中断を抑制できる。

マイコン処理部２００は、かご２１内で人が倒れている場合に、スピーカー２１２からのアナウンスに対する返答に応じて（このアナウンスに対して返事が無かった場合に）、第一サーバー４が管理者端末６及び技術員端末７に通報するよう第一サーバー４に指示信号を出力していたが、この代わりに、スピーカー２１２に「人が倒れていると検知しましたのでビル管理者に通報します」とアナウンスさせ、第一サーバー４が管理者端末６に通報するよう第一サーバー４に指示信号を出力してもよい。

また、かご２１内で人が倒れている場合における第一サーバー４からの通報は、管理者端末６及び技術員端末７以外に、監視端末３に対して行ってもよい。この場合、監視センターに滞在している監視員が、かご２１内で倒れている人に呼びかける等の対応を行うことができる。
さらに、利用者サポートシステム１は、第一サーバー４に接続された客先端末を備えていてもよい。客先端末は、例えば、病院や養護老人施設等に設置される。この場合、マイコン処理部２００は、第一サーバー４が判定結果を客先端末に通報するよう第一サーバー４に指示信号を出力してもよい。例えば、人倒れについての情報を、病院や養護老人施設等に設置された客先端末に送信することで、看護師や介護士等が人倒れに対して適切に対応することができる。尚、このような送信を行うために、データベース５０は、各エレベータに対応する客先端末に関する情報を人や物の挙動と関連付けて記憶していてもよい（例えば、各エレベータの最寄りの病院の連絡先と人倒れについての情報とを関連付けて記憶していてもよい）。

処理部２３は、画像認識装置２２に備えられた画像認識処理部２２０と、制御マイコン２０に備えられたマイコン処理部２００とを含んでいたが、これに限らず、処理部２３の全てが、制御マイコン２０に設けられてもよいし、画像認識装置２２に設けられてもよい。また、処理部２３の少なくとも一部が、エレベータ２以外の構成（例えば、第一サーバー４や、エレベータ２とは異なる場所（エレベータ２とは離れた場所）に設置されたサーバー）に含まれていてもよい。

例えば、処理部２３は、詳細な人のモデルパターンを用いる場合、簡略化した人のモデルパターンを用いる場合と比べて、高い処理能力が必要であるため、処理部２３や記憶部２２１をエレベータ２とは異なる場所（エレベータ２とは離れた場所）に設置されたサーバーに設けてもよい。

また、処理部２３は、撮像画像に基づいて把握した人の状況に応じて、上述した所定の動作以外の動作を行ってもよい。

例えば、処理部２３は、階床釦の操作に応じた階にかご２１が停止し且つドア２１４が一旦戸開閉後に所定時間閉じた状態で停止しているにもかかわらず、かご２１内から人が検知され続けている場合、スピーカー２１２に「戸開釦を押して、開いたドアからエレベータを降りるか、階床釦を押してください」とのアナウンスを流すよう音声案内装置２５に指示信号を出力すると共に、ディスプレイ２１３が「戸開釦を押して、開いたドアからエレベータを降りるか、階床釦を押してください」と表示するよう表示案内装置２６に指示信号を出力してもよい。

また、処理部２３は、階床釦の操作に応じた階にかご２１が停止し且つ人がドア２１４に背を向けた状態でドア２１４の近くに滞在している場合、スピーカー２１２に「背面側のドアが開きます」とのアナウンスを流すよう音声案内装置２５に指示信号を出力してもよい。

さらに、処理部２３は、人がドア２１４を抉じ開けようとしている場合「ドアに近づかないようにしてください」とのアナウンスを流したり、人がドア２１４を押さえている場合「ドア開閉の障害に気を付けてください」とのアナウンスを流したり、人がドアにぶつかっている場合「ドアへのぶつかりに気をつけてください」とのアナウンスを流したりするよう、音声案内装置２５に指示信号を出力してもよい。

カメラ２１０は、かご２１内に複数設けられていてもよい。また、カメラ２１０として、監視カメラを用いる代わりに、監視カメラ以外の別のカメラを用いてもよい。このようなカメラとしては、例えば、周囲全体を同時に撮影可能な３６０°カメラを用いてもよい。

上記実施形態の利用者サポートシステム１では、エレベータ２のかご２１内に配置される報知装置として、スピーカー２１２及びディスプレイ２１３が用いられていたが、これらの一方のみが用いられてもよい。また、報知装置は、乗り場に配置された非常ベル等を含んでもよい。

また、上記実施形態の利用者サポートシステム１では、公衆回線に接続される通信部として、第一サーバー４が用いられていたが、例えば、監視端末３等が通信部として用いられてもよい。

上記実施形態の利用者サポートシステム１は、複数台のエレベータを備えていたが、一台のエレベータを備えていてもよい。また、利用者サポートシステム１は、複数台の管理者端末６及び複数台の技術員端末７を備えていたが、一台の管理者端末６及び複数台の技術員端末７を備えていてもよいし、複数台の管理者端末６及び一台の技術員端末７を備えていてもよい。

通信系統Ｒ１は、電話回線を含んでいたが、図６に示すように、電話回線の代わりにインターネットを含んでいてもよい。通信系統Ｒ１は、例えば、制御マイコン２０から順にインターネットを介して監視端末３に通信可能であり、且つ、監視端末３からインターネットを介して制御マイコン２０に通信可能な通信系統である。この場合、通信系統Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３は、一部（インターネット）で共通している。

１…利用者サポートシステム、２…エレベータ、１０…実行部、２０…制御マイコン、２００…マイコン処理部、２１…かご、２１０…カメラ、２１１…マイク、２１２…スピーカー、２１２…ディスプレイ、２１４…ドア、２１５…開閉装置、２２…画像認識装置、２２０…画像認識処理部、２２１…記憶部、２２…画像認識装置、２３…処理部、２４…音声認識装置、２５…音声案内装置、２６…表示案内装置、２７…駆動装置、３…監視端末、４…第一サーバー、４０…サーバー処理部、５…第二サーバー、５０…データベース、６…管理者端末、７…技術員端末（技術員携帯端末）、Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３…通信系統、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ_Ｃ…座標

Claims (5)

1. エレベータに配置された制御マイコンと、
   前記エレベータのかご内を経時的に撮像する撮像装置と、
   前記制御マイコンと接続され且つ前記撮像装置が撮像した画像を処理する処理部と、
   前記処理部の指示に基づき前記エレベータの利用者の状況に応じた所定の動作を実行する実行部と、
   前記撮像装置が撮像した画像との比較の対象となるモデルデータを記憶する記憶部と、を備え、
   前記モデルデータは、少なくとも一つの人のモデルパターンと、少なくとも一つのかごの内部構造のモデルパターンと、を含み、
   前記処理部は、
   前記撮像装置が撮像した複数の画像のうちの少なくとも二つの画像から、それぞれエッジを抽出する第一処理と、
   前記少なくとも二つの画像から抽出されたエッジのうちの人に対する像のエッジに、それぞれ前記人のモデルパターンを当てはめる第二処理と、
   前記第二処理における前記少なくとも二つの画像に対する前記人のモデルパターンの当てはめに基づいて、人の状況を把握する第三処理と、
   前記第三処理で把握した人の状況に応じて所定の動作を前記実行部に実行させる第四処理と、
   を行い、
   前記第二処理は、
   前記少なくとも二つの画像のうちの一つの画像から抽出されたエッジにおけるかごの内部構造に対する像のエッジに前記かごの内部構造のモデルパターンを当てはめる第一ステップと、
   前記一つの画像から抽出されたエッジのうちの前記かごの内部構造のモデルパターンに重なるエッジ以外のエッジに、前記人のモデルパターンを当てはめる第二ステップと、
   前記少なくとも二つの画像のうち前記一つの画像以外の画像から抽出されたエッジにおける前記かごの内部構造のモデルパターンに重なるエッジ以外のエッジに、前記第二ステップにおいて当てはめた人のモデルパターンを当てはめる第三ステップと、を有する、
   ことを特徴とするエレベータの利用者サポートシステム。
2. 前記実行部は、前記エレベータの前記かご内に配置される報知装置を有し、
   前記処理部は、前記第四処理において、前記報知装置に前記所定の動作として、前記把握した人の状況に応じた情報を報知させる、請求項１に記載のエレベータの利用者サポートシステム。
3. 前記実行部は、公衆回線に接続される通信部を有し、
   前記処理部は、前記第四処理において、前記通信部に前記所定の動作として、前記把握した人の状況についての情報を送信させる、請求項１又は請求項２に記載のエレベータの利用者サポートシステム。
4. 前記画像は、前記かごの出入り口から見える乗り場も含み、
   前記実行部は、前記かごのドアを開閉する開閉装置であり、
   前記処理部は、前記第三処理において、前記乗り場を含む画像に基づいて前記かごに対する人の乗り降りを把握し、前記第四処理において、前記開閉装置に前記所定の動作として、把握した人の乗り降りに応じてドアを開閉させる、請求項１〜３のいずれか１項に記載のエレベータの利用者サポートシステム。
5. 前記実行部は、前記かごを昇降駆動する駆動装置を有し、
   前記処理部は、前記第三処理において、前記かご内の画像に基づいて前記かごの揺れにつながる人の挙動を把握し、前記第四処理において、前記駆動装置に前記所定の動作として、前記把握した人の挙動に応じた前記かごの運転を行わせる、請求項１〜４のいずれか１項に記載のエレベータの利用者サポートシステム。

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